FR3165332A1 - Procédé et dispositif de communication de données relatives à un problème d’un système embarqué d’un véhicule - Google Patents

Abstract

La présente invention concerne un procédé et un dispositif de communication de données relatives à un problème d’un système embarqué d’un véhicule. A cet effet, un modèle de langage de grande taille, dit LLM, est appris (41). Des troisièmes données représentatives d’une description du problème sont reçues (42) d’un formulaire de collecte des troisièmes données affiché sur un écran tactile. Des quatrièmes données représentatives d’une réponse au problème sont générées (43) par le LLM recevant en entrée les troisièmes données. Un contenu graphique représentatif des quatrièmes données est affiché (44) sur l’écran tactile. Figure pour l’abrégé : Figure 4

Description

Procédé et dispositif de communication de données relatives à un problème d’un système embarqué d’un véhicule

L’invention concerne les procédés et dispositifs de communication de données relatives à un problème d’un système embarqué d’un véhicule, notamment mais non exclusivement d’un véhicule automobile. L’invention concerne également un procédé et un dispositif de traitement de données pour générer automatiquement une réponse à un problème détecté sur un système embarqué d’un véhicule.

Arrière-plan technologique

Les véhicules contemporains sont formés d’un grand nombre de composants, d’organes et de systèmes embarqués configurés pour assister le conducteur dans la conduite du véhicule ou encore accompagner le conducteur et ses passagers lors des trajets effectués avec un véhicule. Le développement de ces composants, organes ou systèmes embarqués s’accompagne parfois de défauts dans la conception ou la fabrication, défauts qui ne sont constatés qu’une fois les véhicules mis en circulation.

Lorsqu’un problème ou un défaut est constaté sur un tel composant, organe ou système d’un véhicule, le conducteur doit prendre contact avec un expert pour obtenir un retour sur le problème constaté, par exemple pour connaitre la marche à suivre pour corriger le problème ou déterminer la gravité du problème constaté et déterminer si le problème peut être ignoré ou s’il nécessite une réparation, selon la gravité.

Une telle démarche requiert un temps de traitement assez long, lequel peut s’avérer dangereux pour le conducteur et son véhicule en attente de réponse.

Résumé de la présente invention

Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment.

Un autre objet de la présente invention est par exemple d’améliorer la communication d’informations relatives à l’utilisation de véhicule.

Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de communication de données relatives à un problème d’un système embarqué d’un premier véhicule, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur et comprenant les étapes suivantes :
- apprentissage d’un modèle de langage de grande taille, dit LLM, par génération augmentée de récupération à partir de premières données représentatives d’utilisation d’un premier ensemble de véhicules comprenant le premier véhicule et de deuxièmes données représentatives de retours d’expérience sur un ensemble de problèmes collectés pour un ensemble de systèmes embarqués d’un deuxième ensemble de véhicules, l’apprentissage comprenant en outre un apprentissage d’un format d’interaction avec un utilisateur du premier véhicule pour une génération d’une réponse au problème à partir d’un prompt déterminé ;
- réception de troisièmes données représentatives d’une description du problème, les troisièmes données étant reçues d’un formulaire de collecte des troisièmes données affiché dans un premier contenu graphique d’une interface homme-machine, dite IHM, affiché sur un écran d’affichage à interface tactile, dit écran tactile ;
- génération par le LLM de quatrièmes données représentatives d’une réponse au problème, le LLM recevant en entrée les troisièmes données ;
- contrôle d’affichage d’un deuxième contenu graphique représentatif des quatrièmes données sur l’écran tactile.

L’utilisation d’un formulaire d’une IHM affichée sur un écran permet d’obtenir simplement d’un utilisateur un descriptif d’un problème constaté sur un système embarqué d’un véhicule. L’analyse du descriptif par un LLM préparé avec des données d’utilisation de véhicule et des données de retours d’expérience (par exemple du constructeur du véhicule) permet d’obtenir en retour une réponse au problème avec un affichage de la réponse pour fournir au conducteur, en temps réel, les données nécessaires à la compréhension du problème ou à la démarche à faire pour solutionner le problème. Le conducteur dispose ainsi de toutes les données nécessaires pour comprendre le problème, juger sa gravité et prendre les mesures adaptées pour garantir la sécurité du véhicule, de ses passagers et des autres usagers de la route.

Selon une variante, le procédé comprend en outre une étape de traitement des troisièmes données par une méthode de traitement en langage naturel, un résultat du traitement étant fourni en entrée du LLM pour générer les quatrièmes données.

Selon une autre variante, le procédé comprend en outre les étapes suivantes :
- génération par le LLM d’au moins une requête d’ajustement des troisièmes données ;
- contrôle d’affichage de la au moins une requête d’ajustement sur l’écran tactile ;
- réception de cinquièmes données représentatives de réponse à la au moins une requête d’ajustement depuis l’interface tactile de l’écran tactile,
les quatrièmes données étant en outre générées par le LLM en fonction des cinquièmes données.

Selon encore une variante, les premières données comprennent :
- des données représentatives d’utilisation du premier véhicule obtenues d’un réseau embarqué du premier véhicule ;
- des données représentatives d’utilisation d’un ensemble de deuxièmes véhicules de même type que le premier véhicule obtenues de réseaux embarqués de l’ensemble de deuxièmes véhicules ; et
- des données représentatives d’utilisation d’un ensemble de troisièmes véhicules obtenues de réseaux embarqués de l’ensemble de troisièmes véhicules, un profil de conduite dudit ensemble de troisièmes véhicules correspondant à un profil de conduite dudit premier véhicule,
et les deuxièmes données comprennent :
- des données représentatives d’un manuel d’utilisation du premier véhicule ;
- des données représentatives de pannes détectées pour le deuxième ensemble de véhicules et de solutions apportées pour corriger les pannes ; et
- des données représentatives de méthodes de diagnostic proposées à des utilisateurs du deuxième ensemble de véhicules.

Selon une autre variante, les quatrièmes données appartiennent à un ensemble de données comprenant :
- des données représentatives d’instructions pour résoudre le problème ;
- des données représentatives d’instructions pour faire résoudre le problème par un réparateur ;
- des données représentatives d’instruction de transmission des troisièmes données à destination d’un dispositif distant.

