FR 3081578 A1 20191129 FR 1854432 A 20180525 DISPOSITIF ET METHODE DE MESURE D'UNE CARACTERISTIQUE D'UNE INTERACTION ENTRE UN UTILISATEUR ET UN DISPOSITIF D'INTERACTION DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention concerne un dispositif de mesure d'une caractéristique prédéfinie associée à un échange d'information entre un dispositif d'interaction et un utilisateur. Elle trouve notamment son application dans le domaine des dispositifs d'interaction tel que les écrans intelligents, haut-parleurs connectés ou encore les robots « sociaux » ou tout autre forme d'objet connecté, pour améliorer la qualité des interactions sociales susceptibles de se développer entre un utilisateur et un tel dispositif d'interaction. ARRIERE PLAN TECHNOLOGIQUE DE L'INVENTION D'une manière très générale, on définit une interaction comme un échange d'information entre au moins deux agents différents. Une interaction « sociale » est une interaction où au moins un des agents est un utilisateur humain. Il peut ainsi s'agir d'une interaction entre un utilisateur et un dispositif d'interaction. Dans le cadre de la présente description, on désignera par « dispositif d'interaction » un dispositif informatisé munis de moyens d'acquisition d'information, d'une unité de traitement pour traiter l'information acquise, ainsi que de moyens de transmission, de restitution d'information ou d'actionnement. La combinaison de ces moyens permet au dispositif d'entrer en interaction avec un utilisateur. Les de dispositifs peuvent d'interaction nombreuses adopter formes. Il peut ainsi s'agir d'un téléphone, d'un ordinateur, d'un haut-parleur connecté, d'un « smart display » (écran intelligent) ou encore d'un robot, par exemple un robot social. Il peut s'agir également d'un dispositif entièrement 2 distribué, comme un système domotique intégré à un bâtiment, muni de moyens d'interface avec ses utilisateurs. L'information échangée entre l'utilisateur et le 5 dispositif d'interaction peut, elle également, prendre des formes très variées. Il peut s'agir, pour ce qui concerne l'utilisateur, d'instructions très explicites sous forme verbale, sous la forme d'une action telle que celle correspondant à pointer un objet du doigt sur un écran tactile 10 ou solliciter une interface comme un clavier. Le dispositif d'interaction peut, à titre d'exemple, fournir explicitement une information à l'utilisateur sous une forme verbale, par synthèse vocale, ou en affichant un texte ou image sur un écran, en actionnant un dispositif de son environnement. Une 15 partie des informations échangées au cours d'une interaction peuvent également être moins explicites : il peut s'agir d'une attitude ou d'une position occupée par l'utilisateur ou par le dispositif, de l'intonation de la voix ou d'une expression faciale. 20 Afin d'être sensible aux informations explicites ou implicites exprimées par l'utilisateur, le dispositif d'interaction est muni de dispositifs d'entrées, tels que des capteurs, capables de mesurer une variété de paramètres. Il 25 peut s'agir, à titre d'exemple, d'un écran tactile, d'un capteur optique tel qu'un capteur d'images, ou encore d'un capteur acoustique tel qu'un microphone. On désignera par « contexte d'une interaction » 30 l'ensemble des données collectées par les dispositifs d'entrées-sorties du dispositif d'interaction visant à caractériser l'échange d'information qui est susceptible d'être présente entre un utilisateur et le dispositif lui-même. Le contexte d'interaction comprend également les données 35 d'état du dispositif d'interaction lui-même. Le contexte d'une interaction est usuellement traité par l'unité de traitement du dispositif d'interaction afin 3 un capteur acoustique peut communiquer un l'unité de traitement que celle-ci exemple, détecter un mot ou une 5 l'intention de l'utilisateur d'engager une interaction. d'interpréter le comportement de l'utilisateur. Par va analyser phrase clé exemple, signal audio à pour, par indiquant Les moyens de transmission, de restitution d'information ou d'actionnement permettent au dispositif d'interaction d'interagir avec l'utilisateur. Il peut s'agir, 10 par exemple, d'informations transmises visuellement par l'intermédiaire d'un écran ou par un mouvement d'une partie du dispositif d'interaction, ou encore transmises acoustiquement par l'intermédiaire d'un haut-parleur. Il peut aussi s'agir d'une combinaison de plusieurs de ces moyens. 15 Les interactions possibles avec ces dispositifs se sont diversifiées et complexifiées grâce à l'émergence d'une grande variété de capteurs, la richesse des informations pouvant être analysées, l'accroissement des capacités de traitement. 20 Cette évolution a notamment été provoquée par la volonté de rendre les interactions entre utilisateurs et dispositifs d'interaction les plus instinctifs possible, et proches de l'interaction pouvant prendre place entre deux 25 agents humains. C'est tout particulièrement le cas lorsque le dispositif d'interaction est un robot d'interaction. Dans ce dernier cas, des progrès ont été faits pour rendre ces robots « sociaux » c'est-à-dire capables d'interagir naturellement avec un utilisateur. 30 Des travaux ont ainsi été menés afin de rendre plus naturel et humain le comportement d'un robot lors d'une interaction, alors que celui-ci est généralement programmé à l'avance pour engager une série d'actions précises en réponse 35 à l'analyse des informations fournies par les capteurs. A titre d'illustration, on connaît du document US20120116584 un robot possédant un ensemble de modèles de 4 comportement préprogrammés, parmi lesquels est choisi, en fonction des informations fournies par ses capteurs, le modèle correspondant à un comportement le plus adapté. 5 On connaît aussi du document US9724824 un robot qui restreint la liste de ses prochaines actions à une liste d'actions possibles pour un utilisateur donné, selon le résultat obtenu à l'issue de ses actions précédentes. 10 Généralement les capteurs que l'on trouve dans ce type de robot sont paramétrés pour détecter l'occurrence d'évènements de courtes durées et directement liés à l'utilisateur, tels qu'une émotion faciale (sourire, froncement de sourcil, bâillement, etc.), un mouvement bref 15 (croisement de bras, tourner la tête, etc.), l'énonciation d'un mot clé (« Ok google », « Dis Siri » etc.), un contact (appui sur un bouton d'actionnement précis du dispositif d'interaction). 