Brevet FR3145637A1 — publié le 20240809

L’invention concerne un procédé de génération de données d’enrichissement d’au moins une vue d’au moins une partie d’un environnement depuis au moins un premier point de vue, ladite vue étant destinée à être rendue au moins partiellement par au moins un dispositif de rendu, ledit procédé comprenant : - l’obtention (22) d’informations de localisation d’au moins un objet d’intérêt (OI) dans ledit environnement, - la génération (29) de données d’enrichissement (ENH) de ladite vue, au moins à partir des informations de localisation obtenues, lesdites données d’enrichissement comprenant au moins des données représentatives d’une position dudit objet d’intérêt par rapport audit premier point de vue et des données représentatives d’une partie occultée dudit objet d’intérêt. Figure 2 Procédé de génération de données d’enrichissement d’une vue d’un environnement, dispositif de rendu, équipement serveur, système et programme d’ordinateur correspondants Domaine technique de l’invention L’invention concerne le domaine de la réalité virtuelle et/ou augmentée. Elle concerne en particulier la génération de données d’enrichissement d’un rendu d’un environnement réel dans lequel se trouve au moins un utilisateur équipé d’un dispositif de rendu monté sur sa tête, de type lunettes ou casque de réalité virtuelle et/ou augmentée. Elle s’applique notamment, mais non exclusivement, à un environnement de travail d’un opérateur encombré par la présence d’objets et dans lequel la visibilité d’autres opérateurs est réduite. Art antérieur Dans un environnement encombré et/ou offrant une visibilité réduite, il est difficile pour un individu de distinguer la présence de certains objets ou d’autres individus. En milieu industriel, ce manque de visibilité sur des machines-outils potentiellement dangereuses ou encore d’autres intervenants présents dans un bâtiment, entraîne pour un opérateur un risque accru d’accident. Par exemple, lorsque deux opérateurs sont amenés à travailler à plusieurs sur la maintenance d’une même machine-outil, ils ont besoin de savoir ce que l’autre est en train de faire et où il se trouve à tout moment. On connaît aujourd’hui des solutions de communication qui permettent à des techniciens équipés de terminaux mobiles, du type téléphone cellulaire ou talkie-walkie, de se parler pour se tenir informés des agissements des uns et des autres. Un inconvénient de telles solutions est qu’elles ne sont basées que sur la voix, ce qui est tout-à-fait insuffisant. L’invention vient améliorer la situation. En particulier, l’invention répond au besoin d’améliorer la visibilité d’un environnement réel pour un utilisateur équipé d’un dispositif de rendu monté sur sa tête et au travers duquel il visualise cet environnement. A cette fin, l’invention propose un procédé de génération de données d’enrichissement d’au moins une vue d’au moins une partie d’un environnement depuis au moins un premier point de vue, ladite vue étant destinée à être rendue au moins partiellement par au moins un dispositif de rendu, ledit procédé comprenant : - l’obtention d’informations de localisation d’au moins un objet d’intérêt (dans ledit environnement, - la génération de données d’enrichissement (de ladite vue, au moins à partir des informations de localisation obtenues, lesdites données d’enrichissement comprenant au moins des données représentatives d’une position dudit objet d’intérêt par rapport audit premier point de vue et des données représentatives d’une partie occultée dudit objet d’intérêt. L’invention propose ainsi une approche tout-à-fait nouvelle et inventive permettant une visualisation enrichie d’une partie d’un environnement réel dans lequel se trouve au moins un objet d’intérêt. Cette approche enrichit la vue de la partie de l’environnement en lui ajoutant notamment des informations de position de l’objet d’intérêt et des informations sur la partie occultée de cet objet. Il s’agit par exemple d’indications visuelles, sonores ou encore haptiques qui viennent compléter le rendu de la vue quand celle-ci est affichée sur le dispositif de rendu. La vue ainsi enrichie peut par exemple aider un utilisateur du dispositif de rendu à surveiller le déplacement d’un ou plusieurs objets d’intérêt dans l’environnement et à prévenir des situations à risques en termes d’accident. De la sorte, l’invention contribue à aider un utilisateur d’un dispositif de rendu à prendre connaissance, sur la partie de l’environnement enrichie restituée par le dispositif de rendu, de la présence et de la position d‘objets d’intérêt présents dans l’environnement réel, même s’ils ne sont pas visibles, ou partiellement, en réalité depuis son propre point de vue (ils peuvent être cachés par un objet physique tel qu’une cloison, du mobilier, une machine, une palette de cartons empilés, etc). On comprend qu’on désigne ici par environnement un lieu réel, fermé ou ouvert, par exemple une usine, un entrepôt, un bâtiment d’habitation, un centre commercial etc, dans lequel peuvent se trouver tous types d’objets d’intérêts au sens large. On utilise le terme de vue de l’environnement rendu par le dispositif de rendu, pour toute représentation de cet environnement réel affichée sur l’écran du dispositif de rendu de l’utilisateur, qu’elle soit virtuelle, mixte ou augmentée. On désigne ici par objet d’intérêt tout type objet susceptible de présenter un intérêt pour un utilisateur du dispositif de rendu, c’est-à-dire aussi bien un engin de chantier, un robot, un animal qu’un individu. Dans ce contexte, un être humain ou un animal est considéré comme « objet » d’une détection ou de localisation par une technique adaptée mettant en œuvre des capteurs. Dans au moins certains modes de réalisation, l’objet d’intérêt est susceptible de bouger, par exemple de se déplacer dans l’environnement et/ou d’effectuer des mouvements, par exemple de rotation et/ou de torsion sur lui-même, c’est-à-dire sans changer nécessairement de position. Il peut être au moins partiellement visible depuis le premier point de vue, voire totalement occulté par des obstacles physiques (mobilier, machines, cloisons etc) et/ou par manque de luminosité. Dans au moins certains modes de réalisation, les informations de localisation sont obtenues plusieurs fois, par exemple périodiquement, par exemple une fois par seconde, et la partie de l’environnement rendue par le dispositif de rendu est mise à jour quand de nouvelles informations de localisation sont disponibles, de façon à présenter à un instant à un utilisateur du dispositif de rendu une vue enrichie en cohérence avec la réalité du terrain. Selon l’invention, le dispositif de rendu peut correspondre à tout type de terminal utilisateur équipé de moyens de communication et de rendu adaptés. Par exemple, dans au moins certains modes de réalisation, une vue virtuelle de l’environnement comprenant des données d’enrichissement générées par l’invention vient se superposer comme une couche supplémentaire à celle de la vue de la partie de l’environnement réel affichée par le dispositif de rendu, qui peut être elle-même réelle, virtuelle ou mixte. Selon un premier exemple, le dispositif de rendu est un terminal fixe, de type poste de travail ou de surveillance depuis lequel un utilisateur, ou superviseur, peut surveiller au moins une partie de l’environnement réel et/ou l’activité qui s’y déroule. Il peut être compris dans l’environnement ou distant. Dans ce cas, la vue de la partie de l’environnement réel rendue par le dispositif est obtenue à partir d’images capturées par une ou plusieurs caméras disposées en différentes positions de l’environnement réel. Le point de vue est par exemple celui d’une des caméras en question. Selon un aspect de l’invention, ledit dispositif de rendu est un équipement terminal mobile dudit environnement et comprend au moins une caméra configurée pour capturer des données vidéo depuis le premier point de vue, la vue rendue étant générée au moins partiellement à partir de données vidéo de ladite caméra. Selon au moins un mode de réalisation, le dispositif de rendu est un équipement mobile tel qu’un dispositif de rendu porté sur la tête ou HMD (de l’anglais, « Head Mounted Device »), de type lunettes ou casque de réalité virtuelle et/ou augmentée). Dans ce cas l’utilisateur de ce dispositif se trouve à l’intérieur de l’environnement réel et peut s’y déplacer. Par exemple, il s’agit d’un opérateur de maintenance chargé d’intervenir sur des machines-outils présentes dans l’environnement. Dans ce cas, le dispositif de rendu est présent dans l’environnement et le point de vue est celui du dispositif de rendu de l’utilisateur. Selon au moins un autre mode de réalisation, le dispositif de rendu est un équipement terminal fixe tel qu’un ordinateur, qui n’est pas nécessairement situé dans l’environnement et peut être distant. L’utilisateur est par exemple un superviseur en charge de surveiller l’activité à l’intérieur de l’environnement et notamment de s’assurer de la sécurité des individus qui s’y trouvent. Dans ce cas, le point de vue peut être le point de vue d’une caméra dont les données vidéo ont servi à produire la vue produite par le dispositif de rendu ou plus généralement l’origine d’un référentiel de l’environnement. Selon un autre aspect de l’invention, le procédé comprend : - une détection dudit au moins un objet d’intérêt au moins dans ladite vue, - une obtention d’information de description dudit au moins un objet d’intérêt détecté, et - une utilisation des informations de description pour générer au moins certaines des données d’enrichissement de la vue. Selon un exemple, l’objet d’intérêt est un objet physique au moins partiellement visible sur la vue. Il s’agit par exemple d’une pièce d’une machine-outil, dont certaines faces ne sont pas visibles parce que masquées par d’autres pièces constitutives de la machine-outil. Une fois l’objet détecté et reconnu, des informations de description, telles que des informations de forme, dimension, structure, matière etc sont par exemple obtenues et exploitées pour enrichir la vue. Les données d’enrichissement peuvent contribuer, dans au moins certains modes de réalisation, à rehausser l’objet physique dans la vue affichée à l’utilisateur. Par exemple, ses contours apparaissent en surbrillance, un bruit produit par l’objet d’intérêt est amplifié, des informations de description textuelles (nom, référence, etc) ou graphiques sont incrustées en superposition de la vue réelle, indiquant où se trouve précisément la pièce qu’il a devant lui et de quelle pièce il s’agit. Ces informations de description sont par exemple stockées dans une mémoire. Dans au moins certains modes de réalisation, des données vidéo de la partie de l’environnement capturées par des caméras de l’environnement depuis des points de vue distincts peuvent être utilisées pour détecter et reconnaître l’objet d’intérêt. Selon un autre exemple, l’objet d’intérêt est un individu présent dans l’environnement. On suppose qu’au moins une partie de son corps est détectable sur la vue ou sur d’autres séquences vidéo capturées par d’autres caméras. Lorsque cette partie de corps a été détectée et reconnue en tant que telle, des informations de description du corps humain (données d’anatomie, positions de points clés tels que genoux, chevilles, tête, mains etc) peuvent être exploitées pour enrichir la vue affichée par le dispositif de rendu au niveau de la position de l’individu. Selon encore un autre exemple, l’objet d’intérêt est une partie du corps de l’utilisateur du dispositif de rendu, par exemple ses bras. Selon encore un autre exemple, l’objet d’intérêt est un dispositif électromécanique, ou une partie de ce dispositif, par exemple un bras de manutention articulé. Selon encore un autre aspect de l’invention, le procédé comprend : une obtention d’une représentation graphique de la partie occultée de l’objet d’intérêt dans la vue de la partie de l’environnement rendue par le dispositif de rendu au moins en fonction de la position de l’objet d’intérêt par rapport au point de vue et des informations de description les données d’enrichissement de la partie occultée comprennent la représentation graphique obtenue. Par exemple, les informations de description comprennent un modèle de représentation graphique 3D manipulable de l’objet d’intérêt, qui pourra être affiché avec la vue (comme en marge de la vue). Par exemple, la représentation graphique 3D de l’objet d’intérêt a été construite au préalable et stockée en mémoire. L’utilisateur