Brevet FR3083900A1 — publié le 20200117

PROCEDE D'ANALYSE D'UNE PHOTO D'UNE ARCADE DENTAIRE Domaine technique La présente invention concerne le domaine de l'analyse de photos d'arcades dentaires. Elle se rapporte en particulier à des procédés pour rendre hyperréalistes des modèles tridimensionnels et des vues de tels modèles, créer une base d'apprentissage destinée à l'entrainement d'un réseau de neurones à partir de ces vues hyperréalistes, et. analyser des photos d'arcades dentaires avec le réseau de neurones ainsi entrainé. Etat de la technique Les techniques les plus récentes utilisent des réseaux de neurones pour évaluer des situations 10 dentaires à partir d'images, classiquement des radiographies, notamment pour l'identification Post mortem. Un « réseau de neurones » ou « réseau neuronal artificiel » est un ensemble d'algorithmes bien connu de l'homme de l'art. Le réseau de neurones peut être en particulier choisi parmi : - les réseaux spécialisés dans la classification d'images, appelés « CNN » 15 (« Convolutional neural network »), par exemple - Alex Net (2012) - ZF Net (2013) - VGG Net (2014) - GoogleNet (2015) 20 - Microsoft RcsNct (2015) - Caffe: BAIR Reference CaffeNet, BAR AlexNet - Torch:VGG CNN S,VGG CNN M,VGG CNN M 2048,VGG CNN M 10 24,VGG CNN M 128,VGG CNN F,VGG ILS VRC-2014 16-layer,VGG ILSVRC-2014 19-layer,Network-in-Network (Ima2enet & C1FAR-10) 25 Goo2le : Inception (V3, V4). les réseaux spécialisés dans la localisation, et détection d'objets dans une image, les Object Detection Network, par exemple: - R-CNN (2013) 2 - SSD (Single Shot MultiBox Detector : Object Detection network), Faster RCNN (Faster Region-bascd Convolutional Network mcthod : Object Detection network) - Faster R-CNN (2015) 5 - SSD (2015). La liste ci-dessus n'est pas limitative. Pour être opérationnel, un réseau de neurones doit être entrainé par un processus d'apprentissage appelé « deep learning », à partir d'une base d'apprentissage constituée d'un ensemble d'enregistrements comportant chacun une image et un descriptif de l'image. En présentant les enregistrements en entrée du réseau de neurones, ce dernier apprend progressivement comment générer un descriptif pour une image qu'on lui présente. Par exemple, chaque enregistrement de la base d'apprentissage peut comporter une image d'une arcade dentaire et un descriptif identifiant, dans cette image, les représentations des dents, ou « zones de dent », et les numéros de dent correspondant. Après avoir été entrainé, le réseau de neurones pourra ainsi identifier, sur une image qu'on lui présente, les représentations des dents et les numéros de dent correspondant. La qualité de l'analyse réalisée par le réseau de neurones dépend directement du nombre d'enregistrements de la base d'apprentissage. Classiquement, la base d'apprentissage comporte plus de 10 000 enregistrements. Dans le domaine dentaire, la création d'un grand nombre d'enregistrements est rendue difficile par le nombre limité d'images produites, en particulier par les orthodontistes et les dentistes, et par k caractère généralement confidentiel de ces images. La qualité de l'analyse réalisée par le réseau de neurones dépend aussi de la qualité des descriptifs des enregistrements de la base d'apprentissage. Classiquement, ces descriptifs sont générés par un opérateur qui délimite, au moyen d'un ordinateur, les zones de dent et qui, après avoir identifié la dent correspondante, par exemple « canine supérieure droite », leur affecte un numéro en conséquence. Cette opération est appelée « labelling ». Si l'opérateur se trompe dans l'identification de la dent ou lors de la saisie, le descriptif est erroné et la qualité de l' entrai nûment en est dégradée. 3 Les opérateurs qui procèdent au label I ng peuvent avoir des interprétations différentes d'une même image. La qualité de la base d'apprentissage dépendra donc des interprétations adoptées par les opérateurs. Il existe donc un besoin permanent pour un procédé de création d'une base d'apprentissage 5 de qualité supérieure. Un but de l'invention est de répondre à ce besoin. Résumé de l'invention L'invention propose un procédé d'enrichissement d'une base d'apprentissage historique, ledit procédé comportant les étapes suivantes : 10 1) génération d'un modèle tridimensionnel numérique d'une scène, en particulier d'une scène dentaire, ou « modèle historique » et, de préférence d'une description dudit modèle historique ; 2) création d'une vue hyperréaliste, ou « photoréaliste », dudit modèle historique ; 3) de préférence à partir de la description dudit modèle historique, création d'un 15 descriptif de ladite vue hyperréaliste, ou « descriptif historique » ; 4) création d'un enregistrement historique constitué de la vue hyperréaliste et du descriptif de ladite vue hyperréaliste, et ajout de l'enregistrement historique dans la base d'apprentissage historique. Comme on le verra plus en détail dans la suite de la description, un procédé d'enrichissement 20 selon l'invention a recours à des modèles, et notamment à des scans réalisés par les professionnels de soins dentaires, pour créer des vues hyperréalistes équivalentes à des photos. L'invention permet ainsi, avantageusement, de générer une base d'apprentissage permettant d'entrainer un réseau de neurones à l'analyse de photos, alors même que la base d'apprentissage ne comporte pas nécessairement de photos. 25 De préférence, à l'étape 1), on génère une description du modèle historique et, à l'étape 3), on crée, au moins en partie, le descriptif historique à partir de la description du modèle historique. De préférence, le modèle historique est découpé en modèles élémentaires, puis, à l'étape 1), on génère, dans la description du modèle historique, une description spécifique pour un 30 modèle élémentaire, de préférence pour chaque modèle élémentaire représenté sur la vue 4 hyperréaliste, et à l'étape 3), on inclut dans le descriptif historique, un descriptif spécifique pour la représentation dudit modèle élémentaire sur la vue hypen-éaliste, au moins une partie du descriptif spécifique étant héritée de ladite description spécifique. Par exemple, on crée des modèles élémentaires représentant les dents, ou « modèles de 5 dent », dans le modèle historique, et, dans la description du modèle historique, on crée une description spécifique pour chaque modèle de dent, par exemple pour identifier les numéros de dent correspondants. On peut alors facilement renseigner le descriptif historique en conséquence. En particulier, les numéros des dents des modèles de dent peuvent être affectés aux représentations de ces modèles de dents sur la vue hyperréalistc. Avantageusement, une 10 fois que le modèle historique et sa description ont été créés, il est ainsi possible de générer des enregistrements historiques par ordinateur, sans intervention humaine. La création du descriptif historique peut donc être, au moins partiellement, automatisée. Le risque d'erreur en est avantageusement limité. En outre, un procédé d'enrichissement selon l'invention permet avantageusement, en 15 modifiant la vue d'un même modèle, de générer un grand nombre d'enregistrements historiques. De préférence, le procédé d'enrichissement comporte ainsi, après l'étape 4), l'étape suivante : 5) modification de la vue hyperéaliste, puis reprise à l'étape 3). Dans un mode de réalisation préféré, le procédé d'enrichissement comporte, après l'étape 4) 20 ou l'étape 5) optionnelle, l'étape suivante 6) : 6) déformation du modèle historique, puis reprise à l'étape 1). L'étape 6) est particulièrement avantageuse. Elle permet en effet de créer différents modèles historiques qui ne sont pas exclusivement issus de mesures sur un patient, et en particulier d'un scan de l'arcade dentaire du patient. Les modèles historiques peuvent être en particulier 25 créés pour simuler des situations dentaires pour lesquelles peu de photos sont disponibles, par exemple relatives à des pathologies rares. L'invention concerne donc également un procédé d'analyse d'une photo « d'analyse » représentant une arcade dentaire d'un patient « d'analyse », ledit procédé comportant les étapes suivantes : 5 A) création d'une base d'apprentissage historique comportant plus de 1 000 enregistrements historiques, en mettant en oeuvre un procédé d'enrichissement selon l'invention ; B) entraînement d'au moins un réseau de neurones « d'analyse au moyen de la base 5 d'apprentissage historique ; C) soumission, au réseau de neurones d'analyse entrainé, de la photo d'analyse, de manière à obtenir un descriptif de la photo d'analyse. Lorsque la base d'apprentissage historique contient des enregistrements historiques relatifs à une pathologie particulière, le réseau de neurones d'analyse permet ainsi avantageusement 10 d'évaluer si la scène dentaire représentée sur la photo d'analyse correspond à cette pathologie. L'invention concerne aussi un procédé de transformation d'une vue « d'origine » d'un modèle tridimensionnel numérique « d'origine », en particulier d'un modèle d'une arcade dentaire, en une vue hyperréaliste, ledit procédé comportant les étapes suivantes : 15 21) création d'une base d'apprentissage « de transformation » constituée de plus de 1 000 enregistrements « de transformation », chaque enregistrement de transformation comportant : - une photo « de transformation » représentant une scène et - une vue d'un modèle tridimensionnel numérique « de transformation » 20 modélisant ladite scène, ou « vue de transformation », la vue de transformation représentant ladite scène comme la photo de transformation ; 22) entraînement d'au moins un réseau de neurones « de transformation au moyen de la base d'apprentissage de transformation ; 23) soumission de la vue d'origine audit au moins un réseau de neurones de 25 transformation entrainé, de manière qu'il détermine ladite vue hyperréaliste. Comme on le verra plus en détail dans la suite de la description, un procédé de transformation se fonde sur un réseau de neurones entrainé pour être capable de rendre hyperréaliste une vue d'un modèle. L'utilisation du procédé permet ainsi, avantageusement, de créer une bibliothèque de vues hyperréalistes, apportant sensiblement les mêmes informations que des photos, sans avoir à prendre de photos. Le procédé de transformation peut être en particulier utilisé pour créer une vue hyperréaliste du modèle historique à partir d'une vue d'origine du modèle historique, afin d'enrichir une 6 base d'apprentissage historique conformément à un procédé d'enrichissement selon l'invention. De préférence, à l'étape 23), la vue d'origine est traitée au moyen d'un moteur 3D avant d'être soumise au réseau de neurones de transformation. Le résultat obtenu en est encore 5 amélioré. Dans un mode de réalisation, le procédé comporte une étape supplémentaire suivante : 24) association de la vue hyperréaliste à un descriptif historique pour constituer des enregistrements historiques d'une base d'apprentissage historique, c'est-à-dire pour réaliser les étapes 1) à 4). 10 L'invention concerne encore un procédé de texturation pour rendre hyperréaliste un modèle tridimensionnel numérique « d'origine », ledit procédé comportant les étapes suivantes : 21') création d'une base d'apprentissage « de texturation » constituée de plus de 1 000 cm-egistrements « de texturation», chaque enregistrement de texturation comportant : 15 - un modèle non texturé de manière réaliste représentant une scène, en particulier une arcade dentaire, et une description de ce modèle précisant qu'il est non texturé de manière réaliste, ou - un modèle texturé de manière réaliste représentant une scène, en particulier une arcade dentaire, et une description de ce modèle précisant qu'il est 20 texturé de manière réaliste; 22') entraînement d'au moins un réseau de neurones « de texturation au moyen de la base d'apprentissage de texturation ; 23') soumission du modèle d'origine audit au moins un réseau de neurones de texturation entrainé, de manière qu'il texture le modèle d'origine pour le rendre 25 hyperréaliste. Comme on le verra plus en détail dans la suite de la description, un tel procédé permet avantageusement de créer des vues hyperréalistes par simple observation du modèle d'origine rendu hyperréaliste. A cet effet, le procédé comporte encore l'étape suivante : 30 24') acquisition d'une vue hyperréaliste par observation du modèle d'origine rendu hyperréaliste à l'étape 23'). 7 Les procédés selon l'invention sont au moins en partie, de préférence entièrement mis en oeuvre par ordinateur. L'invention concerne donc également : un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution d'une ou plusieurs étapes d'un procédé quelconque selon l'invention, 5 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur, un support informatique sur lequel est enregistré un tel programme, par exemple une mémoire ou un CD-ROM. Définitions Un « patient » est une personne pour laquelle un procédé selon l'invention est mis en oeuvre, 10 indépendamment du fait que cette personne suive un traitement orthodontiquc ou non. Par « professionnel de soins dentaires », on entend toute personne qualifiée pour prodiguer des soins dentaires, ce qui inclut en particulier un orthodontiste et un dentiste. Une « situation dentaire » définit un ensemble de caractéristiques relatives à une arcade d'un patient à un instant, par exemple la position des dents, leur forme, la position d'un appareil 15 orthodontiquc, etc. à cet instant. Par « modèle », on entend un modèle tridimensionnel numérique, II est constitué d'un ensemble de voxels. Un « modèle d'une arcade » est un modèle représentant au moins une partie d'une arcade dentaire, de préférence au moins 2, de préférence au moins 3, de préférence au moins 4 dents. 20 Dans un souci de clarté, on distingue le « découpage » d'un modèle en « modèles élémentaires » et la « segmentation » d'une image, en particulier d'une photo, en « zones élémentaires ». Les modèles élémentaires et les zones élémentaires sont des représentations, en 3D ou en 2D respectivement, d'un élément d'une scène réelle, par exemple d'une dent. Une observation d'un modèle, dans des conditions d'observations déterminées, en particulier 25 selon un angle et à une distance déterminés, est appelée une « vue ». Une « image » est une représentation, en deux dimensions et formée de pixels, d'une scène. Une « photo » est donc une image particulière, classiquement en couleur, prise avec un appareil photo. Par « appareil photo », on entend tout appareil permettant de prendre une photo, ce qui inclut une caméra, un téléphone mobile, une tablette ou un ordinateur. Une vue 30 est un autre exemple d'image. 8 Un attribut de dent est un attribut dont la valeur est spécifique aux dents. De préférence, une valeur d'un attribut de dent est affectée à chaque zone de dent de la vue considérée ou à chaque modèle de dent d'un modèle d'arcade dentaire considéré. En particulier, un attribut de dent ne concerne pas la vue ou le modèle dans son ensemble. Il tient sa valeur du fait de 5 caractéristiques de la dent à laquelle il se réfère. Une « scène » est constituée par un ensemble d'éléments qui peuvent être observés simultanément. Une « scène dentaire » est une scène comportant au moins une partie d'une arcade dentaire. Par « photo d'une arcade », « représentation d' une arcade », « scan d'une arcade », ou 10 « modèle d'une arcade », on entend une photo, une représentation, un scan ou un modèle de tout ou partie de ladite arcade dentaire. Les « conditions d'acquisition » d'une photo ou d'une vue précisent la position et l'orientation dans l'espace d'un appareil d'acquisition dc cette photo (appareil photo) ou d'un appareil d'acquisition de cette vue relativement à une arcade dentaire du patient 15 (conditions d'acquisition réelles) ou relativement à un modèle de l'arcade dentaire du patient (conditions d'acquisition virtuelles), respectivement. De préférence, les conditions d'acquisition précisent également la calibration de l'appareil d'acquisition. Des conditions d'acquisition sont dites "virtuelles" lorsqu'elles correspondent à une simulation dans laquelle l'appareil d'acquisition serait dans lesdites conditions d'acquisition (positionnement et de 20 préférence calibration théoriques de l'appareil d'acquisition) par rapport à un modèle. Dans des conditions d'acquisition virtuelles d'une vue, l'appareil d'acquisition peut être également qualifié de « virtuel ». La vue est en effet acquise par un appareil d'acquisition fictif, ayant les caractéristiques d'un appareil photo « réel » qui aurait servi à acquérir une photo superposable à la vue. 25 La « calibration » d'un appareil d'acquisition est constituée par l'ensemble des valeurs des paramètres de calibration. Un "paramètre de calibration" est un paramètre intrinsèque à l'appareil d'acquisition (à la différence de sa position et de son orientation) dont la valeur influence la photo ou la vue acquise. De préférence, les paramètres de calibration sont choisis dans le groupe formé par l'ouverture de diaphragme, le temps d'exposition, la distance focale 30 et la sensibilité. Une "information discriminante" est une information caractéristique qui peut être extraite d'une image ("image feature"), classiquement par un traitement informatique de cette image. 9 Une information discriminante peut présenter un nombre variable de valeurs. Par exemple, une information de contour peut être égale à 1 ou 0 selon qu'un pixel appartient ou non à un contour. Une information de brillance peut prendre un grand nombre de valeurs. Le traitement de l'image permet d'extraire et de quantifier l'information discriminante. 5 L'information discriminante peut être représentée sous la forme d'une « carte ». Une carte est ainsi le résultat d'un traitement d'une image afin de faire apparaître l'information discriminante, par exemple le contour des dents et des gencives. On appelle « concordance » (« match » ou «fit » en anglais) entre deux objets une mesure de la différence entre ces deux objets. Une concordance est maximale (« best fit ») 10 lorsqu'elle résulte d'une optimisation permettant de manière à minimiser ladite différence. Une photo et une vue qui présentent une concordance maximale représentent sensiblement une scène de la même façon. En particulier, dans une scène dentaire, les représentations des dents sur la photo et la vue sont sensiblement superposables. La recherche d'une vue présentant une concordance maximale avec une photo s'effectue en 15 recherchant les conditions d'acquisition virtuelles de la vue présentant une concordance maximale avec les conditions d'acquisition réelles de la photo. La comparaison de la photo et la vue résulte de préférence de la comparaison de deux cartes correspondantes. On appelle classiquement « distance » une mesure de la différence entre les deux cartes ou entre la photo et la vue. 20 Une « base d'apprentissage » est une base d'enregistrements informatiques adaptée à l'entrainement d'un réseau de neurones. Chaque enregistrement comporte un objet, par exemple une image, et des informations sur cet objet, ou «descriptif ». Un descriptif comporte des valeurs pour des attributs de l'objet. Par exemple, un attribut d'une image d'une scène dentaire peut servir à identifier les numéros des dents représentées. L'attribut 25 est alors « numéro de dent » et pour chaque dent, la valeur de cet attribut est le numéro de cette dent. Dans la présente description, les qualificatifs « historique », « d'origine », « de transformation » et « d'analyse » sont utilisés à des fins de clarté. Il faut interpréter "comprenant. " ou "comportant " ou "présentant " de manière non 30 restrictive, sauf indication contraire. 10 Brève description des figures D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront encore à la lecture de la description détaillée qui va suivre et à l'examen du dessin annexé dans lequel : les figures 1 à 3 et 11 représentent, schématiquement, les différentes étapes de 5 procédés d'enrichissement, d'analyse, de transformation et de texturation, selon l'invention, respectivement ; la figure 4 représente un exemple d'un modèle d'une arcade dentaire ; la figure 5 représente un exemple d'une vue d'origine du modèle de la figure 4; la figure 6 représente un exemple d'une vue hyperréaliste obtenue à partir de la vue 10 d'origine de la figure 5 ; la figure 7 représente un exemple de photo de transformation d'une arcade dentaire ; la figure 8 représente un exemple de vue de transformation correspondant à la photo de transformation de la figure 7 ; la figure 9 représente un exemple d'une carte de transformation relative au contour des 15 dents obtenue à partir d'une photo de transformation ; les figures 10a et 10b représentent une vue d'origine d'un modèle historique et une vue hyperréaliste correspondante, dont le descriptif a hérité de la description du modèle historique, respectivement. Description détaillée 20 La description détaillée qui suit est celle de modes de réalisation préférés, mais n'est pas limitative. Création de la base d'apprentissage historique Un procédé d'emichissement d'une base d'apprentissage historique selon l'invention comporte les étapes 1) à 3). 25 A l'étape 11, on génère un modèle historique d'une arcade dentaire d'un patient dit « historique ». Le modèle historique peut être préparé à partir de mesures effectuées sur les dents du patient historique ou sur un moulage de ses dents, par exemple un moulage en plâtre. 11 Le modèle historique est de préférence obtenu à partir d'une situation réelle, de préférence créé avec un scanner 3D. Un tel modèle, dit «3D », peut être observé selon un angle quelconque. Dans un mode de réalisation, le modèle historique est théorique, c'est-à-dire ne correspond 5 pas à une situation réelle. En particulier, le modèle historique peut être créé par assemblage d'un ensemble de modèles de dents choisis dans une bibliothèque numérique. L'agencement des modèles de dent est déterminé pour que le modèle historique soit réaliste, c'est-à-dire corresponde à une situation qui aurait pu se rencontrer chez un patient. En particulier, les modèles de dents sont disposés suivant un arc, en fonction de leur nature, et orientés de 10 manière réaliste. L'utilisation d'un modèle historique théorique permet avantageusement de simuler des 11-cades dentaires présentant des caractéristiques rares. De préférence, on génère également une description du modèle historique. La « desciiption » d'un modèle est constituée d'un ensemble de données relatives au modèle dans son ensemble ou à des parties du modèle, par exemple aux parties du modèle qui 15 modélisent des dents. De préférence, on découpe le modèle historique. En particulier, de préférence, pour chaque dent, on définit, à partir du modèle historique, un modèle de ladite dent, ou « modèle de dent ». Dans le modèle historique, un modèle de dent est de préférence délimité par un bord gingival 20 qui peut être décomposé en un bord gingival intérieur (du côté de l'intérieur de la bouche par rapport à la dent), un bord gingival extérieur (orienté vers l'extérieur de la bouche par rapport à la dent) et deux bords gingivaux latéraux. Un ou plusieurs attributs de dent sont associés aux modèles de dent en fonction des dents qu'ils modélisent. 25 Un attribut de dent est de préférence un attribut qui ne concerne que la dent modélisée par le modèle de dent. L'attribut de dent est de préférence choisi parmi un numéro de dent, un type de dent, un paramètre de forme de la dent, par exemple une largeur de dent, en particulier une largeur mésio-palatine, une épaisseur, une hauteur de couronne, un indice de déflexion en mésial et 30 distal du bord incisif, ou un niveau d'abrasion, un paramètre d'apparence de la dent, en particulier un indice sur la présence de tartre, d'une plaque dentaire ou de nourriture sur la 12 dent, un indice de translucidité ou un paramètre de couleur, ou un paramètre relatif à l'état de la dent, par exemple « abrasée », « cassée », « cariée » ou « appareillée » (c'est-à-dire en contact avec un appareil dentaire, par exemple orthodontique), ou un paramètre relatif à une pathologie associée à la dent, par exemple relatif à la présence, dans la région de la dent, 5 d'une gengivite, d'une MM (Hypominéralisation Molaires-Incisives), d'une AM (Hépatite Auto Immune), d'une fluorose ou d'une nécrose. Une valeur d'attribut de dent peut être affectée à chaque attribut de dent d'un modèle de dent particulier. Par exemple, l'attribut de dent « type de dent » aura la valeur « incisive », « canine » ou 10 « molaire » selon que le modèle de dent est celui d'une incisive, d'une canine ou d'une molaire, respectivement. L'attribut de dent « situation pathologique » aura la valeur « dent saine », « dent cassée », « dent usée », « dent fêlée », «dcnt réparée », « dent tatouée » ou « dent cariée », par exemple. 15 L'affectation des valeurs d'attribut de dent aux modèles de dent peut être manuelle ou, au moins en partie, automatique. De même, les numéros de dent sont classiquement attribués selon une règle standard. Il suffit donc de connaître cette règle et le numéro d'une dent modélisée par un modèle de dent pour calculer les numéros des autres modèles de dent. 20 Dans un mode de réalisation préféré, la forme d'un modèle de dent particulier est analysée de manière à définir sa valeur d'attribut de dent, par exemple son numéro. Cette reconnaissance de forme peut être réalisée manuellement. Elle est de préférence réalisée au moyen d'un réseau de neurones. La définition des modèles de dent et les valeurs d'attribut de dent qui leur sont. associées font 25 partie de la description du modèle historique. De manière similaire, on peut définir, à partir du modèle histmique, d'autres modèles démentants que les modèles de dent, et notamment des modèles pour la langue, et/ou la bouche, et/ou les lèvres, et/ou les mâchoires, et/ou la gencive, et/ou un appareil dentaire, de préférence orthodontique, et leur affecter des valeurs pour des attributs de langue, et/ou de 30 la bouche, et/ou de lèvres, et/ou de mâchoires, et/ou de gencive, et/ou d'appareil dentaire, respectivement. 13 Un attribut de langue peut être, par exemple, relatif à la position de la langue (par exemple prendre la valeur « en retrait »). Un attribut de bouche peut être, par exemple, relatif à l'ouverture de la bouche du patient (par exemple prendre la valeur « bouche ouverte » ou « bouche fermée »). 5 Un attribut d'appareil orthodontique peut être, par exemple, relatif à la présence d'un appareil dentaire et/ou relatif à son état (par exemple prendre la valeur « appareil intact », « appareil cassé » ou « appareil endommagé »). La description du modèle historique peut également comprendre des données relatives au modèle dans son ensemble, c'est-à-dire des valeurs pour des « attributs de modèle ». 10 Par exemple, un attribut de modèle peut définir si la situation dentaire illustrée par le modèle historique « est pathologique » ou « n'est pas pathologique », sans qu'un examen de chaque dent soit effectué. Un attribut de modèle définit de préférence la ou les pathologies dont souffre le patient historique au moment où le modèle historique a été réalisé. Un attribut de modèle peut également définir une classe d'occlusion, une position de la 15 mandibule par rapport au maxillaire (« overbyte » ou « overjet ») un indice d'hygiène globale ou un indice d'encombrement, par exemple. Transformation en vue hyperréaliste A l'étape 2), on crée une vue hyperréaliste dudit modèle historique, c'est-à-dire une vue qui semble être une photo. 20 De préférence, on choisit une vue « d'origine » du modèle historique, puis on la rend hyperréaliste. La vue d'origine est de préférence une vue extra-orale, par exemple une vue correspondant à une photo qui aurait été prise face au patient, de préférence avec un écarteur. Tous les moyens pour rendre hyperréaliste la vue d'origine sont possibles. De préférence, on utilise un réseau de neurones dit « de transformation » entrainé pour rendre hyperréalistes 25 des vues d'origine, et comportant les étapes 21) à 23). Des techniques de transformation d'images sont décrites dans l'article de Zhu, Jun-Yan, et al. "Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks." Cet article ne décrit cependant pas la transformation d'une vue d'un modèle. 14 A l'étape 21), on crée donc une base d'apprentissage dite « de transformation » constituée de plus dc 1 000 enregistrements dits « de transformation », chaque enregistrement de transformation comportant : une photo « de transformation » représentant une scène dentaire, et 5 - une vue d'un modèle tridimensionnel numérique « de transformation » modélisant ladite scène, ou « vue de transformation », la vue de transformation représentant ladite scène comme la photo de transformation. La vue de transformation représente la scène comme la photo de transformation lorsque les représentations de cette scène sur la vue de transformation et sur la photo de transformation 10 sont sensiblement les mêmes. La base d'apprentissage de transformation comporte de préférence plus de 5 000, de préférence plus de 10 000, de préférence plus de 30 000, de préférence plus de 50 000, de préférence plus de 100 000 enregistrements de transformation. Plus le nombre d'enregistrements de transformation est élevé, meilleure est la capacité du réseau de 15 neurones de transformation à transformer une vue d'origine en une vue hyperréalistc. De préférence, un enregistrement de transformation est réalisé, pour un patient « de transformation », de la manière suivante : 211) réalisation d'un modèle d'une arcade dentaire du patient de transformation, ou « modèle de transformation » ; 20 212) acquisition d'une photo de transformation représentant ladite arcade, de préférence au moyen d'un téléphone mobile, dans des conditions d'acquisition réelles ; 213) recherche de conditions d'acquisition virtuelles adaptées pour une acquisition d'une vue « de transformation » du modèle de transformation présentant une concordance maximale avec la photo de transformation dans lesdites conditions d'acquisition 25 virtuelles, et acquisition de ladite vue de transformation ; 214) association de la photo de transformation et de la vue de transformation pour former l'enreaistrement de transformation. L'étape 213) peut être en particulier réalisée comme décrit dans WO 2016/066651. De préférence, on traite la photo de transformation pour réaliser au moins une carte « de 30 transformation » représentant, au moins partiellement, une information discriminante. La carte de transformation représente donc l'information discriminante dans le référentiel de la photo de transformation. 15 L'information discriminante est de préférence choisie dans le groupe constitué par une information de contour, une information de couleur, une information de densité, une information de distance, une information de brillance, une information de saturation, une information sur les reflets et des combinaisons de ces informations. 5 L'homme de l'art sait comment traiter une photo de transformation pour faire apparaître l'information discriminante. Par exemple, la figure 9 est une carte de transformation relative au contour des dents obtenue à partir de la photo de transformation de la figure 7. Ladite recherche comporte ensuite les étapes suivantes : 10 i) détermination de conditions d'acquisition virtuelles «à tester » ; ii) réalisation d'une vue de référence du modèle de transformation dans lesdites conditions d'acquisition virtuelles à tester ; iii) traitement de la vue de référence pour réaliser au moins une carte de référence représentant, au moins partiellement, l'information discriminante ; 15 iv) comparaison des cartes de transformation et de référence de manière à déterminer une valeur pour une fonction d'évaluation, ladite valeur pour la fonction d'évaluation dépendant des différences entre lesdites cartes de transformation et de référence et correspondant à une décision de poursuivre ou de stopper la recherche de conditions d'acquisition virtuelles approximant lesdites conditions d'acquisition réelles avec 20 plus d'exactitude que lesdites conditions d'acquisition virtuelles à tester déterminées à la dernière occurrence de l'étape i) ; y) si ladite valeur pour la fonction d'évaluation correspond à une décision de poursuivre ladite recherche, modification des conditions d'acquisition virtuelles à tester, puis remise à l'étape ii). 25 A l'étape i), on commence par déterminer des conditions d'acquisition virtuelles à tester, c'est-à-dire une position et une orientation virtuelles susceptibles de correspondre à la position et l'orientation réelles de l'appareil photo lors de la capture de la photo de transformation, mais aussi, de préférence, une calibration virtuelle susceptible de correspondre à la calibration réelle de l'appareil photo lors de la capture de la photo de 30 transformation. A l'étape ii), on configure ensuite virtuellement l'appareil photo dans les conditions d'acquisition virtuelles à tester afin d'acquérir une vue de référence du modèle de 16 transformation dans ces conditions d'acquisition virtuelles à tester. La vue de référence correspond donc à la photo qu'aurait prise l'appareil photo s'il avait été disposé, par rapport au modèle de transformation, et optionnellement calibré, dans les conditions d'acquisition virtuelles à tester. 5 A l'étape iii), on traite la vue de référence, comme la photo de transformation, de manière à réaliser, à partir de la vue de référence, une carte de référence représentant l'information discriminante. A l'étape iv), pour comparer la photo de transformation et la vue de référence, on compare leurs informations discriminantes respectives sur les cartes de transformation et de référence. 10 En particulier, on évalue la différence ou « distance » entre ces deux cartes au moyen d'un score. Par exemple, si l'information discriminante est le contour des dents, on peut comparer la distance moyenne entre les points du contour des dents qui apparait sur la carte de référence et les points du contour correspondant qui apparaît sur la carte de transformation, le score étant d'autant plus élevé que cette distance est faible. 15 Le score peut être par exemple un coefficient de corrélation. Le score est ensuite évalué au moyen d'une fonction d'évaluation. La fonction d'évaluation permet de décider si le cyclage sur les étapes i) à v) doit être poursuivi ou stoppé. A l'étape y). si la valeur de la fonction d'évaluation indique qu'il est décidé de poursuivre le cyclage, on modifie les conditions d'acquisition virtuelles à tester et on recommence le cyclage sur 20 les étapes i) à v) consistant à réaliser une vue de référence et une carte de référence, à comparer la carte de référence avec la carte de transformation pour déterminer un score, puis à prendre une décision en fonction de ce score. La modification des conditions d'acquisition virtuelles à tester correspond à un déplacement virtuel dans l'espace et/ou à une modification de l'orientation et/ou, de préférence, à une 25 modification de la calibration de l'appareil photo. La modification est de préférence guidée par des règles heuristiques, par exemple en favorisant les modifications qui, d'après une analyse des précédents scores obtenus, apparaissent les plus favorables pour augmenter le score. Le cyclage est poursuivi jusqu'à ce que la valeur de la fonction d'évaluation indique qu'il 30 est décidé de cesser ce cyclage, par exemple si le score atteint ou dépasse un seuil. 17 L'optimisation des conditions d'acquisition virtuelles est de préférence effectuée en utilisant une méthode métahcuristique, de préférence évolutionniste, dc préférence un algorithme dc recuit simulé. Une telle méthode est bien connue pour l'optimisation non linéaire. Elle est de préférence choisie dans le groupe formé par 5 les algorithmes évolutionnistes, de préférence choisie parmi: les stratégies d'évolution, les algorithmes génétiques, les algorithmes à évolution différentielle, les algorithmes à estimation de distribution, les systèmes immunitaires artificiels, la recomposition de chemin Shuftled Complex Evolution, le recuit simulé, les algorithmes de colonies de fourmis, les 10 algorithmes d'optimisation par essaims particulaires, la recherche avec tabous, et la méthode GRASP ; l'algorithme du kangourou, - la méthode de Fletcher et Powell, - la méthode du bruitage, 15 - la tunnelisation stochastique, l'escalade de collines à recommencements aléatoires, - la méthode de l'entropie croisée, et - les méthodes hybrides entre les méthodes métaheuristiques citées ci-dessus. Si on a quitté le cycla2e, sans qu'un score satisfaisant ait pu être obtenu, par exemple sans 20 que le score ait pu atteindre ledit seuil, le procédé peut être arrêté (situation d'échec) ou repris avec une nouvelle information discriminante. Le procédé peul être également poursuivi avec les conditions d'acquisition virtuelles correspondant au meilleur score atteint. Si on a quitté le cyclage alors qu'un score satisfaisant a pu être obtenu, par exemple parce que le score a atteint, voire dépassé ledit seuil, les conditions d'acquisition virtuelles 25 correspondent sensiblement aux conditions d'acquisition réelles de la photo de transformation et la vue de référence est en concordance maximale avec la photo de transformation. Les représentations de la scène dentaire sur la vue de référence et sur la photo de transformation sont sensiblement superposables. La vue dc référence, représentant ladite scène dentaire comme la photo dc transformation, 30 est alors choisie comme vue de transformation. A l'étape 22), on entraine le réseau de neurones de transformation au moyen de la base d'apprentissage de transformation. Un tel entrainement est bien connu de l'homme de l'art. 18 Par cet entrai ncment, le réseau de neurones de transformation apprend comment transformer une vue quelconque d'un modèle en une vue hyperréaliste. A l'étape 23), on soumet, au réseau de neurones de transformation, une vue d'origine du modèle historique. Le réseau de neurones de transformation transforme la vue d'origine en 5 vue hyperréaliste. Alternativement aux étapes 21) à 23), l'étape 2) peut comprendre les étapes suivantes, d'abord pour rendre hyperréaliste le modèle historique, puis pour en extraire une vue hyperréaliste : 21') création d'une base d'apprentissage « de texturation » constituée de plus de 1 000 10 enregistrements « de texturation», chaque enregistrement de texturation comportant : - un modèle non texture de manière réaliste représentant une arcade dentaire, par exemple un scan d'une arcade dentaire, et une description dudit modèle précisant qu'il est non texture de manière réaliste, ou 15 un modèle texture de manière réaliste représentant une arcade dentaire, par exemple un scan d'une arcade dentaire rendu hyperréaliste, et une description dudit modèle précisant qu'il est texture de manière réaliste ; 22') entraînement d'au moins un réseau de neurones « de texturation », au moyen de la base d'apprentissage de texturation ; 20 23') soumission du modèle historique audit au moins un réseau de neurones de texturation entrainé de manière qu'il texture le modèle historique pour le rendre hyperréaliste. Une vue hyperréaliste peut alors être obtenue directement par observation dudit modèle historique hyperréaliste. 25 Par « texturer », on entend transformer un modèle pour lui donner une apparence hyperréaliste, semblable à celle que pourrait observer un observateur de l'arcade dentaire réelle. Autrement dit, un observateur d'un modèle texture de manière hyperréaliste a 'impression d'observer l'arcade dentaire elle-même. A l'étape 21'), les modèles non textures de manière réaliste peuvent être générés comme 30 décrit ci-dessus pour la génération des modèles historiques. Les modèles textures de manière réaliste peuvent être générés en texturant des modèles initialement non textures de manière réaliste. De préférence, on met en oeuvre un procédé de 19 génération d'un modèle hyperréaliste comportant des étapes A") à C"), dans lesquelles le modèle d'origine est un modèle initialement non texture de manière réaliste. A l'étape 22'), l'entrainement peut en particulier être effectué en suivant les enseignements de l'article de Zhu. Jun-Yan, et al. "Unpaired image-ta-image translation using cycle- 5 consistent adversarial networks "(Open access Computer Vision Foundation). A l'étape 2), une vue hyperréaliste d'un modèle 3D peut être également obtenue par traitement de l'image d'origine au moyen d'un moteur 3D conventionnel. Un moteur 3D est un composant logiciel permettant de simuler sur un objet tridimensionnel numérique les effets de l'environnement, et notamment les effets d'éclairage, les effets 10 d'optique, les effets physiques et les effets mécaniques sur l'objet réel correspondant. Autrement dit, le moteur 3D simule, sur l'objet tridimensionnel numérique, les phénomènes physiques à l'origine de ces effets dans le monde réel. Par exemple, un moteur 3D va calculer, en fonction de la position relative d'une source de lumière « virtuelle » par rapport à un objet tridimensionnel numérique et de la nature de la 15 lumière projetée par cette source lumineuse, l'apparence de cet objet, par exemple pour faire apparaître des ombres ou des reflets. L'apparence de l'objet tridimensionnel numérique simule ainsi l'apparence de l'objet réel correspondant lorsqu'il est éclairé comme l'objet tridimensionnel numérique. Un moteur 3D est encore appelé moteur de rendu 3D, moteur graphique, moteur de 20 jeu, moteur physique, ou modélisateur 3D. Un tel moteur peut être en particulier choisi parmi les moteurs suivants, ou leurs variantes : - Arnold - Aqsis - Arion Render 25 - Artlantis Atomonta2e - Blender - Brazil r/s - BusyRay 30 - Cycles - FinalRender - Fryrender 20 - Gueri I la Render - Indigo - Iray - Kerkythea 5 - KeyShot ICray - Lightscape - LightWorks - Lu miscaphe 10 - LuxRender - Maxwell Render - Mental Ray - Nova - Octane 15 - Povray - RenderMan - Redsdk, Redw ay3d - Sunflow - Turtle 20 - V-Ray - VIRTUALIGHT - YafaRay. Dans un mode de réalisation particulièrement avantageux, la vue d'origine est d'abord traitée au moyen d'un moteur 3D, puis soumise au réseau de neurones de transformation, comme 25 décrit ci-dessus (étape 23)). La combinaison de ces deux techniques a permis d'obtenir des résultats remarquables. Dans un mode de réalisation, la vue d'origine peut être d'abord soumise au réseau de neurones de transformation, puis être traitée au moyen d'un moteur 3D. Ce mode de réalisation n'est cependant pas préféré. 30 Dans un mode de réalisation, une vue hyperréaliste obtenue directement par observation d'un modèle historique hyperréaliste texturé suivant les étapes 21') à 23') est traitée au moyen d'un moteur 3D. Ce traitement supplémentaire améliore également l'aspect réaliste de l'image obtenue. 21 A l'étape 3), on crée un descriptif pour la vue hyperréaliste. Le descriptif d'une vue hyperréaliste est constitué d'un ensemble de données relatives à ladite vue dans son ensemble ou à des parties de ladite vue, par exemple aux parties de ladite vue qui représentent des dents. 5 Comme la description du modèle historique, le descriptif d'une vue hyperréaliste peut comporter des valeurs pour des attributs de dents et/ou de la langue, et/ou de la bouche, et/ou de lèvres, et/ou de mâchoires, et/ou de gencive, et/ou d'appareil dentaire représentés sur la vue hyperréaliste. Les attributs mentionnés précédemment pour la description du modèle historique peuvent être des attributs du descriptif de la vue hyperréaliste. 10 Le descriptif d'une vue hyperréaliste peut également comporter des valeurs pour des attributs de vue, c'est-à-dire relatifs à la vue hyperréaliste ou à la vue d'origine dans son ensemble. Un attribut de vue peut être en particulier relatif à - une position et/ou une orientation et/ou une calibration d'un appareil photo virtuel utilisé pour acquérir la vue d'origine, et/ou 15 - une qualité de la vue hyperréaliste, et en particulier relatif à la luminosité au contraste ou à la netteté de la vue hyperréaliste, et/ou - au contenu de la vue d'origine ou de la vue hyperréaliste, par exemple relatif à l'agencement des objets représentés, par exemple pour préciser que la langue masque certaines dents, ou relatif à la situation, thérapeutique ou non, du patient. 20 Le descriptif de la vue hyperréaliste peut être réalisé à la main, au moins partiellement. De préférence, il est réalisé, au moins partiellement, de préférence complètement, par héritage du modèle historique, de préférence par un programme d'ordinateur. En particulier, si le modèle historique a été découpé, les conditions d'acquisition virtuelles permettent de connaitre les modèles élémentaires du modèle historique représentés sur la 25 vue hyperré,aliste, ainsi que leurs emplacements respectifs. Les valeurs des attributs relatifs aux dits modèles élémentaires, disponibles dans la description du modèle historique, peuvent donc être affectées aux mêmes attributs relatifs aux représentations desdits modèles élémentaires dans la vue hyperréaliste. Par exemple, si le modèle historique a été découpé pour définir des modèles de dent, et que 30 la description du modèle historique précise, pour un modèle de dent, un numéro, le même numéro peut être affecté à la représentation de cc modèle de dent sur la vue hyperréaliste. 22 La figure 10a représente une vue d'origine d'un modèle historique qui a été découpé afin de définir des modèles de dent. La description du modèle historique comporte les numéros des dents du modèle historique. Les valeurs d'au moins une partie des attributs du descriptif d'une vue hyperréaliste peuvent 5 ainsi être héritées de la description du modèle historique. A l'étape 4), on crée un enregistrement historique constitué de la vue hyperréaliste et du descriptif de ladite vue hyperréaliste, et on l'ajoute dans la base d'apprentissage historique. La base d'apprentissage historique peut n'être constituée que d'enregistrements historiques générés suivant un procédé d'enrichissement selon l'invention. Alternativement, la base 10 d'apprentissage historique peut comporter des enregistrements historiques générés suivant un procédé d'enrichissement selon l'invention et d'autres enregistrements historiques, par exemple créés suivant des procédés conventionnels, notamment par label lisation de photos. A l'étape 5), optionnelle, on modifie la vue hyperréaliste du modèle historique, puis on reprend à l'étape 3). 15 Pour modifier la vue hyperréaliste, on procède de préférence en créant une nouvelle vue hyperréaliste à partir d'une nouvelle vue d'origine. En réalisant un cycle d'étapes 3) à 5), il devient donc possible de créer de créer de nombreux enregistrements historiques correspondant à différentes conditions d'observation du modèle historique. Un seul modèle historique permet ainsi de créer de nombreux enregistrements 20 historiques, sans même disposer d'une photo. A l'étape 6), de préférence, on déforme le modèle historique. La déformation peut notamment consister en - un déplacement d'un modèle de dent, par exemple pour simuler un écartement entre deux dents, 25 - une déformation d'un modèle de dent, par exemple pour simuler un bruxisme,, - une suppression d'un modèle de dent, - une déformation d'un modèle de mâchoire. Dans un mode de réalisation, la déformation simule une pathologie. 23 L'étape 6) conduit à un modèle historique théorique qui, avantageusement, permet de facilement simuler des situations dentaires pour lesquelles des mesures ne sont pas disponibles. On reprend ensuite l'étape 2). A partir d'un modèle historique initial, il est donc possible 5 d'obtenir des enregistrements historiques relatifs à une situation dentaire différente de celle correspondant au modèle historique initial. En particulier, il est possible de créer des enregistrements historiques pour des modèles historiques correspondant à différents stades d'une pathologie rare. La base d'apprentissage historique comporte de préférence plus de 5 000, de préférence plus 10 de 10 000, de préférence plus de 30 000, de préférence plus de 50000, de préférence plus de 100 000 enregistrements historiques. Analyse d'une photo d'analyse Pour analyser une photo d'analyse, on procède suivant les étapes A) à C). Le procédé comporte de préférence une étape préalable pendant laquelle la photo d'analyse 15 est acquise avec un appareil photo, de préférence choisi parmi un téléphone mobile, un appareil photo dit « connecté », une montre dite « intelligente » ou « smartwatch », une tablette ou un ordinateur personnel, fixe ou portable, comportant un système d'acquisition de photos. De préférence l'appareil photo est un téléphone mobile. De préférence encore, lors de l'acquisition de la photo d'analyse, l'appareil photo est écarté 20 de l'arcade dentaire de plus de 5 cm, plus de 8 cm, voire plus de 10 cm, cc qui évite la condensation de vapeur d'eau sur l'optique de l'appareil photo et facilite la mise au point. En outre, de préférence, l'appareil photo, en particulier le téléphone mobile, n'est pourvu d'aucune optique spécifique pour l'acquisition des photos d'analyse, ce qui est notamment possible du fait de l'écartement de l'arcade dentaire lors de l'acquisition. 25 De préférence, une photo d'analyse est en couleurs, de préférence en couleurs réelles. De préférence, l'acquisition de la photo d'analyse est effectuée par le patient, de préférence sans utilisation d'un support d'immobilisation de l'appareil photo, et notamment sans trépied. A l'étape A), on crée une base d'apprentissage historique comportant des enregistrements 30 historiques obtenus suivant un procédé d'enrichissement selon l'invention. 24 A l'étape B), on entraine un réseau de neurones « d'analyse », au moyen de la base d'apprentissage historique. Un tel entrainement est bien connu de l'homme de l'art. Le réseau de neurones peut être en particulier choisi dans la liste fournie en préambule de la présente description. 5 Par cet entrainement, le réseau de neurones d'analyse apprend à évaluer, pour les photos qu'on lui présente, des valeurs pour les attributs évalués dans les descriptifs historiques. Par exemple, chaque descriptif historique peut préciser une valeur (« oui » ou « non ») pour l'attribut « présence d'une malocclusion ? ». A l'étape C), on présente la photo d'analyse au réseau de neurones d'analyse, et on obtient 10 ainsi une évaluation pour les différents attributs, par exemple « oui », avec une probabilité de 95%, pour la présence d'une malocclusion. Le procédé d'analyse peut être utilisé à des fins thérapeutiques ou non, par exemple à des fins de recherche ou à de fins purement esthétiques. Il peut être utilisé par exemple pour évaluer une situation dentaire d'un patient au cours d'un 15 traitement orthodontique, ou d'un traitement de blanchiment des dents. Il peut être utilisé pour surveiller le déplacement de dents ou l'évolution d'une pathologie dentaire. Dans un mode de réalisation, le patient prend la photo d'analyse, par exemple avec son téléphone mobile, et un ordinateur, intégré dans le téléphone mobile ou avec lequel le téléphone mobile peut communiquer, met en oeuvre le procédé. Le patient peut ainsi 20 demander très facilement une analyse de sa situation dentaire, sans même devoir se déplacer, en se contentant de transmettre une ou de préférence plusieurs photos de ses dents. L'analyse d'une photo d'analyse est notamment utile pour détecter une maladie rare. Simulation d'une situation dentaire Un procédé de transformation selon l'invention peut être aussi mis en oeuvre pour générer 25 une vue hyperré,aliste représentant une situation dentaire simulée au moyen d'un modèle tridimensionnel numérique d'une arcade dentaire. En particulier, la situation dentaire peut être simulée à un instant de simulation passé ou futur, dans le cadre d'un traitement thérapeutique ou non. L'invention concerne ainsi un procédé de simulation d'une situation dentaire, comportant 30 les étapes suivantes : 25 A') à un instant actualisé, génération d'un modèle tridimensionnel numérique d'une arcade dentaire d'un patient, dit « modèle actualisé », de préférence comme décrit ci-dessus à l'étape I); B') déformation du modèle actualisé pour simuler l'effet du temps entre l'instant 5 actualisé et un instant de simulation, antérieur ou postérieur à l'instant actualisé, par exemple de plus de 1 semaine, 1 mois ou 6 mois, de manière à obtenir un « modèle de simulation », de préférence comme décrit ci-dessus à l'étape 6) ; C') acquisition d'une vue du modèle de simulation, ou « vue d'origine de simulation » ; D') transformation de la vue d'origine de simulation en vue hyperréaliste de simulation, 10 suivant un procédé de transformation selon l'invention. La vue hyperréaliste de simulation apparaît ainsi comme une photo qui aurait été prise à l'instant de simulation. Elle peut être présentée au patient afin de lui présenter, par exemple, sa situation dentaire future ou passée, et ainsi le motiver à observer un traitement orthodontique. 15 A l'étape A'), le modèle actualisé est de préférence découpé en modèles élémentaires, de préférence comme décrit ci-dessus à l'étape 1). A l'étape B'), la déformation peut ainsi résulter d'un déplacement ou d'une déformation d'un ou plusieurs modèles élémentaires, et en particulier d'un ou plusieurs modèles de dent, par exemple pour simuler l'effet d'un appareil orthodontique. 20 Transformation d'un modèle Une vue d'un modèle d'origine rendue hyperréaliste suivant un procédé de transformation selon l'invention peut avantageusement être utilisée pour rendre hyperréaliste le modèle d'origine lui-même. L'invention concerne ainsi également un procédé de génération d'un modèle hyperréaliste à 25 partir d'un modèle d'origine, et en particulier d'un modèle d'origine d'une arcade dentaire, ledit procédé comportant les étapes successives suivantes : A") acquisition d'une vue d'origine du modèle d'origine ; B")transformation de la vue d'origine en vue hyperréaliste, suivant un procédé de transformation selon l'invention ; 26 C")pour chaque pixel de la vue hyperréaliste, identification d'un voxel correspondant du modèle d'origine, c'est-à-dire représenté par ledit pixel sur le vue hyperréalistc, et affectation d'une valeur d'un attribut du pixel à un attribut du voxel. L'attribut du pixel peut être en particulier relatif à son aspect, par exemple à sa couleur ou à 5 sa luminosité. L'attribut du voxel est de préférence le même que l'attribut du pixel. Ainsi, on affecte par exemple la couleur du pixel au voxel. Bien entendu, l'invention n'est pas limitée aux modes de réalisation décrits ci-dessus et représentés. En particulier, k patient n'est pas limité à un être humain. Un procédé selon l'invention peut 10 être utilisé pour un autre animal. Une base d'apprentissage n'est REVENDICATIONS1. Procédé de transformation d'une vue « d'origine » d'un modèle tridimensionnel numérique « d'origine », en une vue hyperréaliste, ledit procédé comportant les étapes suivantes : 21) création d'une base d'apprentissage « de transformation » constituée de plus de 1 000 enregistrements « de transformation », chaque enregistrement de transformation comportant : - une photo « de transformation » représentant une scène, et - une vue d'un modèle tridimensionnel numérique « de transformation » modélisant ladite scène, ou « vue de transformation », la vue de transformation représentant ladite scène comme la photo de transformation ; 22) entraînement d'au moins un réseau de neurones « de transformation », au moyen de la base d'apprentissage de transformation ; 23) soumission de la vue d'origine audit au moins un réseau de neurones de transformation, de manière qu'il la transforme en une vue hyperréaliste. 2. Procédé de transformation selon la revendication immédiatement précédente, dans lequel, à l'étape 23), la vue d'origine est traitée au moyen d'un moteur 3D avant d'être soumise au réseau de neurones de transformation. 3. Procédé de création d'une vue hyperréaliste d'un modèle tridimensionnel numérique « d'origine », ledit procédé comportant les étapes suivantes : 21') création d'une base d'apprentissage « de texturation » constituée dc plus de 1 000 em-egistrements « de texturation», chaque enregistrement de texturation comportant : - un modèle non texturé de manière réaliste représentant une arcade dentaire, et une description dudit modèle précisant qu'il est non texturé de manière réaliste, ou - un modèle texturé de manière réaliste représentant une arcade dentaire et une description dudit modèle précisant qu' il est texturé de manière réaliste ; 22') entraînement d'au moins un réseau de neurones « de texturation », au moyen de la base d'apprentissage de texturation ; 28 23') soumission du modèle d'origine audit au moins un réseau de neurones de texturation entrainé, de manière qu'il texture le modèle d'origine pour le rendre hyperréaliste ; 24') acquisition d'une vue hyperréaliste par observation du modèle d'origine rendu 5 hyperréaliste. 4. Procédé d'enrichissement d'une base d'apprentissage historique, ledit procédé comportant les étapes suivantes : 1) génération d'un modèle tridimensionnel numérique d'une arcade dentaire, ou « modèle historique » ; 10 2) création d'une vue hyperréaliste dudit modèle historique à partir d'une vue d'origine du modèle historique, conformément à un procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes dans lequel le modèle d'origine est le modèle historique ; 3) création d'un descriptif de ladite vue hyperréaliste, ou « descriptif historique » ; 15 4) création d'un enregistrement historique constitué de la vue hyperréaliste et du descriptif historique, et ajout de l'enregistrement historique dans la base d'apprentissage historique. 5. Procédé selon la revendication immédiatement précédente, dans lequel, à l'étape 1), on génère une description du modèle historique, et dans lequel, à l'étape 3), on crée, 20 au moins en partie, le descriptif historique à partir de la description dudit modèle historique. 6. Procédé selon la revendication immédiatement précédente, dans lequel le modèle historique est découpé en modèles élémentaires, à l'étape 1), on génère, dans la description du modèle historique, une 25 description spécifique pour un modèle élémentaire représenté sur la vue hyperréaliste, et à l'étape 3), on inclut dans le descripti f historique, un descriptif spécifique pour la représentation dudit modèle élémentaire sur la vue hyperréaliste, au moins une partie du descriptif spécifique étant héritée de ladite description spécifique. 30 7. Procédé selon l'une quelconque des trois revendications immédiatement précédentes, comportant, après l'étape 4), l'étape 5) suivante : 29 5) modification de la vue hyperréaliste, puis reprise à l'étape 3). 8. Procédé selon l'une quelconque des quatre revendications immédiatement précédentes, comportant après l'étape 4) ou l'étape 5) optionnelle, l'étape suivante 6) : 5 6) déformation du modèle historique, puis reprise à l'étape 1). 9. Procédé selon la revendication immédiatement précédente, dans lequel le modèle historique est déformé pour représenter une situation dentaire théorique. 10 Procédé d'analyse d'une photo d'analyse représentant une arcade dentaire d'un patient « d'analyse », ledit procédé comportant les étapes suivantes : 10 A) création d'une base d'apprentissage historique comportant plus de 1 000 enregistrements historiques, en mettant en oeuvre un procédé d'enrichissement selon l'une quelconque des six revendications immédiatement précédentes ; B) entraînement d'au moins un réseau de neurones « d'analyse », au moyen de la base d'apprentissage historique ; 15 C) soumission, au réseau de neurones entrainé, de la photo d'analyse de manière à obtenir un descriptif de la photo d'analyse. 11. Procédé de simulation d'une situation dentaire, ledit procédé comportant les étapes suivantes : A') à un instant actualisé, génération d'un modèle tridimensionnel numérique d'une 20 arcade dentaire d'un patient, dit « modèle actualisé » ; B') déformation du modèle actualisé pour simuler l'effet du temps entre l'instant actualisé et un instant de simulation, de manière à obtenir un « modèle de simulation » ; C') acquisition d'une vue du modèle de simulation, ou « vue d'origine de simulation » ; 25 D') transformation de la vue d'origine de simulation en vue hyperréaliste de simulation, suivant un procédé selon la revendication 1. 12. Procédé selon la revendication immédiatement précédente, dans lequel, à l'étape A'), le modèle actualisé est découpé en modèles élémentaires, et dans lequel, à l'étape B'), on déplace et/ou on déforme un ou plusieurs modèles élémentaires. 30 13. Procédé de génération d'un modèle hyperréaliste à partir d'un modèle d'origine d'une arcade dentaire, ledit procédé comportant les étapes successives suivantes : A") acquisition d'une vue d'origine du modèle d'origine ; B")transformation de la vue d'origine en vue hyperréaliste, suivant un procédé de 5 transformation selon la revendication 1 ; C") pour chaque pixel de la vue hyperréaliste, identification d'un voxel correspondant du modèle d'origine ; et affectation d'une valeur d'un attribut du pixel à un attribut du voxel. 10