Selon une variante supplémentaire, un ensemble de paramètres du LLM est affiné en fonction de sixièmes données reçues du dispositif distant en réponse aux troisièmes données selon une méthode d’apprentissage par renforcement.

Selon encore une variante, le procédé comprend en outre une étape de réception de septièmes données représentatives d’une requête d’affichage du premier contenu graphique.

Selon une autre variante, l’IHM est mise en œuvre via une application interactive embarquée du véhicule ou via une application mobile exécutée sur un dispositif de communication mobile.

Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un système de communication de données relatives à un problème d’un système embarqué d’un véhicule, le système comprenant au moins une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention.

Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple un véhicule automobile, comprenant le système selon le deuxième aspect de la présente invention.

Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur.

Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable.

Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention.

D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur.

D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet.

Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question.

Brève description des figures

D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 4 annexées, sur lesquelles :

FIG. 1illustre schématiquement un environnement de communication de données, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ;

FIG. 2illustre schématiquement un processus de communication de données relatives à un problème d’un système embarqué d’un véhicule dans l’environnement de communication de laFIG. 1, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ;

FIG. 3illustre un dispositif configuré pour communiquer des données relatives à un problème d’un système embarqué d’un véhicule dans l’environnement de communication de laFIG. 1, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention.

FIG. 4illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de communication de données relatives à un problème d’un système embarqué d’un véhicule dans l’environnement de communication de laFIG. 1, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention.

Description des exemples de réalisation

Un procédé et un dispositif de communication de données relatives à un problème d’un système embarqué d’un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 4. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre.

Les termes « premier(s) », « deuxième(s) » (ou « première(s) », « deuxième(s) »), etc. sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. De tels éléments peuvent être distincts ou correspondre à un seul et unique élément, selon le mode de réalisation.

LaFIG. 1illustre schématiquement un environnement de communication 1, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention.

Selon un premier mode de réalisation, l’environnement de communication 1 comprend un premier véhicule 11. Le premier véhicule 11 correspond par exemple à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le premier véhicule 11 correspond ainsi par exemple à un véhicule terrestre, par exemple une automobile, un camion, un car, une moto.

Le premier véhicule 11 correspond à un véhicule dit connecté en ce qu’il embarque un système de communication configuré pour communiquer avec un ou plusieurs dispositifs distants 101 via une infrastructure d’un réseau de communication sans fil. Le dispositif distant 101 correspond par exemple à un serveur ou un ordinateur du « cloud » (ou « nuage » en français) 100.

Le système de communication d’un véhicule connecté comprend par exemple une ou plusieurs antennes de communication reliées à une unité de contrôle télématique, dite TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit »), elle-même reliée à un ou plusieurs calculateurs du système embarqué du véhicule connecté. La ou les antennes, l’unité TCU et le ou les calculateurs forment par exemple une architecture multiplexée pour la réalisation de différents services utiles pour le bon fonctionnement du véhicule connecté et pour assister le conducteur et/ou les passagers du véhicule connecté dans le contrôle du véhicule connecté et/ou pour établir un diagnostic sur le fonctionnement d’un ou plusieurs composants du véhicule connecté. Le ou les calculateurs et l’unité TCU communiquent et échangent des données entre eux par l’intermédiaire d’un ou plusieurs bus informatiques, par exemple un bus de communication de type bus de données CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (selon la norme ISO 17458) ou Ethernet (selon la norme ISO/IEC 802-3).

Selon un deuxième mode de réalisation, l’environnement 1 comprend un dispositif de traitement de données 10 correspondant par exemple à un dispositif de communication mobile tel qu’un téléphone intelligent (de l’anglais « smartphone ») ou une tablette. Selon une variante de réalisation, le dispositif de traitement de données 10 correspond à un ordinateur portable ou à un ordinateur.

Le dispositif de traitement de données 10 est avantageusement configuré pour communiquer avec le ou les dispositifs distants 101 via l’infrastructure du réseau de communication sans fil.

L’environnement 1 comprend en outre un ensemble de deuxième véhicules 12 comprenant un ou plusieurs deuxièmes véhicules connectés tels que le premier véhicule 11. Les deuxièmes véhicules connectés de l’ensemble 12 sont du même type que le premier véhicule 11, par exemple les deuxièmes véhicules sont identiques ou similaires au premier véhicule 11 en ce qu’ils embarquent un ou plusieurs systèmes embarqués identiques ou similaires à ceux embarqués dans le premier véhicule 11. Le type d’un véhicule est identifié par un ensemble de caractéristiques techniques, la marque du véhicule et/ou la dénomination du véhicule. Ainsi, deux véhicules d’un même type correspondent à des véhicules de même marque et de même dénomination dans la marque, ou selon un autre exemple, des véhicules de même marque et de mêmes caractéristiques techniques (même moteur, mêmes équipements et/ou mêmes systèmes embarqués).

L’environnement 1 comprend en outre un ensemble de troisièmes véhicules 13 comprenant un ou plusieurs troisièmes véhicules connectés tels que le premier véhicule 11. Les troisièmes véhicules correspondent à des véhicules dont le profil de conduite correspond au profil de conduite du premier véhicule 11. Un profil de conduite est par exemple caractérisé par les types de trajets (citadin, routier, autoroutier, mixte) parcourus avec un véhicule, la fréquence d’utilisation du véhicule, une vitesse moyenne, une usure des freins, pneumatiques en fonction du temps, etc.

L’infrastructure de communication mobile permettant la communication sans fil de données entre d’une part le premier véhicule 11 et/ou le dispositif de traitement de données 11 (ainsi que le ou les deuxièmes véhicules et/ou le ou les troisièmes véhicules) et d’autre part chacun des dispositifs distants 101 comprend par exemple un ou plusieurs équipements de communication 102 de type antenne relais (réseau cellulaire). Dans un mode de communication utilisant une telle architecture réseau, les données sont par exemple transmises par le véhicule connecté au dispositif distant 101 du « cloud » 100 via une antenne relais 102 (l’antenne 102 étant par exemple reliée au « cloud » 100 via une liaison filaire et le dispositif distant 101 étant lui-même relié à l’infrastructure réseau du « cloud » 100 via un réseau filaire et/ou sans fil).

