Brevet FR3144751A1 — publié le 20240712

PROCEDE POUR DETERM INER UN ETAT EMOTIONNEL D’UN SUJET ET DISPOSITIF ASSOCIE L’invention concerne un procédé (100) mis en œuvre par ordinateur pour déterminer, à un instant d’évaluation (t e ), un état émotionnel d’une personne (P) immergée dans un environnement (E) dans le but de suivre un état de santé de ladite personne (P). L’invention porte également sur un système de détermination (1) et un produit programme d’ordinateur associés. Figure de l’abrégé : Fig. 2 PROCEDE POUR DETERMINER UN ETAT EMOTIONNEL D’UN SUJET ET DISPOSITIF ASSOCIE DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention concerne la détermination d’un état émotionnel d’une personne pour le suivi de son état de santé. La présente invention porte sur un procédé mis en œuvre par ordinateur pour déterminer, à un instant d’évaluation, un état émotionnel d’un sujet immergé dans un environnement dans le but de suivre un comportement émotionnel de ce sujet et d’en prédire l’état de santé. ÉTAT DE LA TECHNIQUE Les troubles dépressifs ou troubles de la santé mentale sont des maladies courantes qui touchent une grande partie de la population mondiale. Les troubles de la santé mentale sont traitables, mais très peu de patients reçoivent un traitement. En général, les maladies liées aux troubles de la santé mentale ne s'améliorent pas d'elles-mêmes et, si elles ne sont pas traitées, elles peuvent s'aggraver et causer d'autres problèmes graves. Bien souvent, les personnes déprimées ne sont pas conscientes de la présence des symptômes de la dépression, tels que l’apathie, lorsqu’elles en sont affectées. Des exemples de moyens actuels pour suivre l’état émotionnel de personnes sont les suivants. Par exemple, le suivi de l’état émotionnel d’une personne placée dans un EHPAD ou résidant chez elle peut être effectué sur la base de transmission d’informations à un médecin (psychiatre, gérontologue, gériatre). Les informations sont entrées par une équipe soignante dans un système informatique transmettant ces dernières au médecin. L’inconvénient de cette méthode réside dans la subjectivité des informations entrées par l’équipe soignante et l’impact de cette subjectivité sur la clarté des informations. Il en résulte une difficulté pour le médecin recevant les informations à suivre le comportement émotionnel de la personne sur la base de ces informations, afin de prescrire un traitement à la personne. Dans un autre exemple, des questionnaires peuvent être réalisés par le biais d’entretiens conduits par un psychologue. Ce type de questionnaires comprend généralement une quantité d’informations réduite (par exemple, lorsqu’il s’agit d’un questionnaire en lien avec le GDS -échelle de dépression gériatrique, consistant en un nombre limité de questions pouvant être réduit à quatre questions). Par ailleurs, en général, les questionnaires sont remplis dans le meilleur des cas tous les quinze jours. Dans encore un autre exemple, le médecin (médecin traitant ou psychiatre) peut réaliser un entretien clinique durant lequel il pose des questions au sujet pour cerner son état émotionnel. Ce type d’entretien clinique est consommateur de temps et, dans le meilleur des cas, est mené à raison d’un entretien par mois. L’invention vient pallier ces inconvénients. RÉSUMÉ Dans ce contexte, l’invention propose une solution visant à suivre l’état émotionnel d’un sujet immergé dans un environnement afin d’en prédire l’état de santé. Un premier aspect de l’invention porte sur un procédé mis en œuvre par ordinateur pour déterminer, à un instant d’évaluation, un état émotionnel d’une personne immergée dans un environnement dans le but de suivre un état de santé de ladite personne, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - recevoir, pendant toute ou partie d’une période temporelle précédant l’instant d’évaluation, au moins un premier signal acquis par au moins un capteur, ledit premier signal étant représentatif d’une première séquence temporelle d’attributs comportementaux et/ou physiologiques de la personne pendant ladite période temporelle; - recevoir, pendant toute ou partie de ladite période temporelle, au moins un deuxième signal acquis par au moins un capteur d’environnement, ledit deuxième signal étant représentatif d’une deuxième séquence temporelle d’états de l’environnement pendant ladite période temporelle ; - déterminer, sur la base du au moins un premier signal, une troisième séquence temporelle de signatures émotionnelles du sujet pendant ladite période temporelle, ladite troisième séquence formant un premier ensemble de signatures émotionnelles du sujet, chacune des signatures émotionnelles de la personne de la troisième séquence étant représentée par une position dans un espace représentatif des émotions ; - déterminer, sur la base du au moins un deuxième signal, une quatrième séquence temporelle de signatures de l’environnement pendant ladite période temporelle, ladite quatrième séquence formant un deuxième ensemble de signatures de l’environnement, chacune des signatures de l’environnement étant représentée par une position dans ledit espace représentatif des émotions ; - déterminer un degré de similarité entre le premier ensemble de signatures émotionnelles du sujet et le deuxième ensemble de signatures de l’environnement ; - déterminer l’état de santé de la personne à l’instant d’évaluation à partir du degré de similarité déterminé. Ainsi, le procédé de détermination présenté ici permet, par comparaison entre les signatures émotionnelles d’une personne sur une période donnée et les signatures de l’environnement sur la même période donnée, d’estimer une contagion émotionnelle de l’environnement de la personne vers celle-ci, et d’estimer la réactivité de la personne à son environnement. Par exemple, ceci permet d’estimer si la personne est atteinte d’apathie. Avantageusement, déterminer le degré de similarité entre le premier ensemble de signatures émotionnelles de la personne et le deuxième ensemble de signatures de l’environnement comprend le calcul d’une distance dans ledit espace représentatif entre le premier ensemble de signatures émotionnelles de la personne et le deuxième ensemble de signatures de l’environnement. Avantageusement, la distance est calculée au moyen d’une similarité cosinus entre un premier vecteur représentatif du premier ensemble de signature émotionnelles de la personne et le deuxième ensemble de signatures de l’environnement. Avantageusement, le calcul de la distance comprend une pondération dépendant des positions des signatures émotionnelles du sujet du premier ensemble et des signatures de l’environnement du deuxième ensemble dans ledit espace représentatif. Avantageusement, le calcul de ladite distance comprend une pondération dépendant d’instants temporels correspondant aux signatures émotionnelles de la personne dans la troisième séquence temporelle et aux signatures de l’environnement dans la quatrième séquence temporelle. Avantageusement, le calcul de ladite distance est effectué entre les signatures émotionnelles de la personne d’une première sous-séquence de la troisième séquence temporelle et les signatures de l’environnement d’une deuxième sous-séquence de la quatrième séquence temporelle, lesdites première sous-séquence et deuxième sous-séquence correspondant à une sous-séquence temporelle de ladite période temporelle. Avantageusement : - le au moins un premier signal est acquis par le au moins un capteur choisi parmi : une caméra, une webcam, une caméra tridimensionnelle, un microphone, une centrale inertielle, un capteur physiologique, un casque dédié à des mesures électroencéphalographiques, - le procédé est configuré pour extraire du au moins un premier signal les attributs comportementaux et/ou physiologiques dans la première séquence temporelle de sorte à obtenir des valeurs représentatives d’au moins l’un des attributs suivants parmi : une gestuelle de la personne, un déplacement de la personne, une expression du visage de la personne, un mouvement des yeux de la personne, des paramètres physiologiques de la personne, une interaction avec un appareil électronique. Avantageusement : - le au moins un deuxième signal est acquis par le au moins un capteur d’environnement choisi parmi : une caméra, une webcam, une caméra tridimensionnelle, un microphone, un moyen d’accès à un serveur distant stockant des informations relatives à un ou plusieurs contenus audiovisuels, visuels, ou audio diffusés pendant toute ou partie de la période temporelle, un détecteur électromagnétique, et en ce que le procédé est