Paiement à l'Usage - AI Model Orchestration and Workflows Platform
La tokenisation géospatiale consiste à décomposer des données spatiales complexes (telles que des coordonnées, des images satellite et des cartes) en éléments plus petits et utilisables pour l'analyse. Contrairement à la tokenisation de texte en PNL, ce processus gère les relations spatiales, des ensembles de données massifs et des formats variés tels que les données GPS ou les images. Les méthodes traditionnelles échouent en raison des défis uniques des données géospatiales, tels que les dépendances spatiales et les différences d'échelle.
Les algorithmes personnalisés remodèlent la manière dont les entreprises et les chercheurs traitent les données de localisation, rendant l'analyse spatiale plus efficace et exploitable dans tous les secteurs.
La tokenisation géospatiale nécessite des méthodes spécialisées qui vont au-delà du traitement de texte standard pour préserver les relations spatiales uniques inhérentes aux données géographiques. Ces techniques garantissent que le contexte spatial et les connexions restent intacts, ce qui est essentiel pour une analyse géospatiale significative.
La tokenisation spatiale intègre les relations spatiales directement dans les algorithmes conçus pour les données géographiques. Contrairement aux méthodes traditionnelles qui traitent les points de données comme indépendants, ces algorithmes prennent en compte la manière dont la proximité géographique influence les points de données. L'objectif est de maintenir la connexion entre les emplacements voisins dans les représentations de faible dimension résultantes.
Prenez SpatialPCA, par exemple. Cette méthode, présentée dans Nature Communications en 2022, est utilisée en transcriptomique spatiale pour extraire des représentations de basse dimension tout en préservant à la fois les signaux biologiques et les corrélations spatiales. Cette approche a joué un rôle déterminant dans l’identification des modèles moléculaires et immunologiques au sein des environnements tumoraux.
Un autre exemple est ToSA (Token merging with Spatial Awareness), introduit en 2025. ToSA utilise les données de profondeur des entrées RVB-D pour améliorer la fusion de jetons dans Vision Transformers. En générant des jetons pseudo-spatiaux à partir d’images de profondeur, il combine des indices sémantiques et spatiaux pour des stratégies de fusion plus efficaces.
Ces techniques spatiales sont également très efficaces pour modéliser les relations spatio-temporelles. Par exemple, ST-GraphRL apprend les représentations graphiques spatio-temporelles, capturant l'évolution des phénomènes géographiques au fil du temps tout en maintenant la cohérence spatiale.
S'appuyant sur ces méthodes spatiales, les représentations vectorielles offrent un moyen puissant de traduire les données géospatiales sous des formes mathématiques pour une analyse plus approfondie.
Les intégrations vectorielles transforment des données géospatiales complexes (telles que des images satellite, des couches SIG et du texte géolocalisé) en espaces multidimensionnels continus. Ces intégrations permettent aux algorithmes de traiter les données efficacement, en regroupant les entités similaires plus étroitement pour préserver les relations inhérentes.
Cette compression de données complexes dans des formats vectoriels compacts est cruciale pour le traitement d'informations géospatiales à grande échelle. Des entreprises comme Sensat, qui gèrent des téraoctets de données géospatiales, s'appuient largement sur ces techniques pour rationaliser leurs opérations.
"What if you could query the world as easily as you search the internet?" – Sheikh Fakhar Khalid
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Un bon exemple vient de décembre 2024, lorsque Sensat a mis Josh, un récent diplômé de l'UCL, au défi de créer un moteur de recherche d'images basé sur l'intégration de vecteurs en seulement trois semaines. Josh a utilisé le modèle CLIP d'OpenAI, affiné sur l'imagerie au niveau de la rue, pour transformer les données brutes du système de cartographie mobile (MMS) en intégrations vectorielles sémantiquement riches. Cela lui a permis de regrouper automatiquement les images de ponts individuels. Il a également testé GeoRSCLIP, un modèle adapté à l'imagerie de télédétection, qui s'est avéré plus précis que les autres modèles de langage de vision.
