FR 3135389 A1 20231117 FR 2204436 A 20220510 L’invention concerne un procédé de surveillance du sommeil d’un utilisateur à l’aide d’au moins un équipement utilisateur situé à proximité de l’utilisateur et/ou porté sur lui, ledit au moins un équipement utilisateur étant connecté à un réseau de communication. Ce procédé comprend : - une détermination d’au moins une courbe représentative d’une séquence temporelle de stades de sommeil au cours d’une période temporelle courante, dite signal de sommeil courant; - une obtention d’un indicateur de perturbation du sommeil de l’utilisateur comprenant une première comparaison du signal de sommeil courant à un ensemble de courbes représentatives de séquences temporelles de stades de sommeil déterminées pour une période temporelle de référence, dites signaux de sommeil de référence ; - une décision d’émettre, une notification d’alerte dans le réseau de communication, prise en fonction de l’indicateur de perturbation du sommeil et d’au moins un critère de décision. Figure de l’abrégé : figure 2 Procédé de surveillance du sommeil d’un utilisateur, dispositif de surveillance et programme d’ordinateur correspondants. Domaine de l’invention L’invention concerne principalement le maintien à domicile de personnes fragiles (par exemple: seniors, personnes souffrantes de déficience, personnes souffrant d’une maladie chronique etc.). Toutefois, l’invention s’adresse également à toutes personnes souhaitant suivre l’évolution dans le temps de son sommeil à domicile. En particulier, l’invention vise à une meilleure évaluation de l’autonomie des personnes, notamment des personnes fragiles, en surveillant l’évolution de leur sommeil par un système d’actimétrie pour la mise en œuvre d’un service de télé-vigilance. Art antérieur La perte d’autonomie, notamment chez les personnes fragiles, est un enjeu important des prochaines années. Dans le cadre du maintien à domicile de ces personnes, il est nécessaire de pouvoir surveiller qu’elles sont capables de rester seules chez elles. À cet égard, on sait que des troubles du sommeil, tel qu’un manque de sommeil, ou au contraire, une somnolence trop accrue, influencent la santé des personnes et donc, à terme, leur autonomie. On distingue six grandes familles de troubles du sommeil, liés ou non à des pathologies : - les insomnies ; - les troubles respiratoires au cours du sommeil (par exemple : apnée du sommeil) ; - les hypersomnies d’origine centrale (par exemple : narcolepsie, hypersomnie idiopathique, syndrome de Klein Levin etc.), qui ne sont pas reliées à un trouble du rythme circadien, respiratoire ou autre cause de troubles du sommeil nocturne ; - les troubles du rythme circadien, c’est-à-dire une désynchronisation entre les rythmes de veille-sommeil internes et le cycle lumière-obscurité; - les parasomnies (type somnambulisme par exemple) ; - les mouvements anormaux en relation avec le sommeil (par exemple : syndrome des jambes sans repos). Dans le cas de personnes fragiles, l’apparition chez ces personnes de tels troubles du sommeil, qu’ils soient liés ou non à un état pathologique, peut remettre en question leur maintien à domicile. En effet, des troubles du sommeil peuvent révéler des variations ou des manquements dans un sommeil réparateur, et par conséquent indiquer une perte d’autonomie chez la personne fragile. Dans un autre contexte, chez les personnes non fragiles, des troubles du sommeil peuvent entrainer une altération des fonctions psychologiques, une diminution de l’efficacité du système immunitaire, mais également augmenter les risques de déclarer des pathologies plus graves comme par exemple des maladies cardiovasculaires. En conséquence, chez ces personnes, des troubles du sommeil peuvent également engendrer une perte d’autonomie, qui aura toutefois des conséquences différentes par rapport aux personnes fragiles (par exemple : perte de vigilance, difficultés au travail etc.). En règle générale, nous nous endormons chaque soir et nous nous réveillons le lendemain également à peu près à la même heure, car notre rythme de sommeil est régulé par notre cerveau. Ainsi, au cours du sommeil, on distingue la succession de cinq différents stades de sommeil: (1) le stade éveillé (dit stade AWK, pour « awake » en anglais), qui est la phase éveillée ; (2) le stade dit N1, qui est un stade de transition entre l’éveil et le sommeil. Le dormeur n’a pas vraiment l’impression de dormir, il somnole ; (3) le stade dit N2, qui est le stade de sommeil confirmé. Un électro-encéphalogramme enregistré au cours du sommeil montre des figures caractéristiques qui permettent d’affirmer que le dormeur dort ; (4) le sommeil profond, ou stade dit N3. Ce stade se caractérise, par exemple, par des ondes lentes et amples sur un électro-encéphalogramme, d’où son nom de sommeil à ondes lentes. C’est un sommeil profond dont il est difficile de réveiller le dormeur ; (5) le sommeil paradoxal (ou stade dit NR), au cours duquel l’activité cérébrale est intense, assez proche de celle de l’éveil, il existe des mouvements oculaires très rapides, en saccades. Classiquement, l’endormissement est suivi par du sommeil léger (stade N1 puis stade N2) qui conduit en moyenne en une vingtaine de minutes au sommeil lent profond (stade N3). Au bout d’environ 90 minutes, le sommeil paradoxal apparaît (stade NR). Ces différents stades constituent le premier cycle de sommeil. Un cycle dure environ 90 à 100 minutes. Une nuit comporte de 4 à 6 cycles, selon la durée du sommeil. La première moitié du sommeil est particulièrement riche en sommeil lent profond, alors que la seconde moitié est essentiellement constituée par l’alternance de sommeil léger et de sommeil paradoxal. Par la suite, on entend par « sommeil » l’ensemble des cycles de sommeil comprenant chacun un enchainement particulier des différents stades de sommeil, au cours d’une même nuit. Autrement dit, le sommeil est structuré par un certain nombre de cycles, chaque cycle étant constitué de stades différents de sommeil par lesquels le dormeur va passer. Afin d’analyser et caractériser le sommeil des personnes (par exemple : le nombre de cycles par nuit, type de stade constituant un cycle, durée dans chaque stade etc.), différents paramètres physiologiques représentatifs du sommeil peuvent être suivis au cours de la nuit. Les variations de mesure de ces paramètres physiologiques sont en effet caractéristiques des différents stades de sommeil par lesquels le dormeur va passer au cours de sa nuit de sommeil. Ces différents paramètres physiologiques peuvent être analysés via différentes techniques. Parmi ces techniques, on connaît par exemple la polysomnographie qui est définie comme un processus de surveillance et d’enregistrement de plusieurs paramètres physiologiques pendant le sommeil. La polysomnographie prend en compte des paramètres physiologiques tels que : - l’activité électrique du cerveau. Elle peut être mesurée par électro-encéphalogramme (EEG), à l’aide d’électrodes placées sur le cuir chevelu d’un patient ; - les mouvements des globes oculaires, mesurés par électro-oculogramme (EOG); - l’activité musculaire, mesurée par électro-myogramme (EMG); - l’activité cardiaque, mesurée par électro-cardiogramme (ECG); - un effort respiratoire, mesuré par pléthysmographie respiratoire par inductance, via l’utilisation de sangles thoraciques abdominales; - le débit respiratoire, mesuré par pneumatographe (masque nasobuccal); - la pression partielle en gaz carbonique et/ou en oxygène (PaCO2/PaO2), mesurée par oxymétrie transcutanée; - la saturation oxyhémoglobinée (SpO2), mesurée par oxymétrie transcutanée ; - la position du corps du patient, analysée par des capteurs à mercure placés sur une sangle ; - les bruits respiratoires, enregistrés au moyen d’un microphone etc. Dans un autre exemple, la polygraphie respiratoire est définie comme étant une polysomnographie simplifiée comprenant un moins grand nombre de paramètres physiologiques mesurés (mais au minimum deux paramètres), le plus souvent sans les paramètres neurophysiologiques (activité cérébrale par exemple). Elle sert surtout à investiguer les troubles respiratoires du sommeil. Grâce à l’analyse et la caractérisation du sommeil d’une personne, notamment via l’analyse des paramètres physiologiques décrits ci-dessus, il est possible d’identifier des perturbations, ou troubles, de son sommeil. En particulier, ces techniques permettent de poser un diagnostic précis et d’identifier des pathologies à l’origine des troubles du sommeil (par exemple des pathologies respiratoires comme l’apnée du sommeil). Cependant, les techniques décrites ci-dessus ne permettent pas d’identifier et caractériser avec précision le sommeil d’une personne, c’est-à-dire, le nombre de cycles composant son sommeil, les différents stades composant chaque cycle, le temps passé dans chaque stade et/ou entre chaque stade etc. A cet égard, le document publié par H. Matsumoto et al., « Sleep Stage Estimation Using ECG » ; IEEE « International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM) », 2020, pp. 2983-2983, doi: 10.1109/BIBM49941.2020.9313279, décrit une autre technique permettant d’identifier les différents stades qui composent les cycles du sommeil d’un patient à l’aide de signaux de type ECG qui sont mesurés puis utilisés dans un arbre de décision qui produit une courbe en escalier représentant les stades de sommeil au cours du temps (chaque marche représentant un stade) avec une performance moyenne de classification autour de 60% seulement. Afin de détecter des troubles de la respiration pendant le sommeil, il est aussi connu d’utiliser un dispositif de type radar sans contact (« bio-radiolocation » en anglais). Ce dispositif permet d’estimer les mouvements respiratoires de la cage thoracique du patient (A. B. Tataraidze et al., « Non-contact Respiratory Monitoring of Subjects with Sleep-Disordered Breathing » , IEEE « International Conference : Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies » (IT&QM&IS), 2018, pp. 736-738, doi: 10.1109/ITMQIS.2018.8525001). Toutefois, ce dispositif est intrusif, stigmatisant et coûteux. Il n’est en particulier pas possible pour une personne souhaitant suivre l’évolution de son sommeil de l’utiliser à domicile. En outre, cette technique d’analyse du sommeil ne structure pas assez finement le sommeil pour permettre d’estimer la qualité réparatrice du repos qu’il procure. On connaît enfin des systèmes permettant d’analyser le sommeil d’une personne à l’aide d’un dispositif non porté par le patient (par exemple trois capteurs de mouvement PIR pour « Passive InfraRed » en anglais). Les signaux collectés par ces capteurs sont ensuite exploités par une machine à vecteurs ou SVM (« Support Vector Machine » en anglais), qui apprend à les classer (par exemple : mouvement des globes oculaires, position du corps etc.), en 3 stades de sommeil (éveillé, léger, reposant) avec une précision de 75% (Zeng and W. Chang, « Estimation of sleep status