Brevet FR3130397A1 — publié le 20230616

L’invention couvre une méthode de réduction de stress psychologique par l’exposition d’individus à des environnements procurant du bien-être sur des trajets d’un point d’origine à un point de destination, ainsi que l’appareil permettant sa mise en œuvre. Au moins une carte de niveaux de bien-être, permettant d’évaluer la qualité de l’expérience des environnements situés en ces points, est générée par un algorithme à apprentissage automatique pré-entrainé, à partir de données, telles que des images et / ou des sons digitalisés, caractéristiques d’au moins un environnement. Cette carte de niveaux de bien-être est ensuite acheminée à un au moins un système de navigation terrestre qui utilise les niveaux de bien-être géo-localisés afin de déterminer les trajets, d’un point d’origine à un point de destination, dont les environnements sur les points de passages sont le plus adaptés à réduire le stress psychologique de l’usager. Procédé de réduction du stress psychologique sur un trajet par sélection de chemins aux environnements adaptés à la procuration de bien-être, évalués algorithmiquement Domaine technique de l'invention L’invention est à la croisée des domaines techniques suivants : - Réduction du stress psychologique par exposition à des environnements naturels et plaisants (A61M21/02) - Planification de trajets terrestres (G08G1/09) - Méthodes et appareils adaptés au traitement de grosses quantités de données (big-data) pour la génération automatisée de données de cartes à des fins de planification de trajets terrestres (G06K9/62) Problème technique Le stress est une réaction biologique à des stimuli externes, ou par manque de satisfaction au travail ou dans la vie personnelle (document non-brevet 1). Bien que certaines études aient démontré l’utilité du stress dans le développement humain, les effets à long terme sur le corps peuvent être néfastes. Le stress peut induire différents types de réactions : psychologiques, physiologiques et comportementales (document non-brevet 2). Dans les cas les plus sérieux, il peut provoquer des insomnies, de la fatigue, de la perte d’appétit, de la boulimie, de la dépendance aux drogues, de la dépression. Le stress peut être la source de maladies physiques ou mentales sérieuses comme l’obésité, les maladies cardiovasculaires, certaines formes d'autisme, des déficits d'attention, la maladie d'Asperger. Il concerne tous les âges et toutes les catégories socio-culturelles. Le stress est un fléau omniprésent de l’ère moderne dont la réduction représente des enjeux majeurs économiques, sociaux et médicaux. Dans le domaine de la réduction de stress psychologique, les solutions courantes sont la pratique de sport, la méditation et l'immersion dans un environnement relaxant. L’inconvénient notable de celles-ci est la nécessité de devoir réserver un temps dédié à ces activités alors que le temps est rare dans un mode de vie moderne. Il existe aussi la manipulation d'objets déstressant (malaxothérapie) mais aucune étude scientifique n'en a réellement prouvé les effets. Dans le domaine de la planification de trajets, les systèmes de navigation terrestres classiques proposent couramment le chemin le plus rapide, le chemin le plus court, le chemin qui permet d’éviter le trafic, le chemin qui permet d’éviter les péages. L’inconvénient est que dans tous les cas, il n'y a pas de considération de l'impact des environnements traversés sur la psychologie et le stress de l'usager. Le document brevet 3 décrit une méthode de recommandation de routes plaisantes d'un point d'origine à une destination à partir de niveaux de plaisance des environnements sur les trajets. Le problème majeur que présente cette méthode est que l’évaluation émotionnelle de chaque lieu sur la carte est élaborée par deux méthodes peu efficaces. La première méthode décrite par le brevet 3 est par l’évaluation manuelle d’images du lieu par une ou plusieurs personnes via un sondage, ce qui empêche tout passage à l’échelle de façon pratique sur de grandes quantités de lieux telles que des centaines de milliers ou des millions d'environnements différents. L'autre inconvénient de cette technique est que si un lieu change d'apparence, par l'intervention de chantiers de construction par exemple, le rafraîchissement des informations émotionnelles liées à ce lieu doit également être réévalué manuellement par des personnes. Aussi, un autre inconvénient de faire