configuré pour extraire du au moins deuxième signal l’état de l’environnement, de sorte à obtenir des valeurs représentatives d’un état choisi parmi : une quantité de mouvement dans un contenu audiovisuel ou visuel, diffusé pendant toute ou partie de ladite période temporelle, un niveau sonore et/ou un spectre fréquentiel d’un contenu audiovisuel ou audio diffusé pendant toute ou partie de ladite période temporelle, un niveau sonore et/ou un spectre fréquentiel sonore dans un voisinage proche du sujet, un signal électromagnétique représentatif d’une variation d’une signature électromagnétique d’un voisinage proche du sujet. Un deuxième aspect de l’invention porte sur un système de détermination, à un instant d’évaluation, d’un état émotionnel d’une personne immergée dans un environnement dans le but de suivre un état de santé de ladite personne, comprenant au moins un capteur, au moins un capteur d’environnement, et un dispositif programmable, ledit dispositif programmable étant adapté à : - recevoir, pendant toute ou partie d’une période temporelle précédant l’instant d’évaluation, au moins un premier signal acquis par l’au moins un capteur, ledit premier signal étant représentatif d’une première séquence temporelle d’attributs comportementaux et/ou physiologiques du sujet pendant ladite période temporelle ; - recevoir, pendant toute ou partie de ladite période temporelle, au moins un deuxième signal acquis par l’au moins un capteur d’environnement, ledit deuxième signal étant représentatif d’une deuxième séquence temporelle d’un état de l’environnement pendant ladite période temporelle ; - déterminer, sur la base du au moins un premier signal, une troisième séquence temporelle de signatures émotionnelles de la personne pendant ladite période temporelle, ladite troisième séquence formant un premier ensemble de signatures émotionnelles de la personne, chacune des signatures émotionnelles de la personne de la troisième séquence étant représentée par une position dans un espace représentatif d’un panel d’émotions ; - déterminer, sur la base du au moins un deuxième signal courant, une quatrième séquence temporelle de signatures de l’environnement pendant ladite période temporelle, ladite quatrième séquence formant un deuxième ensemble de signatures de l’environnement, chacune des signatures de l’environnement étant représentée par une position dans ledit espace représentatif ; - déterminer un degré de similarité entre le premier ensemble de signatures émotionnelles du sujet et le deuxième ensemble de signatures de l’environnement, - déterminer l’état émotionnel de la personne à l’instant d’évaluation à partir du degré de similarité déterminé. Un troisième aspect de l’invention porte sur un programme d’ordinateur comportant des instructions pour mettre en œuvre les étapes suivantes d’un procédé pour déterminer, à un instant d’évaluation, un état émotionnel d’une personne immergée dans un environnement dans le but de suivre un état de santé de ladite personne lors de l'exécution du programme par un processeur d'un dispositif programmable : - recevoir, pendant toute ou partie d’une période temporelle précédant l’instant d’évaluation, au moins un premier signal acquis par au moins un capteur, ledit premier signal étant représentatif d’une première séquence temporelle d’attributs comportementaux et/ou physiologiques du sujet pendant ladite période temporelle ; - recevoir, pendant toute ou partie ladite période temporelle, au moins un deuxième signal acquis par au moins un capteur d’environnement, ledit deuxième signal étant représentatif d’une deuxième séquence temporelle d’un état de l’environnement pendant ladite période temporelle ; - déterminer, sur la base du au moins un premier signal, une troisième séquence temporelle de signatures émotionnelles de la personne pendant ladite période temporelle, ladite troisième séquence formant un premier ensemble de signatures émotionnelles de la personne, chacune des signatures émotionnelles de la personne de la troisième séquence étant représentée par une position dans un espace représentatif d’un panel d’émotions ; - déterminer, sur la base du au moins un deuxième signal courant, une quatrième séquence temporelle de signatures de l’environnement pendant ladite période temporelle, ladite quatrième séquence formant un deuxième ensemble de signatures de l’environnement ; - déterminer un degré de similarité entre le premier ensemble de signatures émotionnelles du sujet et le deuxième ensemble de signatures de l’environnement ; - déterminer l’état cognitif émotionnel de la personne à l’instant d’évaluation à partir du degré de similarité déterminé. DÉFINITIONS Dans la présente invention, les termes ci-dessous sont définis de la manière suivante : L’expression « Etat cognitif émotionnel d’une personne » désigne un état de l'esprit tel qu'une sensation, une émotion, un sentiment, une humeur résultant d’un ensemble de phénomènes psychiques qui influencent à la fois l'état propre de l'esprit, l'attitude, la vision du monde, la pensée, et le comportement dans le monde, de la personne. L’expression « Etat négatif » d’une personne désigne un état de l’esprit générant une souffrance psychique de la personne. L’expression « Signature émotionnelle » désigne une représentation d’un état émotionnel dans un espace représentatif des émotions. L’expression « Environnement d’une personne à un instant donné » désigne, dans le cadre de la présente description, l’ensemble d’éléments physiques avec lesquels la personne interagit ou susceptibles d’induire une réaction de la personne. Par exemple, l’environnement peut inclure d’autres personnes interagissant avec la personne analysée, un robot tel qu’un humanoïde, une enceinte connectée ou un chatbot, un environnement sonore et/ou visuel, tel qu’un téléphone, un ordinateur portable, une télévision ou plus largement des sources d’informations diffusant des signaux et perceptibles pour la personne à l’instant donné. L’expression « état de l’environnement » désigne, dans le cadre de la présente description, une caractérisation de stimuli sensoriels présents dans l’environnement susceptibles de modifier l’état émotionnel d’une personne. L’expression « signature de l’environnement » désigne, dans le cadre de la présente description, une représentation dans un espace représentatif des émotions d’un état que l’environnement serait susceptible de diffuser et donc d’être perçu par une personne située dans cet environnement. L’« apathie » se définit comme une indolence ou une indifférence d’une personne, poussée jusqu'à l'insensibilité complète. Le « tonus émotionnel » désigne, dans le cadre de la présente description, l’ensemble des états émotionnels par lesquels la personne P passe pendant une période donnée. Ainsi, le tonus émotionnel permet d’inférer le dynamisme, la vigueur et l’énergie évalués au travers de l’amplitude des émotions produites par un sujet. Le terme « carte de chaleur » désigne une représentation graphique d’une accumulation d’émotions, sous la forme d’une image représentée par une matrice de pixels à deux dimensions, chaque pixel représentant une émotion. L’intensité de chaque pixel de la carte de chaleur est reliée au nombre de fois où l’émotion associée au pixel a été identifiée sur la période où l’accumulation est calculée. DESCRIPTION DES FIGURES est un exemple d’étapes mises en œuvre pour la réalisation du procédé de détermination d’un état émotionnel d’un sujet, selon un ou plusieurs modes de réalisation. représente un exemple d’une séquence temporelle de signatures émotionnelles d’une personne représentée dans un espace représentatif des émotions. montre un exemple d’une carte de chaleur d’émotions traduisant un tonus émotionnel d’une personne dans un espace représentatif des émotions. représente un exemple d’une séquence temporelle de signatures d’un environnement représentée dans un espace représentatif des émotions. Figures 5a et 5b représentent deux cartes de chaleur d’émotions d’une personne en bonne santé à deux instants d’évaluation différents compris dans une période d’évaluation donnée. La figure 5c représente une carte de chaleur d’émotions de la même personne déterminée à la fin de la période d’évaluation donnée. Figure 6a, 6b et 6c représentent trois cartes de chaleur d’émotions d’une personne souffrant de dépressions, à trois instants d’évaluation différents compris dans une période d’évaluation donnée. La figure 6d représente une carte de chaleur d’émotions de la même personne, déterminée à la fin de la période d’évaluation donnée. montre, une