Brevet FR3032816A1 — publié le 20160819

SYSTEME D'ANALYSE D'UNE ACTION NUTRITIONNELLE DOMAINE TECHNIQUE L'invention concerne le domaine des systèmes d'analyse d'une action nutritionnelle. L'invention trouve une application particulièrement avantageuse pour analyser, améliorer et/ou guider les actions nutritionnelles. La nutrition est un domaine complexe visant à répondre à une question fondamentale : comment manger mieux ? L'amélioration de nos habitudes alimentaires ont permis de soigner des maladies telles que l'obésité ou le surpoids. Pour ce faire, trois axes sont développés : « quels produits faut-il manger ? », « comment manger efficacement ? » et « à quel rythme doit-on manger ? ». Une action nutritionnelle peut être étudiée selon ces trois axes et il existe de nombreuses études qui modélisent des actions nutritionnelles de référence pour chacun de ses aspects. L'invention vise à guider un utilisateur pour répondre en priorité à cette dernière question « à quel rythme doit-on manger ? ». ART AN ILRIEUR Dans cette demande de brevet, les actions nutritionnelles d'un utilisateur sont définies par le rythme auquel les aliments sont ingérés par l'utilisateur au cours du repas. Il a été montré que lorsque l'utilisateur ingère trop rapidement les aliments, son corps déclenche une sensation de satiété tardivement. Ainsi, l'utilisateur dépasse les besoins caloriques de son organisme. Par aliment, on entend les solides, les liquides ainsi que les médicaments. D'autres études ont également montrées que l'ordre dans lequel les aliments sont ingérés est déterminant. Par exemple, il a été montré que boire de trop grande quantité d'eau au cours d'un repas nuit à la qualité de la digestion. Le but de l'invention est de mesurer le rythme d'ingestion des aliments pour identifier les actions nutritionnelles l'utilisateur afin de détecter des améliorations possibles sur les 3032816 2 actions nutritionnelles de l'utilisateur. Il existe plusieurs dispositifs connus d'analyse d'une action nutritionnelle. La société HAPIfork, marque déposée, propose une fourchette connectée apte à recueillir 5 des informations sur une action nutritionnelle d'un utilisateur. Pour ce faire, la fourchette comporte un capteur capacitif apte à détecter lorsque la fourchette est insérée dans la bouche de l'utilisateur et des moyens de transmission sans fil. Les mesures sont transmisses en temps réel à un téléphone intelligent qui extrait une action nutritionnelle en fonction de la fréquence d'utilisation de la fourchette par l'utilisateur. 10 Cependant, cette fourchette ne prend en compte que la nourriture ingérée par l'utilisateur au cours du repas par la fourchette. Pour avoir une caractérisation complète des actions nutritionnelles de l'utilisateur, il faudrait donc également prévoir d'équiper chaque ustensile effectivement utilisé pour véhiculer les aliments vers la bouche de 15 l'utilisateur (cuillère, bol, verre ...). En tous les cas, cette technologie ne permet pas de détecter l'apport de nourriture non basé sur un ustensile, par exemple pour le pain qui est mangé avec les mains. De plus, cette fourchette connectée est particulièrement encombrante due à la technologie qu'elle contient et l'utilisation d'une fourchette dédiée limite le développement de cette technologie. En effet, contrairement aux 20 pratiques consistant à entreposer la vaisselle sale afin de faire un nettoyage groupé, cette fourchette doit être nettoyée entre chaque repas. En outre, l'analyse d'une action nutritionnelle qui est effectuée n'est pas toujours pertinente car bien que la fréquence d'utilisation de la fourchette soit prise en compte, ce dispositif ne permet pas de connaître avec précision la quantité de nourriture ingérée à chaque bouchée. 