Ces intégrations vont au-delà des systèmes SIG statiques, qui traitent souvent les entités comme des points de données isolés. Au lieu de cela, ils créent des connexions significatives entre les éléments géographiques, permettant aux modèles d’IA de déduire le contexte et d’unifier de manière transparente divers types de données.
"Embeddings are the cornerstone of the next generation of geospatial innovation... Imagine stakeholders asking, 'Where is the best place to build?' and receiving answers that unify spatial, contextual, and predictive data." – Sensat
"Embeddings are the cornerstone of the next generation of geospatial innovation... Imagine stakeholders asking, 'Where is the best place to build?' and receiving answers that unify spatial, contextual, and predictive data." – Sensat
Bien que les intégrations vectorielles offrent des relations sémantiques robustes, l'extraction d'informations géographiques précises nécessite souvent des techniques avancées de NER et de géocodage.
La reconnaissance d'entités nommées (NER) et le géocodage sont essentiels pour extraire des informations de localisation à partir d'un texte et les convertir en coordonnées géographiques exploitables. NER identifie et classe les entités telles que les entités géopolitiques (GPE) et les emplacements (LOC), tandis que le géocodage traduit les noms ou adresses en coordonnées de latitude et de longitude.
Les modèles NER standard doivent souvent être affinés pour les applications géospatiales. Par exemple, les sorties peuvent nécessiter un nettoyage pour supprimer les entités non pertinentes, telles que celles en minuscules ou contenant des caractères non alphabétiques.
Dans une étude, les chercheurs ont utilisé 500 articles du COVID-19 Open Research Dataset Challenge (CORD-19) pour démontrer ces techniques. Ils ont extrait les données de localisation à l'aide de spaCy en Python, affiné les résultats avec Pandas et visualisé la répartition géographique des sujets de recherche sur le COVID-19 à l'aide d'ArcGIS Online.
La précision du géocodage nécessite également une vérification minutieuse. Par exemple, géocoder 100 adresses avec ArcGIS Online consomme 4 crédits, ce qui rend l'efficacité essentielle pour les projets à grande échelle. La vérification implique souvent de tracer les résultats sur des cartes et de les comparer à des emplacements connus pour garantir leur exactitude.
Les progrès modernes ont considérablement amélioré ces processus. ArcGIS, par exemple, utilise des modèles NLP basés sur Transformer pour la reconnaissance d'entités. Ces réseaux de neurones fournissent une compréhension contextuelle plus approfondie, surpassant les anciennes méthodes statistiques dans la gestion de la complexité et de l'ambiguïté des références géographiques.
Les tokeniseurs NLP à usage général sont conçus pour diviser le texte en mots, sous-mots ou caractères, mais ils sont souvent confrontés à des subtilités spécifiques au domaine. Ces systèmes manquent généralement de flexibilité pour gérer les variations des données d'entrée, ce qui limite leur efficacité analytique. Sean Falconer de Skyflow souligne ce problème :
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« La plupart des systèmes de tokenisation traditionnels ne prennent pas en compte les types de données d'entrée, ce qui limite considérablement la prise en charge de l'analyse. De plus, le manque de contexte autour des entrées de données sensibles empêche la plupart des systèmes de tokenisation de gérer en toute sécurité le processus de détokenisation.
Cette lacune a conduit au développement d’approches plus spécialisées. Par exemple, les tokeniseurs géospatiaux relèvent ces défis en intégrant à la fois des contextes linguistiques et spatiaux. Un exemple notable est GeoReasoner, qui code des informations spatiales - telles que la direction et la distance - en intégrations en traitant ces attributs comme des pseudo-phrases. Il utilise un module d'intégration de géocoordonnées avec des couches d'intégration de positions sinusoïdales, préservant les relations directionnelles et les distances relatives. Grâce à cette conception, GeoReasoner surpasse les méthodes de pointe actuelles dans des tâches telles que la reconnaissance de toponymes, la liaison de toponymes et la saisie de géo-entités. Son succès vient de sa capacité à fusionner des données géospatiales provenant de bases de données géographiques avec des détails linguistiques trouvés en ligne.