based on wearable free device for elderly care » , IEEE « Global Conference on Consumer Electronics », 2016, pp. 1-4, doi: 10.1109/GCCE.2016.7800530). Cependant, la structure du sommeil en trois classes reste imprécise. Ainsi, à l’heure actuelle, il n’existe pas de technique fiable permettant de caractériser précisément les habitudes de sommeil d’une personne, et de détecter des changements dans ses habitudes de sommeil. En particulier, aucune des techniques de l’art antérieur ne permet d’estimer, à partir de la détection de variations dans le sommeil d’une personne, si la qualité de son sommeil se dégrade au cours du temps au point de provoquer une perte d’autonomie. Il existe donc un besoin d’une technique qui permette de caractériser avec plus de précision le sommeil d’une personne à partir de l’analyse de paramètres physiologiques représentatifs du sommeil, afin d’obtenir une estimation robuste de la qualité de son sommeil, de son évolution, voire d’évaluer un potentiel impact sur l’autonomie de cette personne. L’invention répond à ce besoin et propose un procédé de surveillance du sommeil d’un utilisateur à l’aide d’au moins un équipement utilisateur situé à proximité de l’utilisateur et/ou porté sur lui, ledit au moins un équipement utilisateur étant connecté à un réseau de communication. Ce procédé comprend : - une détermination d’au moins une courbe représentative d’une séquence temporelle de stades de sommeil au cours d’une période temporelle courante, dite signal de sommeil courant; - une obtention d’un indicateur de perturbation du sommeil de l’utilisateur comprenant une première comparaison du signal de sommeil courant à un ensemble de courbes représentatives de séquences temporelles de stades de sommeil déterminées pour une période temporelle de référence, dites signaux de sommeil de référence ; - une décision d’émettre, une notification d’alerte dans le réseau de communication, prise en fonction de l’indicateur de perturbation du sommeil et d’au moins un critère de décision. Ainsi, l’invention repose sur une approche tout à fait nouvelle et inventive de la surveillance du sommeil d’un utilisateur (par exemple : personnes fragiles, ou personne souhaitant surveiller son sommeil), en vue de détecter une dégradation de la qualité de son sommeil et de décider s’il est nécessaire d’alerter l’utilisateur, une personne de son entourage ou une tierce personne qualifiée (par exemple un médecin). Plus particulièrement, afin de pouvoir proposer un service à la personne et l’adapter aux besoins de l’utilisateur le cas échéant, le procédé selon l’invention compare le sommeil de l’utilisateur pendant une période de référence, qui correspond à une période déjà écoulée pendant laquelle le sommeil de l’utilisateur était supposé être suffisamment réparateur, avec le sommeil de l’utilisateur en dehors de cette période de référence, comme par exemple chaque nuit en dehors de la période de référence. Pour cela, le procédé selon l’invention détermine : pour une période courante, comme par exemple une nuit, un signal de sommeil courant, et pour une période de référence, un ensemble de signaux de sommeil de référence (aussi appelé historique de sommeil de l’utilisateur). Cette comparaison permet alors d’identifier des modifications des habitudes de sommeil de l’utilisateur. Autrement dit, il est possible d’identifier si le signal de sommeil de l’utilisateur pendant la période courante (par exemple une nuit en dehors de la période de référence) est différent de ceux de son historique de sommeil pendant la période de référence. Des écarts entre ces signaux peuvent avoir pour origine par exemple : le fait que l’utilisateur met plus de temps pour s’endormir (stade AWK plus long), se réveille plusieurs fois par nuit (plusieurs stades AWK au cours du temps de sommeil). Plus généralement, cette comparaison permet de déceler des modifications dans les séquences de stades de sommeil entraînant, par exemple, un décalage des cycles de sommeil par rapport à l’historique de sommeil de l’utilisateur etc. Un indicateur de perturbation du sommeil de la personne est ensuite estimé à partir de cette comparaison. Enfin, il peut être décidé d’émettre une notification d’alerte en fonction de l’estimation de perturbation du sommeil de l’utilisateur obtenue et d’un critère de décision. Ce critère de décision peut être par exemple un seuil ou plusieurs seuil de perturbation à franchir, la variabilité de l’indicateur sur une période d’observation de plusieurs nuits etc. Ainsi, la solution proposée par l’invention permet de surveiller l’évolution des cycles de sommeil d’un individu au cours du temps, et d’évaluer si ses habitudes de sommeil changent et notamment si elles se dégradent. En particulier, l’invention permet de détecter une dégradation de la qualité du sommeil de l’utilisateur, mais aussi de décider, en fonction de l’importance de cette dégradation, s’il est nécessaire d’alerter soit l’utilisateur, soit son entourage, dès lors que les troubles du sommeil détectés sont susceptibles d’engendrer une perte d’autonomie chez cet individu. En effet, la détection d’une dégradation dans les habitudes de sommeil d’un utilisateur peut être révélatrice d’une perte d’autonomie de cet utilisateur, qui ne parvient plus à maintenir au quotidien les conditions favorables à un sommeil suffisamment réparateur et met de ce fait sa santé en péril. Cette estimation de perturbation de sommeil est donc un des indicateurs forts pour évaluer la bonne santé physique, sociale et morale des individus pour des services de télé-vigilance. Cette estimation de perturbation du sommeil peut également permettre d’adapter des services de télécommunication, multimédia ou domotiques, etc. En outre, l’utilisateur, du fait qu’il porte sur lui et/ou garde un ou plusieurs équipement(s) près de lui, adhère de fait à la solution de suivi de son sommeil. Dans un exemple, une notification d’alerte peut être transmise directement à l’utilisateur sur un équipement de type montre connectée, téléphone intelligent…ou à un service de e-Santé (ou service de télé-vigilance). Ainsi, il est possible de mettre en place des services de recommandations à la personne lorsque des troubles du sommeil sont détectés et qu’ils sont considérés comme suffisamment importants pour justifier le déclenchement d’une alerte. Selon une caractéristique particulière de l’invention, la détermination du signal de sommeil courant comprend une obtention d’au moins un ensemble courant de séquences temporelles de mesures d’au moins un paramètre physiologique représentatif du sommeil de l’utilisateur collectées pendant la période temporelle courante par au moins un capteur dudit au moins un équipement connecté. Avantageusement, afin de pouvoir identifier des perturbations du sommeil de l’utilisateur, au moins une séquence temporelle de mesures de ces paramètres physiologiques de sommeil est collectée par un ou des capteur(s) du ou des équipement(s) utilisateur(s) pendant une période courante, postérieure à la période de référence, et correspondant par exemple à une nuit de sommeil de l’utilisateur en dehors de la période de référence. Pour cela, un équipement utilisateur enregistre en continu un ou plusieurs paramètres physiologiques représentatifs du sommeil, aussi appelé par la suite paramètres physiologiques de sommeil. À l’aide d’un ou plusieurs équipement(s) utilisateur(s) porté(s) sur lui (par exemple : montre connectée, téléphone intelligent…) et/ou se trouvant à proximité (par exemple sur une table de chevet), des mesures de ces paramètres physiologiques sont collectées au cours du temps de sommeil (par exemple au cours d’une nuit de sommeil) par un ou plusieurs capteurs différents, ou identiques, du ou des équipement(s) utilisateur(s). Il est à noter que le temps de sommeil de l’utilisateur ne correspond pas forcément à une nuit au sens littéral du terme. En effet, on entend par « temps de sommeil » tout intervalle de temps pendant lequel l’utilisateur dort (par exemple de 23h à 6h ou de 20h à 5h). Pour simplifier, par la suite, on entend par nuit, un temps de sommeil de l’utilisateur. Les séquences temporelles de mesures courantes ainsi obtenue permettent alors de déterminer une courbe représentative d’une séquence temporelle de stades de sommeil au cours de cette période courante, autrement dit, le signal de sommeil courant. Préférentiellement, les mesures sont collectées pour chaque nuit en dehors de la période de référence. Le signal de sommeil courant de la période courante (c’est-à-dire une nuit en dehors de la période de référence) est ensuite comparé aux signaux de sommeil de référence de la période de référence. Selon une autre caractéristique de l’invention, le procédé comprend en outre : une détermination des signaux de sommeil de référence à partir d’une obtention d’au moins un ensemble de référence de séquences temporelles de mesures dudit au moins un paramètre physiologique collectées pendant ladite période temporelle de référence par au moins un capteur d’au moins un équipement utilisateur connecté au réseau de communication et situé à proximité de l’utilisateur et/ou porté sur lui. De manière avantageuse, le procédé selon l’invention comprend une détermination de l’ensemble des signaux de référence, pendant la période de référence (par exemple une semaine). Cet ensemble de signaux de référence, ou historique de sommeil de l’utilisateur, permet d’identifier de perturbation de sommeil lorsqu’ils sont comparés au signal de sommeil courant. Pour cela, un ou plusieurs équipement(s) utilisateur(s) enregistre(nt) en continu un ou plusieurs paramètres physiologiques de sommeil. Des mesures de ces paramètres physiologiques sont alors collectées pendant la période de référence par un ou plusieurs capteurs différents, ou identiques, du ou des équipement(s) utilisateur(s). Des séquences temporelles de mesures de paramètres physiologiques de sommeil sont ainsi obtenues et utilisées pour déterminer pour chaque nuit de la période de référence, une courbe représentative d’une séquence temporelle de stades de sommeil (AWK, N1, N2, N3, NR), aussi appelée par la suite signal de sommeil de référence. Cette courbe, ou signal de sommeil de référence représente donc la succession au cours du temps de sommeil (par exemple au cours de la nuit) des différents stades par lesquels l’utilisateur va passer pendant son sommeil. Un référentiel, ou historique de sommeil, comprenant cet ensemble de signaux de sommeil de référence est alors constitué. L’équipement utilisateur utilisé pendant la période de référence peut être identique ou différent de celui utilisé pendant la période courante. Il est ainsi possible pour l’utilisateur d’avoir recours à différents équipements en fonction de leur précision ou facilité d’utilisation. Selon un aspect particulier de l’invention, l’obtention de l’indicateur de perturbation du sommeil comprend en outre une deuxième comparaison du signal de sommeil courant à un signal de