évaluer les données par des personnes plutôt que par un algorithme est la variabilité des résultats, en effet une même personne sondée à deux instants distincts donnera probablement une notation différente d’un même lieu, étant donné les changements d’humeur ou d’état d’esprit, tandis qu’un algorithme donnera toujours les mêmes résultats pour les mêmes valeurs en entrée. La seconde décrite par le brevet 3 est par l’analyse systématique des libellés de texte (tags) liés aux images de ces environnements pour en extraire l’émotion véhiculée, le problème étant que ce texte n’est pas une source fiable pour identifier l’émotion véhiculée par ces environnements, car il n’est pas toujours en rapport direct avec ce dernier, ou peut notamment le décrire de façon ironique. De plus, les méthodes décrites dans brevet 3 font usage d’images mais pas de sons, qui peut être la source d’une différence significative de l’expérience vécue dans des environnements ou par exemple la pollution sonore est élevée. Dans le domaine de la création de cartes de niveaux de bien-être ressenti procuré par les environnements, les données sont en général obtenues par sondages sur papier ou en ligne, qui nécessitent dans tous les cas des réponses manuelles de la part de personnes (tel que dans le document brevet 3). Il existe aussi les cartes de points d’intérêts, mais ils ne sont pas toujours adaptés à la réduction de stress, et sont plus tournés vers des usages quotidiens pratiques ou touristiques, par exemple un aéroport, un centre commercial ou un musée. Ils sont aussi clairsemés ou absent dans certaines zones géographiques. Présentation de l'invention Pour réduire le stress d'un individu lors d'un déplacement d'un point d'origine vers une destination en profitant de ses déplacements, il est possible d’après diverses études scientifiques (dont celle décrite dans le document non-brevet 4), d’altérer le trajet pour exposer cet individu à des environnements plus favorables au bien-être, au plaisir et à la relaxation, avec un investissement de temps personnel additionnel réduit. Afin d’évaluer quels sont les trajets les plus adaptés à réduire le stress, il est possible d’utiliser une unité de traitement de données adaptée à la mise en œuvre d’algorithmes d’apprentissage automatique pré-entrainés prenant en entrée des images et/ou des sons digitalisés à partir d’une source statique, telle qu’une mémoire de stockage de masse, ou bien à partir d’une source dynamique tel qu’un flux digital provenant d’une caméra et/ou de microphones, et qui génère en sortie des valeurs de bien-être ressenti géolocalisées. Il s’en suit une étape d’agrégation des valeurs de bien-être à chaque coordonnée mise en œuvre par un module de calcul d’agrégation des valeurs de bien-être ressenti, afin d’obtenir une seule valeur de bien-être ressenti par coordonnée que nous appellerons niveau de bien-être. Ces niveaux de bien-être agrégées sont stockées avec leur coordonnée respective sur un espace de stockage tel qu’une base de données, ce qui définit la carte de niveaux de bien-être ressentis qui sera ensuite utilisée par un système de navigation terrestre tel qu’un GPS ou bien encore une application de navigation afin de déterminer les trajets possibles les plus à même de réduire le stress de l'usager en l’exposant à des points de hauts niveaux de bien-être. Le rôle de cette carte de niveaux de bien-être ressenti est de représenter, par des valeurs géolocalisées associées aux niveaux de bien-être sur cette carte, la qualité de l’expérience de bien-être ressentie en ces points (comme illustré dans la ). Les cartes de niveaux de bien-être peuvent être générées sans avoir à recourir à des évaluations des lieux élaborés par des individus (tel que dans le brevet 3, paragraphe 0023), grâce à l'utilisation de l’unité de traitement de données et la mise en œuvre par celle-ci, de façon complètement automatisée, d’un algorithme pré-entrainé capable de déterminer les valeurs de bien-être de ces environnements sur la base d'images et/ou de sons et de les stocker sur un support statique tel qu’une mémoire de stockage de masse. Un mode de réalisation de l’apprentissage de l’algorithme à apprentissage automatique, est caractérisé en ce que l’algorithme à apprentissage automatique soit adapté au traitement de données de type images et/ou sons fournissant en sortie des valeurs de bien-être ressenties face aux données d’entrée, ainsi qu’une étape de constitution d’une