20 Bien que ces techniques connues puissent aider à rendre plus naturelle la relation s'établissant entre un utilisateur et un dispositif d'interaction, l'enchainement des séquences « détection d'un évènement - action » par le dispositif d'interaction reste toutefois très mécanique. Et ces approches 25 connues ne permettent donc généralement pas à elles seules au dispositif d'interaction d'engager ou d'interrompre une interaction avec un utilisateur de sa propre initiative, c'est à dire sans qu'il ait été expressément instruit par l'utilisateur. 30 La présente invention vise à remédier, au moins en partie à ce problème. Plus généralement, l'invention vise à établir des interactions sociales entre un dispositif d'interaction et un utilisateur qui apparaissent plus 35 naturelles à l'utilisateur que dans les solutions de l'état de la technique. 5 OBJET DE L'INVENTION En vue de la réalisation de l'un de ces buts, l'objet de l'invention propose un dispositif de mesure d'une 5 caractéristique prédéfinie d'une interaction susceptible d'être présente entre un dispositif d'interaction et un utilisateur. Ce dispositif de mesure comprend une interface d'entrée pour recevoir des données représentatives de l'interaction et un module de classification relié à 10 l'interface d'entrée. Le module de classification traite une séquence temporelle des données pour établir en sortie une mesure de la caractéristique prédéfinie. Le module de classification a été configuré à partir de séquences temporelles de données d'apprentissage marquées de la présence 15 ou de l'absence de ladite caractéristique. Selon d'autres caractéristiques avantageuses et non limitatives de l'invention, prises seules ou selon toute combinaison techniquement réalisable : 20 - la caractéristique prédéfinie peut prendre un nombre prédéterminé d'états et le dispositif comporte un module d'interprétation recevant en entrée la mesure de la caractéristique prédéfinie et traitant ladite mesure pour 25 générer en sortie un évènement témoignant du changement d'état de la caractéristique ; - le module de classification comporte un réseau de neurones récurrent ; 30 - l'interface d'entrée est reliée à un capteur d'image d'une zone d'interaction dans laquelle l'utilisateur est susceptible de se trouver, et la séquence temporelle de données comprend une séquence temporelle d'image de la 35 zone d'interaction ; 6 - l'interface d'entrée est reliée au dispositif d'interaction et la séquence temporelle de donnée comprend une séquence temporelle d'au moins une variable d'état du dispositif ; 5 - le module d'interprétation est également relié à l'interface d'entrée ; - la caractéristique prédéfinie est l'attention de 10 l'utilisateur ; - la caractéristique prédéfinie est l'interaction de l'utilisateur avec le dispositif d'interaction ; 15 L'objet de l'invention propose également un dispositif d'interaction comportant un tel dispositif de mesure. Selon un autre aspect, l'objet de l'invention propose un procédé de mesure d'une caractéristique prédéfinie d'une 20 interaction susceptible d'être présente entre un dispositif d'interaction et un utilisateur. Selon l'invention, le procédé de mesure comporte les étapes suivantes : 25 - recevoir des données représentatives de l'interaction ; - fournir une séquence temporelle des données à un module de classification configuré à partir de séquences temporelles de données d'apprentissage marquées de la présence ou de l'absence de ladite caractéristique; 30 - traiter la séquence temporelle des données par le module de classification pour établir une mesure de la caractéristique prédéfinie. Selon d'autres caractéristiques avantageuses et non 35 limitatives de l'invention, prises seules ou selon toute combinaison techniquement réalisable : 7 - la caractéristique prédéfinie peut prendre un nombre déterminé d'état, le procédé comprenant : o fournir la mesure de la caractéristique prédéfinie à un module d'interprétation ; 5 o traiter la mesure par le module d'interprétation pour générer un évènement témoignant du changement d'état de la caractéristique. - le traitement est réalisé sur un dispositif de calcul 10 distinct du dispositif d'interaction. Selon un autre aspect encore, l'objet de l'invention propose un dispositif d'interaction comprenant un tel dispositif de mesure et l'utilisation du dispositif de mesure 15 pour détecter le début et/ou la fin de l'échange d'information entre l'utilisateur et le dispositif d'interaction. Selon un dernier aspect, l'objet de l'invention propose un procédé de séquencement d'une interaction entre un utilisateur 20 et un dispositif d'interaction. Ce procédé de séquencement comporte les étapes suivantes : - recevoir un évènement témoignant du changement d'état d'une caractéristique prédéfinie d'une interaction susceptible d'être présente entre un dispositif 25 d'interaction et un utilisateur; - exécuter un script d'interaction choisi en fonction de la nature de l'évènement. Selon d'autres caractéristiques avantageuses et non 30 limitatives de l'invention, prises seules ou selon toute combinaison techniquement réalisable : - l'évènement témoignant du changement d'état correspond à la détection du début propice d'une interaction et le 35 script d'interaction est un script d'initiation d'un échange. 8 - l'évènement témoignant du changement d'état correspond à la détection de la fin d'une interaction et le script d'interaction est un script de terminaison d'un échange. 