FR 3135557 A1 20231117 FR 2204419 A 20220510 L’invention concerne un procédé cosmétique et non thérapeutique de prédiction de l'apparence d'une zone d’intérêt d’un utilisateur, le procédé comprenant (i) une acquisition d’une image d’entrée de la zone d’intérêt, un traitement (31) de l’image d’entrée d’une part avec (ii) un algorithme de segmentation et d’analyse d’image pour déterminer des propriétés optiques de la zone d’intérêt et extraire des caractéristiques des signes cutanés, et d’autre part avec (iii) un algorithme pour prédire et / ou visualiser l’évolution de signes cutanés. Figure pour l’abrégé : Fig.1 Procédé de prédiction d’évolution temporelle de signes cutanés L’invention a pour objet un procédé cosmétique et non thérapeutique de prédiction de l’évolution temporelle et en mouvement de signes cutanés sur une zone d’intérêt d’un utilisateur. Elle vise également un système pour la mise en œuvre de ce procédé. Plus généralement, un produit cosmétique est un produit tel que défini dans le Règlement CE N°1223/2009 du Parlement européen et du Conseil daté du 30 novembre 2009, relatif aux produits cosmétiques. L'analyse de la peau assistée par ordinateur s'est généralisée au cours de la dernière décennie avec la disponibilité de systèmes d'éclairage contrôlés et de capacités de capture et de traitement d'images numériques. En raison de l'importance accordée à l'apparence du visage, des travaux d'analyse assistée par ordinateur se sont concentrés sur la peau du visage. Il existe des systèmes disponibles dans le commerce pour l'imagerie de la peau du visage qui peuvent capturer des images numériques de manière contrôlée. Ces systèmes sont souvent couplés à des systèmes d'analyse informatique pour la visualisation et la quantification des caractéristiques visibles de la peau dans les images de lumière blanche standard telles que les taches hyperpigmentées, les rides et la texture, ainsi que les caractéristiques non visibles dans les images d'absorption hyperspectrale ou de fluorescence telles que les taches UV. Le document US8218862 divulgue un procédé pour générer un masque cutané délimitant une région d'intérêt (ROI) dans une image de peau comprenant : détecter la peau dans l'image de peau pour générer une carte de peau, la détection de peau comprenant : effectuer une opération de segmentation de peau brute sur l'image de peau ; convertir l'image de peau segmentée de peau brute en une image d'espace couleur ayant au moins trois canaux; et filtrer deux des au moins trois canaux ; générer une image d'indice de mélanine à partir des canaux filtrés ; et effectuer une opération de seuillage sur l'image d'indice de mélanine pour séparer les zones cutanées et non cutanées dans l'image cutanée ; fournir un contour initial basé sur la carte de la peau ; et optimiser le contour initial pour générer un contour du masque cutané, la carte de peau et le masque cutané comprenant chacun au moins une limite naturelle de la peau. On connaît aussi les six « Atlas des signes du vieillissement cutané » publiés par MED’COM depuis 2007. Ces ouvrages étudient et établissent de manière systématique une caractérisation et une classification de la peau liée à l'âge et à la géographie. En identifiant plusieurs caractéristiques du visage, ils permettent aux professionnels de qualifier et de quantifier les signes de l’âge en fonction de leur évolution. Ils définissent des critères – ouverture des pores, profondeur des rides du front, des pattes d’oie – et leur attribuent un score de sévérité, qui part de zéro et peut aller jusqu’à 9. Ces atlas représentent une partie de la connaissance sur laquelle reposent les outils d’évaluation des signes cutanés. On en connaît les performances pour évaluer des produits cosmétiques ou pour modéliser des cinétiques d’évolution du vieillissement basées sur des centaines de milliers de photos. Afin d’automatiser les diagnostics, les données des atlas ont été utilisées pour nourrir les algorithmes, en associant une photo à un score. Puis, ils ont été entraînés à scorer ces différentes zones d’observation. Grâce à des milliers de selfies étudiés à travers le globe, les algorithmes basés sur l’intelligence artificielle ont appris à reconnaître les différents signes du vieillissement du visage sur tout type de photographie. En croisant