base de données d’apprentissage contenant des données d’images et/ou sons digitalisés ainsi que des valeurs de niveaux de bien-être obtenues par l’évaluation d’échantillons représentatifs d’images et/ou de sons de l’ensemble des typologies d’environnements terrestres par un groupe de personnes statistiquement représentatif de la population cible. Chaque image et/ou son des échantillons représentatifs doit être noté par chaque individu du groupe, qui attribue une valeur de bien-être ressenti face à l’image et/ou le son, la valeur attribuée sera par convention comprise entre 0 et 1, 0 représentant un mal-être ressenti, et 1 représentant la valeur de bien-être ressenti maximale. L’apprentissage de l’algorithme se fera par un procédé d’entrainement de type supervisé adapté à l’algorithme. Il est à noter que l’étape d’apprentissage de l’algorithme d’apprentissage automatique, de ce mode de réalisation, est la seule étape de l’invention qui requière l'évaluation de données par des individus. Un mode de réalisation du point [12] est caractérisé en ce qu’il utilise un algorithme à apprentissage automatique composé d’un sous-algorithme par type de données image et/ou son de type réseau de neurones artificiels. Un autre mode de réalisation de l’algorithme à apprentissage automatique, est caractérisé par une sous-étape de choix de deux ensembles d’émotions ; Un ensemble d’émotions pour les données de type image et un ensemble d’émotions pour celles de type son. Ces deux ensembles d’émotions peuvent être potentiellement différents. Chacun de ces deux ensembles doit avoir son nombre d’émotions positives égal à son nombre d’émotions négatives. Les émotions sont par exemple l’appréciation de la beauté, ou bien encore la quiétude, ou bien la joie pour les émotions positives, et par exemple la laideur, ou bien encore la peur, ou bien encore l’agacement lié aux nuisances, pour les émotions négatives. Ce mode de réalisation est aussi caractérisé par la mise en œuvre de sous-algorithmes à apprentissage automatique adaptés au traitement de données de type images et/ou sons fournissant en sortie des valeurs de ressenti émotionnel pour les deux ensembles d’émotions choisis, ainsi que la mise en œuvre d’un module de calcul d’agrégation de ces valeurs de ressenti émotionnel, afin d’obtenir les valeurs de bien-être ressenti correspondantes. Un mode de réalisation de l’apprentissage des sous-algorithmes à apprentissage automatique est caractérisé par la constitution d’une base de données d’apprentissage, contenant des données d’images et/ou de sons digitalisés ainsi que des valeurs de ressenti émotionnel pour chaque émotion, obtenues par l’évaluation d’échantillons représentatifs d’images et/ou de sons de l’ensemble des typologies d’environnements terrestres par un groupe de personnes statistiquement représentatif de la population cible. Chaque image et/ou son des échantillons représentatifs doit être noté par chaque individu du groupe, qui attribue une valeur de ressenti émotionnel pour chaque émotion face à l’image / le son, la valeur attribuée sera par convention comprise entre 0 et 1, 0 représentant l’absence de ressenti émotionnel pour l’émotion évaluée face à cet image / ce son, et 1 représentant la valeur de ressenti émotionnel maximal pour l’émotion évaluée face à cet image / ce son. L’apprentissage des sous-algorithmes se fera par un procédé d’entrainement de type supervise adapté à ces sous-algorithmes. Ce mode de réalisation est également caractérisé en ce que l’algorithme d’apprentissage automatique pré-entrainé est compose des sous-algorithmes pré-entrainés ainsi que d’un module de calcul d’agrégation de valeurs de ressenti émotionnel ayant comme sortie les valeurs de bien-être ressenti correspondantes. Il est à noter que l’étape d’apprentissage des sous-algorithmes d’apprentissage automatique, de ce mode de réalisation, est la seule étape de l’invention qui requière l'évaluation de données par des individus. Les expérimentations ont démontré que par ce mode d’apprentissage de l’algorithme à apprentissage automatique il est possible d'obtenir de meilleurs résultats dans l’évaluation du valeurs de bien-être d'un environnement avec de moins grandes quantités de données en passant par une étape intermédiaire, en utilisant des sous-algorithmes à apprentissage automatique pré-entraînés sur des données d’émotions ressenties associées à des images et de sons liés aux environnements. Un mode de réalisation