Le système de communication sans fil permettant l’échange de données entre d’une part le premier véhicule 11 et/ou les deuxièmes et troisièmes véhicules et/ou le dispositif de traitement de données 11 et d’autre part le dispositif distant 101 correspond par exemple à :
- un système de communication véhicule à infrastructure V2I (de l’anglais « vehicle-to-infrastructure »), par exemple basé sur les standards 3GPP LTE-V ou IEEE 802.11p de ITS G5 ; ou
- un système de communication de type réseau cellulaire, par exemple un réseau de type LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) aussi appelé LTE 3G, 4G ou 5G ; ou
- un système de communication de type Wifi selon IEEE 802.11, par exemple selon IEEE 802.11n ou IEEE 802.11ac.

Un processus de communication de données relatives à un ou des problèmes détectés sur un ou plusieurs systèmes embarqués du véhicule 10 est décrit en regard de laFIG. 2. Le terme « système embarqué » englobe tout système, organe ou composant du premier véhicule 11, ainsi que toute fonction, service ou fonctionnalité proposé(e) dans le premier véhicule 11 via un système, organe ou composant embarqué. Un problème rencontré avec un système embarqué du premier véhicule 11 correspond par exemple à un problème matériel ou une défaillance matérielle d’un composant ou organe, à un problème logiciel (par exemple un bug) au niveau d’une application interactive mise en œuvre dans le premier véhicule 11, à un comportement d’un système embarqué non conforme à ce qui est attendu par le conducteur ou un passager, etc.

Le processus est par exemple mis en œuvre dans un système comprenant le premier véhicule 11, par exemple par un ou plusieurs processeurs d’un ou plusieurs calculateurs tels que par exemple le calculateur du système d’infodivertissement du véhicule, dit calculateur IVI (de l’anglais « In-Vehicle Infotainment » ou en français « Infodivertissement embarqué »), et le dispositif distant 101, par exemple un ou plusieurs processeurs du dispositif distant 101, le premier véhicule 11 et le dispositif distant 101 étant relié en communication, par exemple via l’infrastructure du réseau de communication de l’environnement 1. Selon une variante de réalisation, le processus est mis en œuvre dans un système comprenant le dispositif de traitement de données 11, par exemple un ou plusieurs processeurs de ce dispositif de traitement de données 11, et le dispositif distant 101, par exemple un ou plusieurs processeurs du dispositif distant 101, le premier véhicule 11 et le dispositif distant 101 étant relié en communication, par exemple via l’infrastructure du réseau de communication de l’environnement 1.

La communication des données relatives à l’évaluation est mise en œuvre via une application interactive (de l’anglais « widget ») exécutée par le calculateur, et plus précisément via une interface homme-machine (IHM) associée à l’application interactive et affichée sur un écran tactile du premier véhicule 11 sous le contrôle du calculateur IVI par exemple. Selon des variantes de réalisation, une partie des opérations du processus de communication des données relatives au problème est mise en œuvre par le dispositif distant 101 ou en relation avec le dispositif distant 101.

Lorsque le processus est mis en œuvre par le système comprenant le dispositif de traitement de données 11, la communication des données relatives à l’évaluation est mise en œuvre via une application (par exemple une application mobile lorsque le dispositif de traitement de données correspond à un dispositif de communication mobile), et plus précisément via une interface homme-machine (IHM) associée à cette application et affichée sur un écran tactile du dispositif de traitement de données 11. Selon une variante de réalisation, l’application correspond à un navigateur internet, par exemple lorsque le dispositif de traitement de données correspond à un ordinateur. Selon des variantes de réalisation, une partie des opérations du processus de communication des données relatives au problème est mise en œuvre par le dispositif distant 101 ou en relation avec le dispositif distant 101.

L’application interactive du premier véhicule 11 et l’application, par exemple mobile, du dispositif de traitement de données 11 sont reliées en communication au dispositif distant 101 via l’infrastructure du réseau de communication sans fil pour l’échange de données dans le cadre de la génération de chaque requête, tel qu’expliqué ci-après avec plus de détails.

LaFIG. 2illustre schématiquement un processus de communication de données relatives à un problème d’un système embarqué du premier véhicule 11, selon des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention.

Le processus est par exemple mis en œuvre par un ou plusieurs processeurs d’un ou plusieurs calculateurs du premier véhicule 11 ou par un ou plusieurs processeurs d’une unité de traitement de données du dispositif de traitement de données 11, en communication avec le dispositif distant 101. Dans le reste de la description du processus, il sera fait référence à un dispositif de traitement correspondant à un système du premier véhicule 11 comprenant un ou plusieurs calculateurs lorsque le processus est mis en œuvre dans un système comprenant le premier véhicule 11 et le dispositif distant 101 ou correspondant au dispositif de traitement de données 11 lorsque le processus est mis en œuvre dans un système comprenant le dispositif de traitement de données 11 et le dispositif distant 101.

Le processus comprend 3 ensembles ou blocs 21, 22 ou 23 comprenant chacun plusieurs opérations du processus. Le premier bloc 21 est relatif à une préparation d’un modèle de langage de grande taille, dit LLM (de l’anglais « Large Language Model ») utilisé pour converser avec un utilisateur du dispositif de traitement. Le deuxième bloc 22 est relatif à l’interaction entre le LLM et le dispositif de traitement utilisé par l’utilisateur. Le troisième bloc 23 est relatif au résultat de l’interaction et un réapprentissage du LLM.

Dans une première opération 201 du processus, un LLM vierge est généré. Selon une variante, le LLM est sélectionné, par exemple dans une liste de LLM disponibles, et ses paramètres sont réinitialisés pour obtenir un LLM vierge.

Un LLM vierge correspond à un LLM dont les paramètres sont génériques et qui sont prêts à être déterminés pour obtenir un LLM dédié à la génération de réponses à un ou plusieurs problèmes identifiés sur un système embarqué du premier véhicule 11.

Dans une deuxième opération 202 du processus, un apprentissage du LLM est mis en œuvre pour calculer les paramètres du LLM.

