FR 3069360 A1 20190125 FR 1756953 A 20170721 PROCEDE D'ANALYSE D'UNE IMAGE D'UNE ARCADE DENTAIRE Domaine technique La présente invention concerne le domaine de l'analyse d'images d'arcades dentaires. Etat de la technique Les traitements orthodontiques les plus récents utilisent des images pour évaluer les situations thérapeutiques. Cette évaluation est classiquement effectuée par un orthodontiste, ce qui nécessite que le patient transmette ces images à l'orthodontiste, voire qu'il prenne un rendez-vous. Il existe un besoin permanent pour un procédé facilitant l'analyse des images d'arcades dentaires de patients. Un but de l'invention est de répondre à ce besoin. Résumé de l'invention L'invention propose un procédé d'analyse d'une image, dite « image d'analyse », d'une arcade dentaire d'un patient, procédé dans lequel l'image d'analyse est soumise à un dispositif d'apprentissage profond, de préférence un réseau de neurones, afin de déterminer au moins une valeur d'un attribut de dent relative à une dent représentée sur l'image d'analyse, et/ou au moins une valeur d'un attribut d'image relative à l'image d'analyse. Analyse par dent L'invention propose en particulier un procédé d'analyse détaillée d'une image dite « image d'analyse » d'une arcade dentaire d'un patient, ledit procédé comportant les étapes suivantes : 1) création d'une base d'apprentissage comportant plus de 1 000 images d'arcades dentaires, ou « images historiques », chaque image historique comportant une ou plusieurs zones représentant chacune une dent, ou « zones de dent historiques », à chacune desquelles, pour au moins un attribut de dent, une valeur d'attribut de dent est affectée ; 2) entraînement d'au moins un dispositif d'apprentissage profond, de préférence un réseau de neurones, au moyen de la base d'apprentissage ; 2 3) soumission de l'image d'analyse audit au moins un dispositif d'apprentissage profond de manière qu'il détermine au moins une probabilité relative à une valeur d'attribut d'au moins une dent représentée sur une zone représentant, au moins partiellement, ladite dent dans l'image d'analyse, ou « zone de dent d'analyse » ; 5 4) détermination, en fonction de ladite probabilité, de la présence d'une dent de ladite arcade à une position représentée par ladite zone de dent d'analyse, et de la valeur d'attribut de ladite dent. Un premier dispositif d'apprentissage profond, de préférence un réseau de neurones, peut être en particulier mis en oeuvre pour évaluer une probabilité relative à la présence, à un 10 emplacement de ladite image d'analyse, d'une zone de dent d'analyse. Un deuxième dispositif d'apprentissage profond, de préférence un réseau de neurones, peut être en particulier mis en oeuvre pour évaluer une probabilité relative au type de dent représenté dans une zone de dent d'analyse. Comme on le verra plus en détail dans la suite de la description, un procédé d'analyse 15 détaillée selon l'invention permet avantageusement de reconnaître immédiatement le contenu de l'image d'analyse. L'image d'analyse peut être avantageusement classée automatiquement. Elle est par ailleurs immédiatement exploitable par un programme informatique. L'invention repose sur l'utilisation d'un dispositif d'apprentissage profond, de préférence 20 un réseau de neurones, dont la performance est directement liée à la richesse de la base d'apprentissage. Il existe donc également un besoin pour un procédé permettant d'enrichir rapidement la base d'apprentissage. L'invention concerne donc encore un procédé d'enrichissement d'une base d'apprentissage, notamment destinée à la mise en oeuvre d'un procédé d'analyse détaillée 25 selon l'invention, ledit procédé d'enrichissement comportant les étapes suivantes : A) à un instant « actualisé », réalisation d'un modèle d'une arcade dentaire d'un patient, ou « modèle de référence actualisé », et segmentation du modèle de référence actualisé de manière à réaliser, pour chaque dent, un « modèle de dent », et pour au moins un attribut de dent, affectation d'une valeur d'attribut de dent à chaque modèle de dent ; B) de préférence moins de 6 mois, de préférence moins de 2 mois, de préférence moins de 1 mois, de préférence moins de 15 jours, de préférence moins de 1 semaine, de 3 préférence moins de 1 jour avant ou après l'instant actualisé, de préférence sensiblement à l'instant actualisé, acquisition d'au moins une, de préférence d'au moins trois, de préférence d'au moins dix, de préférence d'au moins cent images de ladite arcade, ou « images actualisées », dans des conditions d'acquisition réelles 5 respectives ; C) pour chaque image actualisée, recherche de conditions d'acquisition virtuelles adaptées pour une acquisition d'une image du modèle de référence actualisé, dite « image de référence », présentant une concordance maximale avec l'image actualisée dans lesdites conditions d'acquisition virtuelles, et acquisition de ladite 10 image de référence ; D) identification, dans l'image de référence, d'au moins une zone représentant un modèle de dent, ou « zone de dent de référence » et, par comparaison de l'image actualisée et de l'image de référence, détermination, dans l'image actualisée, d'une zone représentant ledit modèle de dent, ou « zone de dent actualisée » ; 15 E) affectation, à ladite zone de dent actualisée, de la ou des valeurs d'attribut de dent dudit modèle de dent ; F) ajout de l'image actualisée enrichie d'un descriptif de ladite zone de dent actualisée et de sa ou ses valeurs d'attribut de dent, ou « image historique », dans la base d'apprentissage. 20 En particulier, chaque exécution du procédé décrit dans WO 2016/066651 génère de préférence plus de trois, plus de dix, de préférence plus de cent images actualisées qui, par un traitement automatisé au moyen du modèle de référence actualisé, peuvent produire autant d'images historiques. Dans un mode de réalisation particulier, le procédé d'enrichissement d'une base 25 d'apprentissage comporte, à la place des étapes A) à C), les étapes suivantes : A') à un instant initial, réalisation d'un modèle d'une arcade dentaire d'un patient, ou « modèle de référence initial », et segmentation du modèle de référence initial de manière à réaliser, pour chaque dent, un « modèle de dent », et pour au moins un attribut de dent, affectation d'une valeur d'attribut de dent à chaque modèle de 30 dent ; B') à un instant actualisé, par exemple espacé de plus de quinze jours, de préférence de plus d'un mois, voire de plus de deux mois de l'instant initial, acquisition d'au moins une, de préférence d'au moins trois, de préférence d'au moins dix, de 4 préférence d'au moins cent images de ladite arcade, ou « images actualisées », dans des conditions d'acquisition réelles respectives ; C') pour chaque image actualisée, recherche, par déformation du modèle de référence initial, d'un modèle de référence actualisé et de conditions d'acquisition virtuelles 5 adaptés pour une acquisition d'une image du modèle de référence actualisé, dite « image de référence », présentant une concordance maximale avec l'image actualisée dans lesdites conditions d'acquisition virtuelles. Ce procédé permet avantageusement, après génération du modèle de référence initial, de préférence au moyen d'un scanner, d'enrichir la base d'apprentissage à différents instants 10 actualisés, sans qu'il soit nécessaire d'effectuer un nouveau scan, et donc sans que le patient ait à se déplacer chez l'orthodontiste. Il peut en effet acquérir les images actualisées lui-même, comme décrit dans WO 2016/066651. Un seul traitement orthodontique peut ainsi conduire à la production de centaines d'images historiques. 