Brevet FR3085525A1 — publié le 20200306

Surveillance des personnes avec prise en compte des visites La présente invention concerne le domaine de la surveillance de l'activité à résidence d'une personne avec un état physique et/ou psychologique de faiblesse. De nos jours, l'accroissement de l'espérance de vie, ainsi que l'évolution de la médecine orientée vers l'ambulatoire entraînent une augmentation du nombre de de personnes dont le suivi est assuré à résidence, tant qu'il est possible. Afin d'assurer cette surveillance de façon automatique, il existe un grand nombre de dispositifs différents. A titre d'exemple, il existe des objets portables connectés, équipés d'un bouton d'alerte permettant à son porteur, en cas de difficulté, de prévenir les secours pour intervention. Certains de ces dispositifs intègrent un accéléromètre permettant de détecter une chute et d'envoyer un signal en vue d'alerter les secours. Un inconvénient de ce type de dispositifs réside dans l'interaction entre la personne surveillée et le dispositif qu'elle porte. En cas de perte de conscience, notamment sans chute, la plupart des dispositifs connus ne permettent pas d'émettre une alerte. De plus, cette solution suppose que la personne soit à même de se souvenir de devoir 2 0 porter systématiquement le dispositif, ce qui peut constituer une difficulté, étant donné le profil des personnes surveillées. Une autre solution connue consiste à installer un système de surveillance audio-vidéo. Cette solution est mal acceptée par les personnes surveillées, car perçue comme trop 25 intrusive. D'autres solutions ont été mises au point, en équipant avec des capteurs un environnement délimité dans lequel la personne surveillée évolue, par exemple son logement. Les capteurs utilisés dans ce cas sont choisis pour être perçus comme 30 moins intrusifs, et donc mieux acceptés. De tels capteurs peuvent être, par exemple des détecteurs de mouvement et d'activité, ainsi que des détecteurs d'ouverture de porte, des capteurs de détection d'utilisation des équipements d'électro-ménager et plus généralement tout capteur permettant directement ou indirectement de remonter 2 une mesure liée à l'environnement ou à la personne, par exemple des capteurs de température, de luminosité, d'humidité, etc. Une telle solution permet en effet une surveillance non-intrusive, donc mieux acceptée, 5 et plus fiable, car le fonctionnement des capteurs ne nécessite pas qu'ils soient portés par la personne surveillée. Cette solution n'utilisant pas des capteurs audio/vidéo, les données brutes issues des capteurs doivent être interprétées pour analyser l'activité de la personne surveillée, et éventuellement détecter une anomalie. Ainsi, en s'appuyant sur les données brutes, ces systèmes de surveillance fonctionnent dans 10 un premier temps en mode « apprentissage » du mode de vie de la personne, et dans un deuxième temps, en mode « surveillance ». Les systèmes classiques mettant en oeuvre cette solution présentent plusieurs inconvénients : en mode « apprentissage », le mode de vie de la personne est soit 15 déduit à partir des moyennes calculées à partir de données brutes issues des capteurs, soit défini par des scénarios préprogrammés, dont les paramètres personnalisés, adaptés au mode de vie de la personne surveillée, doivent être renseignés manuellement lors de la mise en service du système. Les systèmes mettant en oeuvre une phase d'apprentissage basée sur des résultats de détection envoyés par les capteurs ne permettent pas de prendre en compte la pertinence des données utilisées pour l'apprentissage, notamment la pertinence des données obtenues lors des visites. En particulier, les données brutes, envoyées par les capteurs pendant les visites et à partir desquelles seront calculées les moyennes pour déduire le mode de vie de la personne dans l'environnement surveillé, ne sont pas représentatives de l'activité de la personne évoluant seule dans cet environnement. Les systèmes classiques présentent également un inconvénient lors de leur fonctionnement en mode « surveillance ». En particulier, les données brutes, envoyées par les capteurs pendant les visites, ne sont pas représentatives de l'activité de la personne évoluant seule dans l'environnement surveillé. Par conséquent, des écarts importants par rapport aux valeurs attendues peuvent apparaître, et des fausses alarmes peuvent être générées. 3 Ainsi la solution proposée par l'invention vise à déterminer la pertinence des données utilisées par le système de surveillance aussi bien en mode apprentissage qu'en mode surveillance, fournissant une solution de surveillance complète et fiable. 5 Pour résoudre un ou plusieurs des inconvénients cités précédemment, l'invention propose un procédé de quantification d'une activité d'une personne évoluant dans un environnement délimité, dans lequel sont disposés plusieurs capteurs reliés à une unité centrale d'un système de surveillance, l'unité centrale étant apte à détecter une 10 présence d'une deuxième personne au sein dudit environnement délimité, le procédé étant exécuté par l'unité centrale, et comprenant : - une étape d'apprentissage d'une séquence personnalisée de résultats de détection susceptibles d'être reçus depuis lesdits capteurs, ladite séquence personnalisée caractérisant l'activité de la personne évoluant dans 15 l'environnement délimité ; - une étape de surveillance comprenant : o une sous-étape d'acquisition de seconds résultats de détection reçus depuis lesdits capteurs, o une sous-étape de recherche de ladite séquence personnalisée parmi 20 lesdits seconds résultats de détection ; et, si ladite séquence personnalisée n'est pas trouvée pendant un intervalle de temps prédéterminé, - une étape de notification d'anomalie à un utilisateur ; caractérisé en ce que lorsque l'unité centrale détecte la présence de la deuxième 25 personne au sein dudit environnement délimité durant l'exécution de l'étape d'apprentissage ou de la sous-étape d'acquisition, l'exécution de l'étape en cours est suspendue pendant la durée de cette présence. Dans des modes de réalisation particuliers, utilisables seuls ou en combinaison : 30 Le procédé de quantification comprend en outre : - une étape de vérification de la séquence personnalisée et, en cas de variation supérieure à un seuil prédéfini, 4 - une étape d'actualisation de la séquence personnalisée, et lorsque l'unité centrale détecte la présence de la deuxième personne au sein dudit environnement délimité durant l'exécution de l'étape d'actualisation, cette exécution est suspendue pendant la durée de cette présence. 5 A chaque capteur peut être associée une liste d'exclusion, composée d'identifiants de capteurs disposés dans ledit environnement délimité de sorte que des résultats de détection simultanés ou quasi-simultanés issus d'un capteur et d'un capteur appartenant à sa liste d'exclusion associée indiquent la présence de la deuxième 10 personne. Dans un mode de réalisation, un indicateur est associé à ladite séquence personnalisée, ledit indicateur pouvant prendre une première valeur prédéterminée si ladite séquence personnalisée est reconnue dans les seconds résultats de 15 détection reçus depuis lesdits capteurs, - l'étape de surveillance comprenant en outre une sous-étape d'attribution audit indicateur d'une valeur effective, en fonction du résultat de la sous-étape de recherche ; et : - le procédé de quantification comprenant en outre une étape de transmission à 2 0 un utilisateur de la valeur effective dudit indicateur. Dans un mode de réalisation, l'étape d'apprentissage comprend : - une étape d'obtention d'une séquence générique de résultats susceptibles d'être détectés par lesdits capteurs, ladite séquence générique étant définie par 25 au moins un paramètre ; et : - une étape de détermination, en fonction de premiers résultats de détection reçus depuis lesdits capteurs d'une valeur personnalisée, dudit au moins un paramètre définissant ladite séquence générique pour la personne évoluant dans l'environnement délimité, ledit au moins un paramètre étant désigné 30 comme paramètre personnalisé lorsqu'il prend la valeur personnalisée, ladite séquence personnalisée étant issue de ladite séquence générique, lorsqu'elle est définie par ledit au moins un paramètre personnalisé. 