25 Un autre dispositif de la société BitBite, marque déposée, permet de répondre au problème de l'équipement des multiples ustensiles et propose une oreillette connectée apte à recueillir des informations sur le bruit de la mâchoire de l'utilisateur au cours d'un repas lorsqu'elle est logée dans l'oreille. Pour ce faire, l'oreillette comporte un 30 microphone et des moyens de transmission sans fil. La position du microphone dans l'oreille permet de capter les bruits de mastication de l'utilisateur par conduction osseuse du son. Le son de la mastication enregistré par l'oreillette est alors transmis dans son intégralité et sans traitement au téléphone intelligent sous la forme d'un flux 3032816 3 audio. Le téléphone intelligent comporte un processeur principal qui intègre des moyens pour réaliser un échantillonnage du flux audio et comparer chaque échantillon à des sons de référence d'une base de données embarquée. Chaque son de référence est associé à la mastication d'un aliment préalable identifié. Ce dispositif prétend détecter 5 au cours du temps les aliments reconnus qui sont ingérés par l'utilisateur. Cependant, la reconnaissance des sons de référence pour chaque échantillon est un processus complexe qui nécessite un grand nombre de comparaisons dépendant du nombre d'aliments préalablement identifiés. Le flux audio étant transmis en flux 10 continu, ces comparaisons doivent être effectuées en priorité par le processeur principal du téléphone ce qui dégrade fortement les performances du téléphone intelligent. Ces contraintes de traitement limitent le nombre d'aliments qui sont préalablement identifiés afin que le téléphone intelligent puisse traiter le flux audio au cours du repas. En outre, ce dispositif est intrusif pour l'utilisateur en raison du support du dispositif dans 15 l'oreille. Ainsi, ce dispositif peut être incommodant et limite les capacités d'audition de l'utilisateur. Partant de ce dispositif, le problème technique de l'invention peut donc être de proposer un système d'analyse d'une action nutritionnelle d'un utilisateur non intrusif, 20 permettant de détecter un grand nombre d'objets et limitant la dégradation des performances du dispositif réalisant l'analyse, par exemple un téléphone intelligent. EXPOSE DE L'INVENTION 25 La présente invention propose de répondre à ce problème technique par l'utilisation d'un dispositif d'observation comportant une caméra dont les images sont traitées en temps réel au niveau du capteur pour reconnaître les objets mis en bouches par l'utilisateur. 30 A cet effet, l'invention concerne un système d'analyse d'une action nutritionnelle d'un utilisateur comportant un dispositif d'observation comportant une caméra apte à capturer un flux d'images d'une zone positionnée devant la bouche de l'utilisateur, un module de reconnaissance temps réel apte à extraire du flux d'image une information 3032816 4 sur les contenants et/ou les aliments qui pénètrent dans la zone, et un module de transmission de ladite information, un dispositif d'analyse comportant un module de réception de ladite information, et un module d'interprétation apte à réaliser une analyse une action nutritionnelle en fonction de l'information du dispositif d'observation. 5 L'invention propose ainsi un système d'analyse une action nutritionnelle d'un utilisateur non intrusif car le dispositif d'observation est distant de l'utilisateur et permet de détecter un grand nombre de contenants et/ou d'aliments. La reconnaissance des contenants et/ou des aliments étant effectuée en temps réel sur le dispositif 10 d'observation, le dispositif d'analyse ne nécessite pas de mobiliser un grand nombre de ressources matérielles pour traiter les informations du dispositif d'observation. L'invention propose de détecter uniquement les contenants et/ou les aliments qui se déplacent vers la bouche de l'utilisateur. En variante, la position de la bouche peut être mesurée en temps réel de sorte que les déplacements de l'utilisateur ne changent pas la 15 pertinence des mesures du dispositif d'observation. Le terme « temps réel » fait référence à un traitement dont le temps maximal peut être déterminé. Par exemple, un système d'exploitation classique ne peut pas réaliser des traitements en temps réel car un système d'exploitation classique est soumis à des 20 interruptions, par exemple la perte d'un signal réseau. Pour un autre exemple, une multiplication effectuée par un multiplicateur logique est temps réel car le multiplicateur logique comporte un nombre fini de portes logiques et il existe un chemin logique maximum mesurable. Dans l'invention, le module de reconnaissance temps réel peut être intégré dans un ASIC (de la littérature anglo-saxonne « Application-Specific 25 Integrated Circuit », littéralement « circuit intégré propre à une