L’apprentissage du LLM est obtenu par la mise en œuvre 2020 d’une méthode dite de génération augmentée de récupération sur la base de premières données représentatives d’utilisation d’un premier ensemble de véhicules comprenant le premier véhicule 11 et de deuxièmes données représentatives de retours d’expérience sur un ensemble de problèmes collectés pour un ensemble de systèmes embarqués d’un deuxième ensemble de véhicules.

Cette deuxième opération 202 permet de mettre à disposition du LLM obtenu à la première opération 201 l’ensemble des bases de données nécessaire pour répondre aux sollicitations de l’utilisateur pour la résolution d’un problème.

La génération augmentée de récupération, dite RAG (de l’anglais « Retrieval Augmented Generation ») est une méthode connue de l’homme du métier, par exemple décrite dans l’article « Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks », de Patrick Lewis et al., publié dans NeurIPS en 2020.

La RAG permet d’exploiter des sources de données en lien avec le domaine des véhicules par exemple, ce qui permet d’utiliser un modèle LLM générique sans besoin de réentraîner le modèle LLM.

Le premier ensemble de véhicules comprend par exemple le premier véhicule 11, l’ensemble de deuxièmes véhicules 12 et l’ensemble de troisièmes véhicules 13.

Le deuxième ensemble de véhicules comprend par exemple tout véhicule du constructeur du premier véhicule 11 pour lequel un retour d’expérience est disponible de la part du constructeur, par exemple suite à la remontée d’une panne, un entretien réalisé dans un garage ou une concession. Le deuxième ensemble de véhicules comprend par exemple le premier ensemble de véhicules.

Les premières données comprennent par exemple :
- des données représentatives d’utilisation du premier véhicule 11 obtenues d’un réseau embarqué du premier véhicule 11, le réseau embarqué étant par exemple de type CAN : ces données correspondent à des données temporelles et évènementielles générées par les calculateurs du réseau embarqué et échangées sur les bus de données formant le réseau embarqué, ces données formant un historique des données de conduite du premier véhicule 11 ;
- des données représentatives d’utilisation de l’ensemble de deuxièmes véhicules 12 obtenues du réseau embarqué, par exemple de type CAN, de chaque deuxième véhicule de l’ensemble 12 : ces données correspondent à des données temporelles et évènementielles générées par les calculateurs du réseau embarqué et échangées sur les bus de données formant le réseau embarqué, ces données formant un historique des données de conduite de chaque deuxième véhicule de l’ensemble de deuxièmes véhicules 12 ; et
- des données représentatives d’utilisation de l’ensemble de troisièmes véhicules 13 obtenues du réseau embarqué, par exemple de type CAN, de chaque troisième véhicule de l’ensemble 13 : ces données correspondent à des données temporelles et évènementielles générées par les calculateurs du réseau embarqué et échangées sur les bus de données formant le réseau embarqué, ces données formant un historique des données de conduite de chaque troisième véhicule de l’ensemble de troisièmes véhicules 13.

Les premières données sont par exemple stockées sur un serveur du « cloud » 100 et collectées pendant un intervalle de temps déterminé ou tout au long de la vie du premier véhicule 11 et des deuxièmes et troisièmes véhicules des ensembles 12 et 13. Ces premières données sont par exemple reçues par le serveur depuis chaque véhicule selon une liaison sans fil de type OTA (de l’anglais « Over The Air » ou en français « par voie aérienne »).

Les deuxièmes données comprennent par exemple :
- des données représentatives d’un manuel d’utilisation du premier véhicule 11, c’est à dire des données représentatives de conseils, bonnes pratiques et procédures préconisées par le constructeur pour le type de véhicule correspondant au premier véhicule 11 ;
- des données représentatives de pannes détectées pour le deuxième ensemble de véhicules et de solutions apportées pour corriger les pannes, ces données étant par exemple représentatives de demandes de crédit (type de panne et solution appliquée pour corriger la panne), ces données permettant d’avoir l’historique des pannes sur les véhicules de clients du constructeur et l’historique des solutions mises en œuvre pour réparer les pannes ; et
- des données représentatives de méthodes de diagnostic proposées à des utilisateurs du deuxième ensemble de véhicules, c’est-à-dire des méthodes proposées à des clients du constructeur pour mise en œuvre par le client pour identifier et résoudre un problème, lorsque le problème identifié ne nécessite pas un passage en garage ou en concession.

Les deuxièmes données sont par exemple stockées sur un ou plusieurs serveurs contrôlés par le constructeur du premier véhicule 11.

L’application du RAG au LLM permet au LLM d’intégrer les premières et deuxièmes données lors de l’apprentissage du LLM.

Dans une troisième opération 203 du processus, l’apprentissage du LLM se poursuit avec un apprentissage d’un format d’interaction avec un utilisateur du premier véhicule 11 pour la génération d’une réponse à un problème remonté par l’utilisateur via le dispositif de traitement de données. L’apprentissage du format d’interaction est obtenu via la fourniture 2030 d’un ou plusieurs prompts en entrée du LLM.

Cette troisième opération 203 est consécutive à la deuxième opération 202. Selon une variante, la deuxième opération 202 et la troisième opération 203 sont mises en œuvre simultanément et ne forment qu’une seule et même opération d’apprentissage.

Le prompt est par exemple généré par le constructeur du premier véhicule 11 pour décrire au LLM comment il doit se comporter lors de son interaction avec l’utilisateur et sous quelle forme ou format il doit rédiger le rapport de son analyse (réponse au problème remonté).

Un prompt correspond par exemple à un ensemble d’instructions en langage naturel telles que par exemple : « Tu es un expert en après-vente automobile », « Tu vas recevoir des remarques issues de problèmes sur les utilisateurs de véhicules dont voici quelques exemples… », « A partir des bases de données « XXX » et « YYY », identifie une solution au problème soulevé par l’utilisateur si cette solution existe », « tu rédigeras cette réponse de manière didactique comme dans les exemples suivants… », « Si tu ne trouves pas de solution tu renverras le mot clé ‘pas de solution’ afin que l’interface communique à l’utilisateur que le problème a été soumis à un expert du constructeur », etc.

XXX et YYY correspondent à des identifiants des bases de données stockant les premières et deuxièmes données.

