Brevet FR3089319A1 — publié le 20200605

Description Titre de l'invention : Procédé d'évaluation de l'activité corporelle d'un utilisateur [0001] La présente invention se rapporte de manière générale au domaine de la mesure et du suivi à distance de l'activité corporelle d'une personne. [0002] L'invention concerne plus particulièrement la mesure et le suivi à distance d'un in- dicateur d'autonomie des personnes fragiles ou isolées. [0003] Actuellement, les systèmes permettant de mesurer et de suivre à distance l'autonomie d'une personne sont réalisés suivants différentes méthodes. [0004] Selon une première méthode décrite dans le document « Assessmcnt of older people : self-maintaining and instrumental activities of daily living », Lawton and Al, The gerontologist 9, 3 Part I (1969), 179-186, il est procédé à la réalisation d'un questionnaire sur les différentes habitudes du sujet à évaluer et il est demandé au sujet de le compléter. Cette méthode est perfectible car elle induit un risque dc non complétude du questionnaire par le sujet et nécessite, pour lever cc risque, de solliciter une tierce personne (enquêteur, auditeur...) afin d'assister le sujet dans la complétude du questionnaire. De plus, cette méthode ne correspond pas à une analyse objective du niveau d'autonomie étant donné que le questionnaire est complété par le sujet [0005] D'autres méthodes utilisent des capteurs dc détection de mouvement comme, par exemple, des capteurs inertiels (équipements expérimentaux, smartphoncs, montres connectées) et/ou visuels (caméras installées dans le lieu de mesure) afin de pouvoir déduire, des données issues de ces capteurs, les mouvements du sujet. Les données de mouvement identifiées sont ensuite classées par types dc mouvements ou postures (assis, debout, couché, marcher, courir etc.) et ces méthodes comparent les mouvements du sujet effectués en temps réel avec les données de mouvement classées, afin dc repérer des comportements anormaux et dc lancer une alarme vers un tiers. Cependant, de telles méthodes, dites supervisées, nécessitent de mettre en oeuvre une base de données de mouvements de référence. Les données dc cette base sont comparées aux données issues des capteurs, afin d'en déduire le geste réalisé par le sujet. Ces méthodes par analyse supervisée des données ne permettent pas d'identifier précisément des postures. En effet, une confusion peut être faite dans la détermination de certaines postures, comme par exemple la position assise ou debout détectée par un capteur inertiel, si la personne a la même orientation et la même dynamique. De ce fait, ces méthodes par analyse supervisée se contentent souvent de seulement quatre informations de posture différentes (assis, debout, couché, marche), ne permettant pas une remontée d'alarme fiable. En particulier, de telles méthodes sont susceptibles de 2 déclencher de fausses alarmes ou, au contraire, de ne pas déclencher d'alarme dans des situations qui auraient pourtant nécessité une assistance. [0006] Selon une autre méthode décrite dans le document US 2014/0279740, pour améliorer et donc affiner l'identification des gestes d'un sujet, il est proposé d'utiliser de nombreux capteurs de mouvements inertiels disposés à des endroits stratégiques du corps (jambes, bras, doigts, tête) et des capteurs d'images de type caméras installées dans le ou les lieux de vie. Une telle autre méthode, bien qu'efficace dans l'identification des mouvements, est difficilement réalisable sur un suivi long terme de la personne car elle contraint le sujet à : [0007] - porter différents capteurs sur son corps, ce qui n'est pas compatible avec un suivi d'activité en temps réel, jour et nuit et durant de longues périodes, [0008] - être filmé, ce qui peut être ressenti par certains sujets comme une contrainte liée à la protection de leur vie privée. Cela nécessite également une installation complexe et couteuse au domicile de la personne à surveiller. [0009] Afin d'évaluer à distance l'autonomie d'une personne sur une longue période, les méthodes présentées ci-dessus s'avèrent donc inadaptées. En effet, pour évaluer l'autonomie d'une personne, il est en outre nécessaire d'avoir une vision assez exhaustive des gestes réalisés, afin de déduire les activités propres à cette personne (exemple de l'activité de se lever du lit qui est définie par une série de gestes du type être couché, se retourner, s'assoir, se lever, marcher) et de vérifier sur différentes périodes si ces activités se répètent (mise en place de routines) ou non. [0010] Un des buts de l'invention est de remédier à des inconvénients de l'état de la technique précité. [0011] A cet effet, un objet de la présente invention concerne un procédé d'évaluation de l'activité corporelle d'un utilisateur, mis en oeuvre par un dispositif de calcul, caractérisé en ce qu'il comprend ce qui suit : [0012] - à une date donnée et pendant une durée donnée, acquérir des données de mouvement dudit utilisateur en provenance d'un capteur de mouvement, [0013] - répartir lesdites données de mouvement acquises dans différents groupes de données correspondant respectivement à différents types de mouvement, [0014] - à partir desdites données ainsi réparties, calculer une structure de données repré- sentative de l'activité corporelle dudit utilisateur qui est exercée à ladite date donnée et pour ladite durée donnée, [0015] - comparer ladite structure de données avec au moins une autre structure de données représentative de l'activité corporelle dudit utilisateur qui a été exercée à une date antérieure à ladite date donnée et pour ladite durée donnée, [0016] - en résultat de ladite comparaison, évaluer une variation entre l'activité corporelle de l'utilisateur exercée à ladite date donnée et pour ladite durée donnée, et l'activité 3 corporelle de l'utilisateur exercée à au moins la date antérieure et pour ladite durée donnée. [0017] Grâce à l'invention, il est possible d'évaluer quasiment en temps réel (de période en période donnée) les variations d'activités d'un utilisateur, en comparant les structures de données calculées à la date donnée et pour la durée donnée avec au moins une autre structure de données calculée à une date antérieure à ladite date donnée et pour une durée donnée qui est la même que la durée à ladite date donnée. Compte tenu des opérations d'acquisition, de répartition et de calcul mises en oeuvre selon le procédé décrit ci-dessus, l'invention permet donc de détecter et de classer différentes données de mouvement par des techniques d'analyse non-supervisée de données. Ces techniques d'analyse ne visent pas à caractériser et nommer les données de mouvement en gestes, comme c'est réalisé par exemple dans l'état de l'art, mais seulement à regrouper des données de mouvement entre elles car elles représentent un geste similaire sans, pour autant, caractériser ce geste. Ces techniques d'analyse non-supervisée permettent une différentiation non linéaire des différentes données de mouvements de la personne, ce qui permet de distinguer précisément chaque mouvement de l'utilisateur. Une telle distinction fine des différentes données de mouvement permet de mesurer différentes activités corporelles de l'utilisateur et de suivre leurs variations dans le temps. [0018] Cette invention ne permet pas en outre d'associer les données de mouvement avec des gestes de la vie commune (assis, debout, couché, en marche etc....), à moins de réaliser des analyses complexes pour caractériser ces gestes et cela, sans garanties de résultats. Cette difficulté d'association constitue en fait un avantage car elle renforce la préservation des données personnelles de l'utilisateur. [0019] Selon un mode de réalisation particulier, ladite autre structure de données est sé- lectionnée parmi une pluralité de structures de données représentatives de l'activité corporelle dudit utilisateur, qui ont été calculées à une date antérieure à ladite date donnée et pour ladite durée donnée. [0020] Grâce à ce mode de réalisation, il est ainsi possible de comparer des activités cor- porelles similaires. Par exemple, l'activité corporelle en cours, exercé sur un créneau donné, par exemple le lundi entre 8h30 et 9h30, pourra être comparée avec la même activité corporelle exercée le même jour de la semaine que le jour donné (lundi), mais par exemple sur des semaines précédentes, entre par exemple 8h30 et 9h30 car cela correspond à des créneaux horaires pour lesquels cet utilisateur a l'habitude de réaliser les mêmes activités. On part du principe que l'autonomie est fortement liée aux habitudes (récurrence de certaines activités corporelles durant des créneaux horaires équivalents ou proches) d'un utilisateur. Le choix judicieux des dates est donc essentiel afin de comparer des périodes où les activités corporelles de l'utilisateur sont si- milaires, afin de détecter des déviations d'activités et donc des indices de perte d'autonomie de l'utilisateur. Cependant, les dates choisies ne doivent pas obligatoirement obéir à une règle périodique fixe (toutes les semaines à la même heure) si les habitudes de la personne nécessitent de choisir des dates sans logique apparente entre elles en terme de périodicité. Ce choix des dates à comparer peut être réalisé par l'utilisateur, un proche, un praticien ou tout autre tiers connaissant bien les habitudes de l'utilisateur. [0021] Selon un mode de réalisation particulier, ladite durée est déterminée par rapport à l'obtention d'un nombre N minimum souhaité de différents groupes de données, dans lesquels répartir les données de mouvement acquises. [0022] Grâce à cet autre mode de réalisation, on évite de choisir des durées trop courtes, où il ne serait pas possible d'enregistrer assez de données de mouvement pour comparer des activités corporelles. [0023] En outre, la durée est indexée en fonction d'un nombre N minimum de données de mouvement et non sur une durée minimum pour prendre en compte les créneaux horaires d'inactivité de l'utilisateur où il peut se passer de longs moments sans activité particulière de la personne (exemple du sommeil). [0024] Selon un mode de réalisation particulier, une valeur d'autonomie A est calculée en fonction d'une pluralité d'évaluations de variation calculées pour une pluralité de durées données. [0025] Grâce à ce mode de réalisation particulier, il est ainsi possible d'estimer une valeur objective de l'autonomie de l'utilisateur. Pour cela, le procédé réalise une comparaison de l'activité de l'utilisateur la plus récente sur un créneau considéré (exemple d'une heure complète précédent l'heure de la comparaison) avec des activités antérieures de même durée déjà sauvegardées, par exemple dans des bases de données dédiées. Il généralise ensuite ce calcul sur d'autres créneaux (exemple du jour, de la semaine, du mois ou de l'année qui précédent la comparaison) en comparant l'activité la plus récente compatible avec les créneaux d'analyses avec des activités antérieures sur les mêmes créneaux (exemple de tous les lundis déjà enregistrés pour des créneaux journaliers, toutes les semaines déjà enregistrées pour les créneaux hebdomadaires etc...). Cette comparaison d'activité corporelle généralisée sur différentes périodes de la vie d'un utilisateur permet de détecter aussi bien des changements d'habitudes sur des activités bien ciblées qui durent de l'ordre de l'heure (prendre son déjeuner, faire du sport, regarder un film, déjeuner....) mais aussi sur une pluralité d'activités se déroulant sur des périodes plus longues (jours, semaines) à très longues (mois, années). Cette mesure des changements d'habitudes est très liée à la notion d'autonomie, car il est connu de l'homme de l'art qu'une personne autonome fonctionne de manière routinière alors que les changements d'habitudes, et donc la perte de repères, sont des signes de défaillance de l'autonomie d'une personne. Le procédé cherche donc à donner une valeur quantifiable, objective car basée sur des mesures et calculée par une machine, de l'autonomie, et donc de la perte d'autonomie d'un utilisateur. Cette valeur d'autonomie permet à la personne en charge de suivre