les données issues des selfies avec des informations sur le rythme de vie, le sommeil ou l’environnement des utilisateurs, ces diagnostics permettent désormais de proposer à un utilisateur une « courbe du vieillissement » estimative, qui peut être comparée à une moyenne des personnes de même âge. La demande de brevet WO2020169214 déposée par la Demanderesse divulgue la prédiction d’un vieillissement cutané, en tenant compte des atlas et aussi de l’environnement ou des habitudes d’un utilisateur, notamment du temps de sommeil, de la pollution et/ou du lieu de vie. En croisant les données issues de selfies avec des informations comme le rythme de vie, le sommeil ou l’environnement des utilisateurs, cette prédiction propose une « courbe du vieillissement » basée sur ces données. Il existe un besoin d’améliorer encore la performance des procédés ci-dessus pour mieux : Fournir des diagnostics complets et précis du visage combinant diverses caractéristiques. Personnaliser un soin cosmétique/produit basé sur le diagnostic soit en créant un nouveau produit, soit en le sélectionnant dans une gamme donnée. Personnaliser l'expérience utilisateur en visualisant les résultats du diagnostic et/ou en simulant leur évolution pour le partage des connaissances. Prédire l’évolution future d’une zone d’intérêt d’un utilisateur. Définition de l’invention L’invention a pour objet un procédé cosmétique et non thérapeutique de prédiction de l'apparence d'une zone d’intérêt d’un utilisateur, la zone d’intérêt étant divisée en régions d’intérêt comportant des signes cutanés, le procédé comprenant (i) une acquisition d’une image d’entrée de la zone d’intérêt, un traitement de l’image d’entrée d’une part avec (ii) un algorithme de segmentation et d’analyse d’image pour déterminer des propriétés optiques de la zone d’intérêt et extraire des caractéristiques des signes cutanés, et d’autre part avec (iii) un algorithme pour prédire et/ou visualiser l’évolution future des signes cutanés de l’image d’entrée par comparaison des caractéristiques des signes cutanés extraits de l’image d’entrée avec des données de référence pré enregistrées dans une base de données de référence, (iv) une simulation, idéale ou accélérée, de l’apparence future de la zone d’intérêt en fonction du temps. Grâce au procédé selon l’invention, les signes cutanés sont analysés un par un, pour une prédiction nettement améliorée en fiabilité et en performance globale, notamment vis-à-vis de WO2020169214. Les caractéristiques de chaque signe cutané sont détectées, analysées et comparées une par une avec des caractéristiques identiques extraites d’une base de données de référence. De fait, l’analyse des signes cutanés est beaucoup plus fine et plus complète que celle de l’art antérieur, qui était une analyse globale de la zone d’intérêt. L’invention fait appel au meilleur de l'évaluation clinique et instrumentale dans un seul procédé. L'invention rassemble le meilleur de deux moyens objectifs pour mesurer les traits du visage dans le domaine cosmétique, c’est-à-dire : Clinique avec des algorithmes d'apprentissage en profondeur basés sur l'intelligence artificielle formés avec des dermatologues et des experts graduant avec la référence des échelles cliniques photographiques publiées. L'évaluation visuelle clinique automatique est à portée de main. Instrumental avec un logiciel spécifique de segmentation et d'analyse d'images pour mesurer les propriétés optiques comme les interactions lumière/peau. L’« apparence » peut être comprise comme étant l’apparence globale de la zone d’intérêt, soit en mouvement, soit figée. De plus, on peut envisager que chaque donnée nouvellement collectée par le procédé selon l’invention puisse alimenter les données de référence pré enregistrées dans la base de données de référence : Pour une meilleure simulation du vieillissement et de l'apparence, Pour améliorer encore le réglage des capacités de détection et de la précision du logiciel. Des évaluations précises des signes cutanés surpassant celles de l'état de l'art en termes de précision et d'inclusivité sont obtenues conformément au procédé selon l’invention, grâce au traitement des images. Le système est basé sur la connaissance de décennies de recherche et de données couvrant tous les différents types de peau stockés