du point [14] est caractérisé en ce qu’il utilise des sous-algorithmes à apprentissage automatique de type réseaux de neurones artificiels pour chaque type de données image ou son. Un mode de réalisation du module de calcul d’agrégation de valeurs de ressenti émotionnel du point [14] est caractérisé en ce que la valeur de bien-être ressenti calculée soit égale à la somme des valeurs de ressenti émotionnel en sorties des sous-algorithmes pré-entrainés, pour les émotions positives uniquement, divisée par le nombre de type de données, i.e. 1, s’il y a seulement de l’image ou bien seulement du son, et 2 s’il y a à la fois de l’image et du son. Un autre mode de réalisation du module de calcul d’agrégation de valeurs de ressenti émotionnel du point [14] est caractérisé par le choix pour chaque type de données image et/ou son, d’un ensemble de poids émotionnels caractéristique de ce type de données et dont le nombre est égale au nombre d’émotions choisies pour le type de données, à chacune de ces émotions sera associe un poids émotionnel de l’ensemble des poids émotionnels correspondant. Les choix possibles de ces poids sont tels que les poids pour les émotions positives sont des valeurs positives et de somme 1 alors que les poids pour les émotions négatives sont des valeurs négatives et de sommes -1. Ce mode de réalisation est aussi caractérisé en ce que la valeur de bien-être ressenti est égale à la somme pondérée, par les poids émotionnels correspondant, des valeurs de ressenti émotionnel en sorties des sous-algorithmes pré-entrainés, divisée par le nombre de type de données, i.e. 1 s’il y a seulement de l’image ou bien seulement du son, et 2 s’il y a à la fois de l’image et du son. Les expérimentations ont démontré qu'il est possible d'obtenir de meilleurs résultats dans l’évaluation du niveau de bien-être d'un environnement avec de moins grandes quantités de données en passant par une étape intermédiaire, en utilisant des algorithmes à apprentissage automatiques pré-entraînés sur des données d’émotions ressenties associées à des images et de sons liés aux environnements, ces émotions comprenant des émotions positives et négatives par type de données, telle que par exemple l’appréciation de la beauté, positive, ou encore la quiétude, positive, et la laideur, négative, ou bien la peur, négative, pour les données de type image, et telle que par exemple la quiétude, positive, ou encore la joie, positive, et la peur, négative, ou encore l’agacement lié aux nuisances, négative, pour les données de type son. Un algorithme utilise alors ces valeurs d'émotions pour en déduire par un module d’agrégation de valeurs de ressenti émotionnel. Un mode de réalisation du module de calcul d’agrégation des valeurs de bien-être ressenti à chaque coordonnée est de prendre pour chaque coordonnée l’ensemble des valeurs de ressenti associées à cette coordonnée et en faire la moyenne arithmétique afin d’obtenir une seule valeur de bien-être dite agrégée associée à cette coordonnée ou bien tout simplement le niveau de bien-être dans le contexte de la carte de niveaux de bien-être. Un autre mode de réalisation du module de calcul d’agrégation des valeurs de bien-être ressenti à chaque coordonnée est caractérise par le choix d’un ensemble de poids positifs à chaque coordonnée dont le nombre est égale au nombre de valeurs de bien-être ressenti associées à cette coordonnée, et dont la somme est égale à 1. On prendra pour chaque coordonnée l’ensemble des valeurs de bien-être ressenti associées à cette coordonnée ainsi que leur poids et on en fait la moyenne pondérée afin d’obtenir une seule valeur de bien-être dite agrégée associée à cette coordonnée ou bien tout simplement le niveau de bien-être dans le contexte de la carte de niveaux de bien-être. Le fait que l’invention soit automatisée de bout en bout combiné au fait que l’unité de traitement de données peut être installée sur plusieurs machines simultanément, autorise le traitement des images et sons des environnements en parallèle, ce qui permet à l’invention d’être évolutive en ce qu’elle peut s’adapter dynamiquement à de très grandes quantités de données à traiter avec un temps de traitement réduit. Il est par exemple envisageable de générer une carte de niveaux de bien-être sur des millions de points géo-localisés de façon efficiente, pour couvrir de larges zones géographiques telle qu’une région entière ou un pays entier en quelques heures avec suffisamment d’ordinateurs pour les traitements, en comparaison à plusieurs mois ou années si les images et sons d’environnements doivent être évalués manuellement par des personnes, ce qui serait alors très peu pratique (telle que par la méthode décrite dans le brevet 3). L’ensemble des niveaux de bien-être ressenti géolocalisées de la carte de niveaux de bien-être, une fois stockée sur un support statique tel qu’une mémoire de stockage de masse, sera ensuite acheminé vers au moins un système de navigation terrestre (17) adapté à leur mise en œuvre afin de déterminer les chemins procurant le plus de bien-être d'un point d'origine vers une destination en modulant le trajet de l’individu vers sa destination en y apportant la dimension de réduction de stress, en fonction des niveaux de bien-être des environnements sur les trajets possibles ainsi que les autres critères de sélection de chemin plus classiques, selon les choix de l’individu. La possibilité offerte par l’invention d’utiliser de façon combinée des données d’images et de sons procure l’avantage de proposer à l’utilisateur final des trajets qui ont plus de sens que ceux proposés par les inventions qui utilisent seulement des données d’images (tel que dans le brevet 3). Par exemple un trajet sur la périphérie d’un parc tel que Central Park à New York peut être relaxante visuellement mais l’expérience de réduction de stress d’un piéton ou d’un cycliste pourrait y être fortement altérée par la forte pollution sonore liée au trafic automobile, au bruit incessant des avertisseurs et des sirènes des pompiers, des ambulances et de la police. illustre la signification de valeurs de bien-être ressenti face à des environnements. Les valeurs sont ici arbitrairement réparties sur une plage de 0 à 1 (101), 0 représentant le niveau de bien-être le plus inconfortable (mal-être), et 1 représentant le plus haut niveau de bien-être. Les images (102-107) présentent différents exemples d’images d’environnements ainsi que les valeurs de bien-être qui y sont associées par l’unité de traitement des données (1). Des images représentant des lieux sales (102), dégradés (103), peu rassurants (104) ont des valeurs de bien-être faibles, alors qu’un lieu de divertissement telle une fête foraine (105), un plan d’eau à côté d’une construction à belle architecture (106) ou une belle route en milieu forestier (107) ont des valeurs de bien-être élevées. est une représentation visuelle de l’exploitation d’une carte de niveaux de bien-être générée par l’invention par un système de navigation tel un GPS ou une application de navigation (201) permet à un utilisateur de naviguer d’un point d’origine (202) à un point de destination (203) en passant par un trajet avec des qualités de réduction de stress. Sur la figure, deux trajets alternatifs sont représentés (204 et 205). Le premier chemin (204) passe des lieux sales (208), très bétonnés et sans nature apparente (209), et sombres et vétustes (210) ; Le second chemin passe par des lieux dégagées et bien éclairés (211), avec des espaces verts et des vues sur de belles architectures (212 et 213). Les niveaux de bien-être calculés par l’invention des points de passages du second parcours (211, 212 et 213) ont des valeurs plus élevées que les niveaux de bien-être aux points de passages du premier parcours (208, 209, 210) comme décrit dans . Le second trajet peut ainsi être présenté à l’utilisateur pour ses qualités de réduction de stress. est une représentation non restrictive du flot des données dans un mode d’implémentation particulier de l'invention. Les données d'images (304 et 306) et (307) / ou (305) de sons correspondants à au moins un environnement géo-localisé d'au moins une carte (303) et stockées dans une mémoire de stockage de masse (301), sont placés en entrée d'une unité de traitement de données (302), adaptée pour la mise en œuvre des algorithmes à apprentissage automatique pré-entraînés (308 et 311) et un module de calculs (310), pour un environnement à la fois. Cette unité de traitement de données (302) met en œuvre les deux algorithmes à apprentissage automatique pré-entraînés sur des images (308) et des sons (311) associés à différentes valeurs de bien-être ressenti. Ceux-cis évaluent les données des environnements en entrées et attribuent à chaque image (en entrée de 308) et son (en entrée de 311) une valeurs de bien-être ressenti (309 pour les images et 312 pour les sons). Ces valeurs pour chaque