application »), un microcontrôleur ou un microprocesseur dédié. Selon un mode de réalisation, le module de reconnaissance temps réel est apte à extraire du flux d'image une information sur la durée au cours de laquelle les contenants 30 et/ou les aliments pénètrent dans la zone, le module d'interprétation étant apte à réaliser une analyse d'une action nutritionnelle en fonction des informations du dispositif d'observation. La durée au cours de laquelle ces contenants et/ou ces aliments pénètrent 3032816 5 dans la zone permet d'estimer un temps de mise de bouche des contenants et/ou des aliments. Selon un mode de réalisation, le système comporte en outre un plateau mobile 5 apte à soutenir les contenants de l'utilisateur et un dispositif de mesure de poids apte à mesurer un poids du plateau, le dispositif de mesure comportant un module de transmission du poids du plateau au dispositif d'analyse, un module d'interprétation étant apte à réaliser une analyse d'une action nutritionnelle en fonction des informations du dispositif d'observation et du poids du plateau. La différence de poids du plateau 10 entre chaque prélèvement d'aliment de l'utilisateur associée à la détection des aliments prélevés permet d'estimer un nombre de calories ingérées au cours du temps. Selon un mode de réalisation, le module de reconnaissance d'objet temps réel comporte un réseau de neurones artificiel de type RBF (pour « Radial Basic Fonction » 15 dans la littérature anglo-saxonne) utilisant des fonctions gaussiennes à symétrie radiale. Ce mode de réalisation permet d'obtenir un rapport particulièrement intéressant entre le taux de reconnaissance et le coût d'implantation en nombre de portes électroniques du module de reconnaissance d'objet temps réel. Le module de reconnaissance d'objet temps réel peut ainsi être miniaturisé directement au niveau du boîtier intégrant le 20 dispositif d'observation au lieu de réaliser cette détection sur le dispositif d'analyse. Dans le cas d'une détection réalisée par le dispositif d'analyse, le dispositif d'observation devrait transmettre en temps réel tout le flux vidéo. Or, le dispositif d'observation de l'invention transmet uniquement une information très courte sur les contenants et/ou les aliments pénétrant dans la zone. De préférence, l'information 25 extraite par le module de reconnaissance d'objet temps réel est codée sur 64 bits ou moins. De plus, la capacité d'intégration d'un réseau de neurone artificiel permet de contenir le dispositif d'observation dans un boîtier de 15 cm de hauteur par 15 cm de largeur et 10 cm d'épaisseur. 30 Selon un mode de réalisation, le dispositif d'analyse comporte une liste d'aliments apte à modéliser des aliments mis à disposition de l'utilisateur, une base de données de contenants associant à chaque aliment de la liste d'aliments un ou plusieurs contenants de l'aliment, et un module de sélection d'un aliment ingéré par l'utilisateur parmi la 3032816 6 liste d'aliments en fonction soit d'un aliment directement détecté par le module de reconnaissance temps réel, soit d'un aliment associé à un contenant de la base de données détecté par le module de reconnaissance temps réel. Ce mode de réalisation permet d'obtenir les aliments ingérés au cours du temps par l'utilisateur au moyen de la 5 détection des contenants ou des aliments qui sont mangés avec les doigts. Selon un mode de réalisation, le module d'interprétation est apte à réaliser les étapes suivantes : identification d'une liste d'aliments apte à modéliser des aliments mis à disposition de l'utilisateur, dès que le dispositif d'analyse reçoit la détection d'une 10 information sur les contenants et/ou les aliments pénétrant dans la zone, sélection d'un aliment parmi la liste d'aliments, et mémorisation au cours d'un repas de l'ordre dans lequel tous les aliments ont été détectés. L'analyse de l'ordre dans lequel les aliments sont détectés est un facteur particulièrement déterminant pour réaliser une analyse nutritionniste d'un repas. Il est ainsi possible pour un professionnel de conseiller 15 efficacement l'utilisateur sur ses habitudes alimentaires. Par exemple, il a été montré qu'il était préférable de boire en début ou en fin de repas ou de marquer une pause en milieu de repas. Selon un mode de réalisation, l'étape de représentation au cours d'un repas de 20 l'ordre dans lequel les aliments ont été détectés est effectuée en fonction d'une information sur la durée au cours de laquelle les contenants et/ou les aliments pénètrent dans la zone. Ce mode de réalisation améliore les possibilités d'analyse du repas par un nutritionniste. 