Brevet FR3085524A1 — publié le 20200306

Procédé d'apprentissage du mode de vie d'une personne et détection d'anomalies 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 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 2 0 que la personne soit à même de se souvenir de devoir 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 intrusive. 25 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 moins intrusifs, et donc mieux acceptés. De tels capteurs peuvent être, par exemple des détecteurs de mouvement et 3 0 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 une mesure liée à l'environnement ou à la personne, par exemple des capteurs de température, de luminosité, d'humidité, etc. 35 Une telle solution permet en effet une surveillance non-intrusive, donc mieux acceptée, et plus fiable, car le fonctionnement des capteurs ne nécessite pas qu'ils soient portés par la personne 2 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 un premier temps en mode « apprentissage » du 5 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 déduit à partir des moyennes calculées à partir de données brutes issues des capteurs, soit défini par des 10 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. Dans le premier cas, le mode d'apprentissage ne permet pas de bénéficier des modèles de 15 comportement étudiés préalablement ; dans le deuxième cas, une saisie manuelle est nécessaire, ce qui augmente la complexité, la durée d'installation et le coût de la solution. Ces systèmes classiques présentent également un inconvénient lors de leur fonctionnement en mode « surveillance », dû à leur caractère purement réactif par rapport aux événements détectés. En effet, ces systèmes classiques génèrent des alarmes a posteriori, suite à des éventuelles anomalies, et ne permettent pas de détecter des dégradations lentes, par exemple en cas de dépression ou de début de maladie neurodégénérative. Les solutions connues ne permettent pas de quantifier l'activité de la personne surveillée, et de détecter une fragilité si par exemple l'activité globale de la personne se réduit, si un certain type d'activité représentative du lien social est en baisse, ou si de changements lents de comportement ont lieu, par exemple dans la fréquence et les heures des repas, ou dans la durée et la régularité du sommeil. Ainsi la solution proposée par l'invention vise à fournir une solution complète de surveillance, apte à générer des alertes à titre préventif, en plus des alertes générées en réaction à des événements nécessitant une intervention ponctuelle. 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 est disposé au moins un capteur relié à une unité centrale d'un système de surveillance, le procédé étant exécuté par l'unité centrale, et comprenant : une étape 3 d'obtention d'une séquence générique de résultats susceptibles d'être détectés par ledit au moins un capteur, ladite séquence générique étant définie par au moins un paramètre ; une étape de détermination d'une valeur personnalisée, dudit au moins un paramètre définissant ladite séquence générique pour la personne évoluant dans l'environnement délimité, ledit au 5 moins un paramètre étant désigné comme paramètre personnalisé lorsqu'il prend la valeur personnalisée, et d'une séquence personnalisée, issue de ladite séquence générique, lorsqu'elle est définie par ledit au moins un paramètre personnalisé, l'étape de détermination étant exécutée en fonction de premiers résultats de détection reçus depuis ledit au moins un capteur ; une étape de surveillance comprenant une sous-étape d'acquisition de seconds 10 résultats de détection reçus depuis ledit au moins un capteur, une sous-étape de recherche de ladite séquence personnalisée parmi 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. 15 Des caractéristiques ou des modes de réalisation particuliers, utilisables seuls ou en combinaison, sont : - Un indicateur est associé à ladite séquence personnalisée, ledit indicateur pouvant prendre une première valeur prédéterminée si ladite séquence personnalisée est reconnue dans 20 les seconds résultats de détection reçus depuis ledit au moins un capteur ; l'étape de surveillance comprend 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 comprend en outre une étape de transmission à un utilisateur de la valeur effective dudit indicateur. 25 - 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 nombre d'occurrences supérieur à un premier seuil prédéfini, dite plage horaire personnalisée, et l'intervalle de temps prédéterminé est égal à la plage 30 horaire personnalisée. - Le procédé comprend en outre une étape d'évaluation des capteurs. - Le procédé comprend en outre une première étape de vérification des paramètres 35 personnalisés et, en cas de variation supérieure à un deuxième seuil prédéfini , une étape première étape d'actualisation des paramètres personnalisés, et de la séquence personnalisée. 