environnement sont agrégées à chaque coordonnée par la mise en œuvre d’un module de calcul d’agrégation de valeurs de bien-être ressenti (310), afin d’obtenir une seule valeur de bien-être ressenti par coordonnée que nous appellerons niveau de bien-être (313). Les données de bien-être sont placées sur la carte (314) sont ensuite acheminées vers au moins un système de navigation terrestre (315) qui pourra les utiliser afin de déterminer les chemins procurant le plus de bien-être d'un point d'origine vers une destination. est une représentation non restrictive du flot des données dans un mode d’implémentation particulier de l'invention. Les données d'images (404 et 406) et (407) / ou (405) de sons correspondants à au moins un environnement géo-localisé d'au moins une carte (403) et stockées dans une mémoire de stockage de masse (401), sont placés en entrée d'une unité de traitement de données (402), adaptée pour la mise en œuvre des algorithmes à apprentissage automatique pré-entraînés (408 et 413) et un module de calculs (410), pour un environnement à la fois. Cette unité de traitement de données (402) met en œuvre les deux algorithmes à apprentissage automatique pré-entraînés sur des images (408) et des sons (413) associés à différentes valeurs de ressenti émotionnel. Ceux-ci évaluent les données des environnements en entrées et attribuent à chaque image (en entrée de 408) et son (en entrée de 413) une valeur pour chaque émotion considérée (par exemple l’appréciation de la beauté, la quiétude, la laideur et la peur pour les images, et la quiétude, la joie, la peur, et l’agacement lié aux nuisances pour les sons). Les valeurs de ressenti émotionnel des images (409) et / ou des sons (414) de chaque environnement sont agrégées à chaque coordonnée par la mise en œuvre d’un module de calcul d’agrégation de ces valeurs de ressenti émotionnel (410), afin d’obtenir les valeurs de bien-être ressenti correspondantes à chaque coordonnée (411). Le calcul de la moyenne arithmétique des valeurs de bien-être ressenti est ensuite mise en œuvre via un second module d’agrégation (412) en prenant pour chaque coordonnée l’ensemble des valeurs de ressenti associées à cette coordonnée et en faire la moyenne arithmétique afin d’obtenir une seule valeur de bien-être dite agrégée associée à cette coordonnée ou bien tout simplement le niveau de bien-être dans le contexte de la carte de niveaux de bien-être (415). Les données de bien-être sont placées sur la carte (416) sont ensuite acheminées vers au moins un système de navigation terrestre (417) qui pourra les utiliser afin de déterminer les chemins procurant le plus de bien-être d'un point d'origine vers une destination. Applications industrielles L’invention cible plusieurs industries. Voici quelques exemples concrets d’applications : - Dans l’industrie de la santé, et en particulier la santé connectée, l’invention peut être intégrée aux systèmes de navigation dans les téléphones mobiles pour les piétons ou les cyclistes, afin d’aider les usagers à réduire leur stress psychologique et à augmenter leur bien-être dans leurs trajets quotidiens. Elle pourrait être recommandée par les médecins, en tant que méthode complémentaire et sans risque, à un traitement pour l’amélioration de la réduction des effets liés aux stress de patients. - Dans l’industrie automobile, l’intégration de l’invention aux systèmes de navigation intégré aux véhicules, permettrait de diriger le conducteur vers sa destination, à travers une série d’environnements favorables au bien-être psychologique, ce dont un système de navigation automobile classique non muni de l’invention n’est pas capable. L’invention pourrait alors par exemple faire partie des options d’amélioration du confort du conducteur et des passagers disponibles à l’achat d’un véhicule. - Dans l’industrie touristique, une agence de voyage pourrait recommander des trajets personnalisés à des clients entre plusieurs points d’intérêts sélectionnés par ceux-ci sur leur destination. L’invention permettrait d’améliorer l’expérience psychologique des clients dans leurs déplacements ainsi que leur satisfaction globale lors de leur voyage. Procédé de génération, sur une zone géographique d’intérêt, de trajets les plus adaptés à réduire le stress, caractérisé en ce qu’il comprend une unité de traitement de données, munie d’un espace de stockage tel qu’une base de données, adaptée à la mise en œuvre d’un algorithme d’apprentissage