Brevet FR3147641A1 — publié le 20241011

P rocédé de génération d’une séquence temporelle d’évaluations d’une situation et dispositif associé L’invention concerne un procédé de génération d’une séquence temporelle d‘évaluations d’une situation par un modèle d’évaluation robuste en cas de données d’entrée manquantes. Le procédé comprend : une étape d’encodage, selon un modèle d’encodage multimodal "Transformer", de données issues d’une combinaison de données d’encodage positionnel, de données d’encodage de modalité et de données temporelles, de sorte à obtenir une pluralité de séquences temporelles de représentations multimodales encodées; une étape de décodage de sorte à obtenir une séquence temporelle d’évaluations, l’étape de décodage comprenant une sous-étape d’application d’un modèle d’auto-attention ; et une sous-étape de mise en œuvre d’un modèle d’attention croisée. Figure pour l’abrégé : Fig. 2. Procédé de génération d’une séquence temporelle d’évaluations d’une situation et dispositif associé La présente invention appartient au domaine général de l'analyse des données, et plus particulièrement le traitement des données pour évaluer la mesure dans laquelle une situation particulière se produit. Elle concerne plus particulièrement un procédé de génération d’une séquence temporelle d’évaluations d’une situation par un modèle d’évaluation robuste en cas de données d’entrée manquantes. Elle concerne également un dispositif électronique configuré pour mettre en œuvre un tel procédé. L'invention trouve une application particulièrement avantageuse, bien que nullement limitative, dans le cas où le modèle est utilisé pour évaluer l’état émotionnel d’une personne ou l’évolution de l’autonomie d’une personne fragile à son domicile, par exemple en vue de déterminer une mesure adaptée à lui fournir dans le cadre d’un service de téléassistance. L’invention s’applique également dans le cas où le modèle est utilisé dans le cadre d’un service de vidéo-surveillance, par exemple en vue de déterminer une mesure de protection adaptée d’un environnement équipé de capteurs et d’actionneurs. Afin de s'adapter à la croissance continue et toujours plus rapide des données émises, différentes technologies sont aujourd’hui mises en œuvre, et font l’objet de recherches et de perfectionnements en vue d’une exploitation optimale dans les années à venir. Parmi ces technologies, l’apprentissage multimodal connait un succès grandissant puisqu’il offre des performances bien meilleures que les méthodes qui ne considèrent qu’une unique modalité. L’objectif de l’apprentissage multimodal est de construire des modèles adaptés pour traiter des informations de différentes modalités. L’apprentissage multimodal a notamment été utilisé avec succès pour de nombreuses applications, telle que la reconnaissance d’émotions à partir de données multimodales et la détection d’évènements à partir de données multimédia. Les premiers travaux dans le domaine ont principalement considéré le cas où des observations complètes sont fournies en entrée du modèle, que ce soit lors de son entraînement, de sa validation ou de son exploitation. Cependant, en pratique, il est fréquent que certaines modalités soient manquantes (e.g., que les données d’entrée soient affectées par des valeurs manquantes à certains instants), qui perturbent l’apprentissage du modèle et a fortiori son exploitation. L’absence, au moins temporaire, de données pour au moins une des modalités classiquement attendue en entrée du modèle peut être causée par différentes raisons, telle qu’un problème de communication entre un capteur et un dispositif électronique dans lequel est embarqué le modèle précédemment évoqué, un problème dans la capture de données par un des capteurs, un déplacement d’un capteur dans l’environnement entraînant l’absence de capture de données pendant une certaine période, un déplacement d’une personne au sein de son environnement, etc. Récemment, différentes approches ont été proposées pour traiter ces modalités manquantes. Une solution relativement classique consiste tout simplement à ne pas considérer les données d’entrées (ou échantillons) pour lesquelles au moins une des modalités est manquante. Cette solution présente cependant l’inconvénient de réduire les périodes de temps au cours desquelles le modèle est entraîné ou validé, ce qui engendre une baisse significative des performances du modèle. D’autres méthodes dites d’imputation visent à inférer les données manquantes sur la base d’heuristiques, de sorte à pouvoir fournir en entrée du modèle des données d’entrée dont les modalités correspondent à toutes celles attendues par ce modèle. Cependant, ces méthodes d’imputation ne parviennent pas à restaurer la distribution d’origine des données manquantes, et présentent donc l’inconvénient d’introduire des biais statistiques. Par ailleurs, ces méthodes d’imputation rendent le traitement et l’analyse de données plus laborieux. Enfin, d’autres méthodes visent à traiter toutes les données d’entrée, même si certaines modalités sont manquantes à certains instants. Cependant, les performances de ces méthodes sont significativement réduites. La présente invention a pour objectif de remédier à tout ou partie des inconvénients de l’art antérieur, notamment ceux exposés ci-avant, en proposant un modèle qui soit robuste aux données manquantes, et ce, aussi bien lors de la phase d’entraînement du modèle, que lors de la phase de validation ou d’exploitation du modèle. Plus particulièrement, la présente invention propose un modèle considérant la complémentarité de l’information incluse dans les données d’entrée au travers de leurs différentes modalités, tout en prenant également en compte les évaluations précédentes réalisées par ce modèle. De cette manière, même si au moins une des modalités attendues par le modèle n’est pas disponible, ce dernier sera tout de même en mesure d’évaluer une situation de façon fiable. À cet effet, et selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de génération d’une séquence temporelle d’évaluations (ou de prédictions) d’une situation par un modèle d’évaluation (s’appuyant sur un réseau de neurones et) robuste en cas de données d’entrée manquantes, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif électronique et comprenant : une étape d’obtention d’une pluralité de séquences temporelles de données d’entrée issues de capteurs équipant un environnement et/un utilisateur, chaque séquence étant associé à une modalité, chaque élément d’une séquence étant représentatif d’un état, à un instant, de la modalité associée à la séquence ; une étape d’encodage, selon un modèle d’encodage multimodal "Transformer", de données issues d’une combinaison, à chaque instant, de données d’encodage positionnel, de données d’encodage de modalité et de données temporelles déterminées à partir de la pluralité de séquences temporelles de données d’entrée, de sorte à obtenir une pluralité de séquences temporelles de représentations multimodales encodées ; une étape de décodage comprenant une sous-étape d’application d’un modèle d’auto-attention auto-régressif ; et une sous-étape de mise en œuvre d’un modèle d’attention croisée prenant en entrée la pluralité de séquences temporelles de représentations multimodales encodées, de sorte à générer une séquence temporelle d’évaluations intermédiaires ; et, une étape de conversion de la séquence temporelle d’évaluations intermédiaires en la séquence temporelle d’évaluations d’une situation, ladite séquence temporelle d’évaluations d’une situation permettant de contrôler un déclenchement d’un service adapté à l’environnement et/ou à l’utilisateur. Au sens de l’invention, la notion de modalité est définie comme un type de donné capturé par un dispositif électronique de capture de données (i.e., un capteur), ce type de donnée étant attendu en entrée du modèle d’évaluation selon l’invention. Ainsi, il est proposé un procédé de génération d’une séquence temporelle d’évaluations d’une situation, mis en œuvre par (au moins un) un réseau de neurones présentant une architecture constituée d’un encodeur et d’un décodeur. De façon connue en soi, l’encodeur est composé d’un ensemble de couches de neurones, qui traitent les données afin de construire des représentations dites "encodées" dans le sens où les dimensions de ces représentations sont inférieures à