FR 3116927 A1 20220603 FR 2012559 A 20201202 Procédé de classification biométrique d’un utilisateur d’un terminal connecté à un premier serveur La présente invention concerne un procédé de classification biométrique d’un utilisateur d’un terminal (1) connecté à un premier serveur (2a), le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend la mise en œuvre par un module de traitement de données (21a) du premier serveur (2a), d’étapes de : Obtention d’un vecteur candidat de séquences temporelles de valeurs de poids mesurées lorsque l’utilisateur s’assoit sur un siège (3) associé audit terminal (1) et équipé d’une pluralité de capteurs de poids (4a, 4b, 4c, 4d) ; classification biométrique dudit utilisateur en fonction dudit vecteur candidat de séquences temporelles de valeurs de poids, au moyen d’un modèle de classification entraîné sur une base d’apprentissage de vecteurs de référence de séquence temporelles de valeurs de poids. Figure pour l’abrégé : Fig. 1a Procédé de classification biométrique d’un utilisateur d’un terminal DOMAINE TECHNIQUE GENERAL La présente invention concerne un procédé de classification biométrique (telle qu’une authentification/identification) d’un utilisateur d’un terminal, en particulier pour une utilisation personnalisée du terminal. ETAT DE L’ART La « smart home » ou habitat intelligent désigne l’ensemble des techniques permettant une gestion automatisée d’un environnement domestique, notamment les fonctionnalités liées au confort (gestion d'énergie, optimisation de l'éclairage et du chauffage) et à la sécurité (alarme). Les applications smart home sont des scénarios dans lesquels les appareils domestiques dotés d’une certaine autonomie, dits « smart devices » (équipements intelligents), interagissent et communiquent entre eux pour atteindre un objectif spécifique qui convienne aux habitants de la maison. Certains smart devices sont configurés pour fonctionner de manière automatique en fonction des circonstances. Par exemple, on connait bien le chauffage programmable conçu pour maintenir un profil thermique prédéterminé, ou encore l’éclairage intelligent qui est configuré pour augmenter ou diminuer sa luminosité en fonction de l’ensoleillement extérieur. D'un autre côté, certains smart devices doivent encore être commandés manuellement pour démarrer, fonctionner ou modifier leur état. Un exemple de ce type d'appareils est le téléviseur intelligent (« smart TV »), qu’il faut allumer, avant de sélectionner manuellement à la chaîne de son choix. Ces smart TVs sont aujourd’hui plus des objets « connectés » que des objets « intelligents ». Une difficulté, si l’on souhaite améliorer l’automatisation de tels équipements, tient dans l’identification de leur utilisateur. Par exemple, une smart TV pourrait fonctionner de manière plus autonome si elle était capable d’identifier la personne qui souhaite la regarder, en proposant par exemple une chaîne préférée, un volume sonore automatique adapté, etc. Une première solution pour cela est d’utiliser des techniques biométriques, par exemple par reconnaissance faciale ou vocale. Ces méthodes s’avèrent complexes et surtout intrusives du point de vue de la vie privée. Alternativement, ont été proposées des approches non-biométriques, reconnaissant par exemple une démarche des personnes, voir le document Francisco Manuel Castro, Manuel J. Marın-Jimenez, Nicolas Guil, and Nicolas Perez de la Blanca. Automatic learning of gait signatures for people identification. In Ignacio Rojas, Gonzalo Joya, and Andreu Catala, editors, Advances in Computational Intelligence, pages 257–270, Cham, 2017. Springer International Publishing. ISBN 978-3-319-59147-6 . Outre le fait que ces approchent nécessitent encore du matériel couteux (comme une caméra 3D), elles s’avèrent en pratique d’une robustesse moindre. Par exemple, l’algorithme de reconnaissance de la démarche peut être affecté par certains habits amples. Il serait par conséquent souhaitable de disposer d’un mécanisme d’authentification d’un utilisateur d’un terminal qui s’avère simple, fiable, robuste, peu intrusif, et ne nécessitant aucun matériel onéreux. PRESENTATION DE L’INVENTION La présente invention se rapporte ainsi selon un premier aspect à un procédé de classification biométrique d’un utilisateur d’un terminal connecté à un premier serveur, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend la mise en œuvre par un module de traitement de données du premier serveur, d’étapes de : Obtention d’un vecteur candidat de séquences temporelles de valeurs de poids mesurées lorsque l’utilisateur s’assoit sur un siège associé audit terminal et équipé d’une pluralité de capteurs de poids ; Classification biométrique dudit utilisateur en fonction dudit vecteur candidat de séquences temporelles de valeurs de poids, au moyen d’un modèle de classification entraîné sur une base d’apprentissage de vecteurs de référence de séquence temporelles de valeurs de poids. Selon des caractéristiques avantageuses et non-limitatives : Le procédé comprend en outre une étape (c) de contrôle dudit terminal en fonction du résultat de la classification biométrique dudit utilisateur. Ledit modèle de classification est un réseau de neurones. Ledit réseau de neurones est de type réseau récurrent à mémoire court et long terme, LSTM. Chaque vecteur de référence de séquences temporelles de ladite base d’apprentissage est associé à un utilisateur parmi une pluralité d’utilisateurs possibles dudit terminal. Le siège présentant plusieurs places, ladite base d’apprentissage comprend pour chaque utilisateur de ladite pluralité d’utilisateurs possibles dudit terminal au moins un vecteur de référence de séquences temporelles pour chaque place dudit siège. Le procédé comprend une étape préalable (a0) d’apprentissage par un module de traitement de données d’un deuxième serveur (éventuellement connecté au premier serveur) dudit modèle de classification à partir de ladite base d’apprentissage de vecteurs de référence de séquence temporelles de valeurs de poids. Ledit siège est équipé d’au moins quatre de capteurs de poids disposés aux quatre angles. L’étape (a) comprend la détection préalable qu’une personne s’assoit sur le siège, chaque séquence temporelle dudit vecteur candidat comprenant un nombre prédéterminé de valeurs successives de poids mesurées par un desdits capteurs de poids à partir de ladite détection. L’étape (a) comprend l’obtention continue de valeurs successives de poids mesurées à intervalle régulier par chaque capteur de poids. La détection préalable qu’une personne s’assoit sur le siège comprend le calcul d’une côte Z en fenêtre glissante sur lesdites séquences temporelles de valeurs de poids, et la comparaison de la côte Z avec un seuil prédéfini. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un serveur de classification biométrique d’un utilisateur d’un terminal connecté audit serveur, caractérisé en ce qu’il comprend un module de traitement de données configuré pour mettre en œuvre des étapes de : Obtention d’un vecteur candidat de séquences temporelles de valeurs de poids mesurées lorsque l’utilisateur s’assoit sur un siège associé audit terminal et équipé d’une pluralité de capteurs de poids ; Classification biométrique dudit utilisateur en fonction dudit vecteur candidat de séquences temporelles de valeurs de poids, au moyen d’un modèle de classification entraîné sur une base d’apprentissage de vecteurs de référence de séquence temporelles de valeurs de poids. Selon un troisième aspect, l’invention concerne un système comprenant un premier serveur selon le deuxième aspect, au moins un terminal et un siège associé audit terminal et équipé d’une pluralité de capteurs de poids. Selon des caractéristiques avantageuses et non-limitatives, le système comprend en outre un deuxième serveur pour l’apprentissage dudit modèle de classification à partir de ladite base d’apprentissage de vecteurs de référence de séquence temporelles de valeurs de poids. Selon un quatrième et un cinquième aspects, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon le premier aspect de classification biométrique d’un utilisateur d’un terminal connecté à un premier serveur ; et un moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel un produit programme d’ordinateur comprend des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon le premier aspect de classification biométrique d’un utilisateur d’un terminal connecté à un premier serveur. PRESENTATION DES FIGURES D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront à la lecture de la description qui va suivre d’un mode de réalisation préférentiel. Cette description sera donnée en référence aux dessins annexés dans lesquels : [Fig.1a] la figure 1a est un schéma