peut la visualiser sous différents angles voire obtenir des informations supplémentaires sur cet objet et par exemple visualiser des parties cachées de cette pièce. S’il s’agit d’une pièce d’une machine, il pourrait aussi accéder à des informations relatives à des interactions de cette pièce avec d’autres pièces de la machine, par exemple incluses dans un manuel de description accessible via son dispositif de rendu. Un avantage, dans au moins certains modes de réalisation, est que le rendu de cette représentation graphique peut aider à l’utilisateur du dispositif de rendu à visualiser la partie occultée de l’objet d’intérêt et donc d’avoir une perception plus complète de cet objet d’intérêt. Lorsque l’objet d’intérêt est un objet physique, l’enrichissement de la vue peut par exemple aider un opérateur de maintenance à comprendre comment une pièce est agencée avec une ou plusieurs autres pièces d’une machine-outil. Dans le cas où l’objet d’intérêt est un individu par exemple, la partir occultée déterminée comprend une partie du corps de l’individu et la représentation graphique de cette partie occultée peut comprendre, au moins dans certains modes de réalisation, un avatar de la partie du corps de cet individu. Un avantage, au moins dans certains modes de réalisation, peut-être d‘aider ’utilisateur du dispositif de rendu à se rendre compte de la posture et/ou d’un mouvement de cet individu et donc à percevoir d’éventuels risques de collision voire d’accident. Par exemple cet avatar est obtenu à partir de positions de la partie occultée et d’une technique de cinématique inverse qui définit les membres comme des solides indéformables de longueur donnée reliés entre eux par des articulations et soumis à des contraintes maximales données. Un avantage, au moins dans certains modes de réalisation, peut-être d’aider à produire un avatar relativement fidèle à la réalité au sens où le corps de l’individu adoptera des postures réalistes. Lorsque l’objet d’intérêt est une partie du corps de l’utilisateur du dispositif de rendu HMD, par exemple ses bras, la vue peut être enrichie, au moins dans certains modes de réalisation, des bras d’un avatar aux positions des bras dans la vue. De la sorte, l’utilisateur peut voir par exemple où se trouvent ses bras même s’ils sont en partie occultés par des pièces de la machine-outil qu’il est en train de réparer. Bien sûr, l’objet d’intérêt peut aussi être un robot ou un bras de manutention articulé, dont une partie est occultée. Une représentation graphique de la partie occultée de ce robot peut être de même que décrit précédemment insérée dans les données d’enrichissement générées pour augmenter la perception de la partie de l’environnement vue par l’utilisateur. Selon un autre aspect de l’invention, les informations de localisation dudit au moins un objet d’intérêt sont obtenues d'au moins un capteur de position placé à proximité et/ou sur ledit au moins un objet. Un tel mode de réalisation peut aider à localiser l’objet d’intérêt, qu’il soit visible ou non sur la vue, par exemple lorsqu’il est en dehors du champ de vision de la ou des caméras qui ont capturé les données vidéos à partir desquelles la vue a été générée. Dans au moins certains modes de réalisation, un tel capteur de position peut aussi aider à identifier l’objet d’intérêt. Par exemple, il s’agit d’un dispositif d’identification radiofréquence ou RFID (de l’anglais, « Radio-frequency Identification ») configuré pour émettre un signal radio de réponse à un signal radio reçu d’au moins un dispositif de lecture de tags placé dans l’environnement, ce dernier étant configuré pour lire au moins une information d’identification contenue dans le tag et déterminer une position relative de l’objet d’intérêt par rapport au dispositif de lecture placé dans l’environnement. Par exemple, lorsque l’objet d’intérêt est un objet physique, typiquement une pièce d’une machine-outil, un robot, un chariot, un élément de mobilier, etc, il peut généralement être équipé de moyens d’identification, notamment à des fins d’inventaire. Lorsque l’objet d’intérêt est un autre dispositif de rendu, par exemple le dispositif HMD d’un utilisateur qui se trouve dans l’environnement, il peut être lui aussi équipé d’au moins un capteur de position, ainsi que d’autres de capteurs, par exemple de caméras, d’un système inertiel etc. La localisation d’un objet d’intérêt peut aussi être obtenue par d’autres moyens (notamment dans le cas où l’objet d’intérêt n’est pas équipé d’un capteur de position), par exemple par traitement d’images à partir de séquences vidéo capturées par des caméras placées dans l’environnement et/ou portées par le dispositif de rendu. C’est le cas par exemple d’un individu qui ne porte pas de dispositif de rendu HMD ou d’objets physiques qui ne font pas partie de l’inventaire (à l’inverse de ceux listés ci-avant) mais qui pourraient constituer des obstacles dangereux. Selon encore un autre aspect de l’invention, le procédé comprend en outre : - l’obtention d’une cartographie d’au moins une partie de l’environnement, comprenant au moins des informations de localisation d’une pluralité d’objets physiques présents dans l’environnement ; et en ce que la génération des données d’enrichissement comprend au moins l’insertion de données représentatives de positions desdits objets physiques par rapport au premier point de vue. Ainsi, dans au moins certains modes de réalisation, cette cartographie de l’environnement donne à connaître les positions d’objets physiques, par exemple immobiles, présents dans l’environnement qui peuvent constituer des obstacles potentiels à la visibilité des autres utilisateurs. Ils correspondent par exemple à des cloisons, portes, mobiliers, machines, outils, cartons, chariots, et plus généralement tout type d’objet physique. Ils ne correspondent pas forcément un point d’intérêt pour un utilisateur. Dans au moins certains modes de réalisation, cette cartographie peut aussi indiquer au moins une zone de danger. En alternative, d’autres solutions de géolocalisation sont possibles pour localiser (par exemple de façon précise) les objets d’intérêts et les personnes qui peuvent être équipés de dispositifs de localisation, basés sur une solution de positionnement par satellite par exemple de type GPS (de l’anglais « Global Positioning System ») ou Glonass (de l’anglais, « Global Navigation Satellite System ») en extérieur, ou une solution de géolocalisation par une technologie radio de bande ultra large ou UWB ( de l’anglais, « Ultra Wide Band ») ou encore une technique de détection de direction comme BDF (de l’anglais, « Bluetooth Direction Finding »pour l’intérieur, ou ne pas être équipés de tels dispositifs. Dans ce cas, la géolocalisation est mise en œuvre à l’aide de capteurs présents dans l’environnement comme des caméras RGB-D par exemple, et dont la position est connue dans un référentiel de l’environnement. En ce qui concerne l’agencement de l’environnement, en termes de cloisons, portes, allées, une cartographie peut être construite à partir notamment des données vidéo 3D capturées par un ou plusieurs utilisateurs lorsqu’ils arpentent les lieux, de façon systématique et exhaustive (construction initiale) ou au gré de leurs interventions (construction au fil de l’eau). Une mise en correspondance d’images de vidéos acquises par différents utilisateurs à différents instants peut aider à détecter les zones qui se retrouvent dans les différentes images puis à les étiqueter à l’aide d’un ensemble d’étiquettes dépendant du type d’environnement considéré (par exemple l’ensemble d’étiquettes peut être adapté à un site et être différent pour un site de maintenance de machines, pour une chaîne de production, pour un entrepôt de stockage de marchandises, etc). Selon au moins un exemple, les données d’enrichissement comprennent, en plus des positions des objets physiques, des informations d’identification de ce objets physiques obtenus de la cartographie ou de la mise en correspondance d’images précédemment évoquée. La connaissance de cette cartographie peut par exemple être mise à profit pour aider à obtenir (par exemple déterminer) la partie occultée d’un objet d’intérêt dans la vue affichée par le dispositif de rendu. Selon encore un autre aspect de l’invention, la détection dudit au moins un objet d’intérêt met en œuvre un module d’intelligence artificielle configuré pour utiliser au moins un modèle préalablement appris et associant lesdites données vidéo 3D à une information de position et de classification dudit objet d’intérêt. Un avantage de recourir à un module d’intelligence artificielle peut être, au moins dans certains modes de réalisation de profiter de sa puissance de traitement et d’intégration d’une quantité de données qui peut être très importante et de sa capacité, une fois entraîné, à aider à produire des résultats fiables, précis et reproductibles. Dans certains modes de réalisation, un tel module d’intelligence artificielle peut permettre d’obtenir des informations de position d’un ou plusieurs points clés de l’objet dans la vue et au moins une classe ou type de l’objet. Ceci peut être particulièrement intéressant, au moins dans certains modes de réalisation, notamment pour des objets d’intérêt qui ne sont pas dotés de capteurs de position (comme des capteurs RFID). Par exemple, lorsque l’objet d’intérêt est un objet physique, le module d’intelligence artificielle peut produire en sortie la classe de la pièce et sa position dans l’environnement. A partir de la classe obtenue, il est possible par exemple d’aller chercher en mémoire les informations de description correspondantes. Lorsque l’objet d’intérêt est un individu, le module d’intelligence artificielle peut produire, au moins dans certains modes de réalisation, la position de points anatomiques clés et reconnaitre qu’il s’agit d’un être humain. Avantageusement, selon au moins un mode de réalisation, le procédé comprend un apprentissage (par exemple préalable) dudit modèle à partir d’une base de données d’apprentissage comprenant une pluralité de couples de données, un dit couple associant des données vidéo 3D à au moins une information de position d’un objet d’intérêt et une information de classe d’objet. Pour des objets physiques, une base d’apprentissage peut être constituée en étiquetant manuellement des séquences vidéo d’éléments d’une liste d’objets d’intérêts que l’utilisateur est susceptible de rencontrer lorsqu’il est présent dans l’environnement. Par exemple, il s’agit d’un catalogue de pièces d’une machine industrielle. Pour des êtres humains, la base d’apprentissage peut être une base de données, par exemple de données publiques, présentant des images étiquetées ou vidéo d’individus dans différentes positions. Les étiquettes indiquent par exemple les différentes parties du corps (membres, tête, tronc). Dans certains modes de réalisation, l’apprentissage est mis à jour « en continu » à l’aide des données collectées au fil de l’eau et d’évaluations des utilisateurs sur une qualité et précision des données d’enrichissement générées (et en particulier des informations de localisation et d’identification des objets/utilisateurs/individus). L’invention concerne aussi un dispositif de données d’enrichissement d’au moins une vue d’au moins une partie d’un environnement depuis au moins un premier point de vue, ladite vue étant destinée à être rendue au moins partiellement par au moins un dispositif de rendu, ledit dispositif étant configuré pour mettre en œuvre : - l’obtention d’informations de localisation d’au moins un objet d’intérêt dans ledit environnement, - la génération de données d’enrichissement de ladite vue, au moins à partir des informations de localisation obtenues, lesdites données d’enrichissement comprenant au moins des données représentatives d’une position dudit objet d’intérêt par rapport audit premier point de vue et des données représentatives d’une partie occultée dudit objet d’intérêt. Dans certains modes de réalisation, le dispositif selon l’invention peut générer des données d’enrichissement pour plusieurs dispositifs de rendus, comprenant les dispositifs de rendu (par exemple de type HMD) de plusieurs utilisateurs présents dans l’environnement et/ou pour un dispositif de rendu d’un utilisateur superviseur qui n’est pas nécessairement présent dans l’environnement. Ainsi, un superviseur peut par exemple visualiser une vue globale enrichie de l’environnement sur laquelle les positions des utilisateurs présents sont indiquées. De la sorte, le superviseur peut par exemple les repérer facilement (par exemple les repérer tous en un coup d’œil). En cas d’accident, de tels modes de réalisation peuvent aider le superviseur à appréhender plus rapidement la situation et donc à gérer l’urgence. La position d’un utilisateur accidenté peut par exemple être signalée très rapidement (voire même immédiatement) à d’autres utilisateurs situés à proximité. Connaissant et visualisant sa position, ils peuvent par exemple intervenir sans délai. Les dispositifs de rendu peuvent dans certains modes de réalisation être équipés d’au moins un capteur de signes vitaux (cardiaque, chute, etc.) pour automatiser la détection d’accidents. Selon au moins un mode de réalisation de l’invention, ledit dispositif est configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé de génération de données d’enrichissement d’au moins une vue d’au moins une partie d’un environnement tel que décrit précédemment. Selon au moins un mode de réalisation de l’invention, ledit dispositif est intégré dans un équipement serveur connecté par l’intermédiaire d’un réseau de communication à au moins un dispositif de rendu adapté à produire un rendu au moins partiel d’une vue d’au moins un environnement depuis au moins un premier point de vue. L’équipement serveur et le dispositif présentent au moins les mêmes avantages que ceux conférés par le procédé de génération précité. Il peut être placé dans l’environnement ou à l’extérieur de cet environnement, par exemple dans un réseau de communication distant par exemple organisé selon une architecture en nuage (de l’anglais, « Cloud Computing »). En particulier, le réseau de communication peut être adapté à permettre des communications entre l’équipement serveur et le ou les dispositifs de rendu ayant une latence raisonnable (par exemple sans latence), c’est-à-dire en quasi temps réel. Dans certains modes de réalisation, l’invention permet de générer des données d’enrichissement de plusieurs rendus de l’environnement réel, par exemple ceux des utilisateurs de dispositifs HMD qui évoluent (se déplacent, travaillent, etc) dans l’environnement réel et celui du superviseur. Selon au moins un mode de réalisation de l’invention, l’équipement serveur précité peut lui-même être intégré dans un système de supervision d’un environnement comprenant au moins un dispositif de rendu adapté à produire un rendu au moins partiel d’une vue de l’environnement depuis au moins un premier point de vue et au moins un capteur configuré pour collecter au moins une information de localisation d’au moins un objet d’intérêt présent dans l’environnement. Dans certains modes de réalisation, ledit système peut comprendre plusieurs dispositifs de rendu : - un dispositif de rendu fixe destiné à être utilisé par un superviseur en charge de l’activité et de la sécurité de l’environnement, pour visualiser une ou plusieurs vues de parties de l’environnement selon un ou plusieurs points de vue correspondant à des caméras vidéo placées dans l’environnement; - un ou plusieurs dispositifs de rendu mobiles d’utilisateur(s) présent()s dans l’environnement par l’intermédiaire desquels chacun peut par exemple visualiser la partie de l’environnement visible depuis son propre point de vue. L’invention concerne également un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre du procédé de génération de données d’enrichissement tel que décrit précédemment, lorsqu’il est exécuté par un processeur. Un programme peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. L’invention vise enfin un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé selon l’invention tel que décrit ci-dessus. Un tel support 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 un support mobile (carte mémoire) ou un disque dur ou un SSD. D'autre part, un tel support 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, de sorte que le programme d’ordinateur qu’il contient est exécutable à distance. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau par exemple le réseau Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé précité. Selon un exemple de réalisation, la présente technique est mise en œuvre au moyen de composants logiciels et/ou matériels. Dans cette optique, le terme "module" peut correspondre dans ce document aussi bien à un composant logiciel, qu'à un composant matériel ou à un ensemble de composants matériels et logiciels. Un composant logiciel correspond à un ou plusieurs programmes d'ordinateur, un ou plusieurs sous-programmes d'un programme, ou de manière plus générale à tout élément d'un programme ou d'un logiciel apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions, selon ce qui est décrit ci-dessous pour le module concerné. Un tel composant logiciel est exécuté par un processeur de données d'une entité physique (terminal, serveur, passerelle, set-top-box, routeur, etc.) et est susceptible d'accéder aux ressources matérielles de cette entité physique (mémoires, supports d'enregistrement, bus de communication, cartes électroniques d'entrées/sorties, interfaces utilisateur, etc.). Par la suite, on entend par ressources tous ensembles d’éléments matériels et/ou logiciels support d’une fonction ou d’un service, qu’ils soient unitaires ou combinés. De la même manière, un composant matériel correspond à tout élément d'un ensemble matériel (ou hardware) apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions, selon ce qui est décrit ci-dessous pour le module concerné. Il peut s'agir d'un composant matériel programmable ou avec processeur intégré pour l'exécution de logiciel, par exemple un circuit intégré, une carte à puce, une carte à mémoire, une carte électronique pour l'exécution d'un micrologiciel (« firmware » en anglais), etc. Chaque composante du système précédemment décrit met bien entendu en œuvre ses propres modules logiciels. Les différents modes de réalisation mentionnés ci-dessus sont combinables entre eux pour la mise en œuvre de la présente technique. 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 : illustre de façon schématique un exemple d’architecture d’un système de supervision d’un environnement, comprenant au moins un dispositif de génération de données d’enrichissement d’au moins une vue de l’environnement, selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; décrit sous forme de logigramme les étapes d’un procédé de génération de données d’enrichissement d’une vue d’un environnement mis en œuvre par le dispositif selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; illustre de façon schématique une représentation graphique d’un corps d’un individu dont au moins une partie a été détectée sur la vue, selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; et illustrent de façon schématique des modules d’intelligence artificielle mettant chacun en œuvre un modèle préalablement appris pour détecter des objets d’intérêt, selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; illustre de façon schématique une vue enrichie d’images d’une scène dans laquelle les parties du corps d’un individu, occultées par un mur, sont représentées par les parties correspondantes d’un avatar de cet individu, selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; illustre de façon schématique les flux de données entre les équipements et dispositifs du système selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; illustre un exemple de structure matérielle d’un dispositif de génération de données d’enrichissement d’une vue d’un environnement selon au moins un mode de réalisation de l’invention. Description de l’invention L’invention concerne un dispositif de génération de données d’enrichissement d’une partie d’un environnement réel rendue par un dispositif de rendu de réalité augmentée AR (de l’anglais, « Augmented Reality ») et/ou virtuelle VR (de l’anglais, « Virtual Reality ») et/ou mixte MR (de l’anglais, « Mixte Reality »). Il s’agit par exemple d’un dispositif de rendu de type HMD (de l’anglais, « Head Mounted Display ») destiné à être monté sur la tête d’un utilisateur, et à travers lequel l’utilisateur peut visualiser un environnement réel, augmenté. Il peut s’agir par exemple de lunettes de réalité augmentée ou d’un casque de réalité virtuelle. Des effets haptiques (par exemple des vibrations) et/ou audio peuvent également être rendus Bien sûr l’invention ne se limite pas aux dispositifs HMD, mais s’applique à tout équipement terminal, par exemple un téléphone intelligent (de l’anglais, « smartphone »), un ordinateur, une tablette etc, pourvu qu’il soit adapté à produire un rendu de réalité virtuelle, augmentée ou mixte. Pour rappel, la réalité augmentée AR est une technologie qui permet d’intégrer des éléments virtuels (par exemple en 3D et/ou en temps réel) au sein d’un environnement réel. Le principe est de combiner le virtuel et le réel et donner l’illusion d’une intégration parfaite à l’utilisateur. Selon ce principe, des lunettes de réalité augmentée sont équipées de verres transparents qui permettent à l’utilisateur de voir de ses propres yeux une vue de la partie de l’environnement située dans son champ de vision (vue réelle). Des éléments virtuels sont superposés à cette vue réelle et viennent enrichir l’expérience de l’utilisateur. La réalité virtuelle VR est une technologie permettant de simuler numériquement une scène virtuelle par ordinateur, par exemple au moins par la vue. Elle permet par exemple à l’utilisateur d’un casque de réalité virtuelle de vivre une expérience d’immersion dans un monde artificiel. Une vidéo 3D de la partie de l’environnement réel située dans le champ de vision de l’utilisateur est capturée en temps réel par au moins une caméra placée sur le casque et affichée sur l’écran du casque en lieu et place de ce que l’utilisateur verrait de ses propres yeux. La réalité mixte MR est une technologie qui capture l'environnement autour d’un utilisateur, le retranscrit en 3D et permet d'y insérer et de manipuler des objets 3D comme dans le cas de la VR. Selon ces principes, des éléments virtuels supplémentaires sont intégrés dans la vidéo 3D pour enrichir la vue de l’environnement. Le principe de l’invention consiste notamment à obtenir des informations de localisation d’au moins un objet d’intérêt susceptible de se déplacer dans l’environnement réel et à les exploiter pour générer des données d’enrichissement, par exemple audio, haptique et/ou visuelles, d’une portion de l’environnement rendue par le dispositif de rendu. De telles données d’enrichissement peuvent notamment comprendre, dans le cas d’un dispositif de rendu de type HMD, des indicateurs visuels de positions relatives du ou des objets d’intérêts par rapport au dispositif de rendu (ou à son utilisateur) dans l’environnement réel, qu’ils soient visibles depuis le point de vue de cet utilisateur ou masqués (ie occultés) par la présence d’objets. On désigne ici par objet d’intérêt un objet susceptible de se déplacer dans l’environnement réel du dispositif de rendu, ou de son utilisateur, tel qu’un autre dispositif électronique ou mécanique (un robot ou un engin de chantier par exemple) ou qu’un être vivant (un animal ou un individu). Dans le dernier cas, cet individu peut être ou non équipé d’un dispositif de rendu, différent ou analogue au dispositif de rendu de la présente demande. Cet autre dispositif de rendu peut par exemple être un dispositif de rendu de type HMD porté par cet individu. Dans l’affirmative, ce deuxième dispositif de rendu permet d’afficher une vue d’une partie de l’environnement depuis son propre point de vue sur un écran de son dispositif HMD placé devant ses yeux. L’invention s’applique aussi bien à un environnement intérieur qu’extérieur. Elle peut être particulièrement intéressante pour un environnement de travail, dans lequel interviennent plusieurs opérateurs sur des objets physiques, par exemple des machines-outils, potentiellement dangereux. Elle peut aider en effet, au moins dans certains modes de réalisation, à signaler à tout moment à l’utilisateur du dispositif de rendu, la position d’objets d’intérêts situés à proximité de lui, tels que des individus, utilisateurs ou non de dispositifs de rendu ou de robots et peut ainsi aider à prévenir (ou limiter) la survenue d’accidents de travail. En relation avec la , on présente à titre illustratif un exemple simplifié d’architecture d’un système de supervision S d’un environnement ENV selon un mode de réalisation de l’invention. On suppose ici qu’il s’agit d’un environnement intérieur, par exemple un bâtiment d’usine ou un entrepôt ou n’importe quel type de local. A l’intérieur de cet environnement ENV, on considère un premier utilisateur OP1 équipé d’un dispositif de rendu HMD1. Ce dispositif de rendu est un dispositif de rendu HMD1 de type HMD monté sur sa tête dans l’exemple illustré. L’utilisateur est en train de visualiser une vue de l’environnement ENV sur l’écran du dispositif de rendu HMD1 placé devant ses yeux. Par exemple, elle a été obtenue à partir d’une ou plusieurs caméras vidéo fixées sur le dispositif HMD et correspond à son champ de vision. Au moins un objet d’intérêt est susceptible d’être présent et mobile dans l’environnement ENV. Dans l’exemple illustré, il s’agit d’une pluralité d’individus OP2 à OP4. Optionnellement, au moins un de ces individus peut être équipé lui aussi d’un dispositif de rendu identique au ou différent du dispositif de rendu de l’utilisateur OP1. On suppose dans ce qui suit que les individus sont équipés eux aussi de dispositifs de rendu HMD2 à HMD4, par exemple des dispositifs de type HMD montés sur leur tête. On suppose que l’environnement ENV comprend aussi une pluralité d’objets physiques, disposés en différents endroits, qui peuvent réduire la visibilité de l’utilisateur OP1 selon sa position, sa taille et/ou son orientation notamment. Il s’agit par exemple d’objets physiques généralement immobiles, participant à un agencement de l’environnement, par exemple une cloison OBJ1, une porte, un gros mobilier tel que la machine-outil OBJ2, une armoire, une chaîne de production (non représentées), généralement fixes. Il peut s’agir aussi d’objets physiques, par exemple de plus petites tailles, susceptibles d’être déplacés, comme par exemple un chariot OBJ3, un carton OBJ4, une chaise ou une table (non représentées), etc. Il peut s’agir encore d’objets d’intérêt (non représentés) que l’utilisateur a en ligne de mire sur son écran et qu’il souhaite manipuler, par exemple pour procéder à une opération de maintenance. Selon le mode de réalisation détaillé en relation avec la , le système S comprend le dispositif de rendu HMD1 à HMD4 de l’utilisateur OP1 et des individus OP2 à OP4. Le système S peut comprendre aussi au moins un capteur, par exemple une pluralité de capteurs, SNS_ENV1 à SNS_ENV4, placé(s) dans l’environnement ENV et configuré(s) pour collecter des données de mesure comprenant au moins des informations de localisation du dispositif HDM 1 (et/ou de son utilisateur OP1), des dispositifs HDM 2 à HDM4 (et/ou des individus OP2, OP3, OP4 utilisant ces dispositifs) et plus généralement d’objets d’intérêt présent dans l’environnement. Pour ce faire, l’au moins un capteur comprend par exemple au moins un dispositif de localisation et d’identification RFID (de l’anglais, « Radio Frequency Identification ») configuré pour communiquer par une liaison radio avec au moins une étiquette électronique TAG placée sur au moins un objet d’intérêt, lorsqu’il est dans son champ d’action (par exemple environ de 1cm à 50 m), récupérer les informations d’identification que renferme cette étiquettes et les localiser précisément par triangulation. Par exemple, la technologie de communication sans fil utilisée appartient à un groupe comprenant des technologies radio de type UWB, BLE (de l’anglais, « Bluetooth Low Energy, Wi-Fi, 5G etc. Bien entendu, selon les modes de réalisation, d’autres types de capteurs adaptés à fournir des informations de localisation peuvent être utilisés. Ainsi, le système peut comprendre au moins une caméra, ici une pluralité de caméras vidéo placées selon différents points de vue et configurées pour capturer des séquences vidéo 3D de l’environnement ENV. A cet égard, les séquences vidéo 3D fournies par ces caméras peuvent être utilisées pour détecter et localiser des objets d’intérêts (objets physiques ou êtres vivants) présents dans l’environnement ENV mais non équipés d’étiquettes électroniques TAG. Le système S peut comprendre aussi des capteurs de température, des détecteurs de fumée, ou plus généralement tout autre type de capteur susceptible de collecter des données de mesure relatives à un état de l’environnement ou des éléments qui le constituent à un instant donné. Selon l’exemple illustré, le système S comprend un dispositif 100 de génération de données d’enrichissement d’une vue d’une partie de l’environnement ENV, par exemple affichée sur un écran du dispositif de rendu (par exemple HMD1) d’au moins un utilisateur (par exemple OP1). Un tel dispositif est configuré pour obtenir des informations relatives à sa propre localisation (ou à celle de son utilisateur), à partir de données collectées par des capteurs couplés au dispositif HMD1 de rendu porté par l’utilisateur et des informations de localisation d’au moins un objet d’intérêt susceptible de se déplacer dans ledit environnement. Ces informations de localisation peuvent être collectées par des capteurs placés dans l’environnement ou sur et/ou dans le dispositif de rendu de l’utilisateur et/ou sur et/ou dans les objets d’intérêt. Le dispositif 100 de génération de données d’enrichissement est configuré, au moins à partir des informations de localisation obtenues, pour déterminer une position relative de l’objet d’intérêt depuis le point de vue du dispositif 100(ou autrement dit son référentiel) puis générer des données d’enrichissement de ladite vue, au moins à partir de la position relative déterminée. Lesdites données d’enrichissement comprennent au moins des indications visuelles, audio, haptiques, etc de la position dudit au moins un objet d’intérêt par rapport à l’utilisateur OP1 et/ou à son dispositif de rendu. Par exemple, le dispositif 100 est configuré pour transmettre lesdites données d’enrichissement au dispositif de rendu de la vue concernée, par exemple au dispositif HMD1 de rendu de l’utilisateur OP1 en vue de leur affichage. Le dispositif 100 met ainsi en œuvre le procédé de génération de données d’enrichissement d’au moins une vue d’une partie de l’environnement rendu par un dispositif de rendu selon l’invention qui sera détaillé ci-après en relation avec la . Selon l’exemple de la , chacun des opérateurs OP1 à OP4 est utilisateur d’un dispositif de rendu HM1 à HMD4 et le dispositif 100 est configuré pour générer des données d’enrichissement des vues visualisées par chacun d’eux. Bien évidemment, il peut dans d’autres mises en œuvre générer des données d’enrichissement rendues sur un seul dispositif de rendu du système S. Dans certaines modes de réalisation, le dispositif 100 peut aussi générer des données d’enrichissement d’un rendu global de l’environnement ENV pour un utilisateur superviseur SV en charge de la sécurité de l’environnement ENV et équipé d’un dispositif de rendu, par exemple l’équipement terminal ET. Ce superviseur SV et son équipement terminal ET peuvent être présents dans l’environnement ENV ou distants et connectés aux autres éléments du système de supervision S par un réseau de communication (non représenté). Dans l’exemple de la , le système S comprend un équipement serveur S qui intègre le dispositif 100. Alternativement, le dispositif 100 peut être indépendant de l’équipement serveur S, mais connecté à lui par une liaison filaire ou sans fil. En variante, l’équipement serveur ES peut être placé à l’extérieur de l’environnement ENV, dans un réseau de communication distant, par exemple organisé selon une architecture en nuage, pourvu que les communications entre l’équipement serveur et les dispositifs de rendu puissent se faire avec une latence limitée (par exemple sans latence), c’est-à-dire en quasi temps réel. Selon encore une autre option, le dispositif 100 est intégré dans un dispositif de rendu, par exemple le dispositif de rendu HMD1 de l’utilisateur OP1 ou le dispositif de rendu ET du superviseur SV. Selon au moins un exemple de réalisation de la , l’équipement serveur ES comprend un module E/R d’émission réception configuré par exemple pour recevoir les données de mesure collectées par au moins un capteur (par exemple la pluralité de capteurs SNS_ENV1 à SNS_ENV4) placé dans l’environnement ENV et/ou au moins un capteur d’au moins un dispositif de rendu (par exemple des capteurs des dispositifs de rendu des utilisateurs SNS_OP1 à SNS_OP4). L’équipement serveur ES comprend également un module d’émission/réception (confondu avec ou distinct du module ci-dessous) configuré pour émettre et recevoir des données à destination ou en provenance d’autres éléments du système S, par exemple recevoir les données de mesure des capteurs et/ou transmettre les données d’enrichissement fournies par le dispositif 100 au dispositif de rendu HMD1, comprenant au moins une indication de rendu d’au moins une position relative (par rapport à OP1) d’au moins un objet d’intérêt présent dans l’environnement, tel que par exemple au moins un des autres utilisateurs OP2-OP4. L’équipement serveur ES comprend aussi une mémoire M configurée pour stocker au moins les données de mesure reçues des capteurs et les données d’enrichissement de rendu. Dans certains modes de réalisation, l’équipement serveur ES peut comprendre en outre un module d’intelligence artificielle MIA1 configuré pour détecter et/ou reconnaitre des objets d’intérêt présents dans l’environnement et visibles au moins partiellement dans des séquences vidéo 3D acquises par des caméras placées dans l’environnement et/ou sur et/ou dans les dispositifs de rendu HMD1 à HMD4 des utilisateur OP1 à OP4. On note que le module MIA1 peut aussi être configuré pour détecter et/ou reconnaître des obstacles présents sur le parcours d’un de ces utilisateurs (caisse, chariot élévateur, etc). Selon au moins un mode de réalisation, le module MIA1 est configuré pour analyser les images des séquences vidéo pour déterminer dans quel cadre le ou les objets d’intérêt qu’il a détectés sont utilisés. Par exemple, si le module MIA1 détecte que l’utilisateur a un objet d’intérêt identifiable en face de lui et que ses mains en sont proches, il pourra décider que l’utilisateur souhaite intervenir ou est en train d’intervenir sur cetobjet et produire cette information en sortie de sorte que des données d’enrichissement soient générées pour augmenter la vue de cet objet d’intérêt pour l’utilisateur. Selon une variante, il peut aussi être configuré pour produire en sortie une information selon laquelle un autre utilisateur est déjà en train d’intervenir sur cet objet d’intérêt, de sorte que des données d’enrichissement spécifiques soient générées pour le signaler à l’utilisateur. L’équipement serveur ES peut comprendre aussi un module d’intelligence artificielle MIA2, éventuellement distinct du module précédent MIA1, configuré pour détecter et/ou reconnaître des parties (par exemple des membres) du corps d’individus au moins partiellement visibles dans les séquences vidéo (ou encore d’autres parties d’objets d’intérêt non humains dans certains modes des réalisation). En variante, le module d’émission/réception, la mémoire, le ou les modules d’intelligence artificielles peuvent être intégrés dans le dispositif 100 lui- même. Selon l’exemple de réalisation de la , l’équipement serveur ES comprend un module JUM configuré pour générer une représentation graphique virtuelle de l’environnement ENV, dit jumeau numérique, qu’un utilisateur, par exemple le superviseur SV peut visualiser sur un dispositif d’affichage DISP de son équipement terminal ET et dans laquelle il peut naviguer à sa guise pour réaliser une surveillance. Comme précédemment évoqué, le dispositif 100 peut, dans certains modes de réalisation, être configuré pour générer des données d’enrichissement d’une ou plusieurs vues de ce jumeau numérique et les transmettre au dispositif de rendu ET. En relation avec la , on décrit maintenant un procédé de génération de données d’enrichissement du rendu d’au moins un dispositif de rendu selon au moins un mode de réalisation de l’invention. Dans l’exemple détaillé, il s’agit de l’enrichissement d’une vue d’au moins une partie de l’environnement ENV affichée sur un écran d’un dispositif de rendu HMD1 d’au moins un utilisateur OP1. Un tel procédé est par exemple mis en œuvre par le dispositif 100, intégré par exemple dans l’équipement serveur ES de la . Dans l’exemple illustré, le procédé peut comprendre l’obtention 21 d’informations de localisation LOC du dispositif de rendu HMD1 et/ou de l’utilisateur OP1, l’obtention 22 d’informations de localisation LOC_OI d’au moins un objet d’intérêt présent dans l’environnement ENV et susceptible de s’y déplacer, tel que au moins un des autres utilisateurs OP2 à OP4 ou un robot. Ces informations de localisation peuvent être obtenues, par exemple à partir de données reçues des capteurs SNS_HMD1 des dispositifs de rendu HMD1 à HMD4 portés par l’utilisateur OP1 et les autres utilisateurs OP2 à OP4 et/ou par d’autres capteurs SNS_ENV1 à SNS_ENV4 placés dans l’environnement. Par exemple, ces informations de localisation peuvent être obtenues de dispositifs de localisation et d’identification RFID placés dans l’environnement, comme précédemment décrit en relation avec la . Elles peuvent dans certains modes de réalisation être obtenues à multiples reprises, par exemple périodiquement, par exemple une fois par seconde. Elles peuvent être associées à une information temporelle représentative de l’instant temporel courant de la mesure. Elles peuvent également être obtenues de façon non périodique, par exemple en fonction des déplacements de l’utilisateur et/ou des objets d’intérêts (lors du passage à proximité d’un capteur tel qu’un lecteur RFID par exemple). Dans l’exemple illustré, le procédé peut comprendre ensuite une détermination 23 des positions de l’utilisateur OP1 (et/ou de son dispositif de rendu) et des objets d’intérêts OI tels que les autres utilisateurs OP2 à OP4 dans le référentiel Ref de l’environnement ENV, à partir des informations de localisation obtenues. Elles sont par exemple stockées en mémoire, par exemple en mémoire M de l’équipement serveur ES. Cette détermination 23 peut par exemple être déclenchée par l’obtention de nouvelles informations de localisation en 21 et 22. Des positions relatives des objets d’intérêts, par rapport à l’utilisateur OP1 (dans un référentiel de l’utilisateur centré sur son dispositif de rendu HMD1) peuvent aussi être déterminées dans au moins certains modes de réalisation. En 29, des données d’enrichissement peuvent être générées au moins à partir de ces positions relatives. Elles comprennent par exemple des coordonnées et des informations de description d’un indicateur de rendu, comme un indicateur visuel à insérer dans la vue affichée sur l’écran du dispositif de rendu HMD1. Il s’agit par exemple, dans le cas d’un indicateur visuel, d’informations de description (couleur, taille , position, orientation etc..) d’une flèche pointant sur la position d’un objet d’intérêt OI, tel qu’un autre utilisateur présent dans le champ de vision de l’utilisateur OP1. Il peut s’agir aussi d’indicateurs visuels représentatifs de zones de danger, d’une présence de collègues, informations critiques (panne, péril, etc.). En variante, on peut aussi introduire des vibrations latérales pour indiquer l’utilisateur dans quelle direction se situe la zone de danger, le collègue, etc, des signaux sonores caractéristiques ou simplement un message vocal d’un superviseur. Le champ de vision FOV de l’utilisateur peut par exemple être déterminé à partir de l’orientation de sa tête et de connaissances générales sur le système visuel humain. L’orientation de la tête peut quant à elle être obtenue par exemple à partir de données inertielles collectées par au moins un capteur de type module de mesure inertielle IMU (de l’anglais, « Inertial Measurement Unit ») placé sur le dispositif de rendu HMD1 et configuré pour mesurer une accélération, une vitesse angulaire et/ou une orientation à l’aide d’accéléromètres, de gyroscopes et/ou de magnétomètres. Dans certains modes de réalisation, la présence d’un autre utilisateur ou d’un objet d’intérêt qui se déplace dans l’environnement ENV peut être signalée même s’il se trouve hors du champ de vision FOV de l’utilisateur OP1, par exemple dans son dos. Le procédé peut comprendre enfin la transmission 30 des données d’enrichissement générées au moins au dispositif renduHMD1 de l’utilisateur OP1 en vue de leur rendu. Par exemple, si le dispositif HMD1 est de type lunette de réalité augmentée, les données d’enrichissement générées (ou plus exactement les éléments qu’elles décrivent) seront superposées à la vue réelle de l’environnement que l’utilisateur OP1 perçoit à travers les verres de lunettes. Selon un autre exemple, si le dispositif HMD1 est de type casque de réalité virtuelle, elles seront intégrées par/lors de la mise à jour de la vue virtuelle générée par le casque. Selon l’exemple de réalisation de la , le procédé comprend l’obtention 20 d’une cartographie 3D MAP de l’environnement ENV. Il s’agit par exemple d’une carte qui localise et identifie des objets physiques présents dans l’environnement ENV, tels que les cloisons, les portes, les fenêtres, les pièces, allées, meubles etc. Ces objets physiques sont généralement fixes et participent à l’agencement des lieux. Ils sont susceptibles de constituer des obstacles à la visibilité des autres utilisateurs OP2 à OP4. Cette cartographie MAP peut prendre en compte des données issues d’un plan du bâtiment, le cas échéant. Optionnellement, cette cartographie MAP peut être obtenue à l’aide d’une technique de localisation et de mise en correspondance, par exemple de type SLAM (de l’anglais, « Simultaneous Location and Mapping ») par exemple une technique décrite dans l’article de Ruan et al., intitulé « GP-SLAM+: real-time 3D lidar SLAM based on improved regionalized Gaussian process map reconstruction « , publié en Août 2020 par arXiv, selon laquelle un ou plusieurs opérateurs, par exemple les utilisateurs OP1 à OP4, arpentent l’environnement ENV et capturent des séquences vidéo 3D de cet environnement. Les séquences vidéo obtenues sont exploitées pour reconstruire une vue ou cartographie 3D du bâtiment notamment en détectant les régions communes entre les différentes séquences. Cette opération peut être menée, dans une phase d’initialisation, préalable à la mise en œuvre du procédé selon l’invention, sur la base d’un arpentage systématique et exhaustif des opérateurs, de sorte à obtenir une version initiale de la cartographie MAP de l’environnement. Elle peut dans certains modes de réalisation être complétée au fil de l’eau par la prise en compte des séquences vidéo 3D acquises par les utilisateurs OP1 à OP4 lors de leurs interventions dans l’environnement ENV. On comprend ainsi qu’une telle cartographie 3D MAP comprend des informations de localisation et d’identification d’objets physiques OP que comprend l’environnement ENV (par exemple les objets physiques qui le constituent). Dans certains modes de réalisation, ces informations de localisation et d’identification sont prises en compte lors de la génération des données d’enrichissement ENH (en 29). Plus précisément, les indications visuelles des autres utilisateurs OP2 à OP4 peuvent préciser si, depuis le point de vue de l’utilisateur OP1, ils sont placés devant ou derrière un ou plusieurs des objets physiques OP localisés et identifiés par la cartographie, donc s’ils sont visibles ou au moins partiellement masqués. Selon l’exemple de réalisation de la , le procédé comprend aussi l’obtention 24, en provenance d’au moins une caméra CAM dudit dispositif de rendu HMD1 de l’opérateur OP1, de données vidéo 3D 3DV représentatives de la partie de l’environnement perçue par l’utilisateur OP1 depuis sa position et selon son point de vue. On considère ici en particulier les séquences vidéo acquises sur une période temporelle comprise entre un instant temporel précédent et l’instant temporel courant. A partir des données vidéo 3DV obtenues, le procédé met en œuvre la détection 26 d’au moins un objet d’intérêt présent dans la vue, au moins à l’aide des données vidéo 3D obtenues. Il s’agit par exemple d’objet physique, comme une pièce particulière d’une machine-outil dont l’utilisateur OP1 s’est approché et vers laquelle il porte au moins son regard, voire ses mains et sur laquelle il doit intervenir. Il peut s’agir aussi d’un objet physique fixe, qui n’a par exemple pas été cartographié, ou encore d’un être vivant comme un individu qui n’est pas équipé d’un dispositif de rendu HMD (et donc d’une étiquette TAG) ou d’un animal. Selon un autre exemple, l’utilisateur pourrait cligner des yeux pour désigner un objet d’intérêt placé devant lui pour lequel il souhaite un enrichissement de la vue en cours de visualisation. Dans certains modes de réalisation, une position relative dudit au moins un objet d’intérêt par rapport à l’utilisateur OP1 est déterminée, à partir des données vidéo 3D obtenues. A cet égard, selon au moins un mode de réalisation, on peut paramétrer la détection de sorte à caractériser les objets d’intérêt recherchés. Par exemple, on peut définir à l’aide d’un rayon centré sur le dispositif de rendu, une zone dans laquelle les objets d’intérêt détectés sont pris en considération et présentés à l'utilisateur du dispositif de rendu. Trop proche, il manquerait une partie des infos, trop loin, il serait surchargé. Dans certains modes de réalisation, l’étape de détection d’au moins un objet d’intérêt peut être réalisée par un module d’intelligence artificielle MIA1 mettant en œuvre un modèle préalablement appris. Un tel module est entrainé pour produire des informations de position et de classification, voire d’identification de l’objet d’intérêt. Elle sera détaillée plus avant en relation avec la . Selon l’exemple de réalisation de la , le procédé comprend en 28 l’obtention d’informations de description DESC de l’objet d’intérêt OI détecté. Il s’agit par exemple d’une fiche technique ou encore d’une représentation virtuelle 3D manipulable de l’objet d’intérêt. Par exemple ces informations de description DESC sont stockées dans la mémoire M de l’équipement serveur ES, par exemple au sein d’un catalogue virtuel d’objets d’intérêt présents dans l’environnement ENV. Ces informations de description DESC sont prises en compte en 29 pour générer des données d’enrichissement supplémentaires relatives à l’objet d’intérêt détecté. Par exemple, ces données d’enrichissement supplémentaires peuvent définir un indicateur de contour visuel de l’objet d’intérêt à superposer à la vue affichée et/ou une commande d’insertion de la représentation graphique virtuelle 3D de cet objet d’intérêt manipulable dans un coin de l’écran du dispositif de rendu HMD1. Ces données d’enrichissement supplémentaires sont agrégées en 29 aux autres données d’enrichissement (comprenant la position relative d’au moins un objet(s) d’intérêt (par exemple au moins un des autres utilisateurs) par rapport à l’utilisateur), avant leur transmission en 30 au dispositif de rendu HMD1 de cet utilisateur pour affichage. Dans certains modes de réalisation, les informations de détection des objets d’intérêt sont aussi stockées en mémoire. Elles pourront ainsi être utilisées pour enrichir les vues de l’environnement d’autres utilisateurs et/ou celle du jumeau numérique, et/ou dans un but de constitution d’un historique. Selon l’exemple de réalisation de la , les données vidéo 3DV capturées en 24 sont en outre exploitées pour détecter et/ou reconnaitre en 25 une ou plusieurs parties du corps de l’utilisateur OP1et/ ou une ou plusieurs parties d’un individu qui n’est pas équipé d’un dispositif de rendu HMD ou même d’un autre utilisateur OP2-OP4 d’un dispositif de rendu HMD. Elles peuvent également dans certains modes de réalisation être exploitées pour détecter et/ou reconnaitre en 25 une ou plusieurs parties d’un objet d’intérêt, tel qu’un dispositif ayant un corps et/ou des portions rigides, éventuellement articulées et/ou interconnectées, de forme et/ou de mouvements possibles connus par exemple, comme un dispositif électromécanique (tel qu’un robot) référencé dans une base de connaissances ). En ce qui concerne l’utilisateur OP1, il s’agit par exemple de ses mains, bras, pieds et jambes. En effet, lorsque l’utilisateur OP1 s’approche d’une machine-outil pour manipuler une pièce particulière de cette machine, ses mains peuvent être partiellement visibles sur les données vidéo acquises par la caméra placée sur son dispositif de rendu HMD1. S’il penche la tête, ses pieds ou ses jambes peuvent au moins en partie apparaître sur la séquence vidéo. On note que cette étape peut dans certains modes de réalisation prendre en compte des données vidéo issues d’autres caméras, par exemple fixes de l’environnement ENV et orientées de sorte que l’utilisateur soit dans leur champ de vision et que des parties de son corps non présentes sur les données vidéo capturées par son dispositif de rendu HMD1 soient visibles. En ce qui concerne les individus (comme les autres utilisateurs OP2 à OP4) , il s’agit par exemple de ceux qui sont au moins partiellement visibles sur les données vidéo capturées par la caméra du dispositif de rendu HMD1 et éventuellement d’autres caméras placées dans l’environnement ENV sur la période temporelle considérée. Bien sûr, la détection d’objets d’intérêt dans l’environnement et à proximité du dispositif de rendu, peut être réalisée à partir d’autres données d’entrées qu’une ou plusieurs séquences vidéo. Par exemple, des données acquises par d’autres types de capteurs qu’une caméra vidéo, tels qu’un laser (LIDAR), un sonar, un microphone, un capteur de pression, un détecteur de mouvement, peuvent être exploitées à la place ou en complément de la ou des séquences vidéo. Dans certains modes de réalisation, cette étape de détection peut être réalisée par un module d’intelligence artificielle MIA2 mettant en œuvre un modèle MOD2 préalablement appris. Elle sera détaillée plus avant en relation avec la . Une fois détectée et identifiée, la partie d’un objet d’intérêt (par exemple la partie du corps de l’utilisateur OP1 et/ou d’au moins un autre individu, par exemple des autres utilisateur OP2-OP4 , ou la partie d’un objet d’intérêt autre qu’humain), est positionnée dans un référentiel de l’utilisateur OP1 et, dans certains modes de réalisation dans un référentiel de l’environnement ENV. Les informations de localisation et éventuellement d’identification obtenues peuvent être stockées en mémoire en association avec l’instant temporel courant (associé à la séquence vidéo capturée) et l’identification de l’utilisateur concerné. Selon l’exemple de réalisation de la , le procédé comprend en 27 l’obtention, au moins à partir des informations de détection obtenues, d’une représentation graphique 3D virtuelle de la ou les parties du corps de l’utilisateur OP1 identifiées et/ou des parties d’autres objets d’intérêt éventuels (comme des parties du corps d’autres individus). Autrement dit, il s’agit dans certains modes de réalisation de générer un avatar d’un point d’intérêt comme l’utilisateur OP1 (et/ou du ou des autres individus éventuels) qui pourra être inséré et animé dans une ou plusieurs vues de l’environnement ENV destinées à être visualisées par l’utilisateur lui-même et/ou d’autres utilisateurs d’autres dispositifs de rendu en quasi-temps-réel. Cette représentation graphique 3D ou avatar peut comprendre par exemple au moins certaines des informations suivantes : - Identifiant du point d’intérêt, - Modèle du point d’intérêt ; - Information de localisation (Latitude, longitude et élévation), - Position absolue, calculée par rapport au référentiel Ref de l’environnement, - Une liste des parties à afficher contenant à la fois leur position (X, Y, Z) et une rotation à appliquer (pitch, yaw, roll), - Instant temporel (en anglais, « Timestamp ») associé aux dernières informations de localisation et d’identification obtenues. Dans certains modes de réalisation, chaque partie d’un point d’intérêt (tête, tronc, membre pour un individu) peut être définie indépendamment des autres. Par exemple, un bras est composé d’un coude, d’un avant-bras, d’un poignet, d’une paume de main, de doigts, eux-mêmes composés de phalanges. Il convient donc de positionner et d’animer précisément chacun de ces éléments. Par exemple, on définit différentes parties du corps de l’utilisateur comme suit : { Base de la colonne vertébrale : "SpineBase":{"location":{"x":0.71,"y":8.82,"z":19.7},"rotation":{"x":-0.012,"y":0.999,"z":0}}, Milieu de la colonne vertébrale :"SpineMid":{"location":{"x":0.64,"y":11.77,"z":19.69},"rotation":{"x":-0.012,"y":1,"z":0}}, Cou : "Neck":{"location":{"x":0.69,"y":14.45,"z":19.52},"rotation":{"x":0.024,"y":0.997,"z":-0.052}}, Tête : "Head":{"location":{"x":0.37,"y":16.28,"z":19.8},"rotation":{"x":0,"y":0,"z":0}}, Epaule gauche : "ShoulderLeft":{"location":{"x":-1.1,"y":13,"z":19.16},"rotation":{"x":0.836,"y":-0.538,"z":0.057}}, Coude gauche : "ElbowLeft":{"location":{"x":-0.96,"y":13.56,"z":16.15},"rotation":{"x":-0.636,"y":-0.003,"z":-0.027}}, } Dans certains modes de réalisation, comme décrit en relation avec la , les positions relatives des éléments qui composent une partie du corps d’un individu (tronc, membres, tête) peuvent être déterminées en utilisant une technique dite de cinématique inverse, par exemple décrite dans le document de Ramadoss et al., intitulé « Whole-Body Human Kinematics Estimation using Dynamical Inverse Kinematics and Contact-Aided Lie Group Kalman Filter », publié par arXiv en mai 2022. Selon cette technique, les membres sont des solides indéformables, de longueur donnée, reliés entre eux par des articulations. Les articulations supportent une certaine torsion maximale, qui varie selon la direction ou la vitesse. Les mouvements sont supposés suffisamment réguliers pour paraître naturels. Une telle technique peut aider à produire un avatar relativement fidèle à la réalité au sens où le corps de l’individu n’adoptera que des postures réalistes. On comprend que les données vidéo 3DV obtenues du dispositif de rendu HMD1 de l’utilisateur OP1 et/ou d’autres caméras placées dans l’environnement ENV ne fournissent pas nécessairement une image du corps, dans son intégralité, de l’utilisateur OP1 ou d’un autre utilisateur OP2-OP4 présent dans son champ de vision. Néanmoins, la technique de cinématique inverse permet d’extrapoler les parties invisibles sur les données vidéo. Selon l’exemple de réalisation de la , les positions relatives de l’utilisateur OP1 et des autres utilisateurs OP2-OP4 déterminées en 22 sont exploitées en 23 pour déterminer quels avatars sont à insérer dans les données d’enrichissement ENH destinées à l’utilisateur OP1. Dans certains modes de réalisation, la connaissance de l’agencement de l’environnement fournie par la cartographie MAP obtenue en 20, optionnellement les informations de localisation et/ou d’identification des objets d’intérêt OOI et/ou les informations de localisation et/ou les informations d’identification et/ou de localisation d’au moins une partie du corps d’un ou plusieurs autres utilisateurs présents dans la partie de l’environnement rendue par le dispositif de rendu, obtenues en 25, sont exploitées en 29 pour déterminer les parties des objets d’intérêt occultées dans la vue rendu par le dispositif de rendu de l’utilisateur OP1. La connaissance de cette partie occultée de l’objet d’intérêt peut ensuite être exploiter pour générer des données d’enrichissement spécifiques, destinées à compléter le rendu de cet objet d’intérêt. Par exemple, dans le cas d’un individu pour lequel il a été déterminé qu’au moins un de ses membres est occulté sur la vue, le membre correspondant de l’avatar généré pour cet individu peut être sélectionné pour être inséré dans les données d’enrichissement destiné au dispositif de rendu HDM1 de l’utilisateur OP1. De la sorte, les données d’enrichissement permettent de représenter la partie du corps occultée de l’autre utilisateur dans la vue affichée sur le dispositif de rendu HMD1 de l’utilisateur OP1. Dans certains modes de réalisation, comme décrit en relation avec la , la ou les séquences vidéo 3D capturées par la ou les caméras du dispositif de rendu HMD1 de l’utilisateur OP1 sont fournies en entrée d’un module d’intelligence artificielle MIA1 mettant en œuvre un modèle d’analyse de données MOD1 obtenu par apprentissage machine et destiné à localiser et identifier un ou plusieurs objets d’intérêt OI à partir de données vidéo d’entrée. Par exemple, ce module MIA1 est un réseau de neurones ou tout autre module d’intelligence artificielle apte à remplir les mêmes fonctions, basé par exemple sur une des techniques suivantes - arbre de décision, par exemple de type Random Forests, - arbre de décision boosté (ou « Gradient boosted decision trees », en anglais), par exemple de type Catboost, XGBoost ou LightGBM ; ; - machine à vecteurs de support (ou « Support Vector Machine », en anglais) ; - réseau de neurones de type Multi-layer Perceptron ; - etc. Dans certains modes de réalisation, cet apprentissage ou entraînement a été mis en œuvre au cours d’une étape préalable (non représentée sur la ), qui a permis de construire le modèle d’analyse MOD1 du module MAI1 à partir d’un ensemble de données d’apprentissage. Le modèle d’analyse MOD1 ainsi construit est exploité en 25 par le module MAI pour identifier et localiser un ou plusieurs objets d’intérêt OOI présents dans le champ de vision de l’utilisateur OP1, et notamment ceux au moins partiellement occultés. On note que l’apprentissage du modèle MOD1 et l’analyse des données vidéo à l’aide du modèle MOD1 pour localiser et identifier les objets d’intérêt dans les données d’entrée, par exemple des données vidéo 3D, sont ici présentés en deux temps, ou en deux phases distinctes, par simplicité. Il est entendu cependant que l’apprentissage peut être effectué plusieurs fois (notamment en parallèle de ou après l’analyse) et que l’analyse peut être continue. Ainsi, dans certains modes de réalisation, l’apprentissage peut comprendre une phase d’apprentissage, « en amont » (initiale et préalable à la phase d’analyse) pour apprendre à analyser des données vidéo 3D capturées par une ou plusieurs caméras depuis le point de vue du dispositif de rendu et définir des paramètres (ou poids) pour permettre ensuite, à partir de n'importe quelles autres données vidéo 3D capturées par d’autres caméras d’autres dispositifs de rendu, présentées en entrée du module MD1, d’identifier et localiser le ou les objets d’intérêt présents. La phase d’apprentissage en amont s’appuie donc sur un ensemble ou base d’apprentissage comprenant une pluralité de données vidéo étiquetées (i. e labelisées). Dans certains modes de réalisation, une étiquette peut comprendre les positions de points clés de l’objet d’intérêt dans les données vidéo et un identifiant de l’objet d’intérêt. Par exemple, la base d’apprentissage peut comprendre des données vidéo étiquetées de chacune des pièces d’un catalogue de pièces d’une machine-outil, selon plusieurs points de vue distincts. La phase d’apprentissage peut comprendre aussi un apprentissage au fil de l’eau à partir des données collectées par au moins un dispositif de rendu d’une vue d’au moins une partie de l’environnement ENV, afin d’affiner le paramétrage du module d’intelligence artificielle MIA issu de l’apprentissage en amont (réalité terrain). Les deux apprentissages peuvent être effectués sur un même équipement (par exemple par le dispositif 100, par l’équipement serveur ES, et/ou par des équipements différents (par exemple l’apprentissage amont et/ou l’apprentissage au fil de l’eau peuvent être effectués sur un autre équipement, par exemple distant, dédié à cette tâche, l et disposant de capacités de calcul et de mémoire adaptées. Le module d’intelligence artificielle MIA1 reçoit en entrée sous la forme d’un vecteur d’entrée V1 IN , les données vidéo 3D transmises par le dispositif de rendu HMD1 au dispositif 100. Par exemple, un tel vecteur V1 IN comprend une séquence temporelle de ces données vidéo de durée donnée, par exemple égale à 1s. Dans certains modes de réalisation, le vecteur V1 IN peut comprendre des informations supplémentaires relatives à une pose de la tête de l’utilisateur par exemple, de sorte à prendre en compte la direction de son regard. Selon l’invention, le module de prédiction MIA1 est configuré pour produire en sortie un vecteur V1 OUT comprenant des informations de localisation et d’identification d’un ou plusieurs objets d’intérêt, associées à un ou plusieurs instants temporels. Bien sûr, il peut arriver qu’aucun objet d’intérêt ne soit détecté, par exemple lorsque l’utilisateur OP1 déambule dans l’environnement ENV et qu’il n’est pas en train de travailler sur une machine-outil donnée. Selon l’exemple de réalisation de la , le vecteur de sortie V1 OUT est exploité en 27 pour obtenir des informations de description DESC, comprenant par exemple un modèle de représentation 3D de l’objet d’intérêt identifié, par exemple auprès d’une mémoire locale ou distante, par exemple structurée comme une base de données indexée par des identifiants des objets d’intérêt. Les données de description obtenues sont ensuite exploitées pour générer des données d’enrichissement supplémentaires de la vue de l’utilisateur en 29, les agréger aux autres données d’enrichissement précédemment générées, notamment des informations de position et les transmettre en 30 à l’utilisateur OP1. Dans certains modes de réalisation, les informations de localisation et d’identification de l’objet d’intérêt déterminées par le module MIA1 sont stockées en mémoire en association avec l’instant temporel courant. En relation avec la , la ou les séquences vidéo 3D capturées par la ou les caméras du dispositif de rendu HMD1 de l’utilisateur OP1 ainsi que des séquences vidéo capturées par d’autres caméras placées dans l’environnement ENV, sont fournies en entrée d’un module d’intelligence artificielle MIA2 mettant en œuvre un modèle d’analyse de données MOD2 obtenu par apprentissage machine et destiné à localiser et identifier des parties d’un objet d’intérêt (comme des parties du corps d’un ou plusieurs autres utilisateurs). Les considérations sur le réseau de neurones mis en œuvre et l’apprentissage faites en relation avec la s’appliquent. En l’espèce, la base d’apprentissage peut comprendre, dans certains modes de réalisation, une pluralité de séquences vidéo d’objets d’intérêt étiquetées avec des informations de localisation et d’identification de points clés de ces objets (par exemple pour des individus leur tête, tronc, membres). Dans certains modes de réalisation, la base couvre une pluralité de postures ou positions possibles des objets d’intérêts et les séquences vidéo d’apprentissage ont été capturées dans l’environnement ENV. En relation avec la , on a représenté deux images I1, I2 d’une vue d’une scène capturée par une caméra. Sur l’image I1, le haut du corps d’un individu est visible à travers une fenêtre F et le bas de son corps est masqué par un mur MR. Sur l’image I2, il est complètement caché par le mur MR. La vue de la scène a été enrichie en incrustant dans les images I1 et I2, en lieu et place des parties du corps occultées par le mur MR, les parties correspondantes d’une représentation graphique virtuelle ou avatar de cet individu. On comprend que l’insertion de l’avatar de l’individu peut aider un utilisateur d’un dispositif de rendu qui lui afficherait cette scène, à connaître à tout moment la position et la posture de cet individu et donc l’aider à suivre plus facilement ses mouvements et ses actions. En relation avec la , on décrit maintenant les flux de données au sein d’un système S selon un autre exemple de réalisation. Dans ce qui précède et en relation avec les figures 2 à 5, on s’est attaché à décrire un exemple de mise en œuvre de l’invention pour un dispositif de rendu HMD1 particulier. En relation avec la , on a décrit un système S comprenant une pluralité de dispositifs de rendu HMD1-HMD4 portés par une pluralité utilisateurs OP1-OP4 présents dans un environnement ENV. Selon l’exemple de réalisation de la , l’équipement serveur ES du système S est configuré pour enrichir simultanément et en temps réel les vues affichées sur les dispositifs de rendu HMD1 à HMD4 de chacun des utilisateurs OP1 à OP4. Autrement dit, il est configuré pour mettre en œuvre le procédé de génération de données d’enrichissement pour chacune des vues affichées sur les dispositifs de rendu HMD1 à HMD4 des utilisateurs OP1 à OP4. Dans cet exemple, il comprend un dispositif 100 selon l’invention. Dans certains modes de réalisation, il est en outre configuré pour enrichir la vue du jumeau numérique de l’environnement ENV affichée sur le dispositif de rendu DISP destiné à une supervision globale de cet environnement ENV, par exemple par un superviseur chargé de la sécurité de l’environnement et de ses utilisateurs. En relation avec la , des dispositifs EMT de localisation et d’identification RFID placés dans l’environnement ENV émettent périodiquement, par exemple une fois par seconde, un signal de requête de type « ping », auxquels des étiquettes électroniques de type TAG placées sur les dispositifs de rendu HMD1 à HMD4 des utilisateurs OP1 à OP4 et présentes dans le champ d’action des dispositifs EMT répondent en transmettant les informations d’identification qu’elles contiennent. Les dispositifs EMT déterminent une localisation de chacune des étiquettes TAG par triangulation et la transmettent au dispositif 100. Le dispositif 100 détermine en 22 des informations de position de chacun des dispositifs HMD1 à HMD4 dans un référentiel Ref de l’environnement. Il obtient aussi des données de mesures MES collectées par au moins un capteur. Ceux ou cet au moins un capteur SNS peuvent être de types variés et comprennent par exemple une ou plusieurs caméras vidéo placées par exemple en différents points de l’environnement ENV, une ou plusieurs capteurs de température, un ou plusieurs détecteurs de fumée, une ou plusieurs détecteurs de mouvement, par exemple basés lasers, une ou plusieurs capteurs volumétriques de type LIDAR pour mesurer une distance, etc. Dans certains modes de réalisation, le dispositif 100 est aussi configuré pour collecter des données transmises par des contrôleurs logiques programmables PLC (de l’anglais : Programmable Logic Controller) qui sont des composants programmés et utilisés pour la commande ou la régulation de machines ou d’installations. De telles commandes peuvent être mises en application dans des secteurs très différents, par exemple pour commander des installations de production, des presses à injection. De telles données peuvent aider le dispositif 100 à connaître ainsi le statut des machines et plus généralement des équipements présents dans l’environnement. Il peut aussi, dans certains modes de réalisation, les piloter à distance. Dans certains modes de réalisation, le dispositif 100 reçoit en 24 des données du ou d capteurs, comme des capteurs SNS_HMD1 à SNS_HMD4 embarqués sur les dispositifs de rendu HMD1 à HMD4, comprenant par exemple des données inertielles (accélération, vitesse, et/ou orientation) et/ou des données vidéo 3D capturées captées par au moins une caméra placée en partie haute et avant du dispositif de rendu correspondant et configurée pour filmer la partie de l’environnement située dans le champ de vision de l’utilisateur OP1 à OP4. On suppose aussi que le dispositif 100 a préalablement obtenu par exemple d’une mémoire M une cartographie MAP de l’environnement ENV, qui comprend des informations de position et d’identification d’éléments ou objets physiques agencés dans l’environnement ENV (cloisons, machines, mobiliser, portes, fenêtres, allées, etc). Les informations de cette cartographie peuvent permettre, dans certains modes de réalisation, de déterminer à l’aide de la position d’un autre utilisateur présent dans le champ de vision de l’utilisateur, s’il est effectivement visible ou bien s’il est occulté par un élément d’agencement de l’environnement (tel qu’une cloison par exemple). Cette cartographie MAP peut aussi dans certains modes de réalisation être exploitée pour créer une représentation 3D virtuelle de l’environnement ENV, appelée jumeau numérique JUM. Ce jumeau numérique peut dans certains modes de réalisation être rendu (par exemple affiché) sur le dispositif de rendu ET placé ou non dans l’environnement ENV. Dans certains modes de réalisation, un utilisateur de ce dispositif ET, par exemple un opérateur SV chargé de la supervision et de la sécurité de l’environnement ENV, peut naviguer dans ce jumeau numérique, comme lors d’une visite virtuelle. Il peut aussi afficher des informations précises de certaines machines, telles que leur statut. Dans certains modes de réalisation, le dispositif 100 peut être configuré pour prédire une trajectoire d’au moins un objet d’intérêt qui se déplace dans l’environnement. Cette prédiction peut par exemple tenir compte de données de capteurs, telles que par exemple les données de vitesse et d’accélération, relatives à ce ou ces objet(s) d’intérêt. Par exemple, à partir des informations de positions obtenues pour chacun des dispositifs de rendu HMD1 à HMD4, d’autres données de capteurs, telles que par exemple les données de vitesse et d’accélération d’au moins certains (par exemple chacun) des dispositifs de rendu HMD1 à HMD4, le dispositif 100 peut être configuré pour prédire une trajectoire d’un objet d’intérêt. Selon un autre exemple, il est configuré pour prendre en compte des déplacements antérieurs de cet objet d’intérêt, sa trajectoire actuelle et la vue de la partie de l’environnement pour prédire là où il va se diriger ensuite. Selon un autre mode de réalisation, les données collectées par tous les capteurs pour tous les objets d’intérêt en mouvement sont exploitées pour prédire les trajectoires de chacun de ces objets d’intérêt et éviter les collisions, en générant des signaux d’alerte et en enrichissant les vues des différents utilisateurs avec ces signaux. Le dispositif 100 peut ainsi aider à prévenir d’éventuelles collisions. le dispositif 100 peut être configuré pour transmettre, en cas de risque de collision établi, un message d’alerte à au moins un des utilisateurs concernés. Par exemple, ce message est un message vocal envoyé sur leurs terminaux mobiles. Il peut s’agir aussi d’un indicateur visuel d’alerte ou transmis comme des données d’enrichissement de la vue affichée sur les écrans de leurs dispositifs de rendu respectifs. Dans certains modes de réalisation, le dispositif 100 peut être configuré pour localiser et/ou identifier des objets d’intérêt visualisés par au moins certains des utilisateurs OP1 à OP4 des dispositifs de rendu HMD1 à HMD4. Cette localisation/identification peut tenir compte par exemple de données vidéo reçues des caméras des dispositifs de rendu HMD1 à HMD4 de ces utilisateurs pour une période temporelle donnée (entre deux instants temporels successifs d’obtention des informations de localisation, par exemple de durée de l’ordre de quelques secondes (par exemple 1 seconde, 2 secondes, 5 secondes…). Dans certains modes de réalisation, il peut exploiter (en complément des données vidéo par exemple) des données d’orientation obtenues des capteurs inertiels (gyroscope) des dispositifs de rendu HMD1 à HMD4 pour déterminer une pose de la tête d’au moins un utilisateur et l’orientation de son regard, ce qui peut aider à délimiter une zone d’intérêt plus restreinte dans son champ de vision. Dans certains modes de réalisation, le dispositif 100 peut faire appel au module d’intelligence artificielle MIA1 intégré par exemple à l’équipement serveur ES qui met en œuvre un modèle MOD1 préalablement appris pour réaliser ces opérations d’identification et de localisation à partir des données vidéo captées, comme précédemment décrit en relation avec la . Les informations d’identification des objets d’intérêt détectés pour au moins un utilisateur sont associées à une information de position de ces objets d’intérêt dans le référentiel Ref de l’environnement et stockés en mémoire. Dans certains modes de réalisation, ces informations sont associées à une représentation graphique 3D virtuelle manipulable de l’objet d’intérêt correspondant disponible en mémoire, par exemple dans le catalogue. Les données vidéos reçues des caméras des dispositifs de rendu HMD1 à HMD4, et dans certains modes de réalisation les données vidéo d’autres caméras (SNS_ENV1 à SNS_ENV4) placées dans l’environnement peuvent aussi être exploitées pour localiser et identifier en 24 au moins certaines parties du corps de l’utilisateur du dispositif de rendu et/ou d’autres individus visibles dans la vidéo. Pour cette opération, le dispositif 100 peut faire appel au module d’intelligence artificielle MIA2 (de l’équipement serveur ES par exemple), configuré pour reconnaître des parties du corps d’un individu qui apparaissent dans une ou plusieurs séquences vidéo qui lui sont fournies en entrée, comme décrit en relation avec la . Les parties du corps identifiées et localisées peuvent dans certains modes de réalisation être associées à un utilisateur en exploitant les informations de positions préalablement obtenues en 21 (notamment l’étiquette TAG reçue du capteur de position de son dispositif de rendu) et stockées en mémoire M. Dans certains modes de réalisation, une représentation graphique virtuelle ou avatar d’au moins un objet d’intérêt (individu ou dispositif électromécanique par exemple) peut être générée à partir des informations d’identification et de positions des parties de l’objet d’intérêt détectées (donc visibles) sur les données vidéo. Cette représentation graphique virtuelle peut par exemple, dans certains modes de réalisation, être basée au moins partiellement sur un modèle anatomique définissant indépendamment chaque partie de l’objet d’intérêt comme un solide, par exemple selon une technique de cinématique inverse, comme précédemment décrit en relation avec la . On comprend que cette technique peut aider à extrapoler les positions de parties (comme des membres d’un utilisateur) non visibles sur les séquences vidéo. Pour au moins un utilisateur OP1 à OP4, ses informations de position et celles d’au moins un objet d’intérêt (comme un des autres utilisateurs de dispositifs de rendu), les informations de cartographie MAP et les informations d’identification et de localisation de parties du corps de l’utilisateur lui-même et/ou de parties d’autres objets d’intérêt (comme des individus visibles dans la vue affichée sur l’écran de son dispositif de rendu HMD1 à HMD4) et d’autres vidéo collectées dans l’environnement, peuvent être agrégées, dans certains modes de réalisation, pour déterminer (par exemple à l’aide d’information de profondeur) si d’autres parties du corps de l’utilisateur lui-même ou des parties d’au moins un objet d’intérêt (comme un ou plusieurs autres individus) sont occultées. Le cas échéant, les parties correspondantes de leurs avatars peuvent être obtenus (par exemple de la mémoire M) et insérés comme données d’enrichissement ENH de la vue affichée sur le dispositif de rendu de l’utilisateur. Les données d’enrichissement ainsi générées pour un utilisateur d’un dispositif de rendu peuvent être agrégées puis transmises au dispositif de rendu, lorsque le dispositif 100 n’est pas intégré dans le dispositif de rendu. Dans certains modes de réalisation, des données d’enrichissement spécifiques peuvent être générées pour la vue du jumeau numérique JUM de l’environnement ENV affichée sur le dispositif de supervision DISP. On présente enfin, en relation avec la , un exemple de structure matérielle d’un dispositif 100 de génération de données d’enrichissement d’au moins une vue d’au moins une partie d’un environnement (ENV) depuis au moins un premier point de vue. Ladite vue est destinée à être rendue au moins partiellement par au moins un dispositif de rendu. Ledit dispositif comprend au moins un module d’obtention d’informations de localisation d’au moins un objet d’intérêt dans ledit environnement et un module de génération de données d’enrichissement de ladite vue, au moins à partir des informations de localisation obtenues. Lesdites données d’enrichissement comprennent au moins des données représentatives d’une position dudit objet d’intérêt par rapport audit premier point de vue et des données représentatives d’une partie occultée dudit objet d’intérêt. Dans certains modes de réalisation, le dispositif 100 peut comprendre un module de détection dudit au moins un objet d’intérêt au moins dans ladite vue, un module d’obtention d’information de description dudit au moins un objet d’intérêt détecté, et le module de génération des données d’enrichissement est configuré pour utiliser les informations de description pour générer au moins certaines des données d’enrichissement de la vue. Dans certains modes de réalisation le dispositif peut comprendre un module d’obtention d’une représentation graphique de la partie occultée de l’objet d’intérêt dans la vue de la partie de l’environnement rendue par le dispositif de rendu au moins en fonction de la position de l’objet d’intérêt par rapport au point de vue et des information de description et le module de génération est configuré pour générer des données d’enrichissement de la partie occultée comprenant la représentation graphique obtenue. Dans certains modes de réalisation, le dispositif 100 peut comprendre un module d’obtention d’une représentation graphique virtuelle de l’objet d’intérêt identifié, le module de génération des données d’enrichissement étant configuré pour insérer ladite représentation graphique virtuelle de l’objet d’intérêt identifié dans la vue de l’environnement visualisée par l’utilisateur. Dans certains modes de réalisation le module de détection dudit au moins un objet d’intérêt est configuré pour mettre en œuvre un module d’intelligence artificielle configuré pour utiliser au moins un modèle préalablement appris et associant lesdites données vidéo 3D à au moins une information de position et optionnellement de classification et/ou d’identification dudit objet d’intérêt. Le terme « module » peut correspondre aussi bien à un composant logiciel qu’à un composant matériel ou un ensemble de composants matériels et logiciels, un composant logiciel correspondant lui-même à un ou plusieurs programmes ou sous-programmes d’ordinateur ou de manière plus générale à tout élément d’un programme apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions. Plus généralement, le dispositif 100 peut comprendre une mémoire vive 103 (par exemple une mémoire RAM), une unité de traitement 102 équipée par exemple d'un processeur, et pilotée par un programme d'ordinateur Pg1, représentatif des modules précédemment cités, stocké dans une mémoire morte 101 (par exemple une mémoire ROM ou un disque dur). A l'initialisation, les instructions de code du programme d'ordinateur sont par exemple chargées dans la mémoire vive 103 avant d'être exécutées par le processeur de l'unité de traitement 102. La mémoire vive 103 peut aussi contenir par exemple les informations de position déterminées, les informations de localisation et d’identification des objets d’intérêt, les informations de localisation et d’identification des parties du corps de l’utilisateur du dispositif et/ou des parties d’objets d’intérêts (comme celles d’individus, par exemple d’autres utilisateurs), les représentations graphiques virtuelles des objets d’intérêt, les représentations graphiques virtuelles des parties du corps des utilisateurs, la cartographie de l’environnement, etc. La illustre seulement une manière particulière, parmi plusieurs possibles, de réaliser le dispositif 100 afin qu’il effectue les étapes du procédé de génération de données d’enrichissement d’une vue d’un environnement d’au moins un utilisateur d’un dispositif de rendu tel que détaillé ci-dessus, en relation avec la , dans ses différents modes de réalisation. En effet, ces étapes peuvent être réalisées indifféremment sur une machine de calcul reprogrammable (un ordinateur PC, un processeur DSP ou un microcontrôleur) exécutant un programme comprenant une séquence d’instructions, ou sur une machine de calcul dédiée (par exemple un ensemble de portes logiques comme un FPGA ou un ASIC, ou tout autre module matériel) inclus dans le dispositif 100. Dans le cas où le dispositif 100 est réalisé avec une machine de calcul reprogrammable, le programme correspondant (c'est-à-dire la séquence d’instructions) pourra être stocké dans un médium de stockage amovible (tel que par exemple une carte SD, une clé USB, un CD-ROM ou un DVD-ROM) ou non, ce médium de stockage étant lisible partiellement ou totalement par un ordinateur ou un processeur. Les différents modes de réalisation ont été décrits ci-avant en relation avec un dispositif 100 intégré dans un dispositif de rendu et/ou un équipement serveur placé ou non à l’intérieur de l’environnement. L’invention n’est toutefois pas limitée à cet exemple, l’équipement serveur pouvant être distant, par exemple dans un réseau en nuages (de l’anglais, « Cloud Computing »), pourvu que des conditions de latence réduites soient garanties. L’invention qui vient d’être présentée procure certains avantages dans au moins certains modes de réalisation. Elle peut aider à ’enrichir la vue d’un environnement affichée à un utilisateur d’un dispositif de rendu. Selon au moins un mode de réalisation, elle peut procurer à l’utilisateur une vision de la partie de l’environnement rendu à travers les obstacles, ce qui peut aider à une meilleure appréhension de l’environnement par l’utilisateur et peut aider à limiter les risques de collision et plus généralement d’accident. Les exemples de réalisation détaillés ci-dessus concernent un environnement industriel. Bien sûr, l’invention ne se limite pas à ce cas particulier et s’applique plus généralement à tout environnement dans lequel des obstacles physiques viennent réduire la perception d’un utilisateur d’un dispositif de rendu affichant une vue d’une partie de cet environnement. Procédé de génération de données d’enrichissement d’au moins une vue d’au moins une partie d’un environnement (ENV) depuis au moins un premier point de vue, ladite vue étant destinée à être rendue au moins partiellement par au moins un dispositif de rendu, ledit procédé comprenant : - l’obtention (22) d’informations de localisation d’au moins un objet d’intérêt (OI) dans ledit environnement (ENV), - la génération (29) de données d’enrichissement (ENH) de ladite vue, au moins à partir des informations de localisation obtenues, lesdites données d’enrichissement comprenant au moins des données représentatives d’une position dudit objet d’intérêt par rapport audit premier point de vue et des données représentatives d’une partie occultée dudit objet d’intérêt. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que ledit dispositif de rendu est un équipement terminal mobile dudit environnement et comprend au moins une caméra configurée pour capturer des données vidéo depuis le premier point de vue, la vue rendue étant générée au moins partiellement à partir de données vidéo de ladite caméra. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend : - une détection dudit au moins un objet d’intérêt (OI) au moins dans ladite vue, - une obtention d’information de description (DESC) dudit au moins un objet d’intérêt détecté, et - une utilisation des informations de description pour générer au moins certaines des données d’enrichissement de la vue. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce qu’il comprend : une obtention d’une représentation graphique de la partie occultée de l’objet d’intérêt dans la vue de la partie de l’environnement rendue par le dispositif de rendu au moins en fonction de la position de l’objet d’intérêt par rapport au point de vue et des informations de description et en ce que les données d’enrichissement de la partie occultée comprennent la représentation graphique obtenue. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les informations de localisation dudit au moins un objet d’intérêt sont obtenues d'au moins un capteur de position placé à proximité et/ou sur ledit au moins un objet. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend en outre : - l’obtention (20) d’une cartographie (MAP) d’au moins une partie de l’environnement (ENV), comprenant au moins des informations de localisation d’une pluralité d’objets physiques présents dans l’environnement ; et en ce que la génération (28) des données d’enrichissement comprend au moins l’insertion de données représentatives de positions desdits objets physiques par rapport audit premier point de vue. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que la détection dudit au moins un objet d’intérêt met en œuvre un module d’intelligence artificielle (MIA1, MIA2) configuré pour utiliser au moins un modèle (MOD1, MOD2) préalablement appris et associant lesdites données vidéo 3D à une information de position et de classification dudit objet d’intérêt. Dispositif (100) de données d’enrichissement d’au moins une vue d’au moins une partie d’un environnement (ENV) depuis au moins un premier point de vue, ladite vue étant destinée à être rendue au moins partiellement par au moins un dispositif de rendu, ledit dispositif étant configuré pour mettre en œuvre : - l’obtention d’informations de localisation d’au moins un objet d’intérêt (OI) dans ledit environnement (ENV), - la génération de données d’enrichissement (ENH) de ladite vue, au moins à partir des informations de localisation obtenues, lesdites données d’enrichissement comprenant au moins des données représentatives d’une position dudit objet d’intérêt par rapport audit premier point de vue et des données représentatives d’une partie occultée dudit objet d’intérêt. Equipement serveur (ES) connecté par l’intermédiaire d’un réseau de communication à au moins un dispositif de rendu (HMD1-HMD4) adapté à produire un rendu au moins partiel d’une vue d’au moins un environnement depuis au moins un premier point de vue, caractérisé en ce qu’il comprend un dispositif (100) de génération de données d’enrichissement selon la revendication 8. Système (S) de supervision d’un environnement (ENV), caractérisé en ce qu’il comprend au moins un dispositif de rendu adapté à produire un rendu au moins partiel d’une vue de l’environnement depuis au moins un premier point de vue, au moins un capteur configuré pour collecter au moins une information de localisation d’au moins un objet d’intérêt présent dans l’environnement et un équipement serveur (ES) selon la revendication 9.