The efficiency of specialized geospatial tokenizers becomes especially apparent in large-scale applications. For example, a traditional SQL join might require comparing every point to every polygon in a dataset - resulting in about 100 billion comparisons when dealing with 1 million customer points and 100,000 territory polygons. However, spatial indexes used by geospatial tokenizers reduce this workload dramatically, narrowing the focus to just 5–10 relevant polygons.
Cette approche rationalisée est inestimable, en particulier si l’on considère que les scientifiques des données et les analystes SIG passent souvent jusqu’à 90 % de leur temps à nettoyer les données avant même de pouvoir commencer l’analyse. En gérant efficacement les données spatiales dès le départ, les tokenizers géospatiaux spécialisés contribuent à minimiser cette étape de prétraitement chronophage.
En fin de compte, le choix entre les tokenizers à usage général et spécialisés dépend de vos besoins spécifiques. Les tokeniseurs à usage général fonctionnent bien pour les tâches de traitement de texte standard, mais pour les applications impliquant des données de localisation, des coordonnées ou des tâches qui nécessitent une compréhension approfondie des relations spatiales, les tokeniseurs géospatiaux spécialisés offrent des avantages évidents en termes de précision, d'efficacité et de profondeur contextuelle.
Les plateformes modernes comme prompts.ai exploitent déjà ces avancées, permettant une meilleure gestion des ensembles de données spatiales complexes. En suivant l'utilisation de divers types de données, y compris les informations géospatiales, dans un cadre de paiement à l'utilisation, ces plates-formes aident les organisations à gérer les coûts de tokenisation tout en conservant la précision nécessaire aux applications géographiques robustes.
Les algorithmes personnalisés pour la tokenisation géospatiale révolutionnent la façon dont les données de localisation sont traitées, les rendant plus efficaces pour l'analyse et la prise de décision dans divers secteurs.
Les urbanistes s'appuient sur la tokenisation géospatiale pour améliorer le développement de la ville. En analysant les données d’imagerie satellite, de photos aériennes et de capteurs au niveau du sol, ils peuvent prendre des décisions plus judicieuses concernant les infrastructures et la croissance urbaine.
Take Singapore's Land Transport Authority (LTA), for example. They’ve harnessed GIS-powered systems to study traffic patterns, adjust signal timings, and deploy intelligent traffic systems. With tools like real-time monitoring and electronic road pricing, they’ve significantly eased congestion and improved traffic flow.
Aux États-Unis, le Boston's Planning & L'Agence de développement (BP&D) utilise des outils de cartographie pour impliquer les résidents dans la planification urbaine. Ces outils permettent aux gens d'explorer les changements de zonage, d'examiner les développements proposés et de fournir des commentaires. Ce type d'approche participative favorise la transparence et encourage la participation du public.
L'intégration de l'IA et de l'apprentissage automatique à la tokenisation géospatiale permet de créer des modèles prédictifs qui aident à optimiser les infrastructures urbaines et à planifier le développement futur.
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« La cartographie SIG révolutionne le développement des infrastructures et la planification urbaine en offrant des données et des informations approfondies qui contribuent à créer des sociétés plus résilientes, efficaces et durables.
De plus, les appareils IoT associés aux plates-formes SIG permettent une gestion urbaine en temps réel, résolvant des problèmes tels que les embouteillages et la pollution de l'air au fur et à mesure qu'ils surviennent.
Les scientifiques environnementaux et les groupes de conservation tirent parti de la tokenisation géospatiale pour surveiller les tendances climatiques, gérer les ressources naturelles et évaluer la santé des écosystèmes. Ces outils traitent de grandes quantités de données environnementales et les transforment en informations exploitables.
Un bon exemple est The Nature Conservancy (TNC), qui utilise les technologies géospatiales pour faire avancer ses objectifs de conservation. D’ici 2030, TNC vise à protéger 30 % des terres et des eaux de la planète, à mobiliser 1 milliard de défenseurs du climat et à soutenir 100 projets de conservation menés par les communautés. Les technologies telles que l’imagerie satellitaire et les drones jouent un rôle clé dans ces efforts.
Teal Wyckoff, directeur associé des services géospatiaux de TNC, souligne l'importance de ces outils :
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"Les technologies géospatiales permettent d'identifier et de surveiller des écosystèmes critiques, tels que les forêts de mangroves, non seulement pour cartographier leur emplacement, mais également pour évaluer leur santé et leur capacité de stockage de carbone."
