Brevet FR3051342A1 — publié le 20171124

DOMAINE TECHNIQUE La présente invention concerne un dispositif et un procédé d'évaluation de capacités d'action d'un individu, en particulier d'un pilote d'aéronef. ÉTAT DE LA TECHNIQUE Les capacités d'action d'un pilote d'aéronef peuvent faire partie des critères permettant d'effectuer un vol dans de bonnes conditions. Parmi les capacités d'action, il existe, par exemple, la capacité de gérer certaines commandes de vol. Les capacités d'action d'un pilote peuvent évoluer pendant toute la durée d'un vol. Par conséquent, il peut être utile de connaître l'évolution desdites capacités d'action d'un pilote afin qu'un plan d'action puisse être initié pour remplacer ou assister un pilote qui n'est pas dans la capacité d'effectuer une action. Or, actuellement, il n'existe pas de moyen de connaître précisément l'évolution des capacités d'action d'un pilote durant un vol d'aéronef. EXPOSÉ DE L'INVENTION La présente invention a pour objet de remédier à cet inconvénient en proposant un procédé et un dispositif permettant d'évaluer les capacités d'action d'un individu. À cet effet, l'invention concerne un système d'évaluation des capacités d'action d'un individu, dit système d'évaluation. Selon l'invention, le système d'évaluation comprend : - une première mémoire configurée pour stocker une base de données comprenant, pour au moins un état de santé et pour au moins un paramètre 3051342 2 physiologique, au moins une courbe de loi de probabilité, dite courbe experte, représentative d'une probabilité d'avoir un état de santé donné en fonction d'une valeur de paramètre physiologique ; - au moins un module de mesure, chaque module de mesure étant 5 configuré pour réaliser au moins un point de mesure d'un ou de paramètres physiologiques de l'individu et fournir au moins un intervalle de confiance du ou des modules de mesure ; - une deuxième mémoire configurée pour stocker le ou les points de mesure du ou des paramètres physiologiques et le ou les intervalles de 10 confiance ; - un premier module de calcul configuré pour déterminer au moins un ensemble de points de mesure représentatif d'une loi de distribution du ou des points de mesure, dit ensemble mesuré, chaque ensemble mesuré étant déterminé à partir du ou des points de mesure d'un paramètre physiologique 15 et du ou des intervalles de confiance ; - un deuxième module de calcul configuré pour calculer, pour chacun du ou des états de santé et pour chacun de la ou des ensembles mesurés, au moins une probabilité conditionnelle d'avoir un ou des états de santé, chaque probabilité conditionnelle étant calculée pour chacun des points de l'ensemble 20 mesuré sachant le ou les points de mesure du paramètre physiologique ; - un troisième module de calcul configuré pour calculer, pour chacun du ou des états de santé et pour chacune du ou des ensembles mesurés, une moyenne de la ou des probabilités conditionnelles calculées par le deuxième module de calcul ; 25 - un quatrième module de calcul configuré pour déterminer au moins un taux de capacité d'action de l'individu en fonction des moyennes de la ou des probabilités conditionnelles ; - un module de transmission configuré pour transmettre un signal représentatif du ou des taux de capacité d'action de l'individu à un dispositif utilisateur. 3051342 3 Ainsi, grâce au système, il est possible, par au moins le calcul des probabilités conditionnelles d'avoir un ou des états de santé prédéterminés, de connaître l'état de santé d'un individu, notamment d'un pilote d'aéronef, afin qu'un plan action puisse être mis en oeuvre, si nécessaire. 5 Avantageusement, le premier module de calcul est configuré pour calculer chaque probabilité conditionnelle pour un état de santé sachant le ou les points de mesure d'un paramètre physiologique à partir de la relation suivante : P(Cs Iml n m2 n n mN) = p(CS)N,117=1Kcsimi) ' dans laquelle : EM,[p(coNxe=ip(ciimi)] 10 o N correspond au nombre total de points de mesure d'un paramètre physiologique, o mj correspond à une valeur d'un point de mesure j, avec j compris entre 1 et N, o M correspond au nombre total d'état de santé, 15 o Ci correspond à un état de santé i, avec i compris entre 1 et M, o Cs correspond à un état de santé pour lequel la probabilité conditionnelle est calculée, o P(Cs) correspond à la probabilité d'avoir l'état de santé Cs, o P(Cslmj) correspond à la probabilité conditionnelle d'avoir l'état 20 de santé Cs sachant la valeur du point de mesure mj, o P(Ci) correspond à la probabilité d'avoir un état de santé Ci parmi les M états de santé, o P(CiImj) correspond à la probabilité conditionnelle d'avoir l'état de santé Ci parmi les M états de santé sachant la valeur du 25 point de mesure mj, chaque probabilité conditionnelle P(CiImj) étant déterminée à