Brevet FR3117635A1 — publié le 20220617

Contrôle du niveau de qualité d’un signal audio/vidéo pendant une communication entre au moins deux équipements La présente technique propose un procédé de contrôle du niveau de qualité d’un signal audio et/ou vidéo pendant une communication audio et/ou vidéo, via un réseau de communication, entre un premier équipement (E1) et au moins un deuxième équipement (E2) dudit réseau de communication, mettant en œuvre : une obtention (10) d’au moins une première donnée opérationnelle représentative du fonctionnement d’au moins un module de traitement de signal audio et/ou vidéo dudit premier équipement (E1); une émission visuelle et/ou sonore, sur une interface utilisateur dudit premier équipement (E1), d’une information ( Ia ) représentative d’au moins une action à mettre en œuvre, en lien avec ledit premier équipement (E1), pour améliorer un niveau de qualité dudit signal audio et/ou vidéo, ladite information ( Ia ) tenant compte de ladite première donnée opérationnelle obtenue. Figure pour l’abrégé : 1 Contrôle du niveau de qualité d’un signal audio/vidéo pendant une communication entre au moins deux équipements Le domaine de l'invention est celui des communications audio et/ou vidéo entre au moins deux équipements, via un réseau de communication, incluant les communications téléphoniques, les communications audio ou en visioconférence par logiciel, sur ordinateur ou sur téléphone mobile. Plus précisément, l'invention concerne la gestion de la qualité de telles communications. Art antérieur De nombreux outils de communication audio ou par visioconférence proposent une configuration des dispositifs (ou « devices » en anglais) audio (i.e. des microphones de captation du son) et leur réglage, en amont d’une communication. Par exemple, certaines solutions proposent d'écouter un son qui permet de valider le choix du dispositif de sortie audio, et d'activer un mode test qui permet de valider le choix du dispositif d'entrée. Selon certaines solutions, un mode de « gain automatique » requiert d’énoncer quelques mots dans le microphone afin que le réglage du gain d'entrée (ou de l’amplitude du signal) soit effectué automatiquement. D’autres solutions proposent d'utiliser un mode manuel pour régler le gain d'entrée à l'aide d'un curseur. Un afficheur de type barre graphique (ou « bargraph » en anglais) rend visible la quantité de signal qui est capté. Dans certains cas, le son capté est rejoué avec un petit délai pour que l'utilisateur perçoive bien le son produit. Cependant, de telles phases de réglage ne permettent pas de garantir un bon usage du microphone une fois la communication établie. En effet, en situation de communication, l'utilisateur peut par exemple modifier sa position vis-à-vis du microphone, ou déplacer son équipement, ou moduler inconsciemment le volume de sa voix, et ainsi dévier des conditions du réglage. Une première solution technique existante permet de pallier en partie cet inconvénient via un réglage automatique du gain d'entrée du microphone en cours de communication, permettant ainsi de compenser, dans une certaine mesure, les variations observées. Cependant, il subsiste des situations où la voix de l'utilisateur n'est pas correctement captée, par exemple s’il se trouve à une distance trop importante du microphone, ou s’il ne parle pas assez fort, ou au contraire s’il se trouve trop proche du microphone. Dans de telles situations, les effets sur le son perçu par ses interlocuteurs distants sont variés, allant d’un son inaudible à un son saturé, rendant la communication difficile voire impossible, sauf à ce que les auditeurs distants interpellent le locuteur, pour lui demander d'améliorer la captation de sa voix, ce qui évidemment perturbe le fond de la discussion. Une autre solution technique connue consiste à rendre visible, sur un écran lié à l’équipement de chaque utilisateur impliqué dans la communication, le niveau de son capté par son microphone, en cours de communication. Typiquement, un afficheur de type barre graphique (ou « bargraph » en anglais) est ajouté à l'interface d'appel, et les variations dynamiques du niveau du signal capté fournissent un retour au locuteur. Cette solution reste cependant très marginale, car une telle interface est adaptée uniquement à des utilisateurs technophiles et non au grand public. Il est en effet difficile de déduire d'un affichage assez sommaire et plutôt technique s’il y a un problème de captation du son, et s’il y en a un, d’où il vient et donc quelle est la bonne attitude à adopter pour corriger le problème. Il existe donc un besoin d’une technique de gestion et de contrôle de la qualité d’une communication audio et/ou vidéo qui ne présente pas ces inconvénients de l’art antérieur. Plus précisément, il existe un besoin d’une telle technique qui soit particulièrement adaptée pour permettre d’améliorer la qualité d’expérience de l’utilisateur par rapport à l’art antérieur. L’invention répond à ce besoin en proposant un procédé de contrôle du niveau de qualité d’un signal audio et/ou vidéo pendant une communication audio et/ou vidéo, via un réseau de communication, entre un premier équipement et au moins un deuxième équipement du réseau de communication, mettant en œuvre : une obtention d’au moins une première donnée opérationnelle représentative du fonctionnement d’au moins un module de traitement de signal audio et/ou vidéo du premier équipement; une émission visuelle et/ou sonore, sur une interface utilisateur du premier équipement, d’une information représentative d’au moins une action à mettre en œuvre, en lien avec le premier équipement, pour améliorer un niveau de qualité du signal audio et/ou vidéo, l’information tenant compte de la première donnée opérationnelle obtenue. Ainsi, la présente technique repose sur une approche tout à fait nouvelle et inventive de la gestion et du contrôle de la qualité d’une communication audio ou vidéo entre au moins deux équipements distants via un réseau de communication, en tenant compte, en temps réel pendant la communication, du fonctionnement d’une partie ou de toute la chaine audio ou vidéo au sein d’un équipement afin d’informer l’utilisateur d’une ou plusieurs actions à mettre en œuvre, si nécessaire, pour améliorer la qualité de la communication, et plus particulièrement la qualité de la captation audio au niveau de son équipement. Pour ce faire, la présente technique propose un procédé permettant d’obtenir une ou plusieurs données opérationnelles en provenance d’un ou plusieurs modules impliqués dans la chaine audio/vidéo de manière à détecter d’éventuel(s) problème(s) de qualité de la communication, et d’en tenir compte pour déduire une ou plusieurs actions à mettre en œuvre pour résoudre le/les problèmes de qualité détectés. Ensuite, le procédé informe l’utilisateur de l’équipement mettant en œuvre la technique, de manière sonore ou visuelle selon l’interface utilisateur choisie, de la ou des actions qu’il peut mettre en œuvre pour améliorer la qualité de la communication en cours. De cette manière, contrairement aux solutions connues, l’utilisateur n’est pas seulement informé en temps réel d’éventuels problèmes de captation audio mais il est sollicité en temps réel pour effectuer des actions simples permettant de résoudre les problèmes détectés, ces actions lui étant proposées de manière ergonomique via un message visuel ou sonore. Ceci est rendu possible grâce aux données issues directement des modules formant la chaine audio/vidéo, permettant de déduire des actions correctives à partir de problèmes détectés. Par exemple, une action corrective consiste, pour l’utilisateur, à parler moins fort ou à s’éloigner de son microphone si le module de contrôle de gain