FR 3070591 A1 20190308 FR 1758256 A 20170907 La présente invention se rapporte au domaine des moyens d'identification et de représentation d'émotions ressenties par une personne. L'invention trouve plus particulièrement application dans les outils de mesure et de visualisation graphique des émotions ressenties, lors d'une expérience sensorielle, par des individus, notamment lorsque ces derniers interagissent avec un environnement immersif généré par un programme d'ordinateur de réalité virtuelle, ou assistent en tant que spectateurs à une projection audiovisuelle. L'évaluation des émotions revêt une importance particulière pour les concepteurs, scénaristes, et programmeurs d'expériences interactives, immersives et/ou sensorielles. En effet, il est notamment souhaitable, lors de la phase de conception, de vérifier si l'intensité des émotions ressenties par les individus à un instant donné correspond à celle que l'expérience est supposée susciter. Aussi, à cette fin, des appareils portatifs de type bracelets, montres intelligentes ou encore casques de réalité virtuelle peuvent être employés pour mesurer les caractéristiques physiologiques relatives à l'activité électrophysiologique cardiaque, dermale, et/ou cérébrale des individus, partie à l'expérience. À partir des mesures collectées, il est alors possible de distinguer l'état émotionnel d'un individu en fonction d'une classification préétablie, par exemple en déterminant une probabilité pour chaque état de la classification en fonction des mesures collectées. Des dispositifs de captation visuelle et de traitement peuvent également être utilisés pour identifier l'état émotionnel d'un individu. Ainsi, un dispositif photographique peut être utilisé pour capturer l'expression d'un visage, puis être interprétée par un dispositif de traitement pour identifier un état émotionnel parmi ceux de la classification. Toutefois, aucun de ces dispositifs ne permet de quantifier une intensité associée à cet état émotionnel. En outre, ces dispositifs sont principalement destinés à discriminer l'état émotionnel primaire dominant, et ne sont pas adaptés à discerner ni à représenter les états émotionnels secondaires également pertinents. En outre, plus la classification comporte un nombre élevé d'états émotionnels, plus l'identification, la discrimination et la représentation des états émotionnels secondaires associés pertinents s'avèrent délicates. 2 Il est encore connu de représenter l'état émotionnel d'un individu au moyen d'un modèle multidimensionnel, comme le modèle de Plutchik comportant des émotions primaires dont dérivent des émotions secondaires. Toutefois, une telle représentation est obtenue à partir de données subjectives 5 collectées auprès de chaque individu, lors d'une étape longue et fastidieuse d'annotation manuelle des émotions ressenties, lors de l'expérience. C'est pourquoi il existe encore un besoin pour des moyens automatisés d'identification et de représentation des différents états émotionnels et de leur intensité respective, relatifs à un individu impliqué dans 10 une expérience interactive, immersive et/ou sensorielle. Un des objets de l'invention est de permettre d'identifier et de quantifier des émotions ressenties par au moins un individu impliqué dans une expérience interactive, immersive et/ou sensorielle. Un objet de l'invention est de fournir des moyens adaptés à 15 l'annotation de contenus, rapides et efficaces, utilisant des moyens de collecte de caractéristiques physiologiques objectives, tel que des dispositifs portatifs de type bracelets, montres intelligentes ou encore casques de réalité virtuelle. Un objet de l'invention est de fournir des moyens adaptés à caractériser une expérience en fonction de données physiologiques. 20 Un autre objet de l'invention est de fournir des moyens fiables pour identifier les éléments d'un contenu susceptible de faire ressentir des émotions et d'en quantifier l'intensité. Un autre objet de l'invention est de fournir des moyens de visualisation optimisés en termes de clarté et de fidélité pour afficher un 25 ensemble d'émotions suscitées par une expérience interactive, immersive et/ou sensorielle. Un autre objet de l'invention est de fournir des moyens additionnels pour améliorer la recherche de contenu, de sorte en particulier à permettre l'organisation des résultats d'une requête selon l'intensité des émotions qu'ils 30 ont suscitées sur un groupe d'individus. Un autre objet de l'invention est de permettre la modulation de l'impact émotionnel d'une expérience, selon certaines caractéristiques d'un individu, tel que son âge. Un ou plusieurs de ces objets sont remplis par le procédé et le 35 dispositif selon l'invention. 3 Plus particulièrement, selon un premier aspect, l'invention se rapporte à un procédé adapté pour identifier et quantifier les émotions ressenties par au moins un individu impliqué dans une expérience interactive, immersive et/ou sensorielle. Le procédé comporte les étapes suivantes: 5 - une étape de collecte, au cours de l'expérience, de mesures relatives à un ensemble de caractéristiques physiologiques de l'individu; - une étape d'extraction d'un ensemble de grandeurs caractéristiques relatives aux caractéristiques physiologiques, en fonction des mesures; 10 - une étape de détermination, pour chacune des classes émotionnelles d'une classification d'émotions, d'une intensité ressentie par l'individu obtenue en calculant l'image de l'ensemble de grandeurs caractéristiques d'une fonction filtre spécifique audit au moins un individu et à ladite classe émotionnelle. 15 Le procédé peut en outre comporter une étape de production et d'affichage d'une représentation de l'intensité ressentie pour chacune des classes émotionnelles de la classification d'émotions. La représentation de l'intensité ressentie pour chacune des classes émotionnelles de la classification d'émotions peut être une représentation 20 bidimensionnelle, adapté à être visualisée notamment au moyen d'un dispositif d'affichage bidimensionnel, tel un écran 2D. Ainsi, la représentation bidimensionnelle peut être un diagramme en radar comportant un axe radial pour chacune des classes émotionnelles de la classification d'émotions, l'intensité ressentie par l'utilisateur pour chacune des classes émotionnelles 25 étant alors reportée sur l'axe correspondant. La représentation bidimensionnelle peut encore être un diagramme en barre, où l'énoncé décrivant chacune des classes émotionnelles est annoté de manière visible selon un axe horizontal, et où l'axe vertical est utilisé pour représenter l'intensité ressentie pour la classe émotionnelle correspondante, le niveau 30 d'intensité le plus bas étant typiquement situé au niveau de l'axe horizontal. La représentation de l'intensité ressentie pour chacune des classes émotionnelles de la classification d'émotions peut aussi être une représentation tridimensionnelle, adaptée à être visualiser dans un système de représentation tridimensionnel, tel un dispositif d'affichage pour environnement virtuel ou 35 encore d'un dispositif de projection d'hologrammes tridimensionnels. 4 Avantageusement, les fonctions filtre, associées à chacune des classes émotionnelles de la classification d'émotions, comprennent chacune un ensemble de paramètres obtenus et/ou mis à jour lors d'une phase de calibration. 5 Plus particulièrement, l'ensemble de paramètres obtenus et/ou mis à jour lors d'une phase de calibration pour chacune des fonctions filtres comprend: - un coefficient pour chaque grandeur caractéristique de l'ensemble de grandeurs caractéristiques; et, 10 - un biais. A titre d'exemple non limitatif, les fonctions filtre, associées aux classes émotionnelles de la classification d'émotions, sont des transformations linéaires. Selon un mode de réalisation, au cours de la phase de calibration: 15 - on collecte, pour ledit au moins un individu, au cours d'une expérience de calibrage, des mesures relatives aux caractéristiques physiologiques de l'individu ainsi que des informations temporelles relatives auxdites mesures, et au moins un enregistrement d'une représentation de ladite expérience de calibrage; 20 - on collecte, des informations subjectives relatives, pour chacune des classes émotionnelles de la classification d'émotions, à l'intensité de l'émotion correspondante ressentie par ledit au-moins individu, lors d'au moins une période temporelle de l'expérience de calibrage, les informations subjectives étant produites par ledit au moins individu et/ou 25 par un observateur à la suite de la visualisation de l'enregistrement de la représentation de l'expérience de calibrage; - on détermine, en fonction des informations subjectives collectées et des mesures relatives aux caractéristiques physiologiques de l'individu correspondant aux informations subjectives collectées, 30 l'ensemble de paramètres des fonctions filtre des classes émotionnelles de la classification d'émotions. Les informations subjectives sont par exemple collectées au moyen d'une interface utilisateur, apte à permettre la saisie sur une représentation (par exemple une représentation bidimensionnelle ou tridimensionnelle) de 35 l'intensité ressentie pour chacune des classes émotionnelles de la classification 5 d'émotions correspondant à un spectre émotionnel, pour au moins une période temporelle de l'expérience de calibrage. Les informations subjectives peuvent être collectées pour au moins un instant clé de l'expérience de calibrage, ledit au moins instant clé étant 5 prédéterminé avant ladite expérience de calibrage. Alternativement, les informations subjectives peuvent être collectées pour au moins un instant clé de l'expérience de calibrage, ledit au moins instant clé étant sélectionné (par exemple lors de l'enregistrement de l'expérience), soit de manière subjective par ledit au moins un individu, soit par un observateur externe. 10 Alternativement, les informations subjectives peuvent être collectées pour au moins un instant clé de l'expérience de calibrage, ledit au moins instant clé étant sélectionné, de manière automatique, en fonction des mesures collectées lors de l'expérience de calibration et/ou de données comportementales relatives audit au moins individu. 15 Selon un deuxième aspect, l'invention se rapporte encore à un module adapté à mettre en oeuvre le procédé selon le premier aspect. Plus particulièrement, le module adapté pour identifier et quantifier les émotions ressenties par au moins un individu impliqué dans une expérience interactive, immersive et/ou sensorielle, comporte: 20 - un module adapté à collecter, au cours de l'expérience, des mesures relatives à un ensemble de caractéristiques physiologiques de l'individu; - un module adapté à extraire un ensemble de grandeurs caractéristiques relatives aux caractéristiques physiologiques, en 25 fonction des mesures; - un module adapté à déterminer, pour chacune des classes émotionnelles d'une classification d'émotions, une intensité ressentie par l'individu obtenue en calculant l'image de l'ensemble de grandeurs caractéristiques d'une fonction filtre spécifique audit au moins un 30 individu et à ladite classe émotionnelle. D'autres particularités et avantages de la présente invention apparaîtront, dans la description ci-après de modes de réalisation, en référence aux dessins annexés, dans lesquels : - la figure 1 est un diagramme représentant les étapes d'un 35 procédé d'identification et de quantification d'émotions 6 ressenties par au moins un individu impliqué dans une expérience interactive, immersive et/ou sensorielle; - la figure 2 est un schéma d'un système d'annotation adapté à mettre en oeuvre un procédé de calibration des fonctions filtres fi 5 de l'ensemble F, utilisé lors de la quatrième étape du procédé d'identification et de quantification d'émotions; - la figure 3 montre une représentation graphique du spectre émotionnel S correspondant à un diagramme en barre; - La figure 4 montre une représentation graphique du spectre 10 émotionnel S correspondant à un diagramme en radar; - La figure 5 est un schéma de principe d'un système d'annotation, selon un mode de réalisation de l'invention multisites et multi-utilisateur. On se réfère à la figure 1, sur laquelle sont représentées les étapes 15 d'un procédé d'identification et de quantification émotions ressenties par au moins un individu impliqué dans une expérience interactive, immersive et/ou sensorielle. Au cours d'une première étape 110, on collecte des mesures brutes MB relatives à un ensemble de caractéristiques physiologiques Cp,i de l'individu, 20 j étant un nombre entier compris entre 1 et une borne supérieure entière K. Les mesures brutes MB sont par exemple obtenues au moyen d'un ou plusieurs dispositifs portatifs de type bracelets, montres intelligentes ou encore casques de réalité virtuelle aptes à mesurer les caractéristiques physiologiques Cp,i telles que l'activité électrophysiologique cardiaque, dermale, et/ou cérébrale de 25 l'individu. Un tel dispositif est notamment décrit dans la demande de brevet français n°16/61569, et permet en particulier d'obtenir des mesures brutes MB relatives à la réponse électrodermale, aux battements cardiaques, à l'accélération des mouvements de l'individu, et à la température au niveau du poignet de l'individu. 30 Les mesures brutes MB sont obtenues au cours de l'expérience dans laquelle est impliqué l'individu. Ces mesures brutes MB peuvent être obtenues en temps réel, et/ou pour une ou plusieurs périodes de l'expérience. Des marqueurs temporels peuvent en outre être utilisés pour repérer dans le temps les mesures brutes MB ainsi collectées. 35 Au cours d'une deuxième étape 120 optionnelle, les mesures brutes MB sont filtrées de sorte à optimiser leur fiabilité. Plus particulièrement, 7 les mesures brutes MB peuvent notamment être lissées temporellement, et/ou encore faire l'objet de correction par décomposition en composante principale ou indépendante pour atténuer les artefacts liés aux mouvements, tel que décrit par exemple dans le document de brevet US 2005 0058456 A1, ou dans 5 l'article « Motion artifact removal from photoplethysmographic signais by combining temporally constrained independent component analysis and adaptive filter », Peng et al., Biomed Eng Online. 2014; 13: 50, Published online 2014 Apr 24. doi: 10.1186/1475-925X-13-50, PMCID: PMC4021027. Les mesures brutes MB peuvent également faire l'objet d'un 10 traitement de réduction du bruit, par exemple en appliquant des traitements de réduction de bruit dans le domaine fréquentiel. Au cours d'une troisième étape 130, des grandeurs caractéristiques relatives aux caractéristiques physiologiques Cp sont déterminées, en fonction des mesures brutes Mg, avantageusement filtrées. Plus particulièrement, à 15 chacune des caractéristiques physiologiques Cp,i est associée une variable V; dont la valeur est notée xi. La valeur xi est déterminée en calculant l'image d'une fonction F; à partir des mesures brutes Mg, avantageusement filtrées, ou d'un sous-ensemble des mesures brutes MB pertinentes quant aux caractéristiques physiologiques Cp,i. 20 Ainsi, pour la caractéristique physiologique correspondant à la réponse électrodermale, la valeur xi correspondante peut être déterminée en calculant la valeur d'une fonction F; de type dérivée sur une fenêtre temporelle déterminée pour les mesures filtrées fournies par les capteurs mesurant l'activité électrique en surface de la peau de l'individu. Plus généralement, à 25 titre d'exemple non limitatif, la fonction F; peut correspondre à une moyenne, une variance, une pente, une dérivée temporelle, une fonction relative à la puissance d'un signal contenue dans une bande de fréquence, une fonction apte à déterminer une fréquence, une cohérence, une variabilité, et/ou une combinaison des fonctions précédemment citées. Ainsi, à l'issue de la 30 troisième étape 130, il est alors possible de déterminer un vecteur scalaire X de grandeurs caractéristiques relatives aux caractéristiques physiologiques Cp, tel que: 35 8 Au cours d'une quatrième étape 140, une intensité ei est déterminée pour chaque classe émotionnelle Ei d'une classification CL en fonction des grandeurs caractéristiques relatives aux caractéristiques physiologiques Cp, obtenues au cours de la troisième étape 130. La 5 classification CL comporte un nombre entier N de classes émotionnelles Ei, correspondant chacune à un état émotionnel de l'individu. Plus particulièrement, au cours d'une quatrième étape 140, pour chaque classe émotionnelle Ei, on détermine l'intensité ei au moyen d'une fonction filtre fi, propre à ladite classe émotionnelle Ei, appliquée au vecteur scalaire X de 10 grandeurs caractéristiques relatives aux caractéristiques physiologiques Cp. Ainsi, si l'on note l'ensemble de filtres F = {fi} N , alors f(X)=e i . L'ensemble des intensités {ei} N ainsi obtenues décrit alors un spectre émotionnel S, telle que représenté sur la figure 3. Le tableau suivant décrit un exemple de classification comportant 15 un nombre N égal à 20 de classes émotionnelles i Classe émotionnelle Filtre associé Ei fi(X) 1 Intérêt fintérêt 2 Amusement fAmusement 3 Fierté fFierté 4 Joie fJoie 5 Plaisir fPlaisir 6 Contentement fContentement 7 Amour fAmour 8 Admiration fAdmiration 9 Soulagement fsoulagement 10 Compassion fCompassion 11 Tristesse fTristesse 12 Culpabilité fCulpabilité 13 Regret fRegret 14 Honte fHonte 15 Déception fDéception 16 Peur fPeur 17 Dégoût fDégoût 18 Mépris fmépris 19 Haine fHaine 20 Colère fColère 9 Les fonctions filtres fi de l'ensemble F = N comportent typiquement des paramètres, obtenus ou mis à jour lors d'une phase de calibration. Ainsi, à titre d'exemple non limitatif, le filtre fi pour la classe émotionnelle Ei peut correspondre à une transformation linéaire décrite par 5 l'expression mathématique suivante: ei = fi(X) = x. ci' + bi avec 10 = K un vecteur transposé contenant des coefficients pour grandeurs caractéristiques relatives aux caractéristiques physiologiques Cp ; bi un biais, tel que b, = ê, - c,' avec ê, une intensité moyenne relative à la classe émotionnelle Ei et 5Z un vecteur scalaire 15 moyen à travers les observations; ci' et bi étant obtenus ou mis à jour lors d'une ou plusieurs phases de calibration. Cette expression mathématique est ainsi obtenue en normalisant les grandeurs caractéristiques du vecteur scalaire X - typiquement en 20 considérant une moyenne nulle et un écart-type égal à 1 pour le vecteur scalaire X à travers toutes les observations - et en estimant les coefficients ci' en posant b=0. Le biais bi est alors estimé en calculant la moyenne du vecteur scalaire X avant normalisation et de l'intensité des émotions. Dans un mode de réalisation du procédé selon l'invention 25 avantageux en particulier lorsque ce dernier est mis en ceuvreceuvre dans un dispositif autonome, un modèle de régression linéaire multiple est utilisé pour déterminer l'ensemble des intensités {ei} N décrivant le spectre émotionnel S. Un exemple de modèle de régression linéaire multiple adapté est par exemple décrit dans le document intitulé Christopher M. Bishop: Pattern 30 Recognition and Machine Learning, Springer, 2006. Les algorithmes utilisés pour la détermination du modèle de régression linéaire multiple ayant une complexité faible, et nécessitant un temps d'exécution faible, s'avèrent donc très adaptés à leur mise en oeuvre dans une unité de traitement pour appareil mobile. Le délai entre l'obtention 35 des mesures brutes MB et l'estimation du spectre émotionnel S est alors 10 suffisamment réduit pour permettre l'affichage de ce dernier en temps réel, y compris sur un appareil disposant d'une faible puissance de calcul. Dans un mode de réalisation du procédé selon l'invention avantageux en particulier lorsque la quatrième étape est mise en oeuvre dans 5 un dispositif distant, des techniques d'apprentissage complexes, telles que l'utilisation de réseaux de neurones récurrents ou convolutionnels, sont utilisées pour déterminer l'ensemble des intensités {ei} N décrivant le spectre émotionnel S. Un exemple de techniques d'apprentissage complexes est par exemple décrit dans le document intitulé lan Goodfellow and Yoshua 10 Bengio and Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016. La latence du traitement n'étant pas prioritaire, il est possible d'employer des méthodes d'analyses plus fines et/ou précises. Au cours d'une cinquième étape optionnelle, une représentation de l'ensemble des intensités {ei} i=1 ...N et des classes émotionnelles Ei 15 correspondant au spectre émotionnel S est générée, et avantageusement, affichée. La figure 4 illustre, selon un premier mode de réalisation, une représentation graphique du spectre émotionnel S correspondant à un diagramme en radar, où chaque axe radial est utilisé pour quantifier l'intensité 20 ei d'une des classes émotionnelles E. Le niveau d'intensité le plus bas, c'est-à-dire ei = 0, est situé au point central du diagramme en radar. Cette représentation graphique est notamment adaptée pour présenter le spectre émotionnel S lorsque le nombre N de classes émotionnelles Ei est strictement supérieur à 1. 25 La figure 3 illustre, selon un deuxième mode de réalisation, une représentation graphique du spectre émotionnel S correspondant à un diagramme en barre, où l'énoncé décrivant une des classes émotionnelles Ei est annoté de manière visible selon un axe horizontal, et où l'axe vertical est utilisé pour représenter l'intensité ei de la classe émotionnelle Ei 30 correspondante. Le niveau d'intensité le plus bas, c'est-à-dire ei = 0, est situé au niveau de l'axe horizontal. Alternativement, cette représentation graphique peut être utilisée pour présenter le spectre émotionnel S lorsque ce dernier ne comportent qu'une seule émotion, c'est-à-dire lorsque le nombre N de classes 35 émotionnelles Ei est égal à 1: la représentation graphique ne comporte alors qu'une barre verticale sur l'axe horizontal. 11 Selon le premier ou le deuxième mode de réalisation, l'ordre et l'énoncé des axes du diagramme doivent préférablement correspondre à celle du spectre émotionnel S, afin d'optimiser l'interprétation des représentations et faciliter leur utilisation dans une interface utilisateur. 5 Les représentations peuvent en outre comporter une pluralité de spectres émotionnels, par exemple pour comparer simultanément plusieurs individus ou plusieurs situations. On se réfère désormais à la figure 2 sur laquelle est représenté, un système d'annotation adapté à mettre en oeuvre un procédé de calibration des 10 fonctions filtres fi de l'ensemble F, utilisé lors de la quatrième étape 140 du procédé d'identification et de quantification d'émotions précédemment décrit. Le système d'annotation permet d'ajuster le modèle décrit par les fonctions filtres fi pour estimer le spectre émotionnel. Le système d'annotation comporte typiquement une unité de 15 traitement 310, une unité de stockage 320, une unité d'affichage 330 et une interface utilisateur 340 pour permettre la saisie de rapports subjectifs. Le système d'annotation peut comporter des moyens informatiques fixes - ordinateur personnel, station de travail, serveur, etc - ou mobiles - téléphone intelligent, tablette, ordinateur portable, etc. 20 L'unité de traitement 310 du système d'annotation est configurée pour collecter des mesures relatives aux caractéristiques physiologiques Cpi d'un individu ainsi que des informations temporelles relatives aux mesures, pendant que ce dernier est impliqué dans une expérience interactive, immersive et/ou sensorielle, puis enregistrer ces dernières dans l'unité de 25 stockage 320. L'unité de traitement 310 est également configurée pour obtenir ou déterminer une représentation d'un enregistrement de l'expérience ayant induit les émotions, de sorte à permettre leur annotation a posteriori. La représentation correspond par exemple à un extrait vidéo du film que l'individu 30 a regardé, une séquence de captures d'écran prises pendant que l'individu jouait à un jeu vidéo ou qu'il vivait une expérience de réalité virtuelle, ou bien un enregistrement vidéo du parcours réalisé pendant la conduite du véhicule. L'interface utilisateur 340 est arrangée de manière à permettre la saisie d'une information apte à identifier les classes émotionnelles Ei 35 correspondant aux émotions ressenties au cours de l'expérience, ainsi que leur intensité. L'interface utilisateur 340 comporte par exemple des moyens de 12 saisie par commandes motrices - dispositif de pointage, clavier, dispositif tactile - ou vocales. Les commandes vocales comprennent par exemple une indication du nom de l'émotion ressentie et une description de l'intensité telle que "j'ai eu très peur, je ne suis pas content, je suis triste". 5 L'unité d'affichage 330 comporte un module de lecture apte à afficher la représentation de l'enregistrement de l'expérience passée ayant induit les émotions. Le module de lecture comporte un marqueur temporel, appelé tête de lecture, pointant sur l'instant correspondant à l'affichage courant de la représentation. 10 La tête de lecture est synchronisée temporellement avec les mesures enregistrées pour permettre l'identification des mesures enregistrées correspondant à l'émotion décrite au moyen de l'interface utilisateur 340 et correspondant à l'affichage courant de la représentation. Le module de lecture est typiquement pourvu d'un module de 15 transport de type lecture / pause / arrêt / avance et retour rapide couplé à l'affichage de la représentation. Le module de lecture peut également comporter des moyens de réglage du volume audio de la représentation. L'unité d'affichage 330 comporte encore un ensemble de boutons pour déplacer la tête de lecture à des instants clés de la représentation de 20 l'enregistrement de l'expérience passée. Ces boutons peuvent être figurés par une image miniature de la représentation de l'enregistrement correspondant à l'instant clé correspondant. Dans un mode de fonctionnement préétabli, les images clés peuvent être sélectionnées avant l'enregistrement : elles correspondent alors à 25 des instants qui sont a priori susceptibles d'induire des émotions significatives. Par exemple, les images clés préétablies peuvent correspondre au début des scènes les plus marquantes d'un film ou au moment où le joueur a perdu sa partie. Dans un mode de fonctionnement manuel, les images clés sont 30 sélectionnées lors de l'enregistrement de l'expérience, soit de manière subjective par l'individu, soit par un observateur externe par exemple sur la base d'une étude comportementale de l'individu. Les images clés peuvent ainsi correspondre à des scènes marquantes d'un jeu vidéo identifier par le joueur en appuyant sur un bouton de sa manette. 35 Dans un mode de fonctionnement automatique, les images clés sont sélectionnées de manière automatique, en fonction des mesures obtenues 13 et/ou de données comportementales. Le mode de fonctionnement automatique est adapté pour améliorer la performance d'un modèle déjà entraîné, en sélectionnant les images clés dont le spectre émotionnel S dépasse un seuil d'intensité qui peut être réglé manuellement ou automatiquement. Ce mode de 5 fonctionnement permet en outre d'ajuster le modèle en minimisant, pour toute image clé introduite automatique, la différence entre le spectre émotionnel rapporté de manière subjective sur l'équaliseur émotionnel et le spectre estimé à partir des mesures enregistrées. L'unité d'affichage comporte encore un module équaliseur 10 émotionnel, couplé au module de lecture, apte à afficher une représentation telle que celle illustrée sur la figure 4 et/ou 5, sur laquelle, via l'interface utilisateur 340, les émotions ressenties par l'individu et leur intensité respective, à l'instant pointé par la tête de lecture du module de lecture, peuvent être rapportées de manière subjective. 15 Le module équaliseur émotionnel permet par des actions manuelles, d'indiquer et/ou modifier l'intensité ei sur chacun des axes du diagramme de la représentation graphique. Par exemple, il est possible d'employer un dispositif de pointage tel une souris d'ordinateur ou un écran tactile pour ajuster l'intensité ei d'une émotion, en pointant sur l'axe de 20 l'émotion correspondante à l'endroit de l'intensité ressentie. Le système d'annotation peut en particulier mettre en oeuvre des méthodes d'apprentissage automatique. Les caractéristiques physiologiques extraites à l'étape 4 de la procédure de traitement et les données subjectives servent à entrainer l'algorithme d'apprentissage automatique. Dans le cas 25 particulier d'une méthode de régression linéaire, les grandeurs caractéristiques du vecteur scalaire X sont appliquées comme des variables prédictives tandis que les données subjectives es ont les variables à prédire. Ainsi, à titre d'exemple non limitatif, les coefficients ci' du filtre fi peuvent se calculer en minimisant l'expression mathématique suivante : 30 minc ii x . - ei II Selon la méthode d'apprentissage automatique appliquée, le critère de minimisation peut correspondre à une fonction de coût de classification - 35 erreur de classification, fonction logistique, de perte hinge ou carré - ou bien de régression - erreur de moindre carré, valeur absolue, entropie, etc. 14 Dans un mode de réalisation embarqué, les coefficients des filtres adaptatifs sont calculés par une procédure d'optimisation pour estimer les coefficients d'un modèle linéaire comme une procédure de minimisation par moindres carrés ou par descente de gradient, éventuellement avec un terme 5 de régularisation. Dans le mode de réalisation déporté, les ressources de calcul de l'unité de traitement doivent permettre l'exécution de procédure d'optimisation pour estimer les coefficients de modèles plus complexes, voire non-linéaires comme les réseaux de neurones artificiels. 10 Le système d'annotation peut notamment être utilisé dans un premier mode de fonctionnement dans lequel un rapport subjectif est établi a posteriori. Dans ce mode de fonctionnement, des rapports subjectifs sont saisis manuellement par l'individu impliqué dans l'expérience, au moyen de l'interface utilisateur 340, et plus particulièrement au moyen de la tête de lecture du 15 module d'affichage 340 et du module équaliseur émotionnel, en réglant l'équaliseur émotionnel en fonction de l'intensité des émotions ressenties pendant l'expérience. Le système d'annotation peut notamment être utilisé dans un deuxième mode de fonctionnement dans lequel un rapport subjectif est établi 20 en temps réel. Les rapports subjectifs peuvent être saisis par un opérateur humain sur la base d'observation de l'individu impliqué dans l'expérience, ou bien par un programme informatique qui reconnaît les expressions faciales ou vocales de l'individu. Dans ce mode de fonctionnement, les rapports subjectifs sont 25 synchronisés temporellement, de préférence en minimisant la latence, entre les mesures collectées relatives aux caractéristiques physiologiques et des informations comportementales enregistrées pendant l'expérience. Les informations comportementales comme les expressions faciales ou vocales de l'individu, peuvent ainsi aider l'opérateur humain ou le programme informatique 30 à annoter les données physiologiques mesurées par l'appareil. On se réfère désormais à la figure 5 sur laquelle est représentée, un système d'annotation, selon un mode de réalisation de l'invention multi-sites et multi-utilisateurs. Une pluralité de dispositifs de mesures est utilisée pour mesurer l'activité physiologique de plusieurs individus, répartis sur plusieurs 35 sites et/ou pratiquant diverses activités. 15 Les mesures sont collectées par des serveurs distants pour être stockées dans des bases de données spécifiques à chaque situation. Les mesures collectées peuvent notamment être utilisées pour ajuster le modèle décrit par les fonctions filtres fi. Les émotions ressenties par les individus 5 peuvent être visualisées par un client à travers un tableau de bord, pourvu d'une REVENDICATIONS1. Procédé adapté pour identifier et quantifier les émotions ressenties par au moins un individu impliqué dans une expérience interactive, immersive et/ou 5 sensorielle, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes: - une étape (110) de collecte, au cours de l'expérience, de mesures relatives à un ensemble de caractéristiques physiologiques de l'individu; - une étape (130) d'extraction d'un ensemble de grandeurs caractéristiques relatives aux caractéristiques physiologiques, en 10 fonction des mesures; - une étape (140) de détermination, pour chacune des classes émotionnelles d'une classification d'émotions, d'une intensité ressentie par l'individu obtenue en calculant l'image de l'ensemble de grandeurs caractéristiques d'une fonction filtre spécifique audit au moins un 15 individu et à ladite classe émotionnelle. 2. Procédé selon la revendication 1, comportant en outre une étape (150) de production et d'affichage d'une représentation de l'intensité ressentie pour chacune des classes émotionnelles de la classification d'émotions. 20 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les fonctions filtre, associées aux classes émotionnelles de la classification d'émotions, comprennent chacune un ensemble de paramètres obtenus et/ou mis à jour lors d'une phase de calibration. 25 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel l'ensemble de paramètres obtenus et/ou mis à jour lors d'une phase de calibration pour chacune des fonctions filtres comprend: - un coefficient pour chaque grandeur caractéristique de l'ensemble 30 de grandeurs caractéristiques; et, - un biais. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 3 ou 4, dans lequel au cours de la phase de calibration: 35 - on collecte, pour ledit au moins un individu, au cours d'une expérience de calibrage, des mesures relatives aux caractéristiques 17 physiologiques de l'individu ainsi que des informations temporelles relatives auxdites mesures, et au moins un enregistrement d'une représentation de ladite expérience de calibrage; - on collecte, des informations subjectives relatives, pour chacune des classes émotionnelles de la classification d'émotions, à l'intensité de l'émotion correspondante ressentie par ledit au-moins individu, lors d'au moins une période temporelle de l'expérience de calibrage, les informations subjectives étant produites par ledit au moins individu et/ou par un observateur à la suite de la visualisation de l'enregistrement de la représentation de l'expérience de calibrage; - on détermine, en fonction des informations subjectives collectées et des mesures relatives aux caractéristiques physiologiques de l'individu correspondant aux informations subjectives collectées, l'ensemble de paramètres des fonctions filtre des classes émotionnelles de la classification d'émotions. 6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel les informations subjectives sont collectées au moyen d'une interface utilisateur, apte à permettre la saisie sur une représentation bidimensionnelle de l'intensité ressentie pour chacune des classes émotionnelles de la classification d'émotions, pour au moins une période temporelle de l'expérience de calibrage. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 5 et 6, dans lequel les informations subjectives sont collectées pour au moins un instant clé de 25 l'expérience de calibrage, ledit au moins instant clé étant prédéterminé avant ladite expérience de calibrage. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 5 et 6, dans lequel les informations subjectives sont collectées pour au moins un instant clé de 30 l'expérience de calibrage, ledit au moins instant clé étant sélectionné, soit de manière subjective par ledit au moins un individu, soit par un observateur externe. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 5 et 6, dans lequel 35 les informations subjectives sont collectées pour au moins un instant clé de l'expérience de calibrage, ledit au moins instant clé étant sélectionné, de 18 manière automatique, en fonction des mesures collectées lors de l'expérience de calibration et/ou de données comportementales relatives audit au moins individu. 5 10. Module adapté pour identifier et quantifier les émotions ressenties par au moins un individu impliqué dans une expérience interactive, immersive et/ou sensorielle, caractérisé en ce qu'il comporte: - un module adapté à collecter, au cours de l'expérience, des mesures relatives à un ensemble de caractéristiques physiologiques de 10 l'individu; - un module adapté à extraire un ensemble de grandeurs caractéristiques relatives aux caractéristiques physiologiques, en fonction des mesures; - un module adapté à déterminer, pour chacune des classes 15 émotionnelles d'une classification d'émotions, une intensité ressentie par l'individu obtenue en calculant l'image de l'ensemble de grandeurs caractéristiques d'une fonction filtre spécifique audit au moins un individu et à ladite classe émotionnelle.