Brevet FR3148668A1 — publié le 20241115

L’un des objectifs de cette invention est de fournir une solution qui permet une évaluation objective et précise du geste graphomoteur. Pour cela, les inventeurs proposent d’évaluer, séparément, les différentes facettes du geste graphomoteur produit dans le cadre d’une activité qui est réalisée sur une surface de manipulation interactive. En pratique, chaque facette du geste graphomoteur est évaluée par un modèle d’évaluation respectif. Puis, pour une l’activité courante qui est évaluée par un modèle d’évaluation courant, on utilise un modèle d’apprentissage automatique qui a été entraîné pour prédire le prochain modèle d’évaluation à utiliser, en fonction des résultats obtenus par le modèle d’évaluation courant. De cette manière, les professionnels impliqués dans l’éducation et la santé bénéficieront d’une méthode fiable pour évaluer les capacités motrices fines sans être influencés par leur propre subjectivité. Figure à publier avec l’abrégé : figure 1 SYSTÈMES ET PROCÉDÉS DE TRAITEMENT DE DONNÉES POUR L’ÉVALUATION DE LA MOTRICITÉ FINE D’UN INDIVIDU L’invention concerne le domaine de la reconnaissance gestuelle à l’aide d’un outil informatique. En particulier, elle concerne des systèmes et procédés de traitement de données pour l’évaluation de la motricité fine d’un individu à l’aide d’une surface de manipulation interactive. L’évaluation du geste graphomoteur est d’une importance cruciale pour déterminer les compétences motrices fines et la coordination d’un individu, en particulier chez les enfants en cours de développement. Généralement, cette évaluation est réalisée de manière subjective par des professionnels tels que des enseignants, des ergothérapeutes ou des psychomotriciens qui se basent sur l’observation directe et leurs propres expériences. La subjectivité de ces évaluations provient du fait que différentes personnes peuvent potentiellement interpréter un même geste graphomoteur de manière différente. Les critères d’évaluation ne sont pas toujours clairement définis et peuvent varier en fonction de la formation, des compétences personnelles et des préférences professionnelles de l’évaluateur. De plus, le manque d’outils quantitatifs fiables pour mesurer la qualité du geste rend difficile une comparaison objective entre différents individus ou des sessions d’évaluation. Cela peut entraîner des erreurs dans l’évaluation et créer une certaine incertitude quant à la performance réelle de l’individu concernant ses compétences graphomotrices. Or, une telle situation est problématique, car elle peut mener à un diagnostic erroné, une prise en charge inadaptée ou un suivi insuffisant du progrès. Ainsi, il existe un besoin pour une solution qui permet une évaluation objective et précise du geste graphomoteur. L’invention vise à résoudre, au moins partiellement, ce besoin. Un premier aspect de l’invention vise un système de traitement de données pour l’évaluation de la motricité fine d’un individu dans le cadre de la réalisation d’une activité courante qui mobilise le geste graphomoteur dans la réalisation d’au moins un tracé sur une surface de manipulation interactive. En particulier, l’évaluation est réalisée sur la base d’un unique modèle d’évaluation courant qui est choisi parmi une pluralité de modèles d’évaluation. En pratique, chaque modèle d’évaluation décrit, pour au moins une activité donnée, une relation entre, d’une part, au moins deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques qui sont respectivement représentatifs de tout ou partie d’au moins une séquence de mouvements associée à un geste graphomoteur et, d’autre part, au moins un indice composite qui est représentatif d’une combinaison d’au moins deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques. Le système de traitement de données comprend au moins un capteur qui est couplé à la surface de manipulation interactive. En pratique, le capteur est conçu pour détecter et enregistrer au moins une séquence de mouvements produits par au moins un doigt de l’individu ou au moins un accessoire de pointage qui est utilisable par l’individu lors de la réalisation d’au moins un tracé dans le cadre de l’activité. En particulier, la séquence de mouvements comprend une pluralité de points séquentiels de trajectoire dont chaque point est associé à moins une pluralité d’attributs. Le système de traitement de données comprend également au moins un processeur qui est couplé au capteur. En pratique, le processeur est conçu pour calculer une pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques à partir des attributs qui sont associés à tout ou partie de la pluralité de points séquentiels de trajectoire de la séquence de mouvements, En outre, le processeur est également conçu pour exécuter le modèle d’évaluation courant à partir de tout ou partie de la pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques, de manière à obtenir au moins un indice composite, Puis, le processeur est également conçu pour calculer au moins un écart entre l’indice composite et au moins un seuil prédéterminé qui est associé au modèle d’évaluation courant. Ensuite, le processeur est également conçu pour former un vecteur qui comprend, une première information qui est représentative de l’activité, une deuxième information qui est représentative du modèle d’évaluation courant, l’indice composite, et l’écart calculé. Par ailleurs, le processeur est également conçu pour fournir le vecteur en entrée d’un modèle d’apprentissage automatique entraîné pour prédire le prochain modèle d’évaluation de l’activité. Enfin, le processeur est également conçu pour exécuter le modèle d’apprentissage automatique entraîné de manière à obtenir, en sortie du modèle d’apprentissage automatique entraîné, une troisième information qui est représentative du prochain modèle d’évaluation à utiliser pour évaluer l’activité. Dans un premier mode de réalisation du premier aspect de l’invention, le seuil prédéterminé comprend un seuil de réussite