carte de chaleur d’émotion d’une personne déterminée pendant une période d’évaluation donnée, à gauche, et une carte de chaleur d’émotion produite par un environnement de la personne, pendant la période d’évaluation donnée, à droite. est diagramme schématique montrant une partie des composants d’un exemple d’un système de détermination configuré pour mettre en œuvre le procédé de détermination d’un état émotionnel d’un sujet. est une courbe représentative de l’évolution du tonus émotionnel d’une personne entrée dans un EHPAD, où le tonus émotionnel est déterminé par le procédé de détermination décrit ici. DESCRIPTION DÉTAILLÉE Un premier aspect de l’invention porte sur un procédé 100 mis en œuvre par ordinateur pour déterminer, à un instant d’évaluation t e , un état émotionnel S(t e ) d’une personne P immergée dans un environnement E. On souhaite en effet, par la détermination et le suivi de l’évolution de l’état émotionnel S(t) de la personne P entre un instant t 1 précédent l’instant d’évaluation t e et l’instant d’évaluation t e , pouvoir détecter des états négatifs, ou détecter une évolution de l’état émotionnel de la personne vers un état négatif, afin de suivre son état de santé. Une application particulière réside dans la détection de signes avant-coureurs de la dépression chez une personne. Dans cette application, il est avantageux de déterminer l’état cognitif émotionnel de la personne à différents instants t k , k étant un nombre entier compris entre 1 et K. Le procédé 100 est par exemple mis en œuvre par un système de détermination 1 d’un état émotionnel d’une personne P immergée dans un environnement E. Comme il va être expliqué par la suite, le procédé 100 utilise une pluralité de signaux capturés entre un instant initial t 1 et l’instant d’évaluation t e , pour déterminer l’état émotionnel de la personne P à l’instant d’évaluation t e . Avantageusement, le système de détermination 1 comprend une pluralité de capteurs CP i destinés au suivi de la personne P, une pluralité de capteurs d’environnement CE j et un dispositif programmable, i et j étant respectivement des nombres entiers compris entre 1 et I et 1 et J. Par dispositif programmable, il est entendu tout système de traitement de l’information programmable tel qu’un ordinateur d’entreprise, un ordinateur personnel (PC), un ordiphone (smartphone) ou une tablette tactile. La pluralité de capteurs CP i est destinée à acquérir une pluralité de premiers signaux Sp i (t) pendant la période temporelle [t 1 ,t e ]. Chacun des premiers signaux Sp i (t) est représentatif d’une première séquence temporelle relative à un attribut comportemental et/ou physiologique de la personne P. On entend par attribut comportemental d’une personne un attribut ayant trait à son comportement, tel que les mouvements de son corps ou encore l’expression de son visage. On entend par attribut physiologique d’une personne un attribut ayant trait à sa physiologie, tel que son rythme cardiaque, son activité cérébrale, sa fréquence respiratoire. Les premiers signaux Sp i (t) peuvent être discrets ou continus. Ils sont par ailleurs, soit épars pendant la période temporelle [t 1 ,t e ], soit enregistrés selon un calendrier ordonné pendant la période temporelle [t 1 ,t e ]. Par exemple, les premiers signaux Sp i (t) peuvent être enregistrés dans un premier temps une fois par semaine, puis une fois par jour, puis chaque seconde pendant une heure chaque jour. La pluralité de capteurs d’environnement CE i est destinée à acquérir une pluralité de deuxièmes signaux Se j (t) pendant la période temporelle [t i ,t e ]. Chacun des deuxièmes signaux Se j (t) est représentatif d’une deuxième séquence temporelle d’états de l’environnement E. Les deuxièmes signaux Se j (t) peuvent être discrets ou continus. Ils sont par ailleurs, soit épars pendant la période temporelle [t 1 ,t e ], soit enregistrés selon un calendrier ordonné pendant la période temporelle [t 1 ,t e ]. Par exemple, les deuxièmes signaux Se j (t) peuvent être enregistrés dans un premier temps une fois par semaine, puis une fois par jour, puis chaque seconde pendant une heure chaque jour. Par exemple, la pluralité de capteurs CP i comprend un capteur C 1 consistant en une caméra, ou une webcam, ou une caméra tridimensionnelle filmant au moins une partie du corps de la personne P. La au moins une partie du corps comprend le visage de la personne P. Dans ce cas, le premier signal Sp 1 (t) est représentatif d’une évolution de l’expression du visage de la personne P, du mouvement de ses yeux ou des mouvements de sa tête au cours du temps. Typiquement, le déplacement de points de référence sur les images capturées par la caméra, tels que des points situés sur le contour de la bouche de la personne P, ou sur ses sourcils, est analysé afin de profiler l’émotion de la personne. Cela peut consister par exemple en l’identification d’un sourire sur le visage de la personne P, ou d’un froncement de sourcils. La détection des points représentatifs d’une expression (ceux caractérisant le contour des yeux et de la bouche par exemple) peut être réalisé par des algorithmes de Machine Learning comme les Random Forest ou de Deep Learning comme les réseaux de neurones convolutionnels. Ces outils peuvent également servir à reconnaître l’expression du visage parmi six expressions comme les expressions d’Ekman, sans passer par l’analyse de points représentatifs du visage, mais directement à partir des pixels de l’image représentant le visage. Ces techniques sont devenues courante et sont intégrées dans les smartphones pour déclencher automatiquement la prise de vue lorsque la personne photographiée sourit. Par exemple, la pluralité de capteurs CP i comprend un capteur C 2 consistant en un microphone pouvant enregistrer la voix de la personne P. Dans ce cas le premier signal Sp 2 (t) est représentatif d’une évolution du ton et / ou amplitude de la voix de la personne P. Au même titre qu’un classifieur peut analyser l’expression du visage, il est possible de se baser sur des caractéristiques du signal audio Sp 2 (t) tels que les cepstres ou les formants pour identifier l’émotion contenu dans la voix au moyen de classifieurs tels que les auto-encodeur ou les réseaux de neurones Par exemple, la pluralité de capteurs CP i comprend un capteur C 3 consistant en une centrale inertielle portée par la personne P, par exemple embarquée dans un objet connecté porté par la personne P tel qu’une montre connectée, et pouvant enregistrer sa position et ses mouvements. Dans ce cas, le premier signal Sp 3 (t) est représentatif d’une évolution de la gestuelle de la personne P et des mouvements de son corps. Il est possible de déduire du premier signal Sp 3 (t) une estimation de la pose (le squelette caractérisé par un ensemble de points correspondant en général aux articulations) de la personne. L’analyse des émotions à partir de la pose consiste alors à analyser le mouvement de la personne au cours du temps pour en déduire l’émotion. Des outils issus du domaine de l’apprentissage profond tels que les LSTM peuvent être utilisés, ainsi que d’autres outils appartenant au domaine de l’apprentissage automatique et dédiés à la reconnaissance de formes temporelles. Par exemple, la pluralité de capteurs CP i comprend un capteur physiologique pouvant détecter des signaux physiologiques de la personne P. Par exemple, le capteur physiologique peut être un capteur de sudation ou de rythme cardiaque. Par exemple, un rythme cardiaque élevé va permettre de conclure à un état de stress ou d’extrême agitation de la personne P. Des capteurs commerciaux peuvent être exploités (tels que Biopac MP150, Empatica E4…), dont les signaux peuvent être analysés par apprentissage automatique Par exemple encore, la pluralité de capteur CP i comprend un casque dédié à des mesures électroencéphalographiques, afin de détecter l’activité cérébrale de la personne P, telle que son niveau de concentration ou son état de stress. Par exemple, la pluralité de capteur CP i comprend un capteur apte à mesurer la présence d’une personne autre que la personne P dans une pièce, tel qu’un capteur de mouvement, un détecteur d’empreinte magnétique, électromagnétique, un détecteur infrarouge. Par exemple, la pluralité de capteurs d’environnement CP i comprend un détecteur électromagnétique tel qu’un système de détection de chute utilisant une technologie RADAR, comme le produit Morphee+ ™. Un tel capteur permet d’analyser le mouvement de la personne dans son environnement. Au même titre que d’autres capteurs de mouvement classique, un tel capteur