d’un exemple d’architecture pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention ; [Fig.1b] la figure 1b est un schéma d’un exemple d’un siège et d’un terminal associés utilisés lors de la mise en œuvre du procédé selon l’invention ; [Fig.2] la figure 2 illustre les étapes d’un mode de réalisation préféré du procédé selon l’invention ; [Fig.3] la figure 3 représente un exemple de vecteur de séquences temporelles de valeurs de poids mesurées lorsque l’utilisateur s’assoit ; [Fig.4a] . [Fig.4b] les figures 4a et 4b représente un exemple de segmentation d’une séquence temporelle de valeurs de poids pour détecter qu’une personne s’assoit sur le siège. DESCRIPTION DETAILLEE Architecture Le présent procédé est un procédé de classification biométrique d’un utilisateur d’un terminal 1 tel que représenté sur la . Ce dernier peut être n’importe quel équipement, en particulier une télévision connectée, un décodeur numérique, un terminal mobile, de type smartphone, tablette tactile, etc. disposant d’un module de traitement de données 11 (typiquement un processeur), d’un module de stockage de données 12 (une mémoire, par exemple Flash). Le terminal 1 est connecté à un premier serveur 2a, en particulier via un réseau local 10. Typiquement le serveur 2a est une passerelle d’un réseau local domestique (avantageusement un réseau Wi-Fi), elle-même connecté à un réseau étendu 20 tel qu’internet. Alternativement, le terminal 1 et le premier serveur 2a peuvent tous les deux être dans le réseau étendu 20, voire être confondus. De manière avantageuse, on a un deuxième serveur 2b (qui est un équipement d’apprentissage comme on le verra), typiquement distant (i.e. dans le réseau 20), mais qui peut être confondu avec le premier serveur 2a. Chaque serveur 2a, 2b dispose également d’un module de traitement de données 21a, 21b (typiquement un processeur) et d’un module de stockage de données 22a, 22b (une mémoire, par exemple un disque dur). Comme l’on verra, le module de traitement de données 22b du deuxième serveur 2b peut stocker une base de données d’apprentissage. Dans un souci de simplification, la base de données d’apprentissage est nommée « base d’apprentissage » dans la suite de la présente description. De manière originale, on a en outre un siège 3 associé audit terminal 1 et équipé d’une pluralité de capteurs de poids 4a, 4b, 4c, 4d. Par siège on entend tout meuble ou tout autre objet disposé pour qu’on puisse s’y asseoir, dans la suite de la présente description on prendra l’exemple d’un canapé ou sofa, mais alternativement le siège 3 pourra être un fauteuil, une chaise, un banc, un tabouret, etc. Le siège 3 est dit « associé » audit terminal 1 ce qui signifie juste qu’il y a un lien entre les deux, notamment le terminal 1 peut être disposé de telle sorte qu’on s’installe sur le siège 3 pour l’utiliser, par exemple si le terminal 1 est une télévision ou une console de jeu en face du siège 3 comme représenté sur la , ou bien un système d’éclairage, de chauffage ou sonore de la pièce dans laquelle se trouve le siège 3. L’idée est de pouvoir supposer avec une probabilité élevée qu’une commande du terminal 1 émane d’une personne assise sur le siège 3. A noter que le terminal 1 peut même être intégré au siège 3 car l’on connait des « smart sofas » disposant d’interfaces de contrôle par exemple des lumières ou de la musique ambiante. Par ailleurs, le siège 3 est équipé d’une pluralité de capteurs de poids 4a, 4b, 4c, 4d, au moins deux et avantageusement au moins quatre, préférentiellement disposés aux quatre angles (typiquement dans chacun des quatre pieds), comme l’on voit sur la : un capteur avant gauche 4a, un capteur avant droit 4b, un capteur arrière gauche 4c et un capteur arrière droit 4d. Il peut y en avoir plus, par exemple six si en plus des quatre angles il y a un pied au milieu devant et un pied au milieu derrière. Par « capteur de poids », on entend en pratique une balance, apte à mesurer au cours du temps une valeur de poids (i.e. une force) appliquée sur le capteur, laquelle peut être exprimée comme une masse (en divisant par g). Avec une pluralité de capteurs 4a, 4b, 4c, 4d on peut donc avoir une pluralité de séquences temporelles de valeurs de poids. Le présent procédé vise à la classification biométrique d’un utilisateur du terminal 1 (en en particulier son identification ou son authentification) grâce aux mesures des capteurs 4a, 4b, 4c, 4d, alternativement par exemple aux techniques de biométries connues comme la reconnaissance du visage ou de la posture. Ladite classification biométrique est avantageusement choisie parmi une identification ou une authentification de l’utilisateur. Le procédé peut être mis en œuvre à tout moment où l’identité de la personne qui manipule le terminal 1 peut devoir être déterminée (identification – pour déterminer et appliquer des préférences d’utilisation telles que la sélection d’une chaîne de TV préférées, une luminosité habituelle, une température de confort, etc.) ou vérifiée (authentification - tentative d’accès à des données personnelles, contrôle parental, etc.). Dans la suite de la présente description, on prendra l’exemple dans lequel le terminal est une télévision connectée en face du siège 3, et ainsi on pourra appliquer une chaîne préférée, un volume sonore par défaut, etc. On comprend en d’autres termes qu’on utilise la façon de s’assoir d’un utilisateur comme une signature biométrique. En effet les valeurs de poids varient lorsqu’une personne se lève ou s’assoit, et d’une façon qui varie d’un utilisateur à un autre. On a en effet tous des façons de s’assoir différentes. Procédé En référence à la , le procédé est mis en œuvre par le module de traitement de données 21a du premier serveur 2a, et commence par une étape (a) d’obtention d’un vecteur candidat de séquences temporelles de valeurs de poids mesurées lorsque l’utilisateur s’assoit sur le siège 3 associé au terminal 1 (dont on rappelle qu’il est équipé d’une pluralité de capteurs de poids 4a, 4b, 4c, 4d). En pratique le vecteur peut être généré par le premier serveur 2a, ou directement reçu si par exemple les capteurs 4a, 4b, 4c, 4d disposent d’une intelligence (le siège 3 peut embarquer une carte électronique). En particulier, chaque capteur 4a, 4b, 4c, 4d est avantageusement un objet connecté indépendant (par exemple connecté au réseau domestique si le serveur 2a est une passerelle), qui peut publier à intervalle régulier un message, par exemple au protocole MQTT (Message Queuing Telemetry Transport), contenant un lot de mesures consécutives. Le message peut directement comprendre d’autres données comme un horodatage (de la première valeur du lot), une moyenne, un écart-type, etc. Alternativement, chaque capteur 4a, 4b, 4c, 4d peut faire remonter des données brutes. Dans tous les cas, on peut par exemple avoir dix mesures de poids par seconde, cette fréquence pouvant être supérieure notamment si l’on a un grand nombre d’utilisateurs possibles. Le premier serveur 1a reconstitue alors lesdites séquences temporelles de valeurs de poids, et forme le vecteur en les synchronisant. On a en effet une pluralité de capteurs 4a, 4b, 4c, 4d, et donc une pluralité de séquences synchronisées dans le vecteur (typiquement quatre). On voit sur la un exemple de quatre séquences temporelles de valeurs de poids. Dans l’ordre on a : capteur avant gauche, capteur avant droit, capteur arrière gauche et capteur arrière droite. On voit que temporellement le capteur avant gauche 4a est le premier mobilisé, puis le capteur arrière gauche 4c et enfin les deux capteurs droite 4b, 4d. En intensité, c’est le capteur avant droite 4b qui enregistre le pic le plus fort. De manière préférée, l’étape (a) comprend la détection préalable qu’une personne s’assoit sur le siège 3, chaque séquence temporelle dudit vecteur candidat comprenant un nombre prédéterminé de valeurs successives de poids mesurées par un desdits capteurs de poids 4a, 4b, 4c, 4d à partir de ladite détection (et ensuite l’obtention continue de valeurs successives de poids mesurées à intervalle régulier par chaque capteur de poids 4a, 4b, 4c, 4d). En effet sur une durée d’une journée les utilisateurs ne s’assoient ou ne se lèvent que quelques fois, ce qui fait qu’il n’y a que quelques secondes de mesures réellement utiles. Ainsi, dans le mode de réalisation préféré, on continue toujours à mesurer « en permanence » les poids (i.e. de faire remonter en boucle des valeurs de poids), mais le premier serveur 2a ne génère un vecteur que lorsqu’il est a été détecté qu’une personne s’assoit. Cela peut être mise en œuvre de nombreuses façon différentes, notamment par un algorithme de segmentation appliqué sur la pluralité de séquences adapté pour détecter des variations fortes de valeurs, voir par exemple les et . L’algorithme peut être mis en œuvre sur fenêtre glissante, en calculant une cote Z ou Z-score en terminologie anglo-saxonne (ou variable centrée réduite), c’est-à-dire la différence d’une valeur avec la moyenne sur la fenêtre, divisée par l’écart type. Si ce Z-score est au-dessus d’un seuil prédéterminé (par exemple 3), la valeur est considérée comme une « anomalie » (outlier), c’est-à-dire qu’événement vient de survenir sur le canapé 3 (une personne vient de s’assoir ou de se lever). On peut facilement déterminer si la personne s’est assise ou s’est levée en regardant le sens de variation de la séquence temporelle : si le poids augmente c’est qu’une personne s’est assise, et si le poids a baissé c’est qu’une personne s’est levée. On s’intéresse au premier cas. On peut alors générer un vecteur candidat comprenant pour chaque séquence un nombre prédéterminé de valeurs successives de poids mesurées par un desdits capteurs de poids 4a, 4b, 4c, 4d à partir de ladite détection, ledit nombre étant de quelques dizaines, par exemple vingt valeurs. Si on a quatre séquences on a alors un vecteur de 4 fois 20 valeurs consécutives, soit 80 valeurs au total (i.e. objet de dimension 80). Dans une étape (b) suivante, le module de traitement 21a classifie ledit utilisateur en fonction dudit vecteur candidat de séquences temporelles de valeurs de poids, au moyen d’un modèle de classification entraîné sur une base d’apprentissage de vecteurs de référence de séquence temporelles de valeurs de poids. Le modèle prend en entrée ledit vecteur candidat et retourne un identifiant relatif de l’utilisateur, qui peut être soit un identifiant d’une identité de l’utilisateur (parmi plusieurs identités possibles) ou directement un booléen indiquant si l’utilisateur est un utilisateur autorisé (i.e. s’il présente une identité attendue). En effet, la détermination de l’identité de la personne qui s’assoit peut être vue comme une classification dudit vecteur candidate qui la représente parmi une pluralité de classes possibles, chaque identité étant une classe possible parmi une pluralité de classes (N classes) possibles correspondant à diverses identités possibles. Alternativement, ledit modèle de classification peut être binaire et simplement renvoyer un booléen indiquant si ledit vecteur candidate est de la ou les classes attendues (i.e. correspond à l’utilisateur autorisé) pour authentification. Ici il n’y a pas à proprement parler de détermination de l’identité de l’utilisateur, juste une vérification qu’elle correspond à celle attendue. Ainsi on peut comme expliqué avoir ladite base d’apprentissage comprenant un ensemble de vecteurs de référence de séquences temporelles, chacun associé à un utilisateur parmi une pluralité d’utilisateurs possibles dudit terminal, ladite base étant par exemple stockée par une mémoire 22b du second serveur 2a. A noter qu’il peut y avoir plusieurs vecteurs de référence de séquences temporelles pour un même utilisateur, ce qui est courant pour améliorer la robustesse d’un algorithme d’apprentissage automatique, mais dans le cas d’espèce on peut notamment avoir pour un même utilisateur plusieurs vecteurs de référence correspondant notamment à l’utilisateur assis à différentes places du siège 3. En d’autres termes, si le siège 3 a plusieurs places, ladite base d’apprentissage comprend pour chaque utilisateur de ladite pluralité d’utilisateurs au moins un vecteur de référence de séquences temporelles pour chaque place dudit siège 3 (i.e. on a au moins un vecteur de référence pour chaque couple place/utilisateur possible). Par exemple, pour un canapé trois places, on peut avoir pour chaque utilisateur trois vecteurs de référence correspondant respectivement à la place de gauche, la place du milieu et la place de droite. On peut ainsi avoir une étape préalable (a0) d’apprentissage (ou entraînement) dudit modèle de classification sur la base d’apprentissage, en particulier mise en œuvre par le module de traitement 21b du deuxième serveur 2b, le modèle étant ensuite chargé sur le premier serveur 2a. On rappelle que le deuxième serveur 2b peut être confondu avec le premier serveur 2a. On peut utiliser 70% des données pour l’apprentissage, les 30% des données pour tester (et fine-tuner le modèle). Le modèle de classification pourra être conforme à n’importe quel modèle d'apprentissage automatique connu, et en particulier appris en utilisant n’importe quel algorithme adapté. De manière particulièrement préférée, ledit modèle de classification est un réseau de neurones, en particulier de type réseau récurrent à mémoire court et long terme, LSTM (Long-Short Term Memory). Ce réseau est très efficace pour l’analyse de séquences temporelles comme c’est le cas ici, du fait de leur caractère « récurrent », i.e. on a un état interne « caché » maintenu d’itération temporelle en itération temporelle. Chaque vecteur candidat/de référence peut être vu comme un objet 2D, et le LDTM peut même prendre en entrée des objets 3D sous la forme de plusieurs vecteurs stackés (qui peuvent être classifiés simultanément). Dans le cas d’un réseau de neurones, l’apprentissage concerne en particulier les paramètres du réseau de neurones. Enfin le procédé comprend avantageusement une étape (c) de contrôle dudit terminal 1 (par le premier serveur 2a) en fonction du résultat de la classification biométrique (en particulier authentification/identification) dudit utilisateur. Comme expliqué, authentification signifie vérifier que l’utilisateur est bien celui qu’il prétend être. Le terminal 1 peut par exemple être verrouillé, et avoir un utilisateur attitré : si c’est bien celui déterminé à l’étape (b) alors l’étape (c) comprend le contrôle du terminal 1 de sorte à la déverrouiller (passage de l’état verrouillé à l’état déverrouillé). Dans le cas contraire, l’authentification est rejetée, et le terminal 1 reste dans l’état verrouillé. Identification signifie détermination de qui est l’utilisateur parmi une pluralité d’utilisateurs possibles, chacun potentiellement associé à des préférences d’utilisation. L’étape (c) comprend alors le contrôle du terminal 1 conformément aux préférences de l’utilisateur identifié. Par exemple, on peut avoir un utilisateur s’asseyant sur le canapé (siège 3) qui allume la télévision (terminal 1). Le contrôle de l’étape (c) comprend notamment la sélection automatique d’une chaîne de télévision préférée de l’utilisateur identifié. Serveur Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un premier serveur 2a pour la mise en œuvre du procédé selon le premier aspect. Ainsi, ce premier serveur 2a comprend comme expliqué au moins un module de traitement de données 21a et une mémoire 22a. Il s’agit typiquement d’une passerelle (d’accès à internet) ou une centrale domotique. Le module de traitement de données 21a est configuré pour mettre en œuvre des étapes de : Obtention d’un vecteur candidat de séquences temporelles de valeurs de poids mesurées lorsque l’utilisateur s’assoit sur un siège 3 associé audit terminal 1 et équipé d’une pluralité de capteurs de poids 4a, 4b, 4c, 4d ; classification biométrique dudit utilisateur en fonction dudit vecteur candidat de séquences temporelles de valeurs de poids, au moyen d’un modèle de classification entraîné sur une base d’apprentissage de vecteurs de référence de séquence temporelles de valeurs de poids ; et avantageusement contrôle dudit terminal 1 en fonction du résultat de la classification biométrique dudit utilisateur. Selon un troisième aspect, l’invention propose un système comprenant ledit premier serveur 2a, ainsi qu’au moins un terminal 1 connecté (via le réseau local 10). Avantageusement ledit système comprend également le siège 3 associé audit terminal 1 et équipé d’une pluralité de capteurs de poids 4a, 4b, 4c, 4d et/ou le deuxième serveur 2b, connecté au premier serveur 2a via le réseau étendu 20. Le deuxième serveur 2b comprend un module de traitement de données 21b configuré pour mettre en œuvre l’apprentissage dudit modèle de classification à partir de ladite base d’apprentissage de vecteurs de référence de séquence temporelles de valeurs de poids. Produit programme d’ordinateur Selon un quatrième et un cinquième aspects, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution (sur le module de traitement de donnés 11 du terminal 1) d’un procédé selon le premier aspect de classification biométrique d’un utilisateur d’un terminal 1, ainsi que des moyens de stockage lisibles par un équipement informatique (par exemple le module de stockage de données 12 du terminal 1) sur lequel on trouve ce produit programme d’ordinateur. Procédé de classification biométrique d’un utilisateur d’un terminal (1) connecté à un premier serveur (2a), le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend la mise en œuvre par un module de traitement de données (21a) du premier serveur (2a), d’étapes de : Obtention d’un vecteur candidat de séquences temporelles de valeurs de poids mesurées lorsque l’utilisateur s’assoit sur un siège (3) associé audit terminal (1) et équipé d’une pluralité de capteurs de poids (4a, 4b, 4c, 4d) ; classification biométrique dudit utilisateur en fonction dudit vecteur candidat de séquences temporelles de valeurs de poids, au moyen d’un modèle de classification entraîné sur une base d’apprentissage de vecteurs de référence de séquence temporelles de valeurs de poids. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre une étape (c) de contrôle dudit terminal (1) en fonction du résultat de la classification biométrique dudit utilisateur. Procédé selon l’une des revendications 1 et 2, dans lequel ledit modèle de classification est un réseau de neurones. Procédé selon la revendication 3, dans lequel ledit réseau de neurones est de type réseau récurrent à mémoire court et long terme, LSTM. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel chaque vecteur de référence de séquences temporelles de ladite base d’apprentissage est associé à un utilisateur parmi une pluralité d’utilisateurs possibles dudit terminal (1). Procédé selon la revendication 5, dans lequel le siège (3) présente plusieurs places, ladite base d’apprentissage comprenant pour chaque utilisateur de ladite pluralité d’utilisateurs possibles dudit terminal (1) au moins un vecteur de référence de séquences temporelles pour chaque place dudit siège (3). Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, comprenant une étape préalable (a0) d’apprentissage par un module de traitement de données (21b) d’un deuxième serveur (2b) dudit modèle de classification à partir de ladite base d’apprentissage de vecteurs de référence de séquence temporelles de valeurs de poids. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel l’étape (a) comprend la détection préalable qu’une personne s’assoit sur le siège (3), chaque séquence temporelle dudit vecteur candidat comprenant un nombre prédéterminé de valeurs successives de poids mesurées par un desdits capteurs de poids (4a, 4b, 4c, 4d) à partir de ladite détection. Procédé selon la revendication 8, dans lequel l’étape (a) comprend l’obtention continue de valeurs successives de poids mesurées à intervalle régulier par chaque capteur de poids (4a, 4b, 4c, 4d), Procédé selon l’une des revendications 8 et 9, dans lequel la détection préalable qu’une personne s’assoit sur le siège (3) comprend le calcul d’une côte Z en fenêtre glissante sur lesdites séquences temporelles de valeurs de poids, et la comparaison de la côte Z avec un seuil prédéfini. Procédé selon l’une des revendications 1 à 10, dans lequel ladite classification biométrique est une identification ou une authentification de l’utilisateur. Serveur (2a) de classification biométrique d’un utilisateur d’un terminal (1) connecté audit serveur (2a), caractérisé en ce qu’il comprend un module de traitement de données (21a) configuré pour mettre en œuvre des étapes de : Obtention d’un vecteur candidat de séquences temporelles de valeurs de poids mesurées lorsque l’utilisateur s’assoit sur un siège (3) associé audit terminal (1) et équipé d’une pluralité de capteurs de poids (4a, 4b, 4c, 4d) ; classification biométrique dudit utilisateur en fonction dudit vecteur candidat de séquences temporelles de valeurs de poids, au moyen d’un modèle de classification entraîné sur une base d’apprentissage de vecteurs de référence de séquence temporelles de valeurs de poids. Système comprenant un premier serveur (2a) selon la revendication 11, au moins un terminal (1) et au moins un siège (3) associé audit terminal (1) et équipé d’une pluralité de capteurs de poids (4a, 4b, 4c, 4d). Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon l’une des revendications 1 à 11 de classification biométrique d’un utilisateur d’un terminal (1) connecté à un premier serveur (2a), lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel un produit programme d’ordinateur comprend des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon l’une des revendications 1 à 11 de classification biométrique d’un utilisateur d’un terminal (1) connecté à un premier serveur (2a).