partir de la ou des courbes expertes stockées dans la première mémoire. Selon une particularité, le système d'évaluation comprend un cinquième module de calcul configuré pour calculer un indice de confiance à 3051342 4 partir du ou des intervalles de confiance, le quatrième module de calcul étant configuré pour déterminer le ou les taux de capacité d'action en fonction des moyennes de la ou des probabilités conditionnelles et de l'indice de confiance. Selon une autre particularité, le système d'évaluation comprend en 5 outre un sixième module de calcul configuré pour déterminer la ou les courbes expertes. Avantageusement, le sixième module de calcul est configuré pour : - collecter des données standard correspondant à une courbe experte représentant une valeur standard d'un paramètre physiologique en fonction 10 d'une probabilité d'avoir un état de santé particulier parmi le ou les états de santé ; - réaliser une approximation de la courbe experte par au moins une courbe de Béziers ; - normaliser la courbe experte approximée. 15 De plus, le système d'évaluation comprend un module d'apprentissage configuré pour pondérer la ou les courbes expertes stockées dans la première mémoire en fonction de paramètres physiologiques réels de l'individu. L'invention concerne également un procédé d'évaluation des 20 capacités d'action d'un individu, dit procédé d'évaluation. Selon l'invention, le procédé d'évaluation comprend : - une étape de mesure, mise en oeuvre par au moins un module de mesure, consistant à réaliser au moins un point de mesure pour au moins un paramètre physiologique de l'individu et à fournir au moins un intervalle de 25 confiance du ou des modules de mesure ; - une première étape de calcul, mise en oeuvre par un premier module de calcul, consistant calculer au moins un ensemble représentatif d'une loi de distribution du ou des points de mesure, dit ensemble mesuré, le ou les ensembles mesurés étant déterminés à partir du ou des points de mesure de 3051342 5 chacun du ou des paramètres physiologiques et du ou des l'intervalles de confiance ; - une deuxième étape de calcul, mise en oeuvre par un deuxième module de calcul, consistant à calculer, pour au moins un état de santé et 5 pour chacun du ou des ensembles mesurés, au moins une probabilité conditionnelle d'avoir le ou un des états de santé, chaque probabilité conditionnelle étant calculée en chacun des points de l'ensemble mesuré sachant le ou les points de mesure du paramètre physiologique ; - une troisième étape de calcul, mise en oeuvre par un troisième module 1 o de calcul, consistant à calculer, pour chacun du ou des états de santé et pour chacun du ou des ensembles mesurés, une moyenne de la ou des probabilités conditionnelles calculées par le deuxième module de calcul ; - une quatrième étape de calcul, mise en oeuvre par un quatrième module de calcul, consistant à déterminer au moins un taux de capacité 15 d'action de l'individu en fonction des moyennes des probabilités conditionnelles ; - une étape de transmission, mise en oeuvre par un module de transmission, consistant à transmettre un signal représentatif du ou des taux de capacité d'action à un dispositif utilisateur. 20 Avantageusement, chaque probabilité conditionnelle pour un état de santé sachant le ou les points de mesure d'un paramètre physiologique est calculée à partie de l'expression suivante : P(Cs Iml n m2 n n mN) = p(CS)N,117=1Kcsimi) ' dans laquelle : Eim=1[p(coNxn7=1 Kciimi)] o N correspond au nombre total de point de mesure d'un 25 paramètre physiologique, o mj correspond à une valeur d'un point de mesure, o M correspond au nombre total d'état de santé, o Ci correspond à un état de santé, 3051342 6 o P(CsIml n m2 n ... n mN) correspond à la probabilité conditionnelle d'avoir l'état de santé particulier sachant les N points de mesure, o P(Cs) correspond à la probabilité d'avoir un état de santé 5 particulier Cs, o P(Cs1mj) correspond à la probabilité conditionnelle d'avoir l'état de santé particulier Cs sachant la valeur du point de mesure mj, o P(Ci) correspond à la probabilité d'avoir un état de santé Ci parmi les M états de santé, 10 o P(CiImj) correspond à la probabilité conditionnelle d'avoir l'état de santé Ci parmi les M états de santé sachant la mesure mj, chaque probabilité conditionnelle P(CiImj) étant déterminée à partir d'au moins une courbe experte stockée dans une première mémoire (1). Selon une particularité, le procédé d'évaluation comprend en outre 15 une cinquième étape de calcul, mise en oeuvre par un cinquième module de calcul, consistant à calculer un indice de confiance à partir du ou des intervalles de confiance, la quatrième étape de calcul consistant à déterminer au moins une capacité d'action de l'individu en fonction des moyennes des probabilités conditionnelles et de l'indice de confiance. 