15 L'invention concerne encore un procédé d'entraînement d'un dispositif d'apprentissage profond, de préférence un réseau de neurones, comportant un enrichissement d'une base d'apprentissage selon l'invention, puis l'utilisation de ladite base d'apprentissage pour entraîner le dispositif d'apprentissage profond. Analyse globale 20 Le procédé d'analyse détaillée décrit ci-dessus permet avantageusement une analyse fine de l'image d'analyse, la situation de chaque étant de préférence évaluée. Alternativement, le dispositif d'apprentissage profond peut être utilisé de manière globale, la base d'apprentissage contenant des images historiques dont le descriptif fournit une valeur d'attribut globale pour l'image. L'attribut n'est alors pas un attribut « de dent », 25 mais est un attribut « d'image ». Par exemple, cet attribut d'image peut définir si, au regard de l'image dans son ensemble ou d'une partie de l'image, la situation dentaire « est pathologique » ou « n'est pas pathologique », sans qu'un examen de chaque dent soit effectué. L'attribut d'image permet également de détecter, par exemple, si la bouche est ouverte ou fermée, ou, plus généralement, si l'image est adaptée à un traitement ultérieur, 30 par exemple si elle permet de contrôler l'occlusion. L'attribut d'image peut être en particulier relatif à 5 - une position et/ou une orientation et/ou une calibration d'un appareil d'acquisition utilisé pour acquérir ladite image d'analyse, et/ou - une qualité de l'image d'analyse, et en particulier relatif à la luminosité, au contraste ou à la netteté de l'image d'analyse, et/ou 5 - au contenu de l'image d'analyse, par exemple à la représentation des arcades, de la langue, de la bouche, des lèvres, des mâchoires, de la gencive, d'une ou plusieurs dents ou d'un appareil orthodontique. Lorsque l'attribut d'image fait référence au contenu de l'image, le descriptif des images historiques de la base d'apprentissage précise une caractéristique de ce contenu. Par 10 exemple, il peut préciser la position de la langue (par exemple « en retrait ») ou l'ouverture de la bouche du patient (par exemple bouche ouverte ou fermée) ou la présence d'une représentation d'un appareil orthodontique et/ou son état (par exemple appareil intact, cassé ou endommagé). Une valeur d'attribut de dent peut être utilisée pour définir une valeur pour un attribut 15 d'image. Par exemple, si une valeur d'un attribut de dent est « dent cariée », la valeur d'un attribut d'image peut être « situation dentaire insatisfaisante ». L'attribut d'image peut être en particulier relatif à une situation thérapeutique. L'invention propose un procédé d'analyse globale d'une image d'analyse d'une arcade dentaire d'un patient, ledit procédé comportant les étapes suivantes : 20 1') création d'une base d'apprentissage comportant plus de 1 000 images d'arcades dentaires, ou « images historiques », chaque image historique comportant une valeur d'attribut pour au moins un attribut d'image, ou « valeur d'attribut d'image » ; 2') entraînement d'au moins un dispositif d'apprentissage profond, de préférence un 25 réseau de neurones, au moyen de la base d'apprentissage ; 3') soumission de l'image d'analyse au dispositif d'apprentissage profond de manière qu'il détermine, pour ladite image d'analyse, au moins une probabilité relative à ladite valeur d'attribut d'image, et détermination, en fonction de ladite probabilité, d'une valeur pour ledit attribut d'image pour l'image d'analyse. 30 L'attribut d'image peut être en particulier relatif à l'orientation de l'appareil d'acquisition lors de l'acquisition de l'image d'analyse. Il peut par exemple prendre les valeurs « photo de face », « photo de gauche » et « photo de droite ». 6 L'attribut d'image peut être également relatif à la qualité de l'image. Il peut par exemple prendre les valeurs « contraste insuffisant » et « contraste acceptable ». L'attribut d'image peut être également relatif à la situation dentaire du patient, par exemple être relatif à la présence d'une carie ou à l'état d'un appareil orthodontique porté par le 5 patient (« dégradé » ou « en bon état » par exemple) ou à l'adéquation de l'appareil orthodontique au traitement du patient (par exemple « inadapté » ou « adapté »). L'attribut d'image peut être encore relatif à la « présence » ou « l'absence » d'un appareil orthodontique, ou à l'état d'ouverture de la bouche (« bouche ouverte », « bouche fermée » par exemple). 10 Comme on le verra plus en détail dans la suite de la description, un procédé d'analyse globale d'images selon l'invention permet avantageusement d'évaluer immédiatement et globalement le contenu de l'image d'analyse. En particulier, il est possible d'évaluer globalement une situation dentaire et, par exemple, d'en déduire la nécessité de consulter un orthodontiste. 15 Définitions Un « patient » est une personne pour laquelle un procédé selon l'invention est mis en oeuvre, indépendamment du fait que cette personne suive un traitement orthodontique ou non. Par « orthodontiste », on entend toute personne qualifiée pour prodiguer des soins 20 dentaires, ce qui inclut également un dentiste. Par « pièce orthodontique », on entend tout ou partie d'un appareil orthodontique. Une pièce orthodontique peut être en particulier une gouttière orthodontique. Une telle gouttière s'étend de manière à suivre les dents successives de l'arcade sur laquelle elle est fixée. Elle définit une goulotte de forme générale en « U », dont la forme est déterminée 25 pour assurer la fixation de la gouttière sur les dents, mais également en fonction d'un positionnement cible souhaité pour les dents. Plus précisément, la forme est déterminée de manière que, lorsque la gouttière est dans sa position de service, elle exerce des contraintes tendant à déplacer les dents traitées vers leur positionnement cible, ou à maintenir les dents dans ce positionnement cible. 7 La « position de service » est la position dans laquelle la pièce orthodontique est portée par le patient. Par « modèle », on entend un modèle tridimensionnel numérique. Un agencement de modèles de dent est donc un modèle. 5 Par "image", on entend une image en deux dimensions, comme une photographie ou une image extraite d'un film. Une image est formée de pixels. Une « image de référence » est une vue d'un modèle « de référence ». Par « image d'une arcade », ou « modèle d'une arcade », on entend une représentation de tout ou partie de ladite arcade. 10 Les « conditions d'acquisition » d'une image précisent la position et l'orientation dans l'espace d'un appareil d'acquisition de cette image relativement aux dents du patient (conditions d'acquisition réelles) ou à un modèle de dents du patient (conditions d'acquisition virtuelles), et de préférence la calibration de cet appareil d'acquisition. Des conditions d'acquisition sont dites "virtuelles" lorsqu'elles correspondent à une simulation 15 dans laquelle l'appareil d'acquisition serait dans lesdites conditions d'acquisition (positionnement et de préférence calibration théoriques de l'appareil d'acquisition) par rapport à un modèle. Dans des conditions d'acquisition virtuelles d'une image de référence, l'appareil d'acquisition peut être également qualifié de « virtuel ». L'image de référence est en effet 20 acquise par un appareil d'acquisition fictif, ayant les caractéristiques de l'appareil d'acquisition « réel » ayant servi à l'acquisition des images réelles, et en particulier des images actualisées. La « calibration » d'un appareil d'acquisition est constituée par l'ensemble des valeurs des paramètres de calibration. Un "paramètre de calibration" est un paramètre intrinsèque à 25 l'appareil d'acquisition (à la différence de sa position et de son orientation) dont la valeur influence l'image acquise. De préférence, les paramètres de calibration sont choisis dans le groupe formé par l'ouverture de diaphragme, le temps d'exposition, la distance focale et la sensibilité. Une "information discriminante" est une information caractéristique qui peut être extraite 30 d'une image ("image feature"), classiquement par un traitement informatique de cette image. 8 Une information discriminante peut présenter un nombre variable de valeurs. Par exemple, une information de contour peut être égale à 1 ou 0 selon qu'un pixel appartient ou non à un contour. Une information de brillance peut prendre un grand nombre de valeurs. Le traitement de l'image permet d'extraire et de quantifier l'information discriminante. 5 L'information discriminante peut être représentée sous la forme d'une « carte ». Une carte est ainsi le résultat d'un traitement d'une image afin de faire apparaître l'information discriminante, par exemple le contour des dents et des gencives. On appelle « concordance » (« match » ou «fit » en anglais) entre deux objets une mesure de la différence entre ces deux objets. Une concordance est maximale (« best fit ») 10 lorsqu'elle résulte d'une optimisation permettant de manière à minimiser ladite différence. Un objet modifié pour obtenir une concordance maximale peut être qualifié d'objet « optimal ». Deux images ou « vues » qui présentent une concordance maximale représentent sensiblement au moins une même dent, de la même façon. Autrement dit, les 15 représentations de la dent sur ces deux images sont sensiblement superposables. La recherche d'une image de référence présentant une concordance maximale avec une image actualisée s'effectue en recherchant les conditions d'acquisition virtuelles de l'image de référence présentant une concordance maximale avec les conditions d'acquisition réelles de l'image actualisée. 20 Par extension, un modèle présente une concordance maximale avec une image lorsque ce modèle a été choisi parmi plusieurs modèles parce qu'il permet une vue présentant une concordance maximale avec ladite image et/ou lorsque cette image a été choisie parmi plusieurs images parce qu'elle présente une concordance maximale avec une vue dudit modèle. 