5 Dans un mode de réalisation, l'étape de détermination comprend en outre une sous-étape d'identification d'une plage horaire pendant laquelle la séquence personnalisée est retrouvée parmi les premiers résultats de détection, avec un nombre d'occurrences supérieur à un premier seuil prédéfini, dite plage horaire 5 personnalisée, et l'intervalle de temps prédéterminé est égal à la plage horaire personnalisée. Dans un mode de réalisation, la première étape d'apprentissage est exécutée tant qu'une condition prédéterminée portant sur la séquence personnalisée n'est pas 10 remplie. La pluralité de capteurs comprend : - des capteurs de présence ; - des capteurs de mouvement ; 15 - des contacts d'ouverture de porte ; - des accéléromètres disposés sur les portes. La pluralité de capteurs peut comprendre eu outre : - des dispositifs de mesure de la consommation électrique disposés sur des 20 prises de courant électrique alimentant un premier groupe d'appareils électroménagers prédéterminés ; - des accéléromètres disposés sur les portes d'un deuxième groupe d'appareils électroménagers prédéterminés. 25 Dans un mode de réalisation, l'étape de notification d'anomalie comprend: - l'envoi d'un message d'alerte si au moins une séquence de résultats de détection reçus depuis lesdits capteurs indique une variation de la séquence personnalisée d'un premier type prédéfini; - l'envoi d'un message de prévention si une pluralité de séquences de résultats 30 de détection reçus depuis lesdits capteurs indiquent une variation de la séquence personnalisée d'un deuxième type prédéfini. 6 Un autre aspect de l'invention se rapporte à un programme d'ordinateur, comprenant des instructions pour mettre en oeuvre les étapes d'un procédé tel que défini ci-dessus lors d'une exécution du programme par un ordinateur. 5 L'invention concerne aussi une unité centrale pour système de surveillance d'activité d'une personne évoluant dans un environnement délimité, dans lequel sont disposés plusieurs capteurs reliés à ladite unité centrale, comprenant : - des moyens d'apprentissage d'une séquence personnalisée de résultats de détection susceptibles d'être reçus depuis lesdits capteurs, ladite séquence 10 personnalisée caractérisant l'activité de la personne évoluant dans l'environnement délimité; - des moyens d'acquisition de seconds résultats de détection reçus depuis lesdits capteurs - des moyens de recherche de ladite séquence personnalisée parmi lesdits seconds 15 résultats de détection; - des moyens de notification d'anomalie à un utilisateur ; ladite unité centrale étant apte à détecter une présence d'une deuxième personne au sein dudit environnement délimité, et lorsqu'elle détecte la présence de la deuxième personne au sein dudit environnement délimité durant l'exécution d'une étape 20 d'apprentissage de la séquence personnalisée ou d'une sous-étape d'acquisition de seconds résultats de détection reçus depuis lesdits capteurs, ladite unité centrale est configurée pour suspendre l'exécution de l'étape en cours pendant la durée de cette présence 25 L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit, faite uniquement à titre d'exemple et en référence aux dessins annexés. 7 Brève description des figures La figure 1 représente schématiquement un exemple de système de surveillance, 5 selon un mode de réalisation de l'invention. La figure 2 représente schématiquement une unité centrale du système de surveillance, selon un mode de réalisation de l'invention. 10 Les figures 3-5 et 7-9 représentent schématiquement des étapes d'un procédé de quantification d'une activité d'une personne, selon différents modes de réalisation de l'invention. La figure 6 représente un exemple d'application d'une étape du procédé de 15 quantification selon un mode de réalisation de l'invention. En figure 1 est illustré un environnement délimité ENV, dans lequel évolue une personne à surveiller P. Dans l'environnement délimité ENV sont disposés plusieurs capteurs C1, C2, Cj, ... Cm, Cn, reliés à une unité centrale UC d'un système de 20 surveillance SYS, par l'intermédiaire d'un boîtier domotique B situé dans ledit environnement délimité ENV. Les capteurs C1,... Cn, sont, comme dans les solutions classiques, des détecteurs de mouvement et d'activité, ainsi que des détecteurs d'ouverture de porte, des capteurs de détection d'utilisation des équipements d'électroménager et plus généralement tout capteur environnemental ou porté, permettant 25 directement ou indirectement de remonter une mesure liée à l'environnement ENV ou à la personne P, par exemple des capteurs de température, de luminosité, d'humidité, des accéléromètres placés sur les portes ou les fenêtres, ou portés par la personne, etc. 30 Le boîtier domotique B communique avec l'unité centrale UC via un réseau de télécommunications étendu, par exemple Internet. L'unité centrale UC est connectée à un serveur SERV hébergeant une ou plusieurs bases de données. Cet agencement permet d'un côté de partager les ressources de l'unité centrale UC et les bases de données entre plusieurs environnements surveillés, et d'un autre côté d'enrichir les 8 bases de données avec des données brutes en provenance de plusieurs environnements. Ces données peuvent être analysées par la suite pour faire évoluer les modèles de comportement utilisés par le système de surveillance. 5 Alternativement, dans une configuration non-représentée, le boîtier domotique B et l'unité centrale UC se trouvent au sein de l'environnement délimité ENV. Les deux entités peuvent être mises en oeuvre sur un même équipement, ou sur deux équipements distincts, communiquant entre eux par un réseau local. Seulement les notifications d'anomalies seront envoyées via le réseau de télécommunications étendu 10 aux surveillants et/ou aux organismes d'assistance et secours. De cette manière, une protection supplémentaire des données privées est assurée. En option, le boîtier domotique B et/ou l'unité centrale UC peuvent recevoir des informations complémentaires depuis le réseau de télécommunications étendu, par 15 exemple des données météorologiques, le calendrier des vacances et des jours fériés, des informations concernant une absence programmée de la personne surveillée, saisies par le surveillant ou par un autre utilisateur, des informations de géolocalisation de la personne surveillée en cas de sortie, etc. 20 Des informations sur la présence d'une deuxième personne dans l'environnement délimité ENV, ou l'absence programmée de la personne surveillée, par exemple pour des vacances ou pour une hospitalisation, peuvent influencer la pertinence du modèle de comportement, comme sera expliqué par la suite. 