sommeil recommandé pour l’utilisateur. Avantageusement, l’indicateur de perturbation du sommeil de l’utilisateur pour une période courante prend à la fois en compte un ensemble de signaux de sommeil obtenu pour cet utilisateur pendant une période de référence, mais aussi un signal de sommeil recommandé, ou « idéal », pour cet utilisateur. Ce signal de sommeil recommandé est par exemple défini de manière théorique et représente un idéal de sommeil réparateur pour l’utilisateur en fonction de critères liés à son âge, son sexe, sa corpulence, etc. Autrement dit, l’invention propose d’affiner l’estimation de la mesure de perturbation du sommeil de l’utilisateur au cours du temps en comparant le signal courant obtenu pour l’individu (réalité terrain) à un signal de sommeil théorique idéal, pour estimer au plus juste la dégradation de la qualité du sommeil de la personne par rapport à ce modèle Cette double comparaison permet de prendre à la fois en compte une évolution temporelle du sommeil de la personne par rapport à son historique personnel, mais aussi une évolution qualitative de ce sommeil par rapport à un modèle théorique adapté. Elle permet donc d’obtenir une estimation des perturbations du sommeil de l’utilisateur au cours du temps plus fiable et donc une estimation de son autonomie plus robuste. Selon un autre aspect de l’invention, le procédé comprend en outre, suite à l’obtention de l’indicateur de perturbation, une mise à jour de l’ensemble de signaux de sommeil de référence comprenant un enregistrement du signal de sommeil courant comme signal de sommeil de référence lorsque ledit au moins un critère de décision n’est pas satisfait. De manière avantageuse, il est possible de stocker l’historique de sommeil d’un individu obtenu au cours d’une période temporelle de référence et de le mettre à jour avec le signal de sommeil obtenu pendant la période courante. Ainsi, il est possible d’affiner au cours du temps les habitudes de sommeil de l’utilisateur et de mieux définir ce qu’est un sommeil réparateur pour celui-ci. En particulier, uniquement un sommeil courant identifié comme « normal » vient alimenter l’historique de sommeil. En d’autres termes, si l’indicateur de perturbation ne satisfait pas un ou plusieurs critère(s) de décision, par exemple en étant inférieur à un seuil de perturbation, le sommeil est donc un bon sommeil, ou sommeil réparateur, représentatif de l’autonomie de l’utilisateur. L’historique de sommeil peut donc être mis à jour avec ce sommeil courant. Selon une caractéristique particulière de l’invention, la détermination du signal de sommeil courant, respectivement des signaux de sommeil de référence, comprend une mise en œuvre d’un module d’intelligence artificielle configuré pour associer, à partir d’un modèle de caractérisation du sommeil de l’utilisateur, au moins un segment des séquences temporelles de mesures de l’ensemble courant, respectivement au moins un segment des séquences temporelles de mesures des ensembles de référence, à au moins un stade de sommeil. Avantageusement, le module d’intelligence artificielle met par exemple en œuvre un réseau de neurones permettant d’apprendre à associer à des segments de séquences temporelles de mesures de paramètre physiologique collectée pendant la période courante, respectivement pendant la période de référence, un stade de sommeil (AWK, N1, N2, N3, NR). En d’autres termes, les séquences temporelles des ensembles courant, respectivement de référence, sont segmentées afin de pouvoir associer à chaque segment un stade de sommeil. Il est ainsi possible d’obtenir une représentation sous forme de courbe d’un signal de sommeil (aussi appelé par la suite courbe du sommeil) de l’utilisateur pour une nuit donnée, soit pendant la période courante, soit pendant la période de référence. Autrement dit, le module d’intelligence artificielle permet de caractériser de manière précise la structure et/ou durée du sommeil de l’utilisateur, c’est-à-dire la succession de cycles et, à l’intérieur de chaque cycle, des stades composant son sommeil. Il est ainsi plus aisé de repérer des modifications importantes dans la structure du sommeil de l’utilisateur. Selon une autre caractéristique de l’invention, le procédé comprend un apprentissage préalable du modèle de caractérisation à partir d’une base de données d’apprentissage associant des segments de séquences temporelles de mesures d’au moins un paramètre physiologique représentatif du sommeil d’un panel d’utilisateurs collectées pendant une période de sommeil dans un environnement contrôlé à au moins un stade de sommeil. Avantageusement, l’apprentissage du modèle de caractérisation de sommeil par le module d’intelligence artificielle se fait de manière supervisée à partir d’une base de données publiques associant des segments de séquences temporelles de mesures de différents paramètres physiologiques de sommeil à différents stades de sommeil pour reconstituer l’ensemble des cycles de sommeil de l’utilisateur au cours d’une nuit de sommeil. Il est ainsi possible d’obtenir un signal de sommeil représentatif de la structure et durée du sommeil de l’utilisateur. Selon un aspect particulier de l’invention, ledit au moins un paramètre physiologique est choisi dans un groupe comprenant au moins : l’activité cardiaque, l’activité cérébrale, les mouvements des globes oculaires, l’activité musculaire, un effort respiratoire, un débit respiratoire, une pression partielle en gaz carbonique et/ou en oxygène (PaCO2/PaO2), une saturation oxyhémoglobinée, une position du corps, des bruits respiratoires. Selon un autre aspect particulier : - la première comparaison comprend une obtention d’une première mesure de distance entre le signal de sommeil courant et les signaux de sommeil de référence; - la deuxième comparaison comprend une obtention d’une deuxième mesure de distance entre le signal de sommeil courant et le signal de sommeil recommandé ; - l’obtention de l’indicateur de perturbation comprend une obtention d’une somme pondérée de la première mesure et de la deuxième mesure . Avantageusement, l’obtention de l’indicateur de perturbation du sommeil prend en compte les écarts entre le sommeil courant de l’utilisateur et son historique de sommeil et entre son sommeil courant et une courbe de sommeil recommandé pour cet utilisateur. Il est ainsi possible de personnaliser l’estimation d’une perturbation de sommeil pour chaque individu suivi en prenant en compte qu’un sommeil réparateur pour cet individu en particulier, ne suit pas forcément à l’identique la courbe théorique d’un sommeil réparateur recommandé. Selon un autre aspect particulier de l’invention, ledit au moins un critère de décision comprend au moins un seuil de perturbation du sommeil, le critère de décision étant satisfait lorsque l’indicateur de perturbation est supérieur ou égal audit au moins un seuil de perturbation. De manière avantageuse, le cas échéant, lorsqu’une perturbation du sommeil est constatée à la suite de la comparaison des signaux de sommeil de référence, du signal de sommeil courant et du signal de sommeil recommandé, il est décidé d’émettre une notification d’alerte. Afin de limiter le nombre de notifications émises et de déclencher une telle émission seulement en cas de perturbation avérée et suffisamment grave du sommeil, on prend en compte au moins un seuil de perturbation du sommeil. Il est ainsi possible de lisser l’estimation de la perturbation du sommeil sur une période définie et d’éliminer les perturbation qui sont temporaires (par exemple liées à une période de vie particulière…). Dans un exemple, une notification est émise lorsque l’indicateur de perturbation franchit un seuil de perturbation prédéterminé (par exemple 0,5). Dans un autre exemple, on peut considérer un premier seuil pour évaluer la valeur isolée de l’indicateur de perturbation pour la nuit courante et un deuxième seuil (qui peut être inférieur au premier) pour évaluer un écart de la valeur de l’indicateur de perturbation de sommeil (par exemple: seuillage sur une distance Euclidienne) par rapport à une moyenne des valeurs de mesures de perturbation de sommeil estimées dans une période de temps P’ de plusieurs nuits consécutives. Avantageusement, on peut décider de déclencher la diffusion d’une notification si les deux seuils sont franchis. En outre, plusieurs niveaux d’alerte peuvent être envisagés, en fonction du niveau de perturbation estimé (c’est-à-dire par exemple en fonction du dépassement d’un ou plusieurs seuil(s) successifs (de valeurs croissantes) de perturbation). Par exemple, le plus bas niveau (« faible » dépassement d’un premier niveau de seuil de perturbation) peut consister à émettre des notifications personnalisées à la personne suivie pour l’aider à se mettre dans les conditions d’un meilleur endormissement (par exemple : limiter la consommation de média/communications après une certaine heure de la journée et/ou de diminuer la luminosité ambiante, le chauffage, avant l’heure du coucher, etc.). Au niveau d’alerte le plus élevé (dépassement du dernier seuil de perturbation « élevé »), lorsque les perturbations sont sévères et risquent d’engendrer une perte d’autonomie chez l’utilisateur, une ou plusieurs notifications d’alerte sont adressées à des tierces personnes. L’invention concerne également, un dispositif de surveillance du sommeil d’un utilisateur à l’aide d’au moins un équipement utilisateur situé à proximité de l’utilisateur et/ou porté sur lui, ledit au moins un équipement utilisateur étant connecté à un réseau de communication. Ce dispositif est configuré pour : - déterminer au moins une courbe représentative d’une séquence temporelle de stades de sommeil au cours d’une période temporelle courante, dite signal de sommeil courant; - obtenir un indicateur de perturbation dudit sommeil dudit utilisateur comprenant une première comparaison dudit signal de sommeil courant à un ensemble de courbes représentatives de séquences temporelles de stades de sommeil déterminées pour une période temporelle de référence, dites signaux de sommeil de référence; - décider d’émettre, une notification d’alerte dans le réseau de communication, prise en fonction de l’indicateur de perturbation du sommeil et au moins d’un critère de décision. L’invention concerne également un équipement d’accès à un réseau de communication, comprenant un dispositif de surveillance du sommeil d’un utilisateur tel que décrit précédemment. L’invention concerne également équipement utilisateur comprenant au moins un capteur, ledit équipement utilisateur étant connecté à un équipement d’accès à un réseau de communication. Cet équipement utilisateur comprend un dispositif de surveillance du sommeil d’un utilisateur tel que décrit précédemment. L’invention concerne également un système de surveillance d’un utilisateur, comprenant un équipement utilisateur comprenant au moins un capteur et étant connecté à un réseau de communication, un équipement d’accès à un réseau de communication et un dispositif de surveillance du sommeil d’un utilisateur tel que décrit précédemment. L’invention concerne également un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre d’un procédé tel que décrit ci-dessus, lorsqu’il est exécuté par un processeur. L’invention vise également un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé de surveillance du sommeil d’un utilisateur selon l’invention tel que décrit ci-dessus, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur. Un tel support d'enregistrement peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un support mobile (carte mémoire) ou un disque dur ou un SSD. D'autre part, un tel support d'enregistrement peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens, de sorte que le programme d’ordinateur qu’il contient est exécutable à distance. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau par exemple le réseau Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel les programmes sont incorporés, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé précité. Selon un exemple de réalisation, la présente technique est mise en œuvre au moyen de composants logiciels et/ou matériels. Dans cette optique, le terme « module » peut correspondre aussi bien à un composant logiciel qu’à un composant matériel ou un ensemble de composants matériels et logiciels, un composant logiciel correspondant lui-même à un ou plusieurs programmes ou sous-programmes d’ordinateur ou de manière plus générale à tout élément d’un programme apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions. Un composant logiciel correspond à un ou plusieurs programmes d'ordinateur, un ou plusieurs sous-programmes d'un programme, ou de manière plus générale à tout élément d'un programme ou d'un logiciel apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions, selon ce qui est décrit ci-dessous pour le module concerné. Un tel composant logiciel est exécuté par un processeur de données d'une entité physique (terminal, serveur, passerelle, décodeur, routeur, etc.) et est susceptible d'accéder aux ressources matérielles de cette entité physique (mémoires, supports d'enregistrement, bus de communication, cartes électroniques d'entrées/sorties, interfaces utilisateur, etc.). Par la suite, on entend par ressources tous ensembles d’éléments matériels et/ou logiciels support d’une fonction ou d’un service, qu’ils soient unitaires ou combinés. De la même manière, un composant matériel correspond à tout élément d'un ensemble matériel (ou hardware) apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions, selon ce qui est décrit ci-dessous pour le module concerné. Il peut s'agir d'un composant matériel programmable ou avec processeur intégré pour l'exécution de logiciel, par exemple un circuit intégré, une carte à puce, une carte à mémoire, une carte électronique pour l'exécution d'un micrologiciel (« firmware » en anglais), etc. Chaque composante du système précédemment décrit met bien entendu en œuvre ses propres modules logiciels. Les différents modes de réalisation mentionnés ci-dessus sont combinables entre eux pour la mise en œuvre de la présente technique. Brève description des figures D'autres buts, caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante, donnée à titre de simple exemple illustratif, et non limitatif, en relation avec les figures, parmi lesquelles : : la présente sous forme de schéma un environnement d’un utilisateur pendant son sommeil selon un mode de réalisation de l’invention ; : la représente sous forme de diagramme les étapes et sous-étapes du procédé de surveillance du sommeil de l’utilisateur selon un mode de réalisation de l’invention ; : la illustre sous forme de schéma un module de classification mis en œuvre pour la caractérisation du sommeil d’un utilisateur selon un mode de réalisation de l’invention ; : la illustre sous forme de courbes, des signaux de sommeil obtenus après caractérisation du sommeil d’un utilisateur par le module de classification de la , selon un premier exemple de réalisation de l’invention ; : la illustre sous forme de courbes, des signaux de sommeil obtenus après caractérisation du sommeil d’un utilisateur par le module de classification de la selon un deuxième exemple de réalisation de l’invention ; : la illustre de façon schématique un exemple d’architecture d’un dispositif de surveillance du sommeil d’un utilisateur au sein de son domicile, selon un mode de réalisation de l’invention. Le principe général de l’invention repose sur la surveillance de l’évolution dans le temps du sommeil d’un utilisateur afin de créer un indicateur de perturbation de son sommeil et, en fonction de cet indicateur, de décider si une notification d’alerte doit être émise. Plus particulièrement, l’invention cherche à faire une estimation robuste de l’autonomie d’un utilisateur à domicile en suivant l’évolution de son sommeil dans le temps. En particulier, l’invention propose de définir un indicateur de perturbation de sommeil en comparant un historique de sommeil de cet utilisateur, obtenu pendant une période de référence et stocké en mémoire, un sommeil de l’utilisateur pour chaque nuit (ou temps de sommeil) en dehors de la période de référence et un sommeil dit « recommandé » ou « idéal » pour cet utilisateur. Ainsi, si l’indicateur de perturbation du sommeil est « faible » (par exemple en dessous d’un seuil de perturbation prédéfini), alors la personne est jugée comme « autonome ». Au contraire, si l’indicateur de perturbation est « élevé » ou augmente au cours du temps (par exemple supérieur ou égal au seuil de perturbation prédéfini), cette personne est alors jugée en perte d’autonomie. On entend par sommeil « recommandé » ou « idéal » un sommeil qui est considéré comme réparateur pour l’utilisateur selon des normes de structure de sommeil et/ou durée de sommeil... définies de manière théorique en fonction de catégories prenant en compte, par exemple l’âge, le sexe, la corpulence… de l’utilisateur. En effet, la structure du sommeil (par exemple type de stades de sommeil, nombre de cycles, temps passé dans chaque stade et/ou entre les stades etc.) et sa durée varie au cours du temps / de la vie. Il est ainsi possible de créer un référentiel universel définissant un sommeil comme étant réparateur en fonction par exemple de l’âge de l’utilisateur suivie, de son sexe, de sa corpulence etc. Par exemple, la structure « idéale » du sommeil du nouveau-né est de 3 stades par cycle avec 50 minutes en moyenne par cycle et la structure « idéale » du sommeil de l’adulte est de 5 stades par cycle avec 110 minutes en moyenne par cycle. Idéalement, les 3 phases du cycle du sommeil du nouveau-né sont : l’endormissement, le sommeil agité, et le sommeil calme. Idéalement, les 5 phases du sommeil de l’adulte sont : l’endormissement, le sommeil lent léger, le sommeil lent profond, une autre phase de sommeil lent léger, le sommeil paradoxal. Par exemple, la durée du sommeil recommandée pour les plus de 65 ans est de 7 à 8h alors que pour les 14-17 ans elle est de 8 à 10h. L’invention repose donc tout d’abord sur la constitution d’un historique de sommeil de l’utilisateur sur une période de référence correspondant à une succession de plusieurs nuits de sommeil pendant une période donnée (par exemple 1 semaine), et représentant la période durant laquelle le sommeil est considéré comme réparateur, ou de qualité suffisante, pour l’utilisateur suivi (sommeil dit « normal » pour cet utilisateur). Cette période de référence est donc par conséquent la période durant laquelle l’utilisateur suivi est considéré comme étant en pleine autonomie. Cet historique de sommeil représente donc les habitudes de sommeil de l’utilisateur. Le sommeil de l’utilisateur pendant cette période est appelé également par la suite « sommeil de référence ». Cet historique de sommeil de l’utilisateur est ensuite comparé à un sommeil dit « courant » ou « journalier » de l’utilisateur, c’est-à-dire au sommeil de ce même utilisateur pendant une période courante correspondant à une nuit en dehors de la période de référence, afin de détecter un éventuel écart. Cette période dite « courante » est disjointe de et postérieure à la période de référence. Ce sommeil « courant » est également comparé à un sommeil « idéal », ou sommeil « recommandé », pour cet utilisateur. Les écarts détectés entre le sommeil courant, l’historique de sommeil et le sommeil recommandé de l’utilisateur sont exploités pour évaluer un indicateur de perturbation dans le sommeil de l’utilisateur et donc en déduire une éventuelle perte d’autonomie de cet utilisateur. Autrement dit, en fonction de cet indicateur de perturbation du sommeil, il est possible de décider si l’utilisateur est en perte d’autonomie et donc d’alerter des services de télé-vigilance pour lui proposer des solutions d’aide à la personne. Pour cela, des données de mesure d’au moins un paramètre physiologique de l’utilisateur représentatif de son sommeil sont collectées pendant la période de référence, puis pendant la période courante, par exemple une nuit, afin de caractériser le sommeil (structure et/ou durée) de l’utilisateur pendant cette période de référence et pendant la période courante. Ces données de ce ou ces paramètre(s) physiologiques sont obtenues à partir de mesures collectées par un ou plusieurs capteur(s) intégré(s) dans un ou plusieurs équipement(s) terminal(aux) porté(s) par cet utilisateur, ou à proximité de celui-ci (par exemple sur une table de chevet) pendant son sommeil. Ce ou ces équipement(s) terminal(aux), ou équipement(s) utilisateur(s), sont connectés à un réseau de communication ce qui leur permettent de transmettre, le cas échéant, une ou plusieurs notifications d’alerte à des tiers dans le cadre d’un service de télé-vigilance. On présente désormais en lien avec la un exemple d’environnement d’un utilisateur pendant son sommeil selon l’invention. Cet environnement peut correspondre par exemple à une chambre à coucher dans le domicile de l’utilisateur, ou à un chambre d’hôtel, ou tout lieu dans lequel l’utilisateur peut dormir. Afin de pouvoir suivre l’évolution de son sommeil au cours du temps et de manière autonome (c’est-à-dire sans assistance de type médical, ou technique) l’environnement de l’utilisateur UT comprend notamment un réseau de communication local LAN qui est géré par une passerelle résidentielle PAS connectée à un réseau de communication de données R_EXT d'un opérateur. Dans cet exemple, le réseau LAN est un réseau domestique, auquel peuvent se connecter plusieurs équipements utilisateurs : des tablettes, téléphones intelligents, montres connectées, serre-têtes connectés… L’équipement utilisateur EQ est par exemple un téléphone intelligent ou un objet connecté type montre connectée, bracelet connecté, serre-tête connecté (aussi appelé casque d’ondes cérébrales) ou encore tout autre équipement terminal équipé d’une interface de communication avec le réseau LAN et de taille