25 En particulier, une image actualisée est en concordance maximale avec un modèle de référence lorsqu'une vue de ce modèle de référence fournit une image de référence en concordance maximale avec l'image actualisée. La comparaison entre deux images résulte de préférence de la comparaison de deux cartes correspondantes. On appelle classiquement « « distance » une mesure de la différence entre 30 deux cartes ou entre deux images. 9 Les méthodes « métaheuristiques » sont des méthodes d'optimisation connues. Elles sont de préférence choisies dans le groupe formé par - les algorithmes évolutionnistes, de préférence choisie parmi: les stratégies d'évolution, les algorithmes génétiques, les algorithmes à 5 évolution différentielle, les algorithmes à estimation de distribution, les systèmes immunitaires artificiels, la recomposition de chemin Shuffled Complex Evolution, le recuit simulé, les algorithmes de colonies de fourmis, les algorithmes d'optimisation par essaims particulaires, la recherche avec tabous, et la méthode GRASP ; 10 - l'algorithme du kangourou, - la méthode de Fletcher et Powell, - la méthode du bruitage, - la tunnelisation stochastique, - l'escalade de collines à recommencements aléatoires, 15 - la méthode de l'entropie croisée, et - les méthodes hybrides entre les méthodes métaheuristiques citées ci-dessus. On appelle « descriptif » d'une image, une information notamment relative à la définition des zones de dent de cette image et aux valeurs d'attribut de dent qui leur sont associées, et/ou relative à une valeur d'attribut d'image de ladite image. Le nombre de valeurs 20 possible pour un attribut de dent ou un attribut d'image n'est pas limité. Une image « historique » est une image d'une arcade dentaire enrichie d'un descriptif. Les zones de dent d'une image historique sont qualifiées de « zones de dent historiques ». Il faut interpréter "comprenant " ou "comportant " ou "présentant " de manière non restrictive, sauf indication contraire. 25 Brève description des figures D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront encore à la lecture de la description détaillée qui va suivre et à l'examen du dessin annexé dans lequel : - la figure 1 représente, schématiquement, les différentes étapes d'un procédé d'analyse détaillée d'une image, selon l'invention ; 30 - la figure 2 représente, schématiquement, les différentes étapes d'un procédé d'enrichissement d'une base d'apprentissage, selon l'invention ; 10 - la figure 3 représente, schématiquement, les différentes étapes d'une variante d'un procédé d'enrichissement d'une base d'apprentissage, selon l'invention ; - la figure 4 représente, schématiquement, les différentes étapes d'un procédé d'analyse globale d'une image, selon l'invention ; 5 - la figure 5 représente, schématiquement, les différentes étapes d'une étape C) d'un procédé d'enrichissement d'une base d'apprentissage, selon l'invention ; - la figure 6 représente, schématiquement, les différentes étapes d'un procédé de modélisation de l'arcade dentaire d'un patient, selon l'invention ; - la figure 7 représente, schématiquement, les différentes étapes d'un procédé 10 d'évaluation d'une situation dentaire d'un patient, selon l'invention ; - la figure 8 représente, schématiquement, les différentes étapes d'un procédé d'acquisition d'une image d'une arcade dentaire d'un patient, selon l'invention ; - la figure 9 représente, schématiquement, les différentes étapes d'un procédé d'évaluation de la forme d'une gouttière orthodontique d'un patient, selon 15 1 'invention ; - la figure 10 représente un exemple d'une image de référence d'un modèle de référence initial ; - la figure 11 (11a-11d) illustre un traitement pour déterminer les modèles de dent dans un modèle de référence initial, comme décrit dans WO 2016 066651 ; 20 - la figure 12 (12a-12d) illustre l'acquisition d'une image au moyen d'un écarteur, une opération de découpage de cette image, et le traitement d'une image actualisée permettant de déterminer le contour des dents, comme décrit dans WO 2016 066651 ; - la figure 13 illustre schématiquement la position relative de marques de repérage 12 25 d'un écarteur 10 sur des images actualisées 141 et 142, selon les directions d'observation représentées en traits interrompus ; - les figures 14 et 15 représentent une gouttière orthodontique, en perspective et vue de dessus, respectivement ; - la figure 16 illustre l'étape e) décrite dans WO 2016 066651 ; 30 - la figure 17 illustre un procédé d'enrichissement selon l'invention. 11 Description détaillée Un procédé d'analyse détaillée selon l'invention nécessite la création d'une base d'apprentissage. Cette création met de préférence en oeuvre un procédé comportant les étapes A) à F), ou, dans un mode de réalisation, à la place des étapes A) à C), de préférence les 5 étapes A') à C'). Premier mode de réalisation principal du procédé d'enrichissement L'étape A) est destinée à la réalisation d'un modèle de référence actualisé modélisant une arcade du patient. Elle comprend de préférence une ou plusieurs des caractéristiques de l'étape a) de WO 2016 06665 lpour réaliser un modèle de référence initial. 10 Le modèle de référence actualisé est de préférence créé avec un scanner 3D. Un tel modèle, dit « 3D », peut être observé selon un angle quelconque. Une observation du modèle, selon un angle et à une distance déterminés, est appelée une « vue » ou « image de référence ». La figure 1 la est un exemple d'image de référence. Le modèle de référence actualisé peut être préparé à partir de mesures effectuées sur les 15 dents du patient ou sur un moulage de ses dents, par exemple un moulage en plâtre. Pour chaque dent, on définit, à partir du modèle de référence actualisé, un modèle de ladite dent, ou « modèle de dent » (figure Ild). Cette opération, connue en elle-même, est appelée « segmentation » du modèle de référence actualisé. Dans le modèle de référence actualisé, un modèle de dent est de préférence délimité par un 20 bord gingival qui peut être décomposé en un bord gingival intérieur (du côté de l'intérieur de la bouche par rapport à la dent), un bord gingival extérieur (orienté vers l'extérieur de la bouche par rapport à la dent) et deux bords gingivaux latéraux. Un ou plusieurs attributs de dent sont associés aux modèles de dent en fonction des dents qu'ils modélisent. 25 L'attribut de dent est de préférence choisi parmi un numéro de dent, un type de dent, un paramètre de forme de la dent, par exemple une largeur de dent, en particulier une largeur mésio-palatine, une épaisseur, une hauteur de couronne, un indice de déflexion en mésial et distal du bord incisif, ou un niveau d'abrasion, un paramètre d'apparence de la dent, en 12 particulier un indice de translucidité ou un paramètre de couleur, un paramètre relatif à l'état de la dent, par exemple « abrasée », « cassée », « cariée » ou « appareillée » (c'est-à-dire en contact avec un appareil orthodontique), un âge pour le patient, ou une combinaison de ces attributs. 5 Une valeur d'attribut de dent peut être affectée à chaque attribut de dent d'un modèle de dent particulier. Par exemple, l'attribut de dent « type de dent » aura la valeur « incisive », « canine » ou « molaire » selon que le modèle de dent est celui d'une incisive, d'une canine ou d'une molaire, respectivement. 10 L'affectation des valeurs d'attribut de dent aux modèles de dent peut être manuelle ou, au moins en partie, automatique. Par exemple, si la valeur d'un attribut de dent est identique quel que soit le modèle de dent, comme pour l'attribut de dent « âge du patient », il peut suffire d'attribuer une valeur à un modèle de dent pour déterminer la valeur de cet attribut pour les autres modèles de dent. 15 De même, les numéros de dent sont classiquement attribués selon une règle standard. Il suffit donc de connaître cette règle et le numéro d'une dent modélisée par un modèle de dent pour calculer les numéros des autres modèles de dent. Dans un mode de réalisation préféré, la forme d'un modèle de dent particulier est analysée de manière à définir sa valeur d'attribut de dent, par exemple son numéro. Cette 20 reconnaissance de forme est de préférence réalisée au moyen d'un dispositif d'apprentissage profond, de préférence un réseau de neurones. De préférence, on crée une bibliothèque de modèles de dents historiques, chaque modèle de dent historique ayant une valeur pour l'attribut de dent, comme décrit ci-après (étape a)), on entraîne le dispositif d'apprentissage profond avec des vues des modèles de dent historiques de cette 25 bibliothèque, puis on analyse une ou plusieurs vues du modèle de dent particulier avec le dispositif d'apprentissage profond entraîné, de manière à déterminer la valeur d'attribut de dent dudit modèle de dent particulier. L'attribution des valeurs d'attribut de dent peut alors être totalement réalisée sans intervention humaine. 