25 Selon un mode de réalisation, le module d'interprétation est apte à réaliser l'étape suivante : détermination pour chaque aliment détecté d'un nombre de calorie en fonction d'un poids de l'aliment ingéré et des caractéristiques calorifiques de l'aliment, l'étape de représentation au cours d'un repas de l'ordre dans lequel tous les aliments ont été détectés est effectuée en fonction du nombre de calories. Ce mode de réalisation 30 améliore les possibilités d'analyse du repas par un nutritionniste. Selon un mode de réalisation, le module d'interprétation est apte à réaliser les étapes suivantes : détermination d'un profil de l'utilisateur, association d'un profil de 3032816 7 référence à l'utilisateur en fonction du profil de l'utilisateur, et comparaison de l'évolution de la représentation en fonction du profil de référence. Ce mode de réalisation permet à l'utilisateur de comparer directement ses attitudes lors d'un repas avec un profil de référence approuvé par un nutritionniste. L'utilisateur peut donc varier 5 lui-même son attitude au cours du repas par mimétisme avec une attitude correct et apprendre ainsi à améliorer ses actions nutritionnelles. Selon un mode de réalisation, le module d'interprétation est apte à informer l'utilisateur si une différence entre la représentation du repas de l'utilisateur et le profil 10 de référence dépasse une valeur seuil. Ce mode de réalisation facilite l'autorégulation du repas, par exemple si l'utilisateur mange trop vite. DESCRIPTION SOMMAIRE DES FIGURES 15 Une manière de réaliser l'invention ainsi que les avantages qui en découlent, ressortiront bien du mode de réalisation qui suit, donné à titre indicatif mais non limitatif et dans lequel des références identiques désignent des éléments identiques ou analogues, à l'appui des figures annexées dans lesquelles les figures 1 à 7 représentent : - Figure 1 : une vue de face en perspective d'un système de l'invention mise en 20 oeuvre pour un plateau repas ; - Figure 2 : une vue de côté en perspective du système de la Figure 1 ; - Figure 3 : une représentation schématique des dispositifs et des modules du système de la Figure 1 ; - Figure 4: une représentation schématique des étapes de traitement des 25 informations du système de la Figure 1 ; - Figure 5 : une représentation schématique des étapes de représentation des informations du système de la Figure 1 ; - Figure 6: une première représentation schématique des informations du système de la Figure 1 ; et 30 - Figure 7 : une seconde représentation schématique des informations du système de la Figure 1. 3032816 8 DESCRIPTION DETAILLEE DE L' INVENTION La Figure 1 illustre un système d'analyse d'une action nutritionnelle 10 comportant un plateau repas 11 sur lequel sont positionnés divers contenants 12 et 5 ustensiles de cuisine. Les contenants 12 sont par exemple un verre, une tasse, un bol et des couverts (une cuillère et une fourchette) et les ustensiles sont une assiette et un couteau. Le système 10 comporte un dispositif d'analyse 30 distant du plateau 11. Dans l'exemple de la Figure 1, le dispositif d'analyse 30 est matérialisé par un téléphone intelligent, également connu sous l'expression anglaise : « SmartPhone ». 10 Un dispositif d'observation 15 est également disposé sur le plateau 11 en direction de l'utilisateur du plateau, c'est-à-dire de la personne qui va s'assoir devant le plateau 11 repas. Le dispositif d'observation 15 comporte une caméra 16 dirigée en direction de la position de l'utilisateur de sorte à capturer un flux d'images d'une zone Z1 15 positionnée devant la bouche de l'utilisateur. Tel que représenté sur la Figure 2, la caméra 16 couvre un angle de vision 14 assez vaste de sorte à pouvoir détecter la tête 13 de l'utilisateur. La zone Z1 est sélectionnée en fonction de la position de la tête 13 de l'utilisateur et comprend la bouche de l'utilisateur. Des algorithmes connus de prétraitement peuvent être utilisés