Brevet FR3065824A1 — publié le 20181102

ArriÃ¨re-plan de l'invention L'invention se rapporte au domaine gÃ©nÃ©ral du traitement de l'information. Elle concerne plus particuliÃ¨rement le traitement et notamment le stockage de donnÃ©es issues de capteurs, tels que par exemple des capteurs utilisÃ©s dans des systÃ¨mes domotiques, ou encore des capteurs d'activitÃ© portÃ©s par des utilisateurs, etc. De trÃ¨s nombreux systÃ¨mes aujourd'hui utilisent des donnÃ©es collectÃ©es et transmises par des capteurs rÃ©partis dans un environnement, portÃ©s par un utilisateur, etc. Ces capteurs sont utilisÃ©s pour mesurer diffÃ©rentes informations, comme par exemple la tempÃ©rature d'une piÃ¨ce, des donnÃ©es inertielles reprÃ©sentatives de l'activitÃ© d'une personne, ou encore dÃ©tecter une prÃ©sence, l'Ã©tat d'un dispositif (ex. Ã©tat ouvert ou fermÃ© d'un dispositif motorisÃ©), etc. Les donnÃ©es collectÃ©es par de tels capteurs sont en gÃ©nÃ©ral transmises par celui-ci Ã un dispositif ou systÃ¨me de supervision capable, Ã partir des donnÃ©es collectÃ©es, de les analyser, et de commander le cas Ã©chÃ©ant certaines actions en rÃ©ponse Ã cette analyse, comme par exemple, la levÃ©e d'une alerte, une mise en forme des donnÃ©es pour les prÃ©senter Ã l'utilisateur porteur du capteur, etc. Aucune limitation n'est attachÃ©e ici Ã la nature des capteurs considÃ©rÃ©s ni Ã la nature des actions commandÃ©es suite Ã l'analyse des donnÃ©es remontÃ©es par ces capteurs. La transmission des donnÃ©es entre le capteur et le dispositif de supervision est en gÃ©nÃ©ral effectuÃ©e au moyen d'une liaison radio ou d'un rÃ©seau de tÃ©lÃ©communications, par exemple de type Bluetooth, WiFi, rÃ©seau de tÃ©lÃ©phonie mobile (3G, 4G, 5G, etc.), etc. Certains capteurs (ex. accÃ©lÃ©romÃ¨tres, capteurs de lumiÃ¨re, etc.) effectuent des mesures en continu, ou tout du moins Ã des instants trÃ¨s rapprochÃ©s, de sorte que la transmission des donnÃ©es collectÃ©es vers le dispositif de supervision nÃ©cessite une bande passante importante et peut entraÃ®ner parfois une congestion du rÃ©seau. Pour limiter les transmissions vers le dispositif de supervision, les capteurs peuvent Ãªtre munis de mÃ©moires dans lesquelles sont enregistrÃ©es les donnÃ©es capturÃ©es, le contenu des mÃ©moires Ã©tant alors transmis Ã des instants prÃ©dÃ©terminÃ©s (ex. pÃ©riodiquement) vers le dispositif de supervision. Le document WO 2016/097633 propose une solution permettant en outre de limiter la quantitÃ© de donnÃ©es transmises par un capteur au dispositif de supervision (et a fortiori, la quantitÃ© de donnÃ©es devant Ãªtre stockÃ©es par le capteur entre chaque transmission au dispositif de supervision) basÃ©e sur l'utilisation au niveau du capteur d'un modÃ¨le de prÃ©diction des donnÃ©es acquises par celui-ci. ConformÃ©ment Ã la solution proposÃ©e, quand un capteur acquiert une nouvelle donnÃ©e, il la compare Ã une valeur prÃ©dite par le modÃ¨le de prÃ©diction. Si la donnÃ©e acquise prÃ©sente un Ã©cart avec la valeur prÃ©dite supÃ©rieur Ã un seuil prÃ©dÃ©terminÃ©, elle est 3065824 2 transmise par le capteur vers le dispositif de supervision. Ainsi, de cette sorte, seules les donnÃ©es ne correspondant pas aux prÃ©dictions qui en sont faites sont transmises au dispositif de supervision. La solution proposÃ©e dans le document WO 2016/097633 permet donc de rÃ©duire considÃ©rablement la quantitÃ© de donnÃ©es Ã transmettre vers le dispositif de supervision et 5 d'Ã©conomiser la bande passante du rÃ©seau reliant le capteur au dispositif de supervision. Objet et rÃ©sumÃ© de l'invention L'invention concerne une solution alternative Ã la solution dÃ©crite dans le document WO 2016/097633 qui permet de rÃ©duire encore davantage la quantitÃ© de donnÃ©es stockÃ©e au 10 niveau du dispositif de supervision. Plus prÃ©cisÃ©ment, l'invention propose un procÃ©dÃ© de traitement par un dispositif de supervision de donnÃ©es collectÃ©es et transmises par un capteur, ledit procÃ©dÃ© de traitement comprenant : une Ã©tape de stockage, dans un espace de stockage, d'une image statistique de rÃ©fÃ©rence 15 reprÃ©sentative de donnÃ©es prÃ©cÃ©demment acquises par le capteur sur une pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e ; - suite Ã au moins une Ã©tape de rÃ©ception d'au moins une information transmise par le capteur reflÃ©tant une diffÃ©rence entre au moins une donnÃ©e acquise par le capteur sur ladite pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e et l'image statistique de rÃ©fÃ©rence : 20 o une Ã©tape de mise Ã jour d'un modÃ¨le numÃ©rique caractÃ©risant une Ã©volution temporelle d'une fonction bijective des informations transmises par le capteur ; o une Ã©tape de stockage, dans l'espace de stockage, d'une valeur de la fonction bijective associÃ©e Ã l'Ã©tape de rÃ©ception et calculÃ©e au moyen du modÃ¨le numÃ©rique ; et o si la valeur calculÃ©e est supÃ©rieure Ã un seuil prÃ©dÃ©terminÃ© : 25 - une Ã©tape de mise Ã jour de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence stockÃ©e dans l'espace de stockage ; et - une Ã©tape de transmission de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence mise Ã jour au capteur. CorrÃ©lativement, l'invention vise un dispositif de supervision de donnÃ©es acquises et 30 transmises par un capteur, ce dispositif comprenant : un espace de stockage d'une image statistique de rÃ©fÃ©rence reprÃ©sentative de donnÃ©es prÃ©cÃ©demment acquises par le capteur sur une pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e ; et une pluralitÃ© de modules activÃ©s Ã au moins une Ã©tape de rÃ©ception d'au moins une information transmise par le capteur reflÃ©tant une diffÃ©rence entre au moins une donnÃ©e 35 acquise par le capteur sur la pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e et l'image statistique de rÃ©fÃ©rence, cette pluralitÃ© de modules comprenant : 3065824 3 o un module de mise Ã jour, configurÃ© pour mettre Ã jour un modÃ¨le numÃ©rique caractÃ©risant une Ã©volution temporelle d'une fonction bijective des informations transmises par le capteur ; o un module de calcul, configurÃ© pour calculer en utilisant le modÃ¨le numÃ©rique, une 5 valeur de la fonction bijective associÃ©e Ã l'Ã©tape de rÃ©ception, ce module de calcul Ã©tant en outre configurÃ© pour stocker la valeur calculÃ©e dans l'espace de stockage ; o un module de comparaison de la valeur calculÃ©e par le module de calcul avec un seuil prÃ©dÃ©terminÃ© ; et o un module de mise Ã jour de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence stockÃ©e dans l'espace de 10 stockage et un module de transmission de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence mise Ã jour au capteur, activÃ©s si la valeur calculÃ©e est supÃ©rieure au seuil prÃ©dÃ©terminÃ©. A titre illustratif, on peut envisager par exemple un capteur comprenant un module d'acquisition de donnÃ©es inertielles (ex. d'accÃ©lÃ©rations et/ou de vitesses) tel qu'un accÃ©lÃ©romÃ¨tre ou un gyroscope (ce capteur pouvant Ãªtre embarquÃ© dans un tÃ©lÃ©phone intelligent tel un 15 smartphone ou dans tout autre objet connectÃ© comme par exemple une montre), et un dispositif de supervision configurÃ© pour analyser et surveiller, Ã partir des donnÃ©es inertielles collectÃ©es par le capteur, l'activitÃ© d'un utilisateur portant ce capteur sur la pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e. Selon un autre exemple illustratif, le capteur peut Ãªtre un capteur de tempÃ©rature placÃ© dans une piÃ¨ce d'une maison, le dispositif de supervision surveillant la tempÃ©rature de cette 20 piÃ¨ce sur une pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e. La fonction des informations de diffÃ©rence dont l'Ã©volution temporelle est en quelque sorte prÃ©dite au moyen du modÃ¨le numÃ©rique peut Ãªtre de diffÃ©rentes natures. Il peut s'agir d'une fonction scalaire comme d'une fonction vectorielle (auquel cas la valeur calculÃ©e au moyen du modÃ¨le numÃ©rique est un vecteur comprenant plusieurs composantes), discrÃ¨te ou continue. 