30 L'étape B) est destinée à l'acquisition d'une ou de préférence plusieurs images actualisées. 13 L'étape B) comprend de préférence une ou plusieurs des caractéristiques de l'étape b) de WO 2016 066651. L'acquisition des images actualisées est réalisée au moyen d'un appareil d'acquisition d'images, de préférence choisi parmi un téléphone mobile, un appareil photo dit 5 « connecté », une montre dite « intelligente », ou « smartwatch », une tablette ou un ordinateur personnel, fixe ou portable, comportant un système d'acquisition d'images, comme une webcam ou un appareil photo. De préférence l'appareil d'acquisition d'images est un téléphone mobile. De préférence, une image actualisée est une photographie ou est une image extraite d'un 10 film. Elle est de préférence en couleurs, de préférence en couleurs réelles. L'intervalle de temps entre les étapes A) et B) est le plus faible possible afin que les dents ne se soient sensiblement pas déplacées entre la réalisation du modèle actualisé et l'acquisition des images actualisées. Des images de référence concordantes avec les images actualisées peuvent alors peut être acquises en observant le modèle de référence actualisé. 15 De préférence, on utilise un écarteur dentaire 10 lors de l'étape B), comme représenté sur la figure 12a. L'écarteur comporte classiquement un support muni d'un rebord s'étendant autour d'une ouverture et agencé de manière que les lèvres du patient puissent y reposer en laissant les dents du patient apparaître à travers ladite ouverture. A l'étape C), le modèle de référence actualisé est exploré pour trouver, pour chaque image 20 actualisée, une image de référence présentant une concordance maximale avec l'image actualisée. L'étape C) peut comprendre une ou plusieurs des caractéristiques des étapes c), d) et e) de WO 2016 066651, dans la mesure où elles concernent une telle exploration. Pour chaque image actualisée, on détermine de préférence, de manière grossière, un 25 ensemble de conditions d'acquisition virtuelles approximant les conditions d'acquisition réelles lors de l'acquisition de ladite image actualisée. Autrement dit, on estime la position de l'appareil d'acquisition d'images par rapport aux dents au moment où il a pris l'image actualisée (position de l'appareil d'acquisition dans l'espace et orientation de cet appareil). Cette évaluation grossière permet avantageusement de limiter le nombre de tests sur des 30 conditions d'acquisition virtuelles lors des opérations suivantes, et permet donc d'accélérer considérablement ces opérations. 14 Pour effectuer cette évaluation grossière, on utilise de préférence une ou plusieurs règles heuristiques. Par exemple, de préférence, on exclut des conditions d'acquisition virtuelles susceptibles d'être testées lors des opérations suivantes, les conditions qui correspondent à une position de l'appareil d'acquisition d'images derrière les dents ou à une distance des 5 dents supérieure à 1 m. Dans un mode de réalisation préféré, comme illustré sur la figure 13, on utilise des marques de repérage représentées sur l'image actualisée, et en particulier des marques de repérage 12 de l'écarteur, pour déterminer une région de l'espace sensiblement conique délimitant des conditions d'acquisition virtuelles susceptibles d'être testées lors des 10 opérations suivantes, ou "cône de test". Plus précisément, on dispose de préférence au moins trois marques de repérage 12 non alignées sur l'écarteur 10, et on mesure précisément leurs positions relatives sur l'écarteur. Les marques de repérage sont ensuite repérées sur l'image actualisée, comme décrit précédemment. De simples calculs trigonométriques permettent de déterminer 15 approximativement la direction selon laquelle l'image actualisée a été prise. Ensuite, pour chaque image actualisée, on recherche une image de référence présentant une concordance maximale avec l'image actualisée. Cette recherche est de préférence effectuée au moyen d'une méthode métaheuristique, de préférence évolutionniste, de préférence par recuit simulé. 20 De préférence, on traite l'image actualisée pour réaliser au moins une carte actualisée représentant, au moins partiellement, une information discriminante, et ladite recherche comporte les étapes suivantes : Cl) détermination de conditions d'acquisition virtuelles « à tester » ; C2)réalisation d'une image de référence du modèle de référence 25 actualisé dans lesdites conditions d'acquisition virtuelles à tester ; C3)traitement de l'image de référence pour réaliser au moins une carte de référence représentant, au moins partiellement, l'information discriminante ; C4) comparaison des cartes actualisée et de référence de manière à 30 déterminer une valeur pour une fonction d'évaluation, ladite valeur pour la fonction d'évaluation dépendant des différences entre lesdites cartes actualisée et de référence et correspondant à une 15 décision de poursuivre ou de stopper la recherche de conditions d'acquisition virtuelles approximant lesdites conditions d'acquisition réelles avec plus d'exactitude que lesdites conditions d'acquisition virtuelles à tester déterminées à la dernière occurrence 5 de l'étape Cl) ; C5) si ladite valeur pour la fonction d'évaluation correspond à une décision de poursuivre ladite recherche, modification des conditions d'acquisition virtuelles à tester, puis reprise à l'étape C2). A l'étape Cl), on commence par déterminer des conditions d'acquisition virtuelles à 10 tester, c'est-à-dire une position et une orientation virtuelles susceptibles de correspondre à la position et l'orientation réelles de l'appareil d'acquisition lors de la capture de l'image actualisée, mais aussi, de préférence, une calibration virtuelle susceptible de correspondre à la calibration réelle de l'appareil d'acquisition lors de la capture de l'image actualisée. Les premières conditions d'acquisition virtuelles à tester sont de préférence des conditions 15 d'acquisition virtuelles évaluées grossièrement, comme décrit précédemment. A l'étape C2), on configure ensuite virtuellement l'appareil d'acquisition d'images dans les conditions d'acquisition virtuelles à tester afin d'acquérir une image de référence du modèle de référence actualisé dans ces conditions d'acquisition virtuelles à tester. L'image de référence correspond donc à l'image qu'aurait prise l'appareil d'acquisition d'images 20 s'il avait été placé, par rapport au modèle de référence actualisé, et optionnellement calibré, dans les conditions d'acquisition virtuelles à tester. Si l'image actualisée a été prise sensiblement au même moment que le modèle de référence actualisé a été créé par un scan des dents du patient, la position des dents sur l'image actualisée est sensiblement identique à celle dans le modèle de référence actualisé. Si les 25 conditions d'acquisition virtuelles à tester sont exactement les conditions d'acquisition réelles, l'image de référence est donc exactement superposable à l'image actualisée. Les différences entre l'image actualisée et l'image de référence résultent d'erreurs dans l'évaluation des conditions d'acquisition virtuelles à tester, si elles ne correspondent pas exactement aux conditions d'acquisition réelles. 30 A l'étape C3), pour comparer les images actualisée et de référence, on compare l'information discriminante de ces deux images. 16 De préférence, à un instant quelconque avant l'étape C4), l'image actualisée est analysée de manière à réaliser une carte actualisée relative à au moins une information discriminante. La carte actualisée représente donc l'information discriminante dans le référentiel de l'image actualisée. 5 L'information discriminante est de préférence choisie dans le groupe constitué par une information de contour, une information de couleur, une information de densité, une information de distance, une information de brillance, une information de saturation, une information sur les reflets et des combinaisons de ces informations. L'homme de l'art sait comment traiter une image actualisée pour faire apparaître 10 l'information discriminante. Par exemple, la figure 12d est une carte actualisée relative au contour des dents obtenue à partir de l'image actualisée de la figure 12b. De manière analogue, on réalise, à partir de l'image de référence, une carte de référence représentant l'information discriminante (figures lia et 11b). 