20 Selon une autre particularité, le procédé d'évaluation comprend une sixième étape de calcul, mise en oeuvre par un sixième module de calcul, consistant à déterminer la ou les courbes expertes. Avantageusement, la sixième étape de calcul comprend pour chaque courbe experte : 25 - une sous-étape de collecte de données standard, les données standard correspondant à une courbe experte représentant une valeur standard d'un paramètre physiologique en fonction d'une probabilité d'avoir un état de santé particulier parmi le ou les états de santé ; - une sous-étape d'approximation de la courbe experte par au moins une 30 courbe de Béziers ; 3051342 7 - une sous-étape de normalisation de la courbe experte approximée. De plus, le procédé d'évaluation comprend une étape d'apprentissage, mise en oeuvre par un module d'apprentissage, consistant à pondérer la ou les courbes expertes stockées dans la première mémoire en 5 fonction de paramètres physiologiques réels de l'individu. BRÈVE DESCRIPTION DES FIGURES L'invention, avec ses caractéristiques et avantages, ressortira plus clairement à la lecture de la description faite en référence aux dessins 10 annexés dans lesquels : la figure 1 représente une schéma synoptique du système d'évaluation, la figure 2 représente un schéma synoptique du procédé d'évaluation, la figure 3 représente des exemples de courbes expertes, 15 les figures 4a à 4d montrent l'influence de l'indice de confiance sur les taux de capacité d'action, la figure 5 montre une utilisation des courbes expertes. DESCRIPTION DÉTAILLÉE 20 La suite de la description fera référence aux figures citées ci-dessus. La figure 1 illustre un système d'évaluation des capacités d'action d'un individu 100 selon un mode de réalisation. Dans la suite de la description, le système d'évaluation des capacités d'action d'un individu est appelé « système d'évaluation ». 25 Le système d'évaluation 100 correspond à un système de fusion de données (« data merging system » en anglais). 3051342 8 Le système d'évaluation 100 comprend une mémoire 1 configurée pour stocker une base de données. La base de données contient au moins une courbe de loi de probabilité CE11, ..., CEij, dite courbe experte, représentative d'une 5 probabilité d'avoir un état de santé donné en fonction d'une valeur de paramètre physiologique (figure 3). À titre d'exemple, un paramètre physiologique PP1, ..., PPj correspond à une température corporelle, à un rythme cardiaque, à un rythme respiratoire, à un suivi du regard de l'individu, à un électroencéphalogramme 10 ou à un taux de mouvements corporels. Les paramètres physiologiques PP1, ..., PPj ne sont pas limités aux paramètres physiologiques donnés en exemple. D'autres paramètres physiologiques peuvent être utilisés. Un état de santé C1, ..., Ci correspond, par exemple, à un état normal de l'individu, à un état d'endormissement de l'individu ou à un état de 15 défaillance cardiaque de l'individu. Les états de santé C1, ..., Ci ne sont pas limités aux états de santé donnés en exemple. D'autres états de santé peuvent être utilisés. Chaque courbe experte CE11, ..., CEij est contenue dans la base de données pour au moins un état de santé et pour au moins un paramètre 20 physiologique. Le système d'évaluation 100 comprend également au moins un module de mesure 2 (« MEAS » pour « measurement module » en anglais). Chaque module de mesure 2 est configuré pour réaliser au moins un point de mesure d'un paramètre physiologique PP1, ..., PPj de l'individu. Dans un 25 mode de réalisation, le ou les modules de mesure 2 sont aptes à fournir un intervalle de confiance du ou des points de mesure du ou des modules de mesure 2. À titre d'exemple, le module de mesure 2 comprend un thermomètre apte à mesurer une température corporelle ou comprend un cardio- 3051342 9 fréquencemètre apte à mesurer un rythme cardiaque. Le module de mesure 2 n'est pas limité aux modules de mesure cités en exemple. Selon une variante, un module de mesure 2 est configuré pour mesurer un seul paramètre physiologique PP1, ..., PPj. Selon une autre 5 variante, plusieurs modules de mesure 2 sont utilisés pour obtenir un paramètre physiologique PP1, ..., PPj. Selon une autre variante encore, un module de mesure 2 est utilisé pour obtenir plusieurs paramètres physiologiques PP1, ..., PPj. Les variantes cités ci-dessus peuvent être combinées entre elles. 