25 Par exemple, cette fonction peut Ãªtre tout simplement une fonction identitÃ© vectorielle (on s'intÃ©resse dÃ¨s lors via le modÃ¨le numÃ©rique Ã l'Ã©volution dans le temps des informations de diffÃ©rence remontÃ©es par le capteur) ou elle peut Ãªtre choisie en relation avec les paramÃ¨tres surveillÃ©s par le dispositif de supervision Ã partir des donnÃ©es acquises par le capteur. Elle doit Ãªtre bijective de sorte Ã ne pas perdre d'information par rapport aux informations de diffÃ©rence 30 transmises par le capteur et permettre Ã partir du modÃ¨le numÃ©rique et de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence stockÃ©s, la reconstruction des donnÃ©es acquises par le capteur pour une exploitation ultÃ©rieure de ces donnÃ©es. On note que le modÃ¨le numÃ©rique peut modÃ©liser l'Ã©volution temporelle des informations de diffÃ©rence sur plusieurs pÃ©riodes temporelles. Le modÃ¨le numÃ©rique peut le cas 35 Ã©chÃ©ant fournir un valeur unique pour la pÃ©riode temporelle envisagÃ©e ou une valeur vectorielle dont les composantes correspondent Ã des informations de diffÃ©rence correspondant Ã des instants diffÃ©rents de la pÃ©riode temporelle envisagÃ©e. Mais il est Ã©galement possible d'envisager conformÃ©ment Ã l'invention un modÃ¨le numÃ©rique plus global (i.e. plus complet) qui permet de 3065824 4 modÃ©liser l'Ã©volution temporelle des informations de diffÃ©rence Ã la fois sur plusieurs pÃ©riodes temporelles et au sein de la pÃ©riode temporelle envisagÃ©e. Un tel modÃ¨le numÃ©rique global est une fonction scalaire du temps (i.e. elle fournit une unique valeur en sortie en fonction de l'instant considÃ©rÃ©) qui permet de limiter encore davantage la quantitÃ© de donnÃ©es stockÃ©es au niveau du 5 dispositif de supervision. L'invention propose ainsi un procÃ©dÃ© innovant utilisant au niveau du dispositif de supervision, un modÃ¨le numÃ©rique prÃ©disant l'Ã©volution temporelle des diffÃ©rences remontÃ©es par le capteur (ou d'une fonction bijective de ces diffÃ©rences) Ã deux fins d'une part, pour limiter la quantitÃ© d'informations transmise par le capteur au dispositif de 10 supervision qui ne transmet plus que des diffÃ©rences constatÃ©es par rapport Ã une image de rÃ©fÃ©rence au lieu de l'ensemble des donnÃ©es qu'il a acquises (ce qui permet d'amÃ©liorer notamment l'autonomie du capteur outre les autres avantages dÃ©jÃ citÃ©s) ; et - d'autre part, pour limiter la quantitÃ© de donnÃ©es issues de ces informations qui doit Ãªtre stockÃ©e au niveau du dispositif de supervision pour lui permettre de remplir son rÃ´le de 15 supervision. En effet, conformÃ©ment Ã l'invention, ne sont stockÃ©es au niveau du dispositif de supervision qu'une unique image statistique de rÃ©fÃ©rence, et une pluralitÃ© de valeurs calculÃ©es au moyen du modÃ¨le numÃ©rique (ces valeurs pouvant Ãªtre vectorielles) qui permettent Ã tout moment de reconstruire une image des donnÃ©es collectÃ©es (i.e. acquises) par le capteur. Ces valeurs 20 caractÃ©risent en effet les dÃ©rives constatÃ©es par le capteur par rapport Ã l'image de rÃ©fÃ©rence stockÃ©e conjointement par le capteur et le dispositif de supervision, et permettent avantageusement de retrouver les donnÃ©es acquises par le capteur. L'invention permet par consÃ©quent de ne stocker au niveau du dispositif de supervision qu'un nombre limitÃ© d'Ã©lÃ©ments par rapport Ã la quantitÃ© de donnÃ©es rÃ©ellement acquise par le 25 capteur. Il est ainsi possible de rÃ©duire drastiquement au niveau du dispositif de supervision la taille de l'espace de stockage nÃ©cessaire Ã la supervision sans perdre pour autant d'information sur les donnÃ©es collectÃ©es par le capteur. On note que conformÃ©ment Ã l'invention, l'image statistique de rÃ©fÃ©rence reste la mÃªme tant qu'un critÃ¨re de mise Ã jour n'est pas vÃ©rifiÃ©. Plus prÃ©cisÃ©ment, et comme mentionnÃ© 30 prÃ©cÃ©demment, le modÃ¨le numÃ©rique mis Ã jour par le dispositif de supervision Ã chaque rÃ©ception d'informations de diffÃ©rence du capteur lui permet d'identifier aisÃ©ment lorsque l'image statistique de rÃ©fÃ©rence sur laquelle s'appuie le capteur pour dÃ©cider si une donnÃ©e mesurÃ©e par celui-ci doit Ãªtre ou non notifiÃ©e au dispositif de supervision, est devenue Â« inadaptÃ©e Â» dans le sens oÃ¹ elle ne reprÃ©sente plus de faÃ§on pertinente les donnÃ©es mesurÃ©es par le capteur et ne permet plus de 35 limiter substantiellement les informations transmises par le capteur Ã destination du dispositif de supervision. Dans ce cas, conformÃ©ment Ã l'invention, l'image statistique de rÃ©fÃ©rence est mise Ã jour, et seule l'image mise Ã jour est conservÃ©e dans l'espace de stockage du dispositif de supervision (i.e. l'image mise Ã jour obtenue remplace l'image prÃ©cÃ©demment stockÃ©e). Ceci 3065824 5 permet de rÃ©duire encore davantage la quantitÃ© de mÃ©moire requise au niveau du dispositif de supervision. Pour dÃ©terminer si l'image statistique de rÃ©fÃ©rence doit Ãªtre mise Ã jour, l'invention propose de comparer la valeur calculÃ©e au moyen du modÃ¨le numÃ©rique avec un seuil 5 prÃ©dÃ©terminÃ©. Il s'agit par le biais de cette comparaison d'identifier si les dÃ©rives constatÃ©es par le capteur des donnÃ©es qu'il acquiert par rapport Ã l'image de rÃ©fÃ©rence ne deviennent pas trop importantes, traduisant une dÃ©suÃ©tude de l'image de rÃ©fÃ©rence (celle-ci n'est plus reprÃ©sentative des donnÃ©es acquises par le capteur). Comme mentionnÃ© prÃ©cÃ©demment, suivant la fonction et le type de modÃ¨le numÃ©rique 10 considÃ©rÃ©s, la valeur calculÃ©e au moyen du modÃ¨le numÃ©rique peut Ãªtre scalaire ou vectorielle. Il s'ensuit que la comparaison par rapport Ã un seuil dÃ©clenchant ou non la mise Ã jour de l'image de rÃ©fÃ©rence peut consister soit en une comparaison d'une valeur scalaire avec un unique seuil, soit en une pluralitÃ© de comparaisons individuelles de tout ou partie des composantes d'une valeur vectorielle avec un seuil respectif, ce seuil pouvant Ãªtre choisi identique pour toutes les 15 composantes (par exemple si celles-ci sont destinÃ©es Ã Ã©voluer de la mÃªme faÃ§on d'aprÃ¨s le modÃ¨le numÃ©rique) ou varier d'une composante Ã l'autre. Au vu de ce qui prÃ©cÃ¨de, l'invention vise aussi corrÃ©lativement, un procÃ©dÃ© de transmission par un capteur Ã un dispositif de supervision, le procÃ©dÃ© de transmission comprenant, pour au moins une donnÃ©e acquise par le capteur sur une pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e : 20 une Ã©tape d'Ã©valuation d'un indicateur de diffÃ©rence entre ladite au moins une donnÃ©e acquise et une image statistique de rÃ©fÃ©rence reprÃ©sentative de donnÃ©es prÃ©cÃ©demment acquises par le capteur sur la pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e ; et une Ã©tape de transmission dudit indicateur de diffÃ©rence au dispositif de supervision, dÃ©clenchÃ©e si cet indicateur de diffÃ©rence reflÃ¨te une diffÃ©rence avec l'image statistique de 25 rÃ©fÃ©rence. L'invention concerne Ã©galement un capteur comprenant : - un module d'acquisition de donnÃ©es ; et une pluralitÃ© de modules, activÃ©s pour au moins une donnÃ©e acquise par le module d'acquisition sur une pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e, comprenant : 30 o un module d'Ã©valuation d'un indicateur de diffÃ©rence entre ladite au moins une donnÃ©e acquise et une image statistique de rÃ©fÃ©rence reprÃ©sentative de donnÃ©es prÃ©cÃ©demment acquises par le module d'acquisition sur ladite pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e ; et o un module de transmission dudit indicateur de diffÃ©rence Ã un dispositif de 35 supervision, activÃ© si ledit indicateur de diffÃ©rence reflÃ¨te une diffÃ©rence avec l'image statistique de rÃ©fÃ©rence. Le procÃ©dÃ© de transmission et le capteur selon l'invention permettent de limiter les quantitÃ©s d'informations transmises vers le dispositif de supervision, et le cas Ã©chÃ©ant, lorsqu'un 3065824 6 rÃ©seau de tÃ©lÃ©communications est utilisÃ© entre le capteur et le dispositif de supervision pour la transmission de ces informations, de limiter l'utilisation des ressources de ce rÃ©seau. En outre, l'autonomie du capteur est amÃ©liorÃ©e par cette transmission rÃ©duite d'informations vers le dispositif de supervision. 5 Dans un mode particulier de rÃ©alisation, l'Ã©tape de mise Ã jour de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence comprend : une Ã©tape de reconstruction, Ã partir de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence et d'un nombre prÃ©dÃ©fini de valeurs calculÃ©es stockÃ©es dans l'espace de stockage, d'ensemble de donnÃ©es acquises par le capteur sur ladite pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e ; 10 une Ã©tape d'Ã©valuation d'une image statistique des ensembles de donnÃ©es reconstruits ; ladite image statistique de rÃ©fÃ©rence Ã©tant mise Ã jour en utilisant l'image statistique Ã©valuÃ©e. Le nombre prÃ©dÃ©fini de valeurs considÃ©rÃ©es pour mettre Ã jour l'image statistique de rÃ©fÃ©rence peut Ãªtre paramÃ©trÃ©. Il correspond Ã une durÃ©e jugÃ©e suffisante pour constituer une image statistique reprÃ©sentative des donnÃ©es collectÃ©es par le capteur. Il convient de noter que 15 cette mise Ã jour constitue une Â« simple Â» Ã©volution de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence de sorte qu'il est possible, Ã partir des valeurs calculÃ©es au moyen du modÃ¨le numÃ©rique et stockÃ©es, de retrouver une estimation des donnÃ©es collectÃ©es par le capteur Ã tout moment. Ainsi, dans un mode particulier de rÃ©alisation, le procÃ©dÃ© comprend en outre : une Ã©tape de reconstruction, Ã partir de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence et d'une valeur 20 calculÃ©e stockÃ©es dans l'espace de stockage, d'un ensemble de donnÃ©es prÃ©cÃ©demment acquises par le capteur sur la pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e ; et - une Ã©tape de transmission de l'ensemble de donnÃ©es prÃ©cÃ©demment acquises reconstruit pour traitement. Dans un autre mode de rÃ©alisation, le procÃ©dÃ© comprend en outre suite Ã l'Ã©tape de 25 rÃ©ception : - une Ã©tape de construction, Ã partir de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence stockÃ©e dans l'espace de stockage et de ladite au moins une information transmise par le capteur, d'un ensemble de donnÃ©es acquises par le capteur sur la pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e ; et - une Ã©tape de transmission de l'ensemble de donnÃ©es acquises construit pour traitement. 