Le prompt est fourni en entrée du LLM comme instruction pour le guider dans la génération des réponses (contexte général, format de la réponse, instructions de réponse selon différents exemples de réalisation) à faire aux requêtes du ou des utilisateurs lors de l’interaction entre l’utilisateur, via le dispositif de traitement, et le LLM.

Dans une quatrième opération 204 du processus, des troisièmes données 2040 représentatives d’une description du problème sont reçues. Ces troisièmes données 2040 sont reçues d’un formulaire de collecte des troisièmes données affiché dans un premier contenu graphique d’une interface homme-machine, dite IHM, affiché sur un écran d’affichage à interface tactile, dit écran tactile, du dispositif de traitement.

L’affichage du premier contenu graphique comprenant le formulaire conçu pour collecter les troisièmes données est par exemple déclenché par une action de l’utilisateur souhaitant communiquer un problème constaté ou détecté sur un système du premier véhicule 11 pour démarrer une interaction avec le dispositif de traitement, et optionnellement avec le dispositif distant 101 selon certains modes de réalisation particulier décrits ci-après.

L’initiation de l’interaction est par exemple déclenchée par un appui tactile sur une icône d’une page d’accueil de l’IHM affiché sur l’écran tactile du dispositif de traitement. L’appui tactile déclenche par exemple l’exécution de l’application (application interactive, application mobile, client léger ou lourd, navigateur internet) permettant l’interaction.

L’appui tactile déclenche ainsi par exemple l’affichage d’un contenu graphique correspondant à une page d’accueil de l’IHM de l’application, proposant par exemple l’exécution d’un ou plusieurs services par appui sur un objet graphique ou une icône associée à chacun de ces services.

Selon une variante de réalisation, l’initiation de l’interaction est déclenchée par l’acquisition d’une commande vocale prononcée par l’utilisateur via un microphone embarqué dans le premier véhicule 11 ou un microphone du dispositif de traitement de données 10. Le microphone est relié ou fait partie d’une interface vocale du dispositif de traitement.

Selon une autre variante de réalisation, l’initiation de l’interaction est déclenchée par un appui, par l’utilisateur, sur un bouton physique arrangé dans l’habitacle du premier véhicule 11, par exemple au niveau de la planche de bord ou du volant du premier véhicule 11.

Selon un mode de réalisation particulier, une identification de l’utilisateur et/ou du premier véhicule 11 est requise lors d’une opération optionnelle, par exemple mise en œuvre uniquement lors de la première soumission d’une requête pour remonter un problème ou lors de la première exécution de l’application par le dispositif de traitement.

A cet effet, le dispositif de traitement déclenche l’affichage d’un contenu graphique requérant l’identification du premier véhicule 11. Le contenu graphique d’identification comprend par exemple deux zones de texte, par exemple une première zone pour entrer un identifiant et une deuxième zone pour entrer un mot de passe. L’entrée de l’identifiant et du mot de passe sont mises en œuvre via l’interface tactile de l’écran tactile sur lequel est affiché le contenu graphique d’identification.

L’identifiant correspond par exemple à un numéro de téléphone ou d’une adresse de courriel associée au propriétaire du premier véhicule 11. Un tel identifiant est associé à un compte de l’utilisateur du premier véhicule 11, le compte comprenant un ensemble d’informations sur le premier véhicule 11 permettant d’identifier le premier véhicule 11, par exemple le numéro d’identifiant unique du véhicule, dit VIN (de l’anglais « Vehicle Identification Number »).

Selon un autre exemple, l’identifiant correspond au numéro d’identification de véhicule, dit VIN.

Une requête d’authentification comprenant les données d’identification (identifiant et mot de passe) est transmise à destination du dispositif distant 101 qui transmet en retour (au dispositif de traitement) une autorisation d’exécuter le service de génération et de transmission de la requête d’amélioration de système embarqué.

Lors des utilisations ultérieures de l’application, l’identification est faite automatiquement au démarrage de l’application avec par exemple la transmission de données d’identification du dispositif de traitement identifié auprès du dispositif de traitement lors de la première connexion.

L’initiation de l’interaction se poursuit avec la réception des données représentatives d’une requête d’affichage du premier contenu graphique de l’IHM, la réception de ces données déclenchant le contrôle d’affichage du premier contenu graphique comprenant le formulaire de collecte des troisièmes données.

Ces données sont par exemple générées par (ou représentatives de) un appui tactile, par l’utilisateur, sur un objet graphique affiché dans un contenu graphique déterminé (correspondant par exemple à une page d’accueil) de l’IHM de l’application sur l’écran tactile du (ou associé au) dispositif de traitement sont reçues, suivant un appui tactile de l’utilisateur sur cet objet graphique. Cet objet graphique correspond par exemple à une icône ou à un pictogramme associé au service de communication d’un problème constaté sur un système embarqué.

Un appui tactile sur l’objet graphique envoie une information au dispositif de traitement pour que ce dernier mette en œuvre une ou plusieurs fonctions associées à la commande correspondant à l’appui tactile. Les données représentatives de l’appui tactile sont par exemple reçues via un ou plusieurs bus de données reliant l’interface tactile de l’écran et le dispositif de traitement. L’appui tactile correspond par exemple à un appui tactile court ou bref selon lequel la durée d’appui sur l’objet graphique est inférieure à une durée seuil (par exemple égale à 500 ou 1000 ms).

Selon une variante de réalisation, ces données sont générées par (ou représentatives de) une commande vocale déterminée, prononcée par l’utilisateur, acquise par le microphone. Selon une autre variante, ces données sont générées par (ou représentatives de) un appui sur un bouton physique arrangé dans l’habitacle du premier véhicule 11, par exemple au niveau de la planche de bord ou du volant du premier véhicule 11.

Le formulaire de collecte des troisièmes données 2040 comprend par exemple un ensemble de champs, par exemple un ou plusieurs champs permettant de sélectionner un thème dans une liste proposée et/ou un ou plusieurs champs pour entrer un texte libre, charger une ou plusieurs photos et/ou vidéos pour décrire et illustrer le problème.