suffisamment petite pour être porté facilement par l’utilisateur, ou au moins être à proximité de l’utilisateur UT (par exemple posé sur une table de chevet). De manière avantageuse, l’équipement utilisateur EQ comprend un ou plusieurs capteurs, identiques ou différents, configurés pour mesurer un ou plusieurs paramètres physiologiques différents de l’utilisateur au cours de son sommeil. Ces paramètres physiologiques peuvent êtres par exemple un ou une combinaisons de paramètres choisis parmi : - l’activité électrique du cerveau, par exemple mesurée par électro-encéphalogramme (ou EEG) à l’aide d’un capteur d’onde cérébrale compris dans un équipement EQ de type serre-tête connecté porté par l’utilisateur UT pendant son sommeil; - les mouvements des globes oculaires, par exemple mesurés par électro-oculogramme (ou EOG) à l’aide de la caméra d’un téléphone intelligent de l’utilisateur UT le filmant pendant son sommeil; - l’activité musculaire, par exemple mesurée par électro-myogramme à l’aide d’un capteur musculaire compris dans une montre ou bracelet connecté; - l’activité cardiaque mesurée par électro-cardiogramme (ou ECG), par exemple via un capteur d’activité cardiaque d’une montre ou d’un bracelet connecté; - des bruits respiratoires enregistrés au moyen d’un microphone d’un téléphone intelligent de l’utilisateur UT l’enregistrant pendant son sommeil. - etc. En d’autres termes, le ou les capteurs de l’équipement EQ sont configurés pour collecter et enregistrer en continu pendant le sommeil de l’utilisateur UT des données (ou signaux) d’un ou plusieurs paramètres physiologiques représentatifs du sommeil de l’utilisateur UT. Ces capteurs sont également appelés par la suite capteurs physiologiques, et les données de paramètres physiologiques sont également appelées données physiologiques, ou signaux physiologiques. Dans une variante, l’utilisateur peut porter sur lui, ou avoir à proximité de lui, plusieurs équipements EQ différents (par exemple : une montre connectée portée au poignet et un téléphone intelligent l’enregistrant et/ou le filmant pendant son sommeil) ayant des capteurs différents pour mesurer plusieurs paramètres physiologiques différents. L’équipement utilisateur EQ utilisé pendant la période de référence peut être identique ou différent de celui utilisé pendant la période courante. Le ou les équipement(s) utilisateur(s) EQ transmet(tent) ensuite les données physiologiques collectées par son ou ses capteur(s) à un dispositif DISP de surveillance du sommeil d’un utilisateur UT, qui sera décrit ci-après en lien avec la . Avantageusement, ce dispositif de surveillance DISP stocke dans une mémoire les mesures du ou des paramètre(s) physiologique(s) représentatif(s) du sommeil de l’utilisateur ainsi collectées. Le dispositif DISP met en œuvre tout ou partie du procédé de surveillance du sommeil d’un utilisateur selon l’invention qui sera détaillé ci-après en relation avec la . Ce dispositif de surveillance DISP peut être embarqué dans l’équipement utilisateur EQ ou la pluralité d’équipement EQ. Alternativement, le dispositif de surveillance DISP peut être intégré dans la passerelle PAS de l’utilisateur qui présente l’avantage de bénéficier de ressources de calcul et de mémoire plus importantes que le ou les équipement(s) utilisateur(s) EQ. Dans une autre variante, le dispositif de surveillance DISP peut être intégré dans un serveur dans le réseau de l’opérateur R_EXT. Dans le cas où le dispositif DISP est distant du ou des équipement(s) utilisateur(s) EQ, la transmission des données physiologiques se fait du ou des équipement(s) utilisateur(s) EQ vers le dispositif DISP via le réseau de communication LAN, par exemple via une connexion WiFi®, Bluetooth®... Selon l’exemple de réalisation de l’invention illustré par la , le ou les équipement(s) utilisateur(s) EQ connecté(s) au réseau de communication LAN, l’équipement d’accès au réseau (passerelle PAS) et le dispositif de surveillance du sommeil d’un utilisateur DISP (non représenté) forment un système S de surveillance du sommeil d’un utilisateur UT. On s’attache maintenant à décrire un exemple particulier de mise en œuvre du procédé de surveillance du sommeil d’un utilisateur selon l’invention. Selon cet exemple, afin de surveiller l’évolution du sommeil de l’utilisateur et donc son autonomie, deux grandes étapes sont mises en œuvre : - l’étape 1 (sous-étapes E1 à E6) comprend : (i) Pour chaque nuit pendant une période de référence Pref, la collecte en continu, le traitement et le stockage dans une mémoire, d’un ensemble de référence comprenant des segments (aussi appelés séries) de séquences temporelles de mesures, dites de référence, d’un ou plusieurs paramètres physiologiques de l’utilisateur représentatifs du sommeil. Dans un exemple, les paramètres physiologiques pris en compte sont des paramètres d’activité cérébrale (EEG) et/ou d’activité cardiaque (ECG). Bien sûr, d’autres paramètres physiologiques peuvent être pris en compte en complément ou en remplacement de ceux-ci. Les données de ce ou ces paramètre(s) physiologique(s) sont collectées en continu par le ou les capteur(s) du ou des équipement(s) utilisateur(s) EQ comme décrit en ; et (ii) l’apprentissage d’un modèle de caractérisation du sommeil par un module de classification configuré pour caractériser le sommeil, c’est-à-dire configuré pour déterminer la structure et/ou durée du sommeil, à partir d’un ensemble labellisé de segments de séquences temporelles de mesures, dits segments labellisés, d’un ou plusieurs paramètres physiologiques. Ces données physiologiques sont collectées en laboratoire sur un panel d’utilisateur, puis traitées pour obtenir des segments labellisés de séquences temporelles qui sont ensuite stockés dans une base de données publique STG_DB. Avantageusement, chaque segment labellisé de séquences temporelles de mesures physiologiques est associé à un stade de sommeil dans la base de données STG_DB, afin de pouvoir ensuite être utilisé pour entraîner le module de classification; (iii) la mise en œuvre du modèle de caractérisation par le module de classification pour la caractérisation du sommeil de l’utilisateur pour chaque nuit pendant la période de référence Pref à partir des ensembles de référence de segments de séquences temporelles de mesures, du ou des paramètre(s) physiologique(s) de l’utilisateur. Il est ainsi possible de créer un historique de sommeil de l’utilisateur, pendant la période de référence Pref. Cet historique de sommeil, représentatif des habitudes de sommeil de l’utilisateur, est ensuite stocké en mémoire dans une base de données SLP_DB ; - l’étape 2 (sous-étapes E7 à E9) comprend : (i) la collecte pendant une période courante (par exemple une nuit en dehors de la période de référence), le traitement et le stockage dans une mémoire, d’un ensemble de segments de séquences temporelles de mesures, dit ensemble courant, d’un ou plusieurs paramètre(s) physiologique(s) de l’utilisateur représentatifs du sommeil ; (ii) la mise en œuvre du modèle de caractérisation du sommeil par le module de classification pour la caractérisation du sommeil de l’utilisateur pendant la période courante à partir de l’ensemble de segments de séquences temporelles de mesures courant, du ou des paramètre(s) physiologique(s) de l’utilisateur; (iii) une estimation d’une perturbation du sommeil de l’utilisateur et donc d’une éventuelle perte d’autonomie de la personne, pour la période courante, par exemple journalière, postérieure à la période de référence Pref, à partir de l’historique de sommeil de l’utilisateur stocké dans la base de données SLP_DB, du sommeil « courant » de la période courante et d’un sommeil « recommandé », tel que défini précédemment, stocké dans une base de données REF_DB. Comme décrit précédemment, la période de référence Pref correspond à la période durant laquelle l’utilisateur est considéré comme étant en pleine autonomie, c’est-à-dire que son sommeil est considéré comme étant de bonne qualité et réparateur pour cet utilisateur (sommeil dit « normal » pour l’utilisateur). L’étape 1 vise donc principalement à créer un historique de sommeil de l’utilisateur pendant cette période de référence, afin de pouvoir comparer à l’étape 2 le sommeil journalier, ou courant, de l’utilisateur à cet historique et à un sommeil « recommandé » pour cet utilisateur. Avantageusement, cet historique de sommeil est mis à jour avec le sommeil de la période courante caractérisé par le module de classification. Autrement dit, la période de référence Pref évolue dans le temps, puisque chaque nouvelle journée alimente l’historique de sommeil de l’utilisateur. Plus spécifiquement, si le sommeil « courant » est identifié comme « normal » pour cette utilisateur, c’est-à-dire considéré comme d’aussi bonne qualité et réparateur que d’habitude, alors il vient alimenter l’historique de sommeil de l’utilisateur SLP_DB (sommeil « courant » dont l’indicateur de perturbation du sommeil ne déclenche pas d’alerte). Au contraire, si un sommeil « courant » est identifié comme « inhabituel », c’est-à-dire que l’indicateur de perturbation du sommeil déclenche une alerte, alors ce sommeil « courant » n’est pas ajouté à l’historique SLP_DB pour éviter de dénaturer sa fonction d’historique de sommeil reflétant une « bonne » autonomie de l’utilisateur. On présente désormais, en lien avec la , les différentes sous-étapes caractérisant les principales étapes 1 et 2 du procédé de surveillance du sommeil d’un utilisateur selon un exemple de réalisation de l’invention. L’étape 1 peut être décomposée en 6 sous-étapes mises en œuvre pendant la période de référence Pref : une sous-étape E1 : comme décrit en lien avec la , au cours du sommeil de l’utilisateur UT pendant la période de référence Pref (par exemple : chaque nuit pendant une semaine, ou un mois), un ou des capteur(s) physiologique(s) de l’équipement EQ (ou d’une pluralité d’équipements le cas échéant), porté par l’utilisateur, ou à proximité de ce dernier, collecte(nt) (ou mesur(ent)) et enregistre(nt) en continu des données, ou signaux, d’un ou plusieurs paramètre(s) physiologique(s) de l’utilisateur représentatifs du sommeil (par exemple : signaux de type ECG et/ou EEG) ; une sous-étape E2 : les signaux physiologiques collectés pendant chacune des nuits de la période de référence sont ensuite chacun découpés temporellement pour obtenir des signaux physiologiques d’intérêt à traiter pour chaque nuit pendant la période de référence (de la nuit du jour j1 jusqu’à la nuit du jour jP définissant la période de référence Pref, par exemple chaque nuit pendant une semaine où P=7 dans ce cas). Plus particulièrement, on découpe les signaux physiologiques pour retirer les signaux collectés en début et fin d’une nuit, car l’acquisition de ces données par le ou les capteur(s) de l’équipement EQ n’est pas révélatrice du sommeil en début (la personne met l’équipement et/ou place l’équipement à proximité, s’installe dans son lit …) et en fin de