FR 3119778 A1 20220819 FR 2101419 A 20210215 Procédé pour générer une session d'entraînement de fitness comprenant les étapes suivantes : l'enregistrement d'un profil d'utilisateur ; en fonction du profil de l'utilisateur, utiliser un robot utilisateur pour se comporter comme l'utilisateur dans différents scénarios d'entraînement ; classer les différents scénarios d’entraînement en fonction des critères de diversité et de qualité ; la pré-génération d'options multiples, qui sont les scénarios d’entraînement les mieux classés, sous la forme de routines d’entraînement avec des contenus d’entraînement ; générer une expérience d'entraînement en choisissant l'une des routines d'entraînement parmi les multiples options et en adaptant le contenu de l'entraînement afin de motiver l'utilisateur jusqu'à la fin de la session d'entraînement physique et de maintenir l'utilisateur dans un état de flux ; recueillir les réactions de l'utilisateur relatives à l'expérience d’entraînement générée pour mettre à jour le profil de l'utilisateur ; répéter les étapes précédentes jusqu'à la fin de la séance de fitness. Figure 1 Méthode pour générer une session d'entraînement de fitness La présente invention concerne un procédé permettant de générer une séance d'entraînement de fitness, notamment une séance d'entraînement personnalisée et sur mesure, qui est constamment adaptée aux performances en temps réel d'un utilisateur. Contexte Les récentes avancées technologiques ont créé d'énormes opportunités pour le développement d'applications qui tentent de remplacer le besoin de s'entraîner avec un entraîneur personnel humain. Cependant, l'expérience offerte est loin d'être personnalisée, bien que de nombreuses tentatives aient été faites pour aborder ce sujet, la question de la diversité et de la qualité du contenu reste un problème permanent. Les applications mobiles de fitness n'ont pas la capacité de suivre les performances de l'utilisateur, ni celle de personnaliser les routines d'entraînement en fonction de ses besoins. La plupart des applications de fitness se concentrent sur le contenu vidéo ou audio, et la personnalisation de l'utilisateur se limite à la limitation de la progression ou au choix entre des exercices vidéo préétablis en fonction des commentaires de l'utilisateur. Dans les salles de sport, les machines d'entraînement de haute technologie et multimédia tentent de personnaliser l'expérience de l'utilisateur par le biais d'une interactivité limitée ou d'une bibliothèque d'entraînement vidéo diversifiée, en direct ou préenregistrée. Ces deux solutions reposent sur un contenu vidéo préétabli, ce qui rend le coût de l'extension, de la diversification et de la personnalisation de l'expérience utilisateur très élevé. Avantages de l'invention La présente divulgation a été développée en réponse à l'état actuel de la technique, et en particulier, en réponse aux problèmes et aux besoins de l'art qui n'ont pas encore été entièrement résolus par les systèmes d’entraînement disponibles. La présente invention concerne une méthode pour générer une session d'entraînement physique, qui est composée de séquences d'expérience avec une diversité et une qualité de contenu satisfaisantes, et qui prend en considération à la fois les données historiques de l'utilisateur et les commentaires de l'utilisateur. Les données historiques de l'utilisateur permettent d'enregistrer les performances d'entraînement passées de l'utilisateur et de personnaliser les routines d'entraînement de l'utilisateur, tandis que le retour de l'utilisateur permet d'adapter le contenu de l'entraînement à la condition réelle de l'utilisateur. Ainsi, cette méthode élimine le besoin d'un entraîneur personnel sur place pour accompagner l'utilisateur. La méthode d'entraînement peut créer diverses expériences d'entraînement guidées par des objectifs de remise en forme tels que la combustion de calories ou l'entraînement musculaire, mais toujours personnalisées pour chaque utilisateur en fonction de l'historique de ses données personnelles. En même temps, l'expérience générée est diverse, fraîche, amusante, réalisable et interactive . Bref résumé de l'invention La présente invention concerne un procédé de génération d'une séance d'entraînement de fitness comprenant les étapes suivantes : l'enregistrement d'un profil d'utilisateur ; en fonction du profil de l'utilisateur, utiliser un robot utilisateur pour se comporter comme l'utilisateur dans différents scénarios d'entraînement ; classer les différents scénarios d’entraînement en fonction des critères de diversité et de qualité ; la pré-génération d'options multiples, qui sont les scénarios d’entraînement les mieux classés, sous la forme de routines d’entraînement avec des contenus d’entraînement ; générer une expérience d'entraînement en choisissant l'une des routines d'entraînement parmi les multiples options et en adaptant le contenu de l'entraînement afin de motiver l'utilisateur jusqu'à la fin de la session d'entraînement physique et de maintenir l'utilisateur dans un état de flux ; recueillir les réactions de l'utilisateur relatives à l'expérience d’entraînement générée pour mettre à jour le profil de l'utilisateur ; répéter les étapes précédentes jusqu'à la fin de la séance de fitness. L'invention concerne une pluralité