automatique a signalé, via une donnée opérationnelle, la mise en œuvre d’un écrêtage du signal d’entrée. Par exemple, l’information représentative d’au moins une action à mettre en œuvre est obtenue par une analyse de l’au moins une première donnée opérationnelle, l’analyse étant mise en œuvre par un module de synthèse mettant en œuvre un réseau de neurones artificiels tenant compte également d’une pluralité de données d’apprentissage obtenues lors d’une phase préalable d’apprentissage. Ainsi, selon ce mode de réalisation, la technique repose sur la mise en œuvre d’un réseau de neurones artificiels permettant de traiter et d’analyser une pluralité de données « techniques » relatives au signal traité par les différents modules de la chaine audio/vidéo en association avec des données d’apprentissage préalablement obtenues, de sorte à pouvoir inférer une situation « haut niveau », « générique », connue, représentative de l’état de la communication audio/vidéo en cours. De plus, ce réseau de neurones artificiels infère également une ou plusieurs indications associées à cette situation et visant à proposer à l’utilisateur des actions correctives à mettre en œuvre pour améliorer cette situation. Les données d’apprentissage peuvent être obtenues pendant une phase préalable d’apprentissage au cours de laquelle une pluralité de contextes/situations de communication problématiques est proposée, associées aux actions correctives correspondantes. Selon des caractéristiques particulières de la technique proposée, la première donnée opérationnelle est représentative d’un dépassement d’au moins une première valeur opérationnelle du module de traitement du premier équipement et/ou d’un résultat de traitement du signal audio/vidéo par le module de traitement du premier équipement et/ou du signal audio/vidéo reçu par le module de traitement du premier équipement lorsque le module de traitement correspond à un récepteur du signal audio/vidéo. Ainsi, selon ce mode de réalisation, les différents modules de traitement du signal audio/vidéo de la chaine audio/vidéo délivrent des indications concernant leur fonctionnement et plus particulièrement, selon une première variante, concernant le dépassement d’une ou plusieurs de leurs limites opérationnelles. En effet, de telles indications sont synonymes d’un dysfonctionnement et donc d’un problème de traitement du signal audio/vidéo, engendrant une dégradation du niveau de qualité de la communication audio/vidéo. Par exemple, une donnée opérationnelle peut correspondre à une indication d’écrêtage du signal numérique d’entrée au niveau du module de contrôle de gain automatique, résultant d’un niveau trop élevé du signal capté par le microphone de l’utilisateur. Selon une autre variante, les données opérationnelles délivrées par les différents modules de traitement du signal audio/vidéo de la chaine audio/vidéo peuvent également correspondre à un résultat de traitement du signal, comme par exemple une mesure du rapport signal à bruit en entrée du module de contrôle de gain automatique, donnant par exemple une indication sur un environnement trop bruité autour de l’utilisateur. Enfin, selon encore une autre variante, les données opérationnelles peuvent correspondre au signal audio/vidéo tel que reçu en entrée de la chaine audio/vidéo, c’est-à-dire le signal « brut » capté par le microphone. Cette variante est particulièrement adaptée à un réseau de neurones artificiels fortement spécialisé pour le microphone utilisé, et à la mise en œuvre du procédé par une application installée sur l’équipement de l’utilisateur. Ces trois variantes sont bien sûr combinables entre elles, le réseau de neurones artificiels pouvant traiter à la fois un signal audio/vidéo brut et des données opérationnelles de dépassement de limite et des résultats de traitement du signal. Selon un aspect particulier, le procédé de contrôle met en œuvre, avant l’analyse, une normalisation, de la première donnée opérationnelle obtenue. Ainsi, selon ce mode de réalisation, les données opérationnelles, ou mesures, « brutes » délivrées par les différents modules de traitement du signal audio/vidéo de la chaine audio/vidéo sont normalisées avant d’être analysées et synthétisées par le réseau de neurones artificiels, de manière à être rendues génériques et indépendantes du type matériel des modules. Ainsi, le réseau de neurones artificiels ne reçoit en entrée que des données opérationnelles harmonisées qu’il peut synthétiser avec les données d’apprentissage elles-mêmes normalisées. Dans ce cas, il n’est pas nécessaire que le module de synthèse, et plus particulièrement le réseau de neurones artificiels, soit spécialisé vis à vis du type matériel et/ou des modules de traitement. Par exemple, l’analyse comprend une agrégation, dans un ou plusieurs tableaux de mesures, d’une pluralité de premières données opérationnelles obtenues représentatives du fonctionnement d’un ou plusieurs des modules de traitement du premier équipement. Ainsi, selon ce mode de réalisation, les données fournies par les différents modules de la chaîne audio/vidéo sont agrégées dans des tableaux de mesures, par le réseau de neurones artificiels, lesquels tableaux sont ensuite traités, également par le réseau de neurones artificiels, afin de faire correspondre des indications d’actions correctives à la situation inférée (par comparaison avec les données d’apprentissage préalablement acquises). Selon un aspect particulier, l’analyse délivre également au moins une information relative à une qualité de la communication et l’émission comprend également l’émission visuelle et/ou sonore d’au moins un indicateur représentatif de l’information relative à la qualité de la communication. Selon une caractéristique particulière, le procédé de contrôle met en œuvre l’au moins une action en lien avec le premier équipement pour améliorer le niveau de qualité du signal audio et/ou vidéo. Selon cette variante proactive, combinable avec le principe général, le procédé prévoit la mise en œuvre de l’action sans intervention de l’utilisateur, comme par exemple la coupure du microphone lorsqu’une absence de captation sonore a été détectée ou la coupure de la vidéo lorsque l’occupation de bande passante le nécessite. Dans ce cas, le message émis à l’attention de l’utilisateur est informatif/confirmatif de l’action mise en œuvre. Cette variante se distingue des solutions connues en ce sens qu’elle se base sur des données opérationnelles issues des modules de traitement audio/vidéo, analysées par un réseau de neurones artificiels délivrant une action corrective à mettre en œuvre à partir de situations d’apprentissage préalables. En effet, selon certaines solutions de l’art antérieur, certains modules de traitement de signal mettent en œuvre automatiquement une action corrective, comme par exemple un contrôle automatique de gain, sans qu’une analyse de haut niveau ne soit faite à partir de leurs données opérationnelles. Selon un aspect particulier, le procédé de contrôle comprend une obtention d’au moins une deuxième donnée opérationnelle représentative du fonctionnement d’au moins un module de traitement de signal audio et/ou vidéo du deuxième équipement, et le procédé comprend une transmission, entre le deuxième équipement et le premier équipement, de la deuxième donnée opérationnelle pour l’analyse. Selon ce mode de réalisation, une étape supplémentaire est mise en œuvre dans l’équipement distant, afin de tenir compte notamment du transport du signal dans le réseau de communication, par exemple du délai de transmission, du taux de perte de paquets … Pour ce faire, une donnée opérationnelle est donc également obtenue dans l’équipement distant, plus particulièrement au niveau du premier