permet donc d’analyser le mouvement de la personne et de l’associer à des émotions. Par exemple un mouvement rapide (associé à une émotion positive) lorsque la personne pénètre dans sa chambre sera facilement différencié d’un mouvement lent qui traduira un repli sur soi, un manque de vitalité très caractéristique de la dépression. Par exemple, la pluralité de capteurs d’environnement CE j comprend un capteur d’environnement CE 1 consistant en une caméra, une webcam, une caméra tridimensionnelle pouvant filmer l’endroit où se trouve la personne P, par exemple, une pièce. Dans ce cas, le deuxième signal Se 1 (t) peut être représentatif de la présence ou de l’absence d’autres personnes dans la pièce. Par exemple, la pluralité de capteurs d’environnement CE j comprend un capteur d’environnement CE 2 consistant en un microphone. Dans ce cas le deuxième signal Se 2 (t) peut être représentatif des sons émis dans l’environnement où se trouve la personne P. La difficulté consiste alors à séparer les sources audio de l’environnement pour en identifier la provenance. Par exemple, les auto-encodeurs variationnels récurrents utilisés dans le domaine de l’apprentissage profond permettent de séparer les sources audio vocales. Il est alors possible d’identifier la voix de la personne P et ensuite de se concentrer par exemple sur une autre voix existante dans l’environnement si par exemple une autre personne P’ est en conversation avec la personne P. Les outils de reconnaissance d’émotion en audio sont alors appliqués pour reconnaître l’émotion contenue dans la voix de la personne P’ qui constitue l’émotion produite dans l’environnement de la personne P. Par exemple, la pluralité de capteurs d’environnement CE j comprend un capteur d’environnement CE 3 consistant en un moyen d’accès à un serveur distant stockant des informations relatives à un ou plusieurs contenus audiovisuels, visuels, ou audio diffusés pendant toute ou partie de la période temporelle [t 1 ,t e ]. Un tel moyen d’accès peut par exemple être une connexion Internet permettant d’accéder au descriptif d’un programme audiovisuel en cours de lecture par la personne P (comédie, drame..). Par exemple, si le programme en cours de lecture est une comédie, le contenu émotionnel de l’environnement présentera des états joyeux et positifs. A l’inverse, si le programme est un drame, le contenu émotionnel de l’environnement présentera des états angoissants et stressants. De manière générale, certains des capteurs d’environnement CE j peuvent coïncider avec certains des capteurs C i . Le procédé de détermination 100 d’un état émotionnel de la personne P, à l’instant d’évaluation t e , va être à présent décrit. La illustre les principales étapes réalisées lors de la mise en œuvre du procédé de détermination 100. Dans une étape de réception relative à la personne P, E100a, l’ensemble des premiers signaux Sp i (t) sont reçus par les différents capteurs CP i sur la période temporelle [t 1 ,t e ]. Dans une étape de réception relative à l’environnement E, E100b, l’ensemble des deuxièmes signaux Sej(t) sont reçus par les différents capteurs CEj d’environnement pendant la période temporelle [t 1 ,t e ]. Typiquement, les étapes E100a et E100b sont concomitantes. En effet, elles se déroulent toutes deux pendant la période temporelle [t 1 ,t e ]. Dans une étape E200a de détermination relative à la personne P et postérieure aux étapes E100a et E100b, une troisième séquence temporelle de signatures émotionnelles de la personne P est déterminée sur la base de l’ensemble des premiers signaux Sp i (t). L’ensemble des signatures émotionnelles de la troisième séquence temporelle forme un premier ensemble. Chaque signature émotionnelle est représentée par une position dans un espace représentatif des émotions R. Par exemple, un premier signal Sp 1 (t) correspondant à des images du visage de la personne P, et donc comprenant des représentations des expressions de son visage, va être analysé pour déterminer les signatures émotionnelles correspondantes. Par exemple, on considère cinq capteurs CPi, tels qu’une webcam enregistrant des images captées à 25Hz, un microphone enregistrant un son échantillonné à 48KHz, un capteur infrarouge enregistrant une image infrarouge échantillonnée à 50Hz, un bracelet enregistrant à une fréquence d’échantillonnage de 100Hz la sudation au niveau du poignet et le rythme cardiaque à une fréquence d’échantillonnage de 10KHz. Chacun des signaux enregistrés est prétraité de façon adaptée comme exemplifié précédemment, à savoir : par des réseaux de neurones convolutionnels pour traiter les images, des formants pour analyser le son, des dérivées pour la sudation et le rythme cardiaque. De façon individuelle, chaque résultat du prétraitement est utilisé pour réaliser l’opération de régression qui consiste, pour chaque capteur CP i , à analyser le résultat du prétraitement pour estimer l’émotion ressentie par la personne. A titre d’exemple de réalisation, un réseau de neurones artificiels qui aura en entrée les images du visage de la personne produira en sortir les coordonnées dans l’espace Valence Arousal de l’émotion contenue dans ces images. Ce réseau aura été entraîné au préalable en mode supervisé ou non, pour produire une telle sortie à partir des images de visage. De la même manière, la parole produite par la personne pourra être traitée pour fournir un spectrogramme dont les maxima d’énergie représenteront les formants. L’ensemble de ces formants au cours de la période considérée [t 1 ,t e ] pourra être projeté dans un espace réduit (ou variété) permettant d’estimer l’émotion contenue dans le signal vocal. De manière plus générale, les signaux enregistrés par chacun des capteurs CP i sont exploités pour estimer l’émotion ressentie par la personne P au moyen d’outils de traitement du signal comme par exemple l’apprentissage automatique ou l’apprentissage profond. Ainsi cinq émotions sont estimées à partir des cinq signaux prétraités et de l’émotion estimée associée à chacun des signaux prétraités. La fusion des cinq émotions est réalisée par exemple par une moyenne pour identifier l’émotion finale de la personne dans l’espace Valence Arousal. L’espace représentatif des émotions R peut être, à titre d’exemples non limitatifs : - un espace discret d’émotions, par exemple : une mesure binaire d’émotion positive/neutre, négative/positive ou positive/négative, ou encore un ensemble discret de n émotions, tel que les six émotions de Ekman, - un espace continu d’émotions : par exemple, l’espace valence/arousal, un espace latent caractérisé par une analyse en composantes principales, par un réseau adverse génératif (en anglais « generative adversarial network » ou GAN), ou par un auto-encodeur. La montre un exemple de représentation dans l’espace valence/arousal d’une troisième séquence temporelle de signatures émotionnelles d’une personne P. La valence correspond à l’aspect négatif (vers la gauche) ou positif (vers la droite) de la signature émotionnelle. L’arousal correspond à l’aspect passif (vers le bas) ou actif (vers le haut) de l’émotion. L’espace autour de l’origine (intersection des axes horizontal et vertical) est le siège des émotions neutres. Plus on s’écarte de l’origine pour rejoindre la périphérie, plus l’intensité de l’émotion est grande. Chaque point d’échantillonnage noir (représenté par un cercle rempli) représente une signature émotionnelle à un instant t k . L’ensemble des signatures émotionnelles ordonnées chronologiquement forme une trajectoire. Une représentation du cumul des points de la trajectoire définie par l’ensemble des points d’échantillonnage consiste en une carte de chaleur d’émotion qui peut être construite sur la base de l’ensemble des signatures émotionnelles de la personne P déterminées pendant la période temporelle [t 1 ,t e ]. Durant cette période temporelle, on réalise un histogramme de toutes les signatures émotionnelles déterminées à différents instants pendant la période temporelle [t 1 ,t e ]. Le niveau d’occurrence des signatures émotionnelles est visualisé sous la forme d’un niveau de couleur des pixels correspondant à chaque signature émotionnelle dans la matrice à deux dimensions représentant l’espace valence/arousal. La donne un exemple d’une telle carte de chaleur, dans l’espace valence/arousal. Les pixels noirs correspondent à une faible fréquence, ou faible accumulation de la signature émotionnelle correspondante et les pixels clairs correspondent à une forte fréquence, ou forte accumulation de la signature émotionnelle correspondante. Autrement dit, les