pour détecter la position du visage et de la bouche 20 indépendamment de la distance entre l'utilisateur et le dispositif d'observation 15 de sorte à déterminer la zone Z 1. La Figure 3 détaille que le dispositif d'observation 15 comporte également un module de reconnaissance temps réel 17 apte à extraire du flux d'images de la zone Z1 25 une information 21 sur les contenants 12 et/ou les aliments qui pénètrent dans la zone Z 1. L'information 21 correspond de préférence à un code associé à chaque contenant d'une base de données 18 identifié en fonction de ses caractéristiques géométriques. Pour ce faire, le module de reconnaissance temps réel 17 est associé à une base de données 18 comportant une modélisation en trois dimensions des contenants 12 et/ou 30 des aliments et le module de reconnaissance temps réel 17 effectue une comparaison entre les formes visualisées dans la zone Z1 et les modèles des contenants 12 et/ou des aliments contenus dans la base de données 18. Pour ce faire, le module de reconnaissance temps réel 17 peut mettre en oeuvre tous les algorithmes connus. 3032816 9 Selon un mode de réalisation, le module de reconnaissance d'objet temps réel 17 utilise un réseau de neurones artificiels de type RBF (pour « Radial Basic Fonction » dans la littérature anglo-saxonne) utilisant des fonctions gaussiennes à symétrie radiale. 5 Ce type de réseau de neurones comporte une couche d'entrée transmettant les pixels des images d'entrée sans distorsion à une couche cachée qui contient les neurones. Chaque pixel d'entrée est transmis à tous les neurones de la couche cachée contenant une fonction gaussienne centrée sur un point de la couche d'entrée. Pour un pixel d'entrée, la sortie du neurone est la hauteur de la fonction gaussienne en ce point. La fonction 10 gaussienne permet aux neurones de ne répondre qu'à une petite région de la couche d'entrée, région sur laquelle la fonction gaussienne est centrée. Une couche de sortie contient une combinaison linéaire des sorties de neurones multipliés par un poids modélisant leurs connexions respectives. Ce réseau de neurones comporte des traitements massivement parallèles donc très rapides, et délivre une information 2ldont 15 la taille est limitée à savoir une information 21 permettant d'identifier l'objet qui pénètre dans le zone Zl. Le nombre de neurones, la position du centre de la fonction gaussienne de chacun des neurones, la largeur des fonctions gaussiennes ainsi que le poids des connexions 20 entre les neurones et la couche de sortie sont des paramètres définis dans une phase d'apprentissage en fonction des modèles des contenants 12 et/ou des aliments contenus dans la base de données 18. Le module de reconnaissance temps réel 17 permet ainsi d'extraire du flux 25 d'image une information 21 sur les contenants 12 et/ou les aliments qui pénètrent dans la zone Z1 par reconnaissance des contenants 12 et/ou des aliments contenus dans la base de données 18. La base de données 18 comporte plus de 240 éléments modélisés tels qu'un bol, un verre, une fourchette, un yaourt, une brochette, une ou plusieurs frites, une cuisse de poulet, un morceau de pain... Par exemple, les modèles de verre les plus 30 utilisés sont intégrés dans la base de données 18 et cette base de données 18 peut varier en fonction des pays ou des cultures. En variante, les aliments peuvent également être détectés en fonction de leurs couleurs ou de leurs textures. 3032816 10 Le module de reconnaissance temps réel 17 permet également de déterminer une information 22 sur la durée au cours de laquelle les contenants 12 et/ou les aliments pénètrent dans la zone Z1, par exemple, chaque évènement est horodaté. Les informations 21, 22 sont transmisses au dispositif d'analyse 30 par des moyens de 5 transmission 19. Sur l'exemple des Figures 1 et 2, le dispositif d'observation 15 comporte des moyens de transmission 19 sans fil avec le dispositif d'analyse 30. En variante, le dispositif d'observation 15 et le dispositif d'analyse 30 sont intégrés dans un téléphone intelligent. 10 Le système 10 comporte également de manière optionnelle un dispositif de mesure 25 muni d'un capteur de pression 26 apte à mesurer régulièrement un poids 28 du plateau 11. Le dispositif de mesure 25 comporte également des moyens de transmission du poids 28 du plateau 11 au dispositif d'analyse 30. 15 Le dispositif d'analyse 30 comporte un module de réception 32 des informations 21, 22 et 28 et une interface homme-machine 31, par exemple un écran tactile d'un téléphone intelligent. L'interface homme-machine 31 permet de renseigner une liste d'aliments 37 composant le menu préparé sur le plateau 11, par exemple par l'utilisateur ou un serveur. Le dispositif d'analyse 30 comporte également un module de sélection 20 35 apte à déterminer l'aliment 41 de la liste d'aliment 37 qui est codé par l'information 21. Lorsque l'information 21 contient un aliment détecté, le module de sélection 35 se contente de vérifier que l'aliment détecté est effectivement présent dans la liste d'aliments 37. Lorsque l'information 21 contient un contenant 12 disposé sur le plateau, le module de sélection 35 interroge une base de données 36 associant à chaque aliment 25 de la liste d'aliments 37 un ou plusieurs contenants 12 possibles. En pratique, il est fréquent qu'un contenant 12 ne puisse contenir qu'un seul aliment de la liste d'aliments 37. Dans le cas contraire, l'aliment 41 peut être estimé par un calcul de probabilité par exemple en fonction des contenants 12 précédemment utilisés. 30 Le dispositif d'analyse 30 comporte également un module d'interprétation 40 apte à modéliser les actions nutritionnelles sur toute la durée 50 du repas en fonction d'un aliment identifié 41, de la durée 22 de chaque aliment 41 dans la zone Z1 et de la différence de poids 28 du plateau 11 entre détection. Ce module d'interprétation 40 met 3032816 11 en oeuvre deux algorithmes. Le premier algorithme, illustré sur la Figure 4, décrit les étapes de traitement des informations 22, 28, 37 et 41 du système. Dans une première étape 60, l'algorithme 5 réalise une indentification de la liste d'aliments 37 du repas de l'utilisateur. Lors d'une seconde étape 61, un démarrage du système complet est réalisé notamment des dispositifs d'observation 15 et de mesure 25. L'utilisateur commence 62 alors à manger et le poids 28 initial du plateau est capturé dans une étape 63. Ce poids 28 est enregistré dans une base de données 70 contenant les informations relatives au déroulement du 10 repas ainsi que l'heure à laquelle cette prise de poids est enregistrée. Dans une étape 64 l'algorithme attend une détection d'un objet entrant dans la zone Zl. Si aucun contenant 12 et/ou aliment n'est détecté, l'algorithme reste dans cette étape 64. Lorsqu'un contenant 12 et/ou qu'un aliment est détecté, le poids 28 du plateau 11 est stocké 65 dans la base de données 70 de manière horodatée sur une nouvelle ligne. Cette nouvelle 15 ligne sera complétée dans une étape 66 avec l'aliment identifié 41 par le module de sélection 35 ainsi que la durée 22 de détection de l'aliment 41 dans la zone Zl. Ensuite l'algorithme va attendre une nouvelle détection dans l'étape 64. Le second algorithme, illustré sur la Figure 5, illustre les étapes de représentation 20 des informations de la base de données 70 et tourne parallèlement au premier algorithme et transmet sur l'écran 31 l'évolution 42 du repas au cours du temps. L'étape 61 correspond à la phase de démarrage 61 de l'algorithme. Ensuite, dans l'étape 80, l'algorithme lit de manière cyclique la base de données 70 pour détecter l'apparition d'une nouvelle ligne. Si aucune nouvelle ligne n'est détectée, l'algorithme reste dans 25 cette étape 80. Lorsqu'une nouvelle ligne est détectée, l'algorithme réalise une étape d'interprétation 81 des informations de la base de données 70. Dans une étape 82, l'algorithme affiche l'évolution 42 des actions nutritionnelles sur l'écran 31. Ensuite l'algorithme va attendre une nouvelle valeur ajoutée dans l'étape 80. 30 La forme des informations qui sont représentées peut être très variable en fonction des besoins de l'utilisateur. Les Figures 6 et 7 illustrent deux exemples de représentation. 