et/ou un seuil d’échec. Dans un deuxième mode de réalisation du premier aspect de l’invention, l’écart est choisi parmi un écart absolu et un écart relatif. Dans un troisième mode de réalisation du premier aspect de l’invention, le modèle d’apprentissage automatique est déterminé par une technique d’apprentissage automatique supervisé. Dans un quatrième mode de réalisation du premier aspect de l’invention, le système de traitement de données comprend en outre au moins une mémoire qui est couplée au processeur. Dans le quatrième mode de réalisation du premier aspect de l’invention, le processeur est en outre conçu pour sauvegarder le vecteur dans la mémoire, avant de le fournir en entrée du modèle d’apprentissage automatique entraîné. Enfin, dans le quatrième mode de réalisation du premier aspect de l’invention, le processeur est en outre conçu déterminer s’il convient de proposer une nouvelle activité à l’individu, en fonction de paires qui sont chacune constituées d’un indice composite et de l’écart associé, les paires étant extraites d’au moins un nombre prédéterminé de vecteurs. Dans un cinquième mode de réalisation du premier aspect de l’invention, le système de traitement de données comprend en outre une surface de manipulation interactive. Un deuxième aspect de l’invention vise un procédé implémenté par ordinateur pour l’évaluation de la motricité fine d’un individu dans le cadre de la réalisation d’une activité courante qui mobilise le geste graphomoteur dans la réalisation d’au moins un tracé sur une surface de manipulation interactive. En particulier, l’évaluation est réalisée sur la base d’un unique modèle d’évaluation courant qui est choisi parmi une pluralité de modèles d’évaluation. En pratique, chaque modèle d’évaluation décrit, pour au moins une activité donnée, une relation entre, d’une part, au moins deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques qui sont respectivement représentatifs de tout ou partie d’au moins une séquence de mouvements associée à un geste graphomoteur et, d’autre part, au moins un indice composite qui est représentatif d’une combinaison d’au moins deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques. Le procédé comprend une première étape de fourniture d’au moins un capteur qui est couplé à la surface de manipulation interactive. Le procédé comprend ensuite une deuxième étape de fourniture d’au moins un processeur Le procédé comprend ensuite une étape de détection et enregistrement, par le capteur, d’au moins une séquence de mouvements produits par au moins un doigt de l’individu ou au moins un accessoire de pointage qui est utilisable par l’individu lors de la réalisation d’au moins un tracé dans le cadre de l’activité, la séquence de mouvements comprenant une pluralité de points séquentiels de trajectoire dont chaque point est associé à moins une pluralité d’attributs Le procédé comprend ensuite une première étape de calcul, par le processeur, d’une pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques à partir des attributs qui sont associés à tout ou partie de la pluralité de points séquentiels de trajectoire de la séquence de mouvements Le procédé comprend ensuite une première étape d’exécution, par le processeur, du modèle d’évaluation courant à partir de tout ou partie de la pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques, de manière à obtenir au moins un indice composite Le procédé comprend ensuite une deuxième étape de calcul, par le processeur, d’au moins un écart entre l’indice composite et au moins un seuil prédéterminé qui est associé au modèle d’évaluation courant Le procédé comprend ensuite une étape de formation, par le processeur, d’un vecteur qui comprend une première information qui est représentative de l’activité, une deuxième information qui est représentative du modèle d’évaluation courant, l’indice composite, et l’écart calculé. Le procédé comprend ensuite une troisième étape de fourniture du vecteur en entrée d’un modèle d’apprentissage automatique entraîné pour prédire le prochain modèle d’évaluation de l’activité. Le procédé comprend enfin une deuxième étape d’exécution, par le processeur, du modèle d’apprentissage automatique entraîné de manière à obtenir, en sortie du modèle d’apprentissage automatique entraîné, une troisième information qui est représentative du prochain modèle d’évaluation à utiliser pour évaluer l’activité. Dans un mode de réalisation du deuxième aspect de l’invention, le procédé comprend en outre une quatrième étape de fourniture d’une mémoire qui est couplée au processeur. Puis, dans le mode de réalisation du deuxième aspect de l’invention, le procédé comprend ensuite une étape de sauvegarde, par le processeur, le vecteur dans la mémoire, avant de le fournir en entrée du modèle d’apprentissage automatique entraîné. Enfin, dans le mode de réalisation du deuxième aspect de l’invention, le procédé comprend également une étape de détermination, par le processeur, s’il convient de proposer une nouvelle activité à l’individu, en fonction de paires qui sont chacune constituées d’un indice composite et de l’écart associé, les paires étant extraites d’au moins un nombre prédéterminé de vecteurs. Un troisième aspect de l’invention vise un procédé implémenté par ordinateur pour l’entraînement supervisé d’un modèle d’apprentissage machine qui est destiné à prédire le prochain modèle d’évaluation d’une activité courante qui mobilise le geste graphomoteur dans la réalisation d’au moins un tracé sur une surface de manipulation interactive. En particulier, l’évaluation est réalisée sur la base d’un unique modèle d’évaluation courant qui est choisi parmi une pluralité de modèles d’évaluation. En pratique, chaque modèle d’évaluation décrit, pour au moins une activité donnée, une relation entre, d’une part, au moins deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques qui sont respectivement représentatifs de tout ou partie d’au moins une séquence de mouvements associée à un geste