pixels clairs correspondent à une forte accumulation d’une même signature émotionnelle. Dans une étape E200b de détermination relative à l’environnement E, postérieure aux étapes E100a et E100b, une quatrième séquence de signatures de l’environnement E est déterminée sur la base de l’ensemble des deuxièmes signaux Se j (t). L’ensemble des signatures de l’environnement de la quatrième séquence temporelle forme un deuxième ensemble. Chaque signature de l’environnement est représentée par une position dans l’espace représentatif des émotions R, où sont représentées les signatures émotionnelles de la personne P pendant la période temporelle [t 1 ,t e ]. La montre un exemple de représentation dans l’espace valence/arousal d’une quatrième séquence temporelle de signatures d’un environnement E. L’ensemble des signatures ordonnées chronologiquement forme une trajectoire T (représentée en trait discontinu). De même que pour les signatures émotionnelles de la personne P, il est possible de construire une carte de chaleur d’états de l’environnement E. Comme il va être décrit par la suite, le procédé de détermination 100 présenté ici permet de détecter des signes avant-coureurs de la dépression chez une personne. Un des aspects de l’invention repose en effet sur le fait que si la personne P est en bonne santé, celle-ci va être réactive à l’environnement E. Autrement dit, son état émotionnel sera proche de l’état de l’environnement E. Cette proximité peut être dénommée « contagion émotionnelle ». Au contraire, si l’état de santé de la personne P se dégrade, celle-ci sera de moins en moins réactive à l’environnement E. En d’autres termes, son état émotionnel s’éloignera de l’état de l’environnement E. Un facteur intéressant à observer est alors le tonus émotionnel d’une personne P. Par tonus émotionnel, il est entendu l’ensemble des états émotionnels par lesquels la personne P passe pendant une période donnée. Un sujet bien portant passe par tous les états émotionnels. A contrario, la dynamique des émotions d’une personne commençant à sombrer dans la dépression diminue progressivement. Autrement dit, le tonus émotionnel de cette personne se rétrécit autour d’une zone d’émotions neutres. Dans l’espace valence /arousal, la zone d’émotion neutres se situe autour de l’intersection de l’axe de valence et de l’axe de l’arousal, c’est-à-dire, au centre de l’espace. Le tonus émotionnel peut être estimé sur la base de la surface dans l’espace valence/arousal de la zone à pixels clairs couvrant l’espace. Plus cette zone est large, plus le tonus émotionnel de la personne est satisfaisant. Plus cette zone est étroite, plus le tonus émotionnel de la personne est dégradé. Les figures 5a et 5b montre deux cartes de chaleurs d’émotion, dans l’espace valence/arousal, d’une personne ayant un tonus émotionnel intermédiaire à deux instants successifs, respectivement 19 jours avant l’instant d’évaluation t e et 10 jours avant l’instant d’évaluation t e . La figure 5c montre la carte de chaleur d’émotion de la même personne sur la période temporelle [t 1 ,t e ]. On peut observer que les pixels clairs de la figure 5c couvrent une majeure partie de l’espace valence/arousal. Le tonus émotionnel associé à la figure 5c est bon. Les figures 6a, 6b et 6c montrent trois cartes de chaleur d’émotions d’une personne en dépression, à différents instants successifs, respectivement 27 jours avant l’instant d’évaluation t e , 17 jours avant l’instant d’évaluation t e et 9 jours avant l’instant d’évaluation t e . La figure 6d montre la carte de chaleur d’émotions de la même personne sur la période temporelle [t 1 ,t e ]. On peut observer sur la Figure 6a que le tonus émotionnel de la personne est bon, autrement dit, que cette dernière part d’un état de santé bon. On peut observer sur la figure 6b qu’à cet instant de l’évaluation, le tonus émotionnel de la personne est intermédiaire, en comparaison à l’observation de la Figure 6a. On peut observer que les pixels clairs des figures 6c et 6d ne couvrent qu’une portion réduite, centrée autour de la zone des émotions neutres, de l’espace valence/arousal, ce qui traduit un tonus émotionnel faible. Ainsi, une des applications avantageuses du procédé de détermination 100 d’un état émotionnel décrit ici est la détection d’un symptôme de développement d’apathie de la personne P. L’apathie se définit comme une indolence ou une indifférence de quelqu'un, poussée jusqu'à l'insensibilité complète. L’apathie est un symptôme précurseur de la dépression. Le procédé de détermination 100 décrit ici permet ainsi, comme déjà mentionné, de détecter des signes avant-coureurs de cette pathologie. Ainsi, dans une étape de comparaison E300 postérieure aux étapes E200a et E200b, le système de détermination 1 détermine un degré de similarité entre le premier ensemble et le deuxième ensemble. Pour rappel, le premier ensemble est l’ensemble des signatures émotionnelles de la troisième séquence temporelle déterminée lors de l’étape E200a et le deuxième ensemble est l’ensemble des signatures de l’environnement de la quatrième séquence temporelle déterminée lors de l’étape E200b. Par exemple, lors de l’étape de comparaison E300, une carte de chaleur d’émotions M 1 de la personne P et une carte de chaleur d’états M 2 de son environnement E peuvent être comparées, à l’instant d’évaluation t e . Le degré de similarité peut alors être une distance entre la carte de chaleur d’émotions M 1 et la carte de chaleur d’états M 2 . La distance est comparée à une valeur seuil. La montre à gauche une carte de chaleur d’émotions M 1 de la personne P et à droite une carte de chaleur d’états M 2 de son environnement E correspondant à l’accumulation de mesures pendant une période Pe. Les signatures émotionnelles correspondant à la carte M 1 proviennent de l’analyse des émotions exprimées sur le visage de la personne P. Les signatures de l’environnement correspondant à la carte M 2 proviennent de l’analyse du contenu sonore d’un programme télévisé visualisé par la personne P. Sur la , on peut observer que le contenu émotionnel que le programme télévisé est susceptible de transmettre au sujet est varié émotionnellement, allant des émotions passives en bas vers des manifestations positives et actives en haut à droite de la carte M 2 . Ce contenu émotionnel peut être quantifié par l’aire occupée par les pixels clairs sur la carte de chaleur. Les émotions exprimées par la personne P exposée aux stimuli audio-visuels du programme télévisé restent concentrées autour de la région associée aux émotions neutres, comme visible sur la carte M 1 . Une conclusion préliminaire peut être que la personne P n’est pas à l’unisson du programme télévisé. Si la distance est inférieure à la valeur seuil, la carte de chaleur d’émotions M 1 et la carte de chaleur d’états M 2 sont considérées comme proches. Autrement dit, le procédé 100 détermine qu’il y a eu une contagion émotionnelle de l’environnement E vers la personne P. Si la distance est supérieure à la valeur seuil, le procédé 100 détermine qu’il n’y a plus contagion émotionnelle de l’environnement E vers la personne P. En particulier, il en est déduit que la personne P est devenue apathique. La distance entre la carte de chaleur d’émotions M 1 et la carte de chaleur d’états M 2 est avantageusement une distance définie dans un espace vectoriel (telle que la distance Euclidienne, la distance de Mahalanobis). Alternativement, le degré de similarité déterminé à l’étape E300 est une mesure de similarité déterminée par un réseau de neurones artificiels, ou d’autres techniques connues dans le domaine du traitement d’images ou de l’apprentissage automatique. Avantageusement, dans le cas où le degré de similarité déterminé à l’étape E300 est une distance calculée entre une carte de chaleur d’émotions M 1 de la personne P et une carte de chaleur d’états M 2 de son environnement E, ce degré de similarité peut être fonction de plusieurs paramètres. On suppose que l’espace valence arousal est un ensemble de N pixels, où, à chaque pixel correspond une émotion. La carte de chaleur d’émotions M 1 et la carte de chaleur d’états M 2 consistent chacune en un ensemble de N valeurs numériques. Chaque valeur numérique de la carte M 1 ou de la carte M 2 est représentative de l’occurrence de l’émotion associée au pixel correspondant pendant la période [t 1 ,t e ]. Par exemple, un premier paramètre PixelSet correspond à l’ensemble des données utilisées pour calculer la distance d. Par exemple, le paramètre PixelSet correspond à l’ensemble des N pixels de l’espace valence/arousal. Par