Brevet FR3144683A1 — publié le 20240705

Procédé de détection d’une émotion d’un testeur lors de l’utilisation d’un service disponible sur un module de service, le procédé comprenant les étapes suivantes : - lancer un module de test configuré pour la réalisation d’étapes d’un programme de test dudit service, - lancer une session d’utilisation dudit service à partir de données de service, - collecter, depuis ledit module de test, un flux de données de suivi de test issues de la session d’utilisation, - analyser lesdites données d’interface pour déterminer des interactions dudit testeur avec une interface dudit module de service, - associer lesdites interactions avec des étapes dudit programme de test, - analyser des données vidéo et des données audio pour déterminer des émotions ressenties par le testeur, - associer lesdites émotions avec des étapes dudit programme de test. Sans figure d’abrégé Procédé et dispositif de détection des émotions d’utilisateurs La présente invention concerne un outil de détection automatique des émotions et des actions des utilisateurs naviguant sur des sites internet ou plus généralement utilisant des applications ou des logiciels mis en œuvre sur des dispositifs informatiques. Cet outil permet de générer des données utiles à caractériser l’expérience de l’utilisateur en identifiant les moments positifs, neutres et négatifs de sessions d’utilisation enregistrées. L’invention a des applications dans l’analyse de l’expérience utilisateur dans le domaine du marketing, des ressources humaines, du jeux vidéo, des médias, du cinéma etc. Plus généralement, elle a des applications dans tout domaine dans lequel on souhaite qualifier les émotions ressenties par un utilisateur d’un système informatique ou media. Arrière-plan technologique Le développement des produits et services informatiques impliquent des études du comportement humain, plus particulièrement de la façon dont les individus interagissent et travaillent avec les systèmes numériques. Fortement ancrées dans la psychologie et la sociologie, ces études sur le comportement humain permettent de comprendre les motivations, la productivité et les motivations. L'un des principaux problèmes de ces études réside dans le fait qu'elles doivent être réalisées par de grandes équipes, ce qui entraîne des coûts opérationnels élevés et des défis logistiques pour mener ces études à plus grande échelle. Il existe également des problèmes liés à la capacité des humains à réduire les biais et à recueillir des données de haute qualité pendant des entretiens qui peuvent durer des heures. Certaines entreprises tentent d'utiliser des modèles d'apprentissage automatique pour recueillir des informations sur le comportement humain en filmant des testeurs utilisant le produit sur lequel l’on souhaite recueillir des informations. Ces entreprises utilisent des flux vidéo provenant de webcams et des microphones pour enregistrer la voix. D’autres entreprises utilisent des capteurs de haute technologie pour scanner l'activité cérébrale pendant le processus de recherche. Ces solutions permettent aux entreprises d'enregistrer leurs utilisateurs pendant qu'ils utilisent, regardent ou expérimentent le produit testé et de télécharger les vidéos pour que les données comportementales soient traitées pendant l’utilisation d’un service. Cependant, l'un des principaux problèmes des solutions actuelles reste le nombre de travaux manuels que les chercheurs doivent effectuer pour préparer les données pour les études. Dans les solutions existantes, ils doivent notamment synchroniser et télécharger des vidéos représentant les utilisateurs ayant testé un système, ce qui rend le processus sujet aux erreurs, lent et coûteux. Par exemple, une étude sur vingt personnes avec des entretiens d'une heure pour chaque utilisateur peut nécessiter trois chercheurs. Il en résulte que ces trois chercheurs travaillent pour réaliser vingt entretiens d'une heure et analyser vingt heures de vidéo à raison de deux heures chacun. Cela fait au total cent vingt heures de travail minimum. Il existe donc un besoin pour simplifier et automatiser les processus d’étude comportementale des utilisateurs sur de produits ou de services numériques. La présente invention s’inscrit dans ce cadre. Selon un premier aspect , l’invention concerne un procédé de détection d’une émotion d’un testeur lors de l’utilisation d’un service disponible sur un module de service, le procédé comprenant les étapes suivantes : - lancer un module de test pour connecter un premier dispositif de test utilisé par ledit testeur et un dispositif de supervision, ledit module de test étant configuré pour la réalisation d’étapes d’un programme de test dudit service, - lancer une session d’utilisation dudit service par ledit testeur à partir de données de service depuis