celles des données d’entrée (ou échantillons). Le décodeur est également composé de couches de neurones qui reçoivent ces représentations et les traitent. L’utilisation d’un modèle d’encodage multimodal "Transformer" offre l’avantage de combiner l’information issue de différentes modalités. D'une manière générale, l'homme du métier peut se référer au document suivant pour plus de détails concernant l'implémentation d’un modèle d’encodage "Transformer" : "Attention Is All You Need", Ashish Vaswani & Al., Advances in Neural Information Processing Systems, volume 30, NIPS, 2017. La suite de la description concerne plus spécifiquement un modèle d’évaluation ayant une architecture de type encodeur-décodeur. L’invention n’en reste pas moins applicable quelle que soit la nature du réseau de neurones considérée (convolution, perceptron, auto-encodeur, récurrent, etc.). Par ailleurs, il importe de noter qu’aucune limitation n’est attachée au type de technique d’entraînement utilisée pour obtenir le modèle d’évaluation. N’importe quelle technique implémentant un algorithme d’apprentissage ("machine learning") et fournissant, en sortie, une évaluation représentative de la probabilité qu’une certaine situation se produise compte tenu d’observations (correspondant à des données d’entrée), peut être considérée dans le contexte de l’invention (e.g., machine à vecteurs de support, régression logistique, etc.). Autrement dit, le modèle d’évaluation est indépendant de la méthode d’entraînement considérée pour entraîner ce modèle. En outre, n’importe quel critère d’entraînement connu de l’homme du métier peut être considéré lors de la phase d’entraînement du modèle d’évaluation, tel que la méthode des moindres carrés ou la minimisation de l'entropie croisée. Par ailleurs, aucune limitation n’est attachée au type ou à la modalité des données traitées par le modèle d’évaluation. De manière similaire, aucune limitation n’est attachée à la nature de la situation évaluée (i.e., la nature de la ou des situations évaluées n’est pas un facteur limitant de l’invention). Ainsi, dans un exemple particulier d’implémentation, les échantillons en entrée du modèle incluent des images (ou des caractéristiques extraites à partir d’images brutes), des données sonores (ou des caractéristiques extraites à partir de données sonores brutes) synchronisées avec les images, et des signaux physiologiques (ou des caractéristiques extraites à partir de signaux physiologiques) également synchronisés avec les autres données d’entrée. Selon un autre exemple particulier d’implémentation, les entrées du modèle d’évaluation correspondent à des ressources Internet (e.g., des pages Web, des tweets (ou "gazouillis")) ou à des documents (audio, vidéo, texte, images), et les sorties du modèle correspondent alors à la probabilité qu’un évènement se produise. L’utilisation d’un encodeur comprenant modèle d’auto-attention auto-régressif est avantageuse en ce qu’elle contraint le modèle d’évaluation à focaliser son attention sur des évaluations précédemment réalisées par ce même modèle, pour une situation que l’on suppose comme n’évoluant pas de manière brutale dans le temps. Enfin, l’utilisation d’un modèle d’attention croisée offre l’avantage de contraindre le modèle d’évaluation à se focaliser sur les différentes représentations à un certain instant (et par conséquent sur les différentes modalités traitées par le modèle), sans considération temporelle. De manière générale, on considère que les étapes d’un procédé ne doivent pas être interprétées comme étant liées à une notion de succession temporelle. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le procédé de génération peut comporter en outre l’une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le modèle d’auto-attention est auto-régressif en ce que, à un instant courant , le modèle d’auto-attention prend en entrée les évaluations intermédiaires précédemment déterminées par le modèle d’évaluation à partir de données d’entrées associées à des instants passés . Dans des modes particuliers de mise en œuvre, les données d’encodage positionnel représentent, pour chaque séquence temporelle de données d’entrée, l’importance de la position d’au moins un desdits éléments dans ladite séquence. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, les données d’encodage de modalité représentent l’importance d’une modalité parmi les modalités de la pluralité de séquences temporelles de données d’entrée. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le procédé de génération comprend en outre une étape de détermination des données temporelles par application d’au moins un réseau de convolution temporel sur la pluralité de séquences temporelles de données d’entrée. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, un réseau de convolution temporel distinct est appliqué à chacune des séquences temporelles de données d’entrée. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, l’étape d’encodage comprend une sous-étape de filtrage des données en entrée du modèle d’encodage multimodal "Transformer", de sorte à n’encoder que les données comprises dans une fenêtre de temps glissante par rapport à un instant courant . Cette sous-étape de filtrage est avantageuse en ce qu’elle contraint le modèle d’évaluation à se focaliser sur une information récente, qui a plus de probabilité d’influencer la situation courante qu’une information associée à un passé lointain. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, la séquence temporelle d’évaluations intermédiaires comprend une pluralité d’éléments multidimensionnels, et l’étape de conversion comprend l’application d’une couche d’un réseau de neurones "fully-connected" (entièrement connecté) sur la séquence temporelle d’évaluations intermédiaires, de sorte à convertir chaque élément multidimensionnel en une valeur d‘évaluation d’une situation. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le procédé comprend en outre une étape de détermination de données d’encodage positionnel , et de combinaison des évaluations intermédiaires précédemment déterminées par ledit modèle d’évaluation à partir de données d’entrées associées à des instants avec les données d’encodage positionnel déterminées, de sorte à obtenir les évaluations intermédiaires. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le modèle d’attention croisée prend en entrée représentations encodées et associées à un instant courant , avec le nombre de séquences temporelles de données d’entrée. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le procédé de génération selon l’invention comprend en outre : une étape d’obtention d’une pluralité de séquences temporelles de données d’apprentissage étiquetées, chaque séquence étant associé à une modalité, chaque élément d’une séquence étant représentatif d’un état, à un instant, de la modalité associée à la séquence ; une étape d’entraînement du modèle d’évaluation en minimisant une fonction coût définie telle que avec le coefficient de corrélation de concordance. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le procédé de génération selon l’invention comprend en outre : une étape de génération itérative d’évaluations de la situation, par le modèle d’évaluation, en traitant des données d’entrée d’une même modalité à chaque itération, de sorte à classer les modalités en fonction de leur impact sur les performances du modèle d’évaluation ; une étape de réentraînement du modèle d’évaluation, en prenant en entrée des données d’apprentissage dont la modalité à un impact sur les performances du modèle d’évaluation inférieur à un seuil prédéterminé. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, la situation correspond à un état émotionnel d’un utilisateur. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, les capteurs comprennent un dispositif de capture de son et la séquence temporelle de données d’entrée associée comprend des éléments représentatifs de paroles émises par l’utilisateur et/ou de la prosodie de l’utilisateur (modalité sonore) ; et/ou les capteurs comprennent un capteur physiologique, et la séquence temporelle de données d’entrée associée comprend des éléments ( ) représentatifs du rythme cardiaque, respiratoire et/ou de l’activité électrique cérébrale de l’utilisateur (modalité physiologique) ; les capteurs comprennent un dispositif de capture d’image, et la séquence temporelle de données d’entrée associée comprend des éléments représentatifs de l’expression faciale et/ou corporelle de l’utilisateur (modalité visuelle). Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre d’un procédé de génération selon l’invention, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur. Selon un troisième aspect, l’invention concerne un support d'informations ou d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur selon l’invention. Le support d'informations ou d'enregistrement peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple une disquette (floppy disk) ou un disque dur. D'autre part, le support d'informations ou d'enregistrement peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'informations ou d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé (ou embarqué), le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Selon un quatrième aspect, l’invention concerne un dispositif électronique comprenant un modèle d’évaluation configuré pour déterminer une séquence temporelle d’évaluations d’une situation, le modèle étant robuste en cas de données d’entrée manquantes, le dispositif comprenant : un module d’obtention d’une pluralité de séquences temporelles de données d’entrée issues de capteurs équipant un environnement et/un utilisateur, chaque séquence étant associé à une modalité, chaque élément d’une séquence étant représentatif d’un état, à un instant, de la modalité associée à la séquence ; un encodeur multimodal "Transformer" configuré pour encoder des données issues d’une combinaison, à chaque instant, de données d’encodage positionnel, de données d’encodage de modalité et de données temporelles déterminées à partir de la pluralité de séquences temporelles de données d’entrée, de sorte à obtenir une pluralité de séquences temporelles de représentations multimodales encodées ; un décodeur multimodal "Transformer" configuré pour générer une séquence temporelle d’évaluations intermédiaires, le décodeur multimodal comprenant un sous-module d’auto-attention multi-tête auto-régressif ; et un sous-module d’attention croisée multi-tête prenant en entrée la pluralité de séquences temporelles de représentations multimodales encodées ; un module de conversion de la séquence temporelle d'évaluations intermédiaires en la séquence temporelle d’évaluations d’une situation ; et, un module de contrôle d’un déclenchement d’un service adapté à l’environnement et/ou à l’utilisateur, en fonction de la séquence temporelle d’évaluations d’une situation. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description faite ci-dessous, en référence aux dessins annexés qui en illustrent un exemple de réalisation dépourvu de tout caractère limitatif. Sur les figures : la est une illustration de données d’entrée d’un modèle d’évaluation, lors d’observations complètes, et la est une illustration de données d’entrée du modèle d’évaluation, lorsque des données sont manquantes. La représente un exemple de système d’évaluation comprenant un dispositif électronique tel que proposé ; La représente schématiquement un exemple d’architecture d’un encodeur du modèle d’évaluation tel que proposé ; La représente schématiquement un exemple d’architecture d’un décodeur du modèle d’évaluation tel que proposé ; La représente schématiquement un exemple d’architecture matérielle d’un dispositif électronique d’évaluation tel que proposé ; La illustre, sous forme d’ordinogramme, les principales étapes d’un procédé général d’évaluation d’une situation, selon un exemple de mise en œuvre de l’invention. La est une illustration de données d’entrée du modèle d’évaluation, lors d’observations complètes, et la est une illustration de données d’entrée du modèle d’évaluation, lorsque des données sont manquantes. Dans cet exemple, à chaque instant , le modèle d’évaluation attend en entrée des échantillons de données (ou éléments) associées à deux modalités différentes et . La modalité correspond à la modalité visuelle, et les données d’entrées associées à cette modalité correspondent à des caractéristiques issues d’images du visage d’une personne. La modalité correspond à la modalité dite physiologique, et les données d’entrées associées à cette modalité correspondent à des signaux représentatifs de l’activité respiratoire, cardiaque et/ou cérébrale de cette même personne. La figure 1A illustre un premier exemple où toutes les observations sont complètes, c’est-à-dire qu’à chaque instant , le modèle traite en entrée des échantillons incluant des données associées à toutes les modalités attendues. La figure 1B illustre quant-à-elle le cas de données manquantes. Plus précisément, à l’instant le modèle reçoit en entrée un échantillon correspondant à une observation complète puisqu’il inclue des données des deux modalités et . Puis à l’instant le modèle reçoit en entrée un échantillon incluant des données de la modalité uniquement. À cet instant , le modèle reçoit donc en entrée des données manquantes. Cette situation est par exemple la conséquence d’un problème sur le réseau de télécommunications liant le dispositif de capture (e.g., la caméra vidéo) et le dispositif électronique dans lequel est incorporé ou embarqué le modèle d’évaluation. À l’instant le modèle reçoit de nouveau en entrée un échantillon correspondant à une observation complète. Puis à partir de l’instant le modèle reçoit en entrée un échantillon incluant uniquement des données de la modalité La représente un exemple de système d’évaluation comprenant un dispositif électronique d’évaluation (10) tel que proposé. Dans cet exemple, le dispositif électronique (10) comprend un modèle d’évaluation utilisé pour évaluer l’état émotionnel d’une personne fragile (ex : sénior, personne souffrant de déficience, personne isolée, etc.) à son domicile, en vue de déterminer une mesure adaptée à lui fournir dans le cadre d’un service de téléassistance. Un tel système est particulièrement avantageux pour le maintien à domicile des personnes fragiles. En effet, dans ce cadre, il apparaît nécessaire d’avoir une meilleure compréhension des émotions de ces personnes, afin de fournir une mesure d’autonomie et des services adaptés à la situation. Cette évaluation de l’état émotionnel est un des indicateurs forts pour évaluer la bonne santé physique, sociale et morale de personnes fragiles par le corps médical au travers de services de téléassistance. Par ailleurs, les émotions d’une personne peuvent également révéler des évolutions de son autonomie. Aussi, le modèle d’évaluation est configuré pour traiter des données brutes émises par des capteurs multimodaux équipant l’environnement (e.g., le domicile) dans lequel se situe une personne, pour déterminer un score d’émotion représentatif d’un état émotionnel, puis pour déclencher (ou pas) un certain service afin d’influencer cet état émotionnel. Plus précisément, dans un exemple particulier de mise en œuvre, le modèle d’évaluation est configuré pour évaluer des situations émotionnelles "négatives" de personnes à partir de données brutes issues de capteurs équipant un habitat connecté, et, en cas d’évaluation d’une telle situation, pour déclencher des services incitant ces personnes à avoir des émotions "plus positives". D'une manière générale, l'homme du métier peut se référer à l’ouvrage suivant pour plus de détails concernant la classification d’émotions : "Emotions in Social Psychology", Key Readings in Social Psychology, W. Gerrod Parrott, Psychology Press, 2000. Dans un exemple particulier de mise en œuvre, quinze classes d’émotions sont définies : neutre (1), dégoûté (2), paniqué (3), anxieux (4), en colère (5), colère froide (6), désespéré (7), triste (8), enthousiaste (9), content (10), intéressé (11), ennuyé (12), honteux (13), fier (14) et méprisant (15). Les classes dégoûté (2), paniqué (3), anxieux (4), en colère (5), colère froide (6), désespéré (7), triste (8), ennuyé (12), et honteux (13) peuvent être considérées comme négatives et les classes d’émotions enthousiaste (9), content (10), intéressé (11), peuvent être considérées comme positives. Les services pouvant être fournis par le modèle d’évaluation en réponse à une évaluation d’une situation (e.g., une émotion négative) sont par exemple identifiés par des liens (e.g., des adresses Web) et stockés dans une table de correspondance associant lesdits services avec des valeurs prédéterminées de scores respectifs. En cas de dépassement d’une valeur seuil, au moins un lien vers un service numérique correspondant est accédé, puis son activation est proposée à cette personne via une interface homme-machine (non représentée). En variante, ce service est automatiquement déclenché. Tel qu’illustré en , le système d’évaluation comprend un dispositif électronique d’évaluation (10) configuré pour obtenir ou recevoir de manière continue un ensemble de signaux. Chaque signal de l’ensemble transporte des données d’au moins une modalité. Ces signaux sont générés par des capteurs connectés, puis transmis à destination du dispositif électronique d’évaluation (10) au travers d’un réseau de télécommunication (non représenté). Dans cet exemple, les capteurs connectés comprennent un dispositif de séquences d’images (e.g., une caméra-vidéo ou un appareil photo) (10) configuré pour capturer des images d’une personne détectée dans une zone de capture de cette caméra. Un enregistrement vidéo de la personne est alors obtenu (modalité visuelle). Cet enregistrement est analysé par un module d’analyse ("Video Content Analysis" selon la terminologie anglo-saxonne) de la caméra vidéo (20) ou alternativement du dispositif électronique d’évaluation (10), de sorte à recueillir différentes caractéristiques relatives au visage ou aux expressions faciales, aux différents gestes ou postures, aux déplacements de la personne, à la luminosité ambiante, etc. Le dispositif électronique d’évaluation (10) est également configuré pour recevoir de manière simultanée d’autres signaux émis par d’autres capteurs équipant l’environnement ou la personne fragile. Ainsi, le système d’évaluation de la comprend en outre un dispositif de capture audio (40) configuré pour recueillir un enregistrement audio. Le traitement de cet enregistrement audio est par exemple mis en œuvre par ledit dispositif de capture audio (40), afin d’en extraire des signaux représentatifs de paroles émises par la personne et/ou de la prosodie de cette personne, d’un niveau sonore ambiant, d’une estimation de position de la personne, etc. Ainsi, dans cet exemple, le dispositif de capture audio (40) est configuré pour transmettre une pluralité de signaux différents (mais associés à une même modalité sonore) à destination du dispositif électronique d’évaluation (10). En variante, ces traitements sur les signaux bruts sont réalisés par un module d’analyse du dispositif électronique d’évaluation (10). Enfin, le système d’évaluation de la comprend un dispositif de capture de signaux physiologiques (30) prenant dans cet exemple la forme d’une montre connectée. Ce dispositif de capture de signaux physiologiques (30) est configuré pour capturer et traiter des signaux représentatifs du rythme cardiaque, du rythme respiratoire et/ou de l’activité électrique cérébrale de cette personne. En variante, les traitements sur les différents signaux physiologiques (mais associés à une même modalité physiologique) sont mis en œuvre par un module d’analyse du dispositif électronique d’évaluation (20). La représente schématiquement un exemple d’architecture d’un encodeur du modèle d’évaluation tel que proposé. Tel qu’illustré en figure 3, l’encodeur prend en entrée séquences temporelles de données d’entrée issues de capteurs équipant un environnement et/un utilisateur. Chaque séquence est associée à une modalité , et comprend une série d’éléments . Chacun de ces éléments est représentatif d’un état, à un instant , de la modalité associée à la séquence. Cet encodeur comprend réseaux de convolution temporels (TCN) qui prennent en entrée les séquences temporelles de données d’entrée. Autrement dit, un réseau de convolution temporel est dédié à chacune des modalités attendues en entrée du modèle. De façon connue en soi, chacun des réseaux de convolution temporels (TCN) permet d’extraire données temporelles . En variante, le modèle d’évaluation ne comprend qu’un unique réseau de convolution temporel (TCN) qui prend en entrée les séquences temporelles de données. De manière plus formelle, soit un élément représentatif d’un état, à un instant , de la modalité , de dimension . Soit la séquence de longueur d’états associés à la modalité m , alors avec la séquence en sortie du TCN. Pour chacune des modalités, les sorties ont une même taille . Cet encodeur comprend en outre modules d’encodage positionnel prenant la forme de réseaux de neurones (ou correspondant à une ou plusieurs couches d’un réseau de neurones), chaque module d’encodage positionnel générant données temporelles pondérées à partir des éléments . Ces poids (ou données d’encodage positionnel ( )) représentent, pour chaque séquence temporelle de données d’entrée, l’importance de la position d’au moins un desdits éléments dans ladite séquence . De manière plus formelle, pour une modalité donnée, soit la séquence de données d’encodage positionnel avec , alors la sortie d’un des modules d’encodage positionnel s’exprime sous la forme L’encodeur comprend en outre modules d’encodage modal prenant également la forme d’un réseau de neurones (ou correspondant à une ou plusieurs couches d’un réseau de neurones), chaque module d’encodage modal prenant en entrée les sorties d’un des modules d’encodage positionnel, et générant données temporelles pondérées . Ces poids (ou données d’encodage de modalité) ( ) représentent l’importance d’une modalité parmi les modalités des séquences temporelles de données d’entrée. Pour chaque modalité donnée, une donnée d’encodage de modalité est déterminée puis ajoutée à chaque entrée du module d’encodage modal associé. La sortie de ce module d’encodage modal s’exprime alors sous la forme De manière plus précise, les éléments et sont combinés par un module de combinaison, de sorte à n’obtenir qu’une séquence d’éléments "simples". De manière plus formelle, soit , et M le nombre de modalités attendues par le modèle d’évaluation, alors la séquence combinée s’exprime sous la forme: Les séquences combinées sont traitées par un encodeur multimodal "Transformer" (MMTE). Plus précisément, cet encodeur multimodal "Transformer" est configuré pour encoder des données issues d’une combinaison, à chaque instant, de données d’encodage positionnel , de données d’encodage de modalité et de données temporelles déterminées à partir des séquences temporelles de données d’entrée, de sorte à obtenir séquences temporelles de représentations multimodales encodées . De manière plus formelle, les représentations encodées en sortie de l’encodeur multimodal Transformer s’expriment sous la forme : avec une fonction mise en œuvre par l’encodeur multimodal "Transformer" (MMTE). De façon connue en soi, un encodeur "Transformer" comprend une pile d’encodeurs identiques mais qui ne partagent pas leurs poids. Chaque encodeur de la pile est typiquement divisé en deux modules : un module d’auto-attention qui contraint l’encodeur à considérer les autres éléments d’une même séquence de données d’entrée lorsqu’il encode un élément en particulier (mode "mono-modal") ; et, un module s’appuyant sur un réseau de neurones à propagation avant ("feed forward neural network" selon la terminologie anglo-saxonne). Le module d’auto-attention d’un encodeur est configuré pour prendre en entrée un élément (e.g., un vecteur de données), et générer en sortie une représentation intermédiaire , qui est elle-même transmise au module s’appuyant sur un réseau de neurones à propagation avant de cet encodeur , de sorte à générer une représentation . Cette représentation est ensuite transmise au module d’auto-attention de l’encodeur de la pile qui génère en sortie une représentation intermédiaire , qui est elle-même transmise au module s’appuyant sur un réseau de neurones à propagation avant de cet encodeur , de sorte à générer une représentation . Etc. D'une manière générale, l'homme du métier peut se référer au document suivant pour plus de détails concernant l'implémentation d’un encodeur multimodal "Transformer" : "Transformer Encoder With MultiModal Multi-Head Attention for Continuous Affect Recognition", H. Chen & Al., IEEE Transactions on Multimedia, vol. 23, pp. 4171-4183, 2021. La représente schématiquement un exemple d’architecture d’un décodeur du modèle d’évaluation tel que proposé. Tel qu’illustré en , le décodeur du modèle d’évaluation tel que proposé comprend un décodeur multimodal "Transformer" TDL, ce décodeur multimodal "Transformer" TDL comprenant un module d’auto-attention multi-tête MHSA auto-régressif, un module d’attention croisée multi-tête MHCA, et un premier module de conversion FFN prenant la forme d’un réseau de neurones "fully-connected" (entièrement connecté). Le MHSA est connecté au MHCA qui est lui-même connecté au FFN. Le TDL est lui-même connecté à un deuxième module de conversion (FC) prenant la forme d’une couche d’un réseau de neurones "fully-connected" (entièrement connecté). Le TDL génère en sortie une séquence temporelle d’évaluations intermédiaires . Le MHSA est dit auto-régressif dans le sens où il prend en entrée les évaluations intermédiaires précédemment générées par le TDL. De manière plus précise, dans le cas où le décodeur cherche à évaluer une situation à l’instant courant , le MHSA du TDL prend en entrée une pluralité d’évaluations intermédiaires précédemment générées ( ) et ayant été pondérées. Il importe à ce stade de rappeler que l’utilisation d’un MHSA auto-régressif est avantageuse en ce qu’elle contraint le modèle d’évaluation à focaliser son attention sur des évaluations précédemment réalisées par ce même modèle, pour une situation que l’on suppose comme n’évoluant pas de manière brutale dans le temps. Le décodeur comprend en outre un module d’encodage positionnel référencé et prenant la forme d’un réseau de neurones (ou correspondant à une ou plusieurs couches d’un réseau de neurones). Ce module d’encodage positionnel est configuré pour pondérer ces évaluations intermédiaires précédemment générées, et fonctionne de manière similaire à ceux précédemment évoqués en référence à la . De manière plus formelle, le mécanisme d’attention multi-têtes du MHSA et du MHCA projette un vecteur de requête ("query" selon la terminologie anglo-saxonne) à une première position vers un vecteur de clef à une deuxième position afin de déterminer l’attention (i.e., la pondération) à donner à un vecteur de valeurs associée à la position du vecteur de clef . La valeur finale correspond à la somme pondérée des vecteurs de valeurs aux différentes positions. Le mécanisme d’attention multi-têtes s’exprime alors de la manière suivante : avec Q, K et V les séquences utilisées comme requête ("query"), clef et valeur. Dans le cas où une situation à l’instant est évaluée, le TDL a préalablement généré la séquence avec . L’entrée du décodeur s’exprime alors de la manière suivante : avec un vecteur initialisé à l’aide de valeurs aléatoires ou prédéterminées. Cette entrée est pondérée par le module d’encodage positionnel qui génère la séquence suivante Au sein du TDL, la séquence est tout d’abord traitée par le MHSA. Il importe à ce stade de rappeler que le MHSA utilise un mécanisme d’auto-attention visant à focaliser son attention sur des évaluations précédemment réalisées par ce même modèle d’évaluation. Par conséquent, les vecteurs requête, clef et valeur sont tous les trois déterminés à partir de la séquence d’entrée . La séquence de caractéristiques en sortie du MHSA s’exprime alors sous la forme : Ces séquences de caractéristiques sont ensuite traitées par le module MHCA qui offre l’avantage de contraindre le modèle d’évaluation à se focaliser sur les différentes représentations à un certain instant (et par conséquent sur les différentes modalités traitées par le modèle), sans considération temporelle. De manière plus précise, le MHCA prend en entrée la séquence de représentations encodées . Autrement dit, les vecteurs clefs et valeurs sont déterminés à partir de cette séquence de représentations encodées, et le vecteur requête correspond à la sortie du MHSA. De manière plus formelle, la sortie du MHCA s’exprime sous la forme Ainsi, dans le cas où une situation à l’instant est évaluée, le MHCA prend en entrée les représentations encodées associés à cet instant uniquement, de sorte à contraindre le modèle d’évaluation à se focaliser sur les différentes représentations, sans considération temporelle. Le TDL comprend en outre un premier module de conversion (FFN) prenant la forme d’un réseau de neurones "fully-connected" (entièrement connecté). Soit , avec . Alors, la séquence temporelle d’évaluations intermédiaires [ ] en sortie de ce premier module de conversion s’exprime de la manière suivante : et avec . L’invention à jusqu’à présent été décrite dans le cas où le décodeur ne comprend qu’un seul TDL. Ces développements sont cependant généralisables sans difficulté par l'homme du métier au cas où le décodeur comprend une pile de TDLs. Dans ce cas particulier, les développements précédemment évoqués s’appliquent au premier TDL (à être entré dans la pile), et la séquence correspond à l’entrée du deuxième TDL (à être entré dans la pile). Le dernier TDL (à être entré dans la pile) détermine la séquence de données intermédiaires [ ] telle que avec . Le décodeur comprend en outre le deuxième module de conversion (FC) qui prend en entrée cette séquence , et convertit chaque élément de la séquence en une valeur représentative d’une situation (ou en un vecteur de valeurs représentatif d’une ou plusieurs situations différentes), de sorte à obtenir une séquence temporelle où chaque élément correspond, à un certain instant, à une évaluation d’une situation particulière. Comme évoqué précédemment, ce deuxième module de conversion prend la forme d’une couche d’un réseau de neurones "fully-connected" (entièrement connecté) appliqué à chacun des éléments de la séquence séquence . Dans un mode de mise en œuvre particulier, le même deuxième module de conversion est appliqué à chaque élément. La représente schématiquement un exemple d’architecture matérielle d’un dispositif électronique d’évaluation (10) tel que proposé. Tel qu’illustré par la , le dispositif électronique d’évaluation 10 dispose de l’architecture matérielle d’un ordinateur. Ainsi, le dispositif électronique d’évaluation 10 comporte, notamment, un processeur 1, une mémoire vive 2, une mémoire morte 3 et une mémoire non volatile 4. Il comporte en outre un module de communication 5. La mémoire morte 3 du dispositif de communication sans fil 10 constitue un support d’enregistrement tel que proposé, lisible par le processeur 1 et sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur PROG conforme à l’invention, comportant des instructions pour l’exécution d’étapes du procédé de génération tel que proposé ci-après. Le programme PROG définit un ou plusieurs modules fonctionnels du dispositif électronique d’évaluation, qui s’appuient ou commandent les éléments matériels 1 à 5 cités précédemment, et qui comprennent notamment: un module d’obtention d’une pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’entrée issues de capteurs équipant un environnement et/un utilisateur, chaque séquence étant associé à une modalité ( ), chaque élément ( ) d’une séquence étant représentatif d’un état, à un instant ( ), de la modalité ( ) associée à la séquence ; un encodeur multimodal "Transformer" (MMTE) configuré pour encoder des données issues d’une combinaison, à chaque instant, de données d’encodage positionnel ( ), de données d’encodage de modalité ( ) et de données temporelles déterminées à partir de la pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’entrée, de sorte à obtenir une pluralité ( ) de séquences temporelles de représentations multimodales encodées ( ) ; un décodeur multimodal "Transformer" (TDL) configuré pour générer une séquence temporelle d’évaluations intermédiaires ( ), le décodeur multimodal comprenant un sous-module d’auto-attention multi-tête (MHSA) auto-régressif ; et un sous-module d’attention croisée multi-tête (MHCA) prenant en entrée la pluralité ( ) de séquences temporelles de représentations multimodales encodées ( ) ; un module de conversion (FC) de la séquence temporelle d'évaluations intermédiaires en la séquence temporelle d’évaluations d’une situation ; et, un module de contrôle (non représenté) d’un déclenchement d’un service adapté à l’environnement et/ou à l’utilisateur, en fonction de la séquence temporelle d’évaluations d’une situation. Par ailleurs, le dispositif de communication sans fil 10 peut encore comporter d’autres modules, notamment pour mettre en œuvre des modes particuliers du procédé de communication en full-duplex, comme cela est décrit plus en détail ultérieurement. ] La illustre, sous forme d’ordinogramme, les principales étapes d’un procédé général d’évaluation d’une situation, selon un exemple de mise en œuvre de l’invention ; Tel qu’illustré par la , le procédé général d’évaluation d’une situation comprend une première phase S1000 d’entraînement d’un modèle d’évaluation comprenant les étapes S110 à S140, et une deuxième phase S2000 de validation ou d’exploitation du modèle d’évaluation et comprenant les étapes S210 à S360, cette deuxième phase correspondant à un exemple de procédé de génération tel que proposé. Phase S1000 d’entraînement Le procédé comprend une première étape S110 d’obtention d’une pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’apprentissage étiquetées, chaque séquence étant associé à une modalité , chaque élément d’une séquence étant représentatif d’un état, à un instant , de la modalité associée à la séquence. Cette étape S110 est mise en œuvre par le module d’obtention d’une pluralité de séquences temporelles précédemment évoqué. De manière plus concrète, ces données d’apprentissage sont fournies en entrée du modèle sous la forme de vecteurs de données. Dans un exemple particulier de mise en œuvre, des données brutes émises par différents types de capteurs – chaque capteur étant associé à une modalité particulière – sont enregistrées en continu dans une base de données. Les échantillons de ces données brutes sont étiquetés à l’aide d’une valeur représentative d’une ou de plusieurs catégories ou classes. Cette valeur représentative est par exemple comprise dans l’intervalle [-1 ;1]. Dans un exemple particulier de mise en œuvre, des signaux associés à une modalité visuelle (et correspondant par exemple à des séquences images capturées par un dispositif de capture d’images tel qu’une caméra ou un appareil photo), à une modalité sonore (et correspondant par exemple à des échantillons sonores capturés par un microphone) et à une modalité physiologique (et correspondant par exemple à des signaux représentatifs d’une fréquence respiratoire, cardiaque et/ou à une activité électrique cérébrale capturés par une montre connectée) sont considérés. Dans un exemple particulier de mise en œuvre, le modèle d’évaluation est un modèle d’évaluation d’un état émotionnel, et quinze classes d’émotions sont définies : neutre (1), dégoûté (2), paniqué (3), anxieux (4), en colère (5), colère froide (6), désespéré (7), triste (8), enthousiaste (9), content (10), intéressé (11), ennuyé (12), honteux (13), fier (14) et méprisant (15). Les classes dégoûté (2), paniqué (3), anxieux (4), en colère (5), colère froide (6), désespéré (7), triste (8), ennuyé (12), et honteux (13) peuvent être considérées comme négatives et les classes d’émotions enthousiaste (9), content (10), intéressé (11), peuvent être considérées comme positives. Cette base de données est accessible par un module d’analyse des données brutes, par exemple embarqué dans le dispositif électronique d’évaluation 10, et qui est alors configuré pour générer de nouveaux signaux sur la base des données brutes. Ce module d’analyse est par ailleurs configuré pour segmenter les données brutes en tronçons de données d’un intervalle de temps prédéterminé (par exemple 30 secondes), et ce sans recouvrement des tronçons. La segmentation temporelle permet de disposer de séries temporelles d’intérêt chronologiquement synchronisées. Par exemple, une segmentation temporelle en intervalles de temps de 30 secondes a pour effet que toutes les séries temporelles d’intérêt comportent, pour chaque intervalle de temps de 30 secondes, une valeur de grandeur d’intérêt associée. Cette synchronisation temporelle permet par exemple d’établir des corrélations multimodales entre les valeurs de différentes grandeurs d’intérêt au cours d’un même intervalle de temps, ou au cours d’intervalles de temps consécutifs. Ainsi, il est possible de structurer dans le modèle, par exemple, une corrélation entre le débit de parole de l’utilisateur au cours d’un intervalle de temps donné et une expression faciale au cours d’un intervalle de temps suivant. Puis le module d’analyse identifie des caractéristiques d’intérêt (e.g., un visage, des paroles de l’individu, etc.) à partir des données brutes, et génère des signaux d’intérêt. Ces signaux d’intérêt sont enfin traités par le module d’analyse de sorte à générer des données d’apprentissage qui seront utilisées lors de la phase d’entraînement S1000 du modèle d’évaluation. Ce traitement permet, de manière générale, de mettre en forme les signaux d’intérêt en vue de l’évaluation de la situation (e.g., de l’état émotionnel de la personne). Dans un exemple particulier de mise en œuvre, les traitements visés incluent le calcul des caractéristiques faciales ("Facial Action Units" selon la terminologie anglo-saxone), des caractéristiques sonores eGeMAPS ("extended Geneva Minimalistic Acoustic Parameter Set" selon la terminologie anglo-saxone), et/ou une concaténation de données BPM ("Beat Per Minutes" selon la terminologie anglo-saxonne), d’un électrocardiogramme, et d’une fréquence respiratoire). Dans un exemple particulier de mise en œuvre, les traitements visés incluent au moins un parmi : l’application d’un filtrage passe-bas, une normalisation, ou un ré-échantillonnage. Le filtrage passe-bas offre l’avantage de débruiter l’information, la normalisation permet d’uniformiser les données et le ré-échantillonnage de données permet de synchroniser les sources. La phase d’entraînement comprend en outre une étape S120 au cours de laquelle le modèle d’évaluation est entraîné, en traitant les données d’apprentissage obtenues lors de l’étape S110. Dans un mode particulier de mise en œuvre, le modèle d’évaluation est entraîné par application d’une fonction coût définie telle que avec le coefficient de corrélation de concordance. On rappelle à ce stade que le coefficient de corrélation de concordance s’exprime sous la forme avec le coefficient de corrélation entre les valeurs prédites et les valeurs exactes ("ground-truth values"), la déviation standard et la moyenne soit des valeurs prédites, soit des valeurs exactes. Dans un mode particulier de mise en œuvre, la phase S1000 comprend en outre les étapes S130 et S140. Lors de l’étape S130, la ou les modalités ayant un impact significatif sur l’évaluation d’une situation donnée sont identifiées. Pour ce faire, le modèle d’évaluation est tout d’abord entraîné par application de l’étape S120, puis ce même modèle d’évaluation, une fois entraîné, est évalué en traitant des données d’une seule modalité à la fois. Autrement dit, ce modèle d’évaluation évalue une même situation de manière itérative, en considérant à chaque itération des données d’entrées issues d’une même modalité. Puis les itérations au cours desquelles la performance de l’évaluation est faible (e.g, la ou les plus faibles ou, en variantes, celles inférieures à une valeur seuil prédéterminée) sont déterminées, qui correspondent aux modalités ayant un impact significatif sur les performances d’évaluation du modèle. De cette manière, chacune des modalité est classée selon son impact sur les performances du modèle de prédiction. La phase d’entraînement S1000 comprend alors une étape S140 au cours de laquelle le modèle d’évaluation est ré-entraîné, mais cette fois en excluant, des données d’entrée, celles associées aux modalités déterminés lors de l’étape S130 comme ayant un impact significatif sur les performances d’évaluation. Selon un exemple particulier, pour chaque séquence de données d’entrée, les données associées aux modalités ayant un impact significatif avec une probabilité sont exclues du réapprentissage, avec une probabilité que la donnée soit manquante ou présente, et seules les modalités ayant une probabilité sont considérées en entrée du modèle d’évaluation lors de cette étape S140. Ainsi, en cachant au modèle d’évaluation les modalités ayant un impact significatif sur les performances, cela contraint ce modèle à évaluer les corrélations entre les modalités ayant un impact moins significatif. Ainsi, ces étapes S130 et S140 permettent d’obtenir un modèle d’évaluation d’une situation qui soit plus robuste en cas de données manquantes pour au moins une des modalités classiquement attendues en entrée du modèle d’évaluation, et ayant un impact significatif sur les performances. Phase S2000 de validation ou d’exploitation du modèle préalablement entraîné Cette phase S2000 correspond à un procédé de génération d’une séquence temporelle d’évaluations (ou prédictions) d’une situation par un modèle d’évaluation (s’appuyant sur un réseau de neurones et) robuste en cas de données d’entrée manquantes. La phase S2000 comprend les étapes S210 à S250 mises en œuvre par l’encodeur tel que représenté par la , et les étapes S310 à S360 mises en œuvre par de décodeur tel que représenté par la . Tel qu’illustré en figure 6, le procédé de génération d’une séquence comprend une première étape d’obtention de données d’entrée d’une pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’entrée issues de capteurs équipant un environnement et/un utilisateur, chaque séquence étant associé à une modalité ( ), chaque élément ( ) d’une séquence étant représentatif d’un état, à un instant ( ), de la modalité ( ) associée à la séquence. L’étape d’obtention de ces données d’entrée est similaire à l’étape S110, et n’est pas ré-détaillée par soucis de concision. Puisqu’il s’agit d’une phase de validation ou d’exploitation, cette étape S210 se distingue de l’étape S110 par le fait que les données d’entrées ne sont bien entendu pas étiquetées. Cette étape est mise en œuvre par le module d’obtention d’une pluralité de séquences temporelles précédemment évoqué. Le procédé de génération d’une séquence comprend en outre une étape S220 au cours de laquelle des données temporelles sont déterminées par application d’au moins du réseau de convolution temporel TCN de l’encodeur sur la pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’entrée. Lors d’une étape S230, des données d’encodage positionnel ( ) sont déterminées par un ou un des modules d’encodage positionnel de l’encodeur, ces données d’encodage représentant, pour chaque séquence temporelle de données d’entrée, l’importance de la position d’au moins un desdits éléments dans ladite séquence. Les données d’encodage positionnel sont ensuite combinées avec les données temporelles, de sorte que la sortie de ce module d’encodage positionnel s’exprime alors par exemple sous la forme Puis, lors d’une étape S240, des données d’encodage modal ( ) sont déterminées par le module d’encodage modal de l’encodeur, ces données d’encodage représentant, pour chaque séquence temporelle de données d’entrée, l’importance d’une modalité parmi les modalités des données d’entrée. Les données d’encodage modal sont ensuite combinées avec les sorties du module d’encodage positionnel de l’encodeur, de sorte que la sortie de ce module d’encodage modal s’exprime alors par exemple sous la forme Le procédé comprend en outre une étape S250 d’encodage, selon un modèle d’encodage multimodal "Transformer", de la sortie , de sorte à obtenir une pluralité ( ) de séquences temporelles de représentations multimodales encodées ( ). Cette étape est mise en œuvre par le l’encodeur multimodal "Transformer" MMTE précédemment évoqué. Dans un mode particulier de mise en œuvre, l’étape S250 d’encodage comprend une sous-étape de filtrage des données en entrée du modèle d’encodage multimodal "Transformer", de sorte à n’encoder que les données comprises dans une fenêtre de temps glissante par rapport à un instant courant . Puis, lors d’une étape S310, le décodeur obtient en entrée les évaluations intermédiaires précédemment générées par le TDL. Ainsi, dans le cas où le décodeur cherche à évaluer une situation à l’instant , le MHSA du TDL prend en entrée une pluralité (e.g., ) d’évaluations intermédiaires précédemment générées ([ ])et ayant été pondérées. Le procédé de génération comprend en outre une étape S320 au cours de laquelle des données d’encodage positionnel ( ) sont déterminées par un module d’encodage positionnel ( ) du décodeur. Les données d’encodage positionnel sont ensuite combinées avec la pluralité d’évaluations intermédiaires précédemment générées, de sorte qu’à l’évaluation de la situation à l’instant , l’entrée du décodeur multimodal "Transformer" s’exprime par exemple sous la forme Le procédé de génération comprend en outre une étape S330 au cours de laquelle un mécanisme d’auto-attention est appliqué à l’entrée par le MHSA. Il importe à ce stade de rappeler que l’application d’un mécanisme d’auto-attention offre l’avantage de contraindre le modèle d’évaluation à focaliser son attention sur des évaluations précédemment réalisées par ce même modèle d’évaluation. Le procédé de génération comprend en outre une étape S340 au cours de laquelle un mécanisme d’attention croisé est appliqué par le MHCA. Il importe à ce stade de rappeler que l’application d’un mécanisme d’attention croisée offre l’avantage de contraindre le modèle d’évaluation à se focaliser sur les différentes représentations à un certain instant (et par conséquent sur les différentes modalités traitées par le modèle), sans considération temporelle. La sortie du MHCA s’exprime sous la forme Le procédé de génération comprend en outre une étape S350 au cours de laquelle le premier module de conversion FFN génère la séquence temporelle d’évaluations intermédiaires [ ] telle que: et avec . Puis, lors d’une étape S360, chaque élément de cette séquence est convertit en une valeur représentative d’une situation (ou en un vecteur de valeurs représentatif d’une ou plusieurs situations différentes), de sorte à obtenir une séquence temporelle [ ] où chaque élément correspond, à un certain instant, à une évaluation d’une situation particulière. L’invention à jusqu’à présent été décrite dans le cas où le décodeur ne comprend qu’un seul TDL. Ces développements sont cependant généralisables sans difficulté par l'homme du métier au cas où le décodeur comprend une pile de TDLs. Dans ce cas particulier, les étapes S330, S340 et S350 sont réitérées. Enfin, cette séquence temporelle d’évaluations d’une situation [ ] est utilisée pour déterminer si un service un service adapté à l’environnement et/ou à l’utilisateur doit être déclenché ou pas. À cet effet, selon un exemple particulier d’implémentation, une pluralité de services numériques pouvant être suggérés à une personne et définis par des liens respectifs sont stockés dans une table de correspondance, en association avec des seuils de scores respectifs. En en cas de dépassement d’un seuil par un ou plusieurs éléments de la séquence temporelle [ ], au moins un lien d’un service numérique correspondant est lu pour suggérer ledit service numérique correspondant à l’utilisateur via une interface homme-machine. La situation évaluée correspond par exemple à l’état émotionnel de la personne. Ainsi, un service n’est recommandé à la personne que si l’intensité d’une évaluation d’une situation prédéterminée est suffisamment importante. Ceci a pour effet de réserver la suggestion de services à cette personne aux moments où l’exécution de ces services lui seraient les plus utiles. Selon un exemple particulier d’implémentation, une routine d’animation d’une interface homme-machine de tout équipement communicant de l’environnement dans lequel se situe une personne (e.g., un habitat connecté) est déclenchée. La recommandation du service est par exemple exécutée sur le meilleur canal de diffusion pour la personne, telle que la TV du salon, une enceinte communicante, un smartphone, etc. L’équipement communicant le plus adapté à cet effet peut être sélectionné par exemple sur la base des fonctionnalités offertes par les différents équipements communicants de l’installation. Un autre critère peut être une estimation de distance, à l’instant courant, entre les différents équipements communicants et la personne, permettant de choisir, parmi les différents équipements communicants de l’installation aptes à déclencher les services proposés, celui étant le plus proche de la personne à l’instant courant. Selon un exemple non-limitatif, la situation évaluée correspond à une évaluation de l’état émotionnel d’une personne, et la routine d’animation est configurée pour suggérer, à la personne, au moins un service numérique prédéfini associé à l’évaluation de son état émotionnel. Par exemple, si la situation prédite est "paniqué", les services associés dans un modèle de préférences peuvent être dans un ordre de préférence "une incitation à appeler un ami", "une incitation à appeler le service de téléassistance" ou "une augmentation du confort de la maison par le réglage automatique de la luminosité". D’autres exemples de services peuvent être décrits pour chaque situation émotionnelle "négative" selon les préférences et les habitudes des personnes. Ces préférences peuvent être définies par les personnes elles-mêmes ou par un tiers de confiance, telle que la famille, un proche, ou le corps médical. Ces préférences peuvent être définies, réorganisées ou mises à jour automatiquement par apprentissage des services utilisés dans le passé, en corrélation avec les situations évaluées. L’invention a jusqu’à présent été décrite dans le cas où l’opérateur de combinaison correspond à une addition. L’invention n’en reste pas moins applicable dans le cas où d’autres opérateurs de combinaison sont considérés, tel que . Procédé de génération d’une séquence temporelle d’évaluations d’une situation par un modèle d’évaluation robuste en cas de données d’entrée manquantes, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif électronique (10) et comprenant : une étape d’obtention (S210) d’une pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’entrée issues de capteurs équipant un environnement et/un utilisateur, chaque séquence étant associé à une modalité ( ), chaque élément ( ) d’une séquence étant représentatif d’un état, à un instant ( ), de la modalité ( ) associée à la séquence ; une étape d’encodage (S250), selon un modèle d’encodage multimodal "Transformer" (MMTE), de données issues d’une combinaison, à chaque instant, de données d’encodage positionnel ( ), de données d’encodage de modalité ( ) et de données temporelles déterminées à partir de la pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’entrée, de sorte à obtenir une pluralité ( ) de séquences temporelles de représentations multimodales encodées ( ) ; une étape de décodage (S300) comprenant une sous-étape (S330) d’application d’un modèle d’auto-attention (MHSA) auto-régressif ; et une sous-étape (S340) de mise en œuvre d’un modèle d’attention croisée (MHCA) prenant en entrée la pluralité ( ) de séquences temporelles de représentations multimodales encodées ( ), de sorte à générer une séquence temporelle d’évaluations intermédiaires ( ) ; et, une étape de conversion (S360) de la séquence temporelle d’évaluations intermédiaires en la séquence temporelle d’évaluations d’une situation, ladite séquence temporelle d’évaluations d’une situation permettant de contrôler un déclenchement d’un service adapté à l’environnement et/ou à l’utilisateur. Procédé de génération selon la revendication 1, le modèle d’auto-attention (MHSA) étant auto-régressif en ce que, à un instant courant , ledit modèle d’auto-attention prend en entrée les évaluations intermédiaires précédemment déterminées par ledit modèle d’évaluation à partir de données d’entrées associées à des instants passés . Procédé de génération selon la revendication 1 ou 2, dans lequel les données d’encodage positionnel ( ) représentent, pour chaque séquence temporelle de données d’entrée, l’importance de la position d’au moins un desdits éléments dans ladite séquence. Procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel les données d’encodage de modalité ( ) représentent l’importance d’une modalité parmi les ( ) modalités de la pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’entrée. Procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 4, comprenant en outre une étape de détermination des données temporelles par application (S220) d’au moins un réseau de convolution temporel (TCN) sur la pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’entrée. Procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel l’étape d’encodage (S250) comprend une sous-étape de filtrage des données en entrée du modèle d’encodage multimodal "Transformer" (MMTE), de sorte à n’encoder que les données comprises dans une fenêtre de temps glissante par rapport à un instant courant . Procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant en outre, une étape de détermination de données d’encodage positionnel ( ), et de combinaison (S320) des évaluations intermédiaires précédemment déterminées par ledit modèle d’évaluation à partir de données d’entrées associées à des instants avec les données d’encodage positionnel ( ) déterminées, de sorte à obtenir les évaluations intermédiaires. Procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel le modèle d’attention croisée prend en entrée représentations encodées et associées à un instant courant , avec le nombre de séquences temporelles de données d’entrée. Procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 8, comprenant en outre : une étape d’obtention (S110) d’une pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’apprentissage étiquetées, chaque séquence étant associé à une modalité ( ), chaque élément ( ) d’une séquence étant représentatif d’un état, à un instant ( ), de la modalité ( ) associée à la séquence ; une étape d’entraînement (S120) du modèle d’évaluation en minimisant une fonction coût ( ) définie telle que avec le coefficient de corrélation de concordance. Procédé de génération selon la revendication 9, comprenant en outre : une étape de génération (S130) itérative d’évaluations de la situation, par le modèle d’évaluation, en traitant des données d’entrée d’une même modalité à chaque itération, de sorte à classer les modalités en fonction de leur impact sur les performances du modèle d’évaluation ; une étape de réentraînement (S140) du modèle d’évaluation, en prenant en entrée des données d’apprentissage dont la modalité à un impact sur les performances du modèle d’évaluation inférieur à un seuil prédéterminé. Procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 10, dans lequel la situation correspond à un état émotionnel d’un utilisateur. Procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 11, dans lequel : les capteurs comprennent un dispositif de capture de son et la séquence temporelle de données d’entrée associée comprend des éléments ( ) représentatifs de paroles émises par l’utilisateur et/ou de la prosodie de l’utilisateur ; et/ou les capteurs comprennent un capteur physiologique, et la séquence temporelle de données d’entrée associée comprend des éléments ( ) représentatifs du rythme cardiaque, respiratoire et/ou de l’activité électrique cérébrale de l’utilisateur ; les capteurs comprennent un dispositif de capture d’image, et la séquence temporelle de données d’entrée associée comprend des éléments ( ) représentatifs de l’expression faciale et/ou corporelle de l’utilisateur. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre d’un procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications 1 à 12, lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur selon la revendication 13. Dispositif électronique (10) comprenant un modèle d’évaluation configuré pour déterminer une séquence temporelle d’évaluations d’une situation, le modèle étant robuste en cas de données d’entrée manquantes, le dispositif comprenant : un module d’obtention d’une pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’entrée issues de capteurs équipant un environnement et/un utilisateur, chaque séquence étant associé à une modalité ( ), chaque élément ( ) d’une séquence étant représentatif d’un état, à un instant ( ), de la modalité ( ) associée à la séquence ; un encodeur multimodal "Transformer" (MMTE) configuré pour encoder des données issues d’une combinaison, à chaque instant, de données d’encodage positionnel ( ), de données d’encodage de modalité ( ) et de données temporelles déterminées à partir de la pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’entrée, de sorte à obtenir une pluralité ( ) de séquences temporelles de représentations multimodales encodées ( ) ; un décodeur multimodal "Transformer" (TDL) configuré pour générer une séquence temporelle d’évaluations intermédiaires ( ), le décodeur multimodal comprenant un sous-module d’auto-attention multi-tête (MHSA) auto-régressif ; et un sous-module d’attention croisée multi-tête (MHCA) prenant en entrée la pluralité ( ) de séquences temporelles de représentations multimodales encodées ( ) ; un module de conversion (FC) de la séquence temporelle d'évaluations intermédiaires en la séquence temporelle d’évaluations d’une situation ; et, un module de contrôle d’un déclenchement d’un service adapté à l’environnement et/ou à l’utilisateur, en fonction de la séquence temporelle d’évaluations d’une situation.