30 L'invention permet, Ã chaque rÃ©ception d'informations de diffÃ©rence transmises par le capteur, de reconstituer l'image des donnÃ©es collectÃ©es par celui-ci Ã partir de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence (il suffit de lui ajouter les informations de diffÃ©rence transmises par le capteur). L'image des donnÃ©es collectÃ©es peut alors Ãªtre exploitÃ©e et analysÃ©e par le dispositif de supervision ou par un autre dispositif reliÃ© Ã ce dernier. 35 Dans un mode particulier de rÃ©alisation, le procÃ©dÃ© de traitement comprend en outre une premiÃ¨re phase prÃ©liminaire d'apprentissage avant l'Ã©tape de stockage de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence comprenant : 3065824 7 une Ã©tape de rÃ©ception, pendant une premiÃ¨re pÃ©riode dite d'apprentissage prÃ©dÃ©terminÃ©e, de donnÃ©es acquises par le capteur ; une Ã©tape de dÃ©termination de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence Ã partir des donnÃ©es reÃ§ues pendant ladite premiÃ¨re pÃ©riode temporelle d'apprentissage ; et 5 une Ã©tape de transmission de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence au capteur. CorrÃ©lativement, le procÃ©dÃ© de transmission comprend en outre : une Ã©tape de transmission au dispositif de supervision de donnÃ©es acquises par le capteur pendant une pÃ©riode temporelle dite d'apprentissage prÃ©dÃ©terminÃ©e ; et Ã l'issue de ladite pÃ©riode temporelle d'apprentissage, une Ã©tape de rÃ©ception en provenance 10 du dispositif de supervision de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence. La premiÃ¨re phase prÃ©liminaire d'apprentissage permet au dispositif de supervision de construire l'image statistique de rÃ©fÃ©rence qui servira conjointement au capteur et au dispositif de supervision. La premiÃ¨re pÃ©riode temporelle d'apprentissage est choisie de sorte Ã obtenir une image statistique reprÃ©sentant de maniÃ¨re fiable les donnÃ©es acquises par le capteur sur la pÃ©riode 15 temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e. Cette image Ã©tant construite par le dispositif de supervision puis transmise au capteur, il est possible d'utiliser un capteur ayant des capacitÃ©s de traitement rÃ©duites. Dans un autre mode de rÃ©alisation, le procÃ©dÃ© de traitement comprend en outre une seconde phase prÃ©liminaire d'apprentissage comprenant : 20 une Ã©tape de rÃ©ception, pendant une seconde pÃ©riode d'apprentissage prÃ©dÃ©terminÃ©e, d'informations transmises par le capteur reflÃ©tant des diffÃ©rences entre des donnÃ©es acquises par le capteur sur ladite pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e et l'image statistique de rÃ©fÃ©rence ; et une Ã©tape de dÃ©termination, Ã partir des informations transmises par le capteur reÃ§ues 25 pendant la seconde pÃ©riode d'apprentissage, du modÃ¨le numÃ©rique caractÃ©risant l'Ã©volution temporelle de la fonction des informations transmises par le capteur. Cette seconde phase d'apprentissage est utilisÃ©e par le dispositif de supervision pour construire le modÃ¨le numÃ©rique caractÃ©risant (prÃ©disant) l'Ã©volution temporelle de la fonction des informations transmises par le capteur. Sa durÃ©e est fixÃ©e de sorte Ã pouvoir construire un modÃ¨le 30 fiable. Suivant le contexte envisagÃ©, certains paramÃ¨tres peuvent avoir une Ã©volution cyclique de sorte que la seconde phase d'apprentissage peut Ãªtre limitÃ©e Ã l'apparition d'un tel cycle. Il convient par ailleurs de noter que conformÃ©ment Ã l'invention, l'apprentissage du modÃ¨le numÃ©rique est continu puisque ce modÃ¨le est mis Ã jour sur la base de chaque information de diffÃ©rence transmise par le capteur, ce qui permet d'amÃ©liorer sa reprÃ©sentativitÃ©. 35 Dans un mode particulier de rÃ©alisation, tout ou partie des Ã©tapes du procÃ©dÃ© de traitement et/ou du procÃ©dÃ© de transmission sont dÃ©terminÃ©es par des instructions de programmes d'ordinateurs. 3065824 8 En consÃ©quence, l'invention vise aussi un programme d'ordinateur sur un support d'informations, ce programme Ã©tant susceptible d'Ãªtre mis en oeuvre dans un dispositif de supervision, d'un capteur ou plus gÃ©nÃ©ralement dans un ordinateur, ce programme comportant des instructions adaptÃ©es Ã la mise en oeuvre des Ã©tapes d'un procÃ©dÃ© de traitement ou d'un procÃ©dÃ© 5 de transmission tel que dÃ©crit ci-dessus. Ce programme peut utiliser n'importe quel langage de programmation, et Ãªtre sous la forme de code source, code objet, ou de code intermÃ©diaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilÃ©e, ou dans n'importe quelle autre forme souhaitable. L'invention vise aussi un support d'informations ou d'enregistrement lisible par un 10 ordinateur, et comportant des instructions d'un programme d'ordinateur tel que mentionnÃ© ci- dessus. Le support d'informations ou d'enregistrement peut Ãªtre n'importe quelle entitÃ© ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microÃ©lectronique, ou 15 encore un moyen d'enregistrement magnÃ©tique, par exemple une disquette (floppy disc) ou un disque dur. D'autre part, le support d'informations ou d'enregistrement peut Ãªtre un support transmissible tel qu'un signal Ã©lectrique ou optique, qui peut Ãªtre acheminÃ© via un cÃ¢ble Ã©lectrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Le programme selon l'invention peut Ãªtre en 20 particulier tÃ©lÃ©chargÃ© sur un rÃ©seau de type Internet. Alternativement, le support d'informations ou d'enregistrement peut Ãªtre un circuit intÃ©grÃ© dans lequel le programme est incorporÃ©, le circuit Ã©tant adaptÃ© pour exÃ©cuter ou pour Ãªtre utilisÃ© dans l'exÃ©cution du procÃ©dÃ© en question. L'invention vise Ã©galement un systÃ¨me de supervision de donnÃ©es collectÃ©es par un 25 capteur comprenant : - un capteur selon l'invention ; et - un dispositif de supervision selon l'invention. Le systÃ¨me de supervision bÃ©nÃ©ficie des mÃªmes avantages citÃ©s prÃ©cÃ©demment que le dispositif de supervision, le capteur, le procÃ©dÃ© de traitement et le procÃ©dÃ© de transmission selon 30 l'invention. On peut Ã©galement envisager, dans d'autres modes de rÃ©alisation, que le procÃ©dÃ© de traitement, le procÃ©dÃ© de transmission, le dispositif de supervision, le capteur et le systÃ¨me de supervision selon l'invention prÃ©sentent en combinaison tout ou partie des caractÃ©ristiques prÃ©citÃ©es. 35 3065824 9 BrÃ¨ve description des dessins D'autres caractÃ©ristiques et avantages de la prÃ©sente invention ressortiront de la description faite ci-dessous, en rÃ©fÃ©rence aux dessins annexÃ©s qui en illustrent un exemple de rÃ©alisation dÃ©pourvu de tout caractÃ¨re limitatif. Sur les figures : 5 la figure 1 reprÃ©sente, de faÃ§on schÃ©matique, un systÃ¨me de supervision conforme Ã l'invention, dans un mode particulier de rÃ©alisation ; la figure 2 reprÃ©sente diffÃ©rents modules fonctionnels d'un capteur conforme Ã l'invention du systÃ¨me de supervision de la figure 1, dans un mode particulier de rÃ©alisation ; la figure 3 reprÃ©sente diffÃ©rents modules fonctionnels d'un dispositif de supervision conforme Ã 10 l'invention appartenant au systÃ¨me de supervision de la figure 1, dans un mode particulier de rÃ©alisation ; la figure 4 reprÃ©sente les principales Ã©tapes d'un procÃ©dÃ© de traitement selon l'invention dans un mode particulier de rÃ©alisation dans lequel il est mis en oeuvre par le dispositif de supervision de la figure 3 ; 15 - la figure 5 illustre les principales Ã©tapes du procÃ©dÃ© de transmission selon l'invention dans un mode particulier de rÃ©alisation dans lequel il est mis en oeuvre par le dispositif de supervision de la figure 2 ; et la figure 6 illustre un exemple de modÃ¨le numÃ©rique global pouvant Ãªtre utilisÃ© par le dispositif de supervision de la figure 3. 20 Description dÃ©taillÃ©e de l'invention La figure 1 reprÃ©sente, dans son environnement, un systÃ¨me 1 de supervision conforme Ã l'invention, dans un mode particulier de rÃ©alisation. Dans l'exemple illustrÃ© Ã la figure 1, on s'intÃ©resse Ã la supervision par le systÃ¨me 1 de 25 l'activitÃ© physique d'un utilisateur U au moyen de donnÃ©es inertielles (accÃ©lÃ©rations, vitesses, positions, etc.) remontÃ©es par un ou plusieurs capteurs d'activitÃ© 2, conformes Ã l'invention, et destinÃ©(s) Ã Ãªtre portÃ©(s) par l'utilisateur U. Par souci de simplification, on considÃ¨re ici un unique capteur d'activitÃ© 2, ce capteur d'activitÃ© 2 comprenant un module d'acquisition (mesure) de donnÃ©es 2A de type accÃ©lÃ©romÃ¨tre. 30 Bien entendu, cet exemple n'est donnÃ© qu'Ã titre illustratif, et l'invention s'applique dans d'autres contextes, Ã la supervision d'autres paramÃ¨tres (ex. tempÃ©rature, prÃ©sence, etc.) dans d'autres environnements, en utilisant d'autres types de capteurs (ex. capteur de tempÃ©rature, gyroscope, capteur magnÃ©tique, etc.). Aucune limitation n'est attachÃ©e Ã la nature des capteurs ni Ã leur nombre. 