ledit premier dispositif, - collecter, depuis ledit module de test, un flux de données de suivi de test issues de la session d’utilisation, lesdites données de suivi de test comprenant des données vidéo, des données audio et des données d’interface, - analyser lesdites données d’interface pour déterminer des interactions dudit testeur avec une interface dudit module de service, - associer lesdites interactions avec des étapes dudit programme de test, - analyser lesdites données vidéo et lesdites données audio pour déterminer des émotions ressenties par le testeur, - associer lesdites émotions avec des étapes dudit programme de test. Un procédé selon le premier aspect permet de simplifier le processus d’analyse du comportement d’utilisateurs et de réduire le temps consacré à la pré-analyse des enregistrements pendant l'utilisation effective des appareils. Les modes de réalisation de l’invention permettent de réduire le temps d’analyse jusqu’à 80%. Par exemple, le procédé comprend la transcription, à partir des données audio, des paroles du testeur échangées via ledit module de test, pour effectuer une analyse sémantique de sentiments. Par exemple, le procédé comprend l’analyse d’images du visage dudit testeur captées via ledit module de test, pour effectuer une analyse faciale de sentiments. Par exemple, le procédé comprend la transcription, à partir des données audio, des paroles d'un superviseur échangées avec ledit testeur via ledit module de test pour effectuer une corrélation entre des émotions déterminées et des étapes dudit programme de test. Par exemple, le procédé comprend l’analyse de messages échangés entre le testeur et un superviseur via ledit module de test. Par exemple, le procédé comprend la copie, depuis ledit module de service desdites données de service, et dans lequel ladite session d’utilisation est lancée à partir desdites données de service copiées. Par exemple, le procédé comprend l’établissement d'un canal d’interface à partir duquel sont collectées lesdites données d’interface. Par exemple, ledit module de test est configuré pour mettre en œuvre une interface de communication en temps réel entre le testeur et un superviseur du test. Par exemple, ladite interface de communication permet une communication par au moins l’un parmi la vidéo, la voix, messagerie et par affichage de l’interface dudit service testé. Selon un deuxième aspect , l’invention concerne un dispositif pour la mise en œuvre d’un procédé selon le premier aspect. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la présente description détaillée qui suit, à titre d’exemple non limitatif, et des figures annexées parmi lesquelles : illustre un contexte de mise en œuvre de modes de réalisation, illustre le déroulement d’un test selon des modes de réalisation, illustre une interface de module de test selon des modes de réalisation, illustre le traitement du flux vidéo issu d’un test selon des modes de réalisation, illustre le traitement de données de capteurs issues d’un test, illustre les analyses effectuées à partir des données récoltées durant un test selon des modes de réalisation, illustre la connexion à un site internet selon l’art antérieur, illustre la connexion à un site internet selon l’art antérieur pour un test selon des modes de réalisation, illustre schématiquement un dispositif selon des modes de réalisation. Description détaillée de l’invention Un contexte de mise en œuvre de l’invention est tout d’abord décrit en référence à la . Dans les exemples qui suivent, il sera considéré qu’un service sur internet mis en œuvre par un serveur 104 doit faire l’objet d’une étude comportementale de ses utilisateurs. Un superviseur de l’étude (dans la suite « interviewer ») a donc défini un programme de test avec des étapes de test sur un dispositif de supervision 101 auquel il va soumettre un certain nombre de testeurs. Chaque étape du test correspond à une ou plusieurs tâches à effectuer par le testeur. Bien entendu, les modes de réalisation de l’invention peuvent avoir d’autres applications. Le service étudié peut être d’une autre nature et n’est pas limité à la navigation sur un site internet. La définition d’un test par l’interviewer peut se faire en trois étapes. Dans une première étape, l’interviewer définit une adresse de connexion au test. Par exemple, il s’agit d’une adresse internet. Cette adresse va permettre aux utilisateurs d’accéder au test sur leurs dispositifs respectifs. Par exemple, l’adresse mène vers un serveur sur lequel se trouvent divers programmes informatiques permettant à la mise en œuvre les différentes fonctionnalités décrites dans ce qui suit. En outre, l’interviewer définit un scénario de test. Par exemple, si le service testé est un site internet marchand, le scénario peut être la réalisation d’un achat pour un cadeau