Le besoin d’une surveillance environnementale est urgent. Considérez ces statistiques alarmantes : la biomasse des mammifères sauvages a chuté de 85 % depuis que l’homme est devenu dominant, la déforestation réclame 10 millions d’hectares par an et les populations d’espèces marines ont diminué de moitié au cours des 40 dernières années.
Duke Energy fournit un autre argument convaincant. Pendant l'ouragan Ian, ils ont utilisé des données géospatiales pour identifier les sous-stations critiques et prioriser les réponses, rétablissant ainsi l'alimentation électrique de plus d'un million de clients en quelques jours. Ils utilisent également ces technologies pour gérer les risques tels que l’empiétement de la végétation sur les lignes électriques, contribuant ainsi à prévenir les pannes et à réduire les menaces d’incendies de forêt.
Amy Barron, Duke Energy’s Power Grid Operations Manager, explains:
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« Le pouvoir des données géospatiales dans la gestion des services publics ne réside pas seulement dans leur capacité à cartographier les actifs, mais aussi dans leur capacité à éclairer la prise de décision sur divers aspects opérationnels. De la planification des infrastructures aux interventions d'urgence en passant par la sécurité des travailleurs, les données géospatiales sont devenues un outil indispensable dans la boîte à outils de notre secteur.
Ces exemples mettent en évidence la demande croissante de plates-formes d’IA qui simplifient la tokenisation géospatiale, la rendant plus accessible et plus efficace.
Les plates-formes d’IA étendent la portée de la tokenisation géospatiale, permettant aux organisations d’exploiter sa puissance plus facilement et de manière plus rentable. Le marché de l’IA pour l’analyse géospatiale devrait atteindre 172 millions de dollars d’ici 2026, soulignant son importance croissante dans tous les secteurs.
Une plate-forme remarquable est prompts.ai, qui combine la tokenisation géospatiale avec un modèle financier par répartition. Cette configuration permet aux organisations de traiter efficacement les données spatiales tout en maîtrisant les coûts. Ses flux de travail d'IA multimodaux et ses outils de collaboration permettent aux équipes de gérer des ensembles de données complexes sans avoir besoin d'une expertise technique approfondie.
Les industries bénéficiant de la tokenisation géospatiale basée sur l’IA comprennent :
Cette technologie permet également aux entreprises d'obtenir des informations sur leurs clients grâce à une analyse géolocalisée, qui prend en charge des stratégies marketing ciblées.
En démocratisant l'accès aux outils géospatiaux, ces plateformes permettent aux équipes et aux partenaires de les utiliser efficacement, même sans compétences spécialisées.
Un expert du secteur le résume parfaitement :
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"Les données géographiques nous permettent de comprendre non seulement ce qui se passe, mais aussi où et pourquoi cela se produit."
À mesure que les défis deviennent de plus en plus complexes, la capacité à combiner le contexte géographique avec des analyses avancées devient essentielle. Les algorithmes de tokenisation géospatiale personnalisés sont au cœur de ce changement, permettant des décisions plus intelligentes dans un large éventail d'applications.
La tokenisation géospatiale progresse à un rythme rapide, stimulée par les progrès technologiques et la demande croissante du marché. Plusieurs tendances façonnent son avenir, tandis que les défis non résolus offrent des opportunités d’exploration et d’innovation plus approfondies.
L'un des développements les plus intéressants est l'intégration de données multimodales, qui combine différents types de données, comme les images satellite, les sorties de capteurs, les descriptions textuelles et les flux en temps réel, pour créer des modèles spatiaux plus riches et plus précis. Un exemple frappant est TerraMind, un modèle d'observation de la Terre formé sur plus de 500 milliards de jetons. Il a établi de nouvelles références en matière de performances sur des plateformes comme PANGAEA.
Norman Barker, vice-président de la géospatiale chez TileDB, souligne l'importance de cette approche :
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"L'intégration et la liaison de ces ensembles de données sont la clé pour obtenir des informations précieuses qui conduisent à une meilleure prise de décision. Un traitement rapide à partir de plusieurs sources de données est la clé pour parvenir à cette richesse d'informations intégrée qui soutient une prise de décision plus éclairée."