5 BREVE DESCRIPTION DES DESSINS L'invention sera mieux comprise à la lumière de la description qui suit d'un mode de réalisation particulier non 10 limitatif de l'invention en référence aux figures ci-jointes parmi lesquelles : - la figure 1 représente un schématiquement un dispositif d'interaction ; 15 - la figure 2 représente schématiquement un dispositif de mesure d'une caractéristique du contexte d'interaction ; - la figure 3 représente de manière schématique le 20 fonctionnement du dispositif de mesure selon un deuxième mode de réalisation ; - la figure 4 représente l'architecture générale d'un dispositif de mesure conforme à un mode de réalisation de 25 l'invention. DESCRIPTION DETAILLEE DE L'INVENTION 30 On utilisera dans la présente demande de manière interchangeable les termes « interaction » et « échange d'information ». Description générale d'un dispositif d'interaction 35 Ainsi que cela est représenté sur la figure 1, un dispositif d'interaction 1 conforme à la présente description 9 comprend typiquement une pluralité de dispositifs d'entrées-sorties 2 d'information reliés à une unité de traitement 3, par exemple une unité de traitement 3 à microprocesseur uP et à mémoire MEM. Les dispositifs d'entrées-sorties 2 peuvent 5 prendre toute forme connue en soi : clavier 2a ou toute autre forme de moyens mécaniques d'entrée (tels que des interrupteurs, boutons poussoirs), capteur d'images 2c (RVB et/ou infrarouge, par exemple), sonar 2b, microphone 2d pour capter un signal acoustique ou un niveau sonore, écran 2f 10 (tactile ou non), haut-parleur 2e, etc. Ces dispositifs d'entrées-sorties peuvent également comprendre des actionneurs ou effecteurs 2g du dispositif d'interaction : bras manipulateur, moyens de déplacement du dispositif d'interaction lui-même ou d'une partie de celui-ci, 15 actionneurs ou dispositif de télécommunication 2h visant à activer un dispositif de son environnement, pour par exemple allumer ou éteindre une lumière, monter ou baisser un volet roulant, etc. L'écran 2f, par exemple du type tablette, peut notamment être le support d'une interface graphique pour 20 représenter un avatar du dispositif d'interaction, des yeux ou toute forme animée sur l'écran. Le dispositif d'interaction 1 peut prendre une forme intégrée dans laquelle une partie au moins des dispositifs 25 d'entrées-sorties 2 et de l'unité de traitement 3 sont assemblés pour former un objet identifiable, tel qu'un robot social ou non, un écran ou un haut-parleur connecté. Alternativement, il peut prendre une forme distribuée dans laquelle une partie au moins de ces éléments sont disposés à 30 distances les uns des autres, et reliés entre eux par l'intermédiaire d'un réseau de communication filaire ou non et pouvant mettre en oeuvre tout protocole standardisé ou non. Quelle que soit la forme prise par le dispositif d'interaction 1, il dispose ou est relié à une source d'énergie, batterie ou 35 réseau électrique par exemple, pour permettre son fonctionnement. 10 D'une manière très générale, et conformément aux approches connues de l'état de la technique, le dispositif d'interaction recueille des informations par l'intermédiaire de ses dispositifs d'entrées-sorties 2 qui sont transmises et 5 traitées par l'unité de traitement 3 afin de déterminer la séquence d'interaction la plus appropriée, mise en oeuvre par les dispositifs d'entrées-sorties 2 appropriés. Pour ce faire, et en particulier lorsque le traitement des informations requiert une puissance de calcul importante, l'unité de 10 traitement 3 peut être en communication avec un dispositif de calcul auxiliaire 4a ou des moyens de stockage externes 4b, par l'intermédiaire d'un contrôleur de réseau NC de l'unité de traitement 3. 15 Plus précisément, l'unité de traitement 3 est équipée d'un système d'exploitation assurant la direction et rendant disponible l'ensemble des ressources logicielles et matérielles du dispositif d'interaction. Ces ressources comprennent notamment les dispositifs d'entrées-sorties 2 et 20 les ressources logicielles auxquelles une application peut accéder, par programmation l'expression Interface) 25 fonctions. exemple par l'intermédiaire d'une interface de d'application (API selon l'acronyme de anglo-saxonne « Application Programming ou par l'intermédiaire d'une bibliothèque de Ces ressources peuvent également être des données mémorisées dans la mémoire MEM de l'unité de traitement 3 et décrivant l'état du dispositif d'interaction 1. Ces données d'état peuvent être très nombreuses, et par exemple comprendre le niveau de charge de la batterie, la position exacte d'un 30 actionneur (par exemple de l'actionneur contrôlant la position de la tête d'un robot humanoïde), l'état de connexion avec un dispositif de calcul auxiliaire 4a, etc. L'unité de traitement 3 est également munie d'applications 35 permettant de mettre en oeuvre, dans un but déterminé, le dispositif d'interaction 1. De telles applications s'appuient sur les fonctions du système d'exploitation pour tirer profit des ressources disponibles du dispositif d'interaction 1. 11 Ainsi, une application pourra faire appel à une fonction de ce système pour accéder à une information fournie par un dispositif d'entrée-sortie 2, actionner un tel dispositif, ou être alerté par l'intermédiaire d'un évènement de la 5 disponibilité d'une telle information. Une application visant à établir une interaction sociale avec un utilisateur peut être configurée pour disposer d'une pluralité de scripts d'interaction, chaque script 10 d'interaction définissant un scénario d'actions. Par « action », on désigne toute séquence d'instructions s'exécutant sur l'unité de traitement 3 visant à solliciter un des dispositifs d'entrées-sorties 2. A titre d'illustration, un tel script peut correspondre à une séquence d'un quizz qui 15 enchaine les actions suivantes : - afficher sur l'écran 2f du dispositif 1, ou énoncer un message prédéfini dans le haut-parleur 2e du dispositif 1, une question associée à quatre réponses possibles ; - attendre une réponse vocale de la part de l'utilisateur 20 captée par le microphone 2d du dispositif et l'analyser pour permettre de déterminer la réponse choisie par cet utilisateur ; - afficher ou énoncer un second message prédéfini selon que la réponse choisie par l'utilisateur corresponde ou 25 non à la réponse attendue. Une application « sociale » visant à établir une interaction entre un utilisateur et le dispositif d'interaction peut être vu comme un procédé de séquencement 30 consistant à exécuter séquentiellement des scripts d'interaction choisis selon le contexte d'interaction, c'est à dire selon les informations recueillies par les dispositifs d'entrées-sorties 2 et l'état du dispositif 1 lui-même. 35 Interaction sociale naturelle La demanderesse a observé que pour rendre naturelle une interaction entre un utilisateur humain et un dispositif 12 d'interaction 1, lors de l'exécution d'une application sociale, il n'est pas suffisant que le dispositif d'interaction 1 fonde ses actions sur la simple occurrence d'un évènement extérieur provoqué par l'utilisateur. La 5 demanderesse a eu l'intuition qu'il était souvent nécessaire d'extraire au moins une caractéristique qui se dégage de l'interaction susceptible d'être présente entre l'utilisateur et le dispositif 1, pour que le dispositif d'interaction puisse adopter des comportements qui apparaissent naturels, 10 c'est-à-dire choisir un script d'interaction qui, lorsqu'il est exécuté, soit perçu comme socialement adapté par un utilisateur. Dans le cadre de la présente description, on s'intéresse 15 donc tout particulièrement aux caractéristiques qui peuvent émerger du contexte d'interaction. Ces caractéristiques sont remarquables en ce qu'elles résultent de l'évolution dans le temps du contexte d'interaction, pendant une durée de plusieurs secondes au moins. On ne s'intéresse donc pas, au 20 premier ordre, aux évènements ponctuels, c'est-à-dire aux évènements extérieurs se produisant sur une très courte période de temps tel que par exemple un claquement de doigts, l'actionnement d'un bouton de commande ou encore l'énonciation d'un mot clé. 25 On peut ainsi mesurer toute une variété de caractéristiques liées à un échange d'information et qui ne sont pas associées à des évènements extérieurs ponctuels. Il peut s'agir, par exemple, de l'attention que l'utilisateur 30 porte à l'échange, c'est-à-dire son niveau d'implication dans l'échange d'information, ou encore l'interaction de l'utilisateur 1 avec le dispositif d'interaction 1, c'est-à-dire l'intensité de l'échange d'information qui se déroule. 35 La mesure de l'interaction et de l'attention de l'utilisateur sont des caractéristiques évoluant tout au long de l'interaction avec le dispositif d'interaction. Ils ne forment pas des évènements extérieurs ponctuels, même si le franchissement de certains seuils peut former, en soi, un 13 évènement se produisant à un instant donné. La demanderesse a établi qu'une mesure d'une au moins de ces caractéristiques pouvait être exploitée pour rendre une interaction sociale plus naturelle, et la présente description propose un 5 dispositif de mesure d'une telle caractéristique. Dispositif de mesure La figure 2 représente ainsi un exemple de configuration 10 permettant l'occurrence d'une interaction sociale entre un utilisateur U et un dispositif d'interaction 1. L'utilisateur est susceptible d'être présent dans une zone d'interaction 6. Le dispositif d'interaction 1 est relié à un dispositif de mesure 5 ayant pour fonction d'établir une mesure d'une 15 caractéristique de l'échange d'information pouvant prendre place entre le dispositif d'interaction 1 et l'utilisateur U. Comme on l'a vue, cette caractéristique prédéfinie peut être une caractéristique d'attention ou d'interaction. Le dispositif de mesure 5 a accès à certaines au moins des 20 informations fournies par les dispositifs d'entrées-sorties 2 du dispositif d'interaction 1 et à ses informations d'état. Alternativement, ou en complément, le dispositif de mesure peut être muni de ses propres dispositifs d'entrée, de manière à collecter lui-même certaines données du contexte 25 d'interaction. Le dispositif de mesure 5, dont on a représenté un exemple particulier de mise en oeuvre sur la figure 3, comprend une interface d'entrée 5a pour recevoir en entrée des données du 30 contexte d'interaction. On désignera par Xi le vecteur de données présenté à l'instant i à l'interface d'entrée 5a. Ces données sont fournies de manière répétée dans le temps de sorte qu'elle puisse être mise sous la forme d'une séquence temporelle {X1, Xn} de n vecteurs de données. 35 Le dispositif de mesure 5 comprend également, relié à l'interface d'entrée 5a, un module de classification 5b. Le module de classification 5b traite la séquence temporelle de 14 données pour établir en sortie une mesure M de la caractéristique de l'interaction que l'on cherche à établir. Pour pouvoir établir cette mesure, le module de 5 classification 5b comporte un réseau de neurones récurrents RNN, ou toute autre architecture pouvant être configurée par apprentissage, pour reconnaître la présence de la caractéristique dans la séquence temporelle de données. 10 Comme cela est bien connu en soi, une telle architecture est configurée au cours d'une phase d'apprentissage. Dans le cas présent, le module de classification 5b, et notamment le réseau de neurones récurrents RNN, a été configuré à partir de séquences temporelles de données d'apprentissage, c'est à dire 15 des séquences temporelles de données associées à l'information de présence ou d'absence de la caractéristique prédéterminée. Comme on l'a énoncé précédemment, on s'intéresse tout particulièrement, dans le contexte de cette description, à 20 mesurer une caractéristique susceptible d'évoluer pendant toute la durée de l'interaction. Pour prendre en compte cette dimension temporelle, le module de classification 5b est avantageusement mis en oeuvre par un réseau de neurones récurrents du type LSTM (« Long Short Term Memory » selon 25 l'acronyme anglo-saxon). L'architecture générale d'un tel réseau de neurones est représentée sur la figure 4, ici sous la forme d'une architecture présentant deux couches Li, L2. Chaque couche Li, 30 L2 est constituée d'une rangée de n cellules C enchainées successivement l'une à l'autre, une sortie d'une cellule amont étant reliée à une entrée d'une cellule aval. Une sortie de chaque cellule d'une première couche Li est également reliée à une entrée d'une cellule de même rang de la couche suivante 35 L2. Outre les deux couches représentées sur la figure, on peut prévoir des couches additionnelles cachées entre la première couche Li et la deuxième couche L2. D'une manière générale, on pourra utiliser un réseau de type LSTM présentant un nombre h 15 de couches. Chaque cellule C comprend une mémoire pour stocker un vecteur d'état de la cellule, et des portes pondérées pour permettre de faire évoluer le vecteur d'état de la cellule. 5 La séquence temporelle des données d'entrées {X1, Xn} est appliquée aux entrées respectives des n cellule de la première couche. Le réseau LSTM établit une séquence {Y1, Yn} de données de sorties. Chaque vecteur Yi de la sortie peut être composé des sorties de chaque couche du réseau de type LSTM. 10 Une fonction d'aplatissement F peut être appliquée à la séquence des vecteurs de sortie de manière à combiner les données entre elles et former la mesure M. L'architecture particulière du réseau de neurones 15 récurrent, c'est-à-dire le degré de récurrence (qui définit la longueur de la séquence temporelle d'entrée), le nombre de couches h formant le réseau est choisie selon la nature de la caractéristique que l'on cherche à mesurer. On choisira ainsi un degré de récurrence relativement important lorsque la 20 corrélation entre la caractéristique déterminée et le contexte d'interaction incorpore une longue période temporelle. Certaines informations fournies par les dispositifs d'entrées-sorties 2 peuvent être particulièrement riches, 25 c'est-à-dire comporter un volume important de données. C'est le cas par exemple des images ou des signaux sonores fournis respectivement par le capteur d'image 2c ou le microphone 2d. Il est avantageux lorsque ce type d'information est choisi pour former une entrée du dispositif de mesure 5, de prévoir 30 une étape de prétraitement de ces données de manière à en extraire des caractéristiques Ci importantes, et limiter ainsi la quantité de données traitées par le réseau de neurones récurent RNN. Ces caractéristiques extraites de l'image ou du signal sonore sont alors combinées aux autres données pour 35 former un vecteur d'entrée X'i qui formera la séquence temporelle {X'1, X'n} appliqué au réseau de neurones récurrent RNN. Ce traitement peut être réalisé par un réseau de neurones convolutionel CNN. La figure 3 représente l'architecture d'un dispositif de mesure mettant en oeuvre un tel traitement d'une 16 partie Ai des données Xi. La partie complémentaire Bi des données Xi sont recombinées avec les caractéristiques Ci pour former le vecteur X'i, appliqué à l'entrée du réseau de neurones récurrent RNN. 5 La caractéristique associée à l'interaction sociale qui est mesurée peut prendre un nombre arbitraire d'états. Par exemple, il peut s'agir pour ce qui concerne la caractéristique d'attention des états d'attention importante, 10 d'attention normale, d'attention faible et d'absence d'attention. Ce nombre d'états est prédéfini selon la caractéristique mesurée et peut être adapté selon le contexte d'utilisation du dispositif de mesure 5. De manière avantageuse, le dispositif de mesure 5 comporte un module 15 d'interprétation 5c recevant en entrée la mesure M de la caractéristique fournie par le module de classification 5b. D'autres informations peuvent être fournies en entrée du module d'interprétation 5c, comme le vecteur de données X'i fournis en entrée du réseau de neurones récurent RNN (comme 20 cela est le cas sur la figure 3) ou d'autres informations comme certaines formant les variables d'état du dispositif d'interaction 1 ou celles formant le contexte d'interaction. Le module d'interprétation 5c traite cette mesure M, et les éventuelles informations complémentaires, pour générer en 25 sortie un évènement E témoignant du changement d'état de la caractéristique. Cet évènement peut être exploité par le dispositif d'interaction 1, et notamment par les applications s'exécutant sur ce dispositif, par exemple par l'intermédiaire de son système d'exploitation. A cet effet, le module 30 d'interprétation 5c peut également être relié à l'interface d'entrée 5a, de manière à donner accès aux données disponibles du contexte d'interaction. Le module d'interprétation Sc peut former une machine dont les états, et les transitions entre les états sont déterminés par les données du contexte 35 d'interaction, de la mesure M et/ou des autres informations qui lui sont fournies en entrée. Une grande variété d'informations fournies par les dispositifs d'entrée-sorties 2 du dispositif d'interaction 1 peuvent être 17 fournies, à l'interface 5a du dispositif de mesure 5. Dans un mode de mise en oeuvre préféré, l'interface 5a est reliée à un dispositif d'entrée formé d'un capteur d'image 2c de la zone d'interaction 6 dans laquelle l'utilisateur U est susceptible 5 de se trouver. Dans ce cas, il est avantageux de traiter les images pour en extraire les caractéristiques importantes, comme cela a été exposé antérieurement. Ces caractéristiques peuvent correspondre à 500 à 10000 données, ce qui reste bien inférieur aux données correspondant à une image, même de 10 résolution modeste. La séquence temporelle {X'i, X'n} de données fournies au réseau de neurones récurrents RNN comprend alors une séquence temporelle des caractéristiques d'images de la zone d'interaction. En complément, l'interface d'entrée du dispositif de mesure 5a peut recevoir une au moins des 15 variables d'état du dispositif. Comme on l'a déjà énoncé, le module de classification 5b est configuré au cours d'une phase d'apprentissage à partir de séquences temporelles de données d'apprentissage marquées de 20 la présence ou de l'absence de la caractéristique que l'on cherche à mesurer. A cet effet, au cours de (ou préalablement à) la configuration par apprentissage du dispositif de mesure 5, on fait rentrer en interaction un utilisateur U et un dispositif d'interaction 1 conventionnel. Et on collecte des 25 séquences de données d'apprentissage qu'on étiquette pour y marquer la présence ou l'absence de la caractéristique que l'on cherche à mesurer. Les séquences temporelles de données peuvent avoir été produites par un au moins des dispositifs d'entrées-sorties du dispositif d'interaction 2 auquel le 30 dispositif de mesure est relié. L'étape d'étiquetage peut être réalisée par un observateur de l'interaction, apte à détecter la présence ou l'absence de la caractéristique au cours de l'interaction, et donc d'étiqueter les séquences temporelles de données collectées. Ces séquences temporelles 35 d'apprentissage étiquetées sont employées pour configurer le module de classification 5b de manière à ce qu'il puisse identifier dans une nouvelle séquence temporelle de données la 18 présence ou un degré de présence de la caractéristique en question. Au cours du fonctionnement du dispositif de mesure 5, une 5 séquence temporelle de données, de même nature que celle ayant servie à l'apprentissage, est fournie en entrée du module de classification 5b par l'intermédiaire de l'interface d'entrée 5a, directement ou indirectement reliée aux dispositifs d'entrées-sorties 2 du dispositif d'interaction 1. Le module 10 de classification 5b fournit en sortie une mesure M représentant un degré de présence de la caractéristique dans la séquence de données fournies. Ce degré peut être binaire (0 absence de la caractéristique ou 1 présence de la caractéristique) mais aussi prendre une valeur dans une plage 15 de valeurs réelles, souvent comprise entre 0 et 1. Les mesures établies par le dispositif de mesure 5 sont communiquées à l'unité de traitement 3 et rendues disponibles aux différentes applications qui peuvent s'exécuter sur cette 20 unité 3 pour qu'elles en tirent profit, selon les mécanismes informatiques connus qui ont été brièvement décrits dans la section précédente de cette description. On notera que le dispositif de mesure 5 peut indifféremment se présenter sous une forme matérielle (par exemple dans un composant 25 électronique intégré) ou sous forme logicielle. Lorsqu'il est sous forme logicielle, il peut s'exécuter sur un composant de l'unité de traitement 3 du dispositif d'interaction 1 (par exemple le microprocesseur uP) ou sur le dispositif de calcul auxiliaire 4a à laquelle l'unité de traitement 3 peut être 30 reliée. Cette configuration peut être particulièrement adaptée lorsque la complexité des traitements réalisés par le dispositif de mesure nécessite d'accéder à des capacités qui ne peuvent pas être économiquement ou techniquement intégrées dans le dispositif d'interaction 1. 35 Utilisation du dispositif de mesure 19 La mesure de la caractéristique de l'interaction fournie par le dispositif de mesure 5 au dispositif d'interaction 1 peut être exploitée par une application s'exécutant sur ce dispositif pour engager, modifier, interrompre un script 5 d'interaction. Lorsque le dispositif de mesure 3 comprend un module d'interprétation 5c signalant, par des évènements E, les changements d'état d'une interaction, ces évènements E peuvent être interceptés par des applications s'exécutant sur le dispositif d'interaction 1, pour modifier, selon la nature 10 de l'évènement E le déroulement d'un script d'interaction en cours d'exécution, ou pour engager l'exécution d'un script d'interaction choisi selon la nature de l'évènement. Par exemple, un évènement E peut témoigner d'un changement 15 d'état correspondant à un instant propice pour engager un début d'échange (une mesure de la caractéristique d'attention croise par exemple à la hausse une valeur seuil), et dans ce cas un programme, ou le système d'exploitation lui-même, peut engager l'exécution d'un script d'initiation d'un échange 20 (énonciation par synthèse vocale d'une phrase préenregistrée : « Bonjour »). Similairement, un évènement E peut témoigner d'un changement d'état correspondant à la détection de la fin d'un 25 échange (la mesure de la caractéristique d'interaction croise à la baisse une valeur plancher) et dans ce cas un programme engage l'exécution d'un script de terminaison de l'échange (énonciation par synthèse vocale d'une phrase préenregistrée : « Au revoir »). 30 Ainsi, on pourra exploiter l'une au moins des mesures d'attention et d'interaction (ou toute autre caractéristique prédéterminée de l'interaction) pour détecter un début et/ou une fin propice d'un échange d'information entre l'utilisateur 35 U et le dispositif d'interaction 1 et déclencher ou interrompre au moment le plus opportun un script d'interaction. Le dispositif d'interaction 1 peut engager l'exécution de manière naturelle, d'un script d'initiation d'interaction sans que l'utilisateur U n'ait besoin d'utiliser 20 une commande vocale, par mot clé, ou par l'activation d'un bouton de commande, requérant explicitement l'initiation de cette interaction. De manière similaire, le dispositif d'interaction 1 peut engager l'exécution d'un script de 5 terminaison d'un échange. Exemple Dans cet exemple, le dispositif d'interaction est 10 constitué d'un robot humanoïde, tel que, par exemple, décrit dans le document W02009124951. Le robot est constitué de membres articulés, et d'un dispositif de synthèse vocale, d'une pluralité de microphones, d'un écran tactile d'affichage disposé sur son tronc, et d'un capteur d'image dont l'optique 15 est disposée dans sa tête. La résolution de l'image peut être supérieure à 3 mégapixels, et la cadence de 5 images par secondes ou plus. L'optique du capteur est orientée pour capturer des images d'une zone d'interaction, à proximité du robot, dans laquelle un utilisateur est susceptible d'être 20 présent. Le robot est également équipé de quatre sonars pour mesurer la distance le séparant des objets ou des personnes de son environnement périphérique. Le robot comporte des cartes électroniques de commande bas niveau respectivement associées aux dispositifs d'entrées-sorties qui viennent d'être 25 énumérés, et notamment aux moteurs/capteurs formant les articulations du robot. Une carte à microprocesseur, qui peut être disposée dans la tête ou dans le tronc du robot, exécute les missions de 30 haut niveau et les applications. Il forme le dispositif de traitement 3 de ce dispositif d'interaction. La carte électronique dispose d'un module de communication permettant de relier le robot à des ressources distantes (serveur de scripts, autres robots, dispositif de calcul auxiliaire) et 35 d'une mémoire permettant de détenir les variables d'état du robot (notamment la position de chacune des articulations, et les autres données fournies par les dispositifs d'entrées- 21 sorties) et les logiciels d'exploitation des fonctions de base du robot ou des logiciels applicatifs. La carte à microprocesseur est en communication par l'intermédiaire de bus internes avec les autres cartes électroniques afin de 5 transmettre/recevoir les informations et les commandes permettant le bon fonctionnement du dispositif. Elle abrite notamment un système d'exploitation permettant de coordonner l'ensemble des ressources du robot, de contrôler l'exécution concourante des logiciels d'exploitation des fonctions de base 10 du robot, et abrite les logiciels applicatifs sur la carte à microprocesseur. Un logiciel applicatif (ou application) du robot peut être un quizz, tel que cela a été présenté dans un passage 15 précédent de la présente description, au cours de l'exécution duquel le robot utilisateur. Une exemple à orienter de manière fasse face à son interlocuteur 20 La position de l'interlocuteur interaction avec un robot correspond par continue sa tête pour qu'elle (lorsque celui-ci se déplace). peut être déterminée à partir cherche à entrer en fonction de base du des images fournies par le capteur d'image ou à partir des informations sonores fournies par la pluralité de microphones. En fonctionnement, le logiciel applicatif ou une pluralité de tels logiciels s'exécute concourrament avec les logiciels 25 d'exploitation des fonctions de base du robot sur la carte à microprocesseur. Dans cet exemple, la carte à microprocesseur du robot est reliée à un dispositif de calcul auxiliaire pour lui donner 30 des capacités accrues de traitement. Le dispositif de calcul auxiliaire est notamment prévu pour accueillir un dispositif de mesure d'une caractéristique prédéfinie d'une interaction susceptible d'être présente entre le robot et un utilisateur. 35 Dans le présent exemple, on a choisi de présenter un dispositif de mesure de l'attention que l'utilisateur porte à l'interaction avec le robot et de présenter un second dispositif de mesure de l'interaction que cet utilisateur 22 entretient avec le robot. Bien entendu, lorsqu'aucun utilisateur n'est en interaction avec le robot, par exemple lorsqu'aucun utilisateur est présent dans la zone d'interaction, les dispositifs de mesure fournissent des 5 valeurs par défaut de ces caractéristiques, par exemple des valeurs nulles. La conception du dispositif d'apprentissage comprend une première phase au cours de laquelle on détermine 10 l'architecture du module de classification. Ici, on détermine une architecture propre à la mesure d'attention et à la mesure d'interaction, définissant donc deux dispositifs de mesures distincts. 15 Dans les deux cas toutefois, les dispositifs d'interactions sont conformes à la structure présentée sur la figure 3. Les données d'images, fournies par le capteur d'image, sont fournies au réseau de neurones convolutionel CNN. Le traitement opéré par ce réseau permet d'extraire des 20 images de l'ordre de 2000 caractéristiques. Ces caractéristiques sont combinées à la donnée d'orientation de la tête du robot et des quatre distances fournies par les sonars afin de former un vecteur d'entrée du réseau de neurones récurrents. 25 Le module de classification du dispositif de mesure de l'attention présente un degré de récurrence compris entre 15 et 20, et un nombre de couches compris entre 100 et 150. Le module de classification du dispositif de mesure de 30 l'interaction présente un degré de récurrence compris entre 2 et 5, et un nombre de couches compris entre 10 et 30. La conception de ce dispositif comprend également une phase d'apprentissage au cours de laquelle on prépare des 35 séquences temporelles de données d'apprentissage, on marque ces séquences de la présence ou de l'absence desdites caractéristiques, et à partir desquels on configure le module d'interaction. 23 Plus spécifiquement, au cours de la phase d'apprentissage, on dispose le robot dans une zone publique, on démarre le robot pour qu'il exécute une application, par exemple le 5 quizz, afin que des utilisateurs puissent interagir librement pendant des périodes de temps étendues. Le robot humanoïde peut interpeller des utilisateurs potentiels à l'aide d'un message d'invitation énoncé par synthèse vocale, et l'application de quizz peut être initiée par un utilisateur en 10 pressant un bouton disposé sur l'écran tactile du robot. Au cours de cette exécution libre, on enregistre continument une partie au moins des données d'interaction et de l'état du robot en les transmettant par exemple au dispositif auxiliaire de calcul où ils sont stockés. Dans l'exemple particulier 15 décrit, les images de la zone d'interaction fournies par le capteur d'image du robot, l'orientation de la tête du robot au cours de son interaction et les distances mesurées par les quatre sonars sont transmises au dispositif auxiliaire de calcul et enregistrées. La scène dans laquelle le robot et les 20 utilisateurs sont susceptibles d'entrer en interaction peut être filmée. Dans une seconde étape de la phase d'apprentissage, un opérateur prépare l'ensemble des données collectées pour 25 préparer des séquences temporelles de données d'apprentissage. Pour ce faire l'opérateur procède à l'observation attentive du film de la scène dans laquelle le robot et les utilisateurs étaient susceptibles d'entrer en interaction, pour y déceler la présence ou l'absence des caractéristiques choisies, ici 30 l'attention qu'un utilisateur porte à l'interaction avec le robot et l'interaction qu'il entretient avec le robot. Pour chacune de ces caractéristiques, il marque temporellement le film selon que cette caractéristique est présente ou non. Et il utilise cette information pour également marquer 35 temporellement les données fournies par le capteur d'image du robot, l'orientation de la tête du robot, les quatre distances fournies par les sonars et constituer des séquences 24 temporelles de données d'apprentissage marquées de la présence ou de l'absence des caractéristiques. Dans une étape suivante de la phase d'apprentissage, on 5 utilise les séquences temporelles de données d'apprentissage marquées pour configurer les réseaux de neurones récurrents et convolutionels RNN, CNN formant les modules de classification de chacun des dispositifs. Pour ce faire on présente successivement en entrée des modules de classification de 10 chaque dispositif de mesure, les images fournies par le capteur, les données d'orientation de la tête du robot et les distances fournies par les quatre sonars. On présente en sortie des modules respectivement l'information de présence ou d'absence de l'attention et de l'interaction. On adapte les 15 paramètres de chacune des cellules des deux réseaux de neurones formant chaque module de classification pour faire converger la sortie calculée vers la sortie présentée. On peut pour cela appliquer un algorithme fondé sur la rétro propagation du gradient. 20 Dans les dispositifs de mesure de cet exemple, on a également prévu un module d'interprétation. Ils sont ici configurés très simplement pour générer, dans le dispositif de mesure d'attention, un évènement de gain ou de perte 25 d'attention selon que la mesure d'attention fournie par le module de classification franchit à la hausse ou à la baisse un seuil déterminé. Similairement, le dispositif de mesure d'interaction génère un évènement d'interaction ou d'absence d'interaction selon que la mesure d'interaction fournie par le 30 module de classification franchit à la hausse ou à la baisse un seuil prédéfini. Une fois le module de classification de chaque dispositif de mesure configuré, ce dispositif de mesure peut être 35 exploité par le robot humanoïde pour rendre ses interactions plus instinctives. Dans un l'exemple choisi, les deux dispositifs de mesure, d'attention et d'interaction, sont mis en oeuvre dans le dispositif de calcul auxiliaire, relié à la 25 carte à microprocesseur du robot. On pourrait également prévoir d'intégrer les dispositifs de mesure ainsi préparés dans le robot lui-même, comme un logiciel mis en oeuvre sur la carte électronique formant l'unité de traitement, ou comme une 5 carte électronique additionnelle en communication avec cette unité de traitement. Dans tous les cas, les applications s'exécutant sur le robot peuvent tirer profit des informations fournies par ces 10 dispositifs de mesure d'attention et d'interaction. Ces informations peuvent être exploitées telles que fournies respectivement par les modules de classification, par exemple sous la forme d'une valeur numérique réelle comprise entre 0 et 1. Les valeurs fournies par ce module peuvent être 15 intégrées aux données d'états du dispositif, et donc rendues accessibles à tout logiciel s'exécutant sur le robot. Ces informations peuvent également être exploitées par les applications en interceptant les évènements générés par les modules d'interprétation. 20 En fonctionnement, les dispositifs de mesure associés au robot humanoïde reçoivent au niveau de leurs interfaces d'entrée les séquences temporelles de données formées des images fournies par le capteur d'image, par l'orientation de 25 la tête, par les mesures de distances sonars. Ces séquences sont respectivement fournies au module de classification de chaque dispositif qui détermine de manière continue une mesure d'attention et d'interaction. Ces mesures sont également fournies aux modules d'interprétation qui génère des 30 évènements, transmis à l'unité de traitement, selon les seuils franchit au cours de l'évolution des mesures. Poursuivant l'application de quizz pris en exemple, lorsqu'une telle application est configurée pour tirer profit 35 des données fournies par le dispositif de mesure, il n'est plus nécessaire qu'un utilisateur d'un robot humanoïde presse un bouton de l'écran tactile du robot pour démarrer l'application. L'un au moins des dispositifs de mesure du 26 robot fournit à l'application l'évènement déclencheur de son exécution. Similairement, les dispositifs de mesure fournissent à l'application l'évènement déclencheur de son interruption, par exemple si l'attention de l'utilisateur 5 et/ou son interaction chute. Bien entendu l'invention n'est pas limitée aux modes de mise en oeuvre décrits et on peut y apporter des variantes de réalisation sans sortir du cadre de l'invention REVENDICATIONS1. Dispositif de mesure (5) d' une caractéristique prédéfinie d' une interaction susceptible d' être présente entre un. ddspositif d' interaction (1) et un utilisateur (U) dispositif de mesure (5) étant caractérisé en ce qu' il comprend une interface d' entrée (5a) reliée à un capteur d' images (2c ) ou de sons (2d) provenant d' une zone d' interaction (6) dans laquelle l' ut i lisate= (U) est susceptible de se trouver et ainsi recevoir des données représentatives de l' interaction et un module de classification (Sb) rel ê à l' interface d' entrée (Sa) traitant une séquence temporelle des données d' image ou de son de la zone d' interaction pour établir en sortie caractéristique prédéfinie, le (5b) ayant été configure à séquences temporelles de données une mesure (14) de la module de classification partir de d'apprentissage marquées de la présence ou de 1' absence 15 20 de ladite caractéristique. 2. Dispositif de mesure (5) selon la revendication précédente, dans lequel la caractéristique prédéfinie peut prendre un nombre prédéterminé d' états et 1 dispositif comporte un module d' interprétation (5c) recevant en entrée la mesure (M) de la caractéristique prédéfinie et traitant ladite mesure (M) pour générer en sortie un évènement (E) témoignant du changement d' état de la caractéristique. 30 3. Dispositif de mesure (5) selon l' une des revendications précédentes, dans lequel le module de classification (Sb) comporte un réseau de neurones récurrent. 4. Dispositif de mesure (5) selon. l'une des revendications précédentes dans lequel l' interface d' entrée (5a) est reliée au dispositif d' interaction (1) et la séquence 28 temporelle de donnée comprend une séquence temporelle d'au moins une variable d'état du dispositif W. 5. Dispositif de mesure (5) suivant l'une des revendications 2 à 4, dans lequel le module d'interprétation (5c) est également relié à l'interface d'entrée (5a). 6. Dispositif de mesure (5) selon l'une des revendications précédentes dans lequel la caractéristique prédéfinie est l'attention de l'utilisateur (1). 7. Dispositif de mesure (5) selon l'une des revendications 1 à 6 dans lequel la caractéristique prédéfinie est l'interaction de l'utilisateur (1) avec le dispositif d'interaction (7). 8. Procédé de mesure d'une caractéristique prédéfinie d'une interaction susceptible d'être présente entre un dispositif d'interaction (1) et un utilisateur (U), le procédé de mesure étant caractérisé en ce qu'il comprend. les étapes suivantes : - recevoir des données d'image ou de son représentatives de l'interaction par l'intermédiaire d'un capteur d'images (2c) ou de sons (2(t) provenant d'une zone d'interaction (6) dans laquelle l'utilisateur (1J) est susceptible de se trouver ; - fournir une séquence temporelle des données d'image ou de son à un module de classification. (5b) configu:ré à. partir de séquences temporelles de données d'apprentissage 30 marquées de la présence ou de l'absence de ladite caractéristique ; - traiter la séquence temporelle des données par le module de classification (5b) pour établir une mesure (l) de la caractéristique prédéfinie. 3"5 9. Procédé de mesure suivant la revendication précédente dans lequel la caractéristique prédéfinie peut prendre un nombre déterminé d'état, le procédé comprenant : 29. - fournir la mesure (M) de la caractéristique prédéfinie à un module d'interprétation (5c); - traiter la mesure (ji) par le module d'interprétation (5c) pour générer un événement (E) témoignant du 5 changement d'état de la caractéristique. 10. Procédé de mesure suivant l'une des deux revendications précédentes dans lequel le traitement Pc,t réalisé sur un dispositif de calcul (4a) distinct du 10 dispositif d'interaction (1). 11. Dispositif d'interaction. (1) comportant un dispositif de mesure (5) conforme à l'une des revendications 1 à 7. 15 12. Utilisation d'un dispositif de mesure (5) conforme à l'une des revendications 1 à 7 pour détecter le début et/ou la fin de l'interaction entre l'utilisateur (U') et 1P dispositif d'interaction (1). 20