module de réception du signal audio/vidéo, et est retransmise au premier équipement, afin d’être prise en compte dans l’étape d’analyse mise en œuvre par le réseau de neurones artificiels. De cette manière, un nouveau type d’action peut être proposé à l’utilisateur, par exemple pour pallier un problème de bande passante. Dans une telle situation, l’utilisateur se voit proposer par exemple d’éteindre sa caméra, de manière à ne plus transmettre de vidéo et ainsi améliorer le débit de transmission et donc la qualité de la communication audio. Par exemple, le procédé de contrôle met en œuvre la phase préalable d’apprentissage délivrant la pluralité de données d’apprentissage à partir d’une pluralité de signaux audio/vidéo enregistrés et associés à au moins une information représentative d’au moins une action à mettre en œuvre en lien avec le premier équipement pour améliorer le niveau de qualité du signal audio et/ou vidéo. Selon ce mode de réalisation, la phase d’apprentissage préalable nécessaire au fonctionnement du réseau de neurones artificiels est mise en œuvre par le procédé, par exemple à partir de bases de données de sons captés et associés avec des actions correctives adéquates. L’invention concerne également un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre d’un procédé tel que décrit précédemment, lorsqu’il est exécuté par un processeur. 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. L’invention vise aussi un support d'informations lisible par un ordinateur, et comportant des instructions du programme d'ordinateur tel que mentionné ci-dessus. Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker les programmes. 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 sur un disque dur. D'autre part, le support d'informations 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. Alternativement, le support d'informations 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 de contrôle. L’invention concerne également un dispositif de contrôle du niveau de qualité d’un signal audio et/ou vidéo pendant une communication audio et/ou vidéo, via un réseau de communication, entre un premier équipement et au moins un deuxième équipement du réseau de communication, mettant en œuvre : un module d’obtention d’au moins une première donnée opérationnelle représentative du fonctionnement d’au moins un module de traitement de signal audio et/ou vidéo du premier équipement; un module d’émission visuelle et/ou sonore, sur une interface utilisateur du premier équipement, d’une information représentative d’au moins une action à mettre en œuvre, en lien avec le premier équipement, pour améliorer un niveau de qualité du signal audio et/ou vidéo, l’information tenant compte de la première donnée opérationnelle obtenue. Un tel dispositif est notamment configuré pour mettre en œuvre le procédé de contrôle tel que décrit précédemment. L’invention concerne également un équipement apte à mettre en œuvre une communication audio et/ou vidéo, via un réseau de communication, avec un autre équipement, et comprenant un dispositif de contrôle du niveau de qualité d’un signal audio et/ou vidéo pendant la communication audio et/ou vidéo tel que décrit précédemment. Le dispositif de contrôle, l’équipement et le programme d'ordinateur correspondants précités présentent au moins les mêmes avantages que ceux conférés par le procédé de contrôle selon la présente technique. Le terme module peut correspondre aussi bien à un composant logiciel qu’à un composant matériel ou un ensemble de composants matériels et logiciels, un composant logiciel correspondant lui-même à un ou plusieurs programmes ou sous-programmes d’ordinateur ou de manière plus générale à tout élément d’un programme apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions. Présentation des figures D'autres buts, caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante, donnée à titre de simple exemple illustratif, et non limitatif, en relation avec les figures, parmi lesquelles : décrit sous forme de schéma bloc le procédé selon un mode de réalisation de l’invention ; illustre un exemple d’architecture simplifiée d’une chaîne de traitement de signal audio/vidéo au sein d’un premier équipement E1, mettant en œuvre le procédé illustré en ; illustre un exemple d’une architecture simplifiée du contrôle du niveau de qualité d’un signal audio et/ou vidéo pendant une communication audio et/ou vidéo, via un réseau de communication, entre un premier équipement E1 et au moins un deuxième équipement E2, au niveau de l’équipement E1, selon un mode de réalisation de l’invention ; à illustrent des exemples d’indicateurs de qualité et d’informations d’action affichés sur une interface utilisateur d’un équipement, selon un mode de réalisation de l’invention. Description détaillée de modes de réalisation de l'invention Le principe général de l'invention repose sur la prise en compte, pendant une communication entre deux équipements via un réseau de communication, de données opérationnelles d’un ou plusieurs modules de la chaîne de traitement audio/vidéo d’un équipement utilisateur pour informer cet utilisateur d’une action à mettre en œuvre via son équipement pour aider à améliorer la qualité de la communication en cours. Ainsi, dans au moins certains modes de réalisation, l’invention permet d’aider un utilisateur à contrôler et améliorer la qualité de captation du son par le microphone de son équipement (ou la captation de la caméra pendant une visioconférence) en cours de communication, sans nécessiter d’intervention de son ou ses interlocuteurs distants et donc sans perturber le fond de la discussion en cours. On utilise par la suite l’expression « audio/vidéo » pour le type de communication concernée par la technique proposée, englobant donc notamment toutes les communications téléphoniques, les communications audio ou en visioconférence par logiciel, sur ordinateur ou sur téléphone mobile. De même, les modes de réalisation et variantes décrits ci-après se basent sur une communication entre deux équipements, via un réseau de communication, étant entendu qu’une communication peut impliquer une pluralité d’équipements, par exemple lors d’une conférence téléphonique ou une visioconférence. Les caractéristiques et avantages de la présente technique sont donc bien sûr applicables à toutes les communications entre deux équipements ou plus. On présente désormais, en relation avec la , un organigramme simplifié de contrôle de la qualité d’un signal audio et/ou vidéo pendant une communication entre deux équipements via un réseau de communication. Comme décrit plus en détails ci-dessous en relation avec les figures 2 et 3, le procédé est mis en œuvre essentiellement dans un premier équipement, en tenant compte du fonctionnement d’un ou plusieurs des modules de traitement audio/vidéo formant la chaîne de traitement du signal dans ce premier équipement. Par exemple, cette chaîne de traitement du signal audio (décrite ci-dessous en relation avec la ) s’étend de la captation du son par le microphone de l’équipement et/ou de l’image via la caméra) jusqu’au module de codage audio (incluant par exemple un sous-module de détection d’activité vocale, un sous-module de génération de bruit de confort et/ou un sous-module de masquage de perte de paquets) délivrant le signal destiné à être transmis via le réseau de communication, à destination du deuxième équipement. Cette chaîne de traitement du signal vise à améliorer la qualité de la voix, capté par un microphone au niveau d’un équipement, et est communément appelé VQE pour « Voice Quality Enhancement » en anglais. Le procédé met en œuvre une première étape, référencée 10, d’obtention d’au moins une première donnée opérationnelle DO1-M1-E1 