25 Lors de l'installation du système de surveillance, des données opérationnelles concernant l'environnement délimité ENV sont transmises à l'unité centrale UC, par exemple le type de pièce où est installé chaque capteur Cl, C2.. Cj..: cuisine, chambre, salon, couloir, salle de bain, jardin, terrasse, etc. Une ou plusieurs pièces peuvent être désignées comme pièce(s) de vie principale(s). C'est dans cette ou ces 30 pièce(s) que la personne passe le plus de temps pour ses activités, et les capteurs peuvent y être prioritairement installés. Des capteurs complémentaires de même type ou de type différent pourront y être également installés. Ainsi le système peut analyser plus finement l'activité de la personne surveillée, déterminant par exemple si elle regarde la télévision ou si elle est active, en faisant par exemple le ménage. Cette 9 différenciation permet une quantification plus précise de l'activité de la personne, et en cas de diminution notable de cette activité, une dégradation lente de l'état de la personne pourrait être détectée. Il est à noter qu'un système purement réactif ne déclencherait pas d'alerte dans ce cas, car il n'y a pas d'événement à caractère urgent. 5 Le type des différents capteurs est également renseigné, en plus de leur distribution dans l'environnement délimité ENV, donnant ainsi une représentation partielle du lieu de vie de la personne P. Le système de surveillance peut utiliser également des données de géolocalisation de 10 la personne surveillée, si elle est équipée d'une balise, et/ou de l'environnement délimité ENV, ce qui permet de corréler par exemple les données météorologiques et les actions effectuées par la personne surveillée. En figure 2 est représentée schématiquement l'unité centrale UC du système de 15 surveillance SYS, selon un mode de réalisation de l'invention. L'unité centrale comporte un processeur CPU, des mémoires MEM pour stocker données et programmes d'ordinateur, une unité de mesure de temps Tempo, ainsi que des interfaces de communication RX pour recevoir les résultats de détection envoyés par les capteurs Cj, TX pour notifier d'éventuelles anomalies à un utilisateur du système, 20 par exemple un proche de la personne surveillée ou un organisme d'assistance et secours, ainsi que des interfaces (non représentées) de communication avec le boîtier domotique B et le serveur externe SERV. Les figures 3 et 4 représentent schématiquement les étapes d'un procédé de 25 quantification d'une activité d'une personne, selon un mode de réalisation de l'invention. Le système de surveillance selon l'invention fonctionne dans un premier temps en mode « apprentissage » du mode de vie de la personne, durant une étape 30 d'apprentissage E000 d'une séquence personnalisée SEQ_Pj de résultats de détection susceptibles d'être reçus depuis lesdits capteurs Cj, ladite séquence personnalisée SEQ_Pj caractérisant l'activité de la personne P évoluant dans l'environnement délimité ENV. Dans un deuxième temps, le système fonctionne en 10 mode « surveillance », durant une étape de surveillance E300, qui sera détaillée par la suite. En cas d'anomalie, une notification sera envoyée lors d'une étape E400. Le procédé de quantification est particulièrement adapté à la surveillance d'une 5 personne évoluant seule dans l'environnement ENV. Lors des visites à caractère social ou médical, les capteurs de mouvement ou de présence vont envoyer des résultats de détection indifféremment de la personne qui les produit, la personne surveillée et le ou les visiteurs. Ceci peut arriver aussi bien en mode apprentissage, qu'en mode détection. Ainsi, toutes les données reçues depuis les capteurs ne sont 10 pas pertinente pour la surveillance de la personne P. Le procédé de quantification selon l'invention permet de sélectionner les données pertinentes parmi tous les résultats de détection reçus. Pour ce faire, le système de surveillance SYS dispose des moyens pour détecter des visites, et éventuellement des 15 moyens pour recevoir des informations concernant les absences de la personne à surveiller, ce qui permet à l'unité centrale d'effectuer d'abord une évaluation de la pertinence des données envoyées par les capteurs. En cas d'obtention d'informations sur une période de présence d'une deuxième 20 personne dans l'environnement délimité ENV, ou sur une période d'absence programmée de la personne surveillée, par exemple pour des vacances ou pour une hospitalisation, les données issues des capteurs Cj sont considérées comme non pertinentes pendant ces périodes et l'étape d'apprentissage E000 est suspendue pendant la durée de cette présence. Les modalités d'obtention de ces informations 25 peuvent varier selon les techniques d'apprentissage et de surveillance utilisées. Ainsi, selon un premier mode de réalisation, à chaque capteur Cj disposé dans l'environnement ENV est associée une liste d'exclusion LEj, composée d'identifiants de capteurs Ci, Ck, disposés dans ledit environnement délimité ENV, de sorte que des 30 résultats de détection simultanés ou quasi-simultanés issus d'un capteur Cj et d'un capteur Ci, Ck appartenant à sa liste d'exclusion associée LEj indiquent la présence de la deuxième personne P2. 11 Selon des variantes de réalisation, les listes d'exclusion LEj associées respectivement aux capteurs Cj peuvent être prédéfinies, par exemple lors de l'installation des capteurs par rapport aux pièces ou les capteurs sont installés, ou par rapport à des emplacements particuliers dans une même pièce. Dans cette variante, les capteurs 5 installés dans d'autres pièces qu'un capteur donné Cj, feront partie de la liste d'exclusion associée à ce capteur Cj. De même, des capteurs Ci, Ck, installés dans la même pièce que le capteur Cj, mais à une distance suffisamment grande pour qu'une seule personne ne puisse pas générer simultanément ou quasi-simultanément des résultats de détection de présence envoyés par le capteur Cj et par les capteurs 10 Ci, Ck . Bien entendu, la distance dépend de types de capteurs et des rayons de détection respectifs, spécifications qui sont connues lors de l'installation du système. Dans une autre variante, la liste est instanciée dynamiquement, par exemple par l'étude d'une matrice de simultanéité, et en partant de l'hypothèse que la personne est 15 majoritairement seule dans l'environnement ENV et en sachant que des détections simultanées peuvent être envoyées par les capteurs pour une personne seule dans un logement. Dans un autre mode de réalisation, utilisant des scénarios préprogrammés, les 20 périodes de visites des aides à domicile, ainsi que des sorties de la personne surveillée, peuvent être saisies manuellement lors de la mise en service du système, ou lors des opérations de mise à jour du système. Les résultats de détection envoyés par les capteurs Cj pendant les périodes ainsi renseignées seront exclus des résultats de détection pris en compte pour l'apprentissage du mode de vie de la personne P, 25 respectivement pour la surveillance de cette personne. Ces indications de calendrier de présence peuvent permettre aussi d'affiner le profil de simultanéité ou quasi simultanéité des résultats de détection pour la constitution des listes d'exclusion LEj, par exemple dans une forme d'apprentissage supervisée des visites. 30 Dans un mode de réalisation préféré de l'invention, les entrées, respectivement les sorties de personnes dans l'environnement peuvent être identifiées par des séquences spécifiques des résultats de détection envoyés par des capteurs spécialement placés à cet effet, par exemple des capteurs de mouvement à proximité des portes d'entrée dans l'environnement ENV, ou des accéléromètres placés sur ces portes. D'autres 12 moyens de détection peuvent être utilisés, par exemple des identifiants liés à des équipements de télécommunications des visiteurs, tel que des smartphones, des badges d'accès ou des boutons à actionner lors des entrées/sorties. 