Le formulaire correspond ainsi par exemple à un questionnaire avec :
- une ou plusieurs questions pour cibler un thème ou un domaine particulier (par exemple le type de système embarqué pour lequel le problème a été constaté, le type de problème, les anomalies constatées), les réponses à ces questions étant guidées (via la proposition d’une réponse dans une liste de réponses prédéterminées) ou libres via une zone de texte libre ; et/ou
- un champ libre pour que l’utilisateur apporte des précisions aux réponse fournies précédemment, le cas échéant, et/ou décrive avec détail le problème rencontré ; et/ou
- un champ pour télécharger une ou plusieurs photos et/ou vidéos montrant le problème.

Les troisièmes données 2040 représentatives de la description du problème comprennent ainsi une ou plusieurs des données suivantes, selon toutes combinaisons possibles :
- des données représentatives de réponses à une plusieurs questions ; et/ou
- des données représentatives d’un texte ; et/ou
- des données représentatives d’une ou plusieurs images ; et/ou
- des données représentatives d’une ou plusieurs vidéos ou séquence(s) d’images.

L’entrée des troisièmes données 2040 par l’utilisateur est obtenue via l’interface tactile de l’écran. Selon une variante de réalisation, l’entrée des troisièmes données ou d’une partie d’entre elles est mise en œuvre via une interface vocale, l’IHM générant un rendu sonore des questions ou une description des champs par synthèse vocale, l’IHM remplissant les champs via l’acquisition des réponses prononcées par l’utilisateur par un microphone.

Un contrôle d’affichage d’un contenu graphique, tel que l’objet graphique, le premier contenu graphique ou tout autre contenu graphique comprend un rendu du contenu graphique ou de l’objet graphique, un tel rendu correspondant à un ensemble d’opérations effectuées par un ou plusieurs processeurs sur les pixels d’une ou plusieurs images du contenu graphique à afficher sur l’écran. Par exemple, le rendu consiste à associer à un ensemble de pixels d’une image des données de pixels (par exemple des données de couleurs exprimées dans un espace de type RGB (de l’anglais « Red, Green, Blue » ou en français « rouge, vert, bleu »)) associés à chaque objet graphique.

Le contrôle d’affichage de chaque contenu ou objet graphique comprend ainsi la transmission de signaux de contrôle à destination de l’écran pour modifier les valeurs associées aux pixels de l’écran à l’endroit prévu pour afficher le contenu graphique.

Dans une cinquième opération du processus, une interaction avec le LLM 2031 obtenu du bloc 21 d’apprentissage du LLM est mise en œuvre.

Les troisièmes données 2040 sont transmises à destination d’un module d’intelligence artificielle de traitement des deuxièmes données, dit module IA, mettant en œuvre le LLM 2031. Le LLM est aussi appelé agent LLM génératif. Un tel LLM génératif est par exemple mis en œuvre sous la forme d’un réseau de neurones, tel que connu de l’homme du métier. Le module IA correspond ainsi par exemple à un agent conversationnel.

Le module IA est mis en œuvre par le dispositif de traitement. Selon une variante de réalisation, le module IA est mis en œuvre par le dispositif distant 101, les troisièmes données étant alors transmises par le premier véhicule 11 à destination du dispositif distant 101 via une connexion sans fil. Le module IA est par exemple mis en œuvre sous la forme d’un ou plusieurs réseaux de neurones.

Les troisièmes données sont par exemple traitées ou analysées par une méthode de traitement en langage naturel, connue sous le sigle NLP (de l’anglais « Natural Language Processing »), pour comprendre le texte entré par l’utilisateur dans le formulaire et pour rendre ce texte interprétable par le module IA. Lorsque les deuxièmes données comprennent des images et/ou vidéos, les troisièmes données relatives à ces images et/ou vidéos sont traitées pour extraire des caractéristiques (de l’anglais « features ») de ces images et/ou vidéos pour classifier ces images et/ou vidéos selon leur contenu.

Selon un mode de réalisation particulier, l’interaction avec le LLM 2031 comprend les opérations suivantes :
- génération par le LLM 2031 d’au moins une requête d’ajustement des troisièmes données ;
- contrôle d’affichage de la au moins une requête d’ajustement sur l’écran tactile du dispositif de traitement ;
- réception de cinquièmes données représentatives de réponse à la au moins une requête d’ajustement depuis l’interface tactile de l’écran tactile.

Selon ce mode de réalisation particulier, une telle interaction permet au LLM 2031 de requérir de l’utilisateur, via l’interface tactile de l’écran du dispositif de traitement, de préciser ou clarifier sa requête relative à la description du problème identifié. Une requête d’ajustement des troisièmes données correspond à une requête demandant à l’utilisateur de préciser la description du problème ou de clarifier certains aspects décrits via le formulaire de collecte des troisièmes données.

Le LLM génère ainsi un ensemble de requêtes d’ajustement ou questions à destination de l’utilisateur pour que ce dernier complète ou modifie les informations entrées dans le formulaire et correspondant aux troisièmes données.

La ou les questions générées sont par exemple affichées sur l’écran, une zone de texte étant par exemple prévue en regard de chaque question affichée pour que l’utilisateur entre la réponse via l’interface tactile. Selon une variante de réalisation, cette ou ces questions sont rendues par synthèse vocale et les réponses sont acquises par le microphone et interprétées via NLP.

L’interaction avec l’agent conversationnel comprend un ou plusieurs échanges avec la génération d’une ou plusieurs questions à chaque échange, jusqu’à ce que le LLM 2031 estime que la qualité du contenu de la description du problème soit suffisante, par exemple supérieure à un seuil déterminé.

L’interaction avec le LLM 2031 aboutit à une génération par le LLM 2031 de quatrièmes données représentatives d’une réponse au problème en fonction des troisièmes données décrivant le problème, lesquelles troisièmes données sont fournies en entrée du LLM 2031. Les quatrièmes données sont par exemple en outre générées en fonction des cinquièmes données lorsqu’une ou plusieurs requêtes d’ajustement ont été générées par le LLM 2031.

La génération des quatrièmes données déclenche alors une sixième opération 205 du processus selon laquelle l’affichage d’un deuxième contenu graphique représentatif de la réponse est contrôlé de telle manière que ce deuxième contenu graphique soit affiché sur l’écran tactile du dispositif de traitement, à destination de l’utilisateur.