15 A l'étape C4), les cartes actualisée et de référence, portant toutes les deux sur la même information discriminante, sont comparées et on évalue la différence ou « distance » entre ces deux cartes au moyen d'un score. Par exemple, si l'information discriminante est le contour des dents, on peut comparer la distance moyenne entre les points du contour des dents qui apparait sur l'image de référence et les points du contour correspondant qui 20 apparaît sur l'image actualisée, le score étant d'autant plus élevé que cette distance est faible. Le score peut être par exemple un coefficient de corrélation. De préférence, les conditions d'acquisition virtuelles comprennent les paramètres de calibration de l'appareil d'acquisition. Le score est d'autant plus élevé que les valeurs des 25 paramètres de calibration testées sont proches des valeurs des paramètres de calibration de l'appareil d'acquisition utilisé lors de l'acquisition de l'image actualisée. Par exemple, si l'ouverture de diaphragme testée est éloignée de celle de l'appareil d'acquisition utilisé lors de l'acquisition de l'image actualisée, l'image de référence présente des régions floues et des régions nettes qui ne correspondent pas aux régions floues et aux régions nettes de 30 l'image actualisée. Si l'information discriminante est le contour des dents, les cartes actualisée et de référence ne représenteront donc pas les mêmes contours et le score sera faible. 17 Le score est ensuite évalué au moyen d'une fonction d'évaluation. La fonction d'évaluation permet de décider si le cyclage sur les étapes Cl) à C5) doit être poursuivi ou stoppé. La fonction d'évaluation peut par exemple être égale à 0 si le cyclage doit être stoppé ou être égale à 1 si le cyclage doit se poursuivre. 5 La valeur de la fonction d'évaluation peut dépendre du score atteint. Par exemple, il peut être décidé de poursuivre le cyclage si le score ne dépasse pas un seuil. Par exemple, si une correspondance exacte entre les images actualisée et de référence conduit à un score de 100%, le seuil peut être, par exemple, de 95%. Bien entendu, plus le seuil sera élevé, meilleure sera la précision de l'évaluation des conditions d'acquisition virtuelles si le score 10 parvient à dépasser ce seuil. La valeur de la fonction d'évaluation peut également dépendre de scores obtenus avec des conditions d'acquisition virtuelles testées précédemment. La valeur de la fonction d'évaluation peut également dépendre de paramètres aléatoires et/ou du nombre de cycles déjà effectués. 15 En particulier, il est possible qu'en dépit de la répétition des cycles, on ne parvienne pas à trouver des conditions d'acquisition virtuelles qui soient suffisamment proches des conditions d'acquisition réelles pour que le score atteigne ledit seuil. La fonction d'évaluation peut alors conduire à la décision de quitter le cycle bien que le meilleur score obtenu n'ait pas atteint ledit seuil. Cette décision peut résulter, par exemple, d'un nombre 20 de cycles supérieur à un nombre maximal prédéterminé. Un paramètre aléatoire dans la fonction d'évaluation peut également autoriser la poursuite de tests de nouvelles conditions d'acquisition virtuelles, bien que le score apparaisse satisfaisant. Les fonctions d'évaluation classiquement utilisées dans les procédés d'optimisation 25 métaheuristiques, de préférence évolutionnistes, en particulier dans les procédés de recuit simulé, peuvent être utilisées pour la fonction d'évaluation. A l'étape C5), si la valeur de la fonction d'évaluation indique qu'il est décidé de poursuivre le cyclage, on modifie les conditions d'acquisition virtuelles à tester et on recommence le cyclage sur les étapes Cl) à C5) consistant à réaliser une image de 30 référence et une carte de référence, à comparer la carte de référence avec la carte actualisée pour déterminer un score, puis à prendre une décision en fonction de ce score. 18 La modification des conditions d'acquisition virtuelles à tester correspond à un déplacement virtuel dans l'espace et/ou à une modification de l'orientation et/ou, de préférence, à une modification de la calibration de l'appareil d'acquisition. Cette modification peut être aléatoire, de préférence de manière que les nouvelles conditions 5 d'acquisition virtuelles à tester appartiennent toujours à l'ensemble déterminé lors de l'évaluation grossière. La modification est de préférence guidée par des règles heuristiques, par exemple en favorisant les modifications qui, d'après une analyse des précédents scores obtenus, apparaissent les plus favorables pour augmenter le score. Le cyclage est poursuivi jusqu'à ce que la valeur de la fonction d'évaluation indique qu'il 10 est décidé de cesser ce cyclage et de poursuivre à l'étape D), par exemple si le score atteint ou dépasse ledit seuil. L'optimisation des conditions d'acquisition virtuelles est de préférence effectuée en utilisant une méthode métaheuristique, de préférence évolutionniste, de préférence un algorithme de recuit simulé. Un tel algorithme est bien connu pour l'optimisation non 15 linéaire. Si on a quitté le cyclage, sans qu'un score satisfaisant ait pu être obtenu, par exemple sans que le score ait pu atteindre ledit seuil, le procédé peut être arrêté (situation d'échec) ou une nouvelle étape C) peut être lancée, avec une nouvelle information discriminante et/ou avec une nouvelle image actualisée. Le procédé peut être également poursuivi avec les 20 conditions d'acquisition virtuelles correspondant au meilleur score atteint. Un avertissement peut être émis afin d'informer l'utilisateur de l'erreur sur le résultat. Si on a quitté le cyclage alors qu'un score satisfaisant a pu être obtenu, par exemple parce que le score a atteint, voire dépassé ledit seuil, les conditions d'acquisition virtuelles correspondent sensiblement aux conditions d'acquisition réelles de l'image actualisée. 25 De préférence, les conditions d'acquisition virtuelles comprennent les paramètres de calibration de l'appareil d'acquisition. Le procédé permet ainsi d'évaluer les valeurs de ces paramètres sans qu'il soit nécessaire de connaître la nature de l'appareil d'acquisition ou son réglage. L'acquisition des images actualisées peut donc être réalisée sans précaution particulière, par exemple par le patient lui-même au moyen de son téléphone mobile. 30 En outre, la recherche de la calibration réelle est effectuée en comparant une image actualisée avec des vues d'un modèle de référence dans des conditions d'acquisition virtuelles à tester. Avantageusement, elle ne nécessite pas que l'image actualisée fasse 19 apparaître une jauge étalon de calibration, c'est-à-dire une jauge dont on connaît précisément les caractéristiques permettant déterminer la calibration de l'appareil d'acquisition. L'étape C) aboutit donc à la détermination de conditions d'acquisition virtuelles présentant 5 une concordance maximale avec les conditions d'acquisition réelles. L'image de référence est donc en concordance maximale avec l'image actualisée, c'est-à-dire que ces deux images sont sensiblement superposables. A l'étape D), on identifie les zones de dent de référence sur l'image de référence et on les reporte sur l'image actualisée pour définir des zones de dent actualisées correspondantes. 10 En particulier, l'image de référence est une vue du modèle de référence actualisé segmenté en modèles de dent. Les limites de la représentation de chaque modèle de dent sur l'image de référence, ou « zone de dent de référence », peuvent donc être identifiées. La superposition des images actualisée et de référence permet ensuite de reporter les limites des zones de dent de référence sur l'image actualisée, et ainsi de définir les zones 15 de dent actualisées. L'image de référence étant en concordance maximale avec l'image actualisée, les zones de dent actualisées définissent donc sensiblement les limites des modèles de dent représentés sur l'image de référence. A l'étape E), on affecte, à chaque zone de dent actualisée, la ou les valeurs d'attribut de dent du modèle de dent qui lui correspond. 20 En particulier, l'image de référence est une vue du modèle de référence actualisé dans lequel les modèles de dents ont été affectés de valeurs d'attribut de dent respectives pour au moins un attribut de dent, par exemple un numéro de dent. Chaque zone de dent de référence peut donc hériter de la valeur d'attribut de dent du modèle de dent qu'elle représente. Chaque zone de dent actualisée peut ensuite hériter de la valeur d'attribut de 25 dent de la zone de dent de référence qui a permis de la définir. A l'issue de l'étape E), on obtient donc une image actualisée et un descriptif de l'image actualisée définissant une ou plusieurs zones de dent actualisées et, pour chacune de ces zones, une valeur d'attribut de dent pour au moins un attribut de dent, par exemple un numéro de dent. 30 On appelle « image historique » l'image actualisée enrichie de son descriptif 20 La figure 17a montre un exemple d'image actualisée (acquise lors de l'étape B)) en cours d'analyse afin de déterminer les contours des dents. La figure 17b montre l'image de référence présentant une concordance maximale avec l'image actualisée (résultant de l'étape C)). Les numéros des dents sont affichés sur les dents correspondantes. La figure 5 17c illustre le report des numéros de dent sur les zones de dent actualisées (étapes D) et E)). A l'étape F), l'image historique est ajoutée dans la base d'apprentissage. Les étapes A) à F) sont de préférence réalisées pour plus de 1 000, plus de 5 000, ou plus de 10 000 patients différents, ou « patients historiques ». 10 Comme cela apparaît clairement à présent, l'invention fournit un procédé particulièrement efficace pour créer une base d'apprentissage. Deuxième mode de réalisation principal du procédé d'enrichissement L'invention n'est cependant pas limitée aux modes de réalisation décrits ci-dessus. En particulier, le modèle de référence actualisé n'est pas nécessairement le résultat direct 15 d'un scan de l'arcade du patient. Le modèle de référence actualisé peut être en particulier un modèle obtenu par déformation d'un modèle de référence initial lui-même résultant directement d'un tel scan. Le procédé comporte alors, de préférence, à la place des étapes A) à C), les étapes A') à C'). 20 L'étape A') est identique à l'étape A). A l'étape A'), le modèle de référence généré est cependant destiné à être modifié. Il est donc qualifié de « modèle de référence initial », et non pas de « modèle de référence actualisé », comme selon l'étape A). Le modèle de référence initial peut être en particulier généré à un instant initial précédant un traitement orthodontique actif, par exemple moins de 6 mois, moins de 3 mois, ou 25 moins de 1 mois avant le début du traitement. Les étapes B') à C') peuvent être alors mises en oeuvre pour suivre l'évolution du traitement entre l'instant initial et l'instant actualisé de l'étape B'). L'instant initial peut être alternativement un instant en fin de traitement orthodontique actif, par exemple moins de 6 mois, moins de 3 mois, ou moins de 1 mois après la fin du 21 traitement. Les étapes B') à C') peuvent alors être mises en oeuvre pour surveiller l'apparition d'une récidive éventuelle. L'étape B') est identique à l'étape B). A l'étape B'), les images actualisées sont cependant également destinées à guider la modification du modèle de référence initial pour définir le 5 modèle de référence actualisé, à l'étape C'). L'intervalle de temps entre les étapes A') et B') n'est limité, puisque, comme expliqué ci-après, le modèle de référence initial sera déformé pour obtenir un modèle de référence actualisé en concordance maximale avec les images actualisées. L'intervalle de temps entre les étapes A') et B') peut être par exemple supérieur à 1 semaine, à 2 semaines, à 1 mois, à 10 2 mois ou à 6 mois. L'étape C') est plus complexe que l'étape C) puisque la recherche d'une image de référence présentant une concordance maximale avec une image actualisée ne se limite pas à rechercher les conditions d'acquisition virtuelles optimales. Elle comprend également une recherche d'un modèle de référence actualisé, c'est-à-dire d'un modèle de référence 15 dans lequel les dents ont sensiblement la même position que sur l'image actualisée. L'étape C') comprend de préférence une ou plusieurs des caractéristiques des étapes c), d) et e) de WO 2016 066651, et en particulier de l'étape e) illustrée sur la figure 16. L'objectif est de modifier le modèle de référence initial jusqu'à obtenir un modèle de référence actualisé qui présente une concordance maximale avec l'image actualisée. 20 Idéalement, le modèle de référence actualisé est donc un modèle de l'arcade à partir duquel l'image actualisée aurait pu être prise si ce modèle avait été l'arcade elle-même. On teste donc une succession de modèles de référence « à tester », le choix d'un modèle de référence à tester étant de préférence dépendant du niveau de correspondance des modèles de référence « à tester » précédemment testés avec l'image actualisée. 25 De préférence, la recherche comporte, pour une image actualisée, - une première opération d'optimisation permettant de rechercher, dans un modèle de référence à tester déterminé à partir du modèle de référence initial, des conditions d'acquisition virtuelles correspondant au mieux aux conditions d'acquisition réelles de l'image actualisée, et 22 - une deuxième opération d'optimisation permettant de rechercher, en testant une pluralité de dits modèles de référence à tester, le modèle de référence correspondant au mieux au positionnement des dents du patient lors de l'acquisition de l'image actualisée. De préférence, une première opération d'optimisation est effectuée pour chaque test d'un 5 modèle de référence à tester lors de la deuxième opération d'optimisation. De préférence, la première opération d'optimisation et/ou la deuxième opération d'optimisation, de préférence la première opération d'optimisation et la deuxième opération d'optimisation mettent en oeuvre une méthode métaheuristique, de préférence évolutionniste, de préférence un recuit simulé. 10 L'étape C') aboutit donc à la détermination - d'un modèle de référence actualisé présentant une concordance maximale avec l'image actualisée, et - de conditions d'acquisition virtuelles présentant une concordance maximale avec les conditions d'acquisition réelles. 15 Un procédé comportant les étapes A') à C') peut être avantageusement mis en oeuvre dans le cadre d'un traitement orthodontique actif ou passif, ou, de manière plus générale, pour suivre toute évolution des dents. Dans les différents procédés selon l'invention, l'enrichissement de la base d'apprentissage ne résulte pas nécessairement d'un procédé d'enrichissement selon l'invention. 20 Dans un mode de réalisation, la base d'apprentissage est créée par un opérateur. Ce dernier analyse ainsi des milliers d'images d'analyse. Pour que la base d'apprentissage puisse servir à la mise en oeuvre d'un procédé d'analyse détaillée, il détermine les zones de dent, puis leur attribue des valeurs d'attribut de dent. Pour que la base d'apprentissage puisse servir à la mise en oeuvre d'un procédé d'analyse globale, il attribue des valeurs d'attribut 25 d'image à chaque image. Il peut ainsi constituer des images historiques. Procédé d'analyse détaillée d'images Le procédé d'analyse détaillée d'une « image d'analyse » d'une arcade dentaire d'un patient selon l'invention comporte les étapes 1) à 4). A l'étape 1), on crée une base d'apprentissage comportant plus de 1 000, de préférence 30 plus de 5 000, de préférence plus de 10 000, de préférence plus de 30 000, de préférence 23 plus de 50 000, de préférence plus de 100 000 images historiques. Plus le nombre d'images historiques est élevé, meilleure est l'analyse réalisée par le procédé. De préférence on utilise une base d'apprentissage enrichie suivant un procédé d'enrichissement selon l'invention. 5 La base d'apprentissage peut cependant être constituée suivant d'autres procédés, par exemple être créée manuellement. Pour créer une image historique de la base d'apprentissage, un opérateur, de préférence un orthodontiste, identifie une ou plusieurs zones de dent « historiques » sur une image, dite puis affecte, à chaque zone de dent historique identifiée, une valeur pour au moins un attribut de dent 10 A l'étape 2), on entraîne un dispositif d'apprentissage profond, de préférence un réseau de neurones, avec la base d'apprentissage. Un « réseau de neurones » ou « réseau neuronal artificiel » est un ensemble d'algorithmes bien connu de l'homme de l'art. Le réseau de neurones peut être en particulier choisi parmi : 15 - les réseaux spécialisés dans la classification d'images, appelés « CNN » (« Convolutional neural network »), par exemple AlexNet (2012) - ZF Net (2013) VGG Net (2014) 20 - GoogleNet (2015) - Microsoft ResNet (2015) - Caffe: BAIR Reference CaffeNet, BAIR AlexNet - Torch : VGG CNN S,VGG CNN M,VGG CNN M 2048,VGG CNN M 10 24,VGG CNN M 128,VGG CNN F,VGG ILSVRC-2014 16-layer,VGG 25 ILSVRC-2014 19-layer,Network-in-Network (Imagenet & CIFAR-10) - Google : Inception (V3, V4). - Les réseaux spécialisés dans la localisation, et détection d'objets dans une image, les Object Detection Network, par exemple: - R-CNN (2013) 24 - SSD (Single Shot MultiBox Detector : Object Detection network), Faster RCNN (Faster Region-based Convolutional Network method : Object Detection network) - Faster R-CNN (2015) 5 - SSD (2015). La liste ci-dessus n'est pas limitative. A l'étape 2), le dispositif d'apprentissage profond est de préférence entrainé par un processus d'apprentissage appelé « deep learning ». En présentant, en entrée du dispositif d'apprentissage profond, des images historiques (images + descriptifs), le dispositif 10 d'apprentissage profond apprend progressivement à reconnaître sur une image, des motifs, en anglais «patterns », et à les associer à des zones de dent et à des valeurs d'attribut de dent, par exemple des numéros de dent. A l'étape 3), on soumet l'image que l'on souhaite analyser, ou « image d'analyse », au dispositif d'apprentissage profond. 