dans la base de données de référence. Des exemples de « zones d’intérêt » peuvent comprendre les cheveux, les ongles, le visage, le cuir chevelu, le cou, les régions des yeux, les oreilles, le torse, les bras, les jambes et/ou d'autres parties du corps. Une « région d’intérêt » est une partie de la zone d’intérêt. Par exemple, si la zone d’intérêt est le visage, le contour des yeux, le front, les pommettes, le contour des lèvres sont des zones d’intérêt associées. De préférence, la partie externe du corps est le visage. La « base de données de référence » peut comprendre : Des données stockées avec une ou plusieurs séquences d'images comprenant au moins deux images, Un ou plusieurs atlas affichés sur écran ou imprimés sur un support ou sous une forme stockée dans un support de stockage informatique, tel que l'atlas décrit dans la demande de brevet WO2011/141769, chaque atlas représentant différentes gradations d'au moins une caractéristique de la typologie corporelle, Des images synthétiques, Des publications Internet, Les données peuvent être traitées par des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) qui peuvent inclure la logique floue, les réseaux de neurones, la programmation génétique et la programmation par arbre de décision. Tous les moteurs peuvent être entraînés sur la base d'entrées telles que des informations sur le produit, des conseils d'experts, un profil d'utilisateur ou des données basées sur des perceptions sensorielles. À l'aide d'une entrée, un moteur IA peut mettre en œuvre un processus d'apprentissage itératif. La formation peut être basée sur une grande variété de règles d'apprentissage ou d'algorithmes de formation publications scientifique, telles que les publications : Frederic Flament et al., « Effect of the sun on visible clinical signes of vieillir in Caucasian skin », Clinical, Cosmetic and Investigational Dermatology, 2013, 6 , 221 -232, Frederic Flament et al, « Effets de la saisonnalité et d'une photo-protection quotidienne sur certains signes du visage des femmes chinoises » International Journal of Cosmetic Science, 2017, 39 , 256-268. Frédéric Flament et al., « Comment une fatigue induite par une journée de travail peut modifier certains signes faciaux chez des femmes caucasiennes d'âge différent » , International Journal of Cosmetic Science, 2017, 39, 467-475. Frédéric Flament et al., « Une pollution urbaine extérieure chronique sévère altère certains signes de vieillissement du visage chez les femmes chinoises », Journal international des sciences cosmétiques, 2018, 40, 467-481. L’invention concerne aussi un procédé cosmétique et non thérapeutique de prédiction de l'apparence d'une zone d’intérêt d’un utilisateur, la zone d’intérêt étant divisée en régions d’intérêt comportant des signes cutanés, le procédé comprenant (i) une acquisition d’une image d’entrée de la zone d’intérêt, un traitement de l’image d’entrée d’une part avec (ii) un algorithme de segmentation et d’analyse d’image pour déterminer des propriétés optiques de la zone d’intérêt et extraire des caractéristiques des signes cutanés, et d’autre part avec (iii) un algorithme pour prédire et/ou visualiser le rajeunissement des signes cutanés de l’image d’entrée par comparaison des caractéristiques des signes cutanés extraits de l’image d’entrée avec des données de référence pré enregistrées dans une base de données de référence, (iv) une simulation, idéale ou accélérée, de l’apparence future de la zone d’intérêt en fonction du temps. L’invention concerne aussi un procédé cosmétique et non thérapeutique de prédiction de l'apparence d'une zone d’intérêt d’un utilisateur, la zone d’intérêt étant divisée en régions d’intérêt comportant des signes cutanés, le procédé comprenant (i) une acquisition d’une image d’entrée de la zone d’intérêt, un traitement de l’image d’entrée d’une part avec (ii) un algorithme de segmentation et d’analyse d’image pour déterminer des propriétés optiques de la zone d’intérêt et extraire des caractéristiques des signes cutanés, et d’autre part avec (iii) un algorithme pour prédire et/ou visualiser, dans le cas où les performances d’un produit sont connues, un effet produit sur des signes cutanés de l’image d’entrée par comparaison des caractéristiques des signes cutanés extraits de l’image d’entrée avec des