FR 3130396 A1 20230616 FR 2113599 A 20211215 L’invention couvre une méthode de réduction de stress psychologique par l’exposition d’individus à des environnements procurant du bien-être sur des trajets d’un point d’origine à un point de destination, ainsi que l’appareil permettant sa mise en œuvre. Au moins une carte de valeurs de niveaux de bien-être, permettant d’évaluer la qualité de l’expérience des environnements situés en ces points, est générée par un algorithme en conjonction avec des systèmes capables d'apprentissage cognitif automatique (par exemple un système à régression logistique ou bien encore un système à réseau de neurones) à partir de données, telles que des images et / ou des sons digitalisés, caractéristiques d’au moins un environnement. Cette carte de valeurs de bien-être est ensuite acheminée à un au moins un système de navigation terrestre qui utilise les niveaux de bien-être géo-localisés afin de déterminer les trajets, d’un point d’origine à un point de destination, dont les environnements sur les points de passages sont le plus adaptés à réduire le stress psychologique de l’usager. Procédé de réduction du stress psychologique sur un trajet par sélection de chemins aux environnements adaptés à la procuration de bien-être, évalués algorithmiquement Domaine technique de l'invention L’invention est à la croisée des domaines techniques suivants : - Réduction du stress psychologique par exposition à des environnements naturels et plaisants (A61M21/02) - Planification de trajets terrestres (G08G1/09) - Méthodes et appareils adaptés au traitement de grosses quantités de données (big-data) pour la génération automatisée de données de cartes à des fins de planification de trajets terrestres (G06K9/62) Problème technique Le stress est une réaction biologique à des stimuli externes, ou par manque de satisfaction au travail ou dans la vie personnelle (document non brevet 1). Bien que certaines études aient démontré l’utilité du stress dans le développement humain, les effets à long terme sur le corps peuvent être néfastes. Le stress peut induire différents types de réactions : psychologiques, physiologiques et comportementales (document non brevet 2). Dans les cas les plus sérieux, il peut provoquer des insomnies, de la fatigue, de la perte d’appétit, de la boulimie, de la dépendance aux drogues, de la dépression. Le stress peut être la source de maladies physiques ou mentales sérieuses comme l’obésité, les maladies cardiovasculaires, certaines formes d'autisme, des déficits d'attention, la maladie d'Asperger. Il concerne tous les âges et toutes les catégories socio-culturelles. Le stress est un fléau omniprésent de l’ère moderne dont la réduction représente des enjeux majeurs économiques, sociaux et médicaux. Dans le domaine de la réduction de stress psychologique, les solutions courantes sont la pratique de sport, la méditation et l'immersion dans un environnement relaxant. L’inconvénient notable de celles-ci est la nécessité de devoir réserver un temps dédié à ces activités alors que le temps est rare dans un mode de vie moderne. Il existe aussi la manipulation d'objets déstressant (malaxothérapie) mais aucune étude scientifique n'en a réellement prouvé les effets. Dans le domaine de la planification de trajets, les systèmes de navigation terrestres classiques proposent couramment le chemin le plus rapide, le chemin le plus court, le chemin qui permet d’éviter le trafic, le chemin qui permet d’éviter les péages. L’inconvénient est que dans tous les cas, il n'y a pas de considération de l'impact des environnements traversés sur la psychologie et le stress de l'usager. Le document brevet 3 décrit une méthode de recommandation de routes plaisantes d'un point d'origine à une destination à partir de niveaux de plaisance des environnements sur les trajets. Le problème majeur que présente cette méthode est que l’évaluation émotionnelle de chaque lieu sur la carte est élaborée par deux méthodes peu efficaces. La première méthode décrite par le brevet 3 est par l’évaluation manuelle d’images du lieu par une ou plusieurs personnes via un sondage, ce qui empêche tout passage à l’échelle de façon pratique sur de grandes quantités de lieux telles que des centaines de milliers ou des millions d'environnements différents. L'autre inconvénient de cette technique est que si un lieu change d'apparence, par l'intervention de chantiers de construction par exemple, le rafraîchissement des informations émotionnelles liées à ce lieu doit également être réévalué manuellement par des personnes. Aussi, un autre inconvénient de faire évaluer les données par des personnes plutôt que par un algorithme est la variabilité des résultats, en effet une même personne sondée à deux instants distincts donnera probablement une notation différente d’un même lieu, de par les changements d’humeur ou d’état d’esprit, tandis qu’un algorithme donnera toujours les mêmes résultats pour les mêmes valeurs en entrée. La seconde décrite par le brevet 3 est par l’analyse systématique des libellés de texte (tags) liés aux images de ces environnements pour en extraire l’émotion véhiculée, le problème étant que ce texte n’est pas une source fiable pour identifier l’émotion véhiculée par ces environnements, car il n’est pas toujours en rapport direct avec ce dernier, ou peut notamment le décrire de façon ironique. De plus, les méthodes décrites dans brevet 3 font usage d’images mais pas de sons, qui peut être la source d’une différence significative de l’expérience vécue dans des environnements ou par exemple la pollution sonore est élevée. Dans le domaine de la création de cartes de niveaux de bien-être ressenti procuré par les environnements, les données sont en général obtenues par sondages sur papier ou en ligne, qui nécessitent dans tous les cas des réponses manuelles de la part de personnes (tel que dans le document brevet 3). Il existe aussi les cartes de points d’intérêts, mais ils ne sont pas toujours adaptés à la réduction de stress, et sont plus tournés vers des usages quotidiens pratiques ou touristiques, par exemple un aéroport, un centre commercial ou un musée. Ils sont aussi clairsemés ou absent dans certaines zones géographiques. Présentation de l'invention Pour réduire le stress d'un individu lors d'un déplacement d'un point d'origine vers une destination en profitant de ses déplacements, il est possible d’après diverses études scientifiques (dont celle décrite dans le document non brevet 4), d’altérer le trajet pour exposer cet individu à des environnements plus favorables au bien-être, au plaisir et à la relaxation, avec un investissement de temps personnel additionnel réduit. Afin d’évaluer quels sont les trajets les plus adaptés à réduire le stress, il est possible d’utiliser une carte de niveaux de bien-être des environnements situés sur les chemins possibles vers la destination. Le rôle de cette carte de niveaux de bien-être est de représenter, par des valeurs situées sur cette carte, la qualité de l’expérience de bien-être vécue en ces points (comme illustré dans la ). Les cartes de niveaux de bien-être peuvent être générées sans avoir à recourir à des évaluations des lieux élaborés par des individus (tel que dans le brevet 3, paragraphe 0023), grâce à l'utilisation d'un algorithme pour déterminer les valeurs de bien-être de ces environnements sur la base d'images et / ou de sons de façon complètement automatisée. La carte de ces niveaux de bien-être ressentis pourra être ensuite utilisée par un système de navigation terrestre tel un GPS ou une application de navigation afin de déterminer les trajets possibles les plus à même de réduire le stress de l'usager. La présente invention décrit une méthode pour générer des cartes de niveaux de bien-être à partir d'images et / ou de sons d'environnements géo-localisés, de façon automatique et sans intervention humaine (contrairement au brevet 3). L’évaluation automatique du niveau de bien-être procuré par les environnements est réalisable par l'utilisation de réseaux de neurones pré-entraînés sur des données d'images et de sons associés à différents niveaux de bien-être, cette méthode nécessite en revanche une très large quantité de données. Les expérimentations ont démontré qu'il est possible d'obtenir de meilleurs résultats dans l’évaluation du niveau de bien-être d'un environnement avec de moins grandes quantités de données en passant par une étape intermédiaire, en utilisant des réseaux de neurones pré-entraînés sur des données d’émotions ressenties associées à des images et de sons liés aux environnements, ces émotions comprenant des émotions positives et négatives, telles que l’appréciation de la beauté (positive), la quiétude (positive), la laideur (négative), et la peur (négative) pour les images, et la quiétude (positive), la joie (positive), la peur (négative), et l’agacement lié aux nuisances (négative) pour les sons. Un algorithme utilise alors ces valeurs d'émotions pour en déduire les valeurs de bien-être. Le fait que l’invention soit automatisée de bout en bout combiné au fait que l’unité de traitement de données peut être installée sur plusieurs machines simultanément, autorise le traitement des images et sons des environnements en parallèle, ce qui permet à l’invention d’être évolutive en ce qu’elle peut s’adapter dynamiquement à de très grandes quantités de données à traiter avec temps de traitement réduit. Il est par exemple envisageable de générer une carte de valeurs de bien-être sur des millions de points géo-localisés de façon efficiente, pour couvrir de larges zones géographiques telle qu’une région entière ou un pays entier en quelques heures avec suffisamment d’ordinateurs pour les traitements, en comparaison à plusieurs mois ou années si les images et sons d’environnements doivent être évalués manuellement par des personnes, ce qui serait alors très peu pratique (telle que par la méthode décrite dans le brevet 3). L’utilisation combinée de données d’images et de sons par l’invention procure l’avantage de proposer à l’utilisateur final des trajets qui ont plus de sens que ceux proposés par les inventions qui utilisent seulement des données d’images (tel que dans le brevet 3). Par exemple un trajet sur la périphérie d’un parc tel que Central Park à New York peut être relaxante visuellement mais l’expérience de réduction de stress d’un piéton ou d’un cycliste pourrait y être fortement altérée par la forte pollution sonore liée au trafic automobile, au bruit incessant des avertisseurs et des sirènes des pompiers, des ambulances et de la police. Cet exposé détaille un mode de réalisation spécifique de l’invention, pour exemple et non restrictif, visant un cadre d’utilisation dans l’industrie automobile. Les données d’environnements ont été préalablement collectées par une entreprise spécialisée dans l’enregistrement de photographies d’environnements et de sons à intervalles réguliers sur des routes grâce à des véhicules équipés de caméras panoramiques et de microphones, et placés dans une base de données mise à disposition aux entrées des unités de traitement de données (1), installées sur chaque nœud d’un cluster d’ordinateurs pour traiter les données d’environnement en parallèle. Ce mode d’utilisation de l’invention utilise dans son implémentation une étape intermédiaire d’extraction des valeurs d’émotions ressenties associées à des images et de sons liés aux environnements avant l’obtention des valeurs de bien-être ressenti, pour de meilleurs résultats et pour diminuer la quantité de données d’entraînement des réseaux de neurones nécessaire, de façon analogue à celle représentée dans la . En sortie des unités de traitement de données (1), les cartes avec les valeurs de bien-être (16) sont stockées dans une base de donnée centralisée accessible en écriture par les ordinateurs formant le cluster. Pour réaliser l’invention il faut d’abord entraîner deux réseaux de neurones (7 et 11) par exemple de type COVNET, afin de les spécialiser dans la reconnaissance des émotions ressenties par le biais d’images (7) et de sons (11). On peut utiliser à cet effet des réseaux de neurones pré-entraînés respectivement sur la reconnaissance d’images et de sons, les adapter et les ré-entraîner afin de les spécialiser sur des données d’émotions ressenties respectivement d’images et de sons (ensembles de données dont la méthode de constitution est décrite ci-après). Les couches de sortie des deux réseaux de neurones doivent être configurées de sorte que chaque émotion représente (dont par exemple l’appréciation de beauté, la quiétude, la laideur et la peur pour les images, et la quiétude, la joie, la peur et l’agacement lié aux nuisances pour les sons) ait sa propre valeur de sortie, afin que chaque donnée en entrée soit notée par une valeur pour chacune des émotions. La constitution des données d'entraînement des réseaux de neurones est la seule étape de la réalisation de l'invention qui requière l'évaluation de données par des individus, elle n'a besoin d'être réalisée qu'une seule fois puis l'exploitation même de l'invention est complètement automatique et écarte entièrement l'implication d’individus. Pour constituer les ensembles de données d’entraînement des réseaux de neurones, il convient de regrouper un échantillon représentatif d’images et de sons de l’ensemble des typologies d’environnements terrestres. Chaque image et son de l’échantillon doit être évalué par un groupe de personnes statistiquement représentatif de la population cible. Ces images et sons doivent être notées par chaque individu qui attribue une note par émotion par convention comprise entre 0 et 1, 0 représentant l’absence absolue de l’émotion et 1 représentant le point de ressenti maximum de l’émotion. Pour chaque donnée individuelle (image ou son) et chaque émotion, on moyenne les notes attribuées par les individus. Puis finalement on normalise ces moyennes en les divisant par la somme des moyennes sur toutes les émotions pour chaque donnée individuelle, de telle sorte que la somme de ces moyennes normalisées fasse 1 pour chaque donnée (d’image ou de son). Les données des environnements sont acheminées par paquet aux unités de traitement de données (1) installées sur les ordinateurs du cluster, chaque paquet contenant les données d’images et / ou de sons pour un environnement unique. Chaque image d’un paquet est évaluée, une par une, par le réseau de neurones d’analyse émotionnelle des images (7) et donne un ensemble de valeurs d’émotion pour chaque image du paquet (8). De même, chaque son d’un paquet est évalué, un par un, par le réseau de neurones d’analyse émotionnelle des sons (11) et donne un ensemble de valeurs d’émotion pour chaque son du paquet (12). L’ensemble des valeurs obtenues pour un paquet est moyenné émotion par émotion, aussi bien pour les images (9) que pour les sons (13). Chaque valeur de moyenne ainsi obtenue pour la partie image est divisée par la somme des moyennes pour obtenir les moyennes normalisées par émotion pour la partie image, on effectue la même opération pour les moyennes de la partie son de sorte que la somme de ces moyennes normalisées fasse 1 pour la partie image et 1 pour la partie son. Pour chaque environnement, les valeurs de moyennes normalisées obtenues pour les émotions positives (telles que l’appréciation de la beauté et la quiétude pour les images, et la quiétude et la joie pour les sons) sont additionnées afin d'obtenir les valeurs de bien-être ressenti, aussi bien pour les images (10) que pour les sons (14). Pour le calcul des valeurs de bien-être global pour chaque environnement, on se donne deux poids dont la somme fait 1 (par exemple 0.8 et 0.2). Si au point considéré il y a de l'image et du son, on associe l'un de ces deux poids à la partie image et l'autre à la partie son, s’il n'y a que de l'image ou que du son au point considéré on donnera un poids de 1 à la catégorie présente et un poids de 0 donc à la catégorie absente. On multiplie le poids de la partie image à la valeur de bien-être obtenue pour le traitement neuronal de l'image (10) puis l'on multiplie le poids de la partie son à la valeur de bien-être obtenue pour le traitement neuronal du son (14) puis, finalement on additionne ces deux valeurs pour obtenir la valeur de bien-être global au point considéré, qui est ensuite ajoutée à l’ensemble des valeurs de bien-être globales déjà calculées (15). Ces valeurs de bien-être globales (15) sont ensuite associées aux points de coordonnées des environnements sur la carte (16). La carte de valeurs de bien-être (16) une fois constituée, est acheminée pour être utilisée, vers les systèmes de navigation terrestres (17) intégrés aux véhicules dans cet exemple, via par exemple un transfert de fichier à travers Internet, afin d’être stocké dans la mémoire interne dudit système de navigation. Le système de navigation (17) peut finalement utiliser les données de la carte de bien-être afin de moduler le trajet du conducteur vers sa destination en y apportant la dimension de réduction de stress, en fonction des niveaux de bien-être des environnements sur les trajets possibles ainsi que les autres critères de sélection de chemin plus classiques, selon les choix du conducteur. Applications industrielles L’invention cible plusieurs industries. Voici quelques exemples concrets d’applications : - Dans l’industrie de la santé, et en particulier la santé connectée, l’invention peut être intégrée aux systèmes de navigation dans les téléphones mobiles pour les piétons ou les cyclistes, afin d’aider les usagers à réduire leur stress psychologique et à augmenter leur bien-être dans leurs trajets quotidiens. Elle pourrait être recommandée par les médecins, en tant que méthode complémentaire et sans risque, à un traitement pour l’amélioration de la réduction des effets liés aux stress de patients. - Dans l’industrie automobile, l’intégration de l’invention aux systèmes de navigation intégré aux véhicules, permettrait de diriger le conducteur vers sa destination, à travers une série d’environnements favorables au bien-être psychologique, ce dont un système de navigation automobile classique non muni de l’invention n’est pas capable. L’invention pourrait alors par exemple faire partie des options d’amélioration du confort du conducteur et des passagers disponibles à l’achat d’un véhicule. - Dans l’industrie touristique, une agence de voyage pourrait recommander des trajets personnalisés à des clients entre plusieurs points d’intérêts sélectionnés par ceux-ci sur leur destination. L’invention permettrait d’améliorer l’expérience psychologique des clients dans leurs déplacements ainsi que leur satisfaction globale lors de leur voyage. est une représentation non restrictive du flot des données dans un mode d’implémentation particulier de l'invention. Les données d'images (3 et 5) et (6) / ou (4) de sons correspondants à au moins un environnement géo-localisé d'au moins une carte (2), et dont les propriétés mathématiques sont décrites dans [Math 1] en annexes, sont placés en entrée d'une unité de traitement de données (1), pour un environnement à la fois. Cette unité de traitement de données (1) est composée de deux réseaux de neurones pré-entraînés sur des images (7) et des sons (11) associés à différentes valeurs émotionnelles, et d’étapes de traitement des données en sortie de ces réseaux de neurones. Les réseaux de neurones évaluent les données des environnements en entrées et attribuent à chaque image (en entrée de 7) et son (en entrée de 11) une valeur pour chaque émotion considérée (par exemple l’appréciation de la beauté, la quiétude, la laideur et la peur pour les images, et la quiétude, la joie, la peur, et l’agacement lié aux nuisances pour les sons). Les valeurs émotionnelles des images (8) et / ou des sons (12) de chaque environnement sont moyennées (9 pour la moyenne des images de l’environnement et 13 pour la moyenne des sons de l’environnement) et sont utilisées pour calculer les valeurs de bien-être ressenti pour l’ensemble des images (10) et des sons (14) pour chaque environnement. Une valeur de bien-être unique est calculée à partir de ces deux valeurs et ajoutée à la liste des valeurs de bien-être pour l’ensemble des environnements de la carte (15). Ces valeurs sont ensuite placées sur la carte (16) aux points géographiques de prélèvements des données d'environnements (3-6). Les données de bien-être sur la carte (16) sont ensuite acheminées vers au moins un système de navigation terrestre (17) qui pourra les utiliser afin de déterminer les chemins procurant le plus de bien-être d'un point d'origine vers une destination. illustre la signification de valeurs de bien-être ressenti face à des environnements. Les valeurs sont ici arbitrairement réparties sur une plage de 0 à 1 (101), 0 représentant le niveau de bien-être le plus inconfortable (mal-être), et 1 représentant le plus haut niveau de bien-être. Les images (102-107) présentent différents exemples d’images d’environnements ainsi que les valeurs de bien-être qui y sont associées par l’unité de traitement des données (1). Des images représentant des lieux sales (102), dégradés (103), peu rassurants (104) ont des valeurs de bien-être faibles, alors qu’un lieu de divertissement telle une fête foraine (105), un plan d’eau à côté d’une construction à belle architecture (106) ou une belle route en milieu forestier (107) ont des valeurs de bien-être fortes. Procédé de génération d'au moins une carte de niveaux de bien-être liés à leur environnement géo-localisé respectif à partir d'au moins une donnée par environnement d’au moins un type de donnée (par exemple au moins une image, donc du type image) et comprenant au moins les étapes suivantes : Une étape d’acquisition de données relatives à chaque environnement, associées aux coordonnées de géolocalisation de l’environnement, depuis une source statique (tel une base de données ou un DVD) ou dynamique (tel un flux provenant d’une caméra ou d’un microphone), qui comprend l’obtention de ces informations depuis un module d’acquisition de données des environnements Une étape d’identification/extraction de données de bien-être correspondant à des caractéristiques de chaque environnement Une étape d’association des valeurs de bien-être aux coordonnées de chaque environnement Une étape de génération d’au moins une carte comprenant l’ensemble des valeurs de bien-être Procédé de génération d'une carte de valeurs de bien-être selon la revendication 1 caractérisé en ce que l’étape d’identification/extraction de données de l’environnement est réalisée par un système capable d'apprentissage cognitif automatique (par exemple un système à régression logistique ou bien encore un système à réseau de neurones) pré-entrainé à déterminer des niveaux de bien-être par type de donnée (par exemple si il y a des images et des sons, il y aura un système capable d'apprentissage cognitif automatique pré-entrainé pour les images et un pour les sons), ainsi qu’une sous étape d’agrégation de ces valeurs pour obtenir une valeur de bien-être global par environnement Procédé de génération d'une carte de valeurs de bien-être selon la revendication 1 caractérisé en ce que dans l’étape d’identification/extraction de données comprend au moins les sous-étapes suivantes : Une sous-étape d'analyse et de génération de valeurs émotionnelles des données de l’environnement par le biais d’autant de systèmes capables d'apprentissage cognitif automatique pré-entraînés que de types de données (par exemple si il y a des images et des sons, il y aura un systèmes capables d'apprentissage cognitif automatique pré-entrainé pour les images et un pour les sons), les systèmes capables d'apprentissage cognitif automatique étant entraînés sur des données véhiculant un ensemble d’émotions contenant au moins une émotion positive et une émotion négative par type de donnée (par exemple l’appréciation de la beauté, la quiétude, la laideur et la peur pour les images, et la quiétude, la joie, la peur et l’agacement lié aux nuisances pour les sons) Une sous-étape de calcul de valeurs de bien-être de l’environnement à partir des valeurs d'émotions obtenues pour les données de l’environnement Procédé de génération d'au moins une carte de niveaux de bien-être selon les revendications 1-3 caractérisé en ce que les systèmes capable d'apprentissage cognitif automatiques utilisés sont des systèmes à réseaux de neurones Procédé de génération d'au moins une carte de niveaux de bien-être selon les revendications 1-4 caractérisé en ce que les données d’environnement utilisées sont de type images et / ou sons Procédé de génération d'au moins une carte de niveaux de bien-être selon les revendications 1-4 caractérisé en ce que les données d’environnement utilisées sont de type images Procédé de génération d'au moins une carte de niveaux de bien-être selon les revendications 1-4 caractérisé en ce que les données d’environnement utilisées sont de type sons Procédé de planification d’au moins un trajet terrestre par utilisation d'une carte de valeurs de bien-être caractérisé en ce qu'il comprend au moins les étapes suivantes : Une étape de génération de carte de niveaux de bien-être selon les revendications 1-7 Une étape d’acheminement des données de carte (par exemple par transfert via un réseau) à au moins un système de navigation terrestre (tel un GPS ou une application de navigation) Une étape d’utilisation des données de carte de niveaux de bien-être via le système de navigation terrestre pour déterminer les chemins possibles entre le départ et la destination sélectionnés parmi les trajets ayant leurs évaluations de valeurs totales de bien-être ressenti les plus élevées, correspondant aux trajets à effets bénéfiques de diminution de stress les plus importants. Appareil muni d'une unité de calcul, de mémoire et d'interfaces caractérisé en ce qu’il est adapté à la mise en œuvre du procédé selon les revendications 1-8