5 Quel que soit le mode de détection de présence d'une deuxième personne dans l'environnement ENV, durant l'exécution de l'étape d'apprentissage E000, en particulier l'acquisition des résultats de détection r1, r2, ..rk, depuis les capteurs si le procédé met en oeuvre une étape d'apprentissage basée sur ces résultats, l'exécution en cours est suspendue pendant la durée de cette présence. 10 Une fois l'étape d'apprentissage E000 accomplie, le système de surveillance passe en mode de fonctionnement cc surveillance » proprement dite. Pour ce faire, l'unité centrale UC du système de surveillance SYS exécute une étape de surveillance E300. 15 Pour chaque modèle de comportement « j » de la personne surveillée P, l'unité centrale UC a appris lors de l'étape E000 la séquence personnalisée SEQ_Pj associée au modèle de comportement de cette personne P. Si la séquence SEQ_Pj est obtenue selon des méthodes statistiques, une distribution statistique et une variance des valeurs sont aussi déterminées pour analyser le comportement de la personne 2 0 surveillée P. L'unité centrale UC cherche ensuite à évaluer si la séquence personnalisée SEQ_Pj attendue a effectivement été reçue depuis les capteurs Cj, en tenant compte, le cas échéant, des données statistiques susmentionnées. 25 Dans un mode de réalisation préféré, l'étape de surveillance E300 comprend d'abord une sous-étape d'acquisition E310 de seconds résultats de détection R1, R2, Rk reçus depuis lesdits capteurs Cj, et ensuite une sous-étape de recherche E320 de ladite séquence personnalisée SEQ_Pj parmi les seconds résultats de détection R1, R2, Rk. 3 0 De manière similaire au fonctionnement en mode cc apprentissage », dans ce système de surveillance disposant des moyens pour détecter des visites, ou des moyens pour recevoir des informations concernant les absences de la personne à surveiller, l'unité centrale UC effectue d'abord une évaluation de la pertinence des résultats de détection R1, R2, Rk. 13 Si ces résultats sont jugés non pertinents, car non représentatifs du comportement de la personne en cas de visites, ou en cas d'absence programmée, l'étape de surveillance E300 est interrompue. Dans le cas contraire, si ladite séquence 5 personnalisée SEQ_Pj n'est pas trouvée pendant un intervalle de temps prédéterminé T_p, le procédé de quantification comprend ensuite une étape de notification E400 d'anomalie à un utilisateur, par des moyens connus, comme des messages électroniques. 10 Si une visite est détectée, les résultats de détection ne seront donc pas pris en compte pour l'apprentissage des modèles de comportements de la personne seule, ou pour la surveillance correspondant à ces modèles de comportement. En revanche, une détection de visite reçue est un indicateur précieux de l'activité de la personne surveillée, qui sera quantifiée selon un autre critère, celui du lien social. 15 Pour évaluer le lien social, l'unité centrale UC peut effectuer également une quantification des sorties de la personne de son logement. Une sortie peut être modélisée par exemple par une séquence de détections d'ouverture /fermeture de porte, corrélée avec une absence de détection de présence dans l'environnement 20 délimité ENV. Une sortie détectée un jour, qui ne se reproduit pas, ne sera pas considérée comme une anomalie. Par contre si la personne sort de moins en moins, cela peut montrer une baisse du lien social. Des données complémentaires peuvent être prises en compte pour l'évaluation des variations dans la fréquence des visites et/ou des sorties, par exemple le jour de la 25 semaine, le calendrier des jours fériés, la météorologie (pluie, canicule), etc. Ces données peuvent être reçues par l'unité centrale UC depuis le réseau de télécommunications étendu, selon des modalités connues. Les variations dans la fréquence des visites et/ou des sorties peuvent ainsi être 30 surveillées par l'unité centrale UC, et en cas d'identification d'une tendance à la baisse, une anomalie à titre préventif peut être notifiée à un surveillant de la personne P. 14 Plus généralement, le procédé selon l'invention permet de détecter non seulement des événements, par exemple en comparant des valeurs attendues avec des valeurs mesurées, mais aussi des tendances dans l'évolution des valeurs mesurées, assurant ainsi un caractère prédictif au système de surveillance. 5 Un mode de réalisation particulier du procédé de quantification sera maintenant décrit en référence à la figure 5. Ce mode particulier de réalisation permet de bénéficier des modèles de comportement étudiés préalablement. Des tels modèles de comportement sont définis par exemple pour la prise d'un repas, le lever, l'utilisation de la salle de 10 bain, le ménage, etc. Chacun des comportements comprend une suite de mouvements de la personne au sein du logement, et/ou une suite d'actions exercées sur les équipements électroménagers, et/ou des ouvertures/fermetures de portes, qui sont détectables par 15 les capteurs Cj. Les résultats des détections, l'ordre des détections, et des informations de temps pour certains résultats horodatés, sont analysés pour identifier un comportement. Un modèle de comportement, susceptible d'être identifié et quantifié par le système 20 de surveillance, est modélisé par une séquence de résultats, dans un certain ordre, les résultats étant envoyés par certains capteurs, pendant une certaine durée. Un modèle de comportement représente un cas général, et une séquence SEQj de résultats susceptibles d'être détectés par un ou plusieurs capteurs Cj, associée à ce 25 modèle de comportement général, est une séquence SEQj dite générique. La définition des séquences génériques est effectuée préalablement à la mise en oeuvre de l'invention. Cette définition peut être, par exemple, le résultat des études comportementales, effectuées par des universités ou laboratoires spécialisés. Un 30 avantage de la solution proposée par la présente invention est justement de permettre de bénéficier de ces études à contribution humaine conséquente, dans un système de surveillance automatisé. 15 Chaque séquence générique SEQj est définie en fonction de un ou plusieurs paramètres mj, nj. Des valeurs particulières, vmj_p, vnj_p attribuées aux paramètres mj, nj, permettent d'obtenir une instanciation particulière SEQ_Pj de la séquence générique SEQj. Cette instanciation particulière SEQ_Pj est ainsi représentative d'une 5 instanciation particulière du modèle de comportement, pour une personne surveillée P donnée. Dans la suite de ce document une telle séquence est désignée comme « séquence personnalisée » SEQ_Pj. Les valeurs particulières vmj_p, vnj_p permettent, lorsqu'elles sont attribuées aux paramètres mj, nj, d'obtenir la séquence personnalisée SEQ_Pj, à partir de la séquence générique SEQj. Ces paramètres sont 10 désignés dans la suite de ce document comme « paramètres personnalisés » mj_p, nj_p. Par exemple, le lever d'une personne peut être modélisé par une suite de détections de présence dans une ou plusieurs pièces de l'environnement ENV, pendant une 15 certaine durée. Un repas est modélisé par une détection de présence dans la cuisine, suivie d'un certain nombre de détections d'utilisation d'appareils électroménagers, signalées par des dispositifs de mesure de la consommation électrique disposés sur des prises de 20 courant électrique alimentant un premier groupe d'appareils électroménagers prédéterminés, et/ou des accéléromètres disposés sur les portes d'un deuxième groupe d'appareils électroménagers prédéterminés etc. Si on considère le lever modélisé par une suite de détections de présence dans une ou plusieurs pièces de l'environnement ENV, pendant une certaine durée, la séquence 25 générique SEQj peut être caractérisée par deux paramètres : un premier paramètre mj, lié au nombre de détections de présence, et un deuxième paramètre nj, lié à la durée pendant laquelle les résultats de détection de présence sont considérés comme significatifs. Dans un mode de réalisation de l'invention, la durée peut être mesurée en comptant 30 un nombre d'intervalles de temps de durée prédéfinie, par exemple de dix minutes. Dans cet exemple le premier paramètre mj est le nombre minimum de détections de présence pendant chaque intervalle de temps, et le deuxième paramètre nj est le nombre d'intervalles successifs de durée prédéfinie pendant lesquels ces résultats de détections sont attendus. 