données de référence pré enregistrées dans une base de données de référence, (iv) une simulation, idéale ou accélérée, de l’apparence future de la zone d’intérêt en fonction du temps. L’invention concerne aussi un système cosmétique et non thérapeutique de prédiction de l'apparence d'une zone d’intérêt d’un utilisateur, comprenant des moyens de communication adaptés pour communiquer avec un appareil informatique utilisateur et configurés pour importer, depuis une bibliothèque d’images de l’appareil informatique utilisateur, au moins une image d’entrée comportant une représentation de la zone d’intérêt de l’utilisateur; des moyens de traitement configurés pour soumettre l’image d’entrée à (ii) un algorithme de segmentation et d’analyse d’image pour déterminer des propriétés optiques de la zone d’intérêt et extraire des caractéristiques des signes cutanés, et à (iii) un algorithme, pour prédire et/ou visualiser l’évolution future des signes cutanés de l’image d’entrée par comparaison des caractéristiques des signes cutanés extraits de l’image de référence avec des données de référence pré enregistrées dans une base de données de référence, (iv) des moyens de simulation idéale ou accélérée de l’apparence future de la zone d’intérêt en fonction du temps. L’invention concerne aussi un programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé décrit précédemment. L’invention concerne enfin un support lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé décrit précédemment. Modes de réalisation préférés De préférence, le procédé cosmétique et non thérapeutique de détection et de quantification de signes cutanés sur une zone d’intérêt d’un utilisateur selon l’invention présente une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises seules ou en combinaison : Le traitement de l’image d’entrée inclut une analyse globale de la zone d’intérêt ainsi qu’une analyse de régions d’intérêt. L’algorithme pour prédire et/ou visualiser est un algorithme d'apprentissage en profondeur basé sur l'intelligence artificielle. L’algorithme pour prédire et/ou visualiser l’évolution future, le rajeunissement ou l’effet produit des signes cutanés de l’image d’entrée est basé sur un algorithme de rendu 3D/2D photoréaliste ou physique réaliste. L’algorithme pour prédire et/ou visualiser l’évolution future, le rajeunissement ou l’effet produit des signes cutanés de l’image d’entrée est basé sur un algorithme de rendu neuronal. Le traitement de l’image d’entrée comprend une évaluation d’au moins deux signes cutanés. Il comprend (v) le traitement d’information(s) décrivant le style de vie de l’utilisateur. Il comprend (vi) une estimation d’un taux d’accélération de vieillissement de chaque signe cutané en fonction de l’information décrivant le style de vie de l’utilisateur, de l’image d’entrée et des données de référence pré enregistrées. Il comprend (vii) une évaluation de l’apparence de chaque signe cutané en fonction du temps, basée sur le taux d’accélération du vieillissement et sur l’image d’entrée. Il comporte (viii) une simulation de l’apparence future de la zone d’intérêt dans un exposome de l’utilisateur et éventuellement (viii) une simulation de l’apparence future de la zone d’intérêt dans un exposome idéal. Les régions d’intérêt sont choisies parmi le front, le contour des yeux, le nez, les pommettes, le contour des lèvres, le front, le menton, les lèvres et les joues. Le modèle d'apprentissage machine est un réseau neuronal convolutif préformé. Les signes cutanés sont choisis parmi des pores, une texture de peau, une ride, une ridule, une patte d’oie, un affaissement, un cerne, un grain de peau, une expression faciale, une morphologie, une rougeur, une brillance. Les caractéristiques des signes cutanés sont choisis parmi une ouverture, une surface, un volume, une profondeur, une largeur, une longueur, une couleur, un degré d’hydratation, un degré de brillance, une distribution, une intensité, une réflectivité, une fréquence, une homogénéité, une souplesse, une fermeté, une translucidité, une luminosité, une pigmentation, un degré de matité, une élasticité ou une densité. La simulation est générée par des algorithmes d’apprentissage non supervisés, notamment des réseaux antagonistes génératifs (GANS). On sélectionne un produit cosmétique et on simule