nuit (la personne retire les équipements, etc.) ; une sous-étape E3 : pour tous les signaux physiologiques d’intérêt associé à un jour j de la période de référence Pref, c’est-à-dire les signaux physiologiques d’intérêt obtenus après la découpe de la sous-étape E2, une fenêtre d’analyse des signaux d’intérêt est obtenue. Sa largeur est par exemple déterminée par des expérimentations préliminaires (choix empirique). Dans un exemple de mise en œuvre, les signaux physiologiques d’intérêt découpés en sous-étape E2, sont segmentés toutes les 30s sans recouvrement. Cette segmentation est alors faite selon des fenêtres glissantes d’analyse des signaux physiologiques d’intérêt. On obtient alors un ensemble de segments, ou séries, de séquences temporelles de 30 s issus de la segmentation des signaux physiologiques d’intérêt ; une sous-étape E4 : les signaux physiologiques d’intérêts obtenus en E2 et segmentés (par exemple toutes les 30s) en E3 pour obtenir un ensemble de segments de séquences temporelles, sont ensuite traités. Les traitements comprennent, de façon non exhaustive, un filtrage passe-bas pour débruiter l’information, une normalisation pour uniformiser les données, un rééchantillonnage de données pour synchroniser les sources, etc ; une sous-étape E5 : elle consiste à faire apprendre à un module d’intelligence artificielle, tel que par exemple le module de classification MOD_CLAS présenté en lien avec la , à classer chaque segment de séquences temporelles de signaux physiologiques d’intérêt issu des sous-étapes E1 à E4 dans une des cinq classes correspondant aux cinq stades du sommeil, à savoir les stades AWK, N1, N2, N3 et NR. L’objectif étant de caractériser le sommeil de l’utilisateur pendant cette période de référence Pref, c’est-à-dire de déterminer la structure et/ou la durée du sommeil de l’utilisateur pour chaque nuit pendant la période Pref et d’obtenir ainsi une courbe du sommeil S(k) (aussi appelé signal de sommeil) représentant les différents stades des cycles successifs de sommeil de l’utilisateur pour chaque nuit k pendant cette période Pref. Autrement dit, la sous-étape E5 cherche à construire l’historique de sommeil de l’utilisateur comprenant une courbe de sommeil S(k) de l’utilisateur pour chaque nuit k pendant cette période Pref. Pour cela, un tel apprentissage peut être supervisé et s’appuyer sur la base de données STG_DB décrites précédemment. Cette base de données STG_DB est par exemple construite en collectant des signaux physiologiques (par exemple : signaux de type EEG, ECG, EOG…) d’un panel d’utilisateurs dans un environnement contrôlé (par exemple en laboratoire). Plus particulièrement, cette base de données STG_DB comprend un ensemble de segments de séquences temporelles obtenus après traitement, comme décrit aux sous-étapes E1 à E4, des signaux physiologiques collectés. Chaque segment de séquences temporelles de signaux physiologiques d’intérêt de la base de données publique STG_DB est ensuite étiqueté ou labellisé à l’aide d’une information identifiant une des cinq classes correspondant aux différents stades de sommeil. Dans un exemple, ces étiquettes, ou labels, sont de type numérique et les segments de séquences temporelles de données d’intérêt (c’est-à-dire les segments de séquences temporelles de signaux physiologiques d’intérêt) issus de la base de données publique STG_DB sont associés chacun à une valeur d’étiquette comprise entre 0 et 4, telle que : la valeur 1 représente le stade N1, la valeur 2 représente le stade N2, la valeur 3 représente le stade N3, la valeur 4 représente le stade NR et, la valeur 0 représente des signaux d’éveil AWK. Ainsi, dans une phase d’apprentissage, le module de classification MOD_CLAS est entraîné de manière supervisée à classer les segments de séquences temporelles de signaux physiologiques d’intérêt de la base de données STG_DB, dans une des classes correspondant aux différents stades du sommeil : AWK, N1, N2, N3 et NR. Le module de classification MOD_CLAS prend en entrée les segments de séquences temporelles de signaux physiologiques d’intérêt de la base de données STG_DB et ajuste sa configuration pour associer à chaque segment de séquences temporelles de signaux physiologiques d’intérêt, en sortie, le stade de sommeil correspondant à l’étiquette. Autrement dit, le module de classification MOD_CLAS est configuré pour donner une valeur comprise entre 0 et 4 à chaque segment de séquences temporelles. On obtient alors un signal de sommeil produit par le module de classification MOD_CLAS avec une prédiction du stade de sommeil pour chaque segment de séquences temporelles de signaux physiologiques d’intérêts sur l’ensemble du sommeil, par exemple un sommeil de 9h. Un tel apprentissage lui permet de construire un modèle de caractérisation du sommeil MC qu’il mettra ensuite en œuvre en phase de test pour reconnaitre les différents stades des cycles de sommeil d’un nouvel ensemble de segments de séquences temporelles de signaux physiologiques de l’utilisateur et obtenir une courbe de sommeil S(x). Dans un exemple de mise en œuvre, le module MOD_CLAS est un module d’intelligence artificiel qui présente l’architecture de la . Comme décrit précédemment, ce module de classification MOD_CLAS est configuré pour mettre en œuvre le modèle de caractérisation du sommeil MC. Cette architecture prend donc comme données d’entrée SEQ_E les segments de séquences temporelles de signaux physiologiques d’intérêt de l’utilisateur pendant son sommeil (segments obtenus suite aux sous-étape E1 à E4). Dans un exemple, pendant la phase d’apprentissage, les segments de séquences temporelles d’intérêt étiquetées de la base de données publique STG_DB sont utilisés comme décrit précédemment. Ensuite, en phase de test, les segments de séquences temporelles de signaux d’intérêt sont obtenus à partir de séquences temporelles de signaux physiologiques collectés pour l’utilisateur et traités, comme présenté en lien avec les sous-étapes E1 à E4, pendant une période de référence Pref. Dans la sous-étape E6 , à la fin de la phase d’apprentissage (E5), le module de classification MOD_CLAS entraîné, prend en entrée les segments de séquences temporelles de signaux physiologiques d’intérêt issus des sous-étapes E1 à E4 de la période de référence Pref, pour les classer dans une des classes correspondant aux cinq stades du sommeil, à savoir les stades AWK, N1, N2, N3 et NR. Avantageusement, il produit automatiquement en sortie, à partir de la succession temporelle de segments associés à un stade de sommeil, une courbe de sommeil S(k) pour chaque nuit k pendant la période de référence Pref. Ces courbes de sommeil S(k) sont stockées dans la base de données SLP_DB, constituant ainsi l’historique de sommeil de l’utilisateur suivi pendant la période de référence Pref. Dans un exemple de réalisation, le module de classification MOD_CLAS comprend un auto-encodeur ENC configuré pour transformer les segments de séquences temporelles de signaux physiologiques d’intérêt en entrée SEQ_E en signaux encodés pour obtenir une représentation compacte encodée ENC_REP. Dans un second temps, le module de classification MOD_CLAS prend en entrée les représentations encodées ENC_REP et leur associe une valeur de stade comprise entre 0 et 5. Comme précédemment décrit, il a été préalablement entraîné pour réaliser une telle estimation à partir des représentations encodées ENC_REP des signaux d’entrées . Entre 0 et 1, la valeur représente un état d’éveil AWK. Entre 1 et 2, la valeur représente le stade N1. Entre 2 et 3, la valeur représente le stade N2. Entre 3 et 4, la valeur représente le stade N3. Et au-delà de 4, la valeur représente le stade NR. Dans cet exemple de réalisation, le module de classification comprend enfin un module DEC configuré pour produire un signal de sommeil de sortie prenant la forme d’une courbe représentative des stades successifs de sommeil S(x) (notée aussi SEQ_S) de l’utilisateur comme illustré par les Figures 4 et 5. Le module MOD_CLAS peut être par exemple un réseau de neurones, ou tout autre module d’intelligence artificielle apte à remplir les mêmes fonctions. L’étape 1 s’achève avec la constitution des deux bases de connaissances : la base de données, ou historique de sommeil, SLP_DB comprenant les courbes de sommeil S(k) des nuits k de la période de référence Pref et, la base de données de référence REF_DB de dimension R décrite précédemment (R représentant un nombre de nuit k ref dans la base de données REF_DB). Cette base de données de référence stocke des exemples de courbe de sommeil S(k ref ) recommandées pour un individu selon son âge, son sexe, sa corpulence…. Autrement dit, cette base de données est une base de données représentative d’un idéal de sommeil en fonction de la catégorie d’âge, de sexe... des utilisateurs. L’étape 2 comprend l’estimation automatique au jour le jour (c’est-à-dire pour chaque nuit j en dehors de la période de référence Pref) d’un indicateur de perturbation de sommeil de la personne, en s’appuyant sur l’étape 1 achevée avec la constitution des deux référentiels décrits précédemment (historique de sommeil SLP_DB et base de données de référence REF_DB) stockés en mémoire. Cette dernière étape considère une nouvelle journée j, ou période courante, à analyser en dehors de la période de référence Pref. Elle se décompose en 3 sous-étapes : une sous-étape E7 : pour au moins un jour j, correspondant à une période courante, n’appartenant pas à la période de référence Pref, et postérieure à Pref, le procédé selon l’invention réitère les sous-étapes E1 à E4 de collecte et traitement des signaux physiologiques obtenues par le ou les capteur(s) (par exemples signaux de type EEG et/ou ECG) du ou des équipement(s) utilisateur(s). Puis, la sous-étape E6 est mise en œuvre pour caractériser le sommeil de l’utilisateur (c’est-à-dire déterminer sa courbe de sommeil S(j)) pour le jour j à l’aide du modèle MC utilisé par le module de classification MOD_CLAS. Les figures 4 et 5 représentent sous forme de courbe différents signaux de sommeil obtenus après caractérisation du sommeil par le module de classification selon l’invention. En particulier, les figures 4 et 5 représentent les différents stades de sommeil (AWK, N1, N2, N3 et NR) par lesquels passe l’utilisateur au cours de son temps de sommeil. Sur les figures 4 et 5, la courbe pleine grise représente un signal de sommeil S(k ref ) recommandé obtenu à partir de la base de données REF_DB. Ce signal de sommeil S(k ref ) correspond donc à un idéal de sommeil pour l’utilisateur suivi en fonction par exemple de son âge, son sexe etc. La courbe pointillée noire représente un exemple de signal de sommeil S(k) obtenu, comme décrit précédemment, à partir de l’historique de sommeil SLP_DB. La courbe pleine noire représente un signal de sommeil S(j) courant collecté pour l’utilisateur pendant la période courante, obtenu comme décrit précédemment. Les signaux de sommeil illustrés par les figures 4 et 5 sont