FR 3133691 A1 20230922 FR 2202257 A 20220315 Procédé de label lisation de données pour construire une base de données pour configurer, valider et/ou tester une application de surveillance du niveau de fatigue d’un individu Ce procédé (100) comporte les étapes de : acquisition (110) de données utiles (D1) au cours d’une phase d’expérimentation, les données utiles étant des données physiologiques obtenues au moyen de capteur(s) et qui correspondent chacune à une donnée d’entrée de l’application de surveillance ; acquisition (110) de données déclaratives (D2) de l’individu, en temps réel durant la phase d’expérimentation et/ou en temps différé avant et/ou après la phase d’expérimentation ; fusion (120) des données utiles et des données déclaratives de manière à calculer un niveau de fatigue vrai (EV) ; labellisation (130) des données utiles avec le niveau de fatigue vrai calculé ; et stockage (140) des données utiles labellisées dans la base de données d’apprentissage. Figure pour l'abrégé : figure unique Procédé de labellisation de données pour construire une base de données pour configurer, valider et/ou tester une application de surveillance du niveau de fatigue d’un individu La présente invention a pour domaine général celui des moyens permettant d’évaluer, en temps réel, un niveau de fatigue d’un individu, par exemple le niveau de fatigue d’un pilote d’un aéronef, ou celui d’un contrôleur aérien travaillant devant une console de visualisation radar, ou encore celui d’un conducteur d’un véhicule automobile ou ferroviaire. En effet, lorsque le niveau de fatigue d’un pilote par exemple devient trop important, sa vigilance se réduit fortement au point de ne plus pouvoir effectuer les tâches nécessaires à la poursuivre du vol en sécurité. Un état comme la somnolence étant généralement non-conscient, et donc non détectable par le pilote lui-même, il est utile de mettre en œuvre des procédés automatiques de surveillance permettant d’évaluer le niveau de fatigue instantané du pilote et de déclencher une contremesure lorsqu’il est détecté que ce niveau de fatigue relève d’un niveau critique. On connaît notamment des procédés de surveillance physiologiques mettant en œuvre des algorithmes d’analyse de certaines grandeurs physiologiques pertinentes du pilote sous surveillance, collectées au moyen de différents capteurs. On peut citer l’exemple d’un électroencéphalogramme de mesure de l’activité cérébrale du pilote permettant d’évaluer, en temps réel, son niveau de fatigue. De tels procédés de surveillance sont calibrés et/ou validés et/ou testés en utilisant des jeux de données labellisées (ou étiquetées), c’est-à-dire des jeux de données pour lesquels on connaît le niveau de fatigue vrai que ces données décrivent (notion de « vérité terrain »). Il s’agit alors d’utiliser ces jeux de données labellisées pour ajuster les paramètres du procédé de surveillance de manière à ce que le niveau de fatigue évalué par la mise en œuvre du procédé de surveillance une fois correctement paramétré corresponde au mieux au niveau de fatigue vrai. Il apparaît ainsi que la labellisation d’un jeu de données est une étape cruciale pour que le procédé de surveillance soit configuré de manière à être efficace. Actuellement la labellisation des données est effectuée par des experts. Elle requière un temps d’analyse long. La labellisation a donc un coût élevé. De plus, puisqu’ils résultent d’un processus réalisé par des experts, les jeux de données labellisées obtenus sont peu nombreux, présentent un nombre de données faible et une variabilité réduite. Ils ne permettent donc pas un entrainement robuste des procédés de surveillance. Il y a donc un besoin d’automatiser la labellisation de données, ce qui permettra de l’étendre pour traiter des données ayant un plus grand nombre de composantes afin de mieux décrire le niveau de fatigue de l’individu surveillé, et pour qualifier un plus grand nombre de données de manière à couvrir un plus grand nombre de situations. Les jeux de données labellisées obtenus permettront que les procédés de surveillance soient entrainés de manière plus robuste pour estimer avec plus d’exactitude le niveau de fatigue instantané de l’individu surveillé. La présente invention a donc pour objet un procédé de labellisation automatique permettant d’apposer un label du type niveau de fatigue sur des données collectées en situation réelle, lors d’un vol d’entrainement ou lors d’une cession en simulateur. Pour cela l’invention a pour objet un procédé de labellisation de données utiles afin de construire une base de données permettant de configurer, valider et/ou tester une application de surveillance du niveau de fatigue d’un