10 Chaque point de mesure correspond à une valeur du paramètre physiologique PP1, ..., PPj apte à être mesuré par le module de mesure 2 configuré pour réaliser chaque point de mesure. Le système d'évaluation 100 comprend en outre : - une mémoire 3 configurée pour stocker le ou les points de mesure des 15 paramètres physiologiques PP1, ..., PPj ; - un module de calcul 4 COMP1 (COMP pour « computation module » en anglais) configuré pour déterminer au moins un ensemble de points de mesure représentatif d'une loi de distribution du ou des points de mesure, dit ensemble mesuré, chaque ensemble mesuré étant déterminé à partir du ou 20 des points de mesure d'un paramètre physiologique PP1, ..., PPj et du ou des intervalles de confiance ; - un module de calcul 5 COMP2 configuré pour calculer, pour le ou chacun des états de santé C1, ...,Ci et pour le ou chacun des ensembles mesurés, au moins des probabilités conditionnelles d'avoir l'état de santé ou 25 l'un des états de santé C1, ..., Ci, chaque probabilité conditionnelle étant calculée en chacun des points de l'ensemble mesurée sachant le ou les points de mesure du paramètre physiologique PP1, ..., PPj ; - un module de calcul 6 COMP3 configuré pour calculer, pour le ou chacun des états de santé C1, ..., Ci et pour la ou chacune des ensembles 3051342 10 mesurés, une moyenne de la ou des probabilités conditionnelles calculées par le module de calcul 5 ; - un module de calcul 7 COMP4 configuré pour déterminer au moins un taux de capacité d'action de l'individu CAPAFLY, CAPANAV, CAPAcom, 5 CAPAsys en fonction des moyennes de la ou des probabilités conditionnelles ; - un module de transmission 8 TRANS (TRANS pour « transmission module » en anglais) configuré pour transmettre un signal représentatif du ou des taux de capacité d'action de l'individu CAPAFLY, CAPANAV, CAPAcom, CAPAsys à un dispositif utilisateur 9. lo Selon un mode de réalisation, la mémoire 3 étant configurée pour stocker également les intervalles de confiance du ou des points de mesure. Selon un mode de réalisation, le module de calcul 4 est configuré pour calculer chaque probabilité conditionnelle pour un état de santé C1, Ci sachant le ou les points de mesure d'un paramètre physiologique à partir 15 de la relation suivante : P(Cs Iml n m2 n n mN) = p(rcsexe,p(csimi) ' dans laquelle : Ei=,[p(coNxn7=, Kciimi)] o N correspond au nombre total de point de mesure d'un paramètre physiologique PP1, PPj, o mj correspond à une valeur d'un point de mesure j, avec j 20 compris entre 1 et N, o M correspond au nombre total d'état de santé, o Ci correspond à un état de santé i, avec i compris entre 1 et M, o Cs correspond à un état de santé pour lequel la probabilité conditionnelle est calculée, 25 o P(Cs) correspond à la probabilité d'avoir l'état de santé Cs, o P(Cs1mj) correspond à la probabilité conditionnelle d'avoir l'état de santé Cs sachant la valeur du point de mesure mj, o P(Ci) correspond à la probabilité d'avoir un état de santé Ci parmi les M états de santé, 3051342 11 o P(Cilmj) correspond à la probabilité conditionnelle d'avoir l'état de santé Ci parmi les M états de santé sachant la valeur du point de mesure mj. Chaque probabilité conditionnelle P(Cilmj) est déterminée à partir de 5 la ou des courbes expertes CE11, ..., CEij stockées dans la mémoire 1. Ainsi, l'évaluation de l'état de santé de l'individu est basée sur l'utilisation de classificateurs bayésiens pour lesquels les probabilités conditionnelles sont données par les probabilités conditionnelles déterminées à partir des courbes expertes CE11, ..., CEij. 10 Selon un mode de réalisation, le système d'évaluation 100 comprend également un module de calcul 10 COMP5 configuré pour calculer un indice de confiance IC à partir du ou des intervalles de confiance. Le module de calcul 7 étant alors configuré pour déterminer le ou les taux de capacité d'action CAPAFLY, CAPANAV, CAPAcom, CAPAsys en fonction des moyennes 15 de la ou des probabilités conditionnelles et de l'indice de confiance IC. Selon une variante, l'indice de confiance IC est calculé à partir de l'état de fonctionnement du ou des modules de mesure 2. Si un module de mesure 2 ne fonctionne pas ou ne fournit pas de point de mesure, l'indice de confiance IC est pondéré pour tenir compte du non-fonctionnement ou de la non- 20 fourniture du module de mesure 2. Les indices de confiance IC permettent de déterminer la fiabilité des moyennes de la ou des probabilités conditionnelles. Les figures 4a à 4d schématisent l'influence de l'indice de confiance IC sur les taux de capacité d'action CAPAFLY, CAPANAV, CAPAcom, CAPAsYs. 