15 Grâce à son entrainement à l'étape 2), le dispositif d'apprentissage profond est capable d'analyser l'image d'analyse et d'y reconnaître desdits motifs. Il peut en particulier déterminer une probabilité relative à : - la présence, à un emplacement dans ladite image d'analyse, d'une zone représentant, au moins partiellement, une dent, ou « zone de dent d'analyse », 20 - la valeur d'attribut de la dent représentée sur ladite zone de dent d'analyse. Par exemple, il est capable de déterminer qu'il y a 95% de chances qu'une forme de l'image d'analyse représente une incisive. De préférence, le dispositif d'apprentissage profond analyse toute l'image d'analyse et détermine des probabilités pour l'ensemble des zones de dent d'analyse qu'il a identifiées. 25 A l'étape 4), on analyse les résultats de l'étape précédente pour déterminer les dents représentées sur l'image d'analyse. Lorsque la base d'apprentissage comporte plus de 10 000 images historiques, l'étape 3) conduit à des résultats particulièrement satisfaisants. En particulier, une telle base d'apprentissage permet d'établir un seuil de probabilité telle que si une probabilité associée 30 à une zone de dent d'analyse et à une valeur d'attribut de dent pour cette zone de dent 25 d'analyse dépasse ledit seuil, la zone de dent d'analyse représente effectivement une dent ayant ladite valeur d'attribut de dent. L'étape 4) conduit ainsi à la définition d'une image d'analyse enrichie d'un descriptif définissant les zones de dent d'analyse et, pour chaque zone de dent d'analyse, les valeurs 5 des attributs de la dent représentée par la zone de dent d'analyse. Procédé d'analyse globale d'images Le procédé d'analyse globale d'une image actualisée d'une arcade dentaire d'un patient selon l'invention comporte les étapes 1') à 3'). 10 Le procédé est similaire au procédé d'analyse détaillée décrit ci-dessus, à la différence que, selon l'analyse globale, il n'est pas nécessaire d'analyser la situation individuelle de chaque dent. L'analyse est globale à toute l'image. Autrement dit, le dispositif d'apprentissage profond détermine la valeur d'un attribut « d'image » sans devoir déterminer préalablement des valeurs d'attribut de dent. 15 Par exemple, le dispositif d'apprentissage profond peut conclure que, « globalement », la situation dentaire est « satisfaisante » ou « insatisfaisante », sans déterminer la dent éventuellement à l'origine de l'insatisfaction. L'étape 1') est similaire à l'étape 1). Les images historiques comportent cependant un descriptif précisant une valeur d'attribut d'image pour chaque image. 20 L'étape 2') est similaire à l'étape 2). A l'étape 3'), on soumet l'image d'analyse au dispositif d'apprentissage profond. Grâce à son entrainement à l'étape 2'), le dispositif d'apprentissage profond est capable d'analyser l'image d'analyse et d'y reconnaître desdits motifs. En fonction de ces motifs, il peut en particulier déterminer une probabilité relative à la valeur de l'attribut d'image 25 considéré. Application à la modélisation d'une arcade dentaire Un procédé d'analyse détaillée selon l'invention est en particulier utile pour modéliser une arcade dentaire, notamment pour l'établissement d'un diagnostic à distance. 26 Il est souhaitable que chacun fasse régulièrement contrôler sa dentition, notamment afin de vérifier que la position de ses dents n'évolue pas défavorablement. Lors d'un traitement orthodontique, cette évolution défavorable peut notamment conduire à modifier le traitement. Après un traitement orthodontique, une évolution défavorable, appelée 5 « récidive », peut conduire à une reprise d'un traitement. Enfin, de manière plus générale et indépendamment de tout traitement, chacun peut souhaiter suivre les déplacements éventuels de ses dents. Classiquement, les contrôles sont effectués par un orthodontiste qui dispose d'un appareillage adapté. Ces contrôles sont donc coûteux. En outre, les visites sont 10 contraignantes. Enfin, certaines personnes appréhendent une visite chez un orthodontiste et renonceront à prendre rendez-vous pour un simple contrôle ou pour évaluer la faisabilité d'un traitement orthodontique. US 2009/0291417 décrit un procédé permettant de créer, puis de modifier des modèles tridimensionnels, notamment pour la fabrication d'appareils orthodontiques. 15 WO 2016 066651 décrit un procédé de contrôle du positionnement et/ou de la forme et/ou de l'aspect de dents d'un patient. Ce procédé comporte une étape de création d'un modèle de référence initial des dents, à un instant initial, de préférence avec un scanner 3D, puis, à un instant ultérieur, ou « instant actualisé », par exemple six mois après l'instant initial, la création d'un modèle de référence actualisé, par déformation du modèle de référence 20 initial. Cette déformation est effectuée de manière que le modèle de référence actualisé permette des observations sensiblement identiques à des images des dents acquises à l'instant actualisé, en particulier à des photos ou des images d'une vidéo prises par le patient lui-même, sans précautions particulières, dites « images actualisées ». Les images actualisées servent donc à modifier le modèle de référence initial, très précis. 25 Le modèle de référence actualisé qui résulte de la déformation du modèle de référence initial, guidée par l'analyse des images actualisées, est donc également très précis. Le procédé décrit dans WO 2016/66651 nécessite cependant un rendez-vous chez l'orthodontiste afin de créer le modèle de référence initial. Ce rendez-vous constitue un frein à la prévention. En effet, un patient ne consultera pas nécessairement un orthodontiste 30 s'il n'en perçoit pas la nécessité. Autrement dit, le procédé n'est souvent mis en oeuvre que lorsqu'une malocclusion est constatée et qu'il faut la corriger. 27 Il existe donc un besoin pour un procédé répondant à ce problème, en facilitant la prévention. Un but de l'invention est de répondre à ce besoin. A cet effet, l'invention propose un procédé de modélisation d'une arcade dentaire d'un 5 patient, ledit procédé comportant les étapes suivantes : a) création d'une bibliothèque historique comportant plus de 1 000 modèles de dents, dits « modèles de dents historiques », et attribution à chaque modèle de dent historique, d'une valeur pour au moins un attribut de dent, ou « valeur d'attribut de dent » ; 10 b) analyse d'au moins une « image d'analyse » de l'arcade dentaire suivant un procédé d'analyse détaillée selon l'invention, de manière à déterminer au moins une zone de dent d'analyse et au moins une valeur d'attribut de dent associée à ladite zone de dent d'analyse ; c) pour chaque zone de dent d'analyse déterminée à l'étape précédente, recherche, 15 dans la bibliothèque historique, d'un modèle de dent historique présentant une proximité maximale avec l'image d'analyse ou avec la zone de dent d'analyse, ou « modèle de dent optimal » ; d) agencement de l'ensemble des modèles de dents optimaux de manière à créer un modèle qui présente une concordance maximale avec l'image actualisée, ou 20 « modèle assemblé » ; e) optionnellement, remplacement d'au moins un modèle de dent optimal par un autre modèle de dent historique et reprise à l'étape d) de manière à maximiser la concordance entre le modèle assemblé et l'image d'analyse ; f) optionnellement, reprise de l'étape b) avec une autre image d'analyse et à l'étape d) 25 et/ou e), recherche d'une concordance maximale avec l'ensemble des images d'analyse utilisées. L'invention permet ainsi, à partir d'une simple image d'analyse, par exemple d'une photographie prise au moyen d'un téléphone mobile, de reconstituer, avec une bonne fiabilité, une arcade dentaire. Bien entendu, l'analyse d'une seule image d'analyse ne suffit 30 pas à générer un modèle assemblé qui corresponde précisément à l'agencement des dents 28 du patient. Une telle précision n'est cependant généralement pas indispensable pour effectuer un premier diagnostic de la situation dentaire du patient. Par ailleurs, la précision du modèle assemblé peut être augmentée si plusieurs images d'analyse sont traitées. 5 Les étapes b) à c) sont de préférence mises en oeuvre pour plusieurs images d'analyse et, aux étapes d) et e), on recherche des modèles de dents optimaux et un modèle assemblé de manière à obtenir une concordance maximale au regard de l'ensemble des images d'analyse (étape f)). L'invention concerne encore un procédé d'évaluation d'une situation dentaire d'un patient, 10 comportant les étapes suivantes i) création d'un modèle assemblé suivant un procédé de modélisation selon l'invention ; ii) transmission du modèle assemblé à un destinataire, de préférence un orthodontiste et/ou un ordinateur ; 15 iii) analyse de la situation orthodontique du patient, par le destinataire, à partir du modèle assemblé ; iv) de préférence, information du patient de la situation orthodontique, de préférence, par l'intermédiaire de son téléphone mobile. Le patient peut donc demander très facilement à un orthodontiste de vérifier sa situation 20 dentaire, sans même devoir se déplacer, en se contentant de transmettre une ou de préférence plusieurs photos de ses dents. Un procédé de modélisation est à présent décrit en détail. A l'étape a), on crée une bibliothèque historique comportant plus de 1 000, de préférence plus de 5 000, de préférence plus de 10 000 modèles de dent historiques. Plus le nombre de 25 modèles de dent historiques est élevé, plus précis est le modèle assemblé. De préférence, on enrichit la bibliothèque avec les modèles de dent résultant de la mise en oeuvre du procédé décrit dans WO 2016 066651 ou de l'étape A) ou A') décrite ci-dessus. Un ou plusieurs attributs de dent, en particulier choisi dans la liste fournie ci-dessus, sont associés aux modèles de dent. Une valeur d'attribut de dent est affectée à chaque attribut 29 de dent d'un modèle de dent particulier, comme décrit précédemment (voir la description de l'étape A)). Par exemple, un modèle de dent est celui d'une « incisive », « fortement usée » et dont les paramètres de couleur sont, dans le système de couleurs L*a*b* selon la norme NF ISO 7724, « a*=2 », «b REVENDICATIONS1. Procédé d'analyse d'une image, dite « image d'analyse », d'une arcade dentaire d'un patient, procédé dans lequel l'image d'analyse est soumise à un dispositif d'apprentissage profond, de préférence un réseau de neurones, afin de déterminer au moins une valeur d'un attribut de dent relative à une dent représentée sur l'image d'analyse, et/ou au moins une valeur d'un attribut d'image relative à l'image d'analyse. 2. Procédé selon la revendication immédiatement précédente, ledit procédé comportant les étapes suivantes : 1) création d'une base d'apprentissage comportant plus de 1 000 images d'arcades dentaires, ou « images historiques », chaque image historique comportant une ou plusieurs zones représentant chacune une dent, ou « zones de dent historiques », à chacune desquelles, pour au moins un attribut de dent, une valeur d'attribut de dent est affectée ; 2) entraînement d'au moins un dispositif d'apprentissage profond, de préférence un réseau de neurones, au moyen de la base d'apprentissage ; 3) soumission de l'image d'analyse audit au moins un dispositif d'apprentissage profond de manière qu'il détermine au moins une probabilité relative à une valeur d'attribut d'au moins une dent représentée sur une zone représentant, au moins partiellement, ladite dent dans l'image d'analyse, ou « zone de dent d'analyse » ; 4) détermination, en fonction de ladite probabilité, de la présence d'une dent à une position représentée par ladite zone de dent d'analyse, et de la valeur d'attribut de ladite dent. 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel un premier dispositif d'apprentissage profond est mis en oeuvre pour évaluer une probabilité relative à la présence, à un emplacement dans ladite image d'analyse, d'une zone de dent d'analyse. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel un deuxième dispositif d'apprentissage profond est mis en oeuvre pour évaluer une probabilité relative au type de dent représenté dans une zone de dent d'analyse. 48 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ledit attribut de dent est choisi parmi un numéro de dent, un type de dent, un paramètre de forme de la dent, un paramètre d'apparence de la dent, un paramètre relatif à l'état de la dent, un âge pour le patient, ou une combinaison de ces attributs. 5 6. Procédé selon l'une quelconque des deux revendications immédiatement précédentes, dans lequel, à l'étape 1), on crée une base d'apprentissage comportant plus de 10 000 images historiques. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la base d'apprentissage est constituée suivant les étapes suivantes : 10 A) à un instant « actualisé », réalisation d'un modèle d'une arcade dentaire d'un patient, ou « modèle de référence actualisé », et segmentation du modèle de référence actualisé de manière à réaliser, pour chaque dent, un « modèle de dent », et pour au moins un attribut de dent, affectation d'une valeur d'attribut de dent à chaque modèle de dent ; 15 B) acquisition d'au moins une image de ladite arcade, ou « image actualisée », dans des conditions d'acquisition réelles ; C) pour chaque image actualisée, recherche de conditions d'acquisition virtuelles adaptées pour une acquisition d'une image du modèle de référence actualisé, dite « image de référence », présentant une concordance maximale avec l'image 20 actualisée dans lesdites conditions d'acquisition virtuelles, et acquisition de ladite image de référence ; D) identification, dans l'image de référence, d'au moins une zone représentant un modèle de dent, ou « zone de dent de référence » et, par comparaison de l'image actualisée et de l'image de référence, détermination, dans l'image actualisée, d'une 25 zone représentant ledit modèle de dent, ou « zone de dent actualisée » ; E) affectation, à ladite zone de dent actualisée, de la ou des valeurs d'attribut de dent dudit modèle de dent ; F) ajout de l'image actualisée enrichie d'un descriptif de ladite zone de dent actualisée et de sa ou ses valeurs d'attribut de dent, ou « image historique », dans la base 30 d'apprentissage. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel la base d'apprentissage est constituée suivant les étapes suivantes : 49 A') à un instant initial, réalisation d'un modèle d'une arcade dentaire d'un patient, ou « modèle de référence initial », et segmentation du modèle de référence initial de manière à réaliser, pour chaque dent, un « modèle de dent », et pour au moins un attribut de dent, affectation d'une valeur d'attribut de dent à 5 chaque modèle de dent ; B') à un instant actualisé, acquisition d'au moins une image de ladite arcade, ou « image actualisée », dans des conditions d'acquisition réelles ; C') recherche, par déformation du modèle de référence initial, d'un modèle de référence actualisé et de conditions d'acquisition virtuelles adaptés pour une 10 acquisition d'une image du modèle de référence actualisé, dite « image de référence », présentant une concordance maximale avec l'image actualisée dans lesdites conditions d'acquisition virtuelles ; D) identification, dans l'image de référence, d'au moins une zone représentant un modèle de dent, ou « zone de dent de référence » et, par comparaison de 15 l'image actualisée et de l'image de référence, détermination, dans l'image actualisée, d'une zone représentant ledit modèle de dent, ou « zone de dent actualisée » ; E) affectation, à ladite zone de dent actualisée, de la ou des valeurs d'attribut de dent dudit modèle de dent ; 20 F) ajout de l'image actualisée enrichie d'un descriptif de ladite zone de dent actualisée et de sa ou ses valeurs d'attribut de dent, ou « image historique », dans la base d'apprentissage. 9. Procédé selon la revendication 1, ledit procédé comportant les étapes suivantes : 1') création d'une base d'apprentissage comportant plus de 1 000 images d'arcades 25 dentaires, ou « images historiques », chaque image historique comportant une valeur d'attribut pour au moins un attribut d'image, ou « valeur d'attribut d'image » ; 2') entraînement d'au moins un dispositif d'apprentissage profond, de préférence un réseau de neurones, au moyen de la base d'apprentissage ; 30 3') soumission de l'image d'analyse au dispositif d'apprentissage profond de manière qu'il détermine, pour ladite image d'analyse, au moins une probabilité relative à ladite valeur d'attribut d'image, et détermination, en fonction de ladite probabilité, d'une valeur pour ledit attribut d'image pour l'image d'analyse. 50 10. Procédé selon la revendication immédiatement précédente, dans lequel à l'étape 1'), pour créer une image historique de la base d'apprentissage, un opérateur, de préférence un orthodontiste, affecte à une image une valeur pour au moins un attribut de dent. 5 11. Procédé selon l'une quelconque des deux revendications immédiatement précédentes, dans lequel ledit attribut d'image est relatif à - une position et/ou une orientation et/ou une calibration d'un appareil d'acquisition utilisé pour acquérir ladite image d'analyse, et/ou - une qualité de l'image d'analyse, et en particulier relatif à la luminosité, au 10 contraste ou à la netteté de l'image d'analyse, et/ou - au contenu de l'image d'analyse, en particulier à la représentation des arcades, de la langue, de la bouche, des lèvres, des mâchoires, de la gencive, d'une ou plusieurs dents ou d'un appareil orthodontique.