Brevet FR3118521A1 — publié le 20220701

Le procédé de détermination d’au moins une couleur compatible avec une tenue vestimentaire d’un utilisateur, comprend : - une étape d’importation (IMP) d’au moins une image de photographie (IM) comportant une représentation d’au moins une partie de la tenue vestimentaire de l’utilisateur ; - une étape de segmentation (SEG) dans ladite au moins une image (IM), identifiant au moins une zone d’intérêt (S1, S2, S3) dans la tenue vestimentaire ; - une étape de détermination (DET) de la couleur de ladite au moins une zone d’intérêt (S1, S2, S3) ; e t - une étape de génération (GEN) de ladite au moins une couleur compatible avec la tenue vestimentaire de l’utilisateur, à partir de la couleur déterminée de ladite zone d’intérêt (S1, S2, S3) en fonction d’une base de données de couleurs compatibles (PAL1-PAL4) ou d’une règle calculatoire d’obtention de couleurs compatibles (RGL, 11-71). Figure pour l’abrégé : Fig 2 Procédé de détermination d’au moins une couleur compatible avec une tenue vestimentaire d’un utilisateur Des modes de mise en œuvre et de réalisation concernent une détermination d’une ou plusieurs couleur(s) compatible(s) avec une tenue vestimentaire d’un utilisateur, par exemple dans le cadre d’une assistance ou recommandation dans un choix d’un produit cosmétique de maquillage. On entend par couleur « compatible » avec la tenue vestimentaire, une couleur qui est dans un accord esthétique, qui présente une harmonie, avec les couleurs de la tenue vestimentaire. Il existe des services, exercés par des personnes qualifiées en matière de compatibilité de couleurs (des « maquilleurs » ou « artistes-maquilleurs », usuellement appelées « make-up artists » en anglais), pour recommander des combinaisons de couleurs compatibles, c’est-à-dire des couleurs esthétiques entre elles selon des critères admis consensuellement, des critères subjectifs ou encore des critères relatifs à des phénomènes de mode. En raison de l’aspect subjectif de ce type de recommandation, il est difficile de proposer des techniques automatisées pour déterminer des couleurs compatibles avec une tenue vestimentaire, sans que la tenue vestimentaire ne soit connue à l’avance. Or, il existe un besoin de fournir des recommandations de couleurs compatibles à des consommateurs de maquillage n’ayant pas la qualification des maquilleurs, en fonction d’une tenue donnée variant à chaque utilisation, et de manière immédiate (c’est-à-dire sans consulter sur rendez-vous une personne qualifié en la matière). Les recommandations de couleurs compatibles peuvent ainsi servir d’assistance aux consommateurs de maquillage pour effectuer un choix esthétique, ou bien éventuellement servir à obtenir un produit ayant cette couleur compatible avec la tenue vestimentaire. En effet, des nouvelles méthodes « connectées » de consommation de produit cosmétiques émergent, et permettent par exemple d’obtenir de chez soi un produit cosmétique dont la recette est unique et fabriquée par un appareil commandé depuis un téléphone mobile multifonction. C’est notamment le cas du distributeur de produit cosmétique décrit dans la demande de brevet US déposée le 31 décembre 2020 sous le numéro 17/139,338, et dans la demande de brevet US déposée le 31 décembre 2020 sous le numéro 17/139,340. Ainsi, une détermination d’une couleur compatible avec une tenue donnée de chaque jour peut servir à générer le produit cosmétique ayant précisément cette couleur compatible, instantanément et quotidiennement. A cet égard, selon un aspect il est proposé un procédé de détermination automatique, au sein d’un système informatique, d’au moins une couleur d’un produit cosmétique, par exemple un produit cosmétique de maquillage, compatible avec une tenue vestimentaire d’un utilisateur, comprenant : - une étape d’importation d’au moins une image de photographie comportant une représentation d’au moins une partie de la tenue vestimentaire de l’utilisateur ; - une étape de segmentation dans ladite au moins une image, identifiant au moins une zone d’intérêt dans la tenue vestimentaire ; - une étape de détermination de la couleur de ladite au moins une zone d’intérêt ; et - une étape de génération de ladite au moins une couleur compatible avec la tenue vestimentaire de l’utilisateur, à partir de la couleur déterminée de ladite zone d’intérêt en fonction d’une base de données de couleurs compatibles ou d’une règle calculatoire d’obtention de couleurs compatibles. Le système informatique peut par exemple être un appareil informatique utilisateur seul, tel qu’un téléphone multifonction, une tablette tactile ou un ordinateur, ou bien un appareil informatique utilisateur et un serveur informatique externe aptes à communiquer et coopérer ensemble. Le