d’anniversaire ou tout autre type d’expérience utilisateur. Dans un second temps, l’interviewer définit une série d’actions à réaliser par l’utilisateur et au sujet desquelles l’interviewer souhaite obtenir des réactions. Ces actions seront affichées à l’utilisateur qui devra les réaliser pendant qu’un module de test va analyser son comportement. Par exemple, il s’agit d’actionner une fonctionnalité particulière du site ou autre. Dans un troisième temps, l’interviewer va procéder à la programmation de l’envoi du lien à l’utilisateur. Par exemple, il spécifie une adresse courriel afin d’envoyer le lien à l’utilisateur avec une date et une heure de connexion prévue pour le test. Pour lancer le test, chaque testeur va se connecter au serveur 104 à partir d’un dispositif propre 102 . Le serveur 104 correspond au service testé. Par exemple, il s’agit du serveur internet sur lequel se trouve le site marchand testé. Le test défini par l’interviewer est mis en œuvre quant à lui par un module de test spécifique 103 auquel l’interviewer 101 et l’utilisateur 102 (sur invitation de l’interviewer) ont accès. Par exemple, comme déjà évoqué, l’interviewer a envoyé au testeur une adresse de connexion qui permet au testeur d’accéder au module de test qui peut être mis en œuvre sur un serveur dédié. Par exemple encore, cette adresse permet à l’utilisateur de télécharger une application permettant d’exécuter le module 103 sur le dispositif 102 de l’utilisateur. Tout au long du test, le module de test 103 obtient des données de suivi de la part de l’interviewer 101 , du testeur 102 et les envoie à un ou plusieurs serveurs 105 de collecte de données de suivi. Dans certains exemples de réalisation, le serveur du module de test et le serveur de collecte de données peuvent être les mêmes. Selon des réalisations, le test se déroule comme décrit en référence à la . Le testeur accède au module de test dans une étape 201 . Par exemple, il accède à l’adresse de connexion envoyée par l’interviewer. Il peut en outre s’identifier avec un certain nombre d’informations d’indentification. Le testeur lance ensuite le module de test dans une étape 202 . Il peut ensuite configurer son environnement de test dans une étape 203 , par exemple en configurant sa caméra et son microphone. Le testeur lance ensuite le test lors d’une étape 204 . Le test commence par l’étape 205 de connexion au service testé. Par exemple, l’utilisateur accède à un site internet sur lequel il va naviguer lors du test. L’utilisateur va ensuite utiliser le service lors d’une étape 206 , conformément à ce qu’a prévu l’interviewer. Lors de cette étape, l’interviewer peut lui donner des instructions d’utilisation par le biais du module de test. Tout au long du test, le module de test collecte un certain nombre de données. Par exemple, cela peut comporter la collecte 207 de données d’actions de l’utilisateur. Ces données d’action peuvent par exemple comporter le temps d’utilisation, les clics de souris, le défilement des pages visitées, les mouvements de la souris, les adresses des pages visitées ou toute autre interaction avec le service testé. Par exemple encore, le module de test peut réaliser la collecte 208 de données d’observation de l’utilisateur. Ces données d’action peuvent par exemple comporter un enregistrement vidéo du testeur et de l'interviewer, un enregistrement audio du testeur et de l'interviewer, un enregistrement La illustre une page 300 d’une interface du module de test que peuvent partager le testeur et l’interviewer. Par exemple, cette page comporte une vue partagée 301 du service testé par l’utilisateur. Des vues 302 et 303 des cameras captant respectivement le testeur et l’interviewer peuvent aussi être affichées pour leur permettre de communiquer en temps réel. La vue peut enfin en outre comporter des zones d’interaction 304 , 305 pour permettre d’afficher des données utiles au déroulement du test. Par exemple, ces zones d’interaction peuvent comporter une zone d’échange de messages écrit ou autre. D’une manière générale, les données suivantes peuvent être collectées de la part du testeur : l’enregistrement issu de sa caméra, l’enregistrement issu de son microphone, l’enregistrement issu du capteur de son écran (c’est-à-dire les affichages auquel il a eu accès sur son écran lors de l’utilisation du service testé). En outre, toutes les informations relatives à l’interaction du testeur avec le service testé vont aussi être collectées : les coordonnées des clics de souris effectuées, les mouvements de la souris effectuées, les changements de page et les séquences de navigation dans le service testé. Enfin, dans le cas de visites de pages web, les modifications du DOM (acronyme de « Document Object Model ») de ces pages peuvent aussi être enregistrées. Du côté de l’interviewer, les données suivantes