individu, caractérisé en ce qu’il comporte les étapes de : acquisition de données utiles au cours d’une phase d’expérimentation, les données utiles étant des données physiologiques obtenues au moyen d’un ou plusieurs capteur(s) et qui correspondent chacune à une donnée d’entrée de l’application de surveillance ; acquisition de données déclaratives de l’individu, en temps réel durant la phase d’expérimentation et/ou en temps différé avant et/ou après la phase d’expérimentation ; fusion des données utiles et des données déclaratives de manière à calculer un niveau de fatigue vrai ; labellisation des données utiles avec le niveau de fatigue vrai calculé ; et, stockage des données utiles labellisées dans la base de données d’apprentissage. Suivant des modes particuliers de réalisation, ce procédé comporte une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - le procédé comporte une étape supplémentaire d’acquisition de données d’environnement, l’étape de fusion utilisant les données d’environnement en plus des données utiles et des données déclaratives pour calculer le niveau de fatigue vrai. - la phase d’expérimentation étant échantillonnée avec un pas de temps choisi, l’étape de fusion permet de calculer un niveau de fatigue vrai pour chaque pas de temps et l’étape de labellisation permet de labelliser les données utiles acquises durant un pas de temps avec le niveau de fatigue vrai calculé pour ce pas de temps. - le niveau de fatigue vrai est sélectionné parmi au moins deux niveaux. - chaque capteur utilisé dans l’étape d’acquisition de données utiles est sélectionné parmi un capteur cardiaque, notamment un électrocardiographe ; un oxymètre de pouls, notamment un capteur à photopléthysmographie ; un capteur de respiration ; un accéléromètre ; une électrode crânienne, par exemple un électroencéphalographe ; un capteur de pression agencé dans le siège de l’opérateur ; un capteur de pression agencé dans un dispositif de commande propre à être actionné par l’opérateur ; un capteur de sudation de l’opérateur ; un capteur de réponse électrodermale ; une caméra configurée pour capter au moins une image comprenant au moins une partie de l’opérateur, notamment les yeux pour de l’oculométrie (ou « eye tracking » en anglais) ; un microphone ; un capteur infrarouge de température de peau de l’opérateur ; un capteur de température interne de l’opérateur ; ou un bandeau à spectroscopie proche infrarouge. - l’étape de fusion consiste à exécuter : un algorithme d’apprentissage supervisé, du type réseaux de neurones, machines à vecteurs de support, k plus proches voisins, ou régression logistique ; un algorithme d’apprentissage non supervisé, du type regroupement hiérarchique, k moyennes, mélanges gaussiens, ou carte auto-organisatrice ; un algorithme de filtrage optimal, du type filtrage de Kalman et/ou filtrage particulaire ; et un algorithme de modélisation non biaisée empirique, du type arbre de décision. - les données acquises étant des données brutes, l’étape de fusion comporte une étape élémentaire préalable de prétraitement des données brutes pour obtenir des données traitées. - les données acquises étant des données brutes, l’étape de fusion comporte une étape élémentaire de synchronisation des données brutes en fonction du pas de temps choisi. - l’étape de fusion comporte une étape élémentaire de filtrage du niveau de fatigue vrai calculé pour chaque pas de temps. L’invention a également pour objet un produit programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre le procédé de labellisation précédent. L’invention et ses avantages seront mieux compris à la lecture de la description détaillée qui va suivre d’un mode de réalisation particulier, donné uniquement à titre d’exemple non limitatif, cette description étant faite en se référant à l’unique figure annexée qui représente, sous forme de blocs, un mode de réalisation préféré du procédé de labellisation selon l’invention. Un mode de réalisation privilégié du procédé de labellisation selon l’invention va être présenté en référence à la figure annexée. De préférence, le procédé de labellisation selon l’invention est mis en œuvre sous forme d’un logiciel exécuté par un ordinateur. Cet ordinateur comporte des moyens de calcul, tels qu’un processeur, des moyens de mémorisation, tels qu’une mémoire, et des moyens d’interface, tels que des ports d’entrée/sortie de connexion à un ou plusieurs capteurs, une ou plusieurs interfaces homme-machine ou un ou plusieurs systèmes desquels l’ordinateur reçoit des données à fusionner. Les moyens de mémorisation stockent les instructions de programmes d’ordinateurs, en particulier un programme dont l’exécution permet la mise en œuvre du procédé selon l’invention. Sur cette figure, le procédé de labellisation 100 permet de renseigner automatiquement une base de données d’apprentissage 40, à partir des données labellisées de laquelle pourra être mis en œuvre un procédé de configuration 200 d’une application de surveillance du niveau de fatigue d’un pilote. Application de surveillance Dans le présent mode de réalisation, l’application de surveillance est un procédé de surveillance en temps réel du niveau de fatigue d’un pilote se trouvant dans un poste de commande d’un aéronef, que ce poste de commande soit embarqué à bord de l’aéronef ou déporté dans le cas d’un drone par exemple. Cette application de surveillance s’appuie sur des données utiles en tant que données d’entrée pour estimer le niveau de fatigue instantané du pilote. Ces données utiles sont acquises par un ou plusieurs capteurs prévus soit sur le pilote lui-même (cas d’un capteur porté), soit dans le poste de commande de l’aéronef (capteur déporté). Chaque capteur est configuré pour mesurer au moins une grandeur physiologique instantanée du pilote, ayant un lien avec le niveau de fatigue de ce dernier. En particulier, chaque capteur est choisi dans le groupe constitué de : un capteur cardiaque, notamment un électrocardiographe ; un oxymètre de pouls, notamment un capteur à photopléthysmographie ; un capteur de respiration ; un accéléromètre ; une électrode crânienne, par exemple un électroencéphalographe ; un capteur de pression agencé dans le siège de l’opérateur ; un capteur de pression agencé dans un dispositif de commande propre à être actionné par l’opérateur ; un capteur de sudation de l’opérateur ; un capteur de réponse électrodermale ; une caméra configurée pour capter au moins une image comprenant au moins une partie de l’opérateur, notamment les yeux pour de l’oculométrie (ou « eye tracking » en anglais) ; un microphone ; un capteur infrarouge de température de peau de l’opérateur ; un capteur de température interne de l’opérateur ; et un bandeau à spectroscopie proche infrarouge (aussi appelé bandeau « fNIRS ») utilisant la lumière proche infrarouge pour surveiller l’activité du cerveau. Eventuellement, les données brutes délivrées par un capteur subissent un prétraitement afin d’élaborer des données utiles pouvant être appliquée en entrée de l’application de surveillance. Le traitement en temps réel des données utiles acquises permet à l’application de surveillance d’estimer un niveau de fatigue instantané du pilote et de déclencher automatiquement une réponse adaptée dès lors que ce niveau de fatigue est jugé incompatible avec la mission du pilote. Par exemple, l’application de surveillance est propre à classer l’état du pilote caractérisé par les données utiles soit dans une classe « fatigue nominale », soit dans un classe « fatigue dangereuse ». En variante ou en combinaison, l’application de surveillance est propre à quantifier le niveau de fatigue de l’état du pilote avec une échelle continue, par exemple graduée sur une centaine de points. Généralités Le procédé de labellisation 100 est fondé sur le traitement de données de différentes modalités (ou natures) pour la détermination d’un niveau de fatigue instantané vrai (ou terrain). Le procédé de labellisation 100 comporte une première étape 110 d’acquisition de données, une seconde étape 120 de fusion des données acquises pour calculer un niveau de fatigue vrai, une troisième étape 130 permettant de labelliser les données utiles parmi les données acquises avec le niveau de fatigue vrai calculé, et une quatrième étape 140 de stockage des données ainsi labellisées dans la base de données d’apprentissage 40. Etape 110 L’application de surveillance affecte le procédé de labellisation 100 en ce qu’il est nécessaire de retrouver, dans la base de données d’apprentissage 40, les données utiles que constituent les données d’entrée de l’application de surveillance. Les données acquises sont par conséquent de deux types : il y a d’abord les données utiles qui constituent les entrées de l’application de surveillance ; il y a ensuite les données annexes, qui ne constituent pas des entrées de l’application de surveillance, mais qui sont utilisées dans le procédé de labellisation pour mieux décrire l’état du pilote et permettent, en plus des données utiles, de déterminer le niveau de fatigue vrai avec plus d’exactitude. La première étape 110 est mise en œuvre au cours d’un vol expérimental pour reproduire au mieux les conditions réelles dans lesquelles l’application de surveillance sera mise en œuvre. Cette première étape 110 vise à collecter des données des différentes modalités : Il s’agit d’abord de collecter les données utiles butes D1 : il s’agit d’utiliser des capteurs identiques ou similaires à ceux utilisés lors de la mise en œuvre du l’application de surveillance. Ils sont référencés de manière générale par le chiffre 10 sur la figure. Les capteurs utilisés sont de préférence peu ou faiblement invasifs, pour mesurer en continu une ou plusieurs grandeurs physiologiques pertinentes. Il s’agit par exemple notamment de mettre en œuvre une caméra d’observation du visage du pilote pour obtenir, après un prétraitement adapté, réalisé de préférence a posteriori, une activité oculaire instantanée ou encore une gestuelle du pilote en réponse à un stimulus donné (situation opérationnelle, information affichée sur une interfaces homme/machine). Il s’agit par exemple encore de mettre en œuvre un capteur de mesure de la fréquence cardiaque instantanée du pilote. Il s’agit ensuite de collecter des données déclaratives brutes D2 : une ou plusieurs interfaces adaptées, référencées de manière générales par le chiffre 20 sur la figure, permettent d’interroger le pilote sur son ressenti, en temps réel durant le vol expérimental et/ou en temps différé avant et/ou après le vol expérimental. Il s’agit de données déclaratives subjectives discrètes et acquises à faible fréquence pour ne pas gêner le pilote durant le vol. Avant le vol, les données déclaratives saisies par le pilote peuvent par exemple permettre de définir une catégorie générale dont relève le pilote ou encore de définir le scénario opérationnel que le vol expérimental va permettre de tester. Avantageusement, il s’agit également de collecter des données environnementales brutes D3 : ces données sont relatives à l’environnement dans lequel se déroule le vol, les actions du pilote et ses performances dans la gestion des systèmes dont est équipé l’aéronef. Il s’agit par exemple d’enregistrer les actions de commande réalisées par le pilote sur les systèmes de pilotage de l’aéronef, ou les temps de réponse à l’exécution d’une tâche suite à l’occurrence d’un évènement particulier au cours du vol. Il s’agit par exemple encore d’enregistrer les erreurs ou les manquements d’alarmes. Les moyens permettant d’acquérir ces données sont référencés de manière générale par le chiffre 30 sur la figure. Il s’agit d’une acquisition en continu. Même si certains enregistrements sont discrets, les moyens d’acquisition correspondant sont en permanence en veille. Les données brutes acquises par chacun des dispositif 10, 20 et 30 sont datées avec leur instant t d’acquisition. Les données D1(t), D2(t) et D3(t) sont de préférence enregistrées dans la base de données d’apprentissage 40 à chaque instant du vol expérimental. Etape 120 Le procédé de labellisation 100 se poursuit par une seconde étape 120 de fusion des données relatives à un même vol expérimental acquises lors de l’étape 110. Cette seconde étape est de préférence réalisée hors ligne, c’est-à-dire après le vol. Elle permet d’analyser les données brutes stockées dans la base de données d’apprentissage 40 pour construire un jeu de données labellisées. De préférence, dans une première étape élémentaire, 122, chaque type de données brutes subit un prétraitement adapté. En particulier, les données utiles brutes sont prétraitées pour obtenir des données utiles dont le format correspond à celles appliquées en entrée de l’application de surveillance. Par exemple, les images acquises par la caméra sont analysées pour extraire des mouvements oculaires instantanés du pilote. De plus, à l’étape 122, les données sont synchronisées au sens où un pas de temps est défini et les données sont datées par rapport à ce nouvel échantillonnage temporelle. Si une donnée a une fréquence d’échantillonnage supérieure à ce pas de temps, une moyenne de la valeur de la donnée est prise en compte. Si une donnée a une fréquence d’échantillonnage inférieure à ce pas de temps, la valeur de la donnée est répété à chaque pas de temps entre deux mises à jour de cette donnée. Pour chaque pas de temps, on obtient ainsi un vecteur de données d’entrée comportant des données utiles D1, des données déclaratives D2 et avantageusement des données d’environnement D3. L’utilisation de données des différentes modalités, D1, D2 et éventuellement D3, permet d’avoir une description globale de l’état du pilote et de l’environnement. L’étape 120 se poursuit par une étape élémentaire 124 d’analyse permettant de déterminer, pour chaque pas de temps, c’est-à-dire pour chaque vecteur de données d’entrée, la meilleure valeur possible du niveau de fatigue en tant que niveau de fatigue vrai EV pour le pas de temps considéré. Il s’agit donc d’une grandeur instantanée. C’est une information continue obtenue sur l’ensemble du vol expérimental. Les valeurs possibles du niveau de fatigue vrai EV sont celles de la sortie de l’application de surveillance à configurer. Par exemple ces valeurs possibles appartiennent à l’ensemble comportant au moins deux catégories : un niveau de fatigue normal et un niveau de fatigue dangereux. En variante, l’ensemble des valeurs possibles comporte plus de deux classes. Par exemple, en plus des deux niveaux précédents, l’ensemble comporte un niveau de somnolence, un niveau de sommeil et un niveau d’évanouissement. Par exemple encore, la classification s’effectue selon trois niveaux de fatigue respectivement faible, modéré, et élevé. Dans une autre variante, pouvant avantageusement être mise en œuvre en parallèle des précédentes, la valeur possible du niveau de fatigue vrai EV est une grandeur continue par exemple entre 0 et 100, correspondant par exemple à la probabilité que l’état du pilote corresponde au niveau de fatigue dangereux. Pour l’étape élémentaire 124 d’analyse, est avantageusement exécuté un algorithme d’apprentissage supervisé, du type réseaux de neurones, SVM (« Support Vector Machines » pour machines à vecteurs de support), KNN (« k-nearest neighbors » pour k plus proches voisins), régression logistique, etc. Les modalités D1, D2 et éventuellement D3, constituent ainsi les données d’entrée de l’algorithme d’apprentissage supervisé. Dans domaine de l’intelligence artificielle, ces données d’entrée sont appelées communément « features » en anglais. En variante, l’algorithme exécuté est : un algorithme d’apprentissage non supervisé, du type regroupement hiérarchique, k-means (pour k-moyennes), mélanges gaussiens, carte auto-organisatrice, etc. ; ou un algorithme de filtrage optimal, du type filtrage de Kalman et/ou filtrage particulaire ; ou encore un algorithme de modélisation non biaisée empirique, du type arbre de décision, etc. Avantageusement, l’étape 120 comporte une étape élémentaire 126 de filtrage du niveau de fatigue vrai EV. Il s’agit par exemple de comparer le niveau de fatigue à l’instant courant t avec les niveaux de fatigue aux instants précédents pour éviter les évolutions trop rapides et donc erronées de cette variable. Par exemple le niveau de fatigue à l’instant courant t est pondéré par une moyenne des niveaux de fatigue aux instants précédents sur une fenêtre temporelle de largeur prédéfinie. On obtient en sortie de l’étape 120, pour chaque pas de temps, un niveau de fatigue vrai EV. La dynamique de labellisation, c’est-à-dire le pas de temps choisi pour l’étape de fusion, peut être adapté en fonction de l’application de surveillance. Par exemple, pour la détection d’un niveau de fatigue correspondant à une somnolence, qui est un processus lent, la dynamique de labellisation peut être plus lente, en choisissant un pas de temps plus long. Par exemple, si on souhaite avoir une valeur du niveau de fatigue toutes les secondes, le pas d’échantillonnage de l’étape 120 est de 1Hz. Etape 130 A l’étape 130, la valeur de niveau de fatigue vrai EV à l’instant t est associée aux données utiles D1 à l’instant t pour constituer une donnée utile labellisée D*1. Etape 140 Enfin, à l’étape 140, la donnée utile labellisée D*1 est enregistrée dans la base de données d’apprentissage 40. Procédé de configuration 200 Le procédé de configuration 200 consiste d’abord à exécuter l’application de surveillance (étape 210). Celle-ci est configurée avec des paramètres de configuration. Elle est exécutée sur un jeu de données utiles labellisées D*1 extrait de la base 40. Elle conduit à une estimation du niveau de fatigue EE. A l’étape 220, le niveau de fatigue estimé EE est comparé avec la valeur du niveau de fatigue vrai EV associée aux données utiles labellisées D*1 utilisées à l’étape 210. Cette étape de comparaison conduit à une mise à jour des paramètres de configuration de l’application de surveillance. L’itération des étapes 210 et 220 sur tout ou partie des données utiles labellisées D*1 de la base 40 permet d’optimiser les paramètres de configuration de l’application de surveillance. Ce processus itératif est stoppé lorsqu’un critère de convergence des paramètres de configuration est vérifié, ou, plus simplement, après un certain nombre d’itérations du processus itératif. L’application de surveillance est alors considérée comme configurée. Avantages Le procédé de labellisation selon l’invention permet de labéliser des données acquises durant un vol en répondant aux critères suivants : - Il permet de collecter des données de manière automatique dans un environnement similaire ou identique à celui où l’application de surveillance cible sera mise en œuvre ; - Il ne perturbe pas les activités du pilote pendant la phase d’acquisition des données. En effet, cette labélisation ne gêne pas le pilote, car elle repose sur l’emploi de capteurs non intrusifs, et les phases d’auto-déclaration sont initiées par le pilote ; - Il permet de collecter des données de manière continue sur l’ensemble de l’expérimentation, et ceci à l’inverse des questionnaires et tests d’attention ; - Il présente une plus grande objectivité que les méthodes de labellisation fondées sur les seules déclarations du pilote. La base de données construite en mettant en œuvre le présent procédé de labellisation peut servir non pas à entrainer l’application cible, mais à la valider ou à la tester. Procédé (100) de labellisation de données utiles (D*1) afin de construire une base de données (40) permettant de configurer, valider et/ou tester une application de surveillance du niveau de fatigue d’un individu, caractérisé en ce qu’il comporte les étapes de : - acquisition (110) de données utiles (D1) au cours d’une phase d’expérimentation, les données utiles étant des données physiologiques obtenues au moyen d’un ou plusieurs capteur(s) et qui correspondent chacune à une donnée d’entrée de l’application de surveillance ; - acquisition (110) de données déclaratives (D2) de l’individu, en temps réel durant la phase d’expérimentation et/ou en temps différé avant et/ou après la phase d’expérimentation ; - fusion (120) des données utiles et des données déclaratives de manière à calculer un niveau de fatigue vrai (EV) ; - labellisation (130) des données utiles avec le niveau de fatigue vrai calculé ; et, - stockage (140) des données utiles labellisées dans la base de données d’apprentissage. Procédé selon la revendication 1, comportant une étape supplémentaire d’acquisition de données d’environnement (D3), l’étape de fusion utilisant les données d’environnement en plus des données utiles et des données déclaratives pour calculer le niveau de fatigue vrai (EV). Procédé selon la revendication 1 ou la revendication 2, dans lequel, la phase d’expérimentation étant échantillonnée avec un pas de temps choisi, l’étape de fusion (120) permet de calculer un niveau de fatigue vrai pour chaque pas de temps et l’étape de labellisation (130) permet de labelliser les données utiles acquises durant un pas de temps avec le niveau de fatigue vrai calculé pour ce pas de temps. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel le niveau de fatigue vrai est sélectionné parmi au moins deux niveaux. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel chaque capteur utilisé dans l’étape d’acquisition de données utiles est sélectionné parmi un capteur cardiaque, notamment un électrocardiographe ; un oxymètre de pouls, notamment un capteur à photopléthysmographie ; un capteur de respiration ; un accéléromètre ; une électrode crânienne, par exemple un électroencéphalographe ; un capteur de pression agencé dans le siège de l’opérateur ; un capteur de pression agencé dans un dispositif de commande propre à être actionné par l’opérateur ; un capteur de sudation de l’opérateur ; un capteur de réponse électrodermale ; une caméra configurée pour capter au moins une image comprenant au moins une partie de l’opérateur, notamment les yeux pour de l’oculométrie; un microphone ; un capteur infrarouge de température de peau de l’opérateur ; un capteur de température interne de l’opérateur ; et un bandeau à spectroscopie proche infrarouge. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel l’étape de fusion consiste à exécuter : - un algorithme d’apprentissage supervisé, du type réseaux de neurones, machines à vecteurs de support, k plus proches voisins, ou régression logistique ; - un algorithme d’apprentissage non supervisé, du type regroupement hiérarchique, k moyennes, mélanges gaussiens, ou carte auto-organisatrice ; - un algorithme de filtrage optimal, du type filtrage de Kalman et/ou filtrage particulaire ; ou - un algorithme de modélisation non biaisée empirique, du type arbre de décision. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel, les données acquises étant des données brutes, l’étape de fusion comporte une étape élémentaire préalable de prétraitement des données brutes pour obtenir des données traitées. Procédé selon la revendication 3, dans lequel, les données acquises étant des données brutes, l’étape de fusion comporte une étape élémentaire de synchronisation des données brutes en fonction du pas de temps choisi. Procédé selon la revendication 8, dans lequel, l’étape de fusion comporte une étape élémentaire de filtrage du niveau de fatigue vrai calculé pour chaque pas de temps. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé de labellisation selon la revendication précédente.