3032816 12 La Figure 6 illustre une représentation des aliments identifiés sur la durée 50 du repas. Le premier aliment, par exemple une soupe contenue dans un bol, est représenté par le premier niveau de trait discontinu. Le deuxième aliment, par exemple de l'eau contenue dans un verre, est représenté par le deuxième niveau de trait discontinu. Le 5 troisième aliment, par exemple un yaourt contenu dans un pot de yaourt, est représenté par le troisième niveau de trait discontinu. Le quatrième aliment, par exemple un morceau de pain, est représenté par le quatrième niveau de trait discontinu. Pour cet exemple, la Figure 6 illustre que l'utilisateur a avalé de la soupe à cinq reprises et après deux gorgées de soupe, l'utilisateur a bu de l'eau. L'utilisateur semble avoir bu une 10 grande quantité d'eau car la durée 22 durant laquelle le premier verre d'eau est utilisé est importante. Un premier conseil d'un nutritionniste peut donc être de boire avant de commencer à manger ou de vérifier la température de la soupe. La Figure 6 montre également que le pain n'a pas été mangé au cours du repas. Ainsi, cette représentation contient une grande richesse d'information. 15 La Figure 7 illustre une représentation de calories ingérées par l'utilisation sur la durée 50 du repas par rapport aux calories totales 51 contenues sur le plateau 11. Les calories de chaque ligne sont déterminées dans l'étape d'interprétation 81. De préférence, la Figure 7 est réalisée en couleur pour distinguer chaque aliment détecté 41 20 par un code couleur lors de chaque décrochement correspondant aux prises de calories. Cette représentation permet d'illustrer efficacement des calories associées à chaque bouchée de chaque plat afin que l'utilisateur puisse répondre à la question : « quels produits faut-il manger ? ». 25 En variante, l'étape 60 réalise également une identification de l'utilisateur afin de déterminer son profil nutritionnel, par exemple âge sexe rapport taille/poids ... Ce profil d'utilisateur peut être comparé régulièrement dans l'étape 81 à un profil de référence pour observer l'évolution de la représentation en fonction du profil de référence. Par exemple, un homme de 35 ans en pleine santé pourra comparer l'évolution de son repas 30 avec un profil de référence d'un homme de 35 ans en plaine santé dont les actions nutritionnelles auront été approuvées par un nutritionniste. De plus, la différence entre le profil de référence et une action nutritionnelle de l'utilisateur pourra être quantifié pour alerter l'utilisateur lorsque la différence dépasse un seuil critique, par exemple 3032816 13 lorsque l'utilisateur mange beaucoup trop vite ou qu'il mange de trop grande quantité à la fois. En variante, une action nutritionnelle estimée de l'utilisateur peut être corrigée au 5 cours du repas en fonction des mesures effectuées sur l'ensemble du repas. Par exemple, lorsqu'une nouvelle mesure de poids du plateau est supérieure à une mesure précédente de poids du plateau cela peut indiquer que la précédente mesure était faussée, par exemple du fait que l'utilisateur a posé ses coudes sur le plateau. La mesure faussée peut ainsi être remplacée par une mesure déterminée suivant une progression linéaire 10 entre les mesures précédentes et les mesures suivantes. L'invention ouvre ainsi de multiples possibilités sur l'analyse d'une action nutritionnelle d'un utilisateur à la fois par des professionnels ou par l'utilisateur lui-même à l'aide d'un dispositif non intrusif et des couverts conventionnels. 15 REVENDICATIONS1. Système d'analyse d'une action nutritionnelle (10) d'un utilisateur comportant : - un dispositif d'observation (15) comportant : - une caméra (16) apte à capturer un flux d'images d'une zone (Z1) positionnée devant la bouche de l'utilisateur, - un module de reconnaissance temps réel (17) apte à extraire du flux d'image une information (21) sur les contenants (12) et/ou les aliments qui pénètrent dans la zone (Z1), et - un module de transmission (19) de ladite information (21), - un dispositif d'analyse (30) comportant : - un module de réception (32) de ladite information (21), et - un module d'interprétation (40) apte à réaliser une analyse d'une action nutritionnelle en fonction de l'information (21) du dispositif d'observation (15). 2. Système d'analyse d'une action nutritionnelle selon la revendication 1, caractérisé en ce que le module de reconnaissance temps réel (17) est apte à extraire du flux d'image une information (22) sur la durée au cours de laquelle les contenants (12) et/ou les aliments pénètrent dans la zone (Z1), le module d'interprétation (40) étant apte à réaliser une analyse d'une action nutritionnelle en fonction des informations (21, 22) du dispositif d'observation (15). 