peuvent être collectées. Par exemple, tout au long du test, l’interviewer peut marquer le test avec des balises pour indiquer des évènements d’intérêts utiles lors de l’analyse ultérieure des données collectées. Lors du test, l’interviewer peut aussi donner des indications relatives à la gestion des tâches pour le testeur. Ces indications peuvent aussi être récoltées. Les adresses web des pages indiquées par l’interviewer pour le test peuvent aussi être enregistrées. En fonction des données collectées, et transmises aux serveurs de collecte de données, il va être procédé à un certain nombre de déterminations. Il s’agit par exemple des émotions ressenties par le testeur, les sentiments exprimés par celui-ci tels que déterminés à partir de la transcription des paroles prononcées par le testeur et/ou l’interviewer ou encore à partir de l’analyse des expressions sur le visage du testeur et/ou de l’interviewer. Pour permettre l’analyse de l’expérience utilisateur, diverses représentations de ces émotions et sentiments peuvent être générées telles que des cartes de chaleur (« heatmap s » en anglais), des cartes de navigation dans le service testé (« journey maps » en anglais), des vidéos annotées pour mettre en relation certaines parties du scénario de test des évènements particuliers. En outre, les données brutes peuvent aussi être reformatées pour permettre leur réutilisation comme par exemple les données de la souris, les données HTML permettant de reproduire la navigation de l’utilisateur dans le service testé, et les données vidéos annotées par les marquages de l’interviewer, ou encore des jauges de sentiment ou des transcriptions de navigation. Les données générées permettent en particulier de mettre en corrélation les émotions de l’utilisateur par rapport aux différentes tâches définies dans le scénario de test, les émotions de l’utilisateur en fonction du temps pendant le test, les émotions de l’utilisateur par rapport à un point particulier de la navigation dans le service testé, ou encore les opinions exprimées par le testeur en fonction du temps pendant le test ou le point de la navigation atteint. Cela permet d’automatiser l’analyse et d’obtenir un certain nombre de résultats préliminaires déjà utiles à l’étude comportementale sur le service testé. Au cours du test, le module de test va effectuer un certain nombre de traitements qui sont décrits dans ce qui suit. En référence à la , on décrit tout d’abord un traitement effectué à partir du flux de données vidéo relatives à l’interface utilisateur présentée au testeur par le service objet de l’étude. Comme déjà évoqué, module de test a accès aux données vidéo issues à la fois de la caméra du testeur, des données issues de la caméra de l’interviewer et aussi des données vidéo issues de l’écran de l’utilisateur. En référence à la , il s’agit des données vidéo affichées dans les vues 302 , 303 et 301 pour ce qui est des données affichées à l’utilisateur. Ainsi, dans une première étape 401 , le module de test collecte les données vidéo. Au fur et à mesure du test, le module de test va effectuer, dans une étape 402 , un certain nombre de capture des différents flux pour les stocker dans trois modules de mémoire différents. Une première série d’enregistrements sont stockées dans une étape 403 qui permettent de déterminer les interactions de l’utilisateur avec l’interface du service testé. Par exemple, il s’agit de permettre de déterminer la position de la souris à certains moments du scénario de test. Il peut aussi s’agir de déterminer la position atteinte par l’utilisateur dans cette interface (par exemple la position de l’écran par rapport à la page web affichée, l’utilisateur ayant pu par exemple choisir de dérouler complètement une page ou non ou encore s’arrêter au milieu de la page). Une deuxième série d’enregistrements peut permettre d’enregistrer dans une étape 404 , dans le cas de visites de pages web, les modifications du DOM (acronyme de « Document Object Model ») de ces pages. Une troisième série d’enregistrements peut permettre de stocker dans une étape 405 , toute une série de données relatives à chaque changement dans l’interface entre l’utilisateur et le service qui a pu se produire au cours du test. Tous ces enregistrements sont ensuite traités pour réaliser des analyses du parcours utilisateur sur le service. En effet, avec ces enregistrements, il est permis de déterminer avec exactitude, toutes les interactions de l’utilisateur à des instants précis du test. Il est en particulier ensuite possible, lors d’une étape 406 de mettre en relation des évènements avec des actions prévues dans le scénario de test et/ou des émotions de l’utilisateur déduites de l’analyse vidéo ou de l’analyse des paroles prononcées. Par exemple, il sera possible de générer un ensemble de diagrammes émotionnels qui permettront de relier rapidement des émotions avec des interactions avec le service et permettre ainsi de déterminer avec exactitude ce que chaque interaction avec le service provoque comme sentiment auprès de l’utilisateur. En référence à la , on décrit maintenant un traitement effectué cette fois à partir du flux de données issues des capteurs disponibles auprès du testeur et de l’interviewer. Tout au long du test, diverses données sont collectées qui peuvent être issues des caméras du testeur et de l’interviewer mais aussi de leurs microphones respectifs ou même de leurs claviers. On peut envisager d’autres capteurs de données issues du testeur ou de l’interviewer. Dès la fin du test lors de l’étape 501 , le module de test traite les données issues des capteurs du testeur et de l’interviewer, en particulier les données vidéo qui ont capté les visages du testeur et de l’interviewer, les données issues des microphones qui ont capté leurs échanges vocaux, et les données d’écran qui ont capté l’interface utilisateur du service testé. Suite à ce traitement, une première composition vidéo est créé lors de l’étape 502 à partir des données audio de l’interviewer et des données d’écran du testeur. Une deuxième composition est aussi créée lors de l’étape 503 , cette fois à partir des données vidéo du testeur et des données audio de celui-ci. Chacune de ces compositions est ensuite transmise lors d’une étape 504 vers le serveur de collecte de données. Elles sont ensuite stockées lors d’une étape 505 avant d’être traitées lors d’une étape 506 aux fins de déterminer les diverses émotions et/ou sentiments exprimés ou détectées par ou auprès du testeur tout au long du scénario de test déroulé. En référence à la , on décrit maintenant les analyses effectuées à partir des données récoltées durant le test. Lors d’une étape 601 , une transcription du flux de données audio issues du capteur de voix de l’interviewer est générée. Un fichier est généré qui contient toute la transcription de la voix de l'interviewer sous la forme d'un fichier texte. Lors d’une étape 602 , des éléments de conversation individuels sont générés qui permettent une compréhension des informations échangées entre l’interviewer et le testeur. Par exemple, il s’agit de détecter dans un bloc textuel brut des phrases plus petites et logiques, en fonction par exemple de la langue utilisée lors du test. Parallèlement, lors d’une étape 603 , un fichier est généré à partir des communications entre l’interviewer et le testeur faites par écrit, par exemple dans la zone de chat de leur interface telle que décrit en référence à la . L’analyse de ces communications permettre de réaliser des corrélations entre les émotions du testeur détectées et les différentes tâches accomplies dans le déroulement du test. Par ailleurs, lors d’une étape 604 , les données vidéo du testeur sont traitées en vue de déterminer les émotions ressenties par celui-ci lors du test. Ces émotions peuvent par exemple être stockées sous forme de graphique. Plusieurs analyses peuvent être réalisées. Par exemple, le visage du testeur peut être extrait du flux vidéo aux fins de cibler plus spécifiquement le visage et les yeux. Une boîte englobante est par exemple définie pour suivre le visage du testeur tout le long du flux vidéo. Les coordonnées des yeux dans la boîte peuvent alors être utilisées pour assurer un alignement correct et uniforme lors du traitement, malgré le mouvement de tête. Ainsi, si le testeur penche la tête au cours du test, la détection de l’alignement des yeux peut permettre de recadrer la boite englobante et ainsi toujours réaliser un traitement de détermination des émotions sur un visage réajusté (non penché). La reconnaissance des émotions peut par exemple être réalisée à l'aide d'un ensemble de données d'expressions faciales. Il peut s’agir d’une collection d'images ou de clips vidéo avec des expressions faciales d'une gamme d'émotions. Cet ensemble de données est utilisé pour être comparé avec l'expression faciale du testeur, puis pour générer une analyse cohérente basée sur l'ensemble de données. Aux fins d’améliorer l’efficacité de traitement, la détermination des émotions peut se faire sur un échantillonnage des images du flux vidéo. Ainsi, l'analyse se fait une image à la fois. Les images du flux vidéo sont divisées en cadres afin de les traiter individuellement. Leur nombre peut varier en fonction des mouvements du visage du testeur. Plus les mouvements de tête du testeur sont nombreux, et plus le nombre de cadres pourra être important. Cela permet d’augmenter l’efficacité, en particulier en termes de temps de calcul. Selon des réalisations, une mesure de la cohérence peut être réalisée, lors d’une étape 605 . Par exemple, une cohérence peut être mesurée entre l’état émotionnel déterminé