procédé selon cet aspect peut ainsi être mis en œuvre de manière automatisée, par exemple au moyen d’un appareil informatique utilisateur simple tel qu’un téléphone multifonction, pour déterminer des couleurs compatibles avec une tenue vestimentaire, sans que la tenue vestimentaire ne soit connue à l’avance. Le procédé peut ainsi fournir à l’utilisateur une ou plusieurs couleurs pour son maquillage en fonction de ses vêtements, et éventuellement de se préférences. En outre, le procédé peut permet de recommander des achats de produits de maquillage complets grâce à l’association des couleurs, ou bien à commander une recette « idéale » pour chaque tenue vestimentaire, fabriquée par un dispositif personnel du type du distributeur de produit cosmétique connecté mentionné ci-avant. Selon un mode de mise en œuvre, l’étape de génération faite en fonction d’une base données de couleurs compatibles, comprend : - une étape d’identification, parmi des banques de couleurs contenant un nombre fini de couleurs préalablement choisies pour être compatibles entre-elles, de la banque de couleurs contenant la plus proche couleur de la couleur de ladite zone d’intérêt déterminée ; et - une étape de sélection de ladite au moins une couleur compatible avec la tenue vestimentaire parmi les couleurs de la banque identifiée. Selon un mode de mise en œuvre, l’étape de génération faite en fonction d’une règle calculatoire d’obtention de couleurs compatibles, comprend : - une étape de calcul comprenant une conversion de la couleur de ladite zone d’intérêt déterminée en un premier point d’un espace colorimétrique adapté, et une application d’au moins une transformation mathématique de ce point, ladite au moins une transformation mathématique étant préalablement choisie pour résulter à au moins un deuxième point dudit espace dont la couleur est compatible avec la couleur du premier point ; et - une étape de sélection de ladite au moins une couleur compatible avec la tenue vestimentaire parmi la ou les couleur(s) dudit au moins un deuxième point. Selon un mode de mise en œuvre, l’étape de sélection comprend une sélection de ladite au moins une couleur compatible parmi les couleurs obtenues, appartenant une famille de couleurs sélectionnée par l’utilisateur. La famille de couleur peut correspondre à une préférence de l’utilisateur, ou bien à une famille de recettes possibles selon des cartouches chargées dans un dispositif personnel du type du distributeur de produit cosmétique connecté mentionné ci-avant. Selon un mode de mise en œuvre, l’étape de génération est mise en œuvre avec un modèle d’apprentissage machine. Avantageusement, le modèle d’apprentissage machine est configuré pour adapter l’étape de sélection en fonction de choix antérieurs de l’utilisateur sur des couleurs compatibles déterminées par des mises en œuvre antérieures du procédé. Le modèle d’apprentissage machine peut par exemple être du type réseau neuronal convolutif, et permet de bénéficier d’une précision extrêmement fine dans la génération de la couleur compatible avec la tenue vestimentaire, ce qui est particulièrement avantageux dans ce contexte d’harmonie des couleurs et d’esthétisme. Selon un mode de mise en œuvre, l’étape de segmentation est mise en œuvre automatiquement avec un modèle d’apprentissage machine. Le modèle d’apprentissage machine peut là encore être du type réseau neuronal convolutif, et permet d’une part d’éviter les erreurs de segmentation d’une partie non utile (par exemple une partie du corps ou de l’arrière-plan), et en outre de détecter des détails avantageux de la tenue vestimentaires trop délicats à obtenir par des techniques sans apprentissage machine, tels que des couleurs d’accessoire et de bijoux ou des petits motifs sur la tenue. Selon un mode de mise en œuvre, l’étape de segmentation comprend une requête adressée à l’utilisateur pour identifier la position de ladite au moins une zone d’intérêt sur l’image. Selon un mode de mise en œuvre, l’étape de détermination comprend un traitement colorimétrique de ladite au moins une image avec un modèle d’apprentissage machine adapté pour corriger une déformation de la couleur de la représentation de ladite au moins une partie de la tenue vestimentaire de l’utilisateur due aux conditions d’éclairage de la photographie et/ou au dispositif ayant capturé la photographie. Par exemple, le modèle d’apprentissage machine adapté pour corriger une déformation de la couleur peut être du type de celui décrit dans la demande de brevet Français déposée le 03 février 2021 sous le numéro FR2101039. Selon un autre aspect, il est également proposé un système informatique, par exemple être un appareil informatique utilisateur seul ou bien un appareil informatique utilisateur et un serveur informatique externe aptes à communiquer et coopérer ensemble, destiné à déterminer d’au moins une couleur d’un produit cosmétique compatible avec une tenue vestimentaire d’un utilisateur, comprenant : - des moyens de communication configurés pour importer au moins une image de photographie comportant une représentation d’au moins une partie de la tenue vestimentaire de l’utilisateur ; - des moyens de traitement configurée pour : -- effectuer une segmentation dans ladite au moins une image de manière à identifier au moins une zone d’intérêt dans la tenue vestimentaire ; -- déterminer la couleur de ladite au moins une zone d’intérêt ; et -- générer ladite au moins une couleur compatible avec la tenue vestimentaire de l’utilisateur, à partir de la couleur déterminée de ladite zone d’intérêt en fonction d’une base de données de couleurs compatibles ou d’une règle calculatoire d’obtention de couleurs compatibles. Selon un mode de réalisation, les moyens de traitement sont en outre configurés pour mettre en œuvre l’étapes de segmentation, l’étape de détermination et l’étape de génération du procédé tel que défini ci-avant. Selon un mode de réalisation, le système comporte un appareil informatique utilisateur configuré pour capturer ou stocker en mémoire ladite au moins une image de photographie et pour communiquer aux moyens de traitement ladite au moins une image de photographie lors de ladite importation. Selon un autre aspect, il est également proposé un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé tel que défini ci-avant. Selon un autre aspect, il est également proposé un support lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé tel que défini ci-avant. D’autres avantages et caractéristiques de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée de modes de mise en œuvre et de réalisation, nullement limitatifs, et des dessins annexés, sur lesquels : ; illustrent des modes de mise en œuvre et de réalisation de l’invention. La illustre un exemple de mise en œuvre d’un procédé 100 de détermination d’au moins une couleur compatible CC avec une tenue vestimentaire d’un utilisateur. Le procédé 100 est par exemple destiné à être mis en œuvre par un dispositif informatique, tel qu’un téléphone multifonction (usuellement « smartphone »), une tablette tactile, ou un ordinateur. Eventuellement, le procédé 100 peut être mis en œuvre en collaboration avec un serveur externe dans une configuration où le serveur reçoit des données d’entrée (image IM), exécute au moins certaines des opérations des étapes du procédé 100 (parmi SEG, DET, GEN, SEL), et fournit des données de sortie (CC). Ainsi, le procédé 100 peut être matérialisé, en pratique, par un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé 100. Le procédé 100 peut également être matérialiser, en pratique, sous la forme d’un support lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé 100. Le procédé 100 de détermination d’au moins une couleur compatible CC avec une tenue vestimentaire d’un utilisateur IM, peut par exemple être exploité comme un service offert à l’utilisateur pour lui fournir des recommandations de couleurs, par exemple de maquillage, compatibles d’un point vue esthétique en fonction d’une tenue donnée variant à chaque utilisation, et de manière immédiate (c’est-à-dire sans consulter sur rendez-vous un artiste-maquilleur qualifié en la matière). Les recommandations de couleurs compatibles peuvent ainsi servir d’assistance aux consommateurs de maquillage n’ayant pas la qualification des maquilleurs, pour effectuer un choix esthétique, ou bien éventuellement servir à obtenir un ou des produit(s) du commerce ayant la ou les couleur(s) compatible(s) avec la tenue vestimentaire. En effet, le procédé 100 peut en outre être exploité pour recommander des achats de produits de maquillage complets grâce à l’association des couleurs, ou bien à commander une recette « idéale » pour chaque tenue vestimentaire, fabriquée par un dispositif personnel du type du distributeur de produit cosmétique connecté. A cet égard, le procédé 100 comprend d’une part une étape d’importation IMP d’au moins une image de photographie IM comportant une représentation d’au moins une partie de la tenue vestimentaire de l’utilisateur. Par exemple l’importation IMP de l’image de photographie peut résulter d’une capture effectuée par l’utilisateur, en mode autoportrait ou éventuellement en photographiant son reflet dans un miroir. Ensuite, le procédé 100 comprend une étape de segmentation SEG dans ladite au moins une image IM, de manière à identifier au moins une zone d’intérêt S1, S2, S3 dans la tenue vestimentaire. L’étape de segmentation SEG peut être mise en œuvre automatiquement par un algorithme de segmentation d’image par exemple adapté pour