Dans un premier exemple de réalisation 2051, la réponse générée par le LLM correspond à un conseil fourni à l’utilisateur pour que l’utilisateur puisse lui-même résoudre le problème remonté. Une telle réponse correspond par exemple à du texte, optionnellement accompagné de visuels graphiques (photos, dessins, pictogrammes) expliquant les opérations à exécuter pour résoudre le problème. Les quatrièmes données sont ainsi représentatives d’instructions pour résoudre le problème.

Dans ce premier exemple de réalisation 2051, le problème remonté par l’utilisateur correspond par exemple à un problème simple que l’utilisateur peut résoudre par lui-même. Selon ce premier exemple de réalisation 2051, le LLM 2031 est en outre en mesure d’apporter une réponse au problème décrit via les troisièmes données. Le LLM 2031 est par exemple adapté à apporter une réponse lorsque les données utilisées lors de l’apprentissage du LLM étaient relatives à un même problème ou à un problème similaire ou proche et/ou relatives à un même système embarqué.

Un exemple d’un tel problème correspond par exemple à un problème associé à la fermeture centralisée du premier véhicule 11, suivant un passage chez le concessionnaire, où seule la porte du conducteur s’ouvre suivant la commande d’ouverture de portes au lieu de toutes les portes du premier véhicule 11. La réponse apportée par le LLM 2031 indique à l’utilisateur de modifier les options du système de fermeture centralisée via l’IHM du premier véhicule 11 affichée sur l’écran tactile en activant l’option d’ouverture de l’ensemble des portes à réception de la commande d’ouverture.

Dans un deuxième exemple de réalisation 2052, les quatrièmes données sont représentatives d’instructions pour faire résoudre le problème par un réparateur, par exemple un garage ou un concessionnaire automobile. Dans un tel exemple de réalisation, le LLM a connaissance du problème, soit parce que le problème a déjà été remonté via un ou plusieurs autres véhicules (de l’ensemble de deuxièmes véhicules 12 et/ou de l’ensemble de troisièmes véhicules 13), soit via la connaissance produit du constructeur, ce problème étant alors décrit dans les bases de données accessibles par le LLM 2031.

Une telle réponse correspond par exemple à du texte, optionnellement accompagné de visuels graphiques (photos, dessins, pictogrammes). En option, la réponse comprend un objet graphique proposant à l’utilisateur de déclencher le calcul d’un itinéraire via un système de navigation (du premier véhicule 11 ou du dispositif de traitement de données 10) vers le garage le plus proche.

Dans un troisième exemple de réalisation 2053, les quatrièmes données correspondent à des données destinées à être transmise à un dispositif distant tel que le dispositif distant 101. Ainsi, lorsque le LLM 2031 n’est pas en mesure de générer des instructions pour résoudre le problème, le LLM génère une instruction pour transmettre les troisièmes données au dispositif distant 101 via une connexion sans fil. Le dispositif distant correspond par exemple à un serveur du constructeur, d’un fabriquant du système embarqué ou d’un expert automobile qui fournit en retour les quatrièmes données représentatives de la réponse. Ces quatrièmes données sont par exemple renseignées via une IHM mise en œuvre sur le dispositif distant, les quatrièmes données étant reçues par le dispositif de traitement selon la connexion sans fil reliant le dispositif de traitement au dispositif distant, par exemple via l’infrastructure de communication sans fil décrite en regard de laFIG. 1.

Les quatrièmes données générées par le LLM 2031 comprennent par exemple en outre un texte à afficher sur l’écran tactile dans ce troisième exemple de réalisation 2053, ce texte expliquant à l’utilisateur que la description du problème a été transmise à un expert et que le système est en attente de la réponse de l’expert.

La réponse reçue du dispositif distant 101 correspond par exemple à :
- des instructions 2054 fournies à l’utilisateur et affichées sur l’écran tactile pour qu’il résolve le problème par lui-même, tel que dans le premier exemple de réalisation 2051 ; ou
- des instructions 2055 fournies à l’utilisateur et affichées sur l’écran tactile en invitant l’utilisateur à se rapprocher d’un garage ou d’un concessionnaire pour faire corriger ou réparer le problème, tel que dans le deuxième exemple de réalisation 2052.

Selon un mode de réalisation particulier, les données représentatives de la réponse reçue du dispositif distant 101, dites sixièmes données, ainsi que les troisièmes données décrivant le problème associé sont utilisées pour affiner les paramètres du LLM selon une méthode d’apprentissage par renforcement (de l’anglais « Reinforcement Learning »), ces données étant fournies au RAG pour qu’il alimente le LLM en plus des autres données à la deuxième opération 202 du processus. Cela permet d’améliorer en continue le LLM pour qu’il puisse fournir plus de réponse sans faire appel au dispositif distant 101 au fur et à mesure de son utilisation en conditions de production, en temps réel.

Selon un mode de réalisation particulier, un document de synthèse est généré automatiquement en fonction de l’ensemble des problèmes remontés et réponses apportées, les données représentatives de ce document de synthèse étant transmises via des moyens électroniques à un ou plusieurs dispositifs de traitement de données de type ordinateur, tablette pour être soumis à des personnes identifiées comme destinataires du document de synthèse. Le document de synthèse est par exemple généré automatiquement par le LLM 2031 ou par un autre LLM.

LaFIG. 3illustre schématiquement un dispositif 3 d’un système configuré pour la communication de données relatives à un problème d’un système embarqué d’un véhicule, par exemple le premier véhicule 11, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 3 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le véhicule, par exemple un calculateur. Selon un autre exemple, le dispositif 3 correspond à un dispositif de traitement de donnée, par exemple un dispositif de communication mobile. Selon encore un autre exemple, le dispositif 3 correspond à un serveur.

Le dispositif 3 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figures 1 à 2 et/ou des étapes du procédé décrit en regard de laFIG. 4. Des exemples d’un tel dispositif 3 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable, un ordinateur, un serveur. Les éléments du dispositif 3, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 3 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels.

Le dispositif 3 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 30 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 3. Le processeur 30 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 3 comprend en outre au moins une mémoire 31 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique.

Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 31.

Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend un bloc 32 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes tels que des véhicules connectés et/ou des dispositifs de mesure. Les éléments d’interface du bloc 32 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes :
- interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ;
- interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ;
- interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ;
- interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »).

Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend une interface de communication 33 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres serveurs, des bases de données) via un canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un réseau filaire de type Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3).

Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 340, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 350 et/ou d’autres périphériques 360 (système de projection) via respectivement des interfaces de sortie 34, 35 et 36. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 3.

LaFIG. 4illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de communication de données relatives à un problème d’un système embarqué d’un véhicule, par exemple du premier véhicule 11, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un ou plusieurs processeurs d’un système comprenant un ou plusieurs dispositifs tel que le dispositif 3 de laFIG. 3.

Dans une première étape 41, un modèle de langage de grande taille, dit LLM, est appris par génération augmentée de récupération à partir de premières données représentatives d’utilisation d’un premier ensemble de véhicules comprenant le premier véhicule et de deuxièmes données représentatives de retours d’expérience sur un ensemble de problèmes collectés pour un ensemble de systèmes embarqués d’un deuxième ensemble de véhicules, l’apprentissage du LLM comprenant en outre un apprentissage d’un format d’interaction avec un utilisateur du premier véhicule pour une génération d’une réponse au problème à partir d’un prompt déterminé.

Dans une deuxième étape 42, des troisièmes données représentatives d’une description du problème sont reçues d’un formulaire de collecte des troisièmes données affiché dans un premier contenu graphique d’une interface homme-machine, dite IHM, affiché sur un écran d’affichage à interface tactile, dit écran tactile.

Dans une troisième étape 43, des quatrièmes données représentatives d’une réponse au problème sont générées par le LLM, le LLM recevant en entrée les troisièmes données.

Dans une quatrième étape 44, un affichage d’un deuxième contenu graphique représentatif des quatrièmes données est contrôlé pour que ce deuxième contenu graphique soit affiché sur l’écran tactile.

Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrites en relation avec l’une des figures 1 à 2 s’appliquent aux étapes du procédé de laFIG. 4.

Claims (10)

1. Procédé de communication de données relatives à un problème d’un système embarqué d’un premier véhicule (11), ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur et comprenant les étapes suivantes :
   - apprentissage (41 ; 202) d’un modèle de langage de grande taille, dit LLM (2031), par génération augmentée de récupération à partir de premières données représentatives d’utilisation d’un premier ensemble de véhicules comprenant ledit premier véhicule (11) et de deuxièmes données représentatives de retours d’expérience sur un ensemble de problèmes collectés pour un ensemble de systèmes embarqués d’un deuxième ensemble de véhicules, ledit apprentissage comprenant en outre un apprentissage (203) d’un format d’interaction avec un utilisateur dudit premier véhicule (11) pour une génération d’une réponse audit problème à partir d’un prompt déterminé ;
   - réception (42) de troisièmes données (2040) représentatives d’une description dudit problème, lesdites troisièmes données (2040) étant reçues d’un formulaire de collecte desdits troisièmes données affiché dans un premier contenu graphique d’une interface homme-machine affiché sur un écran d’affichage à interface tactile, dit écran tactile ;
   - génération (43) par ledit LLM (2031) de quatrièmes données représentatives d’une réponse audit problème, ledit LLM (2031) recevant en entrée lesdites troisièmes données (2040) ;
   - contrôle (44) d’affichage d’un deuxième contenu graphique représentatif des quatrièmes données sur ledit écran tactile.
2. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre une étape de traitement desdites troisièmes données par une méthode de traitement en langage naturel, un résultat dudit traitement étant fourni en entrée dudit LLM (2031) pour générer lesdites quatrièmes données.
3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, comprenant en outre les étapes suivantes :
   - génération par ledit LLM (2031) d’au moins une requête d’ajustement desdites troisièmes données ;
   - contrôle d’affichage de ladite au moins une requête d’ajustement sur ledit écran tactile ;
   - réception de cinquièmes données représentatives de réponse à ladite au moins une requête d’ajustement depuis l’interface tactile dudit écran tactile,
   lesdites quatrièmes données étant en outre générées par ledit LLM (2031) en fonction desdites cinquièmes données.
4. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel lesdites premières données comprennent :
   - des données représentatives d’utilisation dudit premier véhicule (11) obtenues d’un réseau embarqué dudit premier véhicule (11) ;
   - des données représentatives d’utilisation d’un ensemble de deuxièmes véhicules (12) de même type que ledit premier véhicule (11) obtenues de réseaux embarqués dudit ensemble de deuxièmes véhicules (12) ; et
   - des données représentatives d’utilisation d’un ensemble de troisièmes véhicules (13) obtenues de réseaux embarqués dudit ensemble de troisièmes véhicules, un profil de conduite dudit ensemble de troisièmes véhicules (13) correspondant à un profil de conduite dudit premier véhicule (11),
   et lesdites deuxièmes données comprennent :
   - des données représentatives d’un manuel d’utilisation dudit premier véhicule (11) ;
   - des données représentatives de pannes détectées pour ledit deuxième ensemble de véhicules et de solutions apportées pour corriger les pannes ; et
   - des données représentatives de méthodes de diagnostic proposées à des utilisateurs du deuxième ensemble de véhicules.
5. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel lesdites quatrièmes données appartiennent à un ensemble de données comprenant :
   - des données (2051) représentatives d’instructions pour résoudre le problème ;
   - des données (2052) représentatives d’instructions pour faire résoudre le problème par un réparateur ;
   - des données (2053) représentatives d’instruction de transmission desdites troisièmes données à destination d’un dispositif distant.
6. Procédé selon la revendication 5, pour lequel un ensemble de paramètres dudit LLM est affiné en fonction de sixièmes données reçues dudit dispositif distant en réponse auxdites troisièmes données selon une méthode d’apprentissage par renforcement.
7. Procédé selon l’une des revendication 1 à 6, comprenant en outre une étape de réception de septièmes données représentatives d’une requête d’affichage dudit premier contenu graphique.
8. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, pour lequel ladite IHM est mise en œuvre via une application interactive embarquée dudit premier véhicule (11) ou via une application mobile exécutée sur un dispositif de communication mobile (10).
9. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur.
10. Système de communication de données relatives à un problème d’un système embarqué d’un premier véhicule (10), ledit système comprenant au moins une mémoire (31) associée à au moins un processeur (30) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8.