sur la base des données vidéos et les émotions détectées lors du traitement des données audio (tel que décrit dans ce qui suit en référence aux étapes 606 et suivantes). De cette manière, il est possible de détecter des anomalies ou d’évaluer les performances de détermination des sentiments du testeur dans l’ensemble. Lors de l’étape 606 une transcription des paroles du testeur est générée à partir des données audio représentant sa voix. Par exemple, cette transcription est générée sous forme d’un fichier texte et cette transcription est ensuite analysée pour générer lors d’une étape 607 , des éléments de conversation individuels, par exemple, des phrases plus petites et logiques. Le fichier obtenu est ensuite analysé lors d’une étape 608 , pour déterminer des sentiments ressentis. Toutes les données issues des traitements décrits ci-dessous sont ensuite agrées pour produire lors de l’étape 609 un certain nombre de résultats. L’ensemble des éléments de conversations (tels que des phrases) détectés lors du test sont stockés, en association avec un horodatage dans le flux vidéo. Cela permet de repérer les éléments de conversation dans le test. En outre, un fichier est généré contenant les émotions détectées en fonction de tâche effectuée lors du test. L’association entre chaque émotion et chaque tâche peut se faire au moyen des éléments de conversation détectés et de la définition du test faite par l’interviewer. Chaque tâche peut être repérée dans le déroulement du test et chaque émotion aussi. Il est ainsi possible de les associer. En outre, un fichier est aussi créé qui contient un fichier de score d'utilisabilité du service testé. Ce score est calculé en fonction des émotions détectée et aussi des réponses du testeur aux diverses sollicitations durant le test. Il est ainsi possible d’analyser les émotions ressenties par l’utilisateur en fonction des tâches réalisées et de la manière dont l’utilisateur a pu les effectuer. Par exemple, on peut ainsi évaluer le degré de facilité à effectuer une tâche donnée. De manière plus générale, toutes les données du test sont tracées en fonction des émotions et des sentiments détectés. Il s’agit par exemple des tâches effectuées, des pages visitées dans le cas d’un service internet etc. Tous les traitements sont effectués pour chaque test pour chaque utilisateur. Cependant, lors d’une étape 610 , une agrégation est effectuée pour combiner tous les résultats des testeurs ayant subi un même test. Cela permet de générer lors d’une étape 611 un fichier global permettant d’accéder à un sentiment global (déterminé sur la base du sentiment de chaque testeur) pour une tâche donnée. Ce fichier permet aussi de déterminer une émotion globale pour un test déterminé sur l’ensemble des tâches affectées pour un test. Comme cela a été décrit en détails ci-avant, tout au long du test réalisé par le testeur sur le service, le module de test collecte un certain nombre de données. Il s’agit notamment des données d’interface avec le service qui renseignent sur les actions réalisées par l’utilisateur lorsqu’il interagit avec le service. Divers exemples ont été évoqués tels que les pages internet visitées, les clics effectués sur ces pages etc. Selon des modes de réalisations, cette surveillance peut être réalisée comme décrit dans ce qui suit. En particulier, cette surveillance est décrite lorsqu’il s’agit de tester un service internet qui requiert le chargement de pages internet sur un serveur web, tel que par exemple le serveur 104 . De manière classique, comme décrit en référence à la , pour accéder à un site internet, un module de navigation internet 700 contacte un serveur de gestion de nom de domaine 701 (« DNS » pour « Domain Name Server » en anglais). Ce serveur est chargé de retrouver l’adresse IP du serveur qui stocke effectivement le site internet recherché à partir de l’adresse URL spécifiée par le navigateur. Une fois cette adresse IP trouvée, elle est fournie au module de navigation qui peut alors contacter directement le serveur 702 stockant le site internet. Une fois la connexion au serveur 702 effectuée, le navigateur 700 télécharge un certain nombre de données de service dont des fichiers permettant d’afficher à l’utilisateur l’interface du site internet, c’est-à-dire les pages web du site, avec lesquelles s’il pourra interagir. Cette interaction pourra provoquer un certain nombre d’actions qui pourront soit s’effectuer au sein du module de navigation 700 , au moyen de données déjà téléchargées, soit au sein du serveur 702 qui peut être sollicité pour d’autres téléchargements de données tout au long de la navigation. De manière générale, il n’est pas possible d’intercepter toutes les interactions entre l’utilisateur et le site internet. Certaines interactions 703 ont lieu au sein du serveur 702 sans qu’il