automatique pré-entrainé prenant en entrée des données d'images et / ou de sons correspondants à au moins un environnement géo-localisé, et en particulier à au moins la zone géographique d’intérêt, ces données étant digitalisées à partir d’une source statique, telle qu’une mémoire de stockage de masse, ou bien à partir d’une source dynamique tel qu’un flux digital provenant d’une caméra et/ou de microphones, et qui génère en sortie des valeurs de bien-être ressenti géolocalisées, ainsi que d’un module de calcul d’agrégation de valeurs de bien-être ressenti, puis d’au moins un système de navigation terrestre tel qu’un GPS ou bien encore une application de navigation ainsi que les étapes suivantes : Une étape d’apprentissage de algorithme d’apprentissage automatique Une étape de mise en œuvre d’un algorithme d’apprentissage automatique pré-entrainé prenant en entrée des données d'images et / ou de sons correspondants à au moins un environnement géo-localisé, et en particulier à au moins la zone géographique d’intérêt, ces données étant digitalisées à partir d’une source statique, telle qu’une mémoire de stockage de masse, ou bien à partir d’une source dynamique tel qu’un flux digital provenant d’une caméra et/ou de microphones, et qui génère en sortie des valeurs de bien-être ressenti géolocalisées Une étape d’agrégation des valeurs de bien-être ressenti géolocalisées, mise en œuvre par le module de calcul d’agrégation de valeurs de bien-être ressenti de l’ unité de traitement de données, à chaque coordonnée, ainsi que le stockage des valeurs agrégées, appelées niveaux de bien-être, sur l’espace de stockage. Il en résulte une carte de niveaux de bien-être ressenti pour l’ensemble des environnements situés sur la zone géographique d’intérêt. Une étape d’utilisation d’au moins un système de navigation terrestre tel qu’un GPS ou bien encore une application de navigation adapté à la mise en œuvre des données de la carte de niveaux de bien-être ressenti afin de déterminer les chemins procurant le plus de bien-être d'un point d'origine vers une destination en modulant le trajet de l’individu vers sa destination en y apportant la dimension de réduction de stress, en fonction des niveaux de bien-être des environnements sur les trajets possibles ainsi que les autres critères de sélection de chemin plus classiques, selon les choix de l’individu. Procédé de génération selon la revendication 1 où l’apprentissage de l’algorithme à apprentissage automatique est caractérisé en ce que l’algorithme à apprentissage automatique soit adapté au traitement de données de type images et/ou sons fournissant en sortie des valeurs de bien-être ressenties face aux données d’entrée, ainsi qu’une étape de constitution d’une base de données d’apprentissage contenant des données d’images et/ou sons digitalisés ainsi que des valeurs de niveaux de bien-être obtenues par l’évaluation d’échantillons représentatifs d’images et/ou de sons de l’ensemble des typologies d’environnements terrestres par un groupe de personnes statistiquement représentatif de la population cible. Chaque image et/ou son des échantillons représentatifs doit être noté par chaque individu du groupe, qui attribue une valeur de bien-être ressenti face à l’image et/ou le son, la valeur attribuée sera par convention comprise entre 0 et 1, 0 représentant un mal-être ressenti, et 1 représentant la valeur de bien-être ressenti maximale. L’apprentissage de l’algorithme se fera par un procédé d’entrainement de type supervisé adapté à l’algorithme. Procédé de génération selon la revendication 1 où l’algorithme à apprentissage automatique, est caractérisé par une sous-étape de choix de deux ensembles d’émotions ; Un ensemble d’émotions pour les données de type image et un ensemble d’émotions pour celles de type son. Ces deux ensembles d’émotions peuvent être potentiellement différents. Chacun que ces deux ensembles doit avoir son nombre d’émotions positives égal à son nombre d’émotions négatives. Les émotions sont par exemple l’appréciation de la beauté, ou bien encore la quiétude, ou bien la joie pour les émotions positives, et par exemple la laideur, ou bien encore la peur, ou bien encore l’agacement lié aux nuisances, pour les émotions négatives. Ce mode de réalisation est aussi caractérisé par la mise en œuvre de sous-algorithmes à apprentissage automatique adaptés au traitement de données de type images et/ou sons fournissant en sortie des valeurs de ressenti