3. Système d'analyse d'une action nutritionnelle selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que le système comporte en outre : - un plateau (11) mobile apte à soutenir les contenants (12) de l'utilisateur et - un dispositif de mesure de poids (25) apte à mesurer un poids (28) du plateau (11), - le dispositif de mesure (25) comportant un module de transmission (27) du poids (28) du plateau (11) au dispositif d'analyse (30), - un module d'interprétation (40) étant apte à réaliser une analyse d'une action nutritionnelle en fonction des informations (21, 22) du dispositif d'observation (15) et du poids (28) du plateau (11). 3032816 15 4. Système d'analyse d'une action nutritionnelle selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que le module de reconnaissance d'objet temps réel (17) comporte un réseau de neurones artificiel de type RBF utilisant des fonctions gaussiennes à 5 symétrie radiale. 5. Système d'analyse d'une action nutritionnelle selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l'information (21) extraite par le module de reconnaissance d'objet temps réel (17) est codée sur 64 bits ou moins. 10 6. Système d'analyse d'une action nutritionnelle selon l'une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que le dispositif d'analyse (30) comporte : - une liste d'aliments (37) apte à modéliser des aliments mis à disposition de l'utilisateur, 15 - une base de données de contenants (36) associant à chaque aliment de la liste d'aliments (37) un ou plusieurs contenants de l'aliment, et - un module de sélection (35) d'un aliment (41) ingéré par l'utilisateur parmi la liste d'aliments (37) en fonction : - soit d'un aliment directement détecté par le module de reconnaissance temps réel 20 (17), - soit d'un aliment associé à un contenant de la base de données (36) détecté par le module de reconnaissance temps réel (17). 7. Système d'analyse d'une action nutritionnelle selon l'une des revendications 1 25 à 6, caractérisé en ce que le module d'interprétation (40) est apte à réaliser les étapes suivantes : - identification (60) d'une liste d'aliments (37) apte à modéliser des aliments mis à disposition de l'utilisateur, - dès que le dispositif d'analyse (30) reçoit la détection (64) d'une information 30 (21) sur les contenants et/ou les aliments pénétrant dans la zone (Z1), sélection (66) d'un aliment (41) parmi la liste d'aliments (37), et - mémorisation (82) au cours d'un repas (50) de l'ordre dans lequel tous les aliments (41) ont été détectés. 3032816 16 8. Système d'analyse d'une action nutritionnelle selon la revendication 7, caractérisé en ce que l'étape de représentation (82) au cours d'un repas (50) de l'ordre dans lequel les aliments (41) ont été détectés est effectuée en fonction d'une information 5 (22) sur la durée au cours de laquelle les contenants (12) et/ou les aliments pénètrent dans la zone (Z1). 9. Système d'analyse d'une action nutritionnelle selon la revendication 7 ou 8, caractérisé en ce que le module d'interprétation (40) est apte à réaliser l'étape suivante : 10 - détermination (81) pour chaque aliment (41) détecté d'un nombre de calorie (52) en fonction d'un poids (28) de l'aliment ingéré et des caractéristiques calorifiques de l'aliment (41), - l'étape de représentation (82) au cours d'un repas (50) de l'ordre dans lequel tous les aliments (41) ont été détectés est effectuée en fonction du nombre de calories 15 (52). 10. Système d'analyse d'une action nutritionnelle selon l'une des revendications 7 à 9, caractérisé en ce que le module d'interprétation (40) est apte à réaliser les étapes suivantes : 20 - détermination d'un profil de l'utilisateur, - association d'un profil de référence à l'utilisateur en fonction du profil de l'utilisateur, et - comparaison de l'évolution de la représentation en fonction du profil de référence. 25 11. Système d'analyse d'une action nutritionnelle selon la revendication 10, caractérisé en ce que le module d'interprétation (40) est apte à informer l'utilisateur si une différence entre la représentation (82) du repas de l'utilisateur et le profil de référence dépasse une valeur seuil. 30