caractérisés par un certain nombre de cycle, par exemple 4 cycles, chaque cycle étant composé de différents stades de sommeil. Le signal de sommeil de référence S(k) peut être proche du signal de sommeil recommandé S(k ref ) ( ), ou au contraire différent ( ). Avantageusement, comme décrit ci-dessous, il est possible de pondérer l’impact du signal de sommeil recommandé S(k ref ) par rapport au sommeil de référence de l’utilisateur S(k) dans l’estimation de l’indicateur de perturbation du sommeil de l’utilisateur. En effet, un sommeil réparateur pour l’utilisateur suivi n’est pas forcément identique au sommeil recommandé pour lui en fonction de son âge etc. Il est ainsi possible de personnaliser le modèle d’estimation de la perturbation de sommeil décrit ci-dessous pour chaque individu suivi. Après la détermination des signaux de sommeil S(j), S(k) et S(k ref ), un calcul de l’estimation d’une perturbation du sommeil du jour j est réalisé, noté E(j). Dans un exemple d’implémentation, E(j) est défini par l’équation suivante : Avec α, β des coefficients de pondération donnant plus ou moins d’importance à chaque composante de l’équation avec la contrainte 0 ref est une nuit de la base de données REF_DB de période temporelle R (ou ensemble R). La première composante de l’équation compare le signal, ou courbe, du sommeil S(j) du jour j de la période courante, aux signaux de sommeil S(k) contenus dans la base de données SLP_DB (historique de sommeil de l’utilisateur). La seconde composante de l’équation compare le signal du sommeil S(j) du jour aux signaux de sommeil S(k ref ) contenus dans la base de données de référence REF_DB (sommeil recommandé pour l’utilisateur suivi). Dans un exemple de mise en œuvre, une plus grande importance peut être donnée à la similarité concernant l’historique de sommeil de l’utilisateur avec α=0,6 et β=0,4. Dans cet exemple, on prend β=0,4, ce qui représente 40% de l’importance du calcul relatif aux signaux de sommeil contenue dans la base de données de référence REF_DB. Il en résulte que les différences de sommeil entre le jour j et les signaux de sommeil S(k) de la période de référence Pref auront plus de poids ou d’importance que les signaux de sommeil S(k ref ) issus de la base de données de référence REF_DB (voir par exemple ). Ainsi, s’il y a peu de différence entre les signaux de sommeil S(j) du jour j et ceux de l’historique de sommeil de l’utilisateur S(k) pendant la période de référence Pref, la personne reste autonome (voir par exemple ) sinon l’estimateur indiquera une perte d’autonomie (voir par exemple ). La distance dist entre deux courbes, ou signaux, de sommeil S(j) et S(k) peut, dans un exemple de mise en œuvre, être calculée comme une distance DTW (de l’anglais « Dynamic Time Warping »). La distance sont normalisées entre 0 et 1. Avantageusement, l’estimation de perturbation de sommeil E(j), c’est-à-dire l’indicateur de perturbation de sommeil, prend des valeurs comprises entre 0 et 1. Si sa valeur est proche de 0, cela signifie que l’analyse du sommeil du jour est proche de son historique constituée dans la période de référence Pref et des références « recommandées » de l’ensemble R et donc la personne est jugée comme « autonome » car la personne présente un comportement similaire à son historique et à un sommeil recommandé pour cet utilisateur (voir par exemple ). Si au contraire la valeur est proche de 1, cela signifie que l’analyse du sommeil du jour diffère de son historique constituée dans la période de référence Pref et des références « recommandées » de l’ensemble R et donc la personne est jugée comme ayant une « perte d’autonomie » car la personne présente un comportement différent de son historique et du sommeil recommandé pour cet utilisateur (voir par exemple ). Lors d’une sous-étape E8 , l’estimation, ou indicateur, de perturbation de sommeil E(j) obtenue précédemment est analysée pour décider si l’utilisateur présente une perte d’autonomie en lien avec des troubles de son sommeil, et s’il faut oui ou non déclencher une action de protection dans le cadre d’un service de télé-vigilance, comme par exemple notifier un tiers de la perte d’autonomie constatée pour la période courante. Dans un premier exemple, l’évaluation peut consister à toujours diffuser cette information. En d’autres termes, quelle que soit la valeur d’estimation de perturbation de sommeil E(j) déterminée, si elle est différente de 0, alors on estime utile de notifier qu’il y a une perturbation du sommeil et donc une potentielle perte d’autonomie en sous-étape E9 (« O » sur la ), et donc on procède à la transmission d’une notification d’alerte de perte d’autonomie en sous-étape E9 et à la proposition d’une recommandation de service adaptée. Dans un deuxième exemple, on décide d’émettre une notification lorsque l’indicateur de perturbation de sommeil E(j) satisfait un critère de décision, comme par exemple un seuil de perturbation de sommeil. Dans cet exemple, la notification est émise lorsque l’indicateur de perturbation de sommeil E(j) est supérieur ou égal à un seuil de perturbation prédéfini, par exemple égal à 0,5. Le procédé est réitéré pour plusieurs périodes temporelles courantes successives, et postérieures à la période de référence. Dans un exemple, chaque période courante dure une nuit. Le procédé est alors réitéré chaque nuit en dehors de la période de référence. Dans un troisième exemple de réalisation de l’invention, la décision de diffusion d’une alerte (c’est-à-dire d’une notification) est prise en fonction du seuil de perturbation précédent et d’au moins un autre critère de décision, ou de pertinence. Par exemple, cet autre critère de décision impose que le seuil prédéfini (par exemple 0,5) soit dépassé plusieurs fois sur une période P’ de plusieurs nuits consécutives. On prend alors en compte les indicateurs obtenus sur plusieurs nuits consécutives. Alternativement ou en complément, cet autre critère de décision peut prendre en compte les écarts entre les valeurs d’estimation, ou indicateurs, de perturbation obtenues sur la période P’ et une moyenne de ces valeurs pendant la période P’. Si la valeur d’estimation de perturbation de sommeil E(j) varie fortement (par exemple : seuillage sur une distance Euclidienne) par rapport à la moyenne des valeurs de mesures de perturbation de sommeil estimées dans la période de temps P’, alors la diffusion de cette notification peut être décidée ,même si le seuil de perturbation n’est effectivement dépassé que peu de fois sur la période P’ (dans ce cas de mise en œuvre, il faut calculer les valeurs de perturbation de sommeil E(k’) pour tous les jours k’ appartenant à la période P’). Si le ou les critères de décision d’une notification ne sont pas satisfaits ( non ou « N » sur la ), la sous-étape E9 n’est pas mise en œuvre et on reprend directement les sous-étapes E1 à E8 pour une nouvelle période temporelle courante. La sous-étape E9 consiste donc à diffuser une notification d’information sur l’autonomie de l’utilisateur en fonction de la valeur E(j) estimant la perturbation de sommeil de la personne suivie pour le jour j. Dans un exemple de mise en œuvre, cette notification peut être envoyée à l’utilisateur pour l’informer de son autonomie, alerter d’un manque d’autonomie et/ou donner une recommandation pour retrouver de l’autonomie. Alternativement, cette notification peut être envoyée à un service de e-Santé, à un tiers de confiance (famille de la personne suivie) ou à un médecin traitant. Ainsi, il est possible d'alimenter des applications et services liés aux solutions de e-Santé pour le suivi de personnes fragiles et/ou pour le suivi des habitants dans leur usage de la maison intelligente (comme par exemple : maison connectée, maison sécurisée). À cet égard, plusieurs niveaux d’alerte peuvent être envisagés, en fonction du niveau de perturbation estimé (c’est-à-dire par exemple en fonction du dépassement d’un ou plusieurs seuil(s) successifs, de valeurs croissantes, de perturbation). Le plus bas niveau (par exemple franchissement d’un premier seuil de perturbation) peut consister à émettre des notifications personnalisées à la personne suivie pour l’aider à se mettre dans les conditions d’un meilleur endormissement (par exemple : limiter la consommation de média/communications après une certaine heure de la journée et/ou de diminuer la luminosité ambiante, le chauffage, avant l’heure du coucher, etc.). Au niveau le plus élevé (par exemple franchissement d’un deuxième seuil de perturbation, supérieure au premier seuil), lorsque les perturbations sont sévères et risquent d’engendrer une perte d’autonomie chez l’utilisateur, une ou plusieurs notifications d’alerte sont adressées à des tierces personnes. Ainsi, l’invention permet une estimation robuste de l’autonomie d’une personne à domicile en fonction de son sommeil journalier. L’invention est originale dans la conception d’un modèle de bout en bout, c’est-à-dire des données brutes vers la promotion d’un service adapté, avec une reconnaissance des habitudes de sommeil de l’utilisateur comme référence pour notifier des services de e-Santé sur l’autonomie de la personne suivie. Les applications sont, en premier lieu, l’estimation de l’autonomie pour des personnes fragiles dans des services de e-Santé. Cette estimation permet d’informer la famille et le corps médical des évolutions de la santé physique, morale, et sociale de la personne suivie pour des services notamment de télé-vigilance. On peut également imaginer des services futurs qui utiliseraient favorablement l’analyse des cycles du sommeil. De même, des services adaptés à la situation d’un travailleur isolé peuvent être fournis en fonction de son état de fatigue et de santé (ex : alerte lors de son arrivée dans une zone à risque pour plus de vigilance etc.). Afin d’illustrer plus précisément le principe de l’invention, la présente de façon schématique l’architecture d’un dispositif de surveillance DISP, selon un mode de réalisation de l’invention. Dans cet exemple, le dispositif de surveillance DISP comprend une mémoire vive RAM, une unité de traitement CPU équipée par exemple d'un processeur, et pilotée par un programme d'ordinateur stocké dans une mémoire morte (par exemple une mémoire ROM ou un disque dur). A l'initialisation, les instructions de code du programme d'ordinateur sont par exemple chargées dans la mémoire vive RAM avant d'être exécutées par le processeur de l'unité de traitement CPU. Le dispositif de surveillance DISP comprend en outre une mémoire MEM permettant notamment de stocker les mesures des paramètre physiologiques de l’utilisateur pendant son sommeil à l’aide d’un ou plusieurs capteurs de l’équipement utilisateur (ou d’une pluralité d’équipement). En outre, la mémoire MEM peut stocker les bases de données STG_DB, SLP_DB et REF_DB. Alternativement, ces bases de données peuvent être stockées dans un serveur de l’opérateur dans le réseau extérieur R_EXT ( ), ou dans une mémoire de la