émotionnel pour les deux ensembles d’émotions choisis, ainsi que la mise en œuvre d’un module de calcul d’agrégation de ces valeurs de ressenti émotionnel, afin d’obtenir les valeurs de bien-être ressenti correspondantes. Procédé de génération selon la revendication 3 où l’apprentissage des sous-algorithmes à apprentissage automatique est caractérisé par la constitution d’une base de données d’apprentissage, contenant des données d’images et/ou de sons digitalisés ainsi que des valeurs de ressenti émotionnel pour chaque émotion, obtenues par l’évaluation d’échantillons représentatifs d’images et/ou de sons de l’ensemble des typologies d’environnements terrestres par un groupe de personnes statistiquement représentatif de la population cible. Chaque image et/ou son des échantillons représentatifs doit être noté par chaque individu du groupe, qui attribue une valeur de ressenti émotionnel pour chaque émotion face à l’image / le son, la valeur attribuée sera par convention comprise entre 0 et 1, 0 représentant l’absence de ressenti émotionnel pour l’émotion évaluée face à cette image / ce son, et 1 représentant la valeur de ressenti émotionnel maximal pour l’émotion évaluée face à cet image / ce son. L’apprentissage des sous-algorithmes se fera par un procédé d’entrainement de type supervise adapté à ces sous-algorithmes. Procédé de génération selon l’une des revendications de 2 à 4 est caractérisé en ce que l’algorithme à apprentissage automatique utilise des sous-algorithmes à apprentissage automatique de type réseaux de neurones artificiels pour chaque type de données image ou son. Procédé de génération selon l’une des revendications de 3 à 5 où le module de calcul d’agrégation des valeurs de ressenti émotionnel est caractérisé en ce que la valeur de bien-être ressenti calculée soit égale à la somme des valeurs de ressenti émotionnel en sorties des sous-algorithmes pré-entrainés, pour les émotions positives uniquement, divisée par le nombre de type de données, i.e. 1, s’il y a seulement de l’image ou bien seulement du son, et 2 s’il y a à la fois de l’image et du son. Procédé de génération selon l’une des revendications de 3 à 5 où le module de calcul d’agrégation des valeurs de ressenti émotionnel est caractérisé par le choix pour chaque type de données image et/ou son, d’un ensemble de poids émotionnels caractéristiques de ce type de données et dont le nombre est égale au nombre d’émotions choisies pour le type de données, à chacune de ces émotions sera associé un poids émotionnel de l’ensemble des poids émotionnels correspondant. Les choix possibles de ces poids sont tels que les poids pour les émotions positives sont des valeurs positives et de somme 1 alors que les poids pour les émotions négatives sont des valeurs négatives et de sommes -1. Ce procédé de génération est aussi caractérisé en ce que la valeur de bien-être ressenti est égale à la somme pondérée, par les poids émotionnels correspondant, des valeurs de ressenti émotionnel en sorties des sous-algorithmes pré-entrainés, divisée par le nombre de type de données, i.e. 1 s’il y a seulement de l’image ou bien seulement du son, et 2 s’il y a à la fois de l’image et du son. Procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 7 où le module de calcul d’agrégation de valeurs de bien-être ressenti est caractérisé par le calcul de la moyenne arithmétique pour chaque coordonnée de l’ensemble des valeurs de ressenti associées à cette coordonnée afin d’obtenir une seule valeur de bien-être dite agrégée associée à cette coordonnée ou bien tout simplement appelée le niveau de bien-être dans le contexte de la carte de niveaux de bien-être. Procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 7 où le module de calcul d’agrégation de valeurs de bien-être ressenti est caractérisé par le choix d’un ensemble de poids positifs à chaque coordonnée dont le nombre est égale au nombre de valeurs de bien-être ressenti associées à cette coordonnée, et dont la somme est égale à 1. On prendra pour chaque coordonnée l’ensemble des valeurs de bien-être ressenti associées à cette coordonnée ainsi que leur poids et on en fait la moyenne pondérée afin d’obtenir une seule valeur de bien-être dite agrégée associée à cette coordonnée ou bien tout simplement appelée le niveau de bien-être dans le contexte de la carte de niveaux de bien-être. Une unité de traitement de données adaptée à la mise en œuvre des procédés des revendications de 1 à 9.