l’apparence future de la zone d’intérêt sur laquelle on a appliqué le produit. L’invention pourra être mieux comprise à la lecture de la description détaillée qui va suivre, d’un exemple de mise en œuvre non limitatif de celle-ci, et à l’examen du dessin annexé, schématique et partiel, sur lequel : la représente un schéma fonctionnel d'un procédé de prédiction conformément à la présente invention. Comme représenté sur la , le procédé selon l’invention comprend une étape 31 d’évaluation des différentes caractéristiques des signes cutanés à partir d’une image d’entrée. Selon l’invention, on réalise une analyse holistique avec une cartographie globale multizones permettant une évaluation globale ainsi qu'une évaluation ciblée. Par exemple, on calcule le poids de la zone des yeux par rapport au visage global en âge apparent. Plus de 20 traits du visage peuvent être automatiquement capturés : plus de signes analysés signifie une évaluation plus spécifique et plus précise pour chaque signe cutané. Chaque partie du visage sera analysée : Haut avec rides du front, Yeux avec paupière tombante, pattes d'oie, poches, rides périorbitaires, cernes, Nez/joues avec texture, pores, taches pigmentaires, sillon nasogénien, Bouche avec commissures des lèvres, Partie inférieure du visage avec ptose. Dans une étape 11, ces caractéristiques évaluées à partir de l’image d’entrée sont comparées à des caractéristiques de référence pré enregistrées dans une base de données. Dans une étape 41, les réponses de l’utilisateur à un questionnaire concernant ses habitudes de vies peuvent enregistrées et être traitées dans une base de données. Ces réponses peuvent, par exemple, appartenir à des catégories telles que des caractéristiques physiques de l’utilisateur, son lieu de vie, la démographie de son lieu d’habitation, des informations nutritionnelles, des informations sur l'utilisation des cosmétiques, des informations environnementales, des informations sur l'utilisation des produits de beauté, le mode de vie, les habitudes alimentaires, l'emplacement géographique de la résidence, l'emplacement du travail, les habitudes de travail, habitudes de sommeil, habitudes d'exercice, habitudes de relaxation, habitudes de soins de beauté, habitudes de tabagisme et de consommation d'alcool ; habitudes d'exposition au soleil, l’utilisation d'écran solaire, la propension à bronzer, le nombre de coups de soleil et de coups de soleil graves, les restrictions alimentaires, les compléments alimentaires ou vitamines, les habitudes de voyage, les informations sur la forme physique, les réactions indésirables aux produits, l'utilisation de produits de soins de beauté antérieurs et leur efficacité, les loisirs, l’état civil, les pays et région de naissance, si le sujet est citadin, périurbain ou rural, la taille de la zone urbaine dans laquelle vit le sujet, si le sujet est retraité. Dans une étape 42, le contexte de vie de l’utilisateur peut être enregistré et traité additionnellement dans la même base de données. Dans une étape 43, la base de données est alimentée par des données scientifiques telles que des publications, revues, articles, encyclopédies, atlas, brevets, données sur l’exposome et le vieillissement, témoignages. Dans une étape 32, les informations recueillies à l’issues des étapes 11, 41, 42, 43 sont traitées pour estimer le taux d’accélération de vieillissement de chaque signe cutané. Un « accélérateur » est un paramètre qui va accélérer le vieillissement, comme le soleil, la pollution ou certains médicaments. L'accélérateur modifie les informations prédites du vieillissement de la partie externe du corps de l'utilisateur par rapport à des informations prédites générées sans aucun accélérateur. Généralement, un utilisateur n'ayant pas d'accélérateur associé serait un utilisateur vivant une vie très saine ou idéale. Le « taux d'accélération » est une valeur numérique qui quantifie l'influence d'un accélérateur sur le vieillissement. Le taux d'accélération est élevé lorsque l'influence de l'accélérateur sur l'information prédite est élevée, comme le soleil, et faible, s'il n'a qu'un faible effet. Dans une étape 33, on évalue l’évolution future des signes cutanés sur la base des informations issues des étapes 31 et 32, à savoir les caractéristiques des différents signes