représentative du fonctionnement d’au moins un module de traitement de signal audio et/ou vidéo du premier équipement, comme par exemple le module d’annulation d’écho, le module de réduction de bruit ou encore le module de contrôle de gain d'entrée automatique, décrits plus en détails ci-après. Des exemples de données opérationnelles sont donnés également ci-après, en relation avec les différents modules de traitement pouvant être mis en œuvre dans la chaîne de traitement audio/vidéo. A partir de cette première donnée opérationnelle DO1-M1-E1 , le procédé met en œuvre une étape, référencée 11, d’émission visuelle et/ou sonore, sur une interface utilisateur du premier équipement, d’une information d’action, référencée Ia , représentative d’au moins une action à mettre en œuvre, en lien avec le premier équipement, pour améliorer un niveau de qualité dudit signal audio et/ou vidéo. De cette manière, l’utilisateur peut être informé, en cours de communication, des actions qu’il peut mettre en œuvre pour aider à améliorer la qualité de la communication, par des messages, visuels et/ou sonores, donnant des indications faciles à comprendre pour des actions faciles à mettre en œuvre. De telles actions sont décrites plus en détails en relation avec les figures 3 et 4 et consistent notamment à inciter l’utilisateur à s’éloigner ou se rapprocher de son micro, à parler plus fort ou moins fort … Comme illustré par la décrite ci-après, l’émission d’une information d’action à partir d’au moins une donnée opérationnelle est possible grâce à la mise en œuvre d’une analyse de cette donnée opérationnelle, par exemple via un réseau de neurones artificiels. On décrit maintenant, en relation avec la , un exemple d’architecture simplifiée d’une chaîne de traitement de signal audio/vidéo au sein d’un premier équipement E1, mettant en œuvre le contrôle du niveau de qualité du signal audio/vidéo destiné à être émis, pendant une communication via le réseau de communication, vers un deuxième équipement E2 de réception d’un signal audio/vidéo. Ainsi, au niveau de l’équipement E1, le son capté par le microphone Micro 1 est d’abord traité par un premier module M1-E1 mettant en œuvre une annulation d’écho (encore appelé AEC pour « Acoustic Echo Cancellation » en anglais). Par exemple, le premier module M1-E1 d’annulation d’écho acoustique peut fournir une donnée opérationnelle DO1-M1-E1 indiquant que son composant destiné à annuler tout signal en deçà d’un certain seuil (ou composant NLP pour « Non Linear Processor » en anglais) est actif, cette situation étant représentative d'un écho résiduel, qui peut résulter d'un signal d'entrée faible. Le module M1-E1 d’annulation d’écho acoustique peut fournir une autre donnée opérationnelle DO2-M1-E1 indiquant lorsqu’il génère du bruit de fond artificiel, cette situation étant représentative de l'absence de signal d'entrée. Le module M1-E1 d’annulation d’écho acoustique peut fournir encore une autre donnée opérationnelle DO3-M1-E1 correspondant à une mesure du niveau d’écho résiduel en sortie, une fois son traitement effectué. On constate donc que les données opérationnelles peuvent être d’une part multiple pour un même module de traitement de signal et d’autre part de différents types, comme par exemple une indication de l’activation d’un composant ou encore une mesure d’une composante de signal (par exemple un écho résiduel) en sortie de traitement. Ainsi, une donnée opérationnelle peut être représentative d’un dépassement d’une valeur/limite opérationnelle du module de traitement ou d’un résultat de traitement du signal audio/vidéo par le module de traitement. Une donnée opérationnelle peut également correspondre au signal S audio/vidéo reçu par le module de traitement, lorsqu’il est en début de la chaîne de traitement audio/vidéo et donc qu’il correspond à un récepteur de ce signal audio/vidéo, comme illustré sur la décrite ci-après. Dans l’exemple illustré en , une fois le signal audio/vidéo traité par le premier module M1-E1 d’annulation d’écho acoustique, un deuxième module M2-E1 de réduction de bruit (encore appelé ANR pour « Acoustic Noise Reduction » en anglais) effectue un traitement sur le signal issu du premier module M1-E1. Ce deuxième module M2-E1 de réduction de bruit met en œuvre une réduction de bruit adaptative ayant pour objectif de discriminer le signal utile (i.e. la voix) du bruit de fond. Ainsi, le deuxième module M2-E1 de réduction de bruit peut fournir une donnée opérationnelle DO1-M2-E1 correspondant à une mesure du rapport signal à bruit qu’il constate dans son signal d’entrée, cette situation pouvant être représentative de la présence d’un fort bruit de fond, selon le niveau de la distorsion introduite. Cependant, cette réduction de bruit adaptative n’est pas efficace en deçà d'un certain niveau de rapport signal à bruit. Ainsi, le deuxième module M2-E1 de réduction de bruit peut également fournir une donnée opérationnelle DO1-M2-E1 indiquant qu’il n’a pas appliqué de réduction de bruit, conséquence d’un rapport signal à bruit trop faible, représentatif d’une situation où l’amplitude de la voix est trop faible et donc où l’utilisateur/locuteur ne parle pas assez fort ou se trouve trop éloigné de son microphone. Dans l’exemple de la , un troisième module M3-E1 de contrôle de gain d'entrée automatique (encore appelé AGC pour « Automatic Gain Control » en anglais) reçoit en entrée le signal traité par le deuxième module M2-E1 de réduction de bruit et a pour objectif de modifier l'amplitude du signal reçu, par amplification ou réduction, de manière à ce que le signal en sortie de ce troisième module présente une amplitude adéquate pour l’application recherchée, i.e. pour une communication de qualité optimale. Ainsi, le troisième module M3-E1 de contrôle de gain d'entrée automatique peut fournir une donnée opérationnelle DO1-M3-E1 correspondant à la valeur de gain instantané appliquée au signal reçu, cette valeur pouvant être représentative d’un signal trop faible ou au contraire d’un signal trop fort. Le troisième module M3-E1 de contrôle de gain d'entrée automatique peut également fournir une donnée opérationnelle DO2-M3-E1 correspondant à une mesure du rapport signal à bruit en entrée et/ou en sortie. Cependant, ce troisième module M3-E1 de contrôle de gain d'entrée automatique peut ne pas remédier à un signal saturé en entrée, i.e. un signal écrêté. Dans cette situation, dans certains modes de réalisation, le troisième module M3-E1 de contrôle de gain d'entrée automatique peut fournir une donnée opérationnelle DO3-M3-E1 correspondant à une indication d’écrêtage du signal numérique d’entrée (encore appelé « clipping » en anglais) représentative d’une situation où l’utilisateur/locuteur parle trop fort ou se trouve trop proche de son microphone. De même, ce troisième module M3-E1 de contrôle de gain d'entrée automatique ne peut pas amplifier correctement un signal trop faible. Dans cette situation, le troisième module M3-E1 de contrôle de gain d'entrée automatique peut fournir une donnée opérationnelle DO4-M3-E1 correspondant à une indication d’absence d’amplification, représentative d’une situation où l’utilisateur/locuteur ne parle pas assez fort ou se trouve trop éloigné de son microphone. Pour des raisons de simplicité, l’exemple illustré en ne prévoit pas d’autres modules de traitement dans la chaîne audio/vidéo, hormis le module de codage audio C, incluant par exemple un sous-module de détection d’activité vocale (ou VAD pour « Voice Activity Detection » en anglais), un sous-module de génération de bruit de confort (ou CNG pour « Comfort Noise Generation » en anglais) et/ou un sous-module de masquage de perte de paquets (ou PLC pour « Packet Loss Concealment » en