25 Chaque cercle représente un indice de confiance pour un état de santé Cl et un état de santé C2. La croix R représente la probabilité d'avoir un état de santé. Sur la figure 4a, la position de la croix R montre que l'individu a l'état de santé Cl et l'état de santé C2 avec un fort indice de confiance IC. Sur la figure 4b, la position de la croix R montre que l'individu a l'état de santé Cl et 3051342 12 n'a pas l'état de santé C2 avec un fort indice de confiance IC. Sur la figure 4c, la position de la croix R montre que l'individu a l'état de santé Cl et n'a pas l'état de santé C2 avec un faible indice de confiance IC. Sur la figure 4d, la position de la croix R montre que l'individu l'état de santé Cl et l'état de santé 5 C2 avec un faible indice de confiance IC. La figure 5 schématise l'utilisation des courbes expertes CE11, ..., CEij d'après un exemple. Dans cet exemple, les paramètres physiologiques correspondent à la température corporelle PP1 de l'individu, le rythme cardiaque PP2 et le taux d'activité PP3. Les modules de mesure 2 ont détecté 10 une température corporelle de 36,1°, un rythme cardiaque de 55 Hz et un taux d'activité de 80%. Grâce aux courbes expertes CE11, ..., CEij, le système d'évaluation 100 permet de connaître les probabilités qu'a l'individu d'avoir l'état de santé C1, C2 ou C3. D'après l'exemple, l'individu a l'état de santé Cl avec une faible probabilité ; il a l'état de santé C2 avec une forte probabilité 15 et ; il a l'état de santé C3 avec une faible probabilité. L'indice de confiance IC est assez fort pour que ces probabilités soient fiables. Selon un mode de réalisation, le système d'évaluation 100 comprend en outre un module de calcul 11 COMP6 configuré pour déterminer la ou les courbes expertes CE11, ..., CEij. 20 Selon une particularité, pour chaque courbe experte CE11, ..., CEij, le module de calcul 11 est configuré pour : - collecter des données standard correspondant à une courbe experte CE11, ..., CEij représentant une valeur standard d'un paramètre physiologique en fonction d'une probabilité d'avoir un état de santé particulier 25 parmi le ou les états de santé C1, ..., Ci ; - réaliser une approximation de la courbe experte CE11, ..., CEij par au moins une courbe de Béziers ; - normaliser la courbe experte approximée. 3051342 13 La courbe experte CE11, ..., CEij ainsi obtenue est alors stockée dans la base de données de la mémoire 1. À titre d'exemple, les courbes expertes CE11, ..., CEij peuvent être collectées sous forme de formulaires interactifs (figure 3). 5 La réalisation de l'approximation de la courbe experte CE11, ..., CEij par au moins une courbe de Béziers permet d'éviter les probabilités conditionnelles nulles et les « angles » pour lesquels la courbe change de direction brusquement en un point. Un tel point correspond par exemple à un point de rebroussement (« cusp » en anglais) ou un point anguleux (« corner 10 point » en anglais). La courbe experte CE11, ..., CEij ainsi approximée correspond à une densité de probabilité. La courbe experte CE11, ..., CEij approximée est normalisée pour que son intégrale soit égale à 1. Ainsi, à partir des courbes expertes CE11, ..., CEij obtenues, il est 15 possible de déterminer la probabilité conditionnelle P(Cilmj). Avantageusement, le système d'évaluation 100 comprend un module d'apprentissage 12 COMP7 configuré pour pondérer la ou les courbes expertes CE11, ..., CEij stockées dans la mémoire 1 en fonction des paramètres physiologiques réels de l'individu. 20 Selon une variante, les paramètres physiologiques réels de l'individu sont déterminés à partir de paramètres physiologiques mesurés pendant une période durant laquelle l'individu est dans un état de santé qui correspond à un état normal. Selon une autre variante, les paramètres physiologiques réels de 25 l'individu sont déterminés à partir d'erreurs de détermination des taux de capacités d'action CAPAFLY, CAPANAV, CAPAcom, CAPAsys de l'individu. En effet, pour certains paramètres physiologiques, les valeurs standard de ces paramètres physiologiques peuvent ne pas être adaptés à l'individu ; ce qui peut être source d'erreurs dans la détermination des taux de capacités 3051342 14 d'action. Les courbes expertes CE11, ..., CEij peuvent alors être pondérées pour tenir compte de ces erreurs. Le module de transmission 8 du système d'évaluation 100 est configuré pour transmettre un signal représentatif du ou des taux de capacité 5 d'action CAPAFLY, CAPANAV, CAPAcom, CAPAsys de l'individu à un dispositif utilisateur 9. Ainsi, grâce au module d'apprentissage 12, les courbes expertes CE11, ..., CEij sont adaptées à l'individu pour lequel les taux de capacité d'action CAPAFLY, CAPANAV, CAPAcom, CAPAsys sont évaluées (figure 3). 10 Selon une particularité, chaque taux de capacité CAPAFLY, CAPANAV, CAPAcom, CAPAsys est associé à une action. À titre d'exemple, l'action correspond à la tâche ou aux tâches qu'est censé exécuter l'individu lors d'un vol d'aéronef (taux de capacité d'action CAPAFLY), pour la navigation de l'aéronef (taux de capacité d'action CAPANAV), pour utiliser un module de 15 communication de l'aéronef (taux de capacité d'action CAPAcom) ou pour gérer l'ensemble du système de l'aéronef (taux de capacité d'action CAPAsYs). Selon les taux de capacité d'action CAPAFLY, CAPANAV, CAPAcom, CAPAsys, un plan d'action peut être défini. À titre d'exemple, le plan d'action 20 comprend la possibilité de faire intervenir des moyens de secours ou de prendre la relève de l'individu. Selon un mode de réalisation, les modules COMP1, COMP2, COMP3, COMP4, COMP5, COMP6, COMP7, TRANS sont intégrés dans une unité centrale ou un calculateur. 