graphomoteur et, d’autre part, au moins un indice composite qui est représentatif d’une combinaison d’au moins deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques. Le procédé comprend une première étape de fourniture d’au moins processeur. Le procédé comprend ensuite une étape d’obtention, par le processeur, d’une pluralité de segments d’historique de séquence de mouvements chacun étant produits par au moins un doigt de l’individu ou au moins un accessoire de pointage qui est utilisable par l’individu lors de la réalisation d’au moins un tracé dans le cadre de l’activité, la pluralité de segments d’historique de séquence de mouvements comprenant une pluralité de points séquentiels de trajectoire dont chaque point est associé à moins une pluralité d’attributs. Le procédé comprend ensuite une première étape de calcul, par le processeur, d’une pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques à partir des attributs qui sont associés à tout ou partie de la pluralité de points séquentiels de trajectoire de la séquence de mouvements. Le procédé comprend ensuite une étape d’exécution, par le processeur, d’un premier modèle d’évaluation courant à partir de tout ou partie de la pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques, de manière à obtenir au moins un indice composite. Le procédé comprend ensuite une deuxième étape de calcul, par le processeur, d’au moins un écart entre l’indice composite et au moins un seuil prédéterminé qui est associé au modèle d’évaluation courant. Le procédé comprend ensuite une première étape de formation, par le processeur, d’un premier vecteur qui comprend une première information qui est représentative de l’activité, une deuxième information qui est représentative du modèle d’évaluation courant, l’indice composite, et l’écart calculé. Le procédé comprend ensuite une deuxième étape de formation, par le processeur, d’un deuxième vecteur qui comprend une quatrième information qui est représentative d’un deuxième modèle d’évaluation, le deuxième modèle d’évaluation étant obtenu par évaluation par au moins un expert pour savoir s’il convient de remplacer le premier modèle d’évaluation de l’activité par le deuxième modèle d’évaluation. Le procédé comprend enfin une étape d’entraînement supervisé, par le processeur, d’un modèle d’apprentissage qui comprend au moins une entrée conçue pour recevoir le premier vecteur, et au moins une sortie conçue pour recevoir le deuxième vecteur. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention seront mieux compris à la lecture de la description qui va suivre et en référence aux dessins annexés, donnés à titre illustratif et nullement limitatif. La représente un système selon l’invention. La représente un premier procédé selon l’invention. La représente un deuxième procédé selon l’invention. Les figures ne respectent pas nécessairement les échelles, notamment en épaisseur, et ce, à des fins d’illustration. Présentation synthétique de l’invention L’un des objectifs de cette invention est de fournir une solution qui permet une évaluation objective et précise du geste graphomoteur. Pour cela, les inventeurs proposent d’évaluer, séparément, les différentes facettes du geste graphomoteur produit dans le cadre d’une activité qui est réalisée sur une surface de manipulation interactive. En pratique, on évalue chaque facette du geste graphomoteur par un modèle d’évaluation respectif. Puis, pour une activité courante qui est évaluée par le modèle d’évaluation courant, on utilise un modèle d’apprentissage automatique que l’on a entraîné pour prédire le prochain modèle d’évaluation à utiliser, en fonction des résultats obtenus par le modèle d’évaluation courant. Avantage de l’invention De cette manière, les professionnels impliqués dans l’éducation et la santé bénéficieront d’une méthode fiable pour évaluer les capacités motrices fines sans être influencés par leur propre subjectivité. Le système d’évaluation Comme illustré sur la , l’invention concerne un système 100 de traitement de données pour l’évaluation de la motricité fine d’un individu. De manière connue, on entend par « motricité fine », l’ensemble des mouvements précis et contrôlés de petites parties du corps humain, tels que les doigts, les mains et les poignets. Ces mouvements sont importants dans de nombreuses activités quotidiennes qui exigent une coordination fine, tels que l’écriture, le dessin, la couture ou encore la manipulation d’objets délicats. La motricité fine est essentielle pour développer des compétences manuelles fines et pour réaliser des tâches avec précision et efficacité. En pratique, dans l’invention, l’individu réalise une activité courante qui mobilise le geste graphomoteur de manière à produire au moins un tracé, éventuellement rémanent, sur une surface de manipulation interactive 110. On entend par « activité qui mobilise le geste graphomoteur », toute action ou tâche qui nécessite l’utilisation intentionnelle de la motricité fine des mains, des doigts et du poignet pour réaliser au moins un tracé sur une surface de manipulation interactive. Par exemple, ces activités peuvent inclure des exercices de préhension, des jeux de construction, des jeux de réflexion, le coloriage, l’écriture manuscrite et toutes les autres activités qui nécessitent une coordination entre les yeux et les mains. Toutefois, selon les besoins et les ressources disponibles, on pourra envisager d’autres activités, et ce, sans nécessiter de modifications substantielles de l’invention. On entend par « surface de manipulation interactive » une interface (p. ex. en 2D ou en 3D) qui permet à un individu d’interagir avec des éléments graphiques ou numériques en utilisant une variété d’outils interactifs tels que les doigts, les stylets et autres dispositifs de saisie. Par exemple, on pourra choisir une surface de manipulation interactive parmi les écrans tactiles des smartphones et des tablettes, les tableaux blancs interactifs, les surfaces d’interaction gestuelle et les dispositifs