Une autre tendance clé concerne les capacités de traitement en temps réel, qui s’améliorent grâce à l’informatique de pointe et à l’apprentissage fédéré. Ces technologies permettent d'analyser rapidement les données géospatiales en streaming, ce qui est crucial pour des applications telles que la gestion des catastrophes et le contrôle du trafic.
L'intégration de la blockchain remodèle également le domaine, en permettant un partage sécurisé et décentralisé des données géospatiales et en facilitant la tokenisation des actifs pour stimuler la liquidité du marché. En mars 2025, RealEstate.Exchange (REX) a lancé une plateforme entièrement réglementée pour l'immobilier tokenisé sur la blockchain Polygon en collaboration avec Texture Capital. Cette plateforme permet aux investisseurs d'acheter, de vendre et de gérer des investissements immobiliers fractionnés.
Boris Spremo, responsable des services d'entreprise et financiers chez Polygon Labs, explique :
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« Le lancement a été un moment charnière pour l'immobilier tokenisé car il comble une lacune critique du marché : la liquidité. En créant un lieu de négociation réglementé en chaîne pour les investissements immobiliers fractionnés, nous avons pu fractionner l'une des classes d'actifs les plus importantes et les moins liquides au monde en un marché plus accessible et négociable.
Enfin, l’interopérabilité multiplateforme devient essentielle, connectant les systèmes blockchain pour créer un écosystème de tokenisation plus unifié. Malgré ces progrès, des défis importants demeurent.
Bien que ces tendances soient prometteuses, plusieurs domaines critiques nécessitent une attention particulière :
La demande d’innovation dans ce domaine est claire. Par exemple, la corruption foncière coûte à l’économie mondiale environ 1 500 milliards de dollars par an, et plus de 10 milliards de dollars d’impôts fonciers ne sont pas collectés chaque année aux États-Unis. Des systèmes améliorés de tokenisation géospatiale pourraient remédier à ces inefficacités.
Le développement de plates-formes capables de stocker et d’analyser efficacement divers types de données géospatiales reste une priorité absolue. Boris Spremo note :
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"Ces éléments sont déjà en cours et 2025 sera une année critique pour étendre l'adoption."
La convergence de l’IA, de la blockchain et des technologies géospatiales ouvre de nouvelles possibilités dans des domaines tels que l’urbanisme et la surveillance environnementale. Les organisations qui s’attaqueront à ces lacunes en matière de recherche seront bien placées pour façonner l’avenir de la tokenisation géospatiale.
Les algorithmes personnalisés pour la tokenisation géospatiale s’avèrent changer la donne en s’attaquant aux obstacles uniques du traitement des données spatiales. La recherche met en évidence la façon dont les méthodes traditionnelles de tokenisation luttent avec la nature complexe et multidimensionnelle des données géospatiales, soulignant la nécessité d'approches spécialisées pour permettre une analyse significative et des applications pratiques.
Les techniques d’apprentissage automatique ont relevé le défi, surpassant les méthodes basées sur des règles en termes de précision, d’efficacité et de profondeur analytique. Par exemple, les modèles CNN ont démontré une variance des données allant jusqu'à 41 % ainsi qu'une amélioration des performances de 40 % par rapport aux autres modèles. Ces progrès ont déjà un impact dans divers secteurs, depuis les sociétés énergétiques qui assurent la sécurité des pipelines jusqu’aux organismes de santé qui surveillent les tendances des infections pendant la pandémie de COVID-19.
L’un des résultats les plus intéressants de cette recherche est l’accessibilité croissante de l’analyse géospatiale. Les grands modèles de langage comblent désormais le fossé entre les requêtes en langage naturel et les opérations géospatiales exécutables, permettant aux non-experts d'effectuer des analyses spatiales complexes. Ce changement transforme la technologie géospatiale d’un outil de niche en une ressource largement accessible qui peut profiter à d’innombrables industries.