35 On note par ailleurs que les capteurs peuvent Ãªtre des capteurs Ã©lÃ©mentaires (munis principalement d'un module d'acquisition ou de mesure de donnÃ©es) intÃ©grÃ©s dans des dispositifs plus complexes, comme par exemple un tÃ©lÃ©phone intelligent ou smartphone, et utiliser des interfaces ou certains moyens mis Ã disposition par ces dispositifs (ex. interface rÃ©seau, mÃ©moire, 3065824 10 etc.). Dans un tel cas de figure, le dispositif plus complexe intÃ©grant le capteur Ã©lÃ©mentaire est considÃ©rÃ© comme un capteur au sens de l'invention. ConformÃ©ment Ã l'invention, le systÃ¨me 1 comprend : - le capteur 2 destinÃ© Ã Ãªtre portÃ© par l'utilisateur U et apte Ã collecter des donnÃ©es inertielles 5 d'accÃ©lÃ©ration lorsqu'il est portÃ© par l'utilisateur U ; et - un dispositif de supervision 3 de donnÃ©es collectÃ©es et transmises par le capteur 2, conforme Ã l'invention. Dans le mode de rÃ©alisation dÃ©crit ici, le capteur 2 a l'architecture matÃ©rielle d'un ordinateur. Il comprend notamment, outre l'accÃ©lÃ©romÃ¨tre 2A, un processeur 2B, une mÃ©moire 10 vive 2C, une mÃ©moire morte 2D, une mÃ©moire flash non volatile 2E ainsi qu'une interface rÃ©seau 2F lui permettant de communiquer avec le dispositif de supervision 3 via un rÃ©seau de tÃ©lÃ©communications MW pour lui transmettre notamment les donnÃ©es qu'il a collectÃ©es. Aucune limitation n'est attachÃ©e Ã la nature du rÃ©seau de tÃ©lÃ©communications NW. Il peut s'agir d'un rÃ©seau WiFi, Ethernet, Bluetooth, ou d'un rÃ©seau mobile (ex. 3G, 4G, ou 5G), etc. 15 ConformÃ©ment Ã l'invention, pour limiter la quantitÃ© de donnÃ©es transmises par le capteur 2 au dispositif de supervision 3, le capteur 2 ne transmet au dispositif de supervision 3 que des informations reprÃ©sentatives de diffÃ©rences (dÃ©rives) constatÃ©es entre les donnÃ©es collectÃ©es par le capteur via son module d'acquisition 2A et une image statistique de rÃ©fÃ©rence notÃ©e REF. Cette image statistique de rÃ©fÃ©rence REF est un modÃ¨le numÃ©rique reprÃ©sentatif des donnÃ©es 20 prÃ©cÃ©demment collectÃ©es par le capteur 2 sur une pÃ©riode temporelle notÃ©e T prÃ©dÃ©terminÃ©e. Il peut s'agir par exemple d'une fonction numÃ©rique donnant Ã diffÃ©rents instants de la pÃ©riode temporelle T une valeur reprÃ©sentative des donnÃ©es (accÃ©lÃ©rations ici) prÃ©cÃ©demment collectÃ©es par le capteur 2 Ã cet instant. Dans le mode de rÃ©alisation dÃ©crit ici, l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF est 25 dÃ©terminÃ©e par le dispositif de supervision 3 au cours d'une premiÃ¨re phase d'apprentissage, comme dÃ©taillÃ© davantage ultÃ©rieurement, et fournie par le dispositif de supervision 3 au capteur 2 via le rÃ©seau de tÃ©lÃ©communications NW. Elle est stockÃ©e ici par le capteur 2 dans sa mÃ©moire non volatile 2E. La mÃ©moire morte 2D du capteur 2 constitue un support d'enregistrement ou 30 d'informations conforme Ã l'invention, lisible par le processeur 2B et sur lequel est enregistrÃ© ici un programme d'ordinateur conforme Ã l'invention dÃ©finissant des modules fonctionnels du capteur 2. Ces modules fonctionnels s'appuient sur et/ou commandent les Ã©lÃ©ments matÃ©riels 2A-2F du capteur 2. Ils comprennent notamment ici, comme illustrÃ© Ã la figure 2 : - un calculateur 4, configurÃ© pour Ã©valuer, pour chaque donnÃ©e acquise par le capteur 2, un 35 indicateur de diffÃ©rence entre les donnÃ©es acquises par le capteur 2 et l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF stockÃ©e dans la mÃ©moire non volatile 2E ; 3065824 11 un module de comparaison 5, configurÃ© pour comparer l'indicateur de diffÃ©rence Ã©valuÃ© par le calculateur 4 avec un seuil prÃ©dÃ©terminÃ© THR-CAPT et dÃ©terminer si l'indicateur de diffÃ©rence Ã©valuÃ© reflÃ¨te une diffÃ©rence avec l'image statistique de rÃ©fÃ©rence ; et un module de transmission 6, commandant l'interface rÃ©seau 2F, et configurÃ© pour envoyer 5 vers le dispositif de supervision 3 les indicateurs de diffÃ©rence supÃ©rieurs au seuil prÃ©dÃ©terminÃ© THR-CAPT. Les fonctions de ces modules sont dÃ©crites plus en dÃ©tail ultÃ©rieurement. Dans le mode de rÃ©alisation dÃ©crit ici, le dispositif de supervision 3 est un serveur informatique disposant de l'architecture matÃ©rielle d'un ordinateur. Il comprend notamment un 10 processeur 3A, une mÃ©moire vive 3B, une mÃ©moire morte 3C, une mÃ©moire flash non volatile 3D dans laquelle se trouve stockÃ©e l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF, ainsi qu'une interface rÃ©seau 3E lui permettant de communiquer notamment avec le capteur 2 via le rÃ©seau de tÃ©lÃ©communications NW. La mÃ©moire morte 3C du dispositif de supervision 3 constitue un support 15 d'enregistrement conforme Ã l'invention, lisible par le processeur 3A et sur lequel est enregistrÃ© ici un programme d'ordinateur PROG conforme Ã l'invention. Le programme d'ordinateur PROG dÃ©finit des modules fonctionnels (logiciels), configurÃ©s pour traiter les donnÃ©es acquises et transmises par le capteur 2, et plus prÃ©cisÃ©ment pour mettre en oeuvre les Ã©tapes du procÃ©dÃ© de traitement selon l'invention. Ces modules 20 fonctionnels s'appuient sur et/ou commandent les Ã©lÃ©ments matÃ©riels 3A-3E du dispositif de supervision. Ils comprennent notamment ici, comme illustrÃ© sur la figure 3, une pluralitÃ© de modules, activÃ©s Ã chaque rÃ©ception d'au moins une information transmise par le capteur 2 reflÃ©tant une diffÃ©rence constatÃ©e par le capteur 2 (via son calculateur et son module de comparaison) entre les donnÃ©es acquises par l'accÃ©lÃ©romÃ¨tre 2A sur la pÃ©riode temporelle T et 25 l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF stockÃ©e dans la mÃ©moire non volatile 2E du capteur 2 (espace de stockage au sens de l'invention), et comprenant : un module de mise Ã jour 7, configurÃ© pour mettre Ã jour un modÃ¨le numÃ©rique MOD caractÃ©risant une Ã©volution d'une fonction f bijective des informations transmises par le capteur 2 Ã chaque rÃ©ception. Aucune limitation n'est attachÃ©e Ã la fonction bijective f qui peut 30 Ãªtre aussi bien scalaire que vectorielle, discrÃ¨te que continue ; un module de calcul 8, configurÃ© pour calculer en utilisant le modÃ¨le numÃ©rique MOD, Ã chaque rÃ©ception d'informations de diffÃ©rence une valeur de la fonction bijective f correspondant Ã cette rÃ©ception, et pour stocker la valeur ainsi calculÃ©e dans la mÃ©moire non volatile 3D du dispositif de supervision 3 ; 35 un module de comparaison 9 de la valeur calculÃ©e par le module de calcul 8 avec un seuil prÃ©dÃ©terminÃ© THR-SUP. On note que la valeur calculÃ©e par le module de calcul 8 peut Ãªtre un vecteur comprenant une pluralitÃ© de composantes (lorsque le modÃ¨le numÃ©rique MOD est une fonction vectorielle). Dans ce cas, soit le seuil THR-SUP est composÃ© d'une unique valeur, et le 3065824 12 module de comparaison 9 est configurÃ© pour comparer chacune des composantes de la valeur calculÃ©e Ã cette unique valeur ; soit le seuil THR-SUP est lui-mÃªme un vecteur composÃ© d'une pluralitÃ© de composantes (ex. autant de composantes qu'en comprend la valeur calculÃ©e par le module de calcul 8), auquel cas le module de comparaison 9 est configurÃ© pour comparer tout 5 ou partie des composantes de la valeur calculÃ©e Ã la composante correspondante du seuil THR-SUP ; un module de mise Ã jour 10 de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF stockÃ©e dans la mÃ©moire non volatile 3D et un module de transmission 11 de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence mise Ã jour au capteur, activÃ©s si la valeur calculÃ©e par le module de calcul 8 est considÃ©rÃ©e par le 10 module de comparaison 9 comme Ã©tant supÃ©rieure au seuil THR-SUP. Par Â« supÃ©rieure au seuil Â» on entend, si la valeur prÃ©dite et le seuil sont vectoriels, que tout ou partie (ex. au moins une) des composantes de la valeur calculÃ©e par le module de calcul 8 sont supÃ©rieures aux seuils correspondants du vecteur THR-SUP. Dans le mode de rÃ©alisation dÃ©crit ici, le programme d'ordinateur 3 dÃ©finit Ã©galement : 15 un module 12 de (re)construction d'ensembles de donnÃ©es acquises par le capteur 2 ; et un module 13 d'analyse des ensembles de donnÃ©es construits par le module 12 pour superviser l'activitÃ© de l'utilisateur U. Les fonctions des diffÃ©rents modules prÃ©citÃ©s du dispositif de supervision 3 ainsi que des modules fonctionnels du capteur 2 sont dÃ©crites plus en dÃ©tail maintenant, en rÃ©fÃ©rence 20 respectivement aux Ã©tapes du procÃ©dÃ© de traitement et du procÃ©dÃ© de transmission selon l'invention. La figure 4 reprÃ©sente les principales Ã©tapes d'un procÃ©dÃ© de traitement selon l'invention dans un mode particulier de rÃ©alisation dans lequel il est mis en oeuvre par le dispositif de supervision 3 pour traiter des donnÃ©es (inertielles dans l'exemple envisagÃ©) collectÃ©es par le 25 capteur d'activitÃ© 2 portÃ© par