de suivi des mouvements. Toutefois, selon les besoins et les ressources disponibles, on pourra envisager d’autres surfaces de manipulation interactive, et ce, sans nécessiter de modifications substantielles de l’invention. En pratique, dans l’invention, on réalise l’évaluation de l’activité sur la base d’un unique modèle d’évaluation courant qui est choisi parmi une pluralité de modèles d’évaluation. On entend par « modèle d’évaluation » un ensemble de règles ou de critères qui permettent de mesurer et de juger la qualité, l’efficacité ou la performance d’au moins une activité courante qui mobilise le geste graphomoteur. En pratique, dans l’invention, chaque modèle d’évaluation décrit, pour au moins une activité donnée, une relation entre, d’une part, au moins deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques qui sont respectivement représentatifs de tout ou partie d’au moins une séquence de mouvements associée à un geste graphomoteur et, d’autre part, au moins un indice composite qui est représentatif d’une combinaison d’au moins deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques. Ainsi, l’invention peut comprendre un modèle d’évaluation qui décrit, pour deux ou plus de deux activités données, une relation entre, d’une part, deux ou plus de deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques et, d’autre part, deux ou plus de deux indices composites. On entend par « indicateur cinématique » une grandeur physique mesurable qui décrit le mouvement d’un geste graphomoteur sans prendre en compte les forces qui le provoquent telles que, la résistance de la surface de manipulation interactive 110 et la tension musculaire de l’individu lors de la réalisation du tracé. Par exemple, on pourra choisir l’indicateur cinématique parmi la longueur du tracé, le nombre de pauses et le temps total d’exécution. On entend par « indicateur cinétique » une grandeur physique mesurable qui décrit le mouvement d’un geste graphomoteur tout en prenant en compte les forces qui le provoquent telles que, la résistance de la surface de manipulation interactive 110 et la tension musculaire de l’individu lors de la réalisation du tracé. Par exemple, on pourra choisir l’indicateur cinétique parmi la pression exercée sur la surface de manipulation interactive 110, la direction du tracé, l’inclinaison du tracé, la vitesse de réalisation du tracé et la ou les accélération(s)/décélération(s). Dans l’invention, selon les besoins et les ressources disponibles, on pourra envisager d’autres indicateurs, et ce, sans nécessiter de modifications substantielles de l’invention. Par exemple, ces indicateurs pourront donner des informations sur le résultat d’un geste graphomoteur, les caractéristiques du geste qui y a donné naissance, les processus cognitifs sous-jacents de programmation et de contrôle à l’œuvre lors de la réalisation de ce geste ainsi que sur le profil du producteur. Dans une première mise en œuvre particulière, on calcule l’indice composite selon une formule mathématique prédéterminée qui pondère et combine des indicateurs cinématiques et/ou cinétiques. Dans une deuxième mise en œuvre particulière, on calcule l’indice composite selon un algorithme prédéterminé qui manipule des indicateurs cinématiques et/ou cinétiques. Dans l’invention, le système 100 de traitement de données comprend au moins un capteur 120 et au moins un processeur 130. Ainsi, le système 100 peut comprendre deux ou plus de deux capteurs 120 et deux ou plus de deux processeurs 130. Dans une mise en œuvre particulière du système 100, celui-ci comprend en outre au moins une surface de manipulation interactive 110 telle que décrite précédemment. Ainsi, dans cette mise en œuvre particulière, le système 100 peut comprendre deux ou plus de deux surfaces de manipulation interactive 110. Dans l’invention, le capteur 120 est couplé à la surface de manipulation interactive 110. En outre, le capteur 120 est conçu pour détecter et enregistrer au moins une séquence de mouvements produits par au moins un doigt de l’individu ou au moins un accessoire de pointage (p. ex. un stylet, une souris) qui est utilisable par l’individu lors de la réalisation d’au moins un tracé dans le cadre de l’activité. Ainsi, le capteur 120 peut détecter et enregistrer deux ou plus de deux séquences de mouvements produits par deux ou plus de deux doigts de l’individu ou par deux ou plus de deux accessoires de pointage qui sont utilisables par l’individu lors de la réalisation d’au moins un tracé dans le cadre de l’activité. Dans un exemple du capteur 120, celui-ci comprend une combinaison de capteurs qui sont choisis parmi, un écran capacitif, un écran résistif, un accéléromètre, un gyroscope, un capteur de pression, un capteur infrarouge et un capteur à ultrasons. Toutefois, selon les besoins et les ressources disponibles, on pourra envisager d’autres capteurs, et ce, sans nécessiter de modifications substantielles de l’invention. Dans l’invention, la séquence de mouvements comprend une pluralité de points séquentiels de trajectoire. En pratique, chaque point de trajectoire de la séquence de mouvements est associé à moins une pluralité d’attributs. Par exemple, les attributs d’un point peuvent comprendre des données spatiales (p. ex. ses coordonnées x, y et éventuellement z) par rapport à la surface de manipulation interactive 110, des données temporelles par rapport à un référentiel temporel prédéterminé, et des données kinesthésiques (p. ex. la position, l’orientation, la vitesse, l’accélération et les forces exercées lors de ces mouvements). Toutefois, selon les besoins et les ressources disponibles, on pourra envisager d’autres attributs, et ce, sans nécessiter de modifications substantielles de l’invention. Dans l’invention, le processeur 130 est couplé au capteur 120. Par ailleurs, le processeur 130 est conçu pour calculer une pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques à partir des attributs qui sont associés à tout ou partie de la pluralité de points séquentiels de trajectoire de la séquence de mouvements. En outre, le processeur 130 est également conçu pour exécuter le modèle d’évaluation courant à partir de tout ou partie de la pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques, de manière à obtenir au moins un indice composite. Toujours dans l’invention, le processeur 130 est également conçu pour calculer au moins un écart entre l’indice composite et au moins un seuil prédéterminé qui est associé au modèle d’évaluation courant. Ainsi, le processeur 130 peut calculer deux ou plus de deux écarts entre l’indice composite et deux ou plus de deux seuils prédéterminés qui sont associés au modèle d’évaluation courant. Dans une première mise en œuvre particulière, le seuil prédéterminé comprend un seuil de réussite et/ou un seuil d’échec. Dit autrement, le seuil prédéterminé peut comprendre, soit seulement un seuil de réussite, soit seulement un seuil d’échec ou soit à la fois un seuil de réussite et un seuil d’échec. On entend par « seuil de réussite » le niveau que l’individu doit atteindre pour être considéré comme ayant réussi l’activité. On entend par « seuil d’échec » le niveau en dessous duquel l’individu ne peut pas être considéré comme ayant réussi l’activité. Dans une deuxième mise en œuvre particulière, l’écart est choisi parmi un écart absolu et un écart relatif. On entend par « écart absolu » la différence entre l’indice composite et le seuil prédéterminé. On entend par « écart relatif » la différence entre l’indice composite et le seuil prédéterminé exprimée en pourcentage de l’une de ces deux valeurs. Dans l’invention, le processeur 130 est également conçu pour former un vecteur qui comprend une première information qui est représentative de l’activité, une deuxième information qui est représentative du modèle d’évaluation courant, l’indice composite et l’écart calculé. De manière connue, on entend par « vecteur », une structure de données qui stocke des éléments contigus en mémoire. En outre, le processeur 130 est également conçu pour fournir le vecteur en entrée d’un modèle d’apprentissage automatique entraîné pour prédire le prochain modèle d’évaluation de l’activité. De manière connue, on entend par « modèle d’apprentissage automatique » un type de programme informatique qui apprend à réaliser une tâche en s’entraînant sur des données plutôt que d’être explicitement programmé pour cette tâche. En pratique, un modèle d’apprentissage automatique utilise des algorithmes qui identifient des motifs dans les données et les utilisent pour faire des prédictions ou prendre des décisions sur de nouvelles données. Dans une mise en œuvre particulière, on détermine le modèle d’apprentissage automatique par une technique d’apprentissage automatique supervisé. Dans un exemple, la technique d’apprentissage automatique supervisé est choisie parmi, une régression linéaire, un arbre de décision de régression, une machine à vecteurs de support (SVM) de régression et un réseau de neurones à propagation avant (« feed forward », en anglais) avec une couche finale qui présente une seule unité de sortie sans activation non-linéaire. Toutefois, selon les besoins et les ressources disponibles, on pourra envisager d’autres techniques d’apprentissage automatique supervisé, et ce, sans nécessiter de modifications substantielles de l’invention. Dans l’invention, le processeur 130 est également conçu pour exécuter le modèle d’apprentissage automatique entraîné de manière à obtenir, en sortie du modèle d’apprentissage automatique entraîné, une troisième information qui est représentative du prochain modèle d’évaluation à utiliser pour évaluer l’activité. Dans un mode de réalisation de l’invention, le système 100 comprend en outre au moins une mémoire 140 qui est couplée au processeur 130. Ainsi, le système 100 peut comprendre deux ou plus de deux mémoires 140. Dans ce mode de réalisation, le processeur 130 est en outre conçu pour sauvegarder le vecteur dans la mémoire 140, avant de le fournir en entrée du modèle d’apprentissage automatique entraîné. Puis, dans ce mode de réalisation, le processeur 130 est en outre conçu pour déterminer s’il convient de proposer une nouvelle activité à l’individu, en fonction de paires qui sont chacune constituées d’un indice composite et de l’écart associé, les paires étant extraites d’au moins un nombre prédéterminé de vecteurs. Le procédé d’évaluation Comme illustré sur la , l’invention concerne également un procédé 200 implémenté par ordinateur pour l’évaluation de la motricité fine d’un individu dans le contexte indiqué plus haut. Dans l’invention, le procédé 200 comprend une première étape de fourniture 210 d’au moins un capteur 120 qui est couplé à la surface de manipulation interactive 110. Ainsi, l’invention peut comprendre la fourniture de deux ou plus de deux capteurs 120. Dans l’invention, le procédé 200 comprend une deuxième étape de fourniture 220 d’au moins un processeur 130. Ainsi, l’invention peut comprendre la fourniture de deux ou plus de deux processeurs 130. Dans l’invention, le procédé 200 comprend une étape de détection et enregistrement 230, par le capteur 120, d’au moins une séquence de mouvements produits par au moins un doigt de l’individu ou au moins un accessoire de pointage qui est utilisable par l’individu lors de la réalisation d’au moins un tracé dans le cadre de l’activité. Ainsi, l’invention peut comprendre la détection et l’enregistrement de deux ou plus de deux séquences de mouvements produits par deux ou plus de deux doigts de l’individu ou par deux ou plus de deux accessoires de pointage qui sont utilisables par l’individu lors de la réalisation d’au moins un tracé dans le cadre de l’activité. Comme indiqué plus haut, la séquence de mouvements comprend une pluralité de points séquentiels de trajectoire dont chaque point est associé à moins une pluralité d’attributs. Dans l’invention, le procédé 200 comprend une première étape de calcul 240, par le processeur 130, d’une pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques à partir des attributs qui sont associés à tout ou partie de la pluralité de points séquentiels de trajectoire de la séquence de mouvements. Dans l’invention, le procédé 200 comprend une première étape d’exécution 250, par le processeur 130, du modèle d’évaluation courant à partir de tout ou partie de la pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques, de manière à obtenir au moins un indice composite. Dans l’invention, le procédé 200 comprend une deuxième étape de calcul 260, par le processeur 130, d’au moins un écart entre l’indice composite et au moins un seuil prédéterminé qui est associé au modèle d’évaluation courant. Ainsi, l’invention peut comprendre le calcul de deux ou plus de deux écarts entre l’indice composite et deux ou plus de deux seuils prédéterminés qui sont associés au modèle d’évaluation courant. Dans l’invention, le procédé 200 comprend une étape de formation 270, par le processeur 130, d’un vecteur qui comprend une première information qui est représentative de l’activité, une deuxième information qui est représentative du modèle d’évaluation courant, l’indice composite et l’écart calculé. Dans l’invention, le procédé 200 comprend une troisième étape de fourniture 280 du vecteur en entrée d’un modèle d’apprentissage automatique entraîné pour prédire le prochain modèle d’évaluation de l’activité. Dans l’invention, le procédé 200 comprend une deuxième étape d’exécution 290, par le processeur 130, du modèle d’apprentissage automatique entraîné de manière à obtenir, en sortie du modèle d’apprentissage automatique entraîné, une troisième information qui est représentative du prochain modèle d’évaluation à utiliser pour évaluer l’activité. Dans un mode de réalisation du procédé 200, celui-ci comprend une quatrième étape de fourniture 291 d’une mémoire 140 qui est couplée au processeur 130. Puis, dans ce mode de réalisation du procédé 200, celui-ci comprend une étape de sauvegarde 292, par le processeur 130, du vecteur dans la mémoire 140, avant de le fournir en entrée du modèle d’apprentissage automatique entraîné. Enfin, dans ce mode de réalisation du procédé 200, celui-ci comprend une étape de détermination 293, par le processeur 130, s’il convient de proposer une nouvelle activité à l’individu, en fonction de paires qui sont chacune constituées d’un indice composite et de l’écart associé, les paires étant extraites d’au moins un nombre prédéterminé de vecteurs. Le procédé d’entraînement Comme illustré sur la , l’invention concerne également un procédé 300 implémenté par ordinateur pour l’entraînement supervisé d’un modèle d’apprentissage machine qui est destiné à prédire le prochain modèle d’évaluation d’une activité courante qui mobilise le geste graphomoteur dans le contexte indiqué plus haut. Dans l’invention, le procédé 300 comprend une première étape de fourniture 310 d’au moins un processeur 130. Ainsi, l’invention peut comprendre la fourniture de deux ou plus de deux processeurs 130. Dans l’invention, le procédé 300 comprend une étape d’obtention 320, par le processeur 130, d’une pluralité de segments d’historique de séquence de mouvements. En pratique, chaque séquence de mouvement est produite par au moins un doigt de l’individu ou au moins un accessoire de pointage qui est utilisable par l’individu lors de la réalisation d’au moins un tracé dans le cadre de l’activité. En particulier, la pluralité de segments d’historique de séquence de mouvements comprend une pluralité de points séquentiels de trajectoire dont chaque point est associé à moins une pluralité d’attributs. Ainsi, l’invention peut comprendre l’obtention d’une pluralité de segments d’historique de séquence de mouvements chacun étant produit par deux ou plus de deux doigts de l’individu ou par deux ou plus de deux accessoires de pointage qui sont utilisables par l’individu lors de la réalisation d’au moins un tracé dans le cadre de l’activité. Dans l’invention, le procédé 300 comprend une première étape de calcul 330, par le processeur 130, d’une pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques à partir des attributs qui sont associés à tout ou partie de la pluralité de points séquentiels de trajectoire de la séquence de mouvements. Dans l’invention, le procédé 300 comprend une étape d’exécution 340, par le processeur 130, d’un premier modèle d’évaluation courant à partir de tout ou partie de la pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques, de manière à obtenir au moins un indice composite. Dans l’invention, le procédé 300 comprend une deuxième étape de calcul 350, par le processeur 130, d’au moins un écart entre l’indice composite et au moins un seuil prédéterminé qui est associé au modèle d’évaluation courant. Ainsi, l’invention peut comprendre le calcul de deux ou plus de deux écarts entre l’indice composite et deux ou plus de deux seuils prédéterminés qui sont associés au modèle d’évaluation courant. Dans l’invention, le procédé 300 comprend une première étape de formation 360, par le processeur 130, d’un premier vecteur qui comprend une première information qui est représentative de l’activité, une deuxième information qui est représentative du modèle d’évaluation courant, l’indice composite et l’écart calculé. Dans l’invention, le procédé 300 comprend une deuxième étape de formation 370, par le processeur 130, d’un deuxième vecteur qui comprend une quatrième information qui est représentative d’un deuxième modèle d’évaluation, le deuxième modèle d’évaluation étant obtenu par évaluation par au moins un expert pour savoir s’il convient de remplacer le premier modèle d’évaluation de l’activité par le deuxième modèle d’évaluation. Ainsi, l’invention peut comprendre l’évaluation par deux ou plus de deux experts pour savoir s’il convient de remplacer le premier modèle d’évaluation de l’activité par le deuxième modèle d’évaluation. Dans l’invention, le procédé 300 comprend une étape d’entraînement supervisé 380, par le processeur 130, d’un modèle d’apprentissage qui comprend au moins une entrée conçue pour recevoir le premier vecteur et au moins une sortie conçue pour recevoir le deuxième vecteur. Nous avons décrit et illustré l’invention. Toutefois, l’invention ne se limite pas aux formes de réalisations que nous avons présentées. Ainsi, un expert du domaine peut déduire d’autres variantes et modes de réalisation, à la lecture de la description et des figures annexées. L’invention peut faire l’objet de nombreuses variantes et applications autres que celles décrites ci-dessus. En particulier, sauf indication contraire, les différentes caractéristiques structurelles et fonctionnelles de chacune des mises en œuvre décrites ci-dessus ne doivent pas être considérées comme combinées et/ou étroitement et/ou inextricablement liées les unes aux autres, mais au contraire comme de simples juxtapositions. En outre, les caractéristiques structurelles et/ou fonctionnelles des différents modes de réalisation décrits ci-dessus peuvent faire l’objet en tout ou partie de toute juxtaposition différente ou de toute combinaison différente. Lorsque la description indique qu’un élément est « conçu » pour une fonction donnée, cela signifie que l’élément est créé spécifiquement dans le but d’accomplir cette fonction souhaitée. Système (100) de traitement de données pour l’évaluation de la motricité fine d’un individu dans le cadre de la réalisation d’une activité courante qui mobilise le geste graphomoteur dans la réalisation d’au moins un tracé sur une surface de manipulation interactive (110), l’évaluation étant réalisée sur la base d’un unique modèle d’évaluation courant qui est choisi parmi une pluralité de modèles d’évaluation, chacun décrivant, pour au moins une activité donnée, une relation entre, d’une part, au moins deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques qui sont respectivement représentatifs de tout ou partie d’au moins une séquence de mouvements associée à un geste graphomoteur et, d’autre part, au moins un indice composite qui est représentatif d’une combinaison d’au moins deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques, le système (100) de traitement de données comprenant, - au moins un capteur (120) qui est couplé à la surface de manipulation interactive (110), le capteur (120) étant conçu pour détecter et enregistrer au moins une séquence de mouvements produits par au moins un doigt de l’individu ou au moins un accessoire de pointage qui est utilisable par l’individu lors de la réalisation d’au moins un tracé dans le cadre de l’activité, la séquence de mouvements comprenant une pluralité de points séquentiels de trajectoire dont chaque point est associé à moins une pluralité d’attributs, - au moins un processeur (130) qui est couplé au capteur (120) et qui est conçu pour, - calculer une pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques à partir des attributs qui sont associés à tout ou partie de la pluralité de points séquentiels de trajectoire de la séquence de mouvements, - exécuter le modèle d’évaluation courant à partir de tout ou partie de la pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques, de manière à obtenir au moins un indice composite, - calculer au moins un écart entre l’indice composite et au moins un seuil prédéterminé qui est associé au modèle d’évaluation courant, - former un vecteur qui comprend, - une première information qui est représentative de l’activité, - une deuxième information qui est représentative du modèle d’évaluation courant, - l’indice composite, et - l’écart calculé, - fournir le vecteur en entrée d’un modèle d’apprentissage automatique entraîné pour prédire le prochain modèle d’évaluation de l’activité, - exécuter le modèle d’apprentissage automatique entraîné de manière à obtenir, en sortie du modèle d’apprentissage automatique entraîné, une troisième information qui est représentative du prochain modèle d’évaluation à utiliser pour évaluer l’activité. Système (100) de traitement de données selon la revendication 1, dans lequel le seuil prédéterminé comprend un seuil de réussite et/ou un seuil d’échec. Système (100) de traitement de données selon l’une quelconque des revendications 1 à 2, dans lequel l’écart est choisi parmi un écart absolu et un écart relatif. Système (100) de traitement de données selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel le modèle d’apprentissage automatique est déterminé par une technique d’apprentissage automatique supervisé. Système (100) de traitement de données selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, comprenant en outre au moins une mémoire (140) qui est couplée au processeur (130), et dans lequel le processeur (130) est en outre conçu pour, - sauvegarder le vecteur dans la mémoire (140), avant de le fournir en entrée du modèle d’apprentissage automatique entraîné, et - déterminer s’il convient de proposer une nouvelle activité à l’individu, en fonction de paires qui sont chacune constituées d’un indice composite et de l’écart associé, les paires étant extraites d’au moins un nombre prédéterminé de vecteurs. Système (100) de traitement de données selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, comprenant en outre au moins une surface de manipulation interactive (110). Procédé (200) implémenté par ordinateur pour l’évaluation de la motricité fine d’un individu dans le cadre de la réalisation d’une activité courante qui mobilise le geste graphomoteur dans la réalisation d’au moins un tracé sur une surface de manipulation interactive (110), l’évaluation étant réalisée sur la base d’un unique modèle d’évaluation courant qui est choisi parmi une pluralité de modèles d’évaluation chacun décrivant, pour au moins une activité donnée, une relation entre, d’une part, au moins deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques qui sont respectivement représentatifs de tout ou partie d’au moins une séquence de mouvements associée à un geste graphomoteur et, d’autre part, au moins un indice