l'utilisateur (famille, médecin etc...) d'être informée régulièrement du niveau d'autonomie de l'utilisateur pour prendre les actions qu'il juge nécessaire. [0026] Selon un autre mode de réalisation particulier, pour le calcul de la valeur d'autonomie A, chacune desdites évaluations de variation sont respectivement affectées d'un coefficient de pondération. [0027] Grâce à cet autre mode de réalisation, la pondération de chaque variation d'activités corporelle de l'utilisateur permet de tenir compte de périodes plus pertinentes que d'autres dans l'analyse des changements d'habitudes. En effet, on peut penser que la mesure des changements d'activités des jours précédents est plus significative d'un changement d'autonomie que la même mesure effectuée à une période plus lointaine, par exemple pour des jours de l'année précédente. En outre, la pondération peut aussi être utilisée pour augmenter l'influence des mesures de variation d'activité corporelle dans la mesure de l'autonomie en fonction de la durée des créneaux horaires utilisés pour les mesures. En effet, on peut penser que la mesure d'une variation d'activité sur une durée courte (de l'ordre de l'heure), qui cible une activité bien précise, peut avoir une influence plus importante qu'une mesure de variation d'activité sur une année qui représente un nombre tellement important d'activités qu'il n'est plus vraiment représentatif d'une valeur d'autonomie de l'utilisateur. [0028] Selon un autre mode de réalisation particulier, le procédé comprend ce qui suit : [0029] - comparer à une certaine valeur la valeur d'autonomie, [0030] - en fonction du résultat de la comparaison, générer une information en rapport avec la variation calculée. [0031] Grâce à cet autre mode de réalisation, le déclenchement de l'action qui matérialise la perte d'autonomie est fonction d'un seul paramètre de type numérique. Il est donc aisé de définir un seuil de déclenchement d'une action. Dans l'état de l'art le plus proche, aucun procédé ne permet de déclencher une alerte liée à une perte d'autonomie. [0032] Selon un autre mode de réalisation particulier, l'information générée est com- muniquée à une personne autorisée par ledit utilisateur. [0033] Grâce à cet autre mode de réalisation, il est possible d'informer un tiers concernant une éventuelle perte d'autonomie de l'utilisateur. Du fait de l'absence de nommage et de caractérisation des données de mouvement transmises dans une telle information, l'action de type communication vers un tiers ne divulgue pas de fait les activités corporelles de l'utilisateur au tiers recevant cette information et préserve donc la confidentialité des données personnelles de l'utilisateur. 6 [0034] Les différents modes ou caractéristiques de réalisation précités peuvent être ajoutés indépendamment ou en combinaison les uns avec les autres, au procédé d'évaluation défini ci-dessus. [0035] L'invention concerne également un dispositif d'évaluation de l'activité corporelle d'un utilisateur, un tel dispositif comprenant un processeur qui est configure pour mettre en oeuvre ce qui suit : [0036] - à une date donnée et pendant une durée donnée, acquérir des données de mouvement dudit utilisateur en provenance d'un capteur de mouvement, [0037] - répartir lesdites données de mouvement acquises dans différents groupes de données (Sri) correspondant respectivement à différents types de mouvement, [0038] - à partir desdites données ainsi réparties, calculer une structure de données repré- sentative de l'activité corporelle dudit utilisateur qui est exercée à ladite date donnée et pour ladite durée donnée, [0039] - comparer ladite structure de données avec au moins une autre structure de données représentative de l'activité corporelle dudit utilisateur qui a été exercée à une date antérieure à ladite date donnée et pour ladite durée donnée, [0040] - en résultat de ladite comparaison, évaluer une variation entre l'activité corporelle de l'utilisateur exercée à ladite date donnée et pour ladite durée donnée, et l'activité corporelle de l'utilisateur exercée à au moins la date antérieure et pour ladite durée donnée. [0041] Un tel dispositif de calcul est notamment apte à mettre en oeuvre le procédé précité d'évaluation de l'activité corporelle d'un utilisateur, selon l'un quelconque des modes de réalisation précités. [0042] L'invention concerne encore un programme d'ordinateur comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé d'évaluation de l'activité corporelle d'un utilisateur, selon l'un quelconque des modes particuliers de réalisation décrits précédemment, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur. [0043] Ce programme peut utiliser n'importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n'importe quelle autre forme souhaitable. [0044] L'invention vise également un support d'enregistrement ou support d'informations lisible par un ordinateur, et comportant des instructions d'un programme d'ordinateur tel que mentionné ci-dessus. [0045] Le support d'enregistrement peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple une clé USB ou un 7 disque dur. [0046] D'autre part, le support d'enregistrement peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. [0047] Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé d'évaluation précité. [0048] D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante de modes de réalisation particuliers, donnés à titre de simples exemples illustratifs et non limitatifs, et des dessins annexés, parmi lesquels : [0049] [fig.1] - la figure 1 représente les principales actions exécutées par le procédé d'évaluation de l'activité corporelle d'un utilisateur selon un mode de réalisation de l' invention, [0050] [fig.2] - la figure 2 représente plus en détail une des actions exécutées par le procédé de la figure 1, [0051] [fig.3] - la figure 3 représente plus en détail une autre des actions exécutées par le procédé de la figure 1, [0052] [fig.4] - les figures 4A, 4B et 4C représentent différents exemples de structures de données obtenues selon le procédé de la figure 