16 Pour une première personne P1, le lever se manifeste par un minimum de deux détections de présence par intervalle de dix minutes, pendant au moins un intervalle; pour une deuxième personne P2, par un minimum de trois détections de présence par intervalle de dix minutes, pendant au moins deux intervalles successifs. 5 Ainsi, pour la première personne P1, la séquence générique SEQj peut être instanciée de sorte à obtenir une séquence personnalisée SEQ_P1 représentant le comportement de cette personne P1 si le premier paramètre mj prend la valeur vmj_1 égale à 2, et le deuxième paramètre nj prend la valeur vnj_1 égale à 1 ; pour la 10 deuxième personne P2, la séquence générique SEQj peut être instanciée de sorte à obtenir une séquence personnalisée SEQ_P2 représentant le comportement de cette personne P2 si le premier paramètre mj prend la valeur vmj_2 égale à 3, et le deuxième paramètre nj prend la valeur vnj_2 égale à 2. Les paramètres personnalisés mj_p, nj_p prennent respectivement les valeurs (2, 1) pour la première personne P1 et (3, 15 2) pour la deuxième personne P2. L'ordre des paramètres est important, donc les valeurs des paramètres personnalisés mj_p, nj_p constituent des vecteurs de dimension 2 dans cet exemple. Une troisième dimension peut être ajoutée, par exemple en introduisant un troisième paramètre 20 représentatif du moment de la journée où la séquence attendue est effectivement détectée, ou la saisonnalité de cette séquence. Plus généralement, N paramètres peuvent être groupés pour constituer des vecteurs de paramètres à N dimensions. Les valeurs effectives des paramètres personnalisés mj_p, nj_p permettent d'adapter 25 la séquence générique SEQj à chaque personne surveillée P, évoluant dans l'environnement ENV, autrement dit de personnaliser la séquence générique SEQj à la personne P et à l'environnement ENV. Un mode de réalisation du procédé de quantification sera maintenant décrit en 30 référence à la figure 5. L'exemple décrit illustre l'apprentissage et la surveillance d'un seul modèle de comportement de la personne surveillée, mais bien entendu, une instance différente du procédé selon l'invention peut être exécutée pour chaque mode de comportement et chaque séquence générique associée SEQi de résultats 17 susceptibles d'être détectés par le ou les capteurs installés dans l'environnement délimité ENV. Le système de surveillance SYS fonctionne, après son installation, en mode 5 apprentissage. L'unité centrale UC obtient d'abord, lors d'une étape d'obtention E100, la séquence générique SEQj représentative du mode de comportement considéré. Cette séquence SEQj est définie préalablement, et stockée préalablement soit par la même unité centrale UC, soit par une entité distincte, par exemple un serveur dédié à l'application SERV. Selon les cas, l'étape d'obtention E100 peut prendre des formes 10 différentes, par exemple une étape de lecture en mémoire de l'unité centrale UC, une étape de réception d'un ou plusieurs messages depuis le serveur SERV via un réseau de télécommunications, une étape de saisie par un opérateur, etc. Quelle que soit la forme de cette étape d'obtention E100, suite à son exécution par 15 l'unité centrale UC, cette dernière est en possession de la séquence générique SEQj, des paramètres mj, nj la définissant, y compris leur type, ainsi que le ou les capteurs Cj susceptibles de remonter des résultats de détection pertinents pour le mode de comportement considéré, et donc pour la séquence générique SEQj associée. 20 Ensuite, l'unité centrale exécute une étape de détermination E200 d'une ou plusieurs valeur(s) personnalisée(s) vmj_p, vnj_p, du ou des paramètre(s) mj, nj définissant la séquence générique SEQj pour la personne P évoluant dans l'environnement délimité ENV. Ce(s) paramètre(s) sont désigné(s) comme paramètre(s) personnalisé(s) mj_p, nj_p lorsqu'il(s) prend/prennent la/les valeur(s) personnalisée(s) vmj_p, vnj_p. 25 Pour ce faire, l'unité centrale UC reçoit au fur et à mesure de l'exécution de l'étape de détermination E200 du procédé de quantification, des premiers résultats de détection r1, r2, ..rk, issus des capteurs Cj installés dans l'environnement ENV. 30 Ces premiers résultats r1, r2, ..rk, sont utilisés par le système de surveillance fonctionnant encore en mode « apprentissage ». Dans ce mode de réalisation de l'invention, l'exploitation des premiers résultats ri, r2, ..rk, est faite suivant des méthodes statistiques. 18 Les résultats r1, r2, ..rk sont obtenus par une sélection de résultats pertinents parmi tous les résultats reçus, grâce à l'aptitude de l'unité centrale UC de détecter la présence d'une deuxième personne au sein du logement, et éventuellement de recevoir des informations sur l'absence de la personne P de l'environnement ENV. Au 5 sens de l'invention, un résultat pertinent est celui qui représente le comportement d'une personne évoluant seule dans l'environnement délimité ENV, en excluant les visites. La mise en oeuvre du procédé de quantification est particulièrement avantageuse si 10 les valeurs personnalisées des paramètres et la séquence personnalisée SEQ_Pj sont déterminées par des méthodes statistiques ou de machine learning. En effet, les résultats de détection étant sélectionnés selon leur pertinence, grâce à la détection des visites, la modélisation du comportement de la personne surveillée est plus précise. 15 L'unité centrale UC accumule d'abord un certain nombre de premiers résultats r1, r2, ..rk, pertinents, pendant une période prédéfinie ou jusqu'à obtention d'un nombre suffisamment grand de résultats pour pouvoir appliquer des méthodes statistiques, et effectue ensuite des essais successifs, attribuant aux paramètres mj, nj, plusieurs sets 2 0 de valeurs particulières, (vmj_1, vnj_1), (vmj_2, vnj_2), (vmj_k, vnj_k), (vmj_p, vnj_p), ...(vmj_q, vnj_q), etc. Chaque set de valeurs particulières, (vmj_k, vnj_k) est appliqué selon la définition de la séquence générique SEQ j, et une vraisemblance maximum est recherchée parmi 25 les représentations obtenues. Les figures 6a à 6d illustrent des représentations obtenues pour l'exemple de modélisation du lever des deux personnes P1, P2, dans deux environnements respectifs ENVI, ENV2, le premier paramètre mj1, mj2, étant le nombre minimum de 3 0 détections de présence pendant chaque intervalle de temps, et le deuxième paramètre nj1, nj2, étant le nombre d'intervalles successifs de durée prédéfinie pendant lesquels ces résultats de détections sont attendus. Les courbes des figures 6a et 6c représentent l'interprétation des premiers résultats ri, r2, ...rk, dans l'hypothèse que les paramètres (mj1, nj1 ), respectivement (mj2, nj2) prennent les valeurs 19 personnalisées de 1 à 6 pour le paramètre mj1, respectivement mj2 et de 1 à 4 pour le paramètre nj1, respectivement nj2, pour une période d'apprentissage donnée. Les représentations répondant au critère de maximum de vraisemblance sont celles 5 correspondant aux valeurs (2,1) pour la figure 6a, respectivement aux valeurs (3,2) pour la figure 6c. Ainsi, ces valeurs seront attribuées aux paramètres (mj1, nj1), respectivement (mj2, nj2), pour obtenir les paramètres personnalisés mj_pl , nj_p1 et mj_p2, nj_p2, caractérisant les séquences personnalisées associées au lever des personnes P1, P2, évoluant dans les deux environnements considérés ENVI, ENV2. 10 Grâce aux paramètres personnalisés (mj_p1, nj_p1), (mj_p2, nj_p2) ainsi déterminés, sont alors définies, à partir de la séquence générique SEQj, les séquences personnalisées SEQ_Pj1, SEQ_Pj2 modélisant le lever de la première personne P1, respectivement de la deuxième personne P2. 15 Dans cet exemple, la séquence SEQ_Pj1 est ainsi définie comme un minimum de deux détections de présence par intervalle de dix minutes, pendant au moins un intervalle; et la séquence SEQ_Pj2, comme un minimum de trois détections de présence par intervalle de dix minutes, pendant au moins deux intervalles successifs. 20 Les séquences personnalisées SEQ_Pj1, SEQ_Pj2 sont recherchées parmi les premiers résultats r1, r2, ...rk. Une séquence SEQ_Pj1, SEQ_Pj2 trouvée, signifie que la personne surveillée P1, P2 s'est effectivement levée. Les levers des personnes P1, P2 peuvent être horodatées. Les figures 6b et 6d représentent une détermination des 25 heures de lever des personnes H , P2, évoluant dans les environnements ENVI, ENV2, sur 31 jours, grâce à l'utilisation des paramètres personnalisés (mj_pl , nj_p1), (mj_p2, nj_p2) et des séquences personnalisées SEQ_Pj1, SEQ_Pj2. D'autres techniques qui analysent des ensembles de données et donnent des 30 prédictions de distribution statistique peuvent être utilisées, par exemple des algorithmes d'apprentissage automatisé, tels que décrits par exemple dans : - Ryszard S. Michalski: The Vision and Evolution of Machine Learning; - Machine Learning - An Artificial Intelligence Approach - Editors: Michalski, R.S., Carbonell, J.G., Mitchell, T.M. (Eds.); 20 - Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman, The Elements of statistical learning, Springer 2009; et - Larry, Wasserman, Ail of Statistics. A Concise Course in Statistical Inference, Springer 2004. 5 Une fois trouvée la séquence SEQ_Pj présentant le maximum de vraisemblance une recherche est effectuée parmi les sets de valeurs particulières, (vmj_«I , vnj_«I ),( vmj_2, vnj_2), (vmj_k, vnj_k), (vmj_p, vnj_p), ...(vmj_q, vnj_q), pour identifier le set 10 appliqué pour obtenir cette séquence SEQ_Pj. Les valeurs (vmj_p, vnj_p) constituant ce set sont désignées comme « valeurs personnalisées ». Les paramètres mj, nj, prenant respectivement les valeurs personnalisées vmj_p, vnj_p, sont désignés comme « paramètres personnalisés » mj_p, nj_p, et la séquence SEQ_Pj obtenue selon la définition de la séquence générique SEQj, lorsqu'elle est définie par 15 les paramètres personnalisés mj_p, nj_p, est désignée comme « séquence personnalisée Dans ce mode de réalisation, les paramètres personnalisés mj_p, nj_p, et la séquence SEQ_Pj sont déterminés selon la méthode dite du maximum de vraisemblance, 20 méthode statistique connue dans l'état de la technique. D'autres méthodes statistiques peuvent également être appliquées, par exemple la méthode dite de régression. C'est une analyse statistique qui décrit les variations d'une variable endogène associée aux variations de plusieurs variables exogènes. Par 25 exemple, une analyse de régression peut révéler une relation positive entre certains jours de la semaine et les variables correspondant à l'activité comme le ménage ou le lien social (visite d'une aide à domicile). Ainsi, la séquence générique SEQj peut trouver plusieurs instanciations SEP_Pjl , SEQ_Pj2, ...SEQ_Pj7 différentes, selon les jours de la semaine. Le mode apprentissage du système de surveillance assure la 30 détermination des toutes ces instanciations, ainsi que du paramètre supplémentaire qui contribue à leur différenciation. Pour certains modèles de comportement, le procédé de quantification peut comprendre en outre une sous-étape d'identification d'une plage horaire pendant 21 laquelle la séquence personnalisée SEQ_Pj est retrouvée parmi les premiers résultats de détection ri, r2, rk, avec un nombre d'occurrences supérieur à un premier seuil prédéfini, dite plage horaire personnalisée T_Pj. Cette plage horaire peut être déterminée selon des méthodes statistiques connues, par exemple par la méthode 5 dite « des quantiles » ; dans ce cas, le seuil est défini en fonction des valeurs de quantiles choisies. L'identification de la plage horaire personnalisée est particulièrement utile pour l'évaluation des dégradations lentes, pendant le fonctionnement du système en mode 10 « surveillance », comme sera expliqué par la suite. L'étape de détermination E200 de la séquence personnalisée SEQ_Pj est exécutée en appliquant de manière itérative une méthode statistique, en fonction des premiers résultats de détection ri, r2, ..rk , reçus par l'unité centrale UC depuis le ou les 15 capteurs Cj. Selon les modes de réalisation, la durée de cette étape peut avoir une durée maximale prédéfinie, par exemple trois mois, mais une durée effective variable, car durant les visites l'exécution de cette étape est suspendue, comme expliquée précédemment. 2 0 L'étape de détermination peut, dans un autre mode de réalisation, être exécutée tant qu'une condition prédéterminée portant sur la séquence personnalisée (SEQ_Pj) n'est pas remplie. Ce dernier cas présente l'avantage d'optimiser la durée d'apprentissage. L'unité centrale UC évalue la convergence des résultats, la durée de la période d'apprentissage pouvant fortement varier d'une personne à l'autre ou d'un modèle de 25 comportement à un autre. Dans le cas particulier où une plage horaire personnalisée T_Pj a été déterminée pendant l'étape d'identification E250, l'intervalle de temps prédéterminé Tp, pendant que la séquence personnalisée SEQ_Pj est recherchée, est égal à cette plage horaire 30 personnalisée T_Pj. Si la séquence personnalisée SEQ_Pj n'est pas retrouvée pendant la plage horaire personnalisée T_Pj, ce qui signifie par exemple que la personne ne s'est pas levée selon ses habitudes, l'unité centrale UC génère un message d'alarme pour notifier 22 l'anomalie détectée. Le système de surveillance fonctionne en mode réactif, dans ce cas. Un comportement sera considéré comme normal si la séquence personnalisée 5 SEQ_Pj est effectivement trouvée parmi les résultats de détection reçus pendant la plage horaire personnalisée T_Pj. Il n'y aura donc pas de notification d'anomalie à envoyer à titre de réaction à un événement. Le moment précis de détection de la séquence personnalisée SEQ_Pj dans cette 10 plage horaire personnalisée T_Pj peut être évalué sur plusieurs jours, semaines ou mois. Si une dérive de ce moment de détection à l'intérieur de la plage horaire personnalisée T_Pj est constatée, par exemple un lever qui a lieu de plus en plus tard, l'unité centrale UC peut déduire une dégradation lente de l'état général de la personne surveillée, et notifier à titre préventif un surveillant de la personne P. Dans ces cas, le 15 système de surveillance fonctionne en mode prédictif, et envoie un message de prévention MP. Plus généralement, si plusieurs séquences de résultats de détection reçus depuis lesdits capteurs (Cj) indiquent une variation lente de la séquence personnalisée 20 (SEQ_Pj) dite variation de deuxième type, le système de surveillance fonctionne en mode prédictif, et envoie un message de prévention MP. De telles variations lentes peuvent être déduites par exemple si la durée et/ou la fréquence des visites reçues et/ou des sorties de la personne P diminue d'une semaine à l'autre, ou d'un mois à un autre. Une autre dégradation lente peut être déduite à partir de la diminution ou 25 l'augmentation du nombre de repas, la segmentation du repos nocturne, d'une modification de la répartition de l'activité dans le logement, etc. Il est à noter que dans ce fonctionnement en mode prédictif, les séquences personnalisées correspondant au comportement surveillé sont retrouvées, donc il n'y 30 a pas un caractère d'urgence, pour réagir à un événement détecté. On considère une première personne, qui reçoit deux visites par semaine de façon régulière, et une deuxième personne, qui reçoit durant une première période des visites quotidiennes, et ensuite un nombre de visites diminuant. Le procédé de quantification d'activité peut envoyer un message de prévention MP, si le nombre de visites reçues par la deuxième 23 personne atteint un certain seuil, prédéfini, par exemple trois visites par semaine, ou déterminé par apprentissage de la régularité de la visite de la personne surveillée. Ainsi, pour la première personne considérée, un message de prévention MP n'est pas envoyé, car le nombre de visites reçues par cette première personne, bien que plus 5 bas que celui de la deuxième personne considérée, est quasi-constant. En revanche, un message de prévention MP sera envoyé à un surveillant de la deuxième personne, pour signifier une dégradation lente du comportement de cette personne. Le procédé selon l'invention permet ainsi de détecter deux types d'anomalies, un 10 premier type à caractère d'événement nécessitant une intervention immédiate, et un deuxième type d'anomalie, indiquant une dégradation lente dans le comportement de la personne. Le procédé de quantification selon l'invention fournit ainsi une solution complète de surveillance, contrairement aux procédés classiques. 15 Dans les exemples décrits précédemment, l'étape de surveillance E300 est exécutée en comparant les seconds résultats effectivement reçus R1, R2, ...Rk, pendant la sous-étape d'acquisition E310, avec la séquence personnalisée de résultats SEQ_Pj. Les paramètres personnalisés mj_p, nj_p définissant cette séquence personnalisée ont été déterminés pendant l'étape de détermination E200, sur la base des premiers 2 0 résultats de détection r1, r2, ..rk. Si une évolution se produit dans le comportement de la personne surveillée P, ces paramètres peuvent devenir obsolètes, et donc le système de surveillance peut perdre en précision et efficacité. Pour résoudre ce problème, le procédé de quantification comprend, dans des modes 25 de réalisation particuliers représentés en figures 7 et 8, une première étape de vérification E600 des paramètres personnalisés mj_p, nj_p. En cas de variation des paramètres, supérieure à un deuxième seuil prédéfini, le procédé de quantification comprend en outre une première étape d'actualisation E700 30 des paramètres personnalisés mj_p, nj_p et de la séquence personnalisée SEQ_Pj. Si le procédé de quantification utilise une plage horaire personnalisée T_Pj, comme illustré en figure 8, cette dernière est également vérifiée, lors d'une deuxième étape de vérification E610 et, en cas de variation de la plage horaire personnalisée 24 T_Pj supérieure à un troisième seuil prédéfini, le procédé comprend en outre une deuxième étape d'actualisation E710 de la plage horaire personnalisée T_Pj. Dans un mode préféré de réalisation, la première et/ou la deuxième étape 5 d'actualisation 700, 710 sont exécutées en fonction d'un nombre prédéfini de résultats de détection parmi les seconds résultats de détection R1, R2, Rk les plus récents. Autrement dit, le procédé applique à nouveau les méthodes statistiques pour « réapprendre » le mode de vie de la personne, en fonction des derniers résultats de détection. Cette méthode assure une actualisation quasi-continue des paramètres, 10 basée sur une « fenêtre » glissante d'apprentissage. Le système disposant des moyens de détection des visites, la première et/ou la deuxième étape d'actualisation 700, 710 sont interrompues pendant ces visites, de manière similaire à la suspension de l'étape d'apprentissage E000, et de la sous-étape 15 d'acquisition E310, comme illustré en figure 9. Dans un mode de réalisation préféré, dans lequel l'unité centrale UC dispose des moyens pour recevoir des informations relatives à une hospitalisation de la personne, le procédé de quantification peut détecter une variation importante du mode de vie de 20 cette personne à son retour. Dans ce cas, la notification d'anomalie ne sera pas envoyée, et les paramètres personnalisés ne seront pas actualisés suite à la détection de variation importante. En revanche, le système va surveiller l'écart du comportement détecté avec l'ancien mode de comportement, et seulement si l'écart constaté reste présent pendant plus d'une durée prédéfinie, par exemple une durée de 25 convalescence estimée préalablement, l'unité centrale UC va déclencher l'exécution des étapes d'actualisation E700, E710. De cette manière, l'exécution de ces étapes d'actualisation est évitée si l'évolution du comportement détecté indique un retour vers le mode de comportement initialement modélisé par la séquence personnalisée SEQ_Pj. Le fonctionnement du système se trouve ainsi optimisé. 30 Comme déjà mentionné, le procédé de quantification exécute une étape E400 de notification d'anomalie à un utilisateur, si la séquence personnalisée SEQ_Pj attendue n'est pas effectivement reçue pendant l'étape de surveillance E300. 25 Les séquences de résultats peuvent être complexes, en fonction du comportement modélisé, et les transmettre en tant que telles à un utilisateur, qui n'est pas un spécialiste du domaine de la surveillance à domicile, peut poser des problèmes de compréhension. Pour éviter cette complexité, le procédé de quantification peut utiliser 5 un indicateur INDj associé à la séquence personnalisée SEQ_Pj, et par conséquent au modèle de comportement associé. L'indicateur INDj peut prendre une première valeur prédéterminée V1 si la séquence personnalisée SEQ_Pj est reconnue dans les seconds résultats de détection R1, R2, Rk reçus depuis les capteurs Cj. 10 Dans ces modes de réalisation, l'étape de surveillance E300 comprend en outre une sous-étape d'attribution E330 audit indicateur INDj d'une valeur effective Vej, en fonction du résultat de la sous-étape de recherche E320 ; et - une étape de transmission E500 à un utilisateur de la valeur effective Vej dudit indicateur. 15 Par exemple, dans le cas de la surveillance du lever de la personne, un premier indicateur « LEVER » peut être mis en place, et la valeur V1, par exemple « VRAI » logique, sera attribuée à l'indicateur « LEVER » si la séquence personnalisée SEQJ correspondante a été détectée pendant la plage horaire prévue. De cette manière, 20 l'interface utilisateur se trouve simplifiée, assurant une meilleure expérience de l'utilisateur du système de surveillance. En référence aux figures 6b et 6d, décrites précédemment, lorsque la séquence personnalisée SEQ_Pj1, SEQ_Pj2 représentative du lever de la personne a été 25 identifiée parmi les résultats de détection comme expliqué précédemment, l'unité centrale UC peut effectuer une détection horodatée de la séquence personnalisée SEQ_Pj, et une attribution horodatée de la valeur « VRAI » à l'Indicateur « LEVER ». Selon les modes de comportement modélisés, valeur effective Vej peut prendre la 30 valeur V1, indiquant ainsi que le comportement de la personne surveillée ne présente pas d'anomalie, ou toute autre valeur en cas d'anomalie, selon le cas d'anomalie identifiée. Ce mode de réalisation présente aussi l'avantage REVENDICATIONS1. Procédé de quantification d'une activité d'une personne (P) évoluant dans un environnement délimité (ENV), dans lequel sont disposés plusieurs capteurs (Ci) reliés à une unité centrale (UC) d'un système de surveillance (SYS), l'unité centrale (UC) étant apte à détecter une présence d'une deuxième personne (P2) au sein dudit environnement délimité (ENV), le procédé étant exécuté par l'unité centrale (UC), et comprenant ; - une étape d'apprentissage (E000) d'une séquence personnalisée (SEQ__Pj) de résultats de détection susceptibles d'être reçus depuis lesdits capteurs (Cj), ladite séquence personnalisée (SEQ__Pj) caractérisant l'activité de la personne (P) évoluant dans l'environnement délimité (ENV) ; - une étape de surveillance (E300) comprenant 15 > une sous-étape d'acquisition (E310) de seconds résultats de détection (R1, R2, Rk) reçus depuis lesdits capteurs (CD, o une sous-étape de recherche (E320) de ladite séquence personnalisée (SEQ__Pj) parmi lesdits seconds résultats de détection (R1, R2, Rk) ; et, si ladite séquence personnalisée (SEO Pj) n'est pas trouvée pendant un intervalle 2 0 de temps prédéterminé (Tep), - une étape de notification (E400) d'anomalie à un utilisateur ; caractérisé en ce que lorsque l'unité centrale (UC) détecte la présence de la deuxième personne (P2) au sein dudit environnement délimité (ENV) durant l'exécution de l'étape d'apprentissage (E000) ou de la sous-étape d'acquisition (E310), l'exécution 25 de l'étape en cours (E000, E310) est suspendue pendant la durée de cette présence. 2. Procédé de quantification selon la revendication précédente, comprenant en outre : - une étape de vérification (E600) de la séquence personnalisée (SEQ__Pj) el, en cas de variation supérieure à un seuil prédéfini, - une étape d'actualisation (E700) de la séquence personnalisée (SEQ__Pj), caractérisé en ce que lorsque l'unité centrale (LJC) détecte la présence de la deuxième personne (P2) au sein dudit environnement délimité (ENV) durant l'exécution de l'étape d'actualisation (E700), cette exécution est suspendue pendant la durée de cette présence. 3. Procédé de quantification selon une des revendications précédentes, caractérisé en ce que à chaque capteur (Cj) est associée une liste d'exclusion (LEj), composée d'identifiants de capteurs (Ci, Ck) disposés dans ledit environnement délimité (ENV) de sorte que des résultats de détection simultanés ou quasi-simultanés issus d'un capteur (Cj) et d'un capteur appartenant à sa liste d'exclusion associée (L.Ej) 10 indiquent la présence de la deuxième personne (P2). 4. Procédé de quantification selon une des revendications précédentes, caractérisé en ce que : - un indicateur (INDj) est associé à ladite séquence personnalisée (SEOPj), ledit 15 indicateur (INDj) pouvant prendre une première valeur prédéterminée (V1) si ladite séquence personnalisée (SEO Pi) est reconnue dans les seconds résultats de détection (R1, R2, Rk) reçus depuis lesdits capteurs (Cj) ; en ce que O l'étape de surveillance (E300) comprend en outre une sous-étape d'attribution 20 (E330) audit indicateur (INDj) d'une valeur effective (Vej), en fonction du résultat de la sous-étape de recherche (E320) ; et en ce que : - le procédé de quantification comprend en outre une étape de transmission (E500) à un utilisateur de la valeur effective (Vej) dudit indicateur, 25 5. Procédé de quantification selon une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape d'apprentissage (F000) comprend : O une étape d'obtention (E100) d'une séquence générique (SEO» de résultats susceptibles d'être détectés par lesdits capteurs (Cf), ladite séquence générique (SEQD étant définie par au moins un paramètre (mj, nj) ; - une étape de détermination (E200), en fonction de premiers résultats de détection (ri, r2, rk) reçus depuis lesdits capteurs (Cj) d'une valeur personnalisée (vmjep, vnjep), dudit au moins un paramètre (mj, nj) définissant C) ladite séquence générique (SEQj) pour la personne (P) évoluant dans l'environnement délimité (ENV), ledit au moins un paramètre (mj, ni) étant désigné comme paramètre personnalisé (mj_ep, njep) lorsqu'il prend la valeur personnalisée (vmjep, vnjep); ladite séquence personnalisée (SEQ_Pj) étant ç issue de ladite séquence générique (SEQj), lorsqu'elle est définie par ledit au moins un paramètre personnalisé (niera, njep). 6. Procédé de quantification selon la revendication précédente, caractérisé en ce que 1. 0 - l'étape de détermination (6200) comprend en outre une sous-étape d'identification (E250) d'une plage horaire pendant laquelle la séquence personnalisée (SECLPj) est retrouvée parmi les premiers résultats de détection (ri, r2, rk); avec un nombre d'occurrences supérieur à un premier seuil prédéfini (Pi ), dite plage horaire personnalisée (T_Pj), 15 et en ce que : - l'intervalle de temps prédéterminé (Tep) est égal à la plage horaire personnalisée (T Pi). 7. Procédé selon une des revendications précédentes, dans lequel la 20 première étape d'apprentissage (E000) est exécutée tant qu'une condition prédéterminée portant sur la séquence personnalisée (SEQPj) n'est pas remplie. 8. Procédé selon une des revendications précédentes, dans lequel la pluralité de capteurs (Ci) comprend : 25 - des capteurs de présence ; - des capteurs de mouvement ; - des accéléromètres disposés sur les portes. - des dispositifs de mesure de la consommation électrique disposés sur des prises de courant électrique alimentant un premier groupe d'appareils 3 0 électroménagers prédéterminés ; - des accéléromètres disposés sur les portes d'un deuxième groupe d'appareils électroménagers prédéterminés. 29 9. Procédé selon une des revendications précédentes, dans lequel l'étape de notification (E400) d'anomalie comprend : - l'envoi d'un message d'alerte (MA) si au moins une séquence de résultats de détection (SEQ_A) reçus depuis lesdits capteurs (Cj) indique une variation de la séquence personnalisée (SEQ_Pj) d'un premier type prédétini; - l'envoi d'un message de prévention (MP) si une pluralité de séquences de résultats de détection (SEO__D-1; SEQ_D2, SEO D rn) reçus depuis lesdits capteurs (Cj) indiquent une variation de la séquence personnalisée (SEQ_Pj) d'un deuxième type prédétini. 10. Programme d'ordinateur comportant des instructions pour l'exécution des étapes du procédé de quantification selon l'une quelconque des revendications 1 à 9 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. 15 11. Unité centrale (UC) pour système de surveillance (SYS) d'activité d'une personne (P) évoluant dans un environnement délimité (ENV); dans lequel sont disposés plusieurs capteurs (Cj) reliés à ladite unité centrale (UC), comprenant : 20 e des moyens d'apprentissage (CPU; MEM, TEMPO) d'une séquence personnalisée (SEQ_Pj) de résultats de détection susceptibles d'être reçus depuis lesdits capteurs (Ci), ladite séquence personnalisée (SEQ_Pj) caractérisant l'activité de la personne (P) évoluant dans l'environnement délimité (ENV) ; e des moyens d'acquisition (RX) de seconds résultats de détection (Ri R2, Rk) reçus depuis lesdits capteurs (Ci), - des moyens de recherche (CPU. MEM, TEMPO) de ladite séquence personnalisée (SEQ_Pj) parmi lesdits seconds résultats de détection (R1, R2, Rk) ; 3 D e des moyens de notification (TX) d'anomalie à un utilisateur caractérisé en ce que ladite unité centrale (UC) : - est apte à détecter une présence d'une deuxième personne (P2) au sein dudit environnement délimité (ENV), et en ce que lorsqu'elle détecte la présence de la deuxième personne (P2) au sein dudit environnement délimité (ENV) durant l'exécution d'une étape d'apprentissage (E000) de la séquence personnalisée (SEQPj) ou d'une sous-étape d'acquisition (E310) de seconds résultats de détection (R1, R2, Rk) reçus depuis lesdits capteurs (Cj), ladite unité centrale (UC) est configuree pour suspendre l'exécution de l'étape en cours (E000, E310) pendant la durée de cette présence.