exemple, un deuxième paramètre Filtre est un ensemble de coefficients affectés chacun à un pixel de l’ensemble des N pixels de l’espace valence/arousal. Chaque coefficient peut être choisi de sorte à favoriser l’importance de l’émotion correspondant au pixel auquel le coefficient est affecté dans le calcul de la distance. Le deuxième paramètre Filtre peut par exemple être représenté par l’image binaire d’un disque noir (noir = 0) de rayon 0.5 (si l’espace Valence Arousal est représenté entre -1 et 1 sur chaque axe) sur un fond blanc (blanc = 1), ce disque étant centré en [0,0] dans l’espace Valence Arousal. Sa prise en compte permettra de ne considérer que les émotions ayant une certaine amplitude : entre les bords de ce disque de rayon 0.5 et le disque Valence Arousal de rayon 1. Ainsi les émotions neutres ne seront pas prises en compte dans le calcul de la distance mais seulement les émotions significatives proches de la périphérie. Par exemple, un troisième paramètre FiltreTemporel est un ensemble de coefficients affectés aux instants de mesure t p des premiers signaux Sp i (t) et des deuxièmes signaux Ss j (t) pendant la période [t 1 ,t e ] afin de favoriser l’importance de certains instants de mesure t p dans le calcul de la distance. Par exemple, des coefficients importants peuvent être affectés aux instants de mesure t p les plus proches de l’instant d’évaluation t e , pour favoriser l’importance des dernières signatures émotionnelles de la personne P et des dernières signatures de son environnement E. Par exemple, un quatrième paramètre Latence permet de prendre en compte le temps de latence qui peut exister entre l’apparition d’un état de l’environnement et l’effet de cette apparition sur l’état émotionnel de la personne P. Par exemple, le paramètre Latence est un vecteur comprenant les valeurs d’une fonction de Heaviside discrétisée dont le passage entre la valeur 0 et la valeur 1 est fonction du temps de latence considéré. Dans un mode de réalisation avantageux, le degré de similarité déterminé à l’étape E300 est une similarité cosinus entre un premier vecteur formé des N valeurs numériques correspondant à la carte de chaleur d’émotions M 1 et un deuxième vecteur formé des N valeurs numériques correspondant à la carte de chaleur d’états M 2 de l’environnement E. La similarité cosinus Sim entre deux vecteurs A et B est définie par le produit scalaire de ces deux vecteurs divisé par le produit de leur norme : Sim= A . B /(|| A ||*|| B ||) . Dans ce cas, le degré de similarité est compris entre 1 et -1. Lorsque le degré de similarité est proche de 1, il existe une grande cohérence entre le premier vecteur et le deuxième vecteur, et ces derniers sont considérés comme proches, tandis que lorsque le degré de similarité est proche de -1, le premier vecteur et le deuxième vecteur sont considérés comme éloignés. Un autre facteur intéressant à observer est la synchronisation des ruptures de comportement émotionnel entre l’évolution des états émotionnels de la personne P et l’évolution des états de son environnement E. Par exemple, si l’environnement émet une émotion particulière Ee1(t) à un instant t et qu’une seconde après est captée une émotion particulière Ep1(t) provenant de la personne P, même si l’émotion Ep1(t) est différente de l’état Ee1(t) de l’environnement, alors les changements émotionnels entre la personne et son environnement sont synchronisés ce qui signifie que la personne est sensible au caractère émotionnel de l’environnement E. L’observation de ce facteur permet de conclure que la personne n’est pas apathique, du fait de son changement d’état émotionnel suite à l’émission d’un état particulier de son environnement. Avantageusement, le procédé 100 de détermination est renouvelé périodiquement pour surveiller à différents instants t k successifs dans le temps, pendant une période [t i ,t f ], l’évolution de la contagion émotionnelle de l’environnement E vers la personne P pendant la période [t i ,t f ]. Dans un mode de réalisation, les premiers signaux Sp i (t) sont capturés en continu durant la période [t i ,t f ]. Pour une mise en œuvre du procédé 100 de détermination à un instant t k compris dans la période [t i ,t f ], seules les valeurs acquises de ces premiers signaux Sp i (t) pendant la période [t i ,t k ] sont utilisées lors des étapes E200a, E200b et E300. Similairement, dans ce mode de réalisation, les deuxièmes signaux Se j (t) sont capturés en continu durant la période [t i ,t f ]. Pour une mise en œuvre du procédé 100 de détermination à un instant t k compris dans la période [t i ,t f ], seules les valeurs acquises de ces deuxièmes signaux Ss j (t) pendant la période [t i ,t k ] sont utilisées lors des étapes E200a, E200b et E300 ; Dans un autre mode de réalisation, seules les valeurs des premiers signaux Sp i (t) et des deuxièmes signaux Ss j (t) comprises dans une fenêtre [t e -T,t e ] de durée T sont prises en comptes lors les étapes E200a, E200b et E300. Par exemple, la durée T est de 7 jours. Si la durée T correspond à la période de temps entre deux déterminations de signatures émotionnelles de la personne P et entre deux déterminations de signatures de l’environnement E, le degré de similarité déterminé à l’étape E300 est un degré de similarité instantané. Avantageusement, il se déroule, avant un premier instant d’évaluation t e , une période de calibration au cours de laquelle le procédé de détermination 100 est mis en œuvre plusieurs fois afin de déterminer un degré de similarité typique de la personne P. Ainsi, à partir du premier instant d’évaluation t e , le degré de similarité déterminé à l’étape 300 du procédé de détermination 100 sera comparé au degré de similarité typique de la personne P, de sorte à pouvoir estimer si l’état de santé de la personne P est bon par rapport à son état de santé habituel, ou si la personne P tend vers un état négatif. L’un des avantages de l’invention réside dans le fait que le procédé de détermination est effectué sur la base de signaux capturés de manière objective. Le procédé de détermination présente une reproductibilité élevée du fait de cette évaluation objective, au contraire d’études cliniques réalisées sur la base de questionnaires remplis subjectivement soit par des personnes qualifiées, soit par des sujets analysés, soit par des opérateurs présentant plus ou moins d’expérience. Un deuxième aspect de l’invention porte sur le système de détermination 1. Le système de détermination 1 est configuré pour mettre en œuvre le procédé, précédemment décrit, de détermination d’un état émotionnel d’une personne P, pour suivre son état de santé. La est un diagramme schématique montrant une partie des composants d’un exemple du système de détermination 1. Le système de détermination 1 peut être mis en œuvre en tant que dispositif matériel unique, par exemple sous la forme d'un ordinateur personnel (PC) de bureau, d'un ordinateur portable, d'un assistant numérique personnel (PDA), d'un ordiphone, d'un serveur, d'une console ou peut être mis en œuvre sur des dispositifs matériels séparés interconnectés par un ou plusieurs liens de communication, avec des segments câblés et/ou sans fil. Le système de détermination 1 peut par exemple être en communication avec un ou plusieurs systèmes informatiques en nuage (i.e. sur le cloud), un ou plusieurs serveurs ou dispositifs distants pour mettre en œuvre les fonctions décrites dans le présent document pour le dispositif concerné. Le système de détermination 1 peut également être mis en œuvre lui-même en tant que système informatique en nuage. Comme représenté schématiquement sur la le système de détermination 1 peut comprendre au moins un processeur 10 configuré pour accéder à au moins une mémoire 20 comprenant un code de programme informatique 70. Le code de programme informatique peut comprendre des instructions configurées pour amener le système de détermination 1 à exécuter une ou plusieurs ou toutes les étapes du procédé de détermination 100 décrit précédemment. Le processeur 10 peut ainsi être configuré pour stocker, lire, charger, interpréter, exécuter et/ou traiter autrement le code de programme informatique 70 stocké dans la mémoire 20 de sorte que, lorsque les instructions codées dans le code de programme informatique sont exécutées par le au moins un processeur 10, le système 1 exécute une ou plusieurs étapes du procédé de détermination 100 décrit ici. Le processeur 10 peut être n’importe quel microprocesseur, microcontrôleur, circuit intégré, unité centrale de traitement (CPU), unité de traitement graphique (GPU), ou unité de traitement de tenseur (TPU – tensor processing unit), approprié comprenant au moins un processeur ou noyau de traitement basé sur le matériel. La mémoire 20 peut comprendre une mémoire vive (RAM), une mémoire cache, une mémoire non volatile, une mémoire de sauvegarde (par exemple, des mémoires programmables ou flash), une mémoire morte (ROM), un disque dur (HDD), un lecteur à état solide (SSD) ou toute combinaison de ceux-ci. La ROM de la mémoire 20 peut être configurée pour stocker, entre autres, un système d'exploitation du système S et/ou un ou plusieurs codes de programmes informatiques d'une ou plusieurs applications logicielles. La RAM de la mémoire 20 peut être utilisée par le processeur 10 pour le stockage temporaire de données. Le système 1 peut en outre comprendre une ou plusieurs interfaces de communication 40 (par exemple, des interfaces de réseau pour l'accès à un réseau câblé / sans fil, y compris une interface Ethernet, une interface WIFI, des interfaces USB, etc. Le système de détermination 1 peut comprendre d'autres matériels associés tels que des interfaces utilisateurs comme une interface de rendu visuel 2D 30A, dans notre cas contenant ici un écran 3D et des lunettes 3D, ou des interfaces haptiques 30B, ou toutes autres interfaces (par exemple clavier, souris, écran d'affichage, etc.) connectées via une ou plusieurs interfaces de communication appropriées 40 avec le processeur. Le système de détermination 1 peut également comprendre un lecteur de support 50 pour lire un support de stockage externe lisible par ordinateur. Le processeur 10 est connecté à chacun des autres composants afin d'en commander le fonctionnement. Un troisième aspect de l’invention porte sur un produit programme d’ordinateur comportant des instructions pour mettre en œuvre les étapes du procédé pour déterminer, à un instant d’évaluation, un état émotionnel d’un sujet immergé dans un environnement dans le but de suivre un état de santé dudit sujet lors de l'exécution du programme par un processeur d'un dispositif programmable. Par exemple, les instructions font partie du code de programme informatique 70 stockée dans la mémoire 20 du système de détermination 1. Le produit programme d’ordinateur met notamment en œuvre les étapes E200a, E200b, E300. EXEMPLES La présente invention se comprendra mieux à la lecture des exemples suivants qui illustrent non-limitativement l’invention. Exemple 1 : Dans cet exemple, la personne P est une personne âgée dans sa chambre dont on souhaite suivre l’état de santé sur la base du suivi de son état émotionnel. La personne P fait face à sa télévision. L’environnement E comprend principalement le programme diffusé à la télévision. Le système de détermination 1 comprend un petit robot comprenant une webcam et connecté à Internet. Le capteur C 1 correspond donc au capteur d’image de la webcam, tourné vers le visage de la personne P. Le capteur d’environnement CE 1 est le microphone de la webcam qui enregistre le son en provenance du programme diffusé à la télévision. Le petit robot comprend un système embarqué avec un dispositif programmable pouvant analyser les images enregistrées par le capteur C 1 , autrement dit pouvant réaliser l’étape E200a du procédé de détermination 100. Typiquement, l’analyse des expressions du visage de la personne âgée P dans les images enregistrées permet de déterminer les signatures émotionnelles correspondantes. Une méthode telle que celle décrite dans « Estimation of continuous valence and arousal levels from faces in naturalistic conditions », Toisoul et al., Nature Machine Intelligence volume 3 (2021) peut être utilisée. Le dispositif programmable analyse également le son enregistré par le capteur d’environnement CE 1 , autrement dit, il réalise l’étape E200b du procédé de détermination 100. Typiquement, l’analyse du son enregistré permet de déterminer les signatures de l’environnement correspondantes. Une méthode telle que celle décrite dans « Dawn of the transformer era in speech emotion recognition: closing the valence gap », Wagner (2022) peut être utilisée. Ces analyses in situ permettent d’assurer la confidentialité de données puisque que les images ne sont jamais enregistrées sur un mémoire physique mais traitées en temps réel dans le flot des acquisitions. Le petit robot envoie suite aux étapes E200a et E200b les signatures émotionnelles de la personne P et les signatures de l’environnement E. L’étape E300 de détermination du degré de similarité est réalisée dans le cloud et le degré de similarité déterminé peut être reçu par des professionnels de la santé suivant la personne âgée P. Ex e mple 2 : Cet exemple illustre une utilisation du procédé de détermination 1 et du système de détermination 1 précédemment décrits dans le cadre du suivi et de la prise en charge d’une personne P arrivant dans un EHPAD. On suppose que la personne P est suivie par une équipe de professionnels de santé et que le procédé de détermination 100 est mis en œuvre régulièrement avec un système de détermination 1. L’équipe de professionnels de santé surveille, à chaque itération de l’étape E200a de détermination relative à la personne P, le tonus émotionnel correspondant sur la base de l’ensemble des signatures émotionnelles de la personne P, aussi dénoté précédemment premier ensemble. Par exemple, et comme expliqué plus haut, le tonus émotionnel peut être quantifié par l’aire totale occupée dans l’espace valence/arousal par le premier ensemble. Plus le tonus émotionnel est élevé, plus la personne P est en bonne santé. Plus le tonus émotionnel est faible, plus la personne P tend vers un état négatif. Ainsi, si une baisse du tonus émotionnel est relevée, l’équipe de professionnels de santé peut enclencher un panel de soins à l’égard de la personne P, tout en suivant l’évolution de son tonus émotionnel. La illustre l’évolution du tonus émotionnel de la personne P. On observe qu’au bout d’une semaine la personne P se met à déprimer. Il s’agit en effet d’un événement symptomatique de l’entrée en institution. La dépression est diagnostiquée deux semaines après, sur la base de l’observation de signes avant-coureurs de dépression. Si une assistance est apportée à la personne P, tels que des conseils visant à l’inciter à se lier avec des pensionnaires de l’établissement, on pourra observer à partir du moment de l’observation des signes avant-coureurs et de la prise en charge une recroissance du tonus émotionnel de la personne suivie, comme visible sur la . Signes de référence : t e : instant d’évaluation S(t e ) : état émotionnel d’une personne P à l’instant t e CPi, i compris entre 1 et I : capteurs E : environnement CEj, j compris entre 1 et J : capteurs d’environnement Spi(t), i compris entre 1 et I : premiers signaux Sej(t), j compris entre 1 et J : deuxièmes signaux R : espace représentatif des émotions M1 : carte de chaleur d’émotions M2 : carte de chaleur d’états de l’environnement Procédé (100) mis en œuvre par ordinateur pour déterminer, à un instant d’évaluation (t e ), un état émotionnel d’une personne (P) immergée dans un environnement (E) dans le but de suivre un état de santé de ladite personne (P), ledit procédé comprenant les étapes suivantes : recevoir (E100a), pendant toute ou partie d’une période temporelle précédant l’instant d’évaluation (t e ), au moins un premier signal (Sp i (t)) acquis par au moins un capteur (CP i ), ledit premier signal (Sp i (t)) étant représentatif d’une première séquence temporelle d’attributs comportementaux et/ou physiologiques de la personne (P) pendant ladite période temporelle ; recevoir (E100b), pendant toute ou partie de ladite période temporelle, au moins un deuxième signal (Se j (t)) acquis par au moins un capteur d’environnement (CE j ), ledit deuxième signal (Se j (t)) étant représentatif d’une deuxième séquence temporelle d’états de l’environnement (E) pendant ladite période temporelle ; déterminer (E200a), sur la base du au moins un premier signal (Sp i (t)), une troisième séquence temporelle de signatures émotionnelles du sujet pendant ladite période temporelle, ladite troisième séquence formant un premier ensemble de signatures émotionnelles de la personne (P), chacune des signatures émotionnelles de la personne (P) de la troisième séquence étant représentée par une position dans un espace représentatif des émotions (R) ; déterminer (E200b), sur la base du au moins un deuxième signal (Se j (t)), une quatrième séquence temporelle de signatures de l’environnement (E) pendant ladite période temporelle, ladite quatrième séquence formant un deuxième