1, [0053] [fig.5] - représente plus en détail un calcul de variation d'activité corporelle exécuté selon le procédé de la figure 1, [0054] [fig.6] - les figures 6A et 6B représentent des exemples de visualisation de structures de données sur un ou plusieurs jours, [0055] [fig.7] - représente un dispositif d'évaluation de l'activité corporelle d'un utilisateur mettant en oeuvre le procédé d'évaluation de l'activité corporelle d'un utilisateur de la figure 1. [0056] Description d'un mode de réalisation de l'invention [0057] Principe général de l'invention [0058] L'objectif de cette invention est la mise en place d'une métrique automatique afin d'évaluer le comportement corporel d'un individu comme étant une routine situationnelle ou au contraire un événement rare, et de générer un degré d'information à qui de droit par divers moyens de communication. [0059] L'invention propose principalement un procédé et un dispositif de calcul d'une mesure d'autonomie d'une personne suivie à distance en utilisant des données issues d'un ou de plusieurs capteurs de mouvement porté(s) par la personne. L'objectif n'est pas, comme bon nombre de solutions du marché, de lancer des alertes lors d'un évènement ponctuel (chute, malaise...) mais de fournir un suivi dans le temps de 8 l'activité corporelle de la personne, afin d'informer le corps médical, la famille ou tout tiers intéressé, en cas de changement dans les habitudes de la personne. Une telle mesure d'autonomie prend par exemple la forme d'un indice d'autonomie sur une échelle de 0 à 1 : 0.1 tout va bien, 0.5 on commence à s'inquiéter, 0.9 il y a urgence à intervenir. [0060] Le procédé fonctionne en détectant des postures spécifiques à l'individu par des méthodes dites de pre-clustcring (regroupement de données similaires non supervisées par des méthodes de clustering par séparateur non-linéaire) via l'analyse de différents flux de données inertiels (accélérométrique, gyroscopique, tnagnétométrique) provenant du/des capteur(s). [0061] Les méthodes par analyse supervisée des données ne permettent pas d'identifier pré- cisément des postures, en raison d'une confusion possible dans la détermination de certaines postures, telles que par exemple la position assise ou debout détectée par un capteur inertiel, si la personne a la même orientation et la même dynamique. De plus, on se contente souvent de quatre informations différentes avec ce type de méthode (assis, debout, couché, marche). [0062] L'invention se propose de contourner ces problématiques en proposant un modèle quasiment non-supervisé apte à isoler des postures et à réaliser des groupes de postures sans nécessairement caractériser ces postures (assis, couché, débout etc...). Ces postures pourront être en grand nombre et caractéristiques de l'individu. Cette méthode, pour être efficace, ne nécessite l'utilisation que d'un seul capteur inertiel. [0063] Sur une durée prédéfinie, le procédé analyse et identifie les postures et crée une structure de données, telle que par exemple, une liste, une matrice, un vecteur, etc..., caractérisant un agrégat des postures sur cette durée. Cette structure de données est une représentation de comportements ou d'activités tels que par exemple: je me lève le matin, j'allume la cafetière, je prépare le petit déjeuner, je déjeune, je me brosse les dents... [0064] Ces séquences de postures peuvent être analysées chaque heure ou pour des durées différentes (plus courtes ou plus longues) en fonction de ce qu'on souhaite analyser et également sur des plages horaires spécifiquement définies par le modèle ou par un expert, car elles représentent des moments particuliers de la journée (petit déjeuner, déjeuner, balade dans l'après-midi, etc...). Cette analyse est réalisée en temps réel sur chacun des créneaux de temps choisis. [0065] Ensuite, ces modèles de comportement sont comparés avec d'autres modèles sau- vegardés précédemment pour identifier des similarités de comportements à des moments opportuns. Ces moments opportuns peuvent être la comparaison d'un créneau horaire avec le même créneau horaire de chaque jour de la semaine passée ou de chaque lundi des semaines passées. Cette mesure de similarité est calculée avec des 9 réseaux de neurones (modèle qui doit être entrainé) et peut être effectuée directement dans le terminal intégrant le capteur de données inertielles (exemple un smartphonc ou une montre connectée) ou un équipement déporté de type ordinateur ou serveur ou un mix des deux équipements. [0066] Ainsi, il est donc possible de calculer une variation d'activité corporelle sur la hase de la moyenne pondérée des similarités de comportement sur plusieurs moments opportuns choisi de par leur pertinence et ayant la même durée. Ce calcul permet également de donner une première estimation d'un indice d'autonomie de la personne car il mesure les variations d'activité d'un utilisateur sur un créneau horaire (de l'ordre de l'heure par exemple) par rapport à ses activités passées sur le même créneau. Cependant, pour une estimation plus précise, l'invention se propose de comparer des activités sur des durées d'analyses plus longues comme par exemple sur une journée complète (de 0 à 24h) ou une journée glissante (de 8 heures à 8 heures le lendemain). Même si une analyse comparée à la journée est peut-être moins pertinente, elle vient donner une information qui permettra à l'invention d'affiner la valeur d'autonomie. Dans cette optique, des poids différents peuvent être donnés à la comparaison des activités corporelles sur des créneaux à l'heure ou encore sur des créneaux journaliers, etc. Afin d'affiner encore la mesure de l'autonomie, ce principe de comparaison pondérée sur des créneaux horaires différents peut se généraliser pour des durées encore plus longues (semaines, mois, années) et n'est limité que par l'historique des enregistrements des données de mouvement de l'utilisateur. [0067] Une valeur d'autonomie A calculée à l'issue du procédé selon l'invention est, selon un mode de réalisation possible, comparée à un seuil Z. Une alarme est alors remontée si la valeur A est supérieur au seuil Z. Cette alarme déclenche la transmission d'information à un tiers, tel que par exemple un membre de la famille, le médecin traitant, une société de service, un établissement de soins et même toute société ou entité en mesure d'apporter une réponse même partielle à ces changements de routine (exemple : fournisseur de contenus musicaux, de films etc...). [0068] Modes particuliers de réalisation de l'invention. [0069] 11 est décrit ci-après, en référence aux figures 1 à 7, un procédé d'évaluation de l'activité corporelle d'un utilisateur. [0070] Un tel procédé se déroule de la manière suivante. [0071] Sur la figure 1, en PI, un capteur de données CAP enregistre en continu sur un support de stockage transitoire ou non transitoire (représenté et nommé MEM_CAP sur la figure 2) les données numériques décrivant le mouvement d'un utilisateur. Un tel capteur est par exemple porté par l'utilisateur. Il s'agit par exemple d'un accéléromètre, gyromètre, magnétomètre, etc., communément installés dans un téléphone mobile, ou tout dispositif portatif tel qu'un objet connecté. Dans un exemple d'implémentation, les données stockées sont transmises vers une hase de données MVT_DB qui est la hase de connaissance principale décrivant les mouvements d'une personne pour une longue durée de l'ordre de plusieurs mois à plusieurs années (les années 2016, 2017 et une partie de 2018 dans notre exemple). [0072] Dans un mode de réalisation alternatif, comme décrit sur la figure 2, les données en- registrées en continu ACQU en P1 sont soit directement transmises par le capteur et enregistrées dans la hase de données MVT_DB (flèche en pointillé), soit stockées dans la mémoire du capteur MEM CAP. L'ensemble de ces données récoltées constitue une hase de données brute. [0073] Cette hase de données est ensuite décomposée par le procédé en plusieurs hases de données SIM Dt DB qui diffèrent selon la durée d'analyse. Dans notre exemple, SIM H DB représente des données de mouvement pour des créneaux horaires d'une heure semhlahlcs (10h-11h) ou des créneaux dissemhlahlcs (0h-10h-12h-24h), SIM D DB pour des jours semhlahlcs (tous les lundis de la hase de donnée à partir de 2017) et dissemblables (tous les mardis, mercredis, jeudis, vendredis, samedis, dimanches de la hase de données), SIM W DB pour les semaines semblables (Semaine 5 de 2017 et 2018) et dissemhlahlcs (les autres semaines de la hase de données), SIM M DB pour les mois semhlahlcs (les mois de Janvier 2017 et 2018) et dissemblables (tous les mois de février à décembre de la hase de données) et SIM Y DB pour les années semhlahlcs (2017) et dissemblables (2016 car plus éloignée dans le temps, cette année représente moins les situations actuelles). [0074] En TRAIT_E les signaux sont triés afin de ne garder que les signaux à traiter. En effet, neufs signaux sont captés par le capteur CAP de façon à disposer de valeurs issues de trois capteurs (accéléromètre, magnétomètre et gyromètre) et dans les trois dimensions euclidiennes. Or, il se peut que le procédé ne souhaite pas garder toutes les données. Par exemple, le procédé peut décider de ne garder que six valeurs au lieu des neufs car l'utilisateur est par exemple en position couchée et n'utilise pas le magnétomètre. Dans ce cas, en TRAIT_E les trois valeurs issues du magnétomètre ne sont pas conservées. [0075] Une extraction EXTR_Tr_Dt des données est réalisée dans la base MVT_DB de façon à récupérer la partie MVT_Tr_Dt des données de la base de données qui ont été acquises par le capteur à ladite date donnée (date de référence dite Tr) et pour ladite durée donnée aussi appelée durée de référence Dt. Ces données peuvent être stockées dans une mémoire transitoire ou non du capteur ou du dispositif ou dans une base de données située sur un équipement externe, comme un ordinateur ou un serveur par exemple. [0076] Dans cet exemple d'implémentation, les données de mouvement sont recueillies le mardi 6 février 2018 de 10h à ilh. Dt correspond donc à une durée d'une heure. 11 [0077] En TRAIT 2, des traitements sont réalisés sur les signaux d'intérêts recueillis et segmentés, représentatifs de la partie MVT_Tr_Dt des données de la hase de données. Les traitements sont, de façon non exhaustive, du filtrage passe-bas pour dé-bruiter l'information, de la normalisation pour harmoniser les données, du ré-échantillonnage de données pour synchroniser les sources, etc. [0078] Sur la figure 1, en P2, il est procédé à une répartition REP des données de la base MVT_Tr_Dt acquises en Pl. [0079] Comme représenté sur la figure 3, une telle répartition REP comprend une classi- fication des données, stockées dans la hase MVT Tr Dt, qui représentent des postures similaires et regroupées en classes de postures Srl Sri, SrN. Dans cet exemple d'implémentation, les classes de postures sont apprises automatiquement par regroupement non-supervisé (en anglais « clustering ») de séries temporelles à partir dc la hase de connaissance SIM Dt DB. [0080] Pour obtenir cette classification en postures, le procédé utilise des réseaux de neurones récurrents GRU (dc l'anglais « Gated Recurrcnt Unit ») préalablement appris sur la hase SM Dt DB. Comme évoqué dans le paragraphe ci-dessus, différentes classes de postures Srl,..., Sri,..., SrN ont été déterminées par clustering sur la hase SIM Dt DB. Un processus d'apprentissage suit pour modéliser un réseau GRU capable de classer des données brutes de mouvement en label de posture. [0081] Sur la figure 1, en P3, il est procédé au calcul CALC STR d'une structure de données de l'activité corporelle d'un individu, pour la date Tr et la durée Dt. [0082] Dans un exemple d'implémentation représenté à la figure 4A, la structure de données, désignée par Vr, est un histogramme ou un vecteur des postures Sri reconnues en P2. Chaque valeur de l'histogramme représente le nombre Ci de fois où une posture Sri a été reconnue. [0083] Dans un autre exemple d'implémentation représenté à la figure 4B, la structure de données Vr est représentée par un histogramme des différentes postures et de leur nombre pendant la durée donnée. En abscisse, est représenté le nombre N de postures différentes et en ordonnée le nombre Ci de fois où une posture donnée a été identifiée par le procédé. [0084] Dans un autre exemple d'implémentation représenté à la figure 4C, la structure de données Vr est représentée par un empilement de formes carrées. Chaque carré représente une posture différente. Pour chacune des postures, on représente, par un nombre de pixels noirs à l'intérieur du carré, le nombre Ci de fois où la posture a été identifiée pendant la durée donnée. [0085] Sur la figure 1, en P4, il est procédé à une comparaison COMP de la structure de données Vr avec une ou plusieurs autres structures de données. [0086] A cet effet, comme représenté sur la figure 5, la comparaison COMP consiste en des 12 prédictions de similarité de la structure de données Vr par comparaison avec d'autres structures de données d'activité corporelle V1, Va,..., VM calculées pour des ac- quisitions de données à des périodes antérieures (dates antérieures niais pour une durée similaire). Le but est de savoir si la structure de données Vr est similaire aux autres structures de données caractéristiques de sa tranche horaire (ici dans notre exemple tous les lundis de 10h à 11h) dans le passé de l'individu ou à une ou des dates différentes, mais toujours pour la même durée Dt (exemple de 11h à 12h le lundi 5 février de l'année d'avant). Si la structure Vr est similaire avec une structure de données Va d'une date antérieure a, cela indique qu'il n'y a pas de changement significatif dans le comportement corporel de l'individu au regard de la comparaison entre l'activité corporelle à la date Tr et l'activité corporelle à la date Ta. Cette comparaison est effectuée sur un ensemble de dates antérieures (M dates comme illustré sur la figure 5) en comparaison avec la date de référence Tr. Une moyenne pondérée de l'ensemble de ces comparaisons est ensuite calculée pour obtenir une valeur DELTA _H représentative d'une première estimation d'une valeur d'autonomie de l'utilisateur. [0087] Les réseaux de neurones siamois (SIAM_Dt sur la figure 5) permettent de faire ce type de comparaisons. Si deux structures de données qui ont été apprises par le réseau représentent le même comportement corporel durant la période, le réseau siamois produit une mesure proche de O. Si deux structures de données sont dissimilaires (ex : le comportement corporel du mardi entre 10h et 11h est différent de celui du dimanche, entre 22h et 23h), le réseau siamois produit une mesure proche de 1. Ensuite, pour calculer la valeur DELTA_Dt, on effectuera une moyenne pondérée des valeurs de comparaison entre la structure de donnée à évaluer (Vr sur le schéma de la figure 5) et les différentes structures de données déjà mesurées à des dates antérieures (Va sur le schéma de la figure 5). [0088] Le but est d'effectuer des comparaisons avec plusieurs dates antérieures où la personne devrait effectuer des activités similaires, suivre la même routine (exemple des lundis de 10h à 11h). La difficulté est de choisir convenablement ces dates antérieures pour caractériser une activité anormale et non pas simplement un peu différente de d'habitude. Ce choix de pertinence peut être réalisé par un expert (médecin, auditeur) suite à une étude préalable des habitudes de la personne à suivre mais aussi par le procédé lui-même s'il dispose de données suffisantes concernant les habitudes de la personne à suivre et donc des moments opportuns de comparaison. A titre d'alternative, ce choix de pertinence peut être réalisé à la fois par l'expert et par le procédé. [0089] Pour obtenir plusieurs valeurs de variations d'activités corporelles DELTA_Dt, le procédé s'appuie sur différents modèles SIAM_Dt préalablement appris. Ces modèles sont des réseaux de neurones siamois qui ont appris les similarités et les dissemblances 13 sur par exemple : [0090] - les hases SIM H DB (Dt = H pour « Hour » en anglais) sur des créneaux horaires d'une heure, [0091] - SIM D DB (Dt = D pour « Day » en anglais) sur des créneaux d'un jour, [0092] - SIM W DB (Dt = W pour « Week » en anglais) sur des créneaux d'une semaine, [0093] - SIM M DB (Dt = M pour « Month » en anglais) sur des créneaux d'un mois, [0094] - SIM Y DB (Dt = Y pour « Ycar » en anglais) sur des créneaux d'un an. [0095] Ces hases sont des sous-ensembles de données de la hase de données MVT_DB (cf. Figure 2). Après apprentissage, ce sont les réseaux de neurones siamois SIAM Dt respectifs aux hases de données SIM Dt DB qui mesurent la similarité entre les structures de données pour les comparer. [0096] Selon un autre exemple d'implémentation de la comparaison COMP, la comparaison COMP consiste à calculer la similarité DELTA _D entre le jour précédent (lundi) et tous les autres lundis de la hase MVT DB. A cet effet, le jour de référence à considérer est le jour précédant la date donnée car toutes les données sont disponibles pour ce jour. Les variations dans le comportement de l'individu les lundis précédents sont alors considérées. Si aucune variation n'est relevée, l'activité corporelle de l'utilisateur est considéré comme habituelle. Si une ou plusieurs variations ont été relevées par rapport aux lundis précédents, l'activité corporelle de l'utilisateur est considérée comme « s'aggravant ». Sur le même principe, le procédé calcule une estimation de la similarité DELTA_W entre la semaine précédente (S5 2018) et les autres semaines de la base MVT_DB, et, dans le cas où la base MVT_DB le permet, calcule les mesures de similarité de semaines, de mois et d'années comme suit : [0097] - une estimation de la similarité DELTA_M entre le mois correspondant à la date Tr et des mois choisis par le procédé ou par un tiers car similaires en termes d'activités mensuelles (exemple tous les mois de Janvier de chaque années), [0098] - une estimation de la similarité DELTA_Y entre l'année correspondant à la date Tr et des années choisies par le procédé ou par un tiers car similaires en termes d'activités annuelles (l'année 2017 dans notre exemple). [0099] Dans un exemple d'implémentation représenté sur la figure 6A, le vecteur caracté- ristique de l'activité corporelle de l'utilisateur sur une journée est la concaténation des 24 histogrammes de postures. [0100] Dans l'exemple d'implémentation de la figure 6B, le vecteur caractéristique de l'activité corporelle de l'utilisateur sur une journée D1, D2, etc... est la concaténation des 24 colonnes de N carrés représentant respectivement 24 créneaux horaires. Les carrés représentant un groupe de données représentant des mouvements similaires. Bien entendu, de la même manière, un tel vecteur caractéristique peut être calculé pour caractériser l'activité corporelle de l'utilisateur sur une période plus longue, telle 14 qu'une semaine, un mois ou une année. [0101] Sur la figure 1, en P5, le procédé comprend le calcul d'une valeur d'autonomie A en fonction des similarités prédites en P4 sur les différentes durées d'analyses réalisées. [0102] Dans un exemple d'implémentation, un tel calcul utilise l'équation suivante : [0103] A = WH*DELTA H + WD*DELTA D+ WW*DELTA W + WM*DELTA M+ WY*DELTA Y, [0104] avec WH, WD, WW, WM, WY des nombres réels de pondération. [0105] Ces nombres réels de pondération servent à donner plus d'importance aux changements ponctuels (exemple WH=0.8) qu'aux dissemblances mensuelles (exemple WM=0.05) et annuelles (exemple WY=0.01). Les nombres réels de pondération peuvent être nuls si la hase de connaissance MVT DB ne permet pas de calculer, par manque de données, les similarités correspondantes. Ces poids peuvent être définis manuellement par un expert (médecin, auditeur) suite à une analyse des changements de comportements de la personne à suivre, ou bien automatiquement par une étude de l'historique des habitudes de la personne suivie. A titre d'alternative, ces poids peuvent être définis à la fois manuellement et automatiquement. [0106] Sur la figure 1, en P6, il est procédé à une comparaison COMP Z entre la valeur d'autonomie A et une valeur Z. [0107] En fonction du résultat de la comparaison, en P7, est générée (GEN) une information en rapport avec la variation calculée. [0108] Si la valeur A est supérieure à une valeur Z, alors le procédé active un service détaillé sur la figure 1 en P8. Sinon, le procédé acquiert de nouvelles données en PL [0109] L'information générée en P7 représente une interprétation d'une valeur cor- respondant à la différence entre la valeur A et la valeur Z. La valeur A. lorsque communiquée par le service décrit ensuite en P8, permet de donner une information simple et facilement compréhensible aux services compétents ou à la famille sur le niveau d'autonomie de l'utilisateur. Cette information peut être de type texte, graphique ou tout autre moyen d'information. [0110] Sur la figure 1, en P8, il est procédé à l'établissement d'une communication COM afin d'informer un individu de la valeur A. [0111] Une telle communication COM peut être mise en oeuvre pour informer l'individu, son entourage, ses proches, son corps médical, etc. (si accords consentis par l'individu) de son changement d'habitudes corporelles en transmettant une interprétation de la valeur A. Cette communication peut consister en l'envoi d'un mail, d'un message texte de type SMS, d'un appel téléphonique, d'une alarme sonore ou visuelle ou de tout autre moyen afin d'alerter un tiers. [0112] Sur la figure 1, en P9, il est procédé à une estimation du changement de com- portement de l'utilisateur durant une période considérée, afin de déterminer si une mise à jour de tous les modèles de réseaux de neurones Siamois précédemment appris est nécessaire ou non. A cet effet, le procédé définit des seuils selon les différentes durées caractérisant chaque réseau de neurone Siamois (heure, jour, semaine, mois, année dans notre exemple). Les valeurs calculées de A sur la hase de données récentes d'activité captées sont comparées à ces seuils comme suit : [0113] - Si à la fin du créneau horaire courant, la valeur A est proche de 0 (en fonction d'un nouveau seuil Tau _H = 0.2 par exemple), alors le procédé peut inclure les données extraites pendant ce créneau horaire comme similaires dans la hase SIM_H_DB ; [0114] - Si à la fin de la journée, la valeur A est proche de 0 (en fonction d'un nouveau seuil Tau _D = 0.1 par exemple), alors le procédé peut inclure les données extraites pendant toute la journée comme similaires dans la hase SIM D DB ; [0115] - Si à la fin de la semaine, la valeur A est proche de 0 (en fonction d'un nouveau seuil Tau _W = 0.15 par exemple), alors le procédé peut inclure les données extraites pendant toute la semaine comme similaires dans la hase SIM W DB ; [0116] - Si à la fin du mois, la valeur A est proche de 0 (en fonction d'un nouveau seuil Tau _M = 0.15 par exemple), alors le procédé peut inclure les données extraites pendant tout le mois comme similaires dans la hase SIM_D_DB ; [0117] - Si à la fin de l'année, la valeur A est proche de 0 (en fonction d'un nouveau seuil Tau _Y = 0.25 par exemple), alors le procédé peut inclure les données extraites pendant toute l'année comme similaires dans la hase SIM Y DB. [0118] Sinon le procédé n'ajoute pas de données courantes aux bases de données d'apprentissage SIM_Dt_DB. [0119] Sur la figure 1, en P10, les modèles de réseaux de neurones SIAM_Dt liés respec- tivement aux bases SIM_Dt_DB sont mis à jour avec les nouvelles données pour améliorer leur capacité à identifier des situations non routinières. En particulier, si un changement important est observé dans le comportement général de l'individu, les modèles doivent être profondément modifiés pour correspondre aux nouvelles routines en étant intégralement ré-entrainés à l'aide d'algorithmes d'apprentissage bien connus (ex : fine tuning, transfer learning, adaptive leaming, etc.). Par exemple, à la fin de la semaine, on peut réapprendre les modèles SIAM_H, SIAM_D, SIAM_W à partir des nouvelles bases SIM_H_DB, SIM_D_DB, et SIM_W_DB. A la fin de l'année, on peut réapprendre les modèles SIAM_M, SIAM_Y à partir des nouvelles bases SIM_M_DB et SIM_Y_DB. [0120] Selon un mode particulier de réalisation de l'invention représenté à la figure 7, les actions exécutées par le procédé d'évaluation sont mises en oeuvre par un système comprenant un dispositif d'évaluation D_EVAL et un terminal T_CAP d'acquisition de données. [0121] Le dispositif d'évaluation D_EVAL est par exemple un ordinateur ou un serveur. 