Comme le dit si bien Esri :
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"GeoAI transforme la vitesse à laquelle nous extrayons du sens à partir d'ensembles de données complexes, nous aidant ainsi à relever les défis les plus urgents de la planète."
Cette déclaration souligne l’importance d’une tokenisation sur mesure pour fournir des informations plus rapides et exploitables. Le pouvoir prédictif de ces méthodes profite déjà à un large éventail de parties prenantes. Les décideurs politiques peuvent planifier des développements urbains plus intelligents, tandis que les fournisseurs de télécommunications optimisent la couverture du réseau, tout cela grâce à des algorithmes de tokenisation géospatiale personnalisés qui prennent en charge la prise de décision basée sur les données.
À l’avenir, l’intégration de l’IA, de l’apprentissage automatique et du cloud computing continue de repousser les limites du traitement géospatial. La réduction des jetons, en particulier, devient un principe de conception clé, améliorant la robustesse et l'interprétabilité des modèles génératifs. Les organisations qui adoptent ces algorithmes tout en répondant aux problèmes de confidentialité grâce à l’anonymisation et à la conformité réglementaire seront les mieux placées pour exploiter pleinement le potentiel des technologies de tokenisation géospatiale.
Ces algorithmes personnalisés sont plus que de simples outils techniques : ils sont indispensables pour résoudre des défis spatiaux critiques et rendre l'analyse géospatiale avancée accessible à un public plus large, tout en ouvrant la voie à des innovations révolutionnaires dans le domaine.
Les algorithmes personnalisés apportent une approche sur mesure à la tokenisation géospatiale, en se concentrant spécifiquement sur les données spatiales et géographiques. Contrairement aux méthodes universelles, ces algorithmes intègrent une sémantique spatiale et des éléments distincts tels que les points d'intérêt (POI), ce qui rend l'interprétation et la généralisation des informations géographiques beaucoup plus efficaces. Le résultat ? Traitement des données plus précis et précision du modèle nettement meilleure.
En minimisant les erreurs de compréhension des termes spécialisés et des nuances spatiales, ces tokenizers personnalisés améliorent également les performances des modèles d'apprentissage automatique. Les techniques basées sur l’apprentissage automatique, en particulier, éclipsent souvent les méthodes traditionnelles basées sur des règles en offrant une plus grande efficacité et en fournissant des informations plus approfondies. Cette combinaison permet non seulement de gagner du temps, mais permet également de relever des défis géospatiaux complexes tout en produisant des résultats plus fiables.
La tokenisation géospatiale change la donne pour la planification urbaine et la surveillance environnementale, offrant des outils pour analyser les données spatiales avec une précision extrême. Il peut identifier les îlots de chaleur urbains, suivre la propagation des polluants, évaluer la répartition des espaces verts et surveiller la santé de la végétation. Ces informations sont inestimables pour créer des villes non seulement plus vivables, mais également mieux équipées pour relever les défis environnementaux.
Dans le domaine de la surveillance environnementale, la tokenisation géospatiale va encore plus loin. Il permet des évaluations d'impact détaillées en modélisant et en prédisant comment les projets de développement pourraient affecter l'environnement. Grâce à ces informations, les décideurs peuvent agir rapidement pour réduire les dommages environnementaux et orienter les efforts vers une croissance durable.
La tokenisation géospatiale combine la puissance de l’IA et de la blockchain pour transformer la manière dont les données sont analysées et appliquées dans les processus décisionnels. La blockchain joue un rôle crucial en permettant un partage de données sécurisé, décentralisé et inviolable, ce qui renforce la confiance et la transparence entre toutes les parties impliquées. Cela est particulièrement crucial lorsqu’il s’agit de données géospatiales sensibles ou d’informations liées à des préoccupations environnementales.
Dans le même temps, l’IA excelle dans le traitement en temps réel d’ensembles de données géospatiales vastes et complexes. Cette capacité conduit à des informations exploitables dans des domaines tels que le développement urbain, la surveillance environnementale et la gestion des catastrophes. Ensemble, ces technologies créent un cadre permettant de prendre des décisions plus intelligentes et plus rapides, répondant ainsi à certains des défis les plus urgents auxquels nous sommes confrontés aujourd'hui.