passerelle domestique PAS ( ). Le dispositif de surveillance DISP comprend également un module de communication COM pour la réception/transmission de mesures en provenance de capteurs et la transmission des notifications d’alerte sur l’autonomie de l’utilisateur. La illustre seulement une manière particulière, parmi plusieurs possibles, de réaliser le dispositif de surveillance DISP, afin qu’il effectue au moins une partie des étapes du procédé de surveillance du sommeil d’un utilisateur détaillé ci-dessus, en relation avec la dans ses différents modes de réalisation. Dans un exemple de réalisation, le dispositif de surveillance est configuré pour mettre en œuvre l’ensemble des étapes du procédé de surveillance du sommeil d’un utilisateur. Pour cela, le dispositif de surveillance DISP comprend un module de classification MOD_CLAS configuré pour déterminer la structure et/ou la durée du sommeil de l’utilisateur à partir d’un ensemble de segments de séquences temporelles de mesures physiologiques d’intérêt, selon le modèle de caractérisation MC appris lors de la phase d’apprentissage décrite en lien avec la (sous-étape E5). Par exemple, le module MOD_CLAS présente l’architecture décrite en lien avec la . Alternativement, dans un autre exemple de réalisation, le dispositif de surveillance DISP est configuré pour mettre en œuvre uniquement les sous-étapes E1 à E4, puis E9 à E10. Les sous-étapes E5 à E6 d’apprentissage et de caractérisation du sommeil de l’utilisateur pendant la période de référence Pref sont alors mises en œuvre par un équipement distant auquel le dispositif de surveillance DISP est connecté, comme par exemple la passerelle PAS qui comprend le module de classification MOD_CLAS décrit en lien avec la et mettant en œuvre le modèle de caractérisation MC, ou dans un équipement serveur de l’opérateur qui comprend alors le module de classification MOD_CLAS. Ces étapes peuvent être réalisées indifféremment sur une machine de calcul reprogrammable (un ordinateur PC, un processeur DSP ou un microcontrôleur) exécutant un programme comprenant une séquence d’instructions, ou sur une machine de calcul dédiée (par exemple un ensemble de portes logiques comme un FPGA ou un ASIC, ou tout autre module matériel). Dans le cas où le dispositif de surveillance DISP est réalisé avec une machine de calcul reprogrammable, le programme correspondant (c'est-à-dire la séquence d’instructions) pourra être stocké dans un médium de stockage amovible (tel que par exemple une carte SD, une clé USB, un CD-ROM ou un DVD-ROM) ou non, ce médium de stockage étant lisible partiellement ou totalement par un ordinateur ou un processeur. Procédé de surveillance du sommeil d’un utilisateur à l’aide d’au moins un équipement utilisateur (EQ) situé à proximité dudit utilisateur (UT) et/ou porté sur lui, ledit au moins un équipement utilisateur (EQ) étant connecté à un réseau de communication (LAN, R_EXT) et configuré pour collecter des mesures d’au moins un paramètre physiologique représentatif du sommeil à l’aide d’au moins un capteur, caractérisé en ce que ledit procédé comprend : - une détermination (E7) d’au moins une courbe représentative d’une séquence temporelle de stades de sommeil (AWK, N1, N2, N3, NR) au cours d’une période temporelle courante, dite signal de sommeil courant (S(j)), à partir desdites mesures ; - une obtention (E7) d’un indicateur de perturbation dudit sommeil dudit utilisateur comprenant une première comparaison dudit signal de sommeil courant (S(j)) à un ensemble de courbes représentatives de séquences temporelles de stades de sommeil (AWK, N1, N2, N3, NR) déterminées pour une période temporelle de référence, dites signaux de sommeil de référence (S(k)); - une décision d’émettre (E9) une notification d’alerte dans le réseau de communication (LAN, R_EXT), prise en fonction dudit indicateur de perturbation dudit sommeil et d’au moins un critère de décision. Procédé de surveillance du sommeil d’un utilisateur selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite détermination (E7) dudit signal de sommeil courant (S(j)) comprend une obtention (E7) d’au moins un ensemble courant de séquences temporelles de mesures d’au moins un paramètre physiologique représentatif du sommeil de l’utilisateur collectées pendant ladite période temporelle courante par au moins un capteur dudit au moins un équipement (EQ) connecté. Procédé de surveillance du sommeil d’un utilisateur selon la revendication 2, caractérisé en ce qu ’il comprend en outre : - une détermination (E6) desdits signaux de sommeil de référence (S(k)) à partir d’une obtention d’au moins un ensemble de référence de séquences temporelles de mesures dudit au moins un paramètre physiologique collectées (E1) pendant ladite période temporelle de référence (Pref) par ledit au moins un capteur dudit au moins un équipement utilisateur (EQ). Procédé de surveillance du sommeil d’un utilisateur selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que l’obtention dudit indicateur de perturbation dudit sommeil E(j) comprend en outre une deuxième comparaison dudit signal de sommeil courant (S(j)) à un signal de sommeil recommandé (S(k ref )) pour ledit utilisateur (UT). Procédé de surveillance du sommeil d’un utilisateur, selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce qu ’il comprend en outre, suite à l’obtention dudit indicateur de perturbation, une mise à jour dudit ensemble de signaux de sommeil de référence comprenant un enregistrement dudit signal de sommeil courant (S(j)) comme signal de sommeil de référence lorsque ledit au moins un critère de décision n’est pas satisfait. Procédé de surveillance du sommeil d’un utilisateur selon l’une quelconque des revendications 3 à 5, caractérisé en ce que la détermination (E7) dudit signal de sommeil courant (S(j)), respectivement desdits signaux de sommeil de référence (S(k)), comprend une mise en œuvre d’un module d’intelligence artificielle (MOD_CLAS) configuré pour associer, à partir d’un modèle de caractérisation dudit sommeil (MC) dudit utilisateur (UT), au moins un segment desdites séquences temporelles de mesures dudit ensemble courant, respectivement au moins un segment desdites séquences temporelles de mesures desdits ensembles de référence, à au moins un stade de sommeil (AWK, N1, N2, N3, NR). Procédé de surveillance du sommeil d’un utilisateur selon la revendication 6, caractérisé en ce qu ’il comprend un apprentissage préalable dudit modèle de caractérisation (MC) à partir d’une base de données d’apprentissage (STG_DB) associant des segments de séquences temporelles de mesures d’au moins un paramètre physiologique représentatif du sommeil d’un panel d’utilisateurs collectées pendant une période de sommeil dans un environnement contrôlé à au moins un stade de sommeil (AWK, N1, N2, N3, NR). Procédé de surveillance du sommeil d’un utilisateur selon l’une quelconque des revendications 2 à 6, caractérisé en ce que ledit au moins un paramètre physiologique est choisi dans un groupe comprenant au moins : l’activité cardiaque, l’activité cérébrale, les mouvements des globes oculaires, l’activité musculaire, un effort respiratoire, un débit respiratoire, une pression partielle en gaz carbonique et/ou en oxygène (PaCO2/PaO2), une saturation oxyhémoglobinée, une position du corps, des bruits respiratoires. Procédé de surveillance du sommeil d’un utilisateur selon l’une quelconque des revendications 4 à 8, caractérisé en ce que : - ladite première comparaison comprend une obtention d’une première mesure de distance entre ledit signal de sommeil courant (S(j)) et lesdits signaux de sommeil de référence (S(k)); - ladite deuxième comparaison comprend une obtention d’une deuxième mesure de distance entre ledit signal de sommeil courant (S(j)) et ledit signal de sommeil recommandé (S(k ref )) ; - ladite obtention (E7) dudit indicateur de perturbation comprend une obtention d’une somme pondérée (E(j)) de ladite première mesure et de ladite deuxième mesure . Procédé de surveillance du sommeil d’un utilisateur selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, caractérisé en ce que ledit au moins un critère de décision comprend au moins un seuil de perturbation du sommeil, ledit critère de décision étant satisfait lorsque ledit indicateur de perturbation est supérieur ou égal audit au moins un seuil de perturbation. Dispositif de surveillance du sommeil d’un utilisateur à l’aide d’au moins un équipement utilisateur (EQ) situé à proximité dudit utilisateur (UT) et/ou porté sur lui, ledit au moins un équipement utilisateur (EQ) étant connecté à un réseau de communication (LAN, R_EXT) et configuré pour collecter des mesures d’au moins un paramètre physiologique représentatif du sommeil à l’aide d’au moins un capteur, , caractérisé en ce que ledit dispositif est configuré pour : - déterminer (E7) au moins une courbe représentative d’une séquence temporelle de stades de sommeil (AWK, N1, N2, N3, NR) au cours d’une période temporelle courante, dite signal de sommeil courant (S(j)), à partir desdites mesures; - obtenir (E7) un indicateur de perturbation dudit sommeil dudit utilisateur comprenant une première comparaison dudit signal de sommeil courant (S(j)) à un ensemble de courbes représentatives de séquences temporelles de stades de sommeil (AWK, N1, N2, N3, NR) déterminées pour une période temporelle de référence, dites signaux de sommeil de référence (S(k)); - décider d’émettre (E9), une notification d’alerte dans le réseau de communication (LAN, R_EXT), prise en fonction dudit indicateur de perturbation dudit sommeil et au moins d’un critère de décision. Équipement d’accès à un réseau de communication, caractérisé en ce qu ’il comprend un dispositif de surveillance du sommeil d’un utilisateur selon la revendication 11. Équipement utilisateur (EQ) comprenant au moins un capteur, ledit équipement utilisateur (EQ) étant connecté à un équipement d’accès à un réseau de communication et configuré pour collecter des mesures d’au moins un paramètre physiologique représentatif du sommeil à l’aide dudit au moins un capteur, caractérisé en ce qu ’il comprend un dispositif de surveillance du sommeil d’un utilisateur selon la revendication 11. Système de surveillance d’un utilisateur, caractérisé en ce qu ’il comprend un équipement utilisateur (EQ) comprenant au moins un capteur, ledit équipement utilisateur étant connecté à un réseau de communication et configuré pour collecter des mesures d’au moins un paramètre physiologique représentatif du sommeil à l’aide dudit au moins un capteur, un équipement d’accès à un réseau de communication et un dispositif de surveillance du sommeil d’un utilisateur selon la revendication 11. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, lorsqu’il est exécuté par un processeur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé de surveillance du sommeil d’un utilisateur selon l'une quelconque des revendications 1 à 10, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur.