FR 3080921 A1 20191108 FR 1853895 A 20180504 PROCEDE D'ACTIVATION D'UN SYSTEME DE DETECTION DE PRESENCE La présente invention concerne le domaine de la détection d'individus (ou de personnes) dans un environnement (tel qu'une maison, une pièce d'une maison, un appartement, un bureau, etc.), en particulier dans un environnement intelligent. Il est important de pouvoir détecter l'absence et/ou la présence d'individus dans un environnement particulier, notamment pour des raisons de sécurité ou dans le cadre de la proposition et de l'adaptation de services. Par exemple, s'il est détecté qu'aucun individu n'est présent dans une maison, mais que l'alarme n'a pas été activée, une alerte peut être émise à destination de l'un des propriétaires, qui peut décider alors d'activer le système de sécurité à distance. En outre, la détermination du nombre d'individus présents, ainsi que l'identification des individus détectés comme présents peuvent aussi être des sources intéressantes d'information. Par exemple, les parents peuvent recevoir un message sur leur téléphone pour les informer que leurs enfants sont rentrés de l'école. Pour détecter la présence et/ou réaliser l'identification d'un individu dans un environnement, il est possible d'utiliser les données issues de différents capteurs présents dans cet environnement, ainsi que des données relatives à des équipements informatiques. À titre d'exemple et de manière non limitative, il est possible d'utiliser des données issues de capteurs de luminosité ambiante, de capteurs de mouvement, et/ou de capteurs d'ouverture de porte ou de fenêtre. Les données relatives à des équipements informatiques peuvent être par exemple des données relatives à des variations du débit Internet sur le WAN (pour « Wide Area Network » en anglais, ou « réseau étendu » en français) et sur le LAN (pour « Local Area Network » en anglais, ou « réseau local » en français), le nombre d'équipements informatiques connectés, l'activité en téléphonie / télévision sur IP, l'activité sur le service de vidéo à la demande, l'identifiant MAC d'un appareil connecté à un boitier électronique (parfois désignée sous le terme « box » pour une passerelle résidentielle) fournissant un accès fixe et/ou mobile à Internet haut débit, l'heure de connexion et/ou de déconnexion, etc. Dans la suite, pour alléger les formulations, on fait référence au problème de détection de présence d'un individu dans un environnement. Bien entendu, les situations et solutions décrites peuvent s'adapter à d'autres problèmes, comme la détermination du nombre d'individus présents 2 et/ou leur identification. La fiabilité de détection de présence d'un individu dépend du type de capteurs et/ou d'équipements électroniques présents dans l'environnement. Par exemple, le déclenchement d'un détecteur de mouvement dans une pièce fournit une information généralement plus fiable quant à la 5 présence d'un individu dans cette pièce qu'une variation de température. La fiabilité de détection de présence d'un individu dépend aussi du nombre de capteurs et/ou d'équipements électroniques présents dans l'environnement : de manière générale, le fait de croiser des données issues d'un grand nombre de sources apporte plus d'informations et augmente ainsi la confiance que l'on peut avoir dans le résultat de la détection/de l'identification. En d'autres termes, 10 plus le nombre de capteurs et/ou d'équipements électroniques est élevé, plus la détection est fiable en moyenne. La fiabilité de détection de présence d'un individu dépend aussi de la configuration des différentes sources. Par exemple, le positionnement ou l'orientation d'un capteur de mouvement peut influencer la qualité des informations qui peuvent être déduites des données brutes issues de 15 ce capteur de mouvement. Les habitudes humaines peuvent aussi intervenir dans la fiabilité de détection de présence d'un individu. Si, par exemple, un utilisateur lance des téléchargements avant de sortir de chez lui et lorsqu'il rentre chez lui, le débit internet ne pourra vraisemblablement pas suffire à déterminer si l'individu est présent ou absent de chez lui. En revanche, si un utilisateur consomme un débit internet important seulement lorsqu'il est chez lui, le débit internet sera une 20 information suffisamment fiable pour déterminer s'il est présent ou absent. Dans certaines configurations de l'environnement intelligent, par exemple quand les données issues des sources ne sont pas suffisamment informatives et/ou quand il y a peu de sources de données, il n'est pas possible de déterminer de manière fiable la présence ou l'absence d'un individu dans cet environnement, ce qui conduit à des fonctionnements erratiques. 25 Il est donc nécessaire de pouvoir estimer au préalable la possibilité d'utiliser ou non un procédé de détection de manière fiable dans un environnement donné. Il existe des indicateurs pour quantifier la possibilité d'utiliser ou non un procédé particulier dans un contexte donné. Généralement, ces indicateurs sont déterminés à partir d'un ensemble de règles modélisant l'adéquation entre le contexte et la possibilité d'utiliser le procédé. Un indicateur 30 est calculé en agrégeant en un indice unique les résultats obtenus pour les différentes règles. Une autre approche pour quantifier la possibilité d'utiliser ou non un procédé particulier dans un 3 contexte donné consiste en une mesure de similarité entre le contexte donné et un contexte de référence, ou « historique », dans lequel on connait la fiabilité d'utilisation du procédé. Cette approche repose sur un raisonnement par analogie : si le procédé fonctionne de manière fiable dans un premier contexte (historique), on peut supposer qu'il fonctionne de manière fiable dans un 5 deuxième contexte qui « ressemble » au premier contexte. Cependant, de telles méthodes ne sont pas exemptes de défauts. Par exemple, il peut être compliqué de définir un ensemble de règles génériques pour calculer un indicateur pertinent. Un nombre de règles important entraîne des coûts de traitement importants, et un faible nombre de règles s'accompagne généralement d'une performance dégradée de l'indicateur pour quantifier la 10 possibilité d'utiliser ou non un procédé particulier dans un contexte donné. De plus, ces règles sont généralement construites par un expert du domaine à partir d'un ensemble de variables explicatives qui décrivent le contexte, et qui sont elles-mêmes fixées par l'expert, donc subjectives. Dans l'approche par analogie, un appariement entre deux contextes est réalisé. Toutefois, dans le cadre de la détection de présence à partir des données issues de capteurs ou d'équipements 15 informatiques d'un environnement, les données étudiées sont très nombreuses et très hétérogènes, ce qui rend compliquée la réalisation d'un appariement. Il y a ainsi un besoin pour pouvoir quantifier la possibilité d'utiliser ou non un procédé de détection dans chaque environnement donné de manière fiable et automatique, en prenant en compte le très grand volume de données disponibles, leur variabilité d'un environnement à un autre 20 et son hétérogénéité. La présente invention vient améliorer la situation. La présente invention vise un procédé d'activation d'un système de détection de présence d'un individu dans une zone géographique, mis en oeuvre par des moyens informatiques, le procédé comprenant : 25 - recevoir un ensemble de vecteurs d'état 111-1 = ..., 49} , chacun des vecteurs j=1,...,L étant relatif à des données d'état reçues pendant une période d'apprentissage et issues d' au moins un capteur situé dans la zone géographique ou à des données d'activité d'au moins un équipement informatique situé dans la zone géographique, dans lequel chaque vecteur d'état est associé à une donnée de présence effective d'un 30 individu dans la zone géographique pendant ladite période d'apprentissage ; 4 - pour au moins une i-ème composante d'un vecteur d'état YI, et pour au moins une valeur possible k de ladite composante : - sélectionner un sous-ensemble de vecteurs d'état dont une valeur de la composante est égale à la valeur k ; 5 - corréler les vecteurs du sous-ensemble et les données de présence effective respectivement associées ; et - déterminer, à partir de la corrélation, un taux de discrimination fixi,k de la valeur k de la i-ème composante d'un vecteur d'état pour une détermination d'une information de présence d'un individu dans la zone géographique pendant une 10 période courante ; - activer le système de détection de présence si un des au moins un taux de discrimination déterminés est supérieur à un seuil d'activation SA. Par « zone géographique » on entend une zone spatiale, qui correspond à un environnement particulier, comme une maison, un immeuble, un appartement, un bureau, etc. 15 Dans le cadre de la présente description, par « période d'apprentissage », on entend une période temporelle pendant laquelle des données issues de capteurs et/ou d'équipements informatiques sont reçues, ces données étant généralement utilisées pour construire un modèle de connaissance qui permet de déterminer une information de présence et/ou d'absence d'un utilisateur en situation « courante ». Dans le cadre de la présente invention, ces données sont en outre utilisées pour 20 évaluer la fiabilité du système de détection de présence. Pour cela, toutes (apprentissage supervisé) ou une partie (apprentissage semi-supervisé) des données reçues pendant la période d'apprentissage doivent être labélisées, c'est-à-dire chacune associée à une donnée de présence effective d'un utilisateur. Cette labélisation des données est effectuée en corrélant les vecteurs du sous-ensemble et les données de présence effective 25 respectivement associées. Par « donnée de présence effective », on entend une donnée de présence (ou d'absence) pendant laquelle la présence (ou d'absence) de l'utilisateur est confirmée par un expert ou par l'utilisateur lui-même. La notion de « présence effective » s'oppose à la notion de « présence estimée » (ou « prédite ») par le système de détection de présence. En effet, le système de détection de présence a pour finalité d'estimer (ou « prédire ») une présence ou une absence 30 d'un utilisateur dans la zone géographique à partir de données « courantes » (obtenues lors d'une 5 phase de prédiction ou opérationnelle, après la période d'apprentissage) issues de capteurs et/ou d'équipements informatiques. Par « taux de discrimination » on entend un taux associé à une valeur k de la i-ème composante Xi d'un vecteur d'état. La valeur de ce taux permet, par comparaison avec d'autres ou 5 avec des références, de décider si la valeur k de la variable permet ou non de discriminer la présence ou l'absence d'un individu, autrement dit si la valeur de k peut ou non être considérée comme représentative de la présence/absence d'un individu. La terminologie « taux de discrimination » est utilisée pour faciliter la lecture et la compréhension. Par « seuil d'activation », on entend une valeur seuil au-delà de laquelle un taux de 10 discrimination est suffisamment important pour que le système de détection de présence soit activé. La terminologie « seuil d'activation » est utilisée pour faciliter la lecture et la compréhension. Le seuil d'activation aurait ainsi pu être appelé « premier seuil », par exemple. Ainsi, le procédé permet avantageusement de quantifier la capacité des différentes composantes des vecteurs d'état à discriminer la présence et/ou l'absence d'un utilisateur de manière 15 automatisée (en se dispensant d'arbitrage humain) Le procédé est ainsi reproductible d'un environnement à l'autre, ce qui rend les quantifications objectivement comparables. Si au moins une composante est suffisamment discriminante, cela signifie que les données correspondantes sont suffisamment fiables pour déduire des données brutes issues des capteurs une présence ou une absence d'un utilisateur, et le système de détection de présence peut être activé. Son degré de 20 fiabilité dépend du seuil de discrimination préétabli. Selon le mode de réalisation choisi, les données de présence effective peuvent être extraites d'une base de données de présence comprenant des plages temporelles pendant lesquelles l'individu est déclaré présent dans la zone géographique et/ou des plages temporelles pendant lesquelles l'individu est déclaré absent de la zone géographique. 25 Cette base de données peut être construite à partir d'un déclaratif, dans lequel figurent les moments où l'utilisateur était présent ou absent de la zone géographique. Autrement dit, la base de données comprend un horodatage des présences et absences des individus. Ce déclaratif peut être établi par l'utilisateur lui-même, par une autre personne, ou même par un système tiers considéré fiable. 30 Dans un mode de réalisation, une composante parmi les composantes d'un vecteur d'état est associée à une variable parmi : un nombre d'équipements informatiques connectés sans fil à un 6 équipement de terminaison de réseau d'un fournisseur d'accès à internet, une intensité de signal, et une valeur de débit montant ou descendant associé à un équipement informatique. Les vecteurs d'état sont construits pour la fouille de données (ou « data mining » en anglais) parmi l'ensemble des données reçues et issues des capteurs et/ou des équipements informatiques. 5 En outre, chaque composante d'un vecteur d'état peut être une variable booléenne. Par « variable booléenne », appelée aussi « variable binaire », on entend une variable pouvant prendre deux valeurs possibles : 0 et 1. Typiquement, ces variables peuvent être issues de capteurs à deux états (par exemple, « mouvement / pas de mouvement », « alarme activée / alarme désactivée », etc.), ou d'une mesure 10 d'un paramètre physique et/ou environnemental que l'on peut représenter de manière binaire ou transformer pour obtenir une variable binaire (augmentation de la consommation électrique = « OUI / NON », augmentation de la luminosité = « OUI / NON », température supérieure à 21°C = « OUI / NON », etc.). L'utilisation de variables booléennes permet avantageusement de simplifier le traitement des 15 données. En effet, l'information contenue dans chaque variable binaire peut être représentée sur un seul bit. Il est alors possible de constituer un vecteur représentant l'ensemble des informations recueillies à partir des différents capteurs sur un faible nombre de bits. Le traitement des données est ainsi simplifié et peut être opéré de manière rapide. Par ailleurs, le taux de discrimination fixi,k de la valeur k de la i-ème composante d'un vecteur 20 d'état peut être fonction d'un seuil de discrimination SE, prédéfini. Par « seuil de discrimination », on entend une valeur seuil permettant de quantifier la capacité de la valeur k de la i-ème composante à discriminer plus ou moins fortement la présence ou l'absence de l'individu. La terminologie « seuil de discrimination » est utilisée pour faciliter la lecture et la compréhension. Le seuil d'activation aurait ainsi pu être appelé « deuxième seuil », par 25 exemple. Selon un mode de réalisation particulier, ce taux de discrimination 73xk de la valeur k de la ième composante d'un vecteur d'état peut correspondre à une probabilité pf1(,,k(sD) qu'un taux d'absence soit supérieur au seuil de discrimination SE, sachant que la i-ème composante prend la valeur k. 30 En particulier, le taux de discrimination de la valeur k de la i-ème composante d'un vecteur 7 d'état peut être donné par : CardaYI tels que (TA (Y') > SE, et = Ic))) Carde tels que = kj) où : Card(tED désigne un cardinal d'un ensemble E d'éléments ; TA (11) correspond à un taux d'absence de l'individu pour le vecteur d'état YI ; et SE, correspond au seuil de discrimination. Selon ce mode de réalisation, le taux de discrimination est déterminé en fonction du taux 5 d'absence associé à un vecteur d'état particulier. Le fait de considérer le taux d'absence plutôt que le taux de présence est avantageux en soi, car l'absence d'un individu est généralement plus difficile à déterminer que sa présence. En effet, certaines variables permettent d'identifier avec un niveau de fiabilité élevé qu'un individu est présent, mais il est plus compliqué de définir des variables qui permettent d'identifier avec une 10 aussi grande fiabilité qu'un individu est absent. Alternativement, le taux de discrimination de la valeur k de la i-ème composante d'un vecteur d'état correspond à une probabilité pl;(k (sr)) qu'un taux de présence soit supérieur au seuil de discrimination SE, sachant que la i-ème composante prend la valeur k. En particulier, le taux de discrimination de la valeur k de la i-ème composante d'un vecteur 15 d'état peut être donné par : CardaYI tels que (T( Y') > SE, et = Ic))) Carde tels que = kj) où Tp (YI) correspond à un taux de présence de l'individu pour le vecteur d'état YI. Que la détermination du taux de discrimination soit réalisée à partir du taux d'absence ou du taux de présence de l'individu (c'est-à-dire que fixi,k corresponde à p'11(i,k(sD) ou à ei,k (sD)), le procédé peut en outre comprendre une détermination, pour au moins une i-ème composante 20 d'un vecteur d'état Yi, et pour au moins une valeur possible k de la composante X, d'un premier taux de discrimination PXik(sb) et d'un deuxième taux de discrimination fixi,k (q,) respectivement associés à une valeur sb et à une valeur sï, du seuil de discrimination, avec sï, > sb. Si fixi,k (sL) > SA et fixi,k (sD2) st) iXi = k) 15 Dans ce cas, ce taux peut être déterminé en fonction des données par la formule suivante : Card(111/ tels que (Te') > sr) et X' = 1c)j) Card(111/ tels que = kj) où Card(tED désigne le cardinal d'un ensemble E d'éléments, et Tp(110 correspond au taux de présence de l'individu pour le vecteur d'état YI. Selon un autre mode de réalisation, le taux de discrimination pour la i-ème variable et la valeur k peut correspondre à une probabilité pe(i,k(SE,) que le taux d'absence TA soit supérieur au seuil de 20 discrimination sr), sachant que la i-ème variable prend la valeur k: 19 Pfi(i,k (si)) = P(TA (YI) > sr) IXt = k) Le fait de considérer le taux d'absence plutôt que le taux de présence est avantageux en soi, car l'absence d'un individu est généralement plus difficile à déterminer que la présence. En effet, certaines variables permettent d'identifier précisément qu'un individu est présent, mais il est plus compliqué de définir des variables qui permettent d'identifier précisément qu'un individu est 5 absent. À titre d'exemple, le déclenchement d'un détecteur de mouvement donne une forte information sur le fait qu'un individu est présent, mais l'absence de déclenchement de ce détecteur de mouvement n'indique pas forcément que l'individu est absent (il peut par exemple être dans une autre pièce, trop éloigné du détecteur de mouvement, pas dans l'axe de détection, immobile, etc.). Ainsi, identifier certaines variables susceptibles de bien discriminer l'absence d'un individu est 10 une tâche plus complexe que d'identifier certaines variables susceptibles de bien discriminer la présence d'un individu. La détermination de variables susceptibles de bien discriminer l'absence constitue donc une information importante pour évaluer la fiabilité de la mise en oeuvre du système de détection de présence dans un environnement particulier. 15 Dans le cas où le taux de discrimination pour la i-ème variable et la valeur k correspond à la probabilité pe(i,k(sD) que le taux d'absence soit supérieur au seuil de discrimination sr), ce taux peut être déterminé en fonction des données par la formule suivante : Card(111/ tels que (TA(11-0 > sE, et = 1c)j) Carde tels que = /cl) À titre illustratif, pour l'exemple ci-dessus, le taux de discrimination pour la première variable et la valeur 0, pour un seuil de discrimination SE, = 50%, peut être déterminé de la manière 20 suivante : a) Tout d'abord, on choisit les vecteurs pour lesquels la valeur de la première variable vaut 0: {0, 0, 0, 0, 0, 01, {0, 0, 1, 0, 0, 0} et {0, 1, 1, 1, 1, 11. b) Si on considère le taux de discrimination pour l'absence, on regarde le taux d'absence des différents vecteurs (qui vaut 100% moins le taux de présence) : Vecteur Nombre d'occurrences Taux d'absence {0, 0, 0, 0, 0, 0} 35 0% 20 {0, 0, 1, 0, 0, 0} 50 55% {0, 1, 1, 1, 1, 1} 24 96% c) Parmi les vecteurs retenus, on regarde ceux dont les taux d'absence sont supérieurs à SE, = 50%: il s'agit des deux derniers vecteurs {0, 0, 1, 0, 0, 0} et {0, 1, 1, 1, 1, 11, qui correspondent à (50 + 24) = 74 occurrences sur les (35 + 50 + 24) = 109 occurrences des vecteurs dont la valeur de la première variable vaut 0. 5 Ainsi, le taux de discrimination de l'absence au seuil SE, = 50% pour la première variable et la valeur 0 vaut : 74/109 68%. Des étapes similaires peuvent être directement réalisées sur les vecteurs labélisés, sans qu'il n'y ait besoin de les regrouper par valeurs et de leur associer un nombre d'occurrences et un taux de présence. 10 Le seuil de discrimination si) est prédéterminé, et sa valeur peut avantageusement être fixée en fonction du contexte. Par exemple, si le système de détection de présence est amené à être utilisé pour une automatisation du réglage de la luminosité ambiante, le seuil de discrimination peut être relativement faible (par exemple, de l'ordre de 50% à 70%) ; à l'inverse, si le système de détection 15 est amené à être utilisé pour une alerte d'intrusion envoyée à un service de police, le seuil de discrimination peut être plus élevé (entre 80% et 98% par exemple) pour éviter des fausses alarmes. Préférentiellement, le seuil de discrimination SE, est supérieur ou égal à 50%, un taux de discrimination associé à la valeur SE, = 50% mesurant la capacité de la variable à être plus efficace pour la détection de présence ou d'absence qu'un tirage aléatoire de type « pile ou face ». 20 En faisant de nouveau référence à la figure 3, l'étape 305 correspond à la détermination d'au moins un taux de discrimination, pour une variable Xi et une valeur k. Selon un mode de réalisation particulier, le taux de discrimination est déterminé pour chacune des variables Xi composant le vecteur d'état, pour chaque valeur possible de X. Selon ce mode de réalisation, pour un vecteur Y = tX1, Xril à n composantes, chaque composante ayant deux 25 valeurs possibles 0 et 1, il y a donc 2n taux de discrimination à déterminer À l'étape 306, un test est mis en oeuvre pour déterminer s'il existe au moins une valeur de variable discriminante pour la détection de présence d'un individu. 21 Pour cela, la ou les taux de discrimination sont comparés à un seuil, appelé seuil d'activation SA. Si un taux de discrimination est supérieur au seuil d'activation, alors la valeur de la variable qui lui est associée est considérée comme discriminante Sinon, elle est considérée comme non discriminante 5 Le seuil d'activation peut être fixé par un expert, par exemple à 50%. Bien entendu, le seuil d'activation peut être fixé à une valeur strictement supérieure à 50%, selon le contexte. Selon un mode de réalisation, si au moins une variable est déterminée comme discriminante (c'est-à-dire qu'il existe au moins un taux de discrimination supérieur au seuil d'activation), cela signifie que le résultat du procédé de détection de présence est suffisamment fiable, et que celui-ci 10 peut être activé (étape 307). À l'inverse, si aucune variable n'est déterminée comme discriminante (c'est-à-dire que tous les taux de discrimination sont inférieurs au seuil d'activation), le procédé de détection de présence n'est pas activé. Dans ce cas de figure, un message peut optionnellement être envoyé (étape 308) pour aider un 15 utilisateur du système de détection de présence à changer la configuration de son environnement pour augmenter la fiabilité du système de détection. En effet, les différents taux de discrimination calculés permettent d'identifier une ou plusieurs variables qui ne sont pas discriminantes, mais qui pourraient le devenir si un changement d'utilisation ou de configuration était effectué sur un équipement informatique et/ou un capteur. Par 20 exemple, si la variable correspond à un capteur de détection de mouvement, un message peut être envoyé à l'occupant de la maison pour déplacer ou réorienter son capteur vers une zone de passage où la détection de présence est plus efficace. Selon un autre exemple, si la variable correspond à un débit internet, le message peut indiquer qu'il est préférable de connecter son téléphone mobile en WiFi à la box plutôt que d'utiliser un réseau 3G ou 4G, de manière à détecter une variation de débit 25 lorsque l'utilisateur est chez lui. Le message envoyé est relatif à au moins un capteur ou au moins un équipement informatique. De manière non limitative, le message envoyé peut concerner un positionnement ou une configuration d'un capteur, ou encore une utilisation ou une configuration d'un équipement informatique. 30 Selon un mode de réalisation, le message est envoyé 308 à l'occupant de la maison. De manière alternative, le message peut être envoyé à un fournisseur de services. Bien entendu, le message peut 22 être envoyé à une autre entité ou une autre personne que les deux exemples précités. Une fois le message envoyé, l'utilisateur peut modifier son utilisation ou la configuration de l'environnement connecté, et le procédé d'activation peut être remis en oeuvre. Ainsi, lors d'une nouvelle étape préliminaire, des nouvelles données sont reçues 301, ainsi que des nouvelles 5 informations de présence de l'utilisateur 302. De manière optionnelle, pour au moins une variable Xi et au moins une valeur k de Xi, il est possible de calculer plusieurs taux de discrimination pour des seuils de discrimination différents. En reprenant l'exemple précédent, il est par exemple possible de déterminer le taux de discrimination pour la première variable et la valeur 0, pour un seuil de discrimination sE, = 75%. 10 Pour cela, à l'étape c) ci-dessus, seul le dernier vecteur {0, 1, 1, 1, 1, 1} est associé à un taux d'absence supérieur à 96%. Le taux de discrimination pour la première variable et la valeur 0, pour un seuil de discrimination sE, = 75% est donc égal à 24 / 109 22%. Dans ce cas de figure, le taux de discrimination au seuil sE, = 50% vaut n,0(50%) = 68%, et le taux de discrimination au seuil sE, = 75% vaut n,0(75%) = 22%. Pour un seuil d'activation 15 fixé à SA = 50%, cela signifie que la valeur X1 = 0 est discriminante à sE, = 50%, mais pas à SD = 75%. Ainsi, la valeur X1 = 0 peut être utilisée dans un contexte ne nécessitant pas un fort seuil de discrimination (par exemple, une automatisation du réglage de la luminosité ambiante), mais ne peut pas être utilisée dans un contexte nécessitant un seuil de discrimination plus élevé (par 20 exemple, une alerte d'intrusion envoyée à un service de police). Dans ce cas, un message relatif à la variable X1 concernée peut être envoyé un utilisateur pour que la variable devienne plus discriminante De manière générale, si 73xi,k (Sb) > s A et 73xii, (sï,) sA, où 73xii, correspond à p'11(i,k(sD) ou à pxP ,,k(sD) selon le mode de réalisation retenu, avec sL et sï, deux seuils de discrimination tels que 25 REVENDICATIONS1. Procédé d'activation d'un système de détection de présence d'un individu (101) dans une zone géographique (100), mis en oeuvre par des moyens informatiques, le procédé comprenant : - recevoir (301) un ensemble de vecteurs d'état {111 = (X11, 49} , chacun j=1,...,L des vecteurs étant relatif à des données d'état reçues pendant une période d'apprentissage et issues d'au moins un capteur (102, 103, 104, 105) situé dans la zone géographique ou à des données d'activité d'au moins un équipement informatique (106, 107, 108) situé dans la zone géographique, dans lequel chaque vecteur d'état est associé à une donnée de présence effective d'un individu (302) dans la zone géographique pendant ladite période d'apprentissage ; - pour au moins une i-ème composante d'un vecteur d'état YI, et pour au moins une valeur possible k de ladite composante : - sélectionner un sous-ensemble de vecteurs d'état dont une valeur de la composante est égale à la valeur k ; - corréler les vecteurs du sous-ensemble et les données de présence respectivement associées ; et - déterminer (305), à partir de la corrélation, un taux de discrimination fixi,k de la valeur k de la i-ème composante d'un vecteur d'état pour une détermination d'une information de présence d'un individu dans la zone géographique pendant une période courante ; - activer (307) le système de détection de présence si un des au moins un taux de discrimination déterminés est supérieur à un seuil d'activation SA. 25 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les données de présence effective sont extraites d'une base de données de présence comprenant des plages temporelles pendant 27 lesquelles l'individu (101) est déclaré présent dans la zone géographique (100) et/ou des plages temporelles pendant lesquelles l'individu (101) est déclaré absent de la zone géographique (100). 5 3. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel une composante parmi les composantes d'un vecteur d'état est associée à une variable parmi : - un nombre d'équipements informatiques connectés sans fil à un équipement de terminaison de réseau d'un fournisseur d'accès à internet, - une intensité de signal, et 10 - une valeur de débit montant ou descendant associé à un équipement informatique. 4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel chaque composante d'un vecteur d'état est une variable booléenne. 15 5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le taux de discrimination fixi,k(sD) de la valeur k de la i-ème composante d'un vecteur d'état est fonction d'un seuil de discrimination SE,. 6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le taux de discrimination de la valeur k 20 de la i-ème composante d'un vecteur d'état correspond à une probabilité p'11(,,k(sD) qu'un taux d'absence TA soit supérieur au seuil de discrimination SE, sachant que la i-ème composante prend la valeur k. 7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel le taux de discrimination de la valeur k de la i-ème composante d'un vecteur d'état est donné par : Carde tels que (TA(11-0 > sr) et = 1c)j) Carde tels que = kj) 28 où : Card(tED désigne un cardinal d'un ensemble E d'éléments ; TA (11-0 correspond à un taux d'absence de l'individu pour le vecteur d'état Y1 ; SE, correspond au seuil de discrimination. 8. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le taux de discrimination de la valeur k de la i-ème composante d'un vecteur d'état correspond à une probabilité pl;(k (sr)) qu'un taux de présence Tp soit supérieur au seuil de discrimination SE, sachant que la i-ème composante prend la valeur k. 9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel le taux de discrimination de la valeur k de la i-ème composante d'un vecteur d'état est donné par : Carde/ tels que (Tp(11-0 > sr) et = 1c)j) Carde tels que = kj) où : Card(tED désigne un cardinal d'un ensemble E d'éléments ; 15 Tp (Y0 correspond à un taux de présence de l'individu pour le vecteur d'état Y1 ; SE, correspond au seuil de discrimination. 10. Procédé selon l'une des revendications 5 à 9, dans lequel, pour au moins une i-ème composante d'un vecteur d'état YI, et pour au moins une valeur possible k de la 20 scomposante , un premier taux de discrimination ( L) et un deuxième taux de 13)(1,k discrimination fixi,k (sï,) sont respectivement déterminés pour deux valeurs sb et sï, du seuil de discrimination, avec sï, > 51), 5 10 dans lequel, si fixi,k (sL) > SA et fixi,k(sD2) 11. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comprenant en outre, si chacun 5 des au moins un taux de discrimination déterminés est inférieur au seuil d'activation : - émettre (308), à destination d'un utilisateur, au moins un deuxième message parmi : un message relatif à un positionnement d'un capteur, un message relatif à une configuration d'un capteur, un message relatif à une utilisation d'un équipement informatique et un message relatif à une configuration d'un 10 équipement informatique. 12. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comprenant en outre : - déterminer (213), par le système de détection de présence, un modèle de connaissance à partir de données reçues pendant la période d'apprentissage et de 15 données de présence effective d'un utilisateur pendant la période d'apprentissage ; - en fonctionnement après activation, recevoir (221), par le système de détection de présence, une pluralité de données courantes, la pluralité de données courantes reçues comprenant des données issues d'au moins un capteur situé dans ladite zone géographique ou des données d'activité relatives à au moins un équipement 20 informatique de ladite zone géographique ; - corréler, par le système de détection de présence, les données courantes reçues et le modèle de connaissance ; et - déterminer (222), par le système de détection de présence, à partir de la corrélation, une information de présence de l'individu dans la zone géographique 25 à un instant courant. 13. Module d'un équipement informatique (109) pour activer un système de détection de présence d'un individu dans une zone géographique, le module comprenant un circuit configuré pour la mise en oeuvre d'un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 11. 14. Equipement informatique (109) comprenant un module d'activation d'un système de détection de présence d'un individu dans une zone géographique selon la revendication 12 15. Produit programme informatique comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 12, lorsque ce programme est exécuté par un processeur.