25 À titre d'exemple, les modules peuvent correspondre à des algorithmes mis en oeuvre de façon logicielle dans l'unité centrale. En particulier, les modules peuvent être stockés dans au moins une zone mémoire de l'unité centrale. 3051342 15 Le système d'évaluation, tel que décrit ci-dessus, met en oeuvre l'ensemble des étapes suivantes d'un procédé d'évaluation des capacités d'action d'un individu (figure 2). Le procédé d'évaluation comprend : 5 - une étape El de mesure, mise en oeuvre par au moins un module de mesure 2, consistant à réaliser au moins un point de mesure d'un paramètre physiologique PP1, ..., PPj de l'individu et à fournir au moins un intervalle de confiance du ou des modules de mesure 2 ; - une étape E2 de calcul, mise en oeuvre par un module de calcul 4, 10 consistant à calculer au moins un ensemble représentatif d'une loi de distribution du ou des points de mesure, dit ensemble courbe mesuré, le ou les ensembles mesurés étant déterminés à partir du ou des points de mesure de chacun du ou des paramètres physiologiques PP1, ..., PPj et du ou des intervalles de confiance ; 15 - une étape E3 de calcul, mise en oeuvre par un module de calcul 5, consistant à calculer, pour au moins un état de santé C1, ..., Ci et pour le ou chacun des ensembles mesurés, au moins une probabilité conditionnelle d'avoir l'état de santé ou l'un des états de santé, chaque probabilité conditionnelle étant calculée en chacun des points de l'ensemble mesuré 20 sachant le ou les points de mesure du paramètre physiologique PP1, ..., PPj ; - une étape E4 de calcul, mise en oeuvre par un module de calcul 6, consistant à calculer, pour le ou chacun des états de santé C1, ..., Ci et pour le ou chacun des ensembles mesurés, une moyenne de la ou des probabilités conditionnelles calculées par le module de calcul 5 ; 25 - une étape E5 de calcul, mise en oeuvre par un module de calcul 7, consistant à déterminer au moins un taux de capacité d'action CAPAFLY, CAPANAV, CAPAcom, CAPAsys de l'individu en fonction des moyennes des probabilités conditionnelles ; - une étape E6 de transmission, mise en oeuvre par un module de 30 transmission 8, consistant à transmettre un signal représentatif du ou des taux 3051342 16 de capacité d'action CAPAFLY, CAPANAV, CAPAcom, CAPAsys à un dispositif utilisateur 9. Selon un mode de réalisation, le procédé d'évaluation comprend une étape E7 de calcul, mise en oeuvre par un module de calcul 10, consistant à 5 calculer un indice de confiance IC à partir du ou des intervalles de confiance. L'étape E5 de calcul consiste ainsi à déterminer au moins un taux de capacité d'action CAPAFLY, CAPANAV, CAPAcom, CAPAsys de l'individu en fonction des moyennes des probabilités conditionnelles et de l'indice de confiance IC. Selon une particularité, le procédé d'évaluation comprend une étape 10 E8 de calcul, mise en oeuvre par un module de calcul 11, consistant à déterminer la ou les courbes expertes CE11, ..., CEij. Avantageusement, l'étape E8 de calcul comprend pour chaque courbe experte CE11, ..., CEij : - une sous-étape E8A de collecte de données standard, les données 15 standard correspondant à une courbe experte CE11, ..., CEij représentant une valeur standard d'un paramètre physiologique en fonction d'une probabilité d'avoir un état de santé C1, ..., Ci particulier parmi le ou les états de santé ; - une sous-étape E8B d'approximation de la courbe experte CE11, ..., 20 CEij par une courbe de Béziers ; - une sous-étape E8C de normalisation de la courbe experte CE11, ..., CEij. Selon une particularité, le procédé d'évaluation comprend une étape E9 d'apprentissage, mise en oeuvre par un module d'apprentissage 12, 25 consistant à pondérer la ou les courbes expertes CE11, ..., CEij stockées dans la mémoire 1 en fonction de paramètres réels de l'individu. REVENDICATIONS1. Système d'évaluation de capacités d'action d'un individu, caractérisé en ce qu'il comprend : - une première mémoire (1) configurée pour stocker une base de données comprenant, pour au moins un état de santé (C1,.., Ci) et pour au moins un paramètre physiologique (PP1,..., PPj), au moins une courbe de loi de probabilité (CE11,...CEij), dite courbe experte, représentative d'une probabilité d'avoir un état de santé donné en fonction d'une valeur de paramètre physiologique ; - au moins un module de mesure (2), chaque module de mesure (2) étant configuré pour réaliser au moins un point de mesure d'un paramètre physiologique (PP1,..., PPj) de l'individu et