l'utilisateur U. La figure 5 illustre les Ã©tapes du procÃ©dÃ© de transmission selon l'invention mis en oeuvre par le capteur d'activitÃ© 2. Dans le mode de rÃ©alisation dÃ©crit ici, le procÃ©dÃ© de traitement et le procÃ©dÃ© de transmission dÃ©butent par une premiÃ¨re phase d'apprentissage Pl (Ã©tapes El0 sur la figure 4 et F10 sur la figure 5) durant laquelle le capteur d'activitÃ© 2, via son accÃ©lÃ©romÃ¨tre 2A, mesure en 30 continu ou Ã diffÃ©rents instants programmÃ©s sur une pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e T (par exemple T = 24h) des donnÃ©es inertielles d'accÃ©lÃ©ration relatives Ã l'utilisateur U, et transmet ces mesures associÃ©es Ã leurs instants d'acquisition (donnÃ©es acquises au sens de l'invention) au dispositif de supervision 3 via le rÃ©seau NW. Durant cette premiÃ¨re phase d'apprentissage Pl, le capteur d'activitÃ© 2 est configurÃ© 35 pour envoyer au dispositif de supervision 3 toutes les donnÃ©es qu'il acquiert via son accÃ©lÃ©romÃ¨tre 2A. Cette phase d'apprentissage est mise en oeuvre pendant une durÃ©e limitÃ©e appelÃ©e premiÃ¨re pÃ©riode d'apprentissage et notÃ©e Tlearnl, par exemple Tlearnl = 15 jours. La durÃ©e Tlearnl est choisie de sorte Ã permettre l'acquisition d'une quantitÃ© suffisante de donnÃ©es pour extraire une 3065824 13 image statistique fiable (i.e. reprÃ©sentative) des donnÃ©es collectÃ©es par le capteur 2, cette image Ã©tant destinÃ©e Ã Ãªtre utilisÃ©e comme image statistique de rÃ©fÃ©rence REF par le capteur 2 et par le dispositif de supervision 3. A l'issue de la premiÃ¨re pÃ©riode d'apprentissage Tlearnl, le dispositif de supervision 3 5 via ici son module de mise Ã jour 7, dÃ©termine Ã partir de l'ensemble des donnÃ©es transmises par le capteur 2 sur la pÃ©riode d'apprentissage Tlearnl, une image statistique de rÃ©fÃ©rence REF modÃ©lisant les donnÃ©es prÃ©cÃ©demment collectÃ©es par le capteur 2 sur la pÃ©riode temporelle T. L'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF fournit Ã divers instants pris sur la pÃ©riode temporelle T, une estimation des valeurs des donnÃ©es acquises par le capteur 2 Ã ces instants. 10 Cette image statistique de rÃ©fÃ©rence est dÃ©terminÃ©e par exemple en rÃ©alisant une moyenne des donnÃ©es collectÃ©es (acquises) pendant la premiÃ¨re phase d'apprentissage P1 par le capteur 2 sur chaque pÃ©riode temporelle T considÃ©rÃ©e pendant la premiÃ¨re pÃ©riode d'apprentissage Tlearnl. A titre illustratif, dans l'exemple considÃ©rÃ© prÃ©cÃ©demment, la moyenne est calculÃ©e sur 15 ensembles de valeurs (on suppose qu'un ensemble de valeurs est remontÃ© chaque jour par le 15 capteur 2 au dispositif de supervision 3), chaque ensemble de valeurs comprenant une pluralitÃ© de valeurs acquises sur la pÃ©riode temporelle T. Par exemple pour T=24h, on peut envisager 24 valeurs dans chaque ensemble de valeurs, une valeur distincte pour chaque heure de la journÃ©e. En variante, plusieurs valeurs peuvent Ãªtre remontÃ©es par le capteur dans une mÃªme journÃ©e pour une mÃªme tranche horaire d'une heure. 20 En rÃ©fÃ©rence Ã cet exemple illustratif, le module de mise Ã jour 7 calcule ici pour chaque heure de la pÃ©riode temporelle T (i.e. chaque heure de la journÃ©e), la moyenne et l'Ã©cart-type des donnÃ©es remontÃ©es par le capteur 2 sur la premiÃ¨re pÃ©riode d'apprentissage Tlearnl et correspondant Ã cette heure ainsi que la moyenne et l'Ã©cart-type des diffÃ©rents instants d'acquisition de ces donnÃ©es compris dans cette heure. Il obtient 24 points correspondant 25 respectivement aux 24 heures de la journÃ©e, chaque point notÃ© P Ã©tant associÃ© Ã un couple de valeurs (X,Y), X dÃ©signant la composante temporelle de P (Ã©gale Ã la moyenne des instants d'acquisition +/- l'Ã©cart-type des instants d'acquisition) et Y dÃ©signant la composante en amplitude de P (Ã©gale Ã la moyenne des donnÃ©es mesurÃ©es par le capteur +/- l'Ã©cart-type de ces donnÃ©es mesurÃ©es). L'image de rÃ©fÃ©rence REF est donnÃ©e par l'ensemble des valeurs moyennes des points 30 P=(X,Y) ainsi obtenus, reliÃ©s entre eux pour obtenir une courbe continue. Autour de cette courbe de rÃ©fÃ©rence est dÃ©fini une sorte de couloir de tolÃ©rance dont les limites sont donnÃ©es respectivement par les valeurs moyennes des points moins les Ã©carts-types et par les valeurs moyennes des points plus les Ã©carts-types. Bien entendu, cet exemple n'est donnÃ© qu'Ã titre illustratif et d'autres fonctions 35 mathÃ©matiques et statistiques peuvent Ãªtre envisagÃ©es pour modÃ©liser et reprÃ©senter les donnÃ©es collectÃ©es par le capteur 2 sur la pÃ©riode de temps T et dÃ©terminer l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF. 3065824 14 Ainsi selon une variante de rÃ©alisation, l'image de rÃ©fÃ©rence REF peut Ãªtre obtenue en appliquant une fonction prÃ©dÃ©terminÃ©e dÃ©signÃ©e par g sur les points P obtenus, auquel cas ladite fonction g devra Ãªtre prise en compte par le capteur 2 pour dÃ©terminer Ã partir des donnÃ©es qu'il a acquises si celles-ci doivent Ãªtre transmises ou non au dispositif de supervision 3. 5 Selon une autre variante, le dispositif de supervision 3 peut considÃ©rer une fonction prÃ©dÃ©terminÃ©e, telle qu'une gaussienne ou une fonction polynÃ´miale, dont les paramÃ¨tres (Ã©cart-type et moyenne dans le cas d'une gaussienne, coefficients du polynÃ´me dans le cas de la fonction polynÃ´miale) sont dÃ©terminÃ©s par rÃ©gression Ã partir des donnÃ©es acquises et transmises par le capteur 2. La faÃ§on dont le dispositif de supervision 3 dÃ©termine l'image de rÃ©fÃ©rence REF peut 10 dÃ©pendre notamment du contexte d'application de l'invention, certaines fonctions pouvant Ãªtre plus pertinentes suivant le contexte envisagÃ©. Une fois dÃ©terminÃ©e, l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF est stockÃ©e par le dispositif de supervision 3 dans sa mÃ©moire non volatile 3D (Ã©tape E20). Elle est par ailleurs transmise par le dispositif de supervision 3, via son module de transmission 11 et son interface rÃ©seau 3E, au 15 capteur 2 (Ã©tape E30). Le capteur 2 reÃ§oit l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF (Ã©tape F20) et la stocke dans sa mÃ©moire non volatile 2E (Ã©tape F30). DÃ¨s lors, le capteur 2 peut utiliser l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF stockÃ©e dans sa mÃ©moire non volatile 2E pour rÃ©duire la quantitÃ© de donnÃ©es qu'il envoie vers le dispositif de supervision 3, et n'envoyer vers celui-ci que des informations reflÃ©tant une diffÃ©rence constatÃ©e 20 par le capteur 2 entre les donnÃ©es qu'il acquiert sur la pÃ©riode temporelle T et l'image statistique de rÃ©fÃ©rence. Plus prÃ©cisÃ©ment, dans le mode de rÃ©alisation dÃ©crit ici, pour chaque donnÃ©e inertielle acquise par son accÃ©lÃ©romÃ¨tre 2A Ã un instant t de la pÃ©riode temporelle T (Ã©tape F40), le capteur 2, par l'intermÃ©diaire de son calculateur 4, calcule un indicateur de diffÃ©rence entre la valeur de 25 cette donnÃ©e et la valeur de la donnÃ©e correspondante fournie (ou estimÃ©e) par l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF (c'est-Ã -dire la valeur correspondant au mÃªme instant d'acquisition sur la pÃ©riode temporelle T, donnÃ©e par l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF (ou Ã©ventuellement interpolÃ©e Ã partir des valeurs disponibles de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF)) (Ã©tape F50). Dans l'exemple de l'image de rÃ©fÃ©rence REF dÃ©crit prÃ©cÃ©demment, la valeur de la donnÃ©e correspondante fournie 30 par l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF utilisÃ©e par le calculateur 4 est la valeur moyenne donnÃ©e par la courbe formÃ©e en reliant les valeurs moyennes des points P (ou une valeur interpolÃ©e Ã partir des valeurs moyennes disponibles de l'image de rÃ©fÃ©rence REF). L'indicateur de diffÃ©rence est par exemple ici la valeur absolue de la soustraction entre les deux valeurs considÃ©rÃ©es. Puis le capteur 2, par l'intermÃ©diaire de son module de comparaison 5, compare 35 l'indicateur de diffÃ©rence ainsi calculÃ© pour chaque donnÃ©e acquise avec un seuil dÃ©terminÃ© THR- CAPT (Ã©tape test F60). Le seuil THR-CAPT est un nombre rÃ©el positif qui peut Ãªtre prÃ©dÃ©terminÃ© (seuil paramÃ©trable). En variante, dans l'exemple illustratif envisagÃ© ci-dessus pour l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF, il peut Ãªtre dÃ©terminÃ© Ã partir des Ã©carts-types calculÃ©s pour chacun 3065824 15 des points P : en d'autres mots, le capteur 2 vÃ©rifie via son module de comparaison 5 si l'indicateur de diffÃ©rence entre la valeur d'une donnÃ©e acquise par l'accÃ©lÃ©romÃ¨tre 2A et la valeur de l'amplitude du point correspondant de l'image de rÃ©fÃ©rence REF est contenu dans la marge dÃ©finie par l'Ã©cart-type associÃ© Ã ce point. 5 Si l'indicateur de diffÃ©rence est supÃ©rieur au seuil THR-CAPT (rÃ©ponse oui Ã l'Ã©tape test F60), le capteur 2 stocke cet indicateur de diffÃ©rence dans sa mÃ©moire non volatile 2E avec l'instant d'acquisition associÃ© sur la pÃ©riode temporelle T (Ã©tape F70). Puis, Ã l'issue de la pÃ©riode temporelle T, il transmet, par l'intermÃ©diaire de son module de transmission 6 et de son interface rÃ©seau 2F, les indicateurs de diffÃ©rence stockÃ©s (donc supÃ©rieurs au seuil THR-CAPT) pour 10 l'ensemble des donnÃ©es acquises sur la pÃ©riode temporelle T au dispositif de supervision 3 (Ã©tape F80). On note que le capteur 2 peut Ãªtre configurÃ© pour envoyer les indicateurs de diffÃ©rence stockÃ©s dÃ¨s qu'ils ont Ã©tÃ© calculÃ©s et dÃ©tectÃ©s supÃ©rieurs au seuil THR-CAPT, ou Ã l'issue d'une pÃ©riode prÃ©dÃ©terminÃ©e comme dÃ©crit ci-dessus, telle que par exemple Ã l'issue de chaque 15 pÃ©riode temporelle T. Si l'indicateur de diffÃ©rence est infÃ©rieur ou Ã©gal au seuil THR-CAPT (rÃ©ponse non Ã l'Ã©tape test F60), le capteur 2 supprime l'indicateur de diffÃ©rence calculÃ© (i.e. il ne le stocke pas en mÃ©moire) et ne transmet aucune information vers le dispositif de supervision 3 (Ã©tape F90). Dans un autre mode de rÃ©alisation, les donnÃ©es acquises par le capteur 2 sur la 20 pÃ©riode temporelle T sont comparÃ©es Ã l'image statistique de rÃ©fÃ©rence au moyen d'un test de Khi- 2 par exemple permettant de valider l'adÃ©quation d'une sÃ©rie de donnÃ©es Ã un modÃ¨le (l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF). Dans un autre mode de rÃ©alisation encore, on peut envisager de considÃ©rer comme indicateur de diffÃ©rence, une valeur issue d'une Ã©tude statistique prenant en compte plusieurs 25 mesures du capteur 2, etc. Les Ã©tapes F40 Ã F90 sont reproduites ici pour chaque nouvelle donnÃ©e inertielle acquise (mesurÃ©e) par l'accÃ©lÃ©romÃ¨tre du capteur 2. Les indicateurs de diffÃ©rence transmis par le capteur 2 au dispositif de supervision 3 constituent des informations reflÃ©tant une diffÃ©rence entre une donnÃ©e acquise par le capteur 2 et 30 l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF au sens de l'invention (aussi appelÃ©es informations de diffÃ©rence dans la description). Sur rÃ©ception Ã un instant notÃ© t d'un ou de plusieurs indicateurs de diffÃ©rence en provenance du capteur 2 correspondant Ã une pÃ©riode temporelle T (Ã©tape de rÃ©ception E40), le dispositif de supervision 3, par l'intermÃ©diaire de son module de construction 12, construit, Ã partir 35 de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF, une image des donnÃ©es acquises par le capteur 2 sur la pÃ©riode temporelle T (Ã©tape E50). L'image ainsi construite correspond Ã un ensemble de donnÃ©es inertielles acquises par le capteur 2 sur la pÃ©riode temporelle T et est obtenue en ajoutant les 3065824 16 indicateurs de diffÃ©rence reÃ§us du capteur 2 aux amplitudes des points de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF stockÃ©e dans la mÃ©moire non volatile 3D du dispositif de supervision 3. L'ensemble de donnÃ©es obtenu par le module de construction 12 est fourni au module d'analyse 13 du dispositif de supervision 3 pour traitement (Ã©tape E60). Le traitement rÃ©alisÃ© par le 5 module d'analyse 13 ici consiste en une analyse de l'activitÃ© de l'utilisateur U Ã partir des donnÃ©es inertielles obtenues, connue en soi et non dÃ©crite ici. Par ailleurs, le dispositif de supervision 3, par l'intermÃ©diaire de son module de mise Ã jour 7, Ã©value (Ã©tape E100) ou rÃ©Ã©value (i.e. met Ã jour) un modÃ¨le numÃ©rique MOD caractÃ©risant l'Ã©volution temporelle d'une fonction bijective f des indicateurs de diffÃ©rence reÃ§us du capteur 2 10 (Ã©tape E110). Le modÃ¨le MOD est un modÃ¨le numÃ©rique Â« prÃ©dictif Â» modÃ©lisant l'Ã©volution dans le temps d'une fonction mathÃ©matique bijective f calculÃ©e sur les informations de diffÃ©rence transmises par le capteur 2 pour chaque pÃ©riode temporelle T. Aucune limitation n'est attachÃ©e Ã la fonction mathÃ©matique f considÃ©rÃ©e dÃ¨s que celle-ci est bijective : la fonction f peut Ãªtre scalaire 15 (i.e. prenant en entrÃ©e une ou plusieurs variables et dÃ©livrant une unique variable de sortie) ou vectorielle (prenant en entrÃ©e plusieurs variables et dÃ©livrant plusieurs variables en sortie), Ã valeurs discrÃ¨tes ou continues. Elle est prÃ©fÃ©rentiellement choisie en fonction du contexte d'application de l'invention et des paramÃ¨tres surveillÃ©s par le dispositif de supervision 3 Ã partir des donnÃ©es acquises par le capteur 2. 20 Par souci de simplification, on s'intÃ©resse ici, Ã titre illustratif, Ã une fonction f vectorielle identitÃ©, qui laisse en l'Ã©tat les indicateurs de diffÃ©rence transmis par le capteur 2 pour chaque pÃ©riode temporelle T. Le modÃ¨le numÃ©rique MOD dÃ©terminÃ© par le module de mise Ã jour 7 est donc un modÃ¨le visant Ã caractÃ©riser l'Ã©volution temporelle des dÃ©rives constatÃ©es par le capteur 2 des donnÃ©es acquises sur la durÃ©e temporelle T par rapport Ã l'image de rÃ©fÃ©rence REF. 25 Dans le mode de rÃ©alisation dÃ©crit ici, le module de mise Ã jour 7 du dispositif de supervision 3 met Ã profit une deuxiÃ¨me phase prÃ©liminaire dite d'apprentissage P2 (rÃ©ponse oui Ã l'Ã©tape test E70) pour dÃ©terminer le modÃ¨le numÃ©rique MOD caractÃ©risant l'Ã©volution temporelle de la fonction f (Ã©tape E100). Plus spÃ©cifiquement ici, pendant toute la durÃ©e notÃ©e Tlearn2 de la deuxiÃ¨me phase 30 d'apprentissage P2 (rÃ©ponse oui Ã l'Ã©tape test E90), le module de mise Ã jour 7 stocke dans une matrice M, dans sa mÃ©moire non volatile 3D, les indicateurs de diffÃ©rence transmis par le capteur 2 (Ã©tape E80). La matrice M a ici un nombre de lignes dÃ©pendant de la durÃ©e Tlearn2 de la deuxiÃ¨me phase d'apprentissage P2 (par exemple 15 lignes si Tlearn2=15 jours, soit une ligne par jour) et un nombre de colonnes correspondant au nombre d'indicateurs de rÃ©fÃ©rence remontÃ©s sur la pÃ©riode 35 temporelle T, c'est-Ã -dire ici chaque jour (une pour chaque tranche horaire considÃ©rÃ©e sur la pÃ©riode temporelle T, autrement dit la matrice M dispose ici de 24 colonnes si un indicateur de rÃ©fÃ©rence est susceptible d'Ãªtre remontÃ© Ã chaque heure de la pÃ©riode temporelle T de durÃ©e 24h). 3065824 17 On note que le dispositif de supervision 3 est libre de ne pas prendre en compte (i.e. de ne pas stocker) un indicateur de diffÃ©rence remontÃ© par le capteur 2 qu'il considÃ¨re comme Ã©tant trop faible au regard d'un critÃ¨re prÃ©dÃ©terminÃ© (ex. infÃ©rieur Ã un seuil prÃ©dÃ©terminÃ©), et d'associer dans sa mÃ©moire non volatile 3D Ã la composante correspondante de la matrice M une 5 valeur nulle. On note que si la fonction f est diffÃ©rente de la fonction identitÃ©, le dispositif de supervision 3 calcule pour chaque pÃ©riode temporelle T considÃ©rÃ©e durant la deuxiÃ¨me phase d'apprentissage P2, la valeur de la fonction f Ã©valuÃ©e Ã partir des informations de diffÃ©rence transmises par le capteur 2 pour cette pÃ©riode temporelle T. Puis il stocke dans sa mÃ©moire non 10 volatile 3D, les valeurs de la fonction f ainsi calculÃ©es sur la deuxiÃ¨me phase d'apprentissage pour chaque pÃ©riode temporelle T. A l'issue de la deuxiÃ¨me pÃ©riode d'apprentissage (rÃ©ponse non Ã l'Ã©tape test E90), le module de mise Ã jour 7 du dispositif de supervision 3 utilise les valeurs stockÃ©es dans sa mÃ©moire non volatile 3D pour dÃ©terminer le modÃ¨le numÃ©rique MOD (Ã©tape E100). Il stocke le modÃ¨le 15 numÃ©rique MOD ainsi dÃ©terminÃ© dans sa mÃ©moire vive 3C. Dans l'exemple illustratif dÃ©crit ci-dessus (exemple d'une fonction f vectorielle identitÃ©), le modÃ¨le numÃ©rique MOD caractÃ©rise pour chaque tranche horaire associÃ©e Ã une colonne de la matrice M l'Ã©volution temporelle des indicateurs de diffÃ©rence remontÃ©s par le capteur 2 pour cette tranche horaire. Plus particuliÃ¨rement ici, le module de mise Ã jour 7 dÃ©termine pour chaque 20 colonne de la matrice M obtenue Ã l'issue de la deuxiÃ¨me phase d'apprentissage P2, les paramÃ¨tres d'une fonction prÃ©dÃ©finie, par exemple les coefficients d'une fonction polynÃ´miale d'un ordre dÃ©terminÃ© ou prÃ©dÃ©terminÃ©, qui permet de caractÃ©riser l'Ã©volution temporelle sur la colonne considÃ©rÃ©e des indicateurs de diffÃ©rence. Le modÃ¨le prÃ©dictif MOD est constituÃ© des fonctions ainsi dÃ©terminÃ©es sur chaque tranche horaire, c'est-Ã -dire pour chaque colonne de la matrice M. 25 On note que les coefficients de cette fonction polynÃ´miale peuvent varier en fonction de divers facteurs, comme notamment du capteur 2 utilisÃ©, et dans le cas prÃ©sent d'un capteur d'activitÃ©, de l'utilisateur portant ce capteur. Le modÃ¨le prÃ©dictif MOD est donc auto-adaptatif afin de s'adapter Ã chaque contexte d'utilisation de l'invention. En outre, il Ã©volue via un apprentissage continu mis en oeuvre par le module de mise Ã jour 7 au-delÃ de la deuxiÃ¨me phase prÃ©liminaire 30 d'apprentissage P2. En variante, on peut envisager que le module de mise Ã jour 7 dÃ©termine Ã partir de la matrice M un modÃ¨le numÃ©rique global MOD qui caractÃ©rise l'Ã©volution des indicateurs de diffÃ©rence Ã la fois sur la pÃ©riode d'apprentissage et sur la pÃ©riode temporelle T. Il peut Ã cet effet rÃ©aliser en premier lieu une analyse statistique de l'Ã©volution temporelle par colonne des 