effectuer des reconnaissances d’objets, des définitions de contours, des reconnaissances de motifs, une suppression d’arrière-plan, ou d’autres traitements d’image adaptés et connus. En particulier, l’étape de segmentation SEG est adaptée pour identifier des éléments, appelés « zones d’intérêt », S1, S2, S3 de la tenue vestimentaire présente dans l’image IM. L’étape de segmentation SEG est par exemple capable de détecter un élément S1 de la partie haute de la tenue vestimentaire, proche du visage, tel qu’un chemisier, un t-shirt ou un body. L’étape de segmentation SEG est par exemple capable de détecter un élément S2 de la partie médiane de la tenue vestimentaire, au niveau du bassin, tel qu’un pantalon, une jupe ou une robe. L’étape de segmentation SEG est par exemple capable de détecter un élément S3 de la partie basse de la tenue vestimentaire, proche des pieds, tel que des souliers, des chaussettes ou le bas d’un pantalon, d’une jupe ou d’une robe. Bien entendu, les éléments S1, S2, S3 identifiés dans l’image dépendent de la prise de vue de la photo, et par exemple des souliers peuvent ne pas figurer pas dans l’image IM. Dans l’exemple illustré par la , la zone d’intérêt médiane S2 et la zone d’intérêt basse S3 correspondent toutes les deux à une partie d’une jupe longue. Dans une telle situation, la segmentation SEG est par exemple configuré pour identifier et isoler un motif et retirer la couleur de fond de la jupe dans la zone d’intérêt S2, et pour identifier et isoler la couleur de fond de la jupe et retirer le motif dans la zone d’intérêt S3. Par ailleurs, l’étape de segmentation SEG peut être mise en œuvre automatiquement avec un modèle d’apprentissage machine conventionnel, par exemple du type réseau neuronal convolutif. Cela permet d’une part d’éviter les erreurs de segmentation d’une partie non utile (par exemple une partie du corps ou de l’arrière-plan), et en outre de détecter des détails avantageux de la tenue vestimentaires trop délicats à obtenir par des techniques sans apprentissage machine, tels que des couleurs d’accessoire et de bijoux ou des petits motifs sur la tenue. En alternative, comme il sera décrit ci-après en relation avec la , l’étape de segmentation SEG peut être effectuer « manuellement » par l’utilisateur, par exemple au moyen d’une requête adressée à l’utilisateur pour identifier la position de ladite au moins une zone d’intérêt sur l’image IM. A partie des zones d’intérêt S1, S2, S3 identifiés lors de l’étape de segmentation SEG, le procédé 100 comprend une étape de détermination DET de la couleur des zones d’intérêt S1, S2, S3. La détermination de la couleur DET peut par exemple extraire la couleur dominante de chaque zone d’intérêt S1, S2, S3, ou éventuellement faire un moyennage des couleurs présentes dans chaque zone d’intérêt S1, S2, S3. Avantageusement, l’étape de détermination DET comprend un traitement colorimétrique l’image IM, adapté pour corriger une déformation de la couleur dans l’image causée par les conditions d’éclairage de la photographie et/ou par le dispositif ayant capturé la photographie. En effet, la couleur peut être déformée selon la nature du dispositif ayant capturé la photographie. Il existe des procédés pour compenser la déformation relative à un matériel donnée. D’autre part, les conditions d’éclairage peuvent également modifier la perception d’une couleur, typiquement la couleur aura une température chromatique plus froide si les conditions d’éclairage, c’est-à-dire les sources de lumière de la scène photographiée, sont froides ; la couleur aura une température chromatique plus chaude si les conditions d’éclairage sont chaudes. Un modèle d’apprentissage machine peut avantageusement être prévu pour corriger une déformation de la couleur, par exemple en tenant compte de la position géographique de la prise de vue (intérieur ou extérieur), l’horodatage de la prise de vue (jour ou nuit), la météo au moment de la prise de vue (soleil, nuages, pluie, neige). Les paramètres permettant d’estimer la correction à effectuer peuvent être plus complexes que les éléments de base présentés ci-dessus. Le modèle d’apprentissage machine peut par exemple être du type réseau neuronal convolutif. L’utilisation d’un modèle d’apprentissage machine permet de bénéficier d’une précision extrêmement fine dans la détermination DET de la couleur des zones d’intérêt S1, S2, S3 de la tenue vestimentaire de l’utilisateur, ce qui est particulièrement avantageux dans ce contexte d’harmonie des couleurs et d’esthétisme. Après la détermination DET des couleurs « réelles » des zones d’intérêt S1, S2, S3, le procédé 100 comprend une étape de génération GEN d’au moins une couleur compatible CC avec la tenue vestimentaire de l’utilisateur. La génération GEN est faite à partir de la ou des couleur(s) « réelle(s) » déterminée dans l’étape de détermination DET. A cet égard, deux approches sont possibles ID-SEL, RGL-SEL. La première approche RGL-SEL peut utiliser « les sept règles de la science des couleurs et de l’harmonie » pour cibler la formation d’un certain type de relation entre les couleurs de la tenue vestimentaire et les couleurs compatibles. Dans cette première approche RGL-SEL, l’étape de génération GEN est faite en fonction d’une règle calculatoire RGL d’obtention de couleurs compatibles, et comprend une étape de calcul RGL suivie d’une étape de sélection SEL. L’étape de calcul RGL comprend une conversion de la couleur de la zone d’intérêt déterminée en un premier point « dep » d’un espace colorimétrique adapté, par exemple l’espace « HSV », et une application d’au moins une transformation mathématique 11, 21, 31, 41, 51, 61, 71 de ce point « de départ » dep. La transformation mathématique est préalablement choisie parmi les sept règles de la science et de l’harmonie, pour résulter à au moins un deuxième point dudit espace dont la couleur est compatible avec la couleur du premier point dep. On définit les sept règles de la science et de l’harmonie, dans l’espace colorimétrique « HSV » ou « Teinte-Saturation-Valeur » bien adapté à la caractérisation des couleurs par l’être humain, de la manière suivante : La première règle 11 est une transformation monochromatique, c’est-à-dire une transformation de différentes saturations et valeurs de la même teinte que la couleur de départ dep. La deuxième règle 21 est une transformation complémentaire à la couleur de départ dep, c’est-à-dire une projection vers la teinte diamétralement opposée à la teinte de la couleur de départ dans une représentation des teintes dans un disque de révolution. La troisième règle 31 est une transformation complémentaire adjacentes, c’est-à-dire une projection vers les teintes voisines de la teinte complémentaires à la couleur de départ dep. La quatrième règle 41 est une transformation en couleurs adjacentes, c’est-à-dire une projection des teintes voisines de la teinte de la couleur de départ dep. La cinquième règle 51 est une transformation quadratique, c’est-à-dire une projection de trois teintes formant, avec la teinte de départ dep, un carré centré sur le disque de révolution des teintes. La sixième règle 61 est une transformation triadique, c’est-à-dire une projection de deux teintes formant, avec la teinte de départ dep, un triangle isocèle centré sur le disque de révolution des teintes. La septième règle 71 est une transformation rectangulaire, c’est-à-dire une projection de trois teintes formant, avec la teinte de départ dep, un rectangle centré sur le disque de révolution des teintes. Avantageusement, dans toutes les règles 21-71 exceptée la première règle monochromatique 11, on conservera la saturation et la valeur de la couleur de départ dep, dans les couleurs obtenues par les différentes transformations 21-71. A partir des couleurs obtenues par les différentes transformations 11-71, la génération GEN de la couleur compatible CC comprend une sélection SEL d’au moins une couleur compatible CC (j.i-k) parmi la ou les couleur(s) résultante(s). Par exemple, les couleurs résultantes peuvent être sélectionné selon leurs appartenance à une famille de couleurs, choisie par l’utilisateur. Par exemple, dans le cadre d’un maquillage du type fond de teint ou rouge à lèvre, les familles de couleurs peuvent être « Les Rouges », « Les Oranges », « Les Fuchsias » ou « Les Nus ». La famille de couleur peut correspondre à une préférence de l’utilisateur PREF ( ), ou bien à une famille de recettes possibles selon des cartouches chargées dans un dispositif personnel du type distributeur de produit cosmétique connecté. Par ailleurs, l’étape de génération GEN peut être mise en œuvre avec un modèle d’apprentissage machine adapté et entrainé pour sélectionner les couleurs résultants des sept règles de la science des couleurs et de l’harmonie les mieux adapté à un type de maquillage donné. En outre, le modèle d’apprentissage machine est avantageusement configuré pour adapter l’étape de sélection SEL en fonction de choix antérieurs de l’utilisateur sur des couleurs compatibles déterminées par des mises en œuvre antérieures du procédé 100. Là encore, le modèle d’apprentissage machine peut par exemple être du type réseau neuronal convolutif. Là encore, l’utilisation d’un modèle d’apprentissage machine permet de bénéficier d’une précision extrêmement fine dans la génération de la couleur compatible CC avec la tenue vestimentaire, ce qui est particulièrement avantageux dans ce contexte d’harmonie des couleurs et d’esthétisme. La deuxième approche ID-SEL peut utiliser une palette prédéterminée