4 - Le procédé comprend en outre une deuxième étape de vérification de la plage horaire personnalisée et, en cas de variation supérieure à un troisième seuil prédéfini, une deuxième étape d'actualisation de la plage horaire personnalisée. 5 - La première et la deuxième étape d'actualisation sont exécutées en fonction d'un nombre prédéfini de résultats de détection parmi les seconds résultats de détection les plus récents. 10 - A chaque capteur est 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 d'une deuxième personne. 15 - La pluralité de capteurs comprend : 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 électroménagers prédéterminés ; des accéléromètres disposés sur les portes d'un deuxième groupe d'appareils électroménagers prédéterminés. 20 - 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 de détection reçus depuis lesdits 25 capteurs indiquent une variation de la séquence personnalisée d'un deuxième type prédéfini. 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 30 exécution du programme par un ordinateur. La présente invention a également pour objet un système de surveillance configuré pour mettre en oeuvre le procédé de quantification tel que défini ci-dessus. 35 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. 5 Brève description des figures La figure 1 représente schématiquement un exemple de système de surveillance, selon un mode de réalisation de l'invention. 5 La figure 2 représente schématiquement une unité centrale du système de surveillance, selon un mode de réalisation de l'invention. Les figures 3-5 et 7-8 représentent schématiquement des étapes d'un procédé de 10 quantification d'une activité d'une personne, selon différents modes de réalisation de l'invention. Les figures 6 et 9 représentent des exemples d'application du procédé de quantification selon un mode de réalisation de l'invention. 15 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 Ci, C2, ... Cj, ... Cm, Cn, reliés à une unité centrale UC d'un système de surveillance SYS, par l'intermédiaire d'un boîtier domotique B situé dans ledit environnement délimité ENV. Les 20 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'électro-ménager et plus généralement tout capteur environnemental ou porté, permettant directement ou indirectement de remonter une mesure liée à l'environnement ENV ou à la personne P, par exemple des capteurs de température, de 25 luminosité, d'humidité, des accéléromètres placés sur les portes ou les fenêtres, ou portés par la personne, etc. 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 30 serveur SERV hébergeant une ou plusieurs bases de données, via des moyens de communications COM. 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 bases de données avec des données brutes en provenance de plusieurs environnements. Ces données peuvent être analysées par la suite pour faire évoluer les 35 modèles de comportement utilisés par le système de surveillance. 6 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 5 envoyées via le réseau de télécommunications étendu 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 10 complémentaires depuis le réseau de télécommunications étendu, par 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. 15 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 Ci, 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 pièce(s) que la personne passe le plus de temps pour 20 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 différenciation permet une quantification plus précise de l'activité de la personne, et en 25 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. Le type des différents capteurs est également renseigné, en plus de leur distribution dans 30 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 la personne surveillée, si elle est équipée d'une balise, et/ou de l'environnement délimité ENV, 35 ce qui permet de corréler par exemple des données météorologiques spécifiques à la localisation de la personne surveillée et les actions effectuées par cette personne. 7 En figure 2 est représentée schématiquement l'unité centrale UC du système de 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 5 résultats de détection envoyés par les capteurs Cj, et TX pour notifier d'éventuelles anomalies à un utilisateur du système, par exemple un proche de la personne surveillée ou un organisme d'assistance et secours, ainsi que une interface de communication avec le boîtier domotique B (non représentée) et une interface de communication COM avec le serveur externe SERV. 10 Le système de surveillance selon l'invention fonctionne dans un premier temps en mode « apprentissage » du mode de vie de la personne, pour déterminer 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 15 en mode « surveillance », qui sera détaillé par la suite. En cas d'anomalie, une notification sera envoyée à un utilisateur du système. Le procédé de quantification selon l'invention permet de bénéficier des modèles de comportement étudiés préalablement. Des tels modèles de comportement sont définis par 20 exemple pour la prise d'un repas, le lever, l'utilisation de la salle de 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 les capteurs Cj. Les résultats des 25 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 de surveillance, est modélisé par une séquence de résultats, dans un certain ordre, les résultats 30 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 modèle de comportement général, est une séquence SEQj dite générique. 