soit possible d’y accéder, sauf avec un module spécifique qui ne peut être mise en œuvre qu’en modifiant le fonctionnement même du serveur 702 . Ainsi, dans un fonctionnement classique, une collecte des données d’interface ou des données d’action ne peut être faite de manière exhaustive pour les besoins d’un tests tel que décrit ci-avant. Pour pallier cette difficulté, il peut être procédé comme décrit en référence à la . Sur cette figure, on retrouve un module de navigation 800 qui interroge un serveur de nom de domaine 801 pour obtenir l’adresse internet d’un serveur 802 d’un site. Cependant, cette fois, au lieu de débuter directement la navigation sur le site, le module de navigation va procéder à une copie des données de services permettant l’exécution du service fournie par le site et reçues du serveur 802 sur un module de copie 803 . Tout au long de la navigation, il va ainsi être procédé à un clonage du site internet afin d’établir un canal d’interface 805 spécifique et dédié à contenir les interactions 804 entre l’utilisateur et le site cloné. De cette manière, il va être possible d’accéder à toutes les interactions réalisées lors de l’utilisation du site internet en particulier pour les besoins du test. Au lieu de tester directement le service sur le serveur 802 , il est testé sur la copie du module 803 . Le module de navigation 800 maintient la connexion avec le serveur 802 et le module 803 , ce qui permet, tout au long du test de mettre à jour la copie du site, en tant que besoin, selon les interactions effectuées. De cette manière, il est possible d’appliquer le procédé de détection des émotions tel que décrit ci-avant, sans avoir à réaliser des préparations techniques spécifiques à chaque site service testé. En particulier, il est ainsi possible de tester un site internet sans au préalable effectuer des modifications techniques nécessaires pour accéder aux interactions entre l’utilisateur et le site. Il peut ainsi même être possible de réaliser des tests sur des sites appartenant à des tiers. Selon des réalisations, aux fins de réaliser la copie du site internet et mettre en place le canal d’interface, le testeur peut installer un module spécifique au sein de son navigateur internet. Dans des alternatives, le testeur peut accéder à un navigateur dédié au test avec les fonctionnalités décrites ci-avant au sein du module de test utilisé conjointement avec l’interviewer et décrit en référence à la . La copie du site internet peut se faire localement mais aussi sur un serveur externe dédié sans modifier les principes décrits ci-avant. La est un schéma fonctionnel d'un système 9 0 0 pour la mise en œuvre d'un ou plusieurs modes de réalisation de l'invention. Les systèmes ou les serveurs décrits ci-dessus peuvent avoir la même structure. Le système 9 0 0 comprend un bus de communication auquel sont connectés : - une unité de traitement 9 0 1 , telle qu'un microprocesseur, dénommée CPU ; - une unité de mémoire vive 9 0 2 , dénommée RAM, pour le stockage de code exécutable d’un procédé selon un mode de réalisation de l'invention ainsi que des registres adaptés pour enregistrer les variables et paramètres nécessaires à la mise en œuvre d'un procédé selon des modes de réalisation, dont la capacité mémoire peut être étendue par une RAM optionnelle connectée à un port d'extension par exemple ; - une unité de mémoire 9 0 3 , appelée ROM, pour le stockage de programmes informatiques destinés à mettre en œuvre les modes de réalisation de l'invention ; - une unité d’interface réseau 9 0 4 connectée à un réseau de communication sur lequel les données numériques à traiter sont transmises ou reçues. L'interface réseau 90 4 peut être une interface réseau unique, ou composée d'un ensemble de différentes interfaces réseau (par exemple des interfaces câblées et sans fil, ou différents types d'interfaces câblées ou sans fil). Les données sont écrites sur l'interface réseau pour la transmission ou sont lues à partir de l'interface réseau pour la réception sous le contrôle de l'application logicielle s'exécutant dans le CPU 9 0 1 ; - une unité d’interface utilisateur graphique 9 0 5 permettant de recevoir des entrées d'un utilisateur ou d'afficher des informations à un utilisateur ; - un disque dur 9 0 6 noté HD - un module d’entrées/sorties E/S 9 0 7 pour recevoir/envoyer des données depuis/vers des systèmes externes tels qu'une source vidéo ou un écran. Le code exécutable peut être stocké soit en mémoire morte 9 0 3 , soit sur le disque dur 9 0 6, soit sur un support numérique amovible comme par exemple un disque. Selon une variante, le code exécutable des programmes peut être reçu au moyen d'un réseau de communication, via l'interface réseau 9 0 4 , afin d'être stocké dans l'un des moyens de stockage du système de communication 9 0 0, comme le disque dur 9 0 6, avant d'être exécuté. L'unité centrale de traitement 9 0 1 est adaptée pour contrôler et diriger l'exécution des instructions ou des parties de code logiciel du ou des programmes selon les modes de réalisation de l'invention, ces instructions étant stockées dans l'un des moyens de stockage susmentionnés. Après la mise sous tension, l'unité de traitement 9 0 1 est capable d'exécuter les instructions de la mémoire vive principale 9 0 2 relatives à une application logicielle après que ces instructions ont été chargées à partir du programme ROM 9 0 3 ou du disque dur (HD) 9 0 6 par exemple. Une telle application logicielle, lorsqu'elle est exécutée par l'unité centrale 9 0 1 , entraîne l'exécution des étapes d'une méthode selon des incarnations. La présente invention a été décrite et illustrée dans la présente description détaillée en référence aux figures jointes. Toutefois la présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation présentées. D’autres variantes, modes de réalisation et combinaisons de caractéristiques peuvent être déduits et mis en œuvre par la personne du métier à la lecture de la présente description et des figures annexées. Pour satisfaire des besoins spécifiques, une personne compétente dans le domaine de l’invention pourra appliquer des modifications ou adaptations. Dans les revendications, le terme “ comporter ” n’exclut pas d’autres éléments ou d’autres étapes. Les différentes caractéristiques présentées et/ou revendiquées peuvent être avantageusement combinées. Leur présence dans la description ou dans des revendications dépendantes différentes, n’exclut pas en effet la possibilité de les combiner. Les signes de référence ne sauraient être compris comme limitant la portée de l’invention. Procédé de détection d’une émotion d’un testeur lors de l’utilisation d’un service disponible sur un module de service (104), le procédé comprenant les étapes suivantes : - lancer (204) un module de test (103) pour connecter un premier dispositif de test (102) utilisé par ledit testeur et un dispositif de supervision (101), ledit module de test étant configuré pour la réalisation d’étapes d’un programme de test dudit service, - lancer (205) une session d’utilisation dudit service par ledit testeur à partir de données de service depuis ledit premier dispositif (102), - collecter (207, 208), depuis ledit module de test, un flux de données de suivi de test issues de la session d’utilisation, lesdites données de suivi de test comprenant des données vidéo, des données audio et des données d’interface, - analyser (403, 404, 405) lesdites données d’interface pour déterminer des interactions dudit testeur avec une interface (301) dudit module de service (104), - associer (406) lesdites interactions avec des étapes dudit programme de test, - analyser (506) lesdites données vidéo et lesdites données audio pour déterminer des émotions ressenties par le testeur, - associer (609, 610, 611) lesdites émotions avec des étapes dudit programme de test. Procédé selon la revendication 1, comprenant la transcription (606, 607, 608), à partir des données audio, des paroles du testeur échangées via ledit module de test, pour effectuer une analyse sémantique de sentiments. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant l’analyse (604, 605) d’images du visage dudit testeur captées via ledit module de test, pour effectuer une analyse faciale de sentiments. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant la transcription (601, 602), à partir des données audio, des paroles d'un superviseur échangées avec ledit testeur via ledit module de test pour effectuer une corrélation entre des émotions déterminées et des étapes dudit programme de test. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre l’analyse (603) de messages échangés entre le testeur et un superviseur via ledit module de test. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant la copie, depuis ledit module de service (104) desdites données de service, et dans lequel ladite session d’utilisation est lancée à partir desdites données de service copiées. Procédé selon la revendication 6, comprenant l’établissement d'un canal d’interface à partir duquel sont collectées lesdites données d’interface. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit module de test est configuré pour mettre en œuvre une interface de communication en temps réel entre le testeur et un superviseur du test. Procédé selon la revendication 8, dans lequel ladite interface de communication permet une communication par au moins l’un parmi la vidéo, la voix, messagerie et par affichage de l’interface dudit service testé. Dispositif (900) comprenant une unité de traitement (901) configurée pour la mise en œuvre d’étapes selon un procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes.