Brevet FR3157632A1 — publié le 20250627

Procédé de détermination d’une émotion d’un utilisateur présent dans un véhicule, système et programme ordinateur associés Ce procédé comporte les étapes suivantes mises en œuvre par l’unité de traitement: - acquisition (100) d’une pluralité d’images de l'utilisateur sur une durée T1, - estimation (110) d’un score de confiance de détection de chaque émotion, parmi l’ensemble prédéfini d’émotions, respectif à chaque image acquise, - calcul (120) d’un ensemble d’émotions stables sur ladite durée T1, à partir des scores de confiance de détection de chaque émotion pour ladite pluralité d’images acquises, - détermination (130), par un sous-système d’intelligence artificielle, d’une émotion prédominante de l’utilisateur sur une durée T2, à partir des émotions stables calculés et d’au moins une donnée du véhicule, la durée T2 étant au moins égal à la durée T1, et - transmission (140) de l’émotion prédominante déterminée à au moins un service utilisant l’émotion prédominante déterminée. Figure pour l'abrégé : Figure 2 Procédé de détermination d’une émotion d’un utilisateur présent dans un véhicule, système et programme ordinateur associés La présente invention concerne un procédé de détermination d’une émotion d’un utilisateur présent dans un véhicule. La présente invention concerne également un système de détermination d’une émotion d’un utilisateur présent dans un véhicule associé et un programme d’ordinateur associé. L’invention concerne alors le domaine des applications embarquées dans des véhicules, en particulier des véhicules automobiles, et plus particulièrement des applications d’augmentation du confort et de la sécurité des utilisateurs. Dans ce domaine, des services tenant compte des émotions des utilisateurs, et en particulier du conducteur d’un véhicule, ont été développés. Bien que la reconnaissance d’émotions soit très complexe, de plus en plus d’applications tentent d’automatiser ce type de reconnaissance. Il est connu d’analyser une image, telle qu’une photo, afin de détecter l’état émotionnel d’une personne. Toutefois, en pratique, les émotions d’un utilisateur ne sont pas figées comme sur une photo, mais très fluctuantes au cours du temps. Cela peut être dû au type d’émotion, à l’intensité de l’émotion ressentie par l’utilisateur, ou même des facteurs externes associés quotidiens ou aléatoires pouvant affecter l’état émotionnel de l’utilisateur. Lorsque des systèmes de détection d’émotions sont utilisés en continu ou lorsque la détection est effectuée à partir de plusieurs images, l’analyse est souvent imprécise car plusieurs émotions proches peuvent être détectées et présentant des fortes variations entre deux images successives. La fluctuation des émotions semble donc a priori aléatoire et imprédictible. Le but de l’invention est alors de proposer un procédé, et un système associé permettant de déterminer une émotion prédominante d’un utilisateur de manière plus précise. A cet effet, l’invention a pour objet un procédé de détermination d’une émotion d’un utilisateur présent dans un véhicule, parmi un ensemble prédéfini d’émotions, mis en œuvre par un système de détermination, le système de détermination comportant une caméra connectée à un ordinateur embarqué, la caméra étant configurée pour capter des images dudit utilisateur, l’ordinateur embarqué comportant une unité de traitement. Ce procédé comporte les étapes suivantes mises en œuvre par l’unité de traitement: acquisition d’une pluralité d’images de l'utilisateur sur une durée T1, b- estimation d’un score de confiance de détection de chaque émotion, parmi l’ensemble prédéfini d’émotions, respectif à chaque image acquise, c- calcul d’un ensemble d’émotions stables sur ladite durée T1, à partir des scores de confiance de détection de chaque émotion pour ladite pluralité d’images acquises, d- détermination, par un sous-système d’intelligence artificielle, d’une émotion prédominante de l’utilisateur sur une durée T2, à partir des émotions stables calculées et d’au moins une donnée du véhicule, la durée T2 étant au moins égal à la durée T1, et e- transmission de l’émotion prédominante déterminée à au moins un service utilisant l’émotion prédominante déterminée. L’utilisation d’au moins une donnée du véhicule et l’application du sous-système d’intelligence artificielle permettent d’effectuer un procédé amélioré et capable de déterminer l’émotion prédominante de manière plus précise tout en conservant une durée acceptable entre l’étape d’acquisition et l’étape de transmission. Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, le procédé de détermination d’une émotion d’un utilisateur présent dans un véhicule comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : -il comporte une étape supplémentaire de délivrance, d’au moins un service personnalisé pour l’utilisateur en utilisant au moins un équipement du véhicule, en fonction de l’émotion prédominante. - l’au moins une donnée du véhicule est choisie parmi les informations suivantes : informations de trafic dans un environnement du véhicule, géolocalisation du véhicule, température interne du véhicule, température externe du véhicule, heure, et historique des trajets du véhicule. - l’étape de détermination de l’émotion prédominante déterminée de l’utilisateur sur la durée T2, par le sous-système d’intelligence artificielle, est effectuée à partir des émotions stables calculées, de l’au moins une donnée du véhicule et d’au moins une donnée de l’utilisateur. - l’au moins une donnée de l’utilisateur, est choisie parmi les informations suivantes : agenda électronique, date d’anniversaire, genre, adresse, notifications du téléphone portable, et historique d’appels. - le calcul de l’ensemble d’émotions stables sur ladite durée T1, est basé sur un score de confiance de détection supérieur à un seuil prédéfini sur l’ensemble des scores de confiance de détection de chaque émotion pour la pluralité d’images acquises. - le sous-système d’intelligence artificielle met en œuvre un réseau de neurones préalablement entraîné par apprentissage profond avec un ensemble de données qualifiées. L’invention concerne également un système de détermination d’une émotion d’un utilisateur présent dans un véhicule, parmi un ensemble prédéfini d’émotions, le système comportant une caméra connectée à un ordinateur embarqué, la caméra étant configurée pour capter des images dudit utilisateur, l’ordinateur embarqué comportant une unité de traitement, l’unité de traitement étant configurée pour mettre en œuvre : -un module d’acquisition d’une pluralité d’images de l'utilisateur sur une durée T1, -un module d’estimation d’un score de confiance de détection de chaque émotion, parmi l’ensemble prédéfini d’émotions, respectif à chaque image acquise, -un module de calcul d’un ensemble d’émotions stables sur ladite durée T1, à partir des scores de confiance de détection de chaque émotion pour ladite pluralité d’images acquises, - un module de détermination, par un sous-système d’intelligence artificielle, d’une émotion prédominante de l’utilisateur sur une durée T2, à partir des émotions stables calculées et au moins une donnée fournie par le véhicule ou par le véhicule et un utilisateur du véhicule, la durée T2 étant au moins égal à la durée T1; – un module de transmission de l’émotion prédominante déterminée à au moins un service utilisant l’émotion prédominante déterminée. L’invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions de code exécutable, qui, lorsqu’elles sont exécutées par un système programmable mettent en œuvre un procédé de détermination d’une émotion d’un utilisateur présent dans un véhicule tel que défini ci-dessus. L’invention apparaîtra plus clairement à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins dans lesquels : FIG. 1 la FIG. 1 est une représentation d’un système de détermination d’émotions d’un utilisateur présent dans un véhicule ; FIG. 2 la FIG. 2 est un organigramme d’un procédé de détermination d’émotions d’un utilisateur présent dans un véhicule ; FIG. 3 la FIG. 3 est un exemple de tableau comportant un résultat de d’estimation d’un score de confiance de détection pour chaque émotion parmi un ensemble prédéfini d’émotions à partir d’une image acquise. L’expression « sensiblement égale à » correspond à une