ensemble de signatures de l’environnement (E), chacune des signatures de l’environnement (E) étant représentée par une position dans ledit espace représentatif des émotions (R) ; déterminer (E300) un degré de similarité entre le premier ensemble de signatures émotionnelles de la personne (P) et le deuxième ensemble de signatures de l’environnement (E) ; déterminer l’état de santé de la personne (P) à l’instant d’évaluation (t e ) à partir du degré de similarité déterminé. Procédé (100) selon la revendication 1, caractérisé en ce que déterminer le degré de similarité entre le premier ensemble de signatures émotionnelles de la personne (P) et le deuxième ensemble de signatures de l’environnement (E) comprend le calcul d’une distance dans ledit espace représentatif (R) entre le premier ensemble de signatures émotionnelles de la personne (P) et le deuxième ensemble de signatures de l’environnement (E). Procédé (100) selon la revendication 2, caractérisé en ce que ladite distance est calculée au moyen d’une similarité cosinus entre un premier vecteur représentatif du premier ensemble de signature émotionnelles de la personne (P) et le deuxième ensemble de signatures de l’environnement (E). Procédé (100) selon la revendication 2 ou 3, caractérisé en ce que le calcul de ladite distance comprend une pondération dépendant des positions des signatures émotionnelles de la personne (P) du premier ensemble et des signatures de l’environnement (E) du deuxième ensemble dans ledit espace représentatif (R). Procédé (100) selon l’une des revendications 2 à 4, caractérisé en ce que le calcul de ladite distance comprend une pondération dépendant d’instants temporels correspondant aux signatures émotionnelles de la personne (P) dans la troisième séquence temporelle et aux signatures de l’environnement (E) dans la quatrième séquence temporelle. Procédé (100) selon l’une des revendications 4 à 5, caractérisé en ce que le calcul de ladite distance est effectué entre les signatures émotionnelles de la personne (P) d’une première sous-séquence de la troisième séquence temporelle et les signatures de l’environnement (E) d’une deuxième sous-séquence de la quatrième séquence temporelle, lesdites première sous-séquence et deuxième sous-séquence correspondant à une sous-séquence temporelle de ladite période temporelle. Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que : - le au moins un premier signal (Sp i (t)) est acquis par le au moins un capteur (CP i ) choisi parmi : une caméra, une webcam, une caméra tridimensionnelle, un microphone, une centrale inertielle, un capteur physiologique, un casque dédié à des mesures électroencéphalographiques, et en ce que le procédé est configuré pour extraire du au moins un premier signal (Sp i (t)) les attributs comportementaux et/ou physiologiques dans la première séquence temporelle de sorte à obtenir des valeurs représentatives d’au moins l’un des attributs suivants parmi : une gestuelle de la personne (P), un déplacement de la personne (P), une expression du visage de la personne (P), un mouvement des yeux de la personne (P), des paramètres physiologiques de la personne (P), une interaction avec un appareil électronique. Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que : - le au moins un deuxième signal (Se j (t)) est acquis par le au moins un capteur d’environnement (CE j ) choisi parmi : une caméra, une webcam, une caméra tridimensionnelle, un microphone, un moyen d’accès à un serveur distant stockant des informations relatives à un ou plusieurs contenus audiovisuels, visuels, ou audio diffusés pendant toute ou partie de la période temporelle, un détecteur électromagnétique, et en ce que le procédé est configuré pour extraire du au moins deuxième signal (Ss j (t)) l’état de l’environnement (E), de sorte à obtenir des valeurs représentatives d’un état choisi parmi : une quantité de mouvement dans un contenu audiovisuel ou visuel, diffusé pendant toute ou partie de ladite période temporelle, un niveau sonore et/ou un spectre fréquentiel d’un contenu audiovisuel ou audio diffusé pendant toute ou partie de ladite période temporelle, un niveau sonore et/ou un spectre fréquentiel sonore dans un voisinage proche du sujet, un signal électromagnétique représentatif d’une variation d’une signature électromagnétique d’un voisinage proche du sujet. Système de détermination (1), à un instant d’évaluation (t e ), d’un état émotionnel d’une personne (P) immergée dans un environnement (E) dans le but de suivre un état de santé de ladite personne (P), comprenant au moins un capteur (CP i ), au moins un capteur d’environnement (CE j ), et un dispositif programmable, ledit dispositif programmable étant adapté à : recevoir, pendant toute ou partie d’une période temporelle précédant l’instant d’évaluation (t e ), au moins un premier signal (Sp i (t)) acquis par l’au moins un capteur (CP i ), ledit premier signal (Sp i (t)) étant représentatif d’une première séquence temporelle d’attributs comportementaux et/ou physiologiques de la personne (P) pendant ladite période temporelle ; recevoir, pendant toute ou partie de ladite période temporelle, au moins un deuxième signal (Se j (t)) acquis par l’au moins un capteur d’environnement (CE j ), ledit deuxième signal (Se j (t)) étant représentatif d’une deuxième séquence temporelle d’un état de l’environnement (E) pendant ladite période temporelle ; déterminer, sur la base du au moins un premier signal (Sp i (t)), une troisième séquence temporelle de signatures émotionnelles de la personne (P) pendant ladite période temporelle, ladite troisième séquence formant un premier ensemble de signatures émotionnelles de la personne (P), chacune des signatures émotionnelles de la personne (P) de la troisième séquence étant représentée par une position dans un espace représentatif d’un panel d’émotions (R) ; déterminer, sur la base du au moins un deuxième signal (Se j (t)) courant, une quatrième séquence temporelle de signatures de l’environnement pendant ladite période temporelle, ladite quatrième séquence formant un deuxième ensemble de signatures de l’environnement (E), chacune des signatures de l’environnement (E) étant représentée par une position dans ledit espace représentatif (R); déterminer un degré de similarité entre le premier ensemble de signatures émotionnelles de la personne (P) et le deuxième ensemble de signatures de l’environnement, déterminer l’état émotionnel de la personne (P) à l’instant d’évaluation (t e ) à partir du degré de similarité déterminé. Produit programme d’ordinateur comportant des instructions pour mettre en œuvre les étapes suivantes d’un procédé pour déterminer, à un instant d’évaluation (t e ), un état émotionnel d’une personne (P) immergée dans un environnement (E) dans le but de suivre un état de santé de ladite personne (P) lors de l'exécution du programme par un processeur d'un dispositif programmable : recevoir, pendant toute ou partie d’une période temporelle précédant l’instant d’évaluation (t e ), au moins un premier signal (Sp i (t)) acquis par au moins un capteur (CP i ), ledit premier signal (Sp i (t)) étant représentatif d’une première séquence temporelle d’attributs comportementaux et/ou physiologiques de la personne (P) pendant ladite période temporelle ; recevoir, pendant toute ou partie ladite période temporelle, au moins un deuxième signal (Se j (t)) acquis par au moins un capteur d’environnement (CE j ), ledit deuxième signal (Se j (t)) étant représentatif d’une deuxième séquence temporelle d’un état de l’environnement (E) pendant ladite période temporelle ; déterminer, sur la base du au moins un premier signal (Sp i (t)), une troisième séquence temporelle de signatures émotionnelles de la personne (P) pendant ladite période temporelle, ladite troisième séquence formant un premier ensemble de signatures émotionnelles de la personne (P), chacune des signatures émotionnelles de la personne (P) de la troisième séquence étant représentée par une position dans un espace représentatif des émotions (R) ; déterminer, sur la base du au moins un deuxième signal (Se j (t)) courant, une quatrième séquence temporelle de signatures de l’environnement (E) pendant ladite période temporelle, ladite quatrième séquence formant un deuxième ensemble de signatures de l’environnement (E); déterminer un degré de similarité entre le premier ensemble de signatures émotionnelles de la personne (P) et le deuxième ensemble de signatures de l’environnement (E); déterminer l’état émotionnel de la personne (P) à l’instant d’évaluation (t e ) à partir du degré de similarité déterminé.