sur la base d’une recommandation d’un maquilleur en vue d’un style saisonnier en combinaison avec la couleur de la tenue vestimentaires. On se réfère à cet égard à la . La illustre le procédé 100 dans le cadre de la deuxième approche RGL-SEL de l’étape de génération GEN des couleurs compatibles CC. Dans cette deuxième approche RGL-SEL, l’étape de génération GEN est faite en fonction d’une base données de couleurs compatibles PALi, 1≤i≤4, comprend une étape d’identification ID suivie d’une étape de sélection SEL. Des banques, ou « palettes », de couleurs PAL1, PAL2, PAL3, PAL4, contenant chacune un nombre fini de couleurs sont préalablement définies par un artiste maquilleur de manière à contenir des couleurs esthétiquement compatibles entre-elles. Par exemple, chaque palette PALi, 1≤i≤4, peut correspondre à un style saisonnier, « hiver », « printemps », « été », « automne ». L’étape d’identification ID ( ) comprend une identification, parmi les banques de couleurs PAL1, PAL2, PAL3, PAL4, de la banque de couleurs PALi, 1≤i≤4, contenant la plus proche couleur de la couleur de ladite zone d’intérêt déterminée S1, S2, S3. A partir des couleurs obtenues par les différentes transformations 11-71, la génération GEN de la couleur compatible CC comprend une sélection SEL d’au moins une couleur compatible CC (j.i-k, par exemple j=3, i=2, k=1 ou 2 ou 3) parmi les couleurs de la ou les banque(s) identifiée(s) PALi, 1≤i≤4. Par exemple, les couleurs résultantes peuvent être sélectionnées selon leurs appartenance à une famille de couleurs FAMj, 1≤j≤4, choisie par l’utilisateur PREF. Par exemple, dans le cadre d’un maquillage du type fond de teint ou rouge à lèvre, les familles de couleurs peuvent être « Les Rouges », « Les Oranges », « Les Fuchsias » ou « Les Nus ». La famille de couleur FAMj, 1≤j≤4, peut correspondre à une préférence de l’utilisateur PREF, ou bien à une famille de recettes possibles selon des cartouches chargées dans un dispositif personnel du type distributeur de produit cosmétique connecté. Ainsi, une couleur compatible CC peut être repérée par un couple j.i obtenu dans un tableau à une ligne « i » correspondant à la palettes identifiée PALi, 1≤i≤4, et à une colonne « j » correspondant à la famille choisie FAMj, 1≤j≤4. Plusieurs couleurs compatibles CC peuvent être sélectionnées pour un même couple j.i, chacune étant alors repérée par un indice supplémentaire « k ». Par exemple les trois couleurs compatibles 3.2-1, 3.2-2, 3.2-3, c’est à dire j=3, i=2, k=1 ou 2 ou 3, sont obtenues de la famille FAM3 « Les Fuchsias » dans la palette PAL2 « printemps ». Lorsque plusieurs palettes PALi, 1≤i≤4, sont identifiées pour respectivement plusieurs zones d’intérêt S1, S2, S3, alors une priorité est avantageusement donnée à la zone d’intérêt S1 la plus proche du visage de l’utilisateur sur l’image IM. En conséquence, pour une famille choisie FAMj, j=J, si une seule palette PALi, i=I, est identifiée, alors l’étape de sélection SEL fournit K couleurs compatibles J.I-k, 1≤k≤K, par exemple K=3. Pour une famille choisie FAMj, j=J, si deux palettes PALi, i=I1 ou I2, sont identifiées, alors l’étape de sélection SEL fournit K1 couleurs compatibles J1.I1-k, 1≤k≤K1 ; et K2 couleurs compatibles J1.I2-k, 1≤k≤K2, avec K1+K2=K et K2≤K1, par exemple K1=2 et K2=1. Pour une famille choisie FAMj, j=J, si trois palettes PALi, i=I1 ou I2 ou I3, sont identifiées, alors l’étape de sélection SEL fournit K1 couleurs compatibles J1.I1-k, 1≤k≤K1 ; K2 couleurs compatibles J1.I2-k, 1≤k≤K2 ; et K3 couleurs compatibles J1.I3-k, 1≤k≤K3, avec K1+K2+K3=K et K3≤K2≤K1, par exemple K1=1, K2=1 et K3=1. Par ailleurs, l’étape de génération peut être mise en œuvre avec un modèle d’apprentissage machine adapté et entrainé pour générer les couleurs appartenant aux mêmes palettes PALi, et les mieux adapté à un type de maquillage donné. En outre, le modèle d’apprentissage machine est avantageusement configuré pour adapter l’étape de sélection SEL en fonction de choix antérieurs de l’utilisateur sur des couleurs compatibles déterminées par des mises en œuvre antérieures du procédé 100. Là encore, le modèle d’apprentissage machine peut par exemple être du type réseau neuronal convolutif. Là encore, l’utilisation d’un modèle d’apprentissage machine permet de bénéficier d’une précision extrêmement fine dans la génération de la couleur compatible CC avec la tenue vestimentaire, ce qui est particulièrement avantageux dans ce contexte d’harmonie des couleurs et d’esthétisme. Par ailleurs, en alternative à la segmentation SEG automatisée décrite en relation avec la , la illustre un exemple de segmentation SEG faite « manuellement » par l’utilisateur. En effet, l’utilisateur peut positionner des sondes S1, S2, S3 sur les zones d’intérêt de son choix dans la tenue vestimentaire, par exemple grâce à un écran tactile affichant l’image IM. Du point de vue du procédé 100, par exemple exécuté épar un téléphone multifonction SMPH, l’étape de segmentation SEG comprend une requête adressée à l’utilisateur pour identifier la position de ladite au moins une zone d’intérêt S1, S2, S3 sur l’image IM. Ainsi, la illustre un système informatique SYS destiné à déterminer au moins une couleur compatible avec une tenue vestimentaire d’un utilisateur, adapté pour mettre en œuvre le procédé 100 décrit ci-avant. Le système SYS inclut un appareil informatique utilisateur, par exemple le téléphone multifonction SMPH, et éventuellement un serveur informatique externe. L’appareil informatique utilisateur SMPH comporte des moyens de communication configurés pour effectuer l’étape d’importation IMP du procédé 100, par exemple par l’intermédiaire du réseau internet et avec des moyens de communication du serveur informatique. Par exemple, l’appareil informatique utilisateur SMPH comporte typiquement un capteur photographique CAM configuré pour capturer l’image de photographie IM, et/ou typiquement une mémoire adaptée pour stocker ladite au moins une image de photographie IM. Le serveur informatique externe, ou en alternative l’appareil informatique utilisateur SMPH, comporte des moyens de traitement configurée pour effectuer l’étape de segmentation SEG du procédé 100, l’étape de détermination DET du procédé 100, et l’étape de génération GEN des couleurs compatibles CC. Lorsque les moyens de traitement sont tous incorporés à l’appareil informatique utilisateur SMPH, l’étape d’importation correspond à un transfert interne des données de l’image IM, depuis le capteur photographique CAM ou depuis la mémoire, vers les moyens de traitement. En d’autres termes, il a été décrit un procédé 100 et un système correspondant qui, à l’aide de l’appareil photo CAM d’un téléphone SMPH, extrait la couleur de certains endroits (« zones d’intérêt ») de la tenue vestimentaire, par exemple un chemisier, un pantalon ou des chaussures. Avec cet ensemble de couleurs, le procédé 100 classe ensuite chacune d’entre elles dans un « univers » ou une « saison » spécifique (été, hiver, printemps, automne) en trouvant la correspondance de couleur la plus proche dans les banques de couleurs préexistante PAL1-PAL4 et leurs univers de couleurs correspondants. En outre, une « sous-sélection » est faite dans une famille de couleurs FAMj souhaitée PREF par l’utilisateur pour additionnellement préciser les teintes des couleurs. Les produits de maquillage peuvent ensuite être recommandés dans le même univers PALi et éventuellement la même famille FAMj de couleurs, en donnant la priorité aux couleurs les plus proches du visage, afin d’optimiser la coordination du maquillage de l’utilisateur avec sa tenue. Le choix de la famille FAMj peut correspondre aux couleurs qui peuvent être réaliser par un distributeur de maquillage connecté, sur la base de l’ensemble des cartouches installées dans le distributeur, également sur la base du nombre et du type de cartouches du dispositif de distribution, et sur la base du nombre et de la priorité des sondes que l’utilisateur a décidé d’utiliser. L’utilisateur peut également choisir une autre famille FAMj pour parcourir les options qui seraient disponibles avec d’autres ensembles de cartouches. Cela peut inciter l’utilisateur à acheter un nouveau jeu de cartouches. En outre, l’utilisation de l’intelligence artificielle permet d’offrir à l’utilisateur un nouveau type de service de recommandation de teintes. En adoptant une approche plus globale en incluant d’autres éléments de leurs tenues vestimentaires quotidiennes, comme leurs vêtements, leurs chaussures et leurs accessoires, les recommandations peuvent être adaptées fréquemment en fonction des préférences de l’utilisateur. Procédé de détermination automatique, au sein d’un système informatique, d’au moins une couleur d’un produit cosmétique compatible avec une tenue vestimentaire d’un utilisateur, comprenant : - une étape d’importation (IMP) d’au moins une image de photographie (IM) comportant une représentation d’au moins une partie de la tenue vestimentaire de l’utilisateur ; - une étape de segmentation (SEG) dans ladite au moins une image (IM), identifiant au moins une zone d’intérêt (S1, S2, S3) dans la tenue vestimentaire ; - une étape de détermination (DET) de la couleur de ladite au moins une zone d’intérêt (S1, S2, S3) ; et - une étape de génération (GEN) de ladite au moins une couleur compatible avec la tenue vestimentaire de l’utilisateur, à partir de la couleur déterminée de ladite zone d’intérêt (S1, S2, S3) en fonction d’une base de données de couleurs compatibles (PAL1-PAL4) ou d’une règle calculatoire d’obtention de couleurs compatibles (RGL, 11-71). Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape de génération (GEN) faite en fonction d’une base données de couleurs compatibles (PAL1-PAL4), comprend : - une étape d’identification (ID), parmi des banques de couleurs (PAL1-PAL4) contenant un nombre fini de couleurs préalablement choisies pour être compatibles entre-elles, de la banque de couleurs (PAL1) contenant la plus proche couleur de la couleur de ladite zone d’intérêt déterminée (S1, S2, S3) ; et - une étape de sélection (SEL) de ladite au moins une couleur (c3.1, c3.2, c3.3) compatible avec la tenue vestimentaire parmi les couleurs de la banque identifiée (PAL1). Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape de génération (GEN) faite en fonction d’une règle calculatoire d’obtention de couleurs compatibles (RGL, 11-71), comprend : - une étape de calcul (RGL) comprenant une conversion de la couleur de ladite zone d’intérêt déterminée (S1, S2, S3) en un premier point d’un espace colorimétrique adapté, et une application d’au moins une transformation mathématique (11-71) de ce point, ladite au moins une transformation mathématique (11-71) étant préalablement choisie pour résulter à au moins un deuxième point dudit espace dont la couleur est compatible avec la couleur du premier point ; et - une étape de sélection (SEL) de ladite au moins une couleur (c3.1, c3.2, c3.3) compatible avec la tenue vestimentaire parmi la ou les couleur(s) dudit au moins un deuxième point. Procédé selon l’une des revendications 2 ou 3, dans lequel l’étape de sélection (SEL) comprend une sélection de ladite au moins une couleur compatible parmi les couleurs obtenues, appartenant une famille de couleurs (FAMa-FAMd) sélectionnée par l’utilisateur. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape de génération (GEN) est mise en œuvre avec un modèle d’apprentissage machine (AI_GEN). Procédé selon la revendication 5 prise en combinaison avec l’une des revendications 2 à 4, dans lequel le modèle d’apprentissage machine (AI_GEN) est configuré pour adapter l’étape de sélection (SEL) en fonction de choix antérieurs de l’utilisateur sur des couleurs compatibles déterminées par des mises en œuvre antérieures du procédé. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel l’étape de segmentation (SEG) est mise en œuvre automatiquement avec un modèle d’apprentissage machine (AI_TCOL). Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel l’étape de segmentation (SEG) comprend une requête adressée à l’utilisateur pour identifier la position de ladite au moins une zone d’intérêt sur l’image. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape de détermination (DET) comprend un traitement colorimétrique (TCOL) de ladite au moins une image (IMk) avec un modèle d’apprentissage machine (AI_TCOL) adapté pour corriger une déformation de la couleur de la représentation de ladite au moins une partie de la tenue vestimentaire de l’utilisateur due aux conditions d’éclairage de la photographie et/ou au dispositif (CAM) ayant capturé la photographie. Système informatique destiné à déterminer au moins une couleur d’un produit cosmétique compatible avec une tenue vestimentaire d’un utilisateur, comprenant : - des moyens de communication (COM) configurés pour importer au moins une image de photographie (IM) comportant une représentation d’au moins une partie de la tenue vestimentaire de l’utilisateur ; - des moyens de traitement (PU) configurée pour : -- effectuer une segmentation (SEG) dans ladite au moins une image (IM) de manière à identifier au moins une zone d’intérêt (S1, S2, S3) dans la tenue vestimentaire ; -- déterminer (DET) la couleur de ladite au moins une zone d’intérêt (S1, S2, S3) ; et -- générer (GEN) ladite au moins une couleur compatible avec la tenue vestimentaire de l’utilisateur, à partir de la couleur déterminée de ladite zone d’intérêt (S1, S2, S3) en fonction d’une base de données de couleurs compatibles (PAL1-PAL4) ou d’une règle calculatoire d’obtention de couleurs compatibles (RGL, 11-71). Système selon la revendication 10, dans lequel les moyens de traitement (PU) sont en outre configurés pour mettre en œuvre l’étapes de segmentation (SEG), l’étape de détermination (DET) et l’étape de génération (GEN) selon l’une des revendications 2 à 9. Système selon l’une des revendications 10 ou 11, comportant un appareil informatique utilisateur (APP) configuré pour capturer ou stocker en mémoire ladite au moins une image de photographie (IM) et pour communiquer aux moyens de traitement (PU) ladite au moins une image de photographie lors de ladite importation (IMP). Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 9. Support lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 9.