valeur avec une précision de ±5%. La FIG. 1 représente schématiquement un système 10 de détermination d’émotions d’un utilisateur présent dans un véhicule 12, par exemple un véhicule automobile. Le système 10 détermine une émotion d’un utilisateur, parmi un ensemble prédéfini d’émotions. Le système 10 est utilisé dans un habitacle 14 du véhicule 12 comme le montre la FIG. 1 à titre d’exemple. L’utilisateur 20 présent dans le véhicule 12 est un passager ou le conducteur du véhicule 12. Dans l’exemple de la FIG. 1 , le système 10 comporte une caméra 16 et un ordinateur embarqué 18. La caméra 16 est disposés de manière à détecter un utilisateur 20 présent dans l’habitacle 14. En variante, le système 10 comporte une pluralité de caméras 16, chaque caméra étant disposée par rapport à un siège de l’habitacle 14 de manière à capter une image de l’utilisateur assis dans le siège. La ou chaque caméra 16 est configurée pour acquérir des images numériques. La ou chaque caméra 16 est connectée à l’ordinateur embarqué 18, par exemple au moyen d’une liaison filaire, permettant de transmettre les images numériques acquises à l’ordinateur embarqué 18. L’ordinateur embarqué 18 forme un système programmable configuré pour exécuter un procédé de détermination d’une émotion d’un utilisateur selon l’invention. L’ordinateur embarqué 18 comprend une unité de traitement 22, comprenant un ou plusieurs processeurs de calcul et une mémoire électronique 24. L’unité de traitement 22 comprend ou est connectée à un sous-système d’intelligence artificielle 25. La mémoire électronique 24 comprend un module d’acquisition 26 d’une pluralité d’images de l’utilisateur sur une durée T1, un module d’estimation 28 d’un score de confiance de détection de chaque émotion, parmi l’ensemble prédéfini d’émotions, respectif à chaque image acquise, un module de calcul 30 d’un ensemble d’émotions stables sur la durée T1, à partir des scores de confiance de détection de chaque émotion pour la pluralité d’images acquises, un module de détermination 32, mettant en œuvre le sous-système d’intelligence artificielle 25, d’une émotion prédominante de l’utilisateur sur une durée T2, à partir des émotions stables calculés et l’au moins une donnée du véhicule, la durée T2 étant au moins égal à la durée T1, et un module de transmission 34 transmission de l’émotion prédominante déterminée à au moins un service utilisant l’émotion prédominante déterminée. La mémoire électronique 24 comprend en outre un premier module de récupération 36 d’au moins une donnée du véhicule 38. Par exemple, le premier module de récupération 36 l’au moins une donnée du véhicule 38 a accès à d’autres mémoires de l’ordinateur embarqué18. De préférence, l’au moins une donnée du véhicule 38 est choisie parmi les informations suivantes : informations de trafic dans un environnement du véhicule, géolocalisation du véhicule, température interne du véhicule, température externe du véhicule, heure, et historique des trajets du véhicule. En complément facultatif, la mémoire électronique 24 comprend également un deuxième module de récupération 40 d’au moins une donnée de l’utilisateur 42. Bien entendu, le deuxième module de récupération 40 est mis en œuvre avec l’autorisation de l’utilisateur 20. Préférablement, l’au moins une donnée de l’utilisateur 42, est choisie parmi les informations suivantes : agenda électronique, date d’anniversaire, genre, adresse, notifications du téléphone portable, et historique d’appels. Par exemple, le deuxième module de récupération 40 est connecté à un dispositif de l’utilisateur, par exemple un téléphone de l’utilisateur (ou smartphone), de manière à récupérer des données de l’utilisateur 42. Dans l’exemple de la FIG. 1 , le module d’acquisition 26, le module d’estimation 28, le module de calcul 30, le module de détermination 32, le module de transmission 34 et le module de récupération 36, ainsi qu’en complément facultatif le module de sauvegarde 40, sont réalisés chacun sous forme d’un logiciel, ou d’une brique logicielle, exécutable par l’unité de traitement 22, et forment un logiciel qui lorsqu’il est exécuté par un système programmable, met en œuvre un procédé de détermination d’une émotion d’un utilisateur présent dans un véhicule. Selon une variante, le module d’acquisition 26, le module d’estimation 28, le module de calcul 30, le module de détermination 32, le module de transmission 34 et le module de récupération 36, ainsi qu’en complément facultatif le module de sauvegarde 40 sont réalisés chacun sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), ou encore d’un circuit intégré, tel qu’un ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ). Le sous-système d’intelligence artificielle 25 comporte, des instructions de code exécutable, par exemple enregistrées sur un support d’information. Par exemple, le support d’information est un support lisible par l’unité de traitement 22. Dans un autre exemple, le support lisible d’informations est un médium adapté à mémoriser des instructions électroniques et capable d’être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support d’informations est une clé USB, une disquette ou disque souple, un disque optique, un CD-ROM, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, une mémoire EPROM, une mémoire EEPROM, une carte magnétique ou une carte optique. Le sous-système d’intelligence artificielle 25 met en œuvre un réseau de neurones préalablement entraîné par apprentissage profond avec un ensemble de données qualifiées, ou données d’apprentissage, pour déterminer une émotion prédominante d’un utilisateur, à partir d’un ensemble d’émotions stables sur la durée T1, l’au moins une donnée du véhicule 38 et optionnellement, l’au moins une donnée de l’utilisateur 42. Le réseau de neurones comporte par exemple une succession ordonnée de couches de neurones dont chacune prend ses entrées sur les sorties de la couche précédente. Par exemple, chaque couche comprend des neurones prenant leurs entrées sur les sorties des neurones de la couche précédente, ou bien sur les variables d’entrée pour la première couche. Des structures de réseaux de neurones plus complexes peuvent, par exemple, être envisagées avec une couche qui peut être reliée à une couche plus lointaine que la couche immédiatement précédente. À chaque neurone est également associée, par exemple, une opération, c’est-à-dire un type de traitement, à effectuer par ledit neurone au sein de la couche de traitement correspondante. A titre d’exemple, chaque couche est reliée aux autres couches par une pluralité de synapses. Un poids synaptique est associé à chaque synapse, et chaque synapse forme une liaison entre deux neurones. C’est souvent un nombre réel, qui prend des valeurs positives comme négatives. Dans certains cas, le poids synaptique est un nombre complexe. Encore à titre d’exemple, chaque neurone est propre à effectuer une somme pondérée des valeur(s) reçue(s) de la part des neurones de la couche précédente, chaque valeur étant alors multipliée par le poids synaptique respectif de chaque synapse, ou liaison, entre ledit neurone et les neurones de la couche précédente, puis à appliquer une fonction d’activation, typiquement une fonction non-linéaire, à ladite somme pondérée, et à délivrer en sortie dudit neurone, en particulier aux neurones de la couche suivante qui lui sont connectés, la valeur résultant de l’application de la fonction d’activation. La fonction d’activation permet d’introduire une non-linéarité dans le traitement effectué par chaque neurone. La fonction sigmoïde, la fonction tangente hyperbolique, la fonction de Heaviside sont des exemples de fonction d’activation. Encore à titre d’exemple, chaque neurone est également apte à appliquer, en outre, un facteur multiplicatif, également appelé biais, à la sortie de la fonction d’activation, et la valeur délivrée en sortie dudit neurone est alors le produit de la valeur de biais et de la valeur issue de la fonction d’activation. L’ensemble de données qualifiées utilisé pour l’apprentissage du réseau des neurones, ce sont des données qui sont, par exemple, issues des tests de détection d’émotions avec un échantillon d’une pluralité d’utilisateurs 20. La quantité de tests est quant à elle, par exemple, représentative des gestes et donc des émotions pouvant être détectés. Le fonctionnement du système 10 de détermination selon l’invention va être à présent décrit en regard de la FIG. 2 représentant un organigramme du procédé de détermination de l’émotion d’un utilisateur, parmi un ensemble prédéfini d’émotions. Le procédé de détermination de l’émotion d’un utilisateur comporte une étape 100 d’acquisition d’une image (non représentée) de l'utilisateur 20. A l’issue de l’étape d’acquisition 100, le procédé passe à une étape suivante 110 d’estimation d’un score de confiance de détection de chaque émotion, parmi un ensemble prédéfini d’émotions, respectif à chaque image acquise. Par exemple, l’ensemble prédéfini d’émotions est par exemple un groupe comprenant les émotions suivantes : neutre, joie, surprise, tristesse, colère, et dégoût. Le score de confiance de détection est par exemple un pourcentage de confiance de détection de chaque émotion. Toute méthode connue pour effectuer une telle estimation d’un score de confiance de détection pour chaque émotion est applicable, par exemple la méthode décrite dans l’article intitulé « Emotion detection using facial landmarks and deep learning “Rishi Swethan et al, Medium (2018), publié sur Internet. De préférence, l’estimation du score de confiance de détection d’émotion est effectuée pour chacune des émotions de l’ensemble prédéfini. Le score de confiance de détection pour chaque émotion est, par exemple, calculé sous forme d’un pourcentage. Le pourcentage est de zéro pourcent lorsque l’unité de traitement 22 juge que l’émotion à détecter n’est pas du tout présente parmi les émotions ressenties par l’utilisateur 20. Le pourcentage est de cent pourcent lorsque l’unité de traitement 22 est convaincue que l’émotion à détecter est présente parmi les émotions ressenties par l’utilisateur 20, comme le montre la FIG. 3 à titre d’exemple. La FIG. 3 illustre à titre d’exemple, sous forme de tableau, les scores de confiance de détection calculés pour chaque émotion à partir d’une image acquise pour un utilisateur donné. Comme cela apparaît dans l’exemple de la FIG. 3 , à partir d’une image acquise, plusieurs émotions peuvent être détectées avec un score de confiance assez élevé. C’est par exemple le cas, dans l’exemple de la FIG. 3 , de la tristesse qui apparaît avec un score de confiance de détection de 80% et la surprise qui apparaît avec un score de confiance de détection de 40%. Ainsi, les scores de confiance calculés image par image ne sont pas suffisants pour déterminer une émotion stable de l’utilisateur. Le procédé comporte la répétition des étapes d’acquisition 100 et d’estimation 110 sur des images acquises successives. Par exemple, les étapes d’acquisition 100 et d’estimation 110 sont réalisées à une fréquence sensiblement égale à trentaine d’acquisitions et d’estimations par seconde. Le procédé comporte ensuite une étape 120 de calcul d’un ensemble d’émotions stables sur la durée T1, à partir des scores de confiance de détection de chaque émotion pour la pluralité d’images acquises, de préférence au moins dix images acquises. Dans un mode de réalisation, la durée T1 est de 5 secondes avec une précision de ±5%, préférablement la durée est de 2 secondes avec une précision de ±5%, et plus préférablement la durée est de 1 seconde avec une précision de ±5%. Dans un mode de réalisation, le calcul de l’ensemble d’émotions stables sur la durée T1 est basé sur un score de confiance de détection, estimé à l’étape d’estimation 110, supérieur à un seuil prédéfini sur l’ensemble des scores de confiance de détection de chaque émotion pour la pluralité d’images acquises. Par exemple, le seuil prédéfini est de préférence compris entre 0% et 100%, de préférence le seuil prédéfini est égal à 50%. Ainsi, par exemple, seules les émotions ayant un score de confiance de détection supérieur au seuil prédéfini sur toute la durée T1 sont retenues dans l’ensemble d’émotions stables, les émotions ayant un score de confiance de détection inférieur au seuil prédéfini ponctuellement étant écartées. Suite à l’étape de calcul 120, à le procédé comporte une étape 130 de détermination d’une émotion prédominante de l’utilisateur sur une durée T2, à partir des émotions stables calculés et l’au moins une donnée du véhicule 38. L’étape 130 de détermination d’une émotion prédominante met en œuvre le sous-système d’intelligence artificielle 25, préalablement entraîné pour déterminer une émotion prédominante à partir d’un ensemble émotions stables et l’au moins une donnée du véhicule 38. L’au moins une donnée du véhicule 38 est choisie parmi les informations suivantes : informations de trafic dans un environnement du véhicule, géolocalisation du véhicule, température interne du véhicule, température externe du véhicule, heure, et historique des trajets du véhicule. Bien entendu, il est envisageable d’enrichir l’au moins une donnée du véhicule 38 à prendre en considération, par exemple, des caméras externes du véhicule, des capteurs de présence sur les sièges du véhicule. En variante, l’étape 130 de détermination de l’émotion prédominante de l’utilisateur sur la durée T2, par le sous-système d’intelligence artificielle 25, est effectuée à partir des émotions stables calculées, de l’au moins une donnée du véhicule 12 et d’au moins une donnée de l’utilisateur 20. Dans cette variante, le sous-système d’intelligence artificielle 25, préalablement entraîné pour déterminer une émotion prédominante à partir d’un ensemble émotions stables, l’au moins une donnée du véhicule 38 et l’au moins une donnée de l’utilisateur 42. L’au moins une donnée de l’utilisateur est choisie parmi les informations suivantes : agenda électronique, date d’anniversaire, genre, adresse, notifications du téléphone portable, et historique d’appels. Bien entendu, il est envisageable d’enrichir l’ensemble de données de l’utilisateur à prendre en considération, avec l’autorisation de l’utilisateur, par exemple des évènements familiaux. Le procédé comprend en outre une étape 140 de transmission de l’émotion prédominante à un service, par exemple également implémenté par l’ordinateur embarqué 18 du véhicule 12, en lien avec d’autres équipements (non représentés) du véhicule 12, tels que les hauts parleurs, le système d’éclairage de l’habitacle, un écran d’affichage sur le tableau de bord, des systèmes de vibration associés aux sièges du véhicule 12. A titre d’exemple, les étapes de détermination 130 et de transmission 140 de l’émotion prédominante de l’utilisateur présent dans le véhicule 12 sont effectuées en continu durant une durée d’activation T3 du système. La durée d’activation T3 du système correspond par exemple à la durée entre l’étape d’acquisition 100 et l’étape de transmission 140. De préférence, le procédé comporte une étape supplémentaire de délivrance 150, d’au moins un service personnalisé pour l’utilisateur 20 en utilisant au moins un équipement du véhicule, en fonction de l’émotion prédominante. Plus préférablement, le service personnalisé pour l’utilisateur 20 est en fonction de l’émotion prédominante et est effectué en continu durant la durée d’activation T3 du système. Par exemple, l’au moins un service personnalisé est choisi parmi les services suivants : type de musique, guidage, suggestion d’une publicité, éclairage, position du siège, connexion à Internet et à des services, connexion à un smartphone, et massage. Par exemple, selon l’émotion prédominante, une musique relaxante ou bien une musique plus rythmée est automatiquement sélectionnée et jouée par les haut-parleurs. Avantageusement, le procédé de détermination est un procédé de détermination automatique. Avantageusement, le procédé de détermination selon l’invention, le système, et le programme ordinateur associés, permettent de déterminer une émotion prédominante et précise de l’utilisateur. Procédé de détermination d’une émotion d’un utilisateur (20) présent dans un véhicule, parmi un ensemble prédéfini d’émotions, mis en œuvre par un système (10) de détermination, le système (10) de détermination comportant une caméra (16) connectée à un ordinateur embarqué (18), la caméra (16) étant configurée pour capter des images dudit utilisateur (20), l’ordinateur embarqué (18) comportant une unité de traitement (22), le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes mises en œuvre par l’unité de traitement (22): acquisition (100) d’une pluralité d’images de l'utilisateur (20) sur une durée T1, estimation (110) d’un score de confiance de détection de chaque émotion, parmi l’ensemble prédéfini d’émotions, respectif à chaque image acquise, calcul (120) d’un ensemble d’émotions stables sur ladite durée T1, à partir des scores de confiance de détection de chaque émotion pour ladite pluralité d’images acquises, détermination (130), par un sous-système d’intelligence artificielle (25), d’une émotion prédominante de l’utilisateur (20) sur une durée T2, à partir des émotions stables calculées et d’au moins une donnée du véhicule (38), la durée T2 étant au moins égal à la durée T1, et transmission (140) de l’émotion prédominante déterminée à au moins un service utilisant l’émotion prédominante déterminée. Procédé selon la revendication 1, dans lequel il comporte une étape (150) supplémentaire de délivrance d’au moins un service personnalisé pour l’utilisateur (20) en utilisant au moins un équipement du véhicule, en fonction de l’émotion prédominante. Procédé selon l’une des revendications 1 ou 2, dans lequel l’au moins une donnée du véhicule (38) est choisie parmi les informations suivantes : informations de trafic dans un environnement du véhicule, géolocalisation du véhicule, température interne du véhicule, température externe du véhicule, heure, et historique des trajets du véhicule. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel l’étape de détermination (130) de l’émotion prédominante déterminée de l’utilisateur (20) sur la durée T2, par le sous-système d’intelligence artificielle, est effectuée à partir des émotions stables calculées, de l’au moins une donnée du véhicule et d’au moins une donnée de l’utilisateur (42). Procédé selon la revendication 4, dans lequel l’au moins une donnée de l’utilisateur (42), est choisie parmi les informations suivantes : agenda électronique, date d’anniversaire, genre, adresse, notifications du téléphone portable, et historique d’appels. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel le calcul (120) de l’ensemble d’émotions stables sur ladite durée T1 est basé sur un score de confiance de détection supérieur à un seuil prédéfini sur l’ensemble des scores de confiance de détection de chaque émotion pour la pluralité d’images acquises. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le sous-système d’intelligence artificielle (25) met en œuvre un réseau de neurones préalablement entraîné par apprentissage profond avec un ensemble de données qualifiées. Système (10) de détermination d’une émotion d’un utilisateur (20) présent dans un véhicule, parmi un ensemble prédéfini d’émotions, le système (10) comportant une caméra (16) connectée à un ordinateur embarqué (18), la caméra (16) étant configurée pour capter des images dudit utilisateur (20), l’ordinateur embarqué comportant une unité de traitement (22), caractérisé en ce que l’unité de traitement (22) est configurée pour mettre en œuvre : -un module d’acquisition (26) d’une pluralité d’images de l'utilisateur (20) sur une durée T1, -un module d’estimation (28) d’un score de confiance de détection de chaque émotion, parmi l’ensemble prédéfini d’émotions, respectif à chaque image acquise, -un module de calcul (30) d’un ensemble d’émotions stables sur ladite durée T1, à partir des scores de confiance de détection de chaque émotion pour ladite pluralité d’images acquises, - un module de détermination (32), par un sous-système d’intelligence artificielle, d’une émotion prédominante de l’utilisateur (20) sur une durée T2, à partir des émotions stables calculées et au moins une donnée fournie par le véhicule ou par le véhicule et un utilisateur (20) du véhicule, la durée T2 étant au moins égal à la durée T1; – un module de transmission (34) de l’émotion prédominante déterminée à au moins un service utilisant l’émotion prédominante déterminée. Programme d’ordinateur comportant des instructions de code exécutable, qui, lorsqu’elles sont exécutées par un système programmable, mettent en œuvre un procédé de détermination d’une émotion d’un utilisateur conforme aux revendications 1 à 7.