16 Pour cela, le dispositif d'évaluation D EVAL a l'architecture classique d'un ordinateur et comprend notamment une mémoire MEM EVAL, une unité de traitement UT EVAL, équipée par exemple d'un processeur PROC EVAL, et pilotée par le programme d'ordinateur PG EVAL stocké en mémoire MEM EVAL. Le programme d'ordinateur PG EVAL comprend des instructions pour mettre en oeuvre les actions du procédé d'évaluation de l'activité corporelle d'un utilisateur tel que décrit ci-dessus, lorsque le programme est exécuté par le processeur PROC EVAL. A l'initialisation, les instructions de code du programme d'ordinateur PG EVAL sont par exemple chargées dans une mémoire RAM (non représentée) avant d'être exécutées par le processeur PROC_EVAL. Le processeur PROC_EVAL de l'unité de traitement UT_EVAL met notamment en oeuvre les actions du procédé d'évaluation de l'activité corporelle d'un utilisateur décrit ci-dessus, selon les instructions du programme d'ordinateur PG EVAL. [0122] Le terminal d'acquisition de données T_CAP est par exemple un objet connecté porté par l'utilisateur. Pour cela, le terminal d'acquisition a l'architecture classique d'un ordinateur et comprend notamment une mémoire MEM CAP, une unité de traitement UT CAP, équipée par exemple d'un processeur PROC CAP, et pilotée par le programme d'ordinateur PG_CAP stocké en mémoire MEM CAP. Il comprend également un capteur de mouvements CAP permettant toutes sortes de captures de types de données de mouvements (par exemple : accéléromètrique, gyroscopique, magnétométrique). Le programme d'ordinateur PG_CAP comprend des instructions pour mettre en oeuvre les actions du procédé d'évaluation de l'activité corporelle d'un utilisateur tel que décrit ci-dessus, lorsque le programme est exécuté par le processeur PROC_CAP. A l'initialisation, les instructions de code du programme d'ordinateur PG_CAP sont par exemple chargées dans une mémoire RAM (non représentée) avant d'être exécutées par le processeur PROC_CAP. Le processeur PROC_CAP de l'unité de traitement UT_CAP met notamment en oeuvre les actions du procédé d'évaluation de l'activité corporelle d'un utilisateur décrit ci-dessus, selon les instructions du programme d'ordinateur PG_CAP. [0123] Concernant l'étape PI, en liaison avec la figure 2, comme déjà expliqué plus haut, le processus TRAIT_1 permet d'obtenir et de sélectionner des signaux d'intérêt à traiter. Le processus TRAIT_1 peut être réalisé par le terminal T_CAP comme suit : [0124] - les données de mouvement acquises par le capteur CAP sont stockées dans la mémoire MEM_CAP en temps réel et traitées par le processus TRAIT_1. Les données traitées sont ensuite transmises à la mémoire MEM_EVAL pour être finalement stockées dans la base de données MVT_DB. [0125] Le processus TRAIT_1 peut également être réalisé à posteriori, c'est-à-dire que les données d'acquisition non traitées par le terminal T_CAP sont stockées directement 17 dans la hase de données MVT_DB et traitées à posteriori avec le processus TRAIT_1 par le dispositif d'évaluation D_EVAL (cf figure 2 les flèches en pointillés entre TRAIT_1 et MVT DB). Le processus TRAIT_1 peut également être une combinaison de traitements exécutée en temps réel dans les mémoires MEM CAP et MEM EVAL, les données traitées étant stockées à posteriori dans la hase de données MVT_DB afin de s'adapter aux performances de stockage et de calcul du terminal T CAP. [0126] En fonction du mode de réalisation, le dispositif d'évaluation D_EVAL et le terminal T_CAP peuvent être interconnectés et échanger des données sur une ou plusieurs liaison(s) de communication, en utilisant un ou plusieurs réseaux de différents types, (un réseau sur la figure 7), et différents protocoles. Des exemples de réseau sont un réseau fixe, un réseau cellulaire (par exemple selon la norme 2G (GSM, GPRS, EDGE), 3G (UMTS), 4G (LTE), LTE-A, LTE-M, WCDMA, CDMA2000, HSPA, 5G, ou leurs variantes ou évolutions), un autre type de réseau radio (par ex. WiFi® ou Bluetooth®), un réseau IP, une combinaison de plusieurs de ces réseaux, etc. Pour cela, le dispositif d'évaluation D_EVAL et le terminal T_CAP seront configurés avec des moyens de communication de données adaptés. [0127] A partir de l'étape P2 de la figure 1, l'ensemble des calculs réalisés pour mettre en oeuvre le procédé d'évaluation peut être réalisé par le seul dispositif d'évaluation D EVAL. Dans ce mode de réalisation, le terminal T_CAP ne fait que retransmettre les données de mesures au dispositif D EVAL. La mémoire MEM_EVAL peut inclure l'une ou l'ensemble des bases de données (MVT_DB, MVT_Tr_Dt, SIM_Dt_DB) du procédé mais pas nécessairement. En effet, ces bases de données pourront être distinctes du dispositif D_EVAL. En variante, pour davantage de flexibilité, une ou plusieurs de ces bases seront distinctes du dispositif D_EVAL, tandis que les autres bases de l'ensemble seront incluses dans le dispositif D_EVAL. [0128] Afin de généraliser les différentes possibilités de calcul des étapes du procédé d'évaluation, et selon respectivement différents modes particuliers de réalisation de l'invention non représentés par un schéma, chaque étape de calcul du procédé pourra être réalisée respectivement par le dispositif D_EVAL ou le terminal T_CAP de manière à représenter toutes les combinaisons possibles de configurations de calculs entre le dispositif D_EVAL et le terminal T_CAP. [0129] Il va de soi que les modes de réalisation qui ont été décrits ci-dessus ont été donnés à titre purement indicatif et nullement limitatif, et que de nombreuses modifications peuvent être facilement apportées par l'homme de l'art sans pour autant sortir du cadre de l'invention 18