35 indicateurs de diffÃ©rence (ex. calcul de valeurs statistiques par colonne telles que d'une moyenne et/ou d'un Ã©cart-type des indicateurs sur la colonne), puis Ã partir du rÃ©sultat de cette premiÃ¨re analyse, rÃ©aliser une seconde analyse statistique permettant de dÃ©duire l'Ã©volution sur la pÃ©riode temporelle T des valeurs statistiques dÃ©terminÃ©es lors de la premiÃ¨re analyse. Le modÃ¨le 3065824 18 numÃ©rique MOD ainsi obtenu est une fonction scalaire du temps. La figure 6 illustre un exemple d'un tel modÃ¨le de prÃ©diction MOD. Une mÃ©thode Ã©quivalente Ã celle qui vient d'Ãªtre dÃ©crite pour dÃ©terminer le modÃ¨le numÃ©rique MOD peut Ãªtre mise en oeuvre par le module de mise Ã jour 7 si une fonction f autre 5 qu'une fonction vectorielle identitÃ© est considÃ©rÃ©e par le dispositif de supervision 3. En outre, d'autres types de modÃ¨les numÃ©riques peuvent Ãªtre dÃ©terminÃ©s par le module de mise Ã jour 7, comme par exemple un modÃ¨le d'auto-rÃ©gression linÃ©aire dont l'ordre optimal est dÃ©terminÃ© par le module de mise Ã jour 7 Ã partir des valeurs de l'indicateur de diffÃ©rence reportÃ©es dans la matrice M, ou un modÃ¨le de rÃ©gression linÃ©aire dont les paramÃ¨tres 10 sont dÃ©terminÃ©s en utilisant une mÃ©thode des moindres carrÃ©s appliquÃ©es aux valeurs de l'indicateur de diffÃ©rence reportÃ©es dans la matrice M, etc. A l'issue de la deuxiÃ¨me pÃ©riode d'apprentissage P2 (rÃ©ponse non Ã l'Ã©tape test E70), le module de mise Ã jour 7 utilise les informations de diffÃ©rence transmises par le capteur 2 pour mettre Ã jour le modÃ¨le numÃ©rique MOD Ã©valuÃ© lors de la deuxiÃ¨me phase prÃ©liminaire 15 d'apprentissage P2 et stockÃ© dans la mÃ©moire vive 3C du dispositif de supervision 3 (Ã©tape E110), selon des techniques de mises Ã jour et d'apprentissage continu connues en soi. Dans le cas d'une fonction f quelconque (diffÃ©rente de l'identitÃ©), le module de mise Ã jour 7 Ã©value pour chaque pÃ©riode temporelle T la fonction f correspondant aux informations de diffÃ©rence transmises par le capteur sur cette pÃ©riode, et utilise ensuite la valeur de la fonction f 20 obtenue pour rÃ©Ã©valuer (i.e. mettre Ã jour) le modÃ¨le numÃ©rique MOD. Puis le module de calcul 8 du dispositif de supervision 3 calcule au moyen du modÃ¨le numÃ©rique MOD stockÃ© dans sa mÃ©moire vive 3C, une valeur (dite calculÃ©e et notÃ©e MOD(t)) qu'il associe Ã l'Ã©tape de rÃ©ception E40, Ã l'instant t, des informations de diffÃ©rence transmises par le capteur 2 (Ã©tape E120). Dans l'exemple illustratif envisagÃ© d'une fonction f prise Ã©gale Ã l'identitÃ© 25 et d'un modÃ¨le numÃ©rique MOD prÃ©disant une Ã©volution temporelle de la fonction f par tranche horaire de la pÃ©riode temporelle T, la valeur calculÃ©e MOD(t) par le module de calcul 8 comprend plusieurs composantes, et plus particuliÃ¨rement 24 composantes, une pour chaque heure de la pÃ©riode temporelle T de 24h. La valeur MOD(t) ainsi dÃ©terminÃ©e est stockÃ©e par le module de prÃ©diction 8 dans la 30 mÃ©moire non volatile 3D du dispositif de supervision 3 (Ã©tape E130). Puis le module de comparaison 9 du dispositif de supervision 3 compare la valeur MOD(t) calculÃ©e par le module de calcul 8 Ã un seuil THR-SUP (Ã©tape test E140). Si la fonction f est une fonction vectorielle et la valeur calculÃ©e MOD(t) comprend une pluralitÃ© de composantes comme dans l'exemple illustratif considÃ©rÃ©, cette Ã©tape de comparaison consiste en une pluralitÃ© 35 de comparaisons de tout ou partie des composantes de la valeur calculÃ©e MOD(t) avec un ou plusieurs seuils (i.e. THR-SUP peut Ãªtre un vecteur dÃ©finissant une pluralitÃ© de seuils, autant par exemple que de composantes dans la valeur calculÃ©e MOD(t)). 3065824 19 Si la valeur MOD(t) est supÃ©rieure au seuil THR-SUP (rÃ©ponse oui Ã l'Ã©tape test E140) (ou dans le cas d'une valeur vectorielle, si tout ou partie (par exemple au moins une) des composantes de MOD(t) sont supÃ©rieures aux seuils auxquels elles sont comparÃ©es), il est dÃ©terminÃ© par le dispositif de supervision 3 que l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF est trop 5 diffÃ©rente des donnÃ©es acquises par le capteur 2, c'est-Ã -dire qu'elle ne donne pas une image suffisamment reprÃ©sentative de donnÃ©es acquises par le capteur 2 et qu'elle doit Ãªtre mise Ã jour (Ã©tape E150). Le seuil THR-SUP dÃ©pend bien entendu du type de donnÃ©es capturÃ©es par le capteur 2 et de la supervision envisagÃ©e, autrement dit du contexte d'application de l'invention. A cet effet, dans le mode de rÃ©alisation dÃ©crit ici, le module de mise Ã jour 10 de 10 l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF active dans un premier temps le module de reconstruction 12 pour reconstruire, Ã partir de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF stockÃ©e dans la mÃ©moire non volatile 3D et d'un nombre entier prÃ©dÃ©fini N de valeurs de la fonction f prÃ©cÃ©demment calculÃ©es au moyen du modÃ¨le numÃ©rique MOD et stockÃ©es dans la mÃ©moire non volatile 3D, N images des donnÃ©es acquises prÃ©cÃ©demment par le capteur 2 sur N pÃ©riodes temporelles de durÃ©e T. Chaque 15 image reconstruite sur une pÃ©riode temporelle T est un ensemble de donnÃ©es reflÃ©tant une estimation des donnÃ©es acquises par le capteur 2 sur cette pÃ©riode temporelle T. En effet, les N valeurs calculÃ©es de la fonction f au moyen du modÃ¨le numÃ©rique MOD et stockÃ©es dans la mÃ©moire non volatile 3D du dispositif de supervision 3 sont reprÃ©sentatives par dÃ©finition des informations de diffÃ©rence remontÃ©es par le capteur 2 au dispositif de supervision 3 20 (et dÃ©terminÃ©es par celui-ci Ã partir de l'image de rÃ©fÃ©rence REF). Par consÃ©quent Ã partir des valeurs de la fonction f stockÃ©es et du modÃ¨le numÃ©rique MOD, le module de reconstruction 12 peut accÃ©der en inversant les N valeurs de la fonction f Ã partir du modÃ¨le numÃ©rique MOD, Ã N ensembles d'informations de diffÃ©rence Ã l'origine correspondant aux N valeurs de la fonction f stockÃ©es. Puis en ajoutant les N ensembles d'informations de diffÃ©rence obtenus Ã l'image de 25 rÃ©fÃ©rence REF, le module de reconstruction 12 obtient N images reconstruites reprÃ©sentatives des donnÃ©es acquises prÃ©cÃ©demment par le capteur 2 sur N pÃ©riodes temporelles de durÃ©e T. Une image statistique des N images ainsi reconstruites est ensuite Ã©valuÃ©e par le module de mise Ã jour 10 (par exemple en moyennant les images obtenues, ou via toute autre fonction mathÃ©matique ou statistique). Le nombre N est choisi de sorte Ã obtenir une image 30 statistique fiable. Il peut correspondre par exemple Ã une durÃ©e d'acquisition de donnÃ©es par le capteur 2 similaire Ã la premiÃ¨re durÃ©e d'apprentissage Tlearnl. L'image statistique obtenue est utilisÃ©e comme mise Ã jour de l'image de rÃ©fÃ©rence stockÃ©e dans la mÃ©moire non volatile 3D. On note qu'elle vient remplacer l'image stockÃ©e Ã l'Ã©tape E20 par le dispositif de supervision dans sa mÃ©moire non volatile 3D et est dÃ©sormais utilisÃ©e 35 comme nouvelle image statistique de rÃ©fÃ©rence REF. Il convient de noter que la nouvelle image statistique de rÃ©fÃ©rence REF est une Ã©volution de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF prÃ©cÃ©demment stockÃ©e et utilisÃ©e, il n'y a pas Ã proprement parler de discontinuitÃ© entre les images. Lors de sa mise Ã jour dans la mÃ©moire non volatile 3D, la nouvelle image statistique de 3065824 20 rÃ©fÃ©rence REF est stockÃ©e en association avec un indice temporel indiquant l'instant de sa mise Ã jour. L'image REF ainsi mise Ã jour est ensuite transmise par le module de transmission 11 du dispositif de supervision 3 via son interface rÃ©seau 3E au capteur 2 (Ã©tape E160). 5 Le capteur 2 remplace l'image statistique de rÃ©fÃ©rence stockÃ©e dans sa mÃ©moire non volatile 2E par l'image REF mise Ã jour reÃ§ue du dispositif de supervision 3 (Ã©tape test F100 et Ã©tape de mÃ©morisation F110). DÃ¨s lors, c'est cette nouvelle image de rÃ©fÃ©rence REF mise Ã jour qui est utilisÃ©e par le capteur 2 pour dÃ©terminer les informations Ã transmettre vers le dispositif de supervision 3. 10 Dans un mode particulier de rÃ©alisation, cette mise Ã jour de l'image de rÃ©fÃ©rence REF est suivie d'une mise Ã jour par le module de mise Ã jour 7 du dispositif de supervision 3 du modÃ¨le numÃ©rique MOD, de faÃ§on similaire Ã ce qui a Ã©tÃ© fait durant la deuxiÃ¨me phase d'apprentissage. Cette mise Ã jour s'appuie prÃ©fÃ©rentiellement sur le mÃªme type de modÃ¨le numÃ©rique, seul les paramÃ¨tres du modÃ¨le numÃ©rique sont susceptibles d'Ã©voluer. 