composite qui est représentatif d’une combinaison d’au moins deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques, le procédé (200) comprenant, - une première étape de fourniture (210) d’au moins un capteur (120) qui est couplé à la surface de manipulation interactive (110), - une deuxième étape de fourniture (220) d’au moins un processeur (130), - une étape de détection et enregistrement (230), par le capteur (120), d’au moins une séquence de mouvements produits par au moins un doigt de l’individu ou au moins un accessoire de pointage qui est utilisable par l’individu lors de la réalisation d’au moins un tracé dans le cadre de l’activité, la séquence de mouvements comprenant une pluralité de points séquentiels de trajectoire dont chaque point est associé à moins une pluralité d’attributs, - une première étape de calcul (240), par le processeur (130), d’une pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques à partir des attributs qui sont associés à tout ou partie de la pluralité de points séquentiels de trajectoire de la séquence de mouvements, - une première étape d’exécution (250), par le processeur (130), du modèle d’évaluation courant à partir de tout ou partie de la pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques, de manière à obtenir au moins un indice composite, - une deuxième étape de calcul (260), par le processeur (130), d’au moins un écart entre l’indice composite et au moins un seuil prédéterminé qui est associé au modèle d’évaluation courant, - une étape de formation (270), par le processeur (130), d’un vecteur qui comprend, - une première information qui est représentative de l’activité, - une deuxième information qui est représentative du modèle d’évaluation courant - l’indice composite, et - l’écart calculé, - une troisième étape de fourniture (280) du vecteur en entrée d’un modèle d’apprentissage automatique entraîné pour prédire le prochain modèle d’évaluation de l’activité, - une deuxième étape d’exécution (290), par le processeur (130), du modèle d’apprentissage automatique entraîné de manière à obtenir, en sortie du modèle d’apprentissage automatique entraîné, une troisième information qui est représentative du prochain modèle d’évaluation à utiliser pour évaluer l’activité. Procédé (200) selon la revendication 7, comprenant, en outre, - une quatrième étape de fourniture (291) d’une mémoire (140) qui est couplée au processeur (130), - une étape de sauvegarde (292), par le processeur (130), le vecteur dans la mémoire (140), avant de le fournir en entrée du modèle d’apprentissage automatique entraîné, et - une étape de détermination (293), par le processeur (130), s’il convient de proposer une nouvelle activité à l’individu, en fonction de paires qui sont chacune constituées d’un indice composite et de l’écart associé, les paires étant extraites d’au moins un nombre prédéterminé de vecteurs. Procédé (300) implémenté par ordinateur pour l’entraînement supervisé d’un modèle d’apprentissage machine qui est destiné à prédire le prochain modèle d’évaluation d’une activité courante qui mobilise le geste graphomoteur dans la réalisation d’au moins un tracé sur une surface de manipulation interactive, l’activité étant évalué par un modèle d’évaluation courant qui est choisi parmi une pluralité de modèles d’évaluation, chaque modèle d’évaluation décrivant, pour au moins une activité donnée, une relation entre, d’une part, au moins deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques qui sont respectivement représentatifs de tout ou partie d’au moins une séquence de mouvements associée à un geste graphomoteur et, d’autre part, au moins un indice composite qui est représentatif d’une combinaison d’au moins deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques, le procédé (300) comprenant, - une première étape de fourniture (310) d’au moins processeur (130), - une étape d’obtention (320), par le processeur (130), d’une pluralité de segments d’historique de séquence de mouvements chacun étant produits par au moins un doigt de l’individu ou au moins un accessoire de pointage qui est utilisable par l’individu lors de la réalisation d’au moins un tracé dans le cadre de l’activité, la pluralité de segments d’historique de séquence de mouvements comprenant une pluralité de points séquentiels de trajectoire dont chaque point est associé à moins une pluralité d’attributs, - une première étape de calcul (330), par le processeur (130), d’une pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques à partir des attributs qui sont associés à tout ou partie de la pluralité de points séquentiels de trajectoire de la séquence de mouvements, - une étape d’exécution (340), par le processeur (130), d’un premier modèle d’évaluation courant à partir de tout ou partie de la pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques, de manière à obtenir au moins un indice composite, - une deuxième étape de calcul (350), par le processeur (130), d’au moins un écart entre l’indice composite et au moins un seuil prédéterminé qui est associé au modèle d’évaluation courant, - une première étape de formation (360), par le processeur (130), d’un premier vecteur qui comprend, - une première information qui est représentative de l’activité, - une deuxième information qui est représentative du modèle d’évaluation courant - l’indice composite, et - l’écart calculé, - une deuxième étape de formation (370), par le processeur (130), d’un deuxième vecteur qui comprend une quatrième information qui est représentative d’un deuxième modèle d’évaluation, le deuxième modèle d’évaluation étant obtenu par évaluation par au moins un expert pour savoir s’il convient de remplacer le premier modèle d’évaluation de l’activité par le deuxième modèle d’évaluation, - une étape d’entraînement supervisé (380), par le processeur (130), d’un modèle d’apprentissage qui comprend, - au moins une entrée conçue pour recevoir le premier vecteur, et - au moins une sortie conçue pour recevoir le deuxième vecteur.