cutanés et le taux d’accélération. Dans une étape 34, on simule l’apparence du visage de l’utilisateur dans son exposome réel prévisible, notamment selon les informations qu’il a communiquées aux étapes 41 et 42. Dans une étape 35, on peut simuler l’apparence du visage de l’utilisateur dans un exposome idéal fictif. Bien entendu, l'invention n'est pas limitée aux exemples de réalisation qui viennent d'être décrits. Procédé cosmétique et non thérapeutique de prédiction de l'apparence d'une zone d’intérêt d’un utilisateur, la zone d’intérêt étant divisée en régions d’intérêt comportant des signes cutanés, le procédé comprenant (i) une acquisition d’une image d’entrée de la zone d’intérêt, un traitement (31) de l’image d’entrée d’une part avec (ii) un algorithme de segmentation et d’analyse d’image pour déterminer des propriétés optiques de la zone d’intérêt et extraire des caractéristiques des signes cutanés, et d’autre part avec (iii) un algorithme d'apprentissage en profondeur basé sur l'intelligence artificielle, pour prédire et/ou visualiser l’évolution future (33) des signes cutanés de l’image d’entrée par comparaison (11) des caractéristiques des signes cutanés extraits de l’image d’entrée avec des données de référence pré enregistrées dans une base (43) de données de référence, (iv) une simulation (34, 35), idéale ou accélérée, de l’apparence future de la zone d’intérêt en fonction du temps. Procédé cosmétique et non thérapeutique de prédiction de l'apparence d'une zone d’intérêt d’un utilisateur, la zone d’intérêt étant divisée en régions d’intérêt comportant des signes cutanés, le procédé comprenant (i) une acquisition d’une image d’entrée de la zone d’intérêt, un traitement (31) de l’image d’entrée d’une part avec (ii) un algorithme de segmentation et d’analyse d’image pour déterminer des propriétés optiques de la zone d’intérêt et extraire des caractéristiques des signes cutanés, et d’autre part avec (iii) un algorithme d'apprentissage en profondeur basé sur l'intelligence artificielle, pour prédire et/ou visualiser le rajeunissement des signes cutanés de l’image d’entrée par comparaison (11) des caractéristiques des signes cutanés extraits de l’image d’entrée avec des données de référence pré enregistrées dans une base (43) de données de référence, (iv) une simulation (34, 35), idéale ou accélérée, de l’apparence future de la zone d’intérêt en fonction du temps. Procédé cosmétique et non thérapeutique de prédiction de l'apparence d'une zone d’intérêt d’un utilisateur, la zone d’intérêt étant divisée en régions d’intérêt comportant des signes cutanés, le procédé comprenant (i) une acquisition d’une image d’entrée de la zone d’intérêt, un traitement (31) de l’image d’entrée d’une part avec (ii) un algorithme de segmentation et d’analyse d’image pour déterminer des propriétés optiques de la zone d’intérêt et extraire des caractéristiques des signes cutanés, et d’autre part avec (iii) un algorithme d'apprentissage en profondeur basé sur l'intelligence artificielle, pour prédire et/ou visualiser, dans le cas où les performances d’un produit sont connues, un effet produit sur des signes cutanés de l’image d’entrée par comparaison (11) des caractéristiques des signes cutanés extraits de l’image d’entrée avec des données de référence pré enregistrées dans une base (43) de données de référence, (iv) une simulation (34, 35), idéale ou accélérée, de l’apparence future de la zone d’intérêt en fonction du temps. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé par le fait que l’algorithme pour prédire et/ou visualiser est un algorithme d'apprentissage en profondeur basé sur l'intelligence artificielle. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé par le fait que le traitement de l’image d’entrée inclut une analyse globale de la zone d’intérêt ainsi qu’une analyse de régions d’intérêt. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé par le fait que le traitement de l’image d’entrée comprend une évaluation d’au moins deux signes cutanés. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé par le fait qu’il comprend (v) le traitement d’information(s) décrivant le style de vie de l’utilisateur (41, 42). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé par le fait qu’il comprend (vi) une estimation (32) d’un taux d’accélération de vieillissement de chaque signe cutané en fonction de l’information décrivant le style de vie de l’utilisateur, de l’image d’entrée et des données de référence pré enregistrées. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé par le fait qu’il comprend (vii) une évaluation (33) de l’apparence de chaque signe cutané en fonction du temps, basée sur le taux d’accélération du vieillissement et sur l’image d’entrée. Procédé l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé par le fait qu’il comporte (viii) une simulation de l’apparence future de la zone d’intérêt dans un exposome de l’utilisateur (34) et éventuellement (viii) une simulation de l’apparence future de la zone d’intérêt dans un exposome idéal (35). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé par le fait que les régions d’intérêt sont choisies parmi le front, le contour des yeux, le nez, les pommettes, le contour des lèvres, le front, le menton, les lèvres et les joues. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’algorithme pour prédire et/ou visualiser l’évolution future, le rajeunissement ou l’effet produit des signes cutanés de l’image d’entrée est basé sur un algorithme d'apprentissage en profondeur basé sur l'intelligence artificielle. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’algorithme pour prédire et/ou visualiser l’évolution future, le rajeunissement ou l’effet produit des signes cutanés de l’image d’entrée est basé sur un algorithme de rendu 3D/2D photoréaliste ou physique réaliste. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’algorithme pour prédire et/ou visualiser l’évolution future, le rajeunissement ou l’effet produit des signes cutanés de l’image d’entrée est basé sur un algorithme de rendu neuronal. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le modèle d'apprentissage machine est un réseau neuronal convolutif préformé. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les signes cutanés sont choisis parmi des pores, une texture de peau, une ride, une ridule, une patte d’oie, un affaissement, un cerne, un grain de peau, une expression faciale, une morphologie, une rougeur, une brillance. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les caractéristiques des signes cutanés sont choisis parmi une ouverture, une surface, un volume, une profondeur, une largeur, une longueur, une couleur, un degré d’hydratation, un degré de brillance, une distribution, une intensité, une réflectivité, une fréquence, une homogénéité, une souplesse, une fermeté, une translucidité, une luminosité, une pigmentation, un degré de matité, une élasticité ou une densité. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la simulation est générée par des algorithmes d’apprentissage non supervisés, notamment des réseaux antagonistes génératifs (GANS). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel on sélectionne un produit cosmétique et on simule l’apparence future de la zone d’intérêt sur laquelle on a appliqué le produit. Système cosmétique et non thérapeutique de prédiction de l'apparence d'une zone d’intérêt d’un utilisateur, comprenant des moyens de communication adaptés pour communiquer avec un appareil informatique utilisateur et configurés pour importer, depuis une bibliothèque d’images de l’appareil informatique utilisateur, au moins une image d’entrée comportant une représentation de la zone d’intérêt de l’utilisateur; des moyens de traitement configurés pour soumettre l’image d’entrée à (ii) un algorithme de segmentation et d’analyse d’image pour déterminer des propriétés optiques de la zone d’intérêt et extraire des caractéristiques des signes cutanés, et à (iii) un algorithme d'apprentissage en profondeur basé sur l'intelligence artificielle, pour prédire et/ou visualiser l’évolution future des signes cutanés de l’image d’entrée par comparaison des caractéristiques des signes cutanés extraits de l’image de référence avec des données de référence pré enregistrées dans une base de données de référence, (iv) des moyens de simulation idéale ou accélérée de l’apparence future de la zone d’intérêt en fonction du temps. Programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 19. Support lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 19. Procédé de prédiction d’évolution temporelle de signes cutanés