anglais)). Cependant, tout autre module de traitement de signal utilisé dans une chaîne audio pouvant fournir des données opérationnelles représentatives d’une situation problématique pour la qualité d’une communication peut être pris en compte dans certains modes de réalisation du procédé de la présente technique. Ainsi, selon un mode de réalisation non illustré, un module de traitement de signal spécifique peut être mis en œuvre pour générer des données opérationnelles dédiées à la détection de certaines caractéristiques de l’environnement sonore de captation (par exemple des caractéristiques prédéterminées ou présentant une similarité avec des sons d’une bibliothèque de sons). Par exemple, un tel module de traitement du signal peut être programmé de manière à rechercher, dans le signal audio/vidéo capté par le microphone du premier équipement, des caractéristiques particulières, en plus de la voix du locuteur, comme par exemple : des sons courts, des transitions brutales dans le signal, un aspect percussif du signal ou au contraire un aspect mélodique … Ainsi, par exemple, en cas de détection de sons courts et d’un aspect percussif, une donnée opérationnelle obtenue via ce module spécifique peut correspondre à une probabilité de la présence d’un bruit de clavier, en plus de la voix du locuteur, ou une probabilité de la présence seuls d’un bruit de clavier (ce qui est tout aussi gênant dans le cadre d’une conférence téléphonique par exemple). Un aspect mélodique détecté par le module de traitement spécifique peut fournir une donnée opérationnelle correspondant à une probabilité de la présence d’une musique, en plus de la voix du locuteur, ou de la présence d’une musique seule. Ces données opérationnelles peuvent être traitées de la même manière que les données opérationnelles fournies par les modules de traitement décrits précédemment, pour aider à proposer des actions correctives à mettre en œuvre par l’utilisateur de manière à améliorer la qualité de la communication. Ce module de traitement spécifique peut par exemple mettre en œuvre un ou plusieurs sous-modules, filtres, … de traitement de signal, paramétrés préalablement de manière à détecter certaines caractéristiques spécifiques dans le signal. Il reçoit en entrée le signal « brut » capté par le microphone et peut ne pas avoir d’autre fonction que la détection de ces caractéristiques, sans intervenir sur le signal comme les autres modules « classiques » de la chaîne audio/vidéo. Par ailleurs, toute autre donnée opérationnelle pouvant être fournie par un module de traitement audio/vidéo peut être prise en compte dans certains modes de réalisation du procédé de la présente technique. En effet, l’obtention d’un plus grand nombre de données opérationnelles à analyser peut aider à proposer des actions correctives à mettre en œuvre par l’utilisateur pour améliorer la qualité de la communication, plus efficaces et/ou plus précises dans certains modes de réalisation du procédé de contrôle selon la présente technique, notamment lorsque les sources du ou des problèmes sont multiples. Ainsi, les modules de traitement audio et les données opérationnelles décrites ci-dessus sont donc donnés à titre d’exemples illustratifs. La partie supérieure de la correspond quant à elle au deuxième équipement E2 impliqué dans la communication, avec le premier équipement E1 précédemment décrit. Dans cet exemple, le deuxième équipement E2 comprend par exemple un module de décodage audio D, incluant par exemple un sous-module de masquage de perte de paquets (ou PLC pour « Packet Loss Concealment » en anglais), ainsi qu’un module de contrôle de plage dynamique (ou DRC pour « Dynamic Range Control » en anglais). On décrit maintenant, en relation avec la , un exemple d’une architecture simplifiée du contrôle du niveau de qualité d’un signal audio et/ou vidéo pendant une communication audio et/ou vidéo, via un réseau de communication, entre un premier équipement E1 et au moins un deuxième équipement E2, au niveau de l’équipement E1. Comme déjà indiqué ci-dessus en relation avec la , les données opérationnelles décrites précédemment permettent d’obtenir au moins une information d’action, référencée Ia, représentative d’au moins une action à mettre en œuvre, en lien avec le premier équipement, pour aider à améliorer un niveau de qualité dudit signal audio et/ou vidéo. Pour ce faire, ces données opérationnelles sont analysées par un module de synthèse mettant en œuvre un réseau de neurones artificiels, référencé RNA sur la . Dans l’exemple illustré en , les différents modules de traitement audio/vidéo M1-E1, M2-E1 et M3-E1 décrits précédemment peuvent donc fournir respectivement au moins les données opérationnelles DO1-M1-E1, DO1-M2-E1 et DO1-M3-E1 au module de synthèse mettant en œuvre le réseau de neurones artificiels RNA. Le signal S capté par le microphone Micro1 peut être à la fois fourni en entrée de la chaîne de traitement audio/vidéo, i.e. au premier module de traitement M1-E1, et au réseau de neurones artificiels RNA. Cette analyse des données opérationnelles et du signal reçu par un réseau de neurones artificiels peut être particulièrement adaptée et efficace dans le contexte de la présente technique, car un tel réseau de neurones artificiels peut fortement aider à inférer, à partir de données d’apprentissage préalablement acquises, des informations d’action correctives à mettre en œuvre, particulièrement adaptées au problème technique détecté par l’un et/ou l’autre des modules de traitement audio/vidéo. Ainsi, un tel réseau de neurones artificiels, entraîné à l'aide d'une pluralité de situations de captation audio problématiques elles-mêmes associées à une consigne/indication de sortie représentative d’une action corrective pouvant être mise en œuvre par l’utilisateur, peut être capable d'inférer une situation "de haut niveau", i.e. une situation identifiant le ou les problèmes précis rencontrés dans le traitement du signal capté, et l'indication associée, à remonter à l'utilisateur, via une interface sur son équipement. En effet, un réseau de neurones artificiels est un système intelligent pouvant associer des actions correctives à effectuer par l’utilisateur à des situations ou des contextes détectés comme problématiques, à partir de données obtenues ici via les modules de traitement audio de la chaîne audio et des données d’apprentissage préalablement acquises. Par exemple, au moins certaines des données opérationnelles fournies par les différents modules de traitement audio/vidéo peuvent être agrégées dans un ou plusieurs tableaux de mesures, par le module de synthèse qui analyse ensuite, via le réseau de neurones artificiels, ces tableaux de mesure à l’aide des données d’apprentissage préalablement acquises. Le cas échéant, le signal audio/vidéo capté, donc « brut », avant traitement par la chaîne de traitement audio/vidéo, peut également être agrégé à ce ou ces tableaux de mesures. Par ailleurs, selon une variante de réalisation, non illustrée, une ou plusieurs données opérationnelles fournies par un module de traitement audio/vidéo du deuxième équipement E2 peut/peuvent être prise(s) en compte pour le contrôle de la qualité du signal audio/vidéo en cours de communication entre les deux équipements. Ainsi, selon cette variante, il est possible de tenir compte également de la qualité du réseau de communication, et non plus seulement de la qualité de captation du signal audio/vidéo au niveau du premier équipement. Pour ce faire, des données opérationnelles correspondant au fonctionnement d’un ou plusieurs modules de traitement audio/vidéo du deuxième équipement E2 peuvent également être obtenues. Par exemple, une telle donnée opérationnelle correspond à une bande passante disponible, et est donc représentative d’un débit insuffisant. Selon un autre exemple, une telle donnée opérationnelle correspond à un taux de perte de paquets, pouvant être représentatif d’une mauvaise connexion… Cette variante peut donc aider à tenir compte du transport réseau du signal audio/vidéo pour améliorer la qualité de la communication, par exemple en proposant à l’utilisateur du premier équipement de vérifier le débit de sa connexion, ou de désactiver sa caméra pour libérer de la bande passante, comme décrit ci-après. Selon cette variante, même si des données opérationnelles relatives au deuxième équipement sont considérés, c’est bien l’utilisateur du premier équipement qui est informé d’éventuelles actions à mettre en œuvre pour aider à remédier à des dégradations de la communication. Des exemples d’information d’action Ia sont donnés ci-après, en relation avec des situations/contextes de dégradation de la qualité d’une communication audio/vidéo. Par ailleurs, la mise en œuvre de ce module de synthèse implémentant un réseau de neurones artificiels peut se faire selon plusieurs variantes décrites ci-après. Selon une première variante, ce module de synthèse est générique, donc utilisable pour une pluralité de combinaisons de matériels de prise de son ou d’image (microphones ou caméras par exemple) et chaînes de traitement du signal visant à améliorer la qualité de la voix (VQE) associées. Selon cette première variante, les données opérationnelles qui sont fournies au réseau de neurones artificiels (par exemple via un ou plusieurs tableaux de mesures) sont « normalisées ». Une telle normalisation peut par exemple consister en une définition de la nature des données opérationnelles qui sont obtenues via chaque module de traitement audio/vidéo et une harmonisation de ces données opérationnelles : par exemple, ces données opérationnelles peuvent être fournies sous la forme de pourcentage pour des valeurs continues telles qu’une valeur de rapport signal sur bruit, ou une valeur de distorsion appliquée, et sous une forme binaire pour des données opérationnelles représentatives de l’activation d’un composant particulier, comme par exemple l’activation du composant NLP pour le module premier module M1-E1 d’annulation d’écho acoustique. Selon une deuxième variante, ce module de synthèse est fortement spécialisé pour un type de matériels de prise de son ou d’image (microphones ou caméras par exemple) et de chaînes de traitement du signal visant à améliorer la qualité de la voix (VQE) associées. Une telle spécialisation peut permettre ainsi d’« injecter », dans le réseau de neurones artificiels, le signal audio/vidéo « brut », tel que capté par le matériel de prise de son/image de l’équipement. En effet, selon cette deuxième variante, le réseau de neurones artificiels spécialisé est adapté à traiter des données non normalisées puisqu’il a été préalablement entrainé avec des sons/images captés avec le même type de matériels, donc il utilise des données comparables, que ce soient les données opérationnelles obtenues pendant la mise en œuvre de la présente technique ou les données d’apprentissage préalablement acquises. Selon une troisième variante, nécessitant une certaine spécialisation du réseau de neurones artificiels, des données opérationnelles fournies par un ou plusieurs des modules de traitement audio/vidéo via un ou plusieurs tableaux de mesures ainsi que le signal audio/vidéo « brut » peuvent servir au réseau de neurones artificiels pour inférer une situation de haut niveau et l’information d’action associée à destination de l’utilisateur. Le choix de l’un ou l’autre de ces trois variantes peut être guidé par le mode de déploiement/mise en œuvre du procédé de contrôle selon la présente technique sur l’équipement de l’utilisateur. Ainsi, selon un premier mode de mise en œuvre, le procédé de contrôle peut être déployé au niveau d’un système d’exploitation (ou OS pour « Operating System » en anglais), par exemple Android pour un téléphone mobile. Dans un tel cas, l’enrichissement (entraînement) du réseau de neurones artificiels, c’est-à-dire la mise en œuvre de la phase d’apprentissage permettant au réseau de neurones artificiels de fonctionner, est effectué via une mise à jour du système. De plus, les indications destinées à l’interface utilisateur, i.e les informations d’action, peuvent être fournies aux applications utilisatrices de la chaîne de traitement audio, comme par exemple une application de conférence téléphonique ou de visioconférence, via un service spécifique. Cette mise en œuvre peut permettre de tirer parti d’une puce électronique mettant en œuvre un réseau de neurones artificiels et équipant un terminal de communication tel qu’un téléphone (par exemple une puce spécifique à un type de matériel). Selon un deuxième mode, le procédé de contrôle selon la présente technique peut être mis en œuvre au niveau d’une application dédiée, i.e. de manière totalement logicielle et propriétaire. Dans ce cas, l’application dédiée récupère le signal audio « brut » via le matériel de prise de son et met en place sa propre chaîne de traitement du signal visant à améliorer la qualité de la voix (VQE). L’application dédiée peut également mettre en œuvre le module de synthèse avec le réseau de neurones artificiels, qui peut donc être spécifique au traitement souhaité par l’application. Le réseau de neurones artificiels peut donc être enrichi, pendant la phase d’apprentissage, selon les objectifs souhaités par l’application mettant en œuvre le procédé de contrôle de la présente technique. L’objet de la présente technique n’est pas de décrire spécifiquement un réseau de neurones artificiels ni la manière d’obtenir les données d’apprentissage. Cependant, on peut indiquer que l’entraînement du réseau de neurones peut être réalisé par exemple au moyen de bases de sons annotés, c’est-à-dire que pour chaque situation sonore qui nécessite une indication/information d’action à émettre vers l’utilisateur, de multiples échantillons sonores sont présentés au réseau de neurones artificiels, avec l’indication résultante. Par exemple, un contexte dans lequel le locuteur est trop proche de son microphone est associé à une indication visant à ce que le locuteur s’éloigne de son microphone. Une pluralité de contextes sonores dans lequel le locuteur est trop proche de son microphone sont donc fournis au réseau de neurones artificiels de manière à ce qu’il puisse, au moment de la mise en œuvre du procédé de contrôle selon la présente technique, reconnaitre une telle situation et inférer l’indication correcte à transmettre à l’utilisateur pour corriger le problème. Des exemples de contextes/situations de captation engendrant une dégradation de la qualité de la communication sont décrits plus en détails ci-après. Ces bases de sons peuvent être mises à disposition des constructeurs pour entrainer les réseaux de neurones artificiels embarqués dans leurs systèmes d’exploitation, lorsque la mise en œuvre du procédé de contrôle de la présente technique est effectuée au niveau du système d’exploitation (premier mode de mise en œuvre décrit ci-dessus). Ces bases de sons peuvent également être mises à disposition des éditeurs de logiciels de communication pour entraîner les réseaux de neurones artificiels utilisés par leurs applications conversationnelles. Selon une variante de réalisation, en complément de la ou des informations d’action Ia délivrées par le réseau de neurones artificiels, l’analyse des données opérationnelles, et du signal audio/vidéo brut le cas échant, peut délivrer également une information relative à une qualité de la communication. Une telle information peut correspondre à un état « haut niveau » de la communication en cours, correspondant par exemple à une situation « sans activité » vocale ou vidéo, une situation de qualité de communication correcte ou une situation de qualité de communication dégradée. Cette information de qualité de la communication peut aider à générer et à émettre (comme pour l’information d’action) de manière sonore ou visuelle, sur l’interface utilisateur de l’équipement considéré, un indicateur représentatif de la qualité de la communication. Par exemple, cet indicateur correspond à une représentation d’un microphone, pouvant prendre différentes couleurs selon la situation : indicateur éteint (noir, ou gris, ou autre couleur considérée comme « neutre », ou indicateur barré) si aucune activité n’est détectée, indicateur en vert si le signal est jugé correct, en rouge sinon. Cet indicateur peut par exemple être affiché à côté de l’information d’action, de manière à renforcer la facilité de compréhension de l’utilisateur et à optimiser l’ergonomie du procédé de contrôle selon la présente technique. En effet, un tel indicateur visuel est plus simple qu'une barre graphique telle qu’utilisée par certaines techniques de l’art antérieur, et permet de représenter la qualité perçue par les autres interlocuteurs, du point de vue de la captation sonore par exemple. Les figures 4a à 4f décrites ci-après, illustrent des exemples d’indicateurs de qualité et d’informations d’action affichés sur une interface utilisateur d’un équipement, selon un mode de réalisation de l’invention. Ainsi, les figures 4a et 4b illustrent respectivement un exemple de situation où l’utilisateur ne parle pas et un exemple de situation correcte de captation du son, l’interlocuteur étant correctement placé par rapport à son microphone et l’environnement étant sans bruit par exemple. Dans ces deux situations, un indicateur de qualité est affiché, respectivement sous la forme d’un microphone barré lorsqu’aucune activité vocale n’est détectée, accompagné par un message proposant à l’utilisateur de passer son micro en MUTE, et sous la forme d’un microphone de couleur verte (illustré sur la en gris clair) accompagné d’un message indiquant à l’utilisateur que sa voix est correctement captée (ce qui constitue une information implicite d’action consistant à ne rien modifier). Dans les exemples illustrés sur les figures 4c à 4f , les situations de captation sont problématiques et un conseil est donc affiché, sous forme textuelle concise, facile à interpréter par l'utilisateur. Ces situations problématiques ont par exemple été inférées par le réseau de neurones artificiels, tel que décrit ci-dessus, à partir notamment de données opérationnelles fournies par différents modules de traitement de la chaîne audio/vidéo mise en œuvre au niveau de l’équipement de l’utilisateur, voire de l’un ou plusieurs des équipements distants de ses interlocuteurs. Ainsi, par exemple : - un signal trop faible, correspondant par exemple à une donnée opérationnelle délivrée par le deuxième module M2-E1 de réduction de bruit ou le troisième module M3-E1 de contrôle de gain d'entrée automatique de la , peut donner lieu à l'affichage du texte "Rapprochez-vous du micro ou parlez plus fort", accompagné par un indicateur sous la forme d’un microphone de couleur rouge par exemple (illustré en gris foncé sur la ) ; - un signal saturé, correspondant par exemple à une donnée opérationnelle délivrée par le troisième module M3-E1 de contrôle de gain d'entrée automatique de la , peut donner lieu à l'affichage du texte "Reculez-vous du micro ou parlez moins fort", accompagné par un indicateur sous la forme d’un microphone de couleur rouge par exemple (illustré en gris foncé sur la ) ; - un signal très bruité, correspondant par exemple à une donnée opérationnelle délivrée par le deuxième module M2-E1 de réduction de bruit, peut donner lieu à l'affichage du texte "Réduisez le bruit environnant", accompagné par un indicateur sous la forme d’un microphone de couleur rouge par exemple (illustré en gris foncé sur la ) ; - si l'utilisateur sature son micro en soufflant dedans, ce qui peut être détecté via une donnée opérationnelle délivrée par exemple par le troisième module M3-E1 de contrôle de gain d'entrée automatique de la , un texte "Attention vous soufflez dans le micro" est affiché, accompagné par un indicateur sous la forme d’un microphone de couleur rouge par exemple (illustré en gris foncé sur la ). Dans le cas de la variante décrite ci-dessus dans laquelle une ou plusieurs données opérationnelles peuvent également être fournies par un ou plusieurs équipements distants participant à la communication, le procédé de contrôle peut inférer une situation problématique due à une bande passante réduite et proposer à l’utilisateur de couper sa caméra pour améliorer la qualité audio de la communication. D’autres contextes problématiques, non illustrés, peuvent être traités par le procédé de contrôle selon la présente technique, comme par exemple une situation dans laquelle l’utilisateur parle en oubliant qu’il a précédemment désactivé son microphone. Le procédé de contrôle peut détecter une activité vocale grâce à l’un des modules de traitement audio/vidéo et peut proposer alors à l’utilisateur de réactiver son microphone, sous la forme d’un message facile à comprendre tel que « Vous parlez mais votre micro est coupé, voulez-vous désactiver le MUTE ? ». De même, une situation dans laquelle l’utilisateur prend un double appel peut engendrer des perturbations pour ses interlocuteurs, sans qu’il en ait conscience parfois. En effet, la prise d’un double appel peut engendrer une mise en attente du premier appel et donc une génération d’un signal d'attente pour le ou les autres interlocuteurs du premier appel. Ceci peut être particulièrement sensible et perturbant pendant une conférence à plusieurs interlocuteurs, où la conversation peut continuer de se dérouler sans intervention du premier utilisateur. En revanche, le signal de double appel peut être perturbant pour les interlocuteurs restants. Dans certains modes de réalisation, le procédé de contrôle selon la présente technique peut permettre de détecter ce signal de mise en attente et d’informer l’utilisateur que cela perturbe les utilisateurs du premier appel, l’incitant à mettre fin au premier ou au deuxième appel. De même, si un module de traitement spécifique est mis en œuvre, pour analyser le signal capté en recherchant des caractéristiques particulières, l’utilisateur peut être incité par exemple à ne plus se servir de son clavier lorsqu’il parle, ou à couper son microphone lorsqu’il ne parle pas, si le module de traitement spécifique a permis de détecter une forte probabilité de la présence d’un bruit de clavier. Les différents modes de réalisation et exemples décrits ci-dessus concernent plus particulièrement un signal audio, lors d’une communication audio ou en visioconférence, mais le procédé de contrôle selon la présente technique peut également aider à contrôler la qualité du signal vidéo. En effet, la chaîne de traitement audio/vidéo peut comprendre, dans certains modes de réalisation, des moyens d'analyse de l'image captée, via des modules spécifiques fournissant des données opérationnelles spécifiques à l’image captée. Ces données opérationnelles peuvent également être fournies au réseau de neurones artificiels, de manière à ce que celui-ci puisse inférer une situation haut niveau du point de vue de l’image, et non plus seulement de l’audio, ainsi que des informations d’action relatives à l’amélioration de la qualité de la prise vidéo. Par exemple, ces informations d’action correspondent à des indications de modification du cadrage, de la luminosité…, fournies à l'utilisateur, pour l'aider à améliorer l'image qu'il envoie à ses interlocuteurs. Ainsi, le procédé de contrôle du niveau de qualité d’un signal audio et/ou vidéo pendant une communication audio et/ou vidéo selon les différents modes de réalisation peut permettre à l’utilisateur de recevoir une consigne claire, non technique, lui permettant d’améliorer la captation de sa voix ou de son image par une action elle-même simple et non technique, sans perturber le fond de la conversation en cours. Les différentes consignes décrites précédemment prennent la forme de messages affichés sur l’interface utilisateur de l’équipement de l’utilisateur, mais peuvent également être énoncées via un haut-parleur de l’équipement de l’utilisateur. Une émission sonore est notamment adaptée à un utilisateur malvoyant. Toute autre forme d’émission d’une information d’action à l’attention de l’utilisateur peut être mise en œuvre. Enfin, selon une variante proactive (non illustrée), combinable avec le principe général et les différents modes de réalisation et variantes décrits précédemment, le procédé de contrôle peut prévoir la mise en œuvre de l’action en lien avec le premier équipement pour améliorer le niveau de qualité dudit signal audio et/ou vidéo, sans intervention de l’utilisateur, ou concomitamment à l’action effectuée par l’utilisateur. Par exemple, cette variante peut être mise en œuvre pour désactiver le microphone de l’utilisateur lorsqu’une absence de captation sonore a été détectée ou pour désactiver la caméra lorsque l’occupation de bande passante le nécessite. Selon cette variante, il est prévu également d’afficher un message sur l’interface utilisateur pour décrire la situation à l’utilisateur et l’informer de la coupure de son microphone ou de sa caméra (en requérant éventuellement une confirmation de sa part). Dans ses différents modes de réalisation, la présente technique de contrôle du niveau de qualité d’un signal audio et/ou vidéo pendant une communication audio et/ou vidéo peut être mise en œuvre sur divers outils de communication intégrant la modalité audio et ou la modalité vidéo, sur ordinateur ou smartphone ou console de jeu… et peut aider à améliorer le service avec des conseils accessibles au grand public et immédiatement opérationnels et utiles pour améliorer la qualité d’une communication audio/vidéo. Procédé de contrôle du niveau de qualité d’un signal audio et/ou vidéo pendant une communication audio et/ou vidéo, via un réseau de communication, entre un premier équipement (E1) et au moins un deuxième équipement (E2) dudit réseau de communication, caractérisé en ce qu’il met en œuvre : une obtention (10) d’au moins une première donnée opérationnelle représentative du fonctionnement d’au moins un module de traitement de signal audio et/ou vidéo dudit premier équipement (E1); une émission (11) visuelle et/ou sonore, sur une interface utilisateur dudit premier équipement (E1), d’une information ( Ia ) représentative d’au moins une action à mettre en œuvre, en lien avec ledit premier équipement (E1), pour améliorer un niveau de qualité dudit signal audio et/ou vidéo, ladite information ( Ia ) tenant compte de ladite première donnée opérationnelle obtenue. Procédé de contrôle selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite information représentative d’au moins une action à mettre en œuvre est obtenue par une analyse de ladite au moins une première donnée opérationnelle, ladite analyse étant mise en œuvre par un module de synthèse mettant en œuvre un réseau de neurones artificiels tenant compte également d’une pluralité de données d’apprentissage obtenues lors d’une phase préalable d’apprentissage. Procédé de contrôle du niveau de qualité d’un signal audio et/ou vidéo selon la revendication 2, caractérisé en ce que ladite première donnée opérationnelle est représentative d’un dépassement d’au moins une première valeur opérationnelle dudit module de traitement dudit premier équipement et/ou d’un résultat de traitement dudit signal audio/vidéo par ledit module de traitement dudit premier équipement et/ou dudit signal audio/vidéo reçu par ledit module de traitement dudit premier équipement lorsque ledit module de traitement correspond à un récepteur dudit signal audio/vidéo. Procédé de contrôle du niveau de qualité d’un signal audio et/ou vidéo selon la revendication 2, caractérisé en ce qu’il met en œuvre, avant ladite analyse, une normalisation, de ladite première donnée opérationnelle obtenue. Procédé de contrôle du niveau de qualité d’un signal audio et/ou vidéo selon la revendication 2, caractérisé en ce que ladite analyse comprend une agrégation, dans un ou plusieurs tableaux de mesures, d’une pluralité de premières données opérationnelles obtenues représentatives du fonctionnement d’un ou plusieurs desdits modules de traitement dudit premier équipement. Procédé de contrôle du niveau de qualité d’un signal audio et/ou vidéo selon la revendication 2, caractérisé en ce que ladite analyse délivre également au moins une information relative à une qualité de ladite communication et en ce que ladite émission comprend également l’émission visuelle et/ou sonore d’au moins un indicateur représentatif de ladite information relative à ladite qualité de ladite communication. Procédé de contrôle du niveau de qualité d’un signal audio et/ou vidéo selon la revendication 1, caractérisé en ce qu’il met en œuvre ladite au moins une action en lien avec ledit premier équipement pour améliorer ledit niveau de qualité dudit signal audio et/ou vidéo. Procédé de contrôle du niveau de qualité d’un signal audio et/ou vidéo selon la revendication 1, caractérisé en ce qu’il comprend une obtention d’au moins une deuxième donnée opérationnelle représentative du fonctionnement d’au moins un module de traitement de signal audio et/ou vidéo dudit deuxième équipement, et en ce que ledit procédé comprend une transmission, entre ledit deuxième équipement et ledit premier équipement, de ladite deuxième donnée opérationnelle pour ladite analyse. Procédé de contrôle du niveau de qualité d’un signal audio et/ou vidéo selon la revendication 2, caractérisé en ce qu’il met en œuvre ladite phase préalable d’apprentissage délivrant ladite pluralité de données d’apprentissage à partir d’une pluralité de signaux audio/vidéo enregistrés et associés à au moins une information représentative d’au moins une action à mettre en œuvre en lien avec ledit premier équipement pour améliorer ledit niveau de qualité dudit signal audio et/ou vidéo. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre d’un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, lorsqu’il est exécuté par un processeur. Dispositif de contrôle du niveau de qualité d’un signal audio et/ou vidéo pendant une communication audio et/ou vidéo, via un réseau de communication, entre un premier équipement et au moins un deuxième équipement dudit réseau de communication, caractérisé en ce qu’il met en œuvre : un module d’obtention d’au moins une première donnée opérationnelle représentative du fonctionnement d’au moins un module de traitement de signal audio et/ou vidéo dudit premier équipement; un module d’émission visuelle et/ou sonore, sur une interface utilisateur dudit premier équipement, d’une information représentative d’au moins une action à mettre en œuvre, en lien avec ledit premier équipement, pour améliorer un niveau de qualité dudit signal audio et/ou vidéo, ladite information tenant compte de ladite première donnée opérationnelle obtenue. Équipement apte à mettre en œuvre une communication audio et/ou vidéo, via un réseau de communication, avec un autre équipement, caractérisé en ce qu’il comprend un dispositif de contrôle du niveau de qualité d’un signal audio et/ou vidéo pendant la communication audio et/ou vidéo selon la revendication 11.