15 On note que grÃ¢ce Ã l'invention, Ã tout moment, le dispositif de supervision 3 est en mesure de reconstruire, via son module de reconstruction 12, l'image des donnÃ©es acquises par le capteur 2 sur une pÃ©riode temporelle de durÃ©e T Ã partir des Ã©lÃ©ments stockÃ©s dans sa mÃ©moire non volatile 3D, Ã savoir Ã partir de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence REF courante, de l'instant de mise Ã jour de l'image de rÃ©fÃ©rence REF, du modÃ¨le numÃ©rique MOD et des valeurs de la fonction f 20 calculÃ©es au moyen du modÃ¨le numÃ©rique MOD stockÃ©s dans la mÃ©moire non volatile 3D. L'image ainsi reconstruite peut ensuite Ãªtre transmise au module de supervision 13 pour traitement. REVENDICATIONS1. ProcÃ©dÃ© de traitement par un dispositif de supervision (3) de donnÃ©es acquises et transmises par un capteur, ledit procÃ©dÃ© de traitement comprenant : une Ã©tape de stockage (E20), dans un espace de stockage, d'une image statistique de rÃ©fÃ©rence (REF) reprÃ©sentative de donnÃ©es prÃ©cÃ©demment acquises par le capteur sur une pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e ; - suite Ã au moins une Ã©tape de rÃ©ception (E40) d'au moins une information transmise par le capteur reflÃ©tant une diffÃ©rence entre au moins une donnÃ©e acquise par le capteur sur ladite pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e et l'image statistique de rÃ©fÃ©rence : o une Ã©tape (E110) de mise Ã jour d'un modÃ¨le numÃ©rique caractÃ©risant une Ã©volution temporelle d'une fonction bijective des informations transmises par le capteur ; o une Ã©tape (E130) de stockage dans ledit espace de stockage, d'une valeur de ladite fonction bijective associÃ©e Ã ladite Ã©tape de rÃ©ception et calculÃ©e au moyen du modÃ¨le numÃ©rique ; et o si la valeur calculÃ©e est supÃ©rieure Ã un seuil prÃ©dÃ©terminÃ© (E140) : - une Ã©tape (E150) de mise Ã jour de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence stockÃ©e dans ledit espace de stockage ; et - une Ã©tape (E160) de transmission de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence mise Ã jour au capteur. 2. ProcÃ©dÃ© de traitement selon la revendication 1 dans lequel l'Ã©tape (E150) de mise Ã jour de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence comprend : une Ã©tape de reconstruction, Ã partir de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence et d'un nombre prÃ©dÃ©fini de valeurs calculÃ©es stockÃ©es dans l'espace de stockage, d'ensemble de donnÃ©es acquises par le capteur sur ladite pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e ; une Ã©tape d'Ã©valuation d'une image statistique des ensembles de donnÃ©es reconstruits ; ladite image statistique de rÃ©fÃ©rence Ã©tant mise Ã jour en utilisant l'image statistique Ã©valuÃ©e. 3. ProcÃ©dÃ© de traitement selon la revendication 1 ou 2 comprenant en outre, suite Ã ladite Ã©tape de rÃ©ception : une Ã©tape de construction (E50), Ã partir de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence stockÃ©e dans l'espace de stockage et de ladite au moins une information transmise par le capteur, d'un ensemble de donnÃ©es acquises par le capteur sur ladite pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e ; et une Ã©tape de transmission (E60) de l'ensemble de donnÃ©es acquises construit pour traitement. 3065824 22 4. ProcÃ©dÃ© de traitement selon l'une quelconque des revendications 1 Ã 3 comprenant en outre : une Ã©tape de reconstruction, Ã partir de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence et d'une valeur calculÃ©e stockÃ©e dans l'espace de stockage, d'un ensemble de donnÃ©es prÃ©cÃ©demment 5 acquises ou dÃ©rivÃ© de donnÃ©es prÃ©cÃ©demment acquises par le capteur sur ladite pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e ; et une Ã©tape de transmission de l'ensemble de donnÃ©es prÃ©cÃ©demment acquises reconstruit pour traitement. 10 5. ProcÃ©dÃ© de traitement selon l'une quelconque des revendications 1 Ã 4 comprenant en outre une premiÃ¨re phase prÃ©liminaire d'apprentissage (P1) avant l'Ã©tape de stockage de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence comprenant : une Ã©tape de rÃ©ception, pendant une premiÃ¨re pÃ©riode dite d'apprentissage prÃ©dÃ©terminÃ©e (Pl), de donnÃ©es acquises par le capteur ; 15 une Ã©tape de dÃ©termination (E10) de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence Ã partir des donnÃ©es reÃ§ues pendant ladite premiÃ¨re pÃ©riode temporelle d'apprentissage ; et une Ã©tape de transmission (E30) de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence au capteur. 6. ProcÃ©dÃ© de traitement selon l'une quelconque des revendications 1 Ã 5 comprenant 20 en outre une seconde phase prÃ©liminaire d'apprentissage (P2) comprenant : une Ã©tape de rÃ©ception (E80), pendant une seconde pÃ©riode d'apprentissage prÃ©dÃ©terminÃ©e, d'informations transmises par le capteur reflÃ©tant des diffÃ©rences entre des donnÃ©es acquises par le capteur sur ladite pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e et l'image statistique de rÃ©fÃ©rence ; et 25 - une Ã©tape de dÃ©termination (E100), Ã partir des informations transmises par le capteur reÃ§ues pendant la seconde pÃ©riode d'apprentissage, du modÃ¨le numÃ©rique (MOD) caractÃ©risant l'Ã©volution temporelle de la fonction bijective des informations transmises par le capteur. 7. ProcÃ©dÃ© de transmission par un capteur (2) Ã un dispositif de supervision (3), le 30 procÃ©dÃ© de transmission comprenant, pour au moins une donnÃ©e acquise par le capteur sur une pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e : une Ã©tape d'Ã©valuation (F50) d'un indicateur de diffÃ©rence entre ladite au moins une donnÃ©e acquise et une image statistique de rÃ©fÃ©rence reprÃ©sentative de donnÃ©es prÃ©cÃ©demment acquises par le capteur sur ladite pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e ; et 35 - une Ã©tape de transmission (F80) dudit indicateur de diffÃ©rence au dispositif de supervision, dÃ©clenchÃ©e si ledit indicateur de diffÃ©rence reflÃ¨te une diffÃ©rence avec l'image statistique de rÃ©fÃ©rence. 3065824 23 8. ProcÃ©dÃ© de transmission selon la revendication 7 comprenant en outre : une Ã©tape de transmission (F10) au dispositif de supervision de donnÃ©es acquises par le capteur pendant une pÃ©riode temporelle dite d'apprentissage prÃ©dÃ©terminÃ©e (Pl) ; et Ã l'issue de ladite pÃ©riode temporelle d'apprentissage, une Ã©tape de rÃ©ception (F20) en 5 provenance du dispositif de supervision de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence. 9. Programme d'ordinateur (PROG) comportant des instructions pour l'exÃ©cution des Ã©tapes du procÃ©dÃ© de traitement selon l'une quelconque des revendications 1 Ã 6 ou du procÃ©dÃ© de transmission selon l'une quelconque des revendications 7 ou 8 lorsque ledit programme est 10 exÃ©cutÃ© par un ordinateur. 10. Support d'enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistrÃ© un programme d'ordinateur selon la revendication 9. 15 11. Dispositif de supervision (3) de donnÃ©es acquises et transmises par un capteur (2), ledit dispositif comprenant : - un espace de stockage (3D) d'une image statistique de rÃ©fÃ©rence (REF) reprÃ©sentative de donnÃ©es prÃ©cÃ©demment acquises par le capteur sur une pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e ; et 20 une pluralitÃ© de modules activÃ©s suite Ã au moins une Ã©tape de rÃ©ception d'au moins une information transmise par le capteur reflÃ©tant une diffÃ©rence entre au moins une donnÃ©e acquise par le capteur sur ladite pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e et l'image statistique de rÃ©fÃ©rence, ladite pluralitÃ© de modules comprenant : o un module de mise Ã jour (7), configurÃ© pour mettre Ã jour un modÃ¨le numÃ©rique 25 caractÃ©risant une Ã©volution temporelle d'une fonction bijective des informations transmises par le capteur ; o un module de calcul (8), configurÃ© pour calculer en utilisant le modÃ¨le numÃ©rique, une valeur de la fonction bijective associÃ©e Ã ladite Ã©tape de rÃ©ception et calculÃ©e au moyen du modÃ¨le numÃ©rique, ledit module de calcul Ã©tant configurÃ© pour stocker la 30 valeur calculÃ©e dans l'espace de stockage ; o un module de comparaison (9) de la valeur calculÃ©e par le module de calcul avec un seuil prÃ©dÃ©terminÃ© (THR-SUP) ; et o un module de mise Ã jour (10) de l'image statistique de rÃ©fÃ©rence stockÃ©e dans l'espace de stockage et un module de transmission (11) de l'image statistique de 35 rÃ©fÃ©rence mise Ã jour au capteur, activÃ©s si la valeur calculÃ©e est supÃ©rieure au seuil prÃ©dÃ©terminÃ©. 12. Capteur (2) comprenant : 3065824 24 un module (2A) d'acquisition de donnÃ©es ; et - une pluralitÃ© de modules, activÃ©s pour au moins une donnÃ©e acquise par le module d'acquisition sur une pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e, comprenant : o un module d'Ã©valuation (4) d'un indicateur de diffÃ©rence entre ladite au moins une 5 donnÃ©e acquise et une image statistique de rÃ©fÃ©rence reprÃ©sentative de donnÃ©es prÃ©cÃ©demment acquises par le module d'acquisition sur ladite pÃ©riode temporelle prÃ©dÃ©terminÃ©e ; et o un module de transmission (6) dudit indicateur de diffÃ©rence Ã un dispositif de supervision, activÃ© si ledit indicateur de diffÃ©rence reflÃ¨te une diffÃ©rence avec l'image 10 statistique de rÃ©fÃ©rence. 13. SystÃ¨me de supervision (1) de donnÃ©es collectÃ©es par un capteur comprenant : - un capteur (2) selon la revendication 12 ; et - un dispositif de supervision (3) selon la revendication 11. 15