de variantes le profil de l'utilisateur correspond à l'une des catégories prédéterminées de profils pour le premier utilisateur, ou le profil de l'utilisateur correspond aux données historiques de l'utilisateur pour le non-premier utilisateur. le retour d'information de l'utilisateur correspond à un recueil des performances en temps réel de l'utilisateur, ou le retour d'information de l'utilisateur correspond à une évaluation de la satisfaction personnelle de l'utilisateur. le profil utilisateur mis à jour est enregistré en tant que données historiques de l'utilisateur, et est utilisé pour apprendre au robot utilisateur à se comporter comme l'utilisateur, ce qui entraîne une mise à jour de l'expérience d’entraînement. les données historiques de l'utilisateur comprennent les objectifs d'entraînement historiques de l'utilisateur, la session d'entraînement historique de l'utilisateur avec les routines d'entraînement et les contenus d'entraînement historiques, et les performances et le retour d'information historiques de l'utilisateur. L'invention concerne un système permettant de réaliser un procédé selon l'un quelconque des modes de réalisation précédents. Le système comprend un moteur d'expérience de fitness qui est configuré pour pré-générer les multiples options sous la forme de routines d'entraînement avec des contenus d'entraînement, et pour sélectionner une routine d'entraînement avec un contenu d'entraînement ajustable. La est un diagramme de l'ensemble du système permettant de générer une session d'entraînement physique. ] Les figures 2a, 2b et 2c illustrent le concept de flux. La présente un processus selon lequel le moteur d'expérience de fitness pré-génère une expérience d'entraînement de plusieurs options sous la forme de routines d'entraînement avec un contenu d'entraînement, en utilisant une bibliothèque de bits de contenu d'entraînement et de mouvements d'entraînement, et en étant guidé par les données historiques de l'utilisateur. La présente un processus selon lequel le moteur d'expérience de fitness sélectionne une routine d'entraînement et ajuste le contenu de l'entraînement dans la routine sélectionnée. La montre un processus de génération d'une session d'entraînement de fitness composée de couches de bits de contenu synchronisés par un moteur d'expérience de fitness basé sur la bibliothèque de bits de contenu. ] : Exemples de caractéristiques souhaitées de qualité et de diversité. Description détaillée du mode de réalisation préféré Il est entendu que la description générale qui précède et la description détaillée qui suit sont illustratives et explicatives, et ne sont pas restrictives. Les titres de section utilisés dans le présent document sont destinés à des fins d'organisation et ne doivent pas être interprétés comme limitant le sujet décrit. Les différentes caractéristiques des modes de réalisation spécifiques détaillés peuvent être intégrées dans le mode de réalisation général dans la mesure où il n'y a pas de limitation explicite et expliquée. La présente invention concerne un procédé de génération d'une session d'entraînement de fitness, qui est composée d'une série de séquences d'expérience d'entraînement. L'expérience d'entraînement fait référence à la combinaison de tous les éléments d'entraînement générés intégrés ensemble. L'expérience d'entraînement générée est adaptée à l'objectif d'entraînement et au retour d'information d'un utilisateur pour réaliser un entraînement interactif en temps réel. Ainsi, l'utilisateur n'est pas découragé par la session d’entraînement et peut continuer jusqu'à la fin de la session pour atteindre son objectif d’entraînement. La montre un schéma de système pour générer une session d'entraînement de fitness. Le système comporte plusieurs composants principaux interconnectés : un module de commande (11), un moteur d'expérience de fitness (12), un module de reconnaissance (13), un module d'affichage (14), un actionneur A/V (15,) et un module de notation (16). Le module de commande (11) traite les informations provenant des autres modules et commande le fonctionnement des autres modules. Le moteur d'expérience d'entraînement génère une expérience d'entraînement en temps réel et l'envoie au module de commande. L'expérience d'entraînement en temps réel est générée en deux étapes avec une première étape de pré-génération d'une expérience d'entraînement avec de multiples options sous la forme de différentes routines d'entraînement avec des contenus d'entraînement, et une deuxième étape de choix d'une routine d'entraînement et d'ajustement du niveau de difficulté des contenus d'entraînement. Le module de commande analyse l'expérience d'entraînement en temps réel et envoie le contenu visuel d'entraînement au module d'affichage et le contenu audio d'entraînement aux actionneurs audiovisuels. En outre, le module de contrôle envoie les effets spéciaux (SFX), qui font référence aux techniques d'effets visuels sur le plateau et aux effets vidéo (VFX) aux actionneurs A/V. Un utilisateur commence à effectuer des exercices de fitness en suivant le contenu de la session d'entraînement. Le module de reconnaissance contient des capteurs pour recueillir les performances en temps réel de l'utilisateur. Les capteurs enregistrent les données concernant les positions des différentes parties du corps de l'utilisateur et le moment de ces positions. Sur la base des données des capteurs, le module de reconnaissance identifie les propriétés du corps, valide les actions et reconnaît en outre les mouvements du joueur. Dans la présente application, le mot "move" est un substantif, qui est équivalent au mot "movement" dans le sens. Le module de reconnaissance envoie les mouvements reconnus en tant que feedbacks au module de contrôle. Le module de notation compare les mouvements reconnus aux mouvements affichés, puis génère un score basé sur les similitudes et/ou les différences. Le module de contrôle évalue le score généré et génère une information sur les performances de l'utilisateur, qui est envoyée au moteur d'expérience de fitness pour mettre à jour l'expérience d'entraînement en temps réel à venir. La mise à jour peut consister à maintenir la même expérience d'entraînement, ou à renouveler l'expérience en augmentant ou en diminuant le niveau de difficulté pour la prochaine séquence d'entraînement. La notion de "temps réel" signifie que l'expérience d'entraînement générée est constamment évaluée et mise à jour. Les figures 2a-2c montrent le modèle de flux dans un processus d’entraînement. L'axe X représente les capacités ou les compétences de l'utilisateur, tandis que l'axe Y représente le niveau de défi du processus d’entraînement. Le flux est un état d'équilibre entre les capacités et le défi. Pour un utilisateur, lorsque ses capacités ou ses compétences correspondent au défi, il se trouve dans la zone de flux (21). Lorsqu'un utilisateur se trouve dans une zone de flux, ou pour dire dans un état de flux, il exerce la formation avec joie, et se concentre pleinement sur la tâche. C'est l'état le plus productif dans lequel l'utilisateur peut faire le meilleur travail. Lorsque les capacités de l'utilisateur dépassent le niveau de défi de l'entraînement, l'utilisateur se trouve dans la zone d'ennui (22), dans laquelle l'utilisateur se sent ennuyé et n'est pas motivé pour continuer l'entraînement. Lorsque le niveau de changement dépasse les capacités de l'utilisateur, celui-ci se trouve dans la zone d'anxiété (23), dans laquelle il se sent anxieux et n'est pas motivé pour continuer la formation. Le modèle de flux montre la relation entre la complexité de la tâche et le niveau de capacité/compétences d'un utilisateur. Comme l'illustre la , la zone de flux varie en fonction de la condition de l'utilisateur. Pour un utilisateur standard, la pente de la zone d'écoulement est d'environ 45°, ce qui signifie un état d'équilibre entre les capacités et le défi. Pour un utilisateur novice dans un entraînement, l'inclinaison de la zone d'écoulement est inférieure à 45°, ce qui signifie que le niveau de défi doit être inférieur au niveau standard afin d'inciter l'utilisateur novice à poursuivre l'entraînement. Pour un utilisateur acharné, l'inclinaison de la zone d'écoulement est supérieure à 45°, ce qui signifie que le niveau de défi doit être plus élevé que le niveau standard afin de maintenir la motivation de l'utilisateur acharné dans la formation. En ajustant le niveau de difficulté de l'entraînement, le système d'entraînement physique vise à maintenir l'utilisateur dans un état de fluidité. Comme illustré sur la , le système génère les séquences d'entraînement de manière progressive. Sur la base du profil de l'utilisateur, le système présente à l'utilisateur une première séquence d'entraînement (241), qui vise à se situer au milieu de la zone de fluidité de l'utilisateur. Après la première séquence d'entraînement, le système génère plusieurs scénarios possibles (251, 252). Sur la base des résultats de l'entraînement de l'utilisateur, le système choisit parmi les scénarios possibles la séquence d'entraînement la plus prometteuse (252) comme deuxième séquence d'entraînement, qui maintiendrait l'utilisateur au milieu de la zone d'écoulement. Pour chaque étape, le système génère plusieurs scénarios possibles et choisit le plus prometteur en fonction du feedback de l'utilisateur. De cette façon, la séquence d'entraînement générée est entièrement adaptée à la condition personnelle de chaque utilisateur, de sorte que l'utilisateur se trouve constamment dans la zone de flux et est motivé pour terminer la session d'entraînement. En outre, le système identifie et enregistre la zone de flux de l'utilisateur comme une donnée historique dans le profil de l'utilisateur pour l'avenir. Au lieu d'un module de reconnaissance, le retour d'information peut être constitué des signaux provenant d'applications standard de suivi de la condition physique, par exemple Google Health, Apple Fitness, Samsung Health, etc. sur des montres ou des téléphones intelligents. Par exemple, un exercice de course à pied est suivi par Apple Fitness et le résultat est envoyé au système via le lien du profil du compte Apple Fitness de l'utilisateur. Le moteur d'expérience de fitness prend en considération la performance, par exemple l'augmentation de l'endurance dans le résultat transmis, pour générer une prochaine session d'entraînement qui est plus adaptée au niveau d'endurance. Cet exemple montre que le système peut intégrer les paramètres de fitness induits des résultats obtenus en dehors du système comme Apple fitnes ou d'autres plateformes. Il est également possible d'avoir un retour d'information sous forme de questionnaire. Il est demandé à l'utilisateur si son entraînement a été dur ou facile, ou s'il progresse dans son objectif de réduction des calories ou de musculation. Le moteur d'expérience de fitness prend en compte les données historiques et les bits de contenu pour générer l'expérience d’entraînement en temps réel en deux étapes, représentées respectivement dans les figures 3 et 4. La présente la première étape de la génération de l'expérience d'entraînement. Comme le montre la , les entrées du moteur d'expérience de fitness sont les données historiques, les bits de contenu et les mouvements et séquences d'entraînement. Les données historiques comprennent l'historique des performances et du retour d'information de l'utilisateur, l'objectif de remise en forme de l'utilisateur, l'historique d'entraînement de l'utilisateur avec le contenu utilisé auparavant. Les bits de contenu se trouvent dans une bibliothèque de bits de contenu. Le moteur d'expérience de fitness pré-génère des expériences d'entraînement de plusieurs options sous la forme de routines d'entraînement avec du contenu d'entraînement, en utilisant une bibliothèque de bits de contenu d'entraînement et de mouvements d'entraînement, et en étant guidé par les données historiques de l'utilisateur. Les données historiques permettent de suivre les performances de l'utilisateur. Le suivi consiste à suivre l'évolution de l'expérience d’entraînement passée de l'utilisateur. Le suivi est réalisé à trois niveaux. Premièrement, l'historique des objectifs d'entraînement de l'utilisateur indique l'objectif global de l'entraînement dans le passé, qu'il s'agisse de perdre du poids, d'améliorer la capacité cardio ou de développer certains muscles spécifiques. Deuxièmement, l'historique des sessions d'entraînement de l'utilisateur, avec l'historique des routines d'entraînement et des contenus d'entraînement, indique quels types de mouvements ont été pratiqués par l'utilisateur. Troisièmement, l'historique des performances et du feedback donne une évaluation générale de la maîtrise des mouvements pratiqués par l'utilisateur. Le suivi permet de personnaliser l'expérience pré-générée en fonction de la condition personnelle et de l'historique de l'utilisateur. Les objectifs d'entraînement les plus fréquemment choisis sont considérés comme prioritaires. Les différents niveaux de maîtrise des mouvements donnent une indication des compétences d'entraînement de l'utilisateur et déterminent le niveau de difficulté d'un nouvel entraînement. Sur la base des données historiques, le moteur d'expérience de fitness établit la routine d'entraînement, qui est composée de plusieurs séquences d'entraînement faisant partie de la session d'entraînement complète. Le moteur de fitness pré-génère des options multiples de différents types de routines. La bibliothèque de bits de contenu contient des bits de contenu interactifs et non interactifs, à couches multiples et à couplage lâche, qui sont conçus et créés par des formateurs, des concepteurs de jeux et des producteurs de contenu. Les contenus interactifs sont des jeux interactifs, des vidéos interactives, etc. Les contenus non interactifs sont des vidéos passives, des fichiers audio, etc. Un système à couplage lâche est un système dans lequel chacun de ses composants a peu ou pas de connaissance des définitions des autres composants séparés, et peut être exécuté indépendamment des autres composants. Les composants séparés sont appelés bits. Dans la présente invention, les bits sont organisés en couches comme illustré sur la . Un bit est un mouvement dans l'instruction visuelle, une phrase dans l'instruction audio, un morceau de musique ou un petit jeu. Le contenu faiblement couplé sous forme de bits donne une grande flexibilité dans la génération de la session d’entraînement par une grande variation dans les combinaisons des bits. Cependant, la petite taille des bits entraîne également la nécessité d'un grand nombre de calculs, qui sont résolus par des calculs automatiques réalisés par un moteur autonome. Ainsi, l'architecture à couplage lâche peut aider à répondre aux exigences de vitesse et de stabilité dans la génération de la session d’entraînement, et aussi de fraîcheur sans avoir besoin de construire beaucoup de contenu statique. Le contenu peut être, sans s'y limiter, la musique de fond des mouvements d'entraînement, les mécanismes de jeu, les éléments visuels du jeu, les instructions visuelles, les instructions audio, les objectifs d'entraînement ainsi que d'autres effets audio et visuels. Le contenu est étiqueté par les concepteurs dans plusieurs dimensions. Par exemple, un mouvement d'entraînement peut être étiqueté en fonction du rythme par minute (BPM) pour indiquer qu'il est conforme à certaines exigences en matière de BPM ou qu'il est possible d'exécuter le mouvement à ce rythme. D'autre part, les mouvements d'entraînement peuvent être notés en fonction de la catégorie de forme physique, par exemple, la force, l'équilibre, l'agilité, le cardio, etc. La musique de fond est notée en fonction du genre, de la nouveauté ou de l'ambiance, entre autres. Les instructions audio/visuelles peuvent être étiquetées en fonction de leur adéquation aux utilisateurs débutants ou experts, ou de leur tonalité (motivation, bienvenue, défi, soutien, etc.). L'étiquette permet de caractériser les éléments de contenu afin de maximiser la cohérence dans la génération de l'expérience d'entraînement. Par exemple, un mouvement d'entraînement étiqueté avec une valeur BPM élevée va bien avec une musique rapide et des instructions audio/visuelles de défi. Le moteur d'expérience de fitness utilise un système de simulation utilisant des bots pour se comporter comme les utilisateurs réels dans différents scénarios d'entraînement avec différents contenus d'entraînement, afin de pré-générer plusieurs options d'expérience d'entraînement que les bots des utilisateurs exécuteraient mieux. Un bot - abréviation de "robot" - est un programme informatique qui fonctionne comme un agent pour un utilisateur ou un autre programme, ou pour simuler un comportement humain. Les comportements de l'utilisateur peuvent être capturés dans un système basé sur des règles, ou être appris, de manière supervisée ou non, dans une configuration d'apprentissage par renforcement. Les bots sont normalement utilisés pour automatiser certaines tâches, ce qui signifie qu'ils peuvent fonctionner sans instructions spécifiques de l'homme. Par exemple, le robot de l'utilisateur numéro un apprendra à se comporter comme lui et prédira ses réactions et son comportement dans de nouveaux scénarios. Les données historiques de l'utilisateur numéro un montrent qu'il aime la musique active et les dessins animés, et qu'il réagit mieux au ton stimulant de l'entraînement. Le robot apprendra, et en utilisant l'apprentissage par renforcement, pourra prédire quelle serait la réponse et la performance de l'utilisateur numéro un si on lui présentait un défi de jeu sur le thème de la science-fiction, avec une musique de fond excitante, et des mouvements de saut à la corde, par rapport à sa réponse à une autre configuration. Et sur la base de cette prédiction, il concevra les nouvelles options d’entraînement. Les robots du moteur d'expérience de remise en forme se comportent de manière autonome, par le biais d'un entraînement qui leur permet d'adopter des comportements particuliers, par exemple maximiser la réalisation de l'objectif de remise en forme, et de rester aussi enthousiastes pour continuer à s'engager avec la plateforme d'entraînement (vouloir s'entraîner à nouveau). Les bots pourraient utiliser un processus décisionnel algorithmique et/ou des modèles de comportement ML. Les bots pourraient également être modélisés pour coopérer vers un objectif commun, par exemple dans le cadre d'un entraînement de groupe. En utilisant un mélange d'algorithmes basés sur la recherche, l'apprentissage automatique, les systèmes multi-agents, la théorie des graphes, l'IA des jeux et le jeu assisté par l'IA dans des paramètres supervisés ou non supervisés comme dans l'apprentissage par renforcement, les bots simulent le comportement de chaque utilisateur dans différents scénarios d'entraînement et d'interaction avec différentes combinaisons de contenu pour finalement aider le moteur d'expérience de fitness à classer les routines d'entraînement. Les routines d'entraînement les mieux classées sont les plus réalisables pour les utilisateurs tout en remplissant les objectifs d'entraînement. L'apprentissage par renforcement (RL) est un domaine de l'apprentissage automatique qui s'intéresse à la manière dont les agents logiciels doivent entreprendre des actions dans un environnement afin de maximiser la notion de récompense cumulative. Sur la base des performances du robot, le moteur d'expérience de fitness pré-génère des expériences d'entraînement avec de multiples options de routines d'entraînement et de contenus. Le réalisme du robot (dans quelle mesure son comportement est proche de celui de l'utilisateur) est amélioré par le retour d'information des performances de l'utilisateur, l'historique des performances de l'utilisateur lors des entraînements précédents, le retour d'information du concepteur humain et les performances de l'algorithme d'apprentissage par renforcement. Dans la première étape de la pré-génération d'options multiples d'expériences d'entraînement, d'autres paramètres comme la diversité et la qualité sont également considérés comme des critères. Le moteur d'expérience d'entraînement vise la génération adaptative de contenu personnalisé pour l'utilisateur selon deux critères principaux : la diversité et la qualité. La présente les détails de ces deux critères principaux. La diversité concerne la diversité du contenu, y compris la diversité dans la catégorie de fitness, la musique de fond, les instructions audio/visuelles pour éviter la répétition et offrir à l'utilisateur une expérience surprenante et non ennuyeuse. La diversité peut être considérée dans différentes catégories : genre, type de mouvement, style artistique/thème/mécanique de jeu. Le genre fait référence au genre du contenu, de la musique, du jeu - par exemple, jeu d'aventure ou jeu occasionnel... etc. Autre exemple, si l'utilisateur a été confronté à de la musique pop lors d'une formation précédente, le moteur d'expérience préférera lui montrer un genre musical différent lors d'une prochaine formation, afin de tester son spectre de préférences, mais aussi pour assurer la fraîcheur du contenu. En ce qui concerne le type de mouvement, par exemple, si l'utilisateur a effectué un mouvement d'entraînement à l'équilibre et qu'il doit encore travailler son équilibre, nous lui proposons un autre mouvement qui permet également d'atteindre l'objectif d'entraînement à l'équilibre. Cela permet d'obtenir de la diversité, mais aussi d'améliorer le comportement du robot en apprenant de nouvelles réponses. Le style artistique du contenu concerne les contenus utilisant des vidéos réelles, ou des images de synthèse réalistes, et d'autres contenus utilisant des images de synthèse stylisées, ou des images de synthèse de type dessin animé. Le thème peut être par exemple le thème de la science-fiction, de l'aventure, de la jungle, du futur ou de l'âge mûr. La qualité en général concerne le degré de réalisation des critères mesurables, par exemple, la progression de l'objectif, la cohérence de l'expérience globale, indépendamment de la fraîcheur ou de la répétition des moyens pour atteindre l'objectif. La qualité comprend également plusieurs critères : contribution à l'objectif principal de remise en forme, difficulté adaptée au niveau de l'utilisateur, faisabilité dans le sens de la capacité de l'utilisateur à suivre la séance dans le cadre de ses limites physiques normales, cohérence de l'expérience globale. En général, l'objectif est de générer un ensemble de diversité et de qualité maximales, ce qui signifie d'une part une collection diversifiée de contenus d’entraînement par rapport à la limitation de l'espace, et d'autre part une haute quaité dans la performance de l'utilisateur avec un maximum de progrès, tout en gardant la formation cohérente. En outre, la pré-génération peut être soumise à certaines contraintes. Par exemple, la synchronisation des différentes couches de contenus. La limitation de l'espace physique réel pour l'utilisateur, où l'exercice est réalisé. La durée totale de la session, qui détermine la durée individuelle de chaque séquence. La contrainte de commencer par l'échauffement et de terminer par la récupération. Dans toutes ces contraintes, il peut y avoir un biais en faveur de la diversité par rapport à la qualité ou vice versa. Par exemple, pour un amateur, le plaisir est le critère le plus important. Ainsi, la diversité a plus de poids dans la génération, ce qui donne à l'utilisateur une expérience fraîche et nouvelle qui est plus importante que la qualité de la performance. Inversement, pour un utilisateur sérieux, la qualité est beaucoup plus importante que le plaisir, ce qui fait que la diversité est limitée à certains aspects, par exemple l'introduction de nouveaux mouvements. Ce biais peut également être déterminé à partir des données historiques des utilisateurs. La montre que le moteur d'expérience de fitness génère l'expérience d'entraînement en temps réel sur la base des performances de l'utilisateur et des expériences d'entraînement pré-générées. Le moteur de fitness génère de manière autonome et procédurale une session d'entraînement continue et sans faille. La génération procédurale est une méthode de création de données de manière algorithmique plutôt que manuelle, généralement par une combinaison d'actifs et d'algorithmes générés par l'homme, associés à un caractère aléatoire et à une puissance de traitement générés par l'ordinateur. Plus concrètement, l'algorithme choisit dans l'expérience d’entraînement pré-générée une routine d’entraînement parmi les multiples options des routines les mieux classées, et ajuste la difficulté d’entraînement du contenu en temps réel sur la base des performances de l'utilisateur en temps réel, en tenant compte de la qualité, de la progression et de l'intérêt. Le résultat est une expérience d’entraînement personnalisée en temps réel adaptée à la condition réelle de l'utilisateur. Outre les performances de l'utilisateur, d'autres types de retours d'information, comme les signaux provenant d'applications standard de suivi de la condition physique ou de questionnaires, peuvent également être utilisés comme données d'entrée pour le moteur d'expérience de remise en forme. Comme le processus de génération prend en compte les performances en temps réel de l'utilisateur et ses données historiques, la séquence d'entraînement générée est cohérente, réalisable, divertissante et perçue par le joueur comme nouvelle/surprenante. La génération procédurale fonctionne également dans l'étape de pré-génération de la . En outre, il existe une configuration multi-utilisateurs/multi-joueurs pour le système. Dans le cas d'une configuration multi-utilisateurs, le moteur d'expérience de fitness prend en compte les données historiques collectives et les performances collectives en temps réel de tous les utilisateurs pour générer la meilleure expérience d'entraînement collective. La montre un processus de génération d'une session d'entraînement de fitness composée de couches de bits de contenu synchronisés par un moteur d'expérience de fitness basé sur la bibliothèque de bits de contenu. La session d'entraînement est composée de plusieurs séquences d'entraînement synchronisées dans le temps, comme indiqué par la flèche noire. Chaque séquence a son propre objectif, par exemple, échauffement, cardio, force, haute intensité et retour au calme. Chaque séquence est composée de différentes couches de contenu, par exemple des instructions visuelles de mouvement, des instructions audio de mouvement, de la musique, un module de jeu. Chaque couche de contenu est stockée sous forme de bits dans la bibliothèque de bits de contenu. Le moteur d'expérience de fitness utilise un algorithme pour sélectionner et combiner les bits afin de générer chaque séquence sur la base des fonctions expliquées dans les figures 1, 2, 3 et 4. Les paragraphes ci-dessus expliquent le système et la fonction de chaque composant du système. Les paragraphes suivants donnent quelques exemples concrets dans le processus de génération. Pour la première fois, lorsqu'un utilisateur commence une expérience d’entraînement, un questionnaire est présenté afin de classer le nouvel utilisateur selon certains profils prédéterminés. Le système utilise un modèle de robot utilisateur correspondant au profil de l'utilisateur pour générer une liste de tâches avec des options de bifurcation, ainsi que pour lui donner le choix de saisir et de connaître ses intérêts. Cette liste de tâches est ajustable en fonction du retour d'information de l'utilisateur tel que la performance de la formation, l'évaluation de la satisfaction personnelle. Avec le module de jeu, le lieu est fixé par exemple dans une forêt sur une île. Le système a pour objectif de brûler 300 calories au cours de cette séance. Le critère de réussite du système est d'amener l'utilisateur à brûler les calories, mais aussi à s'amuser en maintenant son intérêt et son engagement jusqu'à la fin de la session d'entraînement. Disons que le système commence par un échauffement, où il demande à l'utilisateur de courir à une vitesse spécifique pendant, disons, 5 minutes, en maintenant une vitesse comprise entre 6 et 9 km/h. Ensuite, le système demande à l'utilisateur d'effectuer des mouvements de jumping jack. Les mouvements de jumping jack sont présentés dans les tâches d'évitement d'obstacles sur le chemin à parcourir dans la forêt. Les paramètres variables sont le type, la fréquence et la position des obstacles. Par exemple, il est prévu que l'utilisateur doit effectuer un saut étroit, car les obstacles sont situés à l'extrême droite et à l'extrême gauche, puis effectuer un saut large, car les obstacles se trouvent au milieu du chemin à parcourir. La fréquence des obstacles détermine également l'intensité de l'entraînement. Si l'utilisateur réussit, le système peut lui proposer un mouvement plus difficile, soit en augmentant la fréquence du même mouvement, soit en remplaçant le mouvement actuel par un type de mouvement plus difficile. Par exemple, au lieu de sauter, le système veut que l'utilisateur fasse un squat. Par exemple, le système présente une tâche consistant à se tenir debout à l'intérieur d'une plate-forme en mouvement, et il est nécessaire de s'accroupir pour éviter de se cogner la tête sur certains obstacles bas. Si l'utilisateur n'arrive pas à faire un mouvement, le système lui permet de réessayer. Mais s'il échoue au bout de N fois, le système lui donne un booster, ou un powerup, qui lui facilite la tâche ou lui fait sauter la mission. Par exemple, un power up qui ralentirait le temps et faciliterait l'évitement des obstacles, ou un booster qui permettrait d'éviter les obstacles en volant. En cas d'échec continu, le système a pris connaissance des performances de l'utilisateur et lui présente une nouvelle tâche, moins exigeante, afin de le motiver à continuer. Dans cet exemple, la routine est le parcours du défi sur l'île. Les contenus sont les différents mouvements, les différents types d'obstacles, l'emplacement, la musique de fond et le retour audio/visuel. En fonction du retour de l'utilisateur, le niveau de difficulté des mouvements est constamment ajusté pour atteindre l'objectif final. Pour l'exemple de l'entraînement cardio, le système propose des activités visant à augmenter la fréquence cardiaque de l'utilisateur. Le système présente à l'utilisateur une tâche consistant à attraper une récompense rare, disons sous la forme d'un lapin en train de courir, ou d'une créature mystique, qui se déplace rapidement. L'utilisateur doit courir à une vitesse de 12 km/h pendant 30 secondes pour attraper la récompense rare et la récupérer. Si l'utilisateur maintient sa vitesse de course pendant la durée prévue, il reçoit la récompense. Si l'utilisateur échoue, la récompense lui échappe, mais il est récompensé par une récompense moins rare pour l'effort fourni. En outre, il est informé qu'il aura une autre occasion de récupérer cette récompense lors de la prochaine séquence d'entraînement. En cas d'échec, le système apprend que l'utilisateur doit travailler à améliorer son endurance. Le système présente à l'utilisateur des mouvements alternatifs qui pourraient l'aider à améliorer son endurance lors de la prochaine tâche ou d'une tâche future. En cas de succès, et en fonction de la manière dont l'utilisateur a réalisé le défi, le système apprend et présente à l'utilisateur des mouvements alternatifs plus difficiles qui le poussent à améliorer encore plus son endurance, ou des mouvements alternatifs qui abordent une dimension différente de son objectif de fitness, par exemple l'équilibre. En termes d'expérience de fraîcheur pour l'utilisateur, le critère de diversité est très important. Pour un même mouvement, le système peut présenter à l'utilisateur différentes tâches pour éviter qu'il ne se lasse de répéter le même mouvement. Par exemple, un mouvement de genoux hauts pourrait être proposé à l'utilisateur par le biais de différentes mécaniques, soit en évitant les obstacles, ce qui signifie que l'utilisateur doit lever sa jambe en position haute pour éviter un obstacle, soit en écrasant des objets, ce qui signifie que l'utilisateur doit lever sa jambe en position haute pour atterrir difficilement sur un objet et l'écraser. Pour la fraîcheur, le système pourrait présenter à l'utilisateur des choix parmi différentes tâches dans différents thèmes qui atteignent un objectif de fitness similaire. Par exemple, une tâche consiste à se téléporter de l'île pour une mini-mission dans un club de danse souterrain, ou bien une mini-mission sur la mer où l'on effectue des glissades d'eau. Les choix et les commentaires de l'utilisateur sont saisis dans le profil de l'utilisateur afin de connaître ses intérêts, d'améliorer la réalité du robot, d'influencer les futures tâches générées par le système et de savoir comment motiver l'utilisateur. Lors d'un prochain entraînement, le facteur de fraîcheur pourrait également être atteint en jouant un nouveau niveau dans un nouvel endroit, par exemple de l'autre côté de l'île, ou au sommet de la plus haute montagne de l'île où il y a de la neige. En conclusion, changer la mécanique de jeu (smash ou saut, ou contrôle...etc), le thème (souterrain, amusant ou une poursuite, ou une danse, ...etc), ou le lieu, ou le mouvement d'entraînement pourrait obtenir la fraîcheur. L'optimisation des performances peut être réalisée en changeant la fréquence d'exécution du mouvement, la durée du mouvement (collecter 10 objets en 30 secondes), ou le type de mouvement (squat, highknees, jumping jacks, sauts en jambes alternées, saut en ciseaux...etc). Dans cet exemple, les routines sont les tâches que le système présente à l'utilisateur, par exemple courir pendant 5 minutes à vitesse lente pour s'échauffer. Dans cet exemple, les contenus sont la musique, l'infographie, l'emplacement et les éléments audiovisuels et interactifs qui sont superposés et combinés de manière cohérente pour immerger l'utilisateur dans son entraînement. Procédé pour générer une session d'entraînement de fitness, par un système comprenant un module de commande (11), un moteur d’expérience de fitness (12), un module de reconnaissance (13), un module d’affichage (14), un actionneur A/V (15), et un module de notation (16) ; le procédé comprenant les étapes suivantes : enregistre d'un profil d'utilisateur dans ledit système; en fonction du profil d’utilisateur, utiliser un robot pour se comporter comme l'utilisateur dans différents scénarios d'entraînement ; classer les différents scénarios d’entraînement en fonction des critères de diversité et de qualité ; la pré-génération d'options multiples par le moteur d’expérience de fitness (12), qui sont les scénarios d’entraînement les mieux classés, sous la forme de routines d’entraînement avec des contenus d’entraînement ; générer une expérience d'entraînement par le moteur d’expérience de fitness (12) en choisissant l'une des routines d'entraînement parmi les multiples options et en adaptant le contenu de l'entraînement afin de motiver l'utilisateur jusqu'à la fin de la session d'entraînement physique et de maintenir l'utilisateur dans un état de flux ; recueillir par le module de reconnaissance (13) la réaction de l'utilisateur relatives à l'expérience d’entraînement générée pour mettre à jour le profil d'utilisateur; répéter les étapes précédentes jusqu'à la fin de la séance de fitness. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le profil d'utilisateur correspond à l'une des catégories prédéterminées de profils pour le premier utilisateur, ou le profil d'utilisateur correspond aux données historiques de l'utilisateur pour le non-premier utilisateur. Procédé de la revendication 1, caractérisé en ce que la réaction de l'utilisateur correspond à une collection de performances en temps réel de l'utilisateur, ou correspond à une évaluation de la satisfaction personnelle de l'utilisateur. Procédé de la revendication 1, caractérisé en ce que le profil d'utilisateur mis à jour est enregistré en tant que données historiques de l'utilisateur, et est utilisé pour apprendre au robot à se comporter comme l'utilisateur, ce qui entraîne la mise à jour de l'expérience d’entraînement. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les données historiques de l'utilisateur comprennent les objectifs d'entraînement historiques de l'utilisateur, la session d'entraînement historique de l'utilisateur avec des routines d'entraînement et des contenus d'entraînement historiques, et les performances et le retour d'information historiques de l'utilisateur. Système pour réaliser un procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le système comprend un moteur d'expérience de fitness qui est configuré pour pré-générer les multiples options sous la forme de routines d'entraînement avec des contenus d'entraînement, et pour sélectionner une routine d'entraînement avec un contenu d'entraînement ajustable.