35 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, 8 effectuées par des universités ou laboratoires spécialisés. Un 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. 5 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 instanciation particulière du modèle de comportement, pour une personne surveillée P donnée. Dans la suite de ce 10 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 désignés dans la suite de ce document comme « paramètres personnalisés » rn.LP, 15 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 certaine durée. Un repas est modélisé par une détection de présence dans la cuisine, suivie d'un certain 20 nombre de détections d'utilisation d'appareils électroménagers, signalées par des dispositifs de mesure de la consommation électrique disposés sur des prises de 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, par exemple un réfrigérateur, un four à micro-ondes, etc. 25 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 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 30 résultats de détection de présence sont considérés comme significatifs. Dans un mode de réalisation de l'invention, la durée peut être mesurée en comptant 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 35 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. 9 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 deuxième personne P2, la séquence 10 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, 2) pour la deuxième personne P2. 15 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 représentatif du moment de la journée où la séquence attendue est effectivement détectée, ou la saisonnalité de cette 20 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, njp permettent d'adapter la séquence générique SEQj à chaque personne surveillée P, évoluant dans l'environnement 25 ENV, autrement dit de personnaliser la séquence générique SEQj à la personne P et à l'environnement ENV. Des modes de réalisation du procédé de quantification seront maintenant décrits en référence aux figures 3, 4, et 5. Les exemples décrits illustrent des variantes de l'apprentissage et la 30 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 susceptibles d'être détectés par le ou les capteurs installés dans l'environnement délimité ENV. 35 Le système de surveillance SYS fonctionne, après son installation, en mode apprentissage. L'unité centrale UC obtient d'abord, lors d'une étape d'obtention El 00, la séquence générique SEQj représentative du mode de comportement considéré. Cette séquence SEQj est définie 10 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 différentes, par exemple une étape de lecture en mémoire de l'unité centrale UC, une étape de réception par l'intermédiaire des moyens de 5 communications COM 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 l'unité centrale UC, cette dernière est en possession de la séquence générique SEQj, des 10 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. Ensuite, l'unité centrale exécute une étape de détermination E200 d'une ou plusieurs valeur(s) 15 personnalisée(s) vmjp, 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. 20 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. Ces premiers résultats r1, r2, ..rk, sont utilisés par le système de surveillance fonctionnant en 25 mode « apprentissage ». Dans ce mode de réalisation de l'invention, l'exploitation des premiers résultats r1, r2, ..rk, est faite suivant des méthodes statistiques. L'unité centrale UC accumule d'abord un certain nombre de premiers résultats r1, r2, ..rk, pendant une période prédéfinie ou jusqu'à obtention d'un nombre suffisamment grand de 30 résultats pour pouvoir appliquer des méthodes statistiques, et effectue ensuite des essais successifs, attribuant aux paramètres mj, nj, plusieurs sets 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 35 séquence générique SEQ j, et une vraisemblance maximum est recherchée parmi les représentations obtenues. 11 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 détections de présence pendant chaque intervalle de temps, et le deuxième paramètre nj1, nj2, étant le nombre d'intervalles 5 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 r1, r2, ...rk, dans l'hypothèse que les paramètres (mj1, nj1 ), respectivement (mj2, nj2) prennent les valeurs 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. 10 Les représentations répondant au critère de maximum de vraisemblance sont celles 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 pi , nj_p1 et mjp2, nj p2, caractérisant 15 les séquences personnalisées associées au lever des personnes P1, P2, évoluant dans les deux environnements considérés ENVI, ENV2. Grâce aux paramètres personnalisés (mj_p1, nj_p1), (mjp2, nj_p2) ainsi déterminés, sont alors définies, à partir de la séquence générique SEQj, les séquences personnalisées 20 SEQ Pj1, SEQ_Pj2 modélisant le lever de la première personne P1, respectivement de la deuxième personne P2. 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 25 séquence SEQ_Pj2, comme un minimum de trois détections de présence par intervalle de dix minutes, pendant au moins deux intervalles successifs. 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 30 surveillée P1, P2 s'est effectivement levée. Les levers des personnes H , P2 peuvent être horodatées. Les figures 6b et 6d représentent une détermination des heures de lever des personnes P1, P2, évoluant dans les environnements ENVI, ENV2, sur 31 jours, grâce à l'utilisation des paramètres personnalisés (mj_p1, nj_p1), (mj p2, njp2) et des séquences personnalisées SEQ_Pj1, SEQ_Pj2. 35 12 De manière similaire, les figures 6e et 6f illustrent des représentations obtenues pour l'exemple de modélisation du repas des deux personnes P1, P2, dans deux environnements respectifs ENVI, ENV2. 5 D'autres techniques qui analysent des ensembles de données et donnent des 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, 10 J.G., Mitchell, T.M. (Eds.); - 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. 15 Une fois trouvée la séquence SEQ_Pj présentant le maximum de vraisemblance une recherche est effectuée parmi les sets de valeurs particulières, (vmj 1, vnj 1),( vmj 2, vnj 2), (vmj k, vnj k), (vmj p, vnj_p), ...(vmj q, vnj q), pour identifier le set appliqué pour obtenir cette séquence SEQ_Pj. Les valeurs (vmj_p, vnj_p) constituant ce set sont désignées 20 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 les paramètres personnalisés mj_p, nj p, est désignée comme « séquence personnalisée ». 25 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, méthode statistique connue dans l'état de la technique. 30 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 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 35 domicile). Ainsi, la séquence générique SEQj peut trouver plusieurs instanciations SEP Pj1, SEQ_Pj2, ...SEQ_Pj7 différentes, selon les jours de la semaine. Le mode apprentissage du 13 système de surveillance assure la 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 5 outre une sous-étape d'identification d'une plage horaire pendant 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 dite « des quantiles » ; dans ce cas, le seuil est défini 10 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 « surveillance », comme sera expliqué par la suite. 15 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 capteurs Cj. Selon les modes de réalisation, la durée de cette étape peut avoir une durée maximale prédéfinie, par 20 exemple trois mois. 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 25 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 comportement à un autre. Une fois l'apprentissage accompli, le système de surveillance passe en mode de fonctionnement « surveillance » proprement dite. Pour ce faire, l'unité centrale UC du système 30 de surveillance SYS exécute une étape de surveillance E300. Pour chaque modèle de comportement « j » de la personne surveillée P, l'unité centrale UC a déterminé lors de l'étape E200 la séquence personnalisée SEQ_Pj associée au modèle de comportement de cette personne P. Si la séquence SEQ_Pj est obtenue selon des méthodes 35 statistiques, une distribution statistique et une variance des valeurs sont aussi déterminées pour analyser le comportement de la personne surveillée P. 14 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 5 résultats de détection R1, R2, Rk. 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. 70 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 T_p, pendant que la séquence personnalisée SEQ_Pj est recherchée, est égal à cette plage horaire personnalisée T_Pj. 15 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 l'anomalie détectée. Le système de surveillance fonctionne en mode réactif, dans ce cas. 20 Un comportement sera considéré comme normal si la séquence personnalisée SEQ_Pj est effectivement trouvée parmi les seconds résultats de détection R1, R2, Rk, 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. 25 Le moment précis de détection de la séquence personnalisée SEQ_Pj dans cette 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 30 surveillant de la personne P. Dans ces cas, le 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 (SEQ_Pj) dite 35 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 sorties de la personne P diminue d'une semaine à l'autre, 15 ou d'un mois à un autre. Une autre dégradation lente peut être déduite à partir de la diminution ou l'augmentation du nombre de repas, la segmentation du repos nocturne, d'une modification de la répartition de l'activité dans le logement, etc. 5 Le procédé selon l'invention permet ainsi de détecter deux types d'anomalies, un 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. 10 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 SEC)_Pj. Les paramètres personnalisés mj_p, nj_p définissant cette séquence personnalisée ont été déterminés 15 pendant l'étape de détermination E200, sur la base des premiers 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. 2 0 Les séquences personnalisées peuvent aussi devenir obsolètes, par exemple si le nombre, le type ou la sensibilité des capteurs sont modifiés, autrement dit si l'environnement surveillé est modifié. De telles situations peuvent se produire si des capteurs sont ajoutés ou déplacés, si des capteurs sont défectueux, et arrêtent d'envoyer des résultats de détection, ou envoient des résultats aléatoires, ou encore si le logiciel embarqué des capteurs est mis à jour, pouvant 25 entraîner une modification des seuils de détection. Pour détecter des telles situations, l'unité centrale met en oeuvre, dans un mode de réalisation préféré, une étape d'évaluation des capteurs E650. Cette étape peut comprendre une ou plusieurs des sous-étapes suivantes : 30 - vérification des trames de maintenance reçues depuis les capteurs, si les capteurs sont configurés pour envoyer périodiquement, par exemple toutes les heures, des telles trames ; - validation des valeurs effectivement reçues, par rapport aux plages de données attendues ; ainsi pour les capteurs de type évènementiel, qui envoient des résultats 35 de détection « ON » ou « OFF », le nombre de détections « ON » doit être sensiblement égal à celui de détections « OFF » ; pour les capteurs de température, les valeurs de température détectées doivent être dans des plages correspondant à 16 l'environnement (intérieur ou extérieur), par exemple entre 10° Cet 40 °C pour l'intérieur, et peuvent éventuellement corrélées avec les données météorologiques pour l'extérieur ; - analyse du trafic des données sur chaque portion de la chaîne de transmission, par 5 exemple par recherche dans le séquencement des échanges si des trames sont absentes, ou dupliquées ; évaluation de la puissance radio « RSSI » sur le réseau local entre les capteurs et le boîtier B ; - analyse du niveau de l'alimentation électrique des différents éléments ; - vérification du nombre de capteurs et/ou des identifiants des capteurs actifs ; 10 - déplacement périodique au long d'un parcours d'évaluation dans l'environnement ENV, et analyse des résultats des détections envoyés par les capteurs ; ce parcours d'évaluation peut être défini lors de l'installation du système, et ensuite effectué périodiquement par un surveillant ou un proche de la personne surveillée. Les résultats de détection effectivement reçus sont comparés avec les résultats de 15 référence, obtenus lors de la définition du parcours. - vérification des données statistiques concernant les capteurs. L'exemple particulier d'un capteur défectueux détecté grâce aux méthodes statistiques est illustré en figure 9. Dans la partie à gauche de cette figure sont représentés des résultats de 20 détection lors d'un fonctionnement normal d'un capteur. Ces résultats sont utilisés lors de l'étape de détermination E200, avec les résultats de détection des autres capteurs comme précédemment expliqué. Des données statistiques concernant ce capteur peuvent aussi être déduites, par exemple le nombre moyen de détections par jour, la distribution des détections au cours d'une journée. La partie centrale de la figure 9 indique une absence de détections, 25 qui peut correspondre à une absence de la personne ou à un capteur défectueux. La partie à droite indique un nombre plus important de détections, ainsi qu'une répartition différente au cours de la journée ; par conséquent les données statistiques concernant ce capteur seront modifiées. Si l'écart entre les données statistiques concernant ce capteur obtenues lors de l'étape de détermination E200 et les données statistiques obtenues lors de l'étape de 30 vérification des capteurs E650 dépasse un seuil prédéfini, le capteur sera considéré comme défectueux, et ses résultats de détections ne seront pas pris en compte pour la suite de l'exécution du procédé de quantification. C'est le cas pour le capteur ayant envoyé les résultats représenté dans la partie droite de la figure 9. 35 Un capteur défectueux identifié induit une modification de l'environnement équipé, et donc une actualisation des paramètres personnalisés et de la séquence personnalisée SEQ_Pj est opportune. 17 Après avoir exécuté l'étape d'évaluation des capteurs, l'unité centrale UC peut déduire quels capteurs sont considérés comme fiables ; les résultats de détection envoyés par ces capteurs seront utilisés pour « réapprendre » les paramètres personnalisés et de la séquence 5 personnalisée SEQ_Pj, de manière similaire à l'étape de détermination E200. Avantageusement, l'étape d'évaluation des capteurs permet au système de surveillance de détecter automatiquement une modification de l'environnement ENV. Le système de surveillance SYS peut également détecter une modification du comportement 10 de la personne surveillée. En effet, s'il n'y a pas de capteur défectueux, ou si un ou plusieurs capteurs défectueux étaient utilisés de façon marginale (ou pas utilisés) dans le modèle de comportement correspondant à la séquence SEQ Pj, les paramètres et la séquence personnalisée SEQ_Pj préalablement déterminés correspondent toujours à la séquence attendue. 15 Pour déterminer si une évolution se produit dans le comportement de la personne surveillée P, le procédé de quantification comprend, dans des modes de réalisation particuliers, une première étape de vérification E600 des paramètres personnalisés mj p, nj p. 20 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 des paramètres personnalisés mjp, njp et de la séquence personnalisée SEQ_Pj. Si le procédé de quantification utilise une plage horaire personnalisée T Pj, comme illustré en 25 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 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. 30 L'utilisation jointe d'une évaluation des capteurs et de vérification des paramètres personnalisés et de la séquence personnalisée SEQ_Pj permet au système de réagir automatiquement à la fois à une modification de l'environnement équipé et du comportement de la personne surveillée. 35 II est à noter que l'ordre d'exécution des étapes de vérification des paramètres E600 et d'évaluation des capteurs E650 peut changer d'un mode de réalisation à un autre. 18 Dans un mode préféré de réalisation, la première et/ou la deuxième étape 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, de manière similaire à l'étape de détermination E200, 5 pour « réapprendre » le mode de vie de la personne dans l'environnement ENV en fonction des derniers résultats de détection. Cette méthode assure une actualisation quasi-continue des paramètres, basée sur une « fenêtre » glissante d'apprentissage. Dans un mode de réalisation préféré, dans lequel l'unité centrale UC dispose des moyens pour 10 recevoir des informations relatives à une hospitalisation de la personne, le procédé de quantification peut détecter une variation importante du mode de vie de 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 15 comportement, et seulement si l'écart constaté reste présent pendant plus d'une durée prédéfinie, par exemple une durée de 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 20 personnalisée SEQ Pj. Le fonctionnement du système se trouve ainsi optimisé. 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 un indicateur INDj associé à la séquence 30 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 R-I, R2, Rk reçus depuis les capteurs Cj. 35 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 19 - une étape de transmission E500 à un utilisateur de la valeur effective Vej dudit indicateur. 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 5 attribuée à l'indicateur « LEVER » si la séquence personnalisée SEQ_j correspondante a été détectée pendant la plage horaire prévue. De cette manière, 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 10 SEQ Pj1, SEQ Pj2 représentative du lever de la personne a été 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 ». 15 Selon les modes de comportement modélisés, valeur effective Vej peut prendre la 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 de minimiser les transmissions des messages via les réseaux de télécommunications. 20 Le procédé de quantification est particulièrement adapté à la surveillance d'une 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 25 peut arriver aussi bien en mode apprentissage, qu'en mode détection. Ainsi, toutes les données reçues depuis les capteurs ne sont pas pertinente pour la surveillance de la personne P évoluant seule dans l'environnement ENV. Des informations sur la présence d'une deuxième personne dans l'environnement délimité 30 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. Dans un mode de réalisation particulier de l'invention, le procédé de quantification permet de 35 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 moyens pour recevoir des informations concernant les absences de la 20 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 personne dans 5 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 de détermination E200 est suspendue pendant la durée de cette présence. Les modalités d'obtention de ces informations peuvent varier selon les techniques d'apprentissage et de 10 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 résultats 15 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. Selon des variantes de réalisation, les listes d'exclusion LEj associées respectivement aux 20 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 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 25 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 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. 30 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 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. 35 Dans un autre mode de réalisation, utilisant des scénarios préprogrammés, les 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 21 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, respectivement pour la surveillance de cette personne. Ces indications de calendrier de présence peuvent permettre aussi d'affiner le profil de simultanéité 5 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. 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 10 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 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 15 entrées/sorties. Quel que soit le mode de détection de présence d'une deuxième personne dans l'environnement ENV, durant l'exécution de l'étape de détermination E200, en particulier l'acquisition des résultats de détection ri, r2, ..rk, depuis les capteurs, l'exécution en cours 20 est suspendue pendant la durée de cette présence. Les résultats ri , r2, ..rk sont donc 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 25 l'absence de la personne P de l'environnement ENV. Au 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 les valeurs 30 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. 35 De manière similaire au fonctionnement en mode c, apprentissage », dans ce système de surveillance disposant des moyens pour détecter des visites, ou des moyens pour recevoir 22 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. Si ces résultats sont jugés non pertinents, car non représentatifs du comportement de la 5 personne en cas de visites, ou en cas d'absence programmée, l'étape de surveillance E300, en particulier la sous-étape d'acquisition E310, est interrompue. Si le procédé met en oeuvre la première et/ou la deuxième étape d'actualisation 700, 710 susmentionnées, ces étapes sont interrompues pendant les visites, de manière similaire à la 10 suspension de l'étape de détermination E200, et de la sous-étape d'acquisition E310, comme illustré en figure 7. 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, ni pour la surveillance 15 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. Pour évaluer le lien social, l'unité centrale UC peut effectuer également une quantification des 20 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 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. 25 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 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. 30 Les variations dans la fréquence des visites et/ou des sorties peuvent ainsi être 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. 35 II est à noter que dans ce fonctionnement en mode prédictif, les séquences personnalisées correspondant au comportement surveillé sont retrouvées, donc il n'y a pas un caractère d'urgence, pour réagir à un événement détecté. On considère une première personne, qui 23 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 personne atteint un certain seuil, prédéfini, par exemple trois 5 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 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 10 dégradation lente du comportement de cette personne. 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, REVENDICATIONS1. Procédé de quantification d'une activité d'une personne (P) évoluant dans un environnement délimité (ENV), dans lequel est disposé au moins un capteur (Cj) relié à une unité centrale (UC) d'un système de surveillance (SYS), le procédé étant exécuté par l'unité centrale (UC), et comprenant : - une étape d'obtention (E100) d'une séquence générique (SEQj) de résultats susceptibles d'être détectés par ledit au moins un capteur (Cj), ladite séquence générique (SEQj) étant définie par au moins un paramètre (mj, nj) ; - une étape de détermination (E200) : o d'une valeur personnalisée (vmj p, vnj p), dudit au moins un paramètre (mj, nj) définissant ladite séquence générique (SEQj) pour la personne (P) évoluant dans l'environnement délimité (ENV), ledit au moins un paramètre (mj, nj) étant désigné comme paramètre personnalisé (mj_p, nj_p) lorsqu'il prend la valeur personnalisée (vmj_p, vnj p), et o d'une séquence personnalisée (SEQ Pj), issue de ladite séquence générique (SEQj), lorsqu'elle est définie par ledit au moins un paramètre personnalisé (mj p, FILO, l'étape de détermination étant exécutée en fonction de premiers résultats de détection (r1, r2, ,rk) reçus depuis ledit au moins un capteur (Cj) - une étape de surveillance (E300) comprenant : o une sous-étape d'acquisition (E310) de seconds résultats de détection (R1, R2, Rk) reçus depuis ledit au moins un capteur (Cj), 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 (SEQ Pj) n'est pas trouvée pendant un intervalle de temps prédéterminé (T p) , - une étape de notification (E400) d'anomalie à un utilisateur. 2. Procédé de quantification selon la revendication précédente, caractérisé en ce que : - un indicateur (INDj) est associé à ladite séquence personnalisée (SEQ_Pj), ledit indicateur (INDj) pouvant prendre une première valeur prédéterminée (V1) si ladite séquence personnalisée (SEQ Pj) est reconnue dans les seconds résultats de détection (R1, R2, Rk) reçus depuis ledit au moins un capteur (Cj) ; - 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) ; 25 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. 5 3. Procédé de quantification selon une des revendications précédentes, caractérisé en ce que : - l'étape de détermination (E200) comprend en outre une sous-étape d'identification (E250) d'une plage horaire pendant laquelle la séquence personnalisée (SEQ Pj) est retrouvée parmi les premiers résultats de détection (r1, r2, rk), avec nombre 10 d'occurrences supérieur à un premier seuil prédéfini ), dite plage horaire personnalisée (T Pj), et en ce que : - l'intervalle de temps prédéterminé (T p) est égal à la plage horaire personnalisée (T_Pj). 15 2 04. 5. 25 6. 30 7. 35 Procédé de quantification selon une des revendications précédentes, comprenant en outre : - une première étape de vérification (E600) des paramètres personnalisés (mj p, nj_p) et, en cas de variation supérieure à un deuxième seuil prédéfini, - une étape première étape d'actualisation (E700) o des paramètres personnalisés (mj_p, nj p), o de la séquence personnalisée (SEQ Pj). Procédé de quantification selon une des revendications précédentes, comprenant en outre une étape d'évaluation des capteurs (E650). Procédé de quantification une des revendications 3 ou 4 lorsqu'elle dépend de la revendication 3, comprenant en outre : - une deuxième étape de vérification (E610) de la plage horaire personnalisée (T Pj) et, en cas de variation supérieure à un troisième seuil prédéfini, - une deuxième étape d'actualisation (E710) de la plage horaire personnalisée (T Pj). Procédé de quantification selon une des revendications 4, 5 ou 6, caractérisé en ce que la première et la deuxième étape d'actualisation (700, 710) sont exécutées en 26 fonction d'un nombre prédéfini de résultats de détection parmi les seconds résultats de détection (R1, R2, Rk) les plus récents. 8. Procédé de quantification selon une des revendications précédentes, caractérisé en 5 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 (LEj) indiquent la présence d'une deuxième personne (P2). 10 9. Procédé selon une des revendications précédentes, dans lequel la pluralité de capteurs (Cj) comprend : - des capteurs de présence ; - des capteurs de mouvement ; 15 - 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 électroménagers prédéterminés ; - des accéléromètres disposés sur les portes d'un deuxième groupe d'appareils 2 0 électroménagers prédéterminés. 10. 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 25 détection (SEQ A) reçus depuis lesdits capteurs (Cj) indique une variation de la séquence personnalisée (SEQ_Pj) d'un premier type prédéfini; - l'envoi d'un message de prévention (MP) si une pluralité de séquences de résultats de détection (SEQ_D1, SEQ_D2, SEQ_D_m) reçus depuis lesdits capteurs (Cj) indiquent une variation de la séquence personnalisée (SEQ_Pj) d'un 3 0 deuxième type prédéfini. 11. Programme d'ordinateur comportant des instructions pour l'exécution des étapes du procédé de quantification selon l'une quelconque des revendications 1 à 10 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. 35 5 - - - 10 15 - 20 - - 25 27 12. Unité centrale (UC) pour système de surveillance (SYS) d'activité d'une personne (P) évoluant dans un environnement délimité (ENV), dans lequel est disposé au moins un capteur (Cj) reliés à ladite unité centrale (UC), comprenant : des moyens d'obtention (COM, CPU, MEM) d'une séquence générique (SEQj) de résultats susceptibles d'être détectés par ledit au moins un capteur (Cj), ladite séquence générique (SEQj) étant définie par au moins un paramètre (mj, nj) ; des moyens d'acquisition (RX) de premiers résultats de détection (r1, r2, ..rk) reçus depuis lesdits capteurs (Cj), des moyens de détermination (CPU, MEM, TEMPO), en fonction de premiers résultats de détection (r1, r2, ,rk), o d'une valeur personnalisée (vmj p, vnj p), dudit au moins un paramètre (mj, nj) définissant ladite séquence générique (SEQj) pour la personne (P) évoluant dans l'environnement délimité (ENV), ledit au moins un paramètre (mj, nj) étant désigné comme paramètre personnalisé (mj p, nj_p) lorsqu'il prend la valeur personnalisée (vmj_p, vnj p), et o d'une séquence personnalisée (SEQ Pj), issue de ladite séquence générique (SEQj), lorsqu'elle est définie par ledit au moins un paramètre personnalisé des moyens d'acquisition (RX) de seconds résultats de détection (R1, R2, ..Rk) reçus depuis lesdits capteurs (Cj), des moyens de recherche (CPU, MEM, TEMPO) de ladite séquence personnalisée (SEQ Pj) parmi lesdits seconds résultats de détection (R1, R2, Rk) ; des moyens de notification (TX) d'anomalie à un utilisateur,l'unité centrale étant configurée pour notifier un utilisateur si ladite séquence personnalisée (SEQ_Pj) n'est pas trouvée pendant un intervalle de temps prédéterminé (T p).