fournir au moins un intervalle de confiance du ou des modules de mesure ; - une deuxième mémoire (3) configurée pour stocker le ou les points de mesure du ou des paramètres physiologiques (PP1,..., PPj) et le ou les intervalles de confiance ; - un premier module de calcul (4) configuré pour déterminer au moins un ensemble de points de mesure représentatif d'une loi de distribution du ou des points de mesure, dit ensemble mesuré, chaque ensemble mesuré étant déterminé à partir du ou des points de mesure d'un paramètre physiologique et du ou des intervalles de confiance ; - un deuxième module de calcul (5) configuré pour calculer, pour chacun du ou des états de santé (C1,.., Ci) et pour chacun du ou des ensembles mesurés, au moins une probabilité conditionnelle d'avoir un ou des états de santé, chaque probabilité conditionnelle étant calculée en chacun des points de l'ensemble mesuré sachant le ou les points de mesure du paramètre physiologique ; 3051342 18 - un troisième module de calcul (6) configuré pour calculer, pour chacun du ou des états de santé (C1,.., Ci) et pour chacun du ou des ensembles mesurés, une moyenne de la ou des probabilités conditionnelles calculées par le deuxième module de calcul (5) ; 5 - un quatrième module de calcul (7) configuré pour déterminer au moins un taux de capacité d'action de l'individu (CAPAny, CAPANAV, CAPAcom, CAPAsys) en fonction des moyennes de la ou des probabilités conditionnelles ; - un module de transmission (8) configuré pour transmettre un signai représentatif du ou des taux de capacité d'action de l'individu (CAPAFLY, CAPANAV, CAPAcom, CAPAsys) à un dispositif utilisateur (9). 2. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce que le deuxième module de calcul (5) est configuré pour calculer chaque probabilité conditionnelle pour un état de santé sachant le ou 15 les points de mesure d'un paramètre physiologique à partir de la relation suivante : P(Csiml n m2 n n mN) = p(rCs)Nx1111=1P(Csimj) 1, dans laquelle : Er=i[p(coNxn7=, pcomni o N correspond au nombre total de point de mesure d'un paramètre physiologique, 20 o mj correspond à une valeur d'un point de mesure j, avec j compris entre) et N, o M correspond au nombre total d'état de santé, o Ci correspond à un état de santé i, avec i compris entre 1 et M, o Cs correspond à un état de santé pour lequel la probabilité 25 conditionnelle est calculée, o P(Cs) correspond à la probabilité d'avoir l'état de santé Cs, o P(Cs1mj) correspond à la probabilité conditionnelle d'avoir l'état de santé Cs sachant la valeur du point de mesure mj, 3051342 19 o P(Ci) correspond à la probabilité d'avoir un état de santé Ci parmi les M états de santé, o P(CiJmj) correspond à la probabilité conditionnelle d'avoir l'état de santé Ci parmi les M états de santé sachant la valeur du point de mesure mj, chaque probabilité conditionnelle P(CiImj) étant déterminée à partir de la ou des courbes expertes (CE11,...CEij) stockées dans la première mémoire (1). 3. Système selon au moins une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce qu'il comprend en outre un cinquième module de calcul (10) 10 configuré pour calculer un indice de confiance (IC) à partir du ou des intervalles de confiance, le quatrième module de calcul étant configuré pour déterminer le ou les taux de capacité d'action (CAPAFLY, CAPANAV, CAPAcom, CAPAsys) en fonction des moyennes de la ou des probabilités conditionnelles et de l'indice de confiance (IC). 15 4. Système selon au moins une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu'il comprend en outre un sixième module de calcul (11) configuré pour déterminer la ou les courbes expertes (CE11,...CEij). 5. Système selon la revendication 4, caractérisé en ce que le sixième module de calcul (11) est configuré pour : 20 - collecter des données standard correspondant à une courbe experte (CE11,...CEij) représentant une valeur standard d'un paramètre physiologique en fonction d'une probabilité d'avoir un état de santé particulier parmi le ou les états de santé (C1,.., Ci) ; - réaliser une approximation de la courbe experte (CE11,...CEij) par au 25 moins une courbe de Béziers ; normaliser la courbe experte approximée (CE11,...CEij). 6. Système selon au moins une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce qu'il comprend un module d'apprentissage (12) configuré pour pondérer la ou les courbes expertes (CE11,...CEij) stockées dans la 3051342 20 première mémoire (1) en fonction de paramètres physiologiques réels de l'individu. 7. Procédé d'évaluation de capacités d'action d'un individu, caractérisé en ce qu'il comprend : 5 - une étape de mesure (El), mise en oeuvre par au moins un module de mesure (2), consistant à réaliser au moins un point de mesure pour au moins un paramètre physiologique (PP1,..., PPj) de l'individu et à fournir au moins un intervalle de confiance du ou des modules de mesure (2) ; - une première étape de calcul (E2), mise en oeuvre par un premier 10 module de calcul (4), consistant à calculer au moins un ensemble représentatif d'une loi de distribution du ou des points de mesure, dit ensemble mesuré, le ou les ensembles mesurés étant déterminés à partir du ou des points de mesure de chacun du ou des paramètres physiologiques (PP1,..., PPj) et du ou des intervalles de confiance ; 15 - une deuxième étape de calcul (E3), mise en oeuvre par un deuxième module de calcul (5), consistant à calculer, pour au moins un état de santé (C1,..., Ci) et pour chacun du ou des ensembles mesurés, au moins une probabilité conditionnelle d'avoir un ou des états de santé (C1,.., Ci), chaque probabilité conditionnelle étant calculée en chacun des points de l'ensemble 20 mesuré sachant le ou les points de mesure du paramètre physiologique (PP1,..., PPj) ; - une troisième étape de calcul (E4), mise en oeuvre par un troisième module de calcul (6), consistant à calculer, pour chacun du ou des états de santé (C1,..., Ci) et pour chacun du ou des ensembles mesurés, une 25 moyenne de la ou des probabilités conditionnelles calculées par le deuxième module de calcul (5) ; - une quatrième étape de calcul (E5), mise en oeuvre par un quatrième module de calcul (7), consistant à déterminer au moins un taux de capacité d'action de l'individu (CAPAFLY, CAPANAV, CAPAcom, CAPAsys) en fonction des moyennes des probabilités conditionnelles ; 3051342 21 - une étape de transmission (E6), mise en oeuvre par un module de transmission (8), consistant à transmettre un signal représentatif du ou des taux de capacité d'action (CAPAFLY, CAPANAV, CAPAcom, CAPAsys) à un dispositif utilisateur (9). 5 8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que chaque probabilité conditionnelle pour un état de santé sachant le ou les points de mesure d'un paramètre physiologique étant calculée à partie de l'expression suivante : p(cexi-V1,,p(csimi) P(csimi. n m2 n n mN) = r 1, dans laquelle : En[p(coNxiiii=i p(ci 'mn' 10 o N correspond au nombre total de point de mesure d'un paramètre physiologique, o mj correspond à une valeur d'un point de mesure, o M correspond au nombre total d'état de santé, o Ci correspond à un état de santé, 15 o P(Csim1 n m2 n n mN) correspond à la probabilité conditionnelle d'avoir l'état de santé particulier sachant les N points de mesure, o P(Cs) correspond à la probabilité d'avoir un état de santé particulier Cs, 20 o P(CsJmj) correspond à la probabilité conditionnelle d'avoir l'état de santé particulier Cs sachant la valeur du point de mesure mj, o P(Ci) correspond à la probabilité d'avoir un état de santé Ci parmi les M états de santé, o P(CiImj) correspond à la probabilité conditionnelle d'avoir l'état 25 de santé Ci parmi les M états de santé sachant la mesure mj, chaque probabilité conditionnelle P(CiImj) étant déterminée à partir d'au moins une courbe experte (CE11,...CEij) stockée dans une première mémoire (1). 9. Procédé selon au moins une des revendications 7 ou 8, 3051342 22 caractérisé en ce qu'il comprend en outre une cinquième étape de calcul (E7), mise en oeuvre par un cinquième module de calcul (10), consistant à calculer un indice de confiance (IC) à partir du ou des intervalles de confiance, la quatrième étape de calcul (E5) consistant à déterminer au moins une capacité 5 d'action de l'individu (CAPAFLY, CAPANAV, CAPAcom, CAPAsys) en fonction des moyennes des probabilités conditionnelles et de l'indice de confiance (IC). 10. Procédé selon au moins une des revendications 7 à 9, caractérisé en ce qu'il comprend une sixième étape de calcul (E8), mise en oeuvre par un sixième module de calcul (11), consistant à déterminer la ou les 10 courbes expertes. 11. Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que la sixième étape de calcul (E8) comprend pour chaque courbe experte : - une sous-étape (E8A) de collecte de données standard, les données 15 standard correspondant à une courbe experte (CE11, CEij) représentant une valeur standard d'un paramètre physiologique (PP1, PPj) en fonction d'une probabilité d'avoir un état de santé particulier parmi le ou les états de santé (C1, ..., Ci) - une sous-étape (E8B) d'approximation de la courbe experte (CE11, 20 CEij) par au moins une courbe de Béziers ; - une sous-étape (E8C) de normalisation de la courbe experte (CE11, CEij) approximée. 12. Procédé selon au moins une des revendications 7 à 11, caractérisé en ce qu'il comprend une étape d'apprentissage (E9), mise en 25 oeuvre par un module d'apprentissage (12), consistant à pondérer la ou les courbes expertes (CE11,...CEij) stockées dans la première mémoire (1) en fonction de paramètres physiologiques réels de l'individu.