FR 3144689 A1 20240705 FR 2214698 A 20221230 Procédé d’adaptation d’une composition cosmétique initiale destinée à la coloration de poils, notamment de cheveux, produit programme d’ordinateur et dispositif électronique d’adaptation associés La présente invention concerne un procédé d’adaptation d’une composition cosmétique initiale, destinée à la coloration de poils (12), notamment de cheveux, pour que la valeur d’au moins un paramètre colorimétrique de la composition cosmétique adaptée (11*) corresponde à une valeur cible (Vc). Le procédé comprend une phase d’exploitation comportant l'obtention d’une valeur cible pour le au moins un paramètre colorimétrique, l’obtention de données relatives à une composition cosmétique initiale et d’une valeur initiale associé la composition cosmétique initiale. La phase d’exploitation comprend en outre l’adaptation de la composition cosmétique initiale pour compenser le premier écart entre la valeur initiale et la valeur cible. Figure pour l'abrégé : Figure 1 Procédé d’adaptation d’une composition cosmétique initiale destinée à la coloration de poils, notamment de cheveux, produit programme d’ordinateur et dispositif électronique d’adaptation associés La présente invention concerne un procédé de détermination d’une composition cosmétique cible pour la coloration de poils, notamment des cheveux, en fonction d’au moins un paramètre colorimétrique cible. La présente invention concerne également un produit programme d’ordinateur et un dispositif électronique de détermination associés. La présente invention concerne le domaine des produits cosmétiques, préférentiellement des compositions cosmétiques pour la coloration de poils, notamment des cheveux. Plus généralement, un « produit cosmétique » est un produit tel que défini dans le Règlement CEN-1223/2009 du Parlement Européen et du Conseil daté du 30 novembre 2009, relatif aux produits cosmétiques. Un objectif de l’industrie cosmétique est d’améliorer l’expérience vécue par ses consommateurs. Il existe en particulier une forte tendance à proposer des produits toujours plus adaptés aux besoins et aux caractéristiques spécifiques de l’utilisateur. Cette tendance est appelée de manière générale « personnalisation ». La personnalisation de produits et services cosmétiques peut concerner n’importe quelle partie du corps humain mais revêt un intérêt tout particulier pour les parties corporelles exposées, telles que le visage (produits de maquillage ou de soin), et les cheveux ou une barbe le cas échéant (produits de coloration par exemple). Dans le domaine des compositions cosmétiques pour la coloration de poil(s), notamment de cheveux, de nouvelles compositions cosmétiques sont régulièrement développées pour s’adapter à la demande des utilisateurs. Ces nouvelles compositions cosmétiques visent, dans un premier cas, à atteindre une nouvelle couleur ou un nouvel effet visuel des poils sur lesquels elles sont appliqués. Dans un deuxième cas, ces nouvelles compositions cosmétiques visent à atteindre une couleur déjà connue mais comprennent des composants qui n’étaient pas précédemment utilisés à cet effet. Ce deuxième cas est particulièrement intéressant lorsque l’approvisionnement en certains composants devient difficile, s’accompagne de coûts élevés, ou présente un risque pour l’environnement Toutefois, l’obtention de nouvelles compositions cosmétiques résulte d’un processus long et complexe. Tout d’abord, des experts chimistes développent des prototypes de compositions cosmétiques. Ces prototypes résultent de l’expérience des experts chimistes et sont régis par certains principes chimiques. Ensuite, ces prototypes sont testés individuellement en laboratoire pour vérifier que l’effet visuel obtenu est conforme aux attentes des experts chimistes. Dans certains cas et de façon imprévisible, l’effet visuel associée à un prototype nouvellement développé n’est pas conforme aux attentes. Il est alors connu d’abandonner le prototype pour tester un nouveau prototype qui n’a pas nécessairement de lien avec le premier. Dans ce cas, aucune capitalisation n’est effectuée sur le prototype non-conforme aux attentes. Il existe donc un besoin pour des outils permettant de tirer profit de prototypes non conforme aux attentes. A cet effet, la présente invention a pour objet un procédé d’adaptation d’une composition cosmétique initiale, destinée à la coloration de poils, notamment de cheveux, pour que la valeur d’au moins un paramètre colorimétrique de la composition cosmétique adaptée corresponde à une valeur cible, le procédé étant mise en œuvre par un dispositif électronique d’adaptation et comprenant une phase d’exploitation comportant les étapes suivantes : l'obtention d’une valeur cible pour le au moins un paramètre colorimétrique, l’obtention de données relatives à une composition cosmétique initiale comportant une pluralité de composants et pour chaque composant, une quantité associée, l’obtention d’une valeur initiale du au moins un paramètre colorimétrique pour la composition cosmétique initiale, la valeur initiale résultant d’une mesure suite à l’application de la composition cosmétique initiale sur des poils, la valeur initiale se différenciant de la valeur cible par un premier écart, l’adaptation de la composition cosmétique initiale pour compenser le premier écart entre la valeur initiale et la valeur cible, l’adaptation comprenant : la variation de la quantité de chaque composant dans la composition cosmétique initiale, et l’évaluation, à partir d’un modèle de détermination automatique, de l’influence de chaque variation sur la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique, le modèle de détermination automatique ayant été préalablement entraîné pour déterminer une valeur d’au moins un paramètre colorimétrique en fonction d’une composition cosmétique, la composition cosmétique adaptée étant obtenue à l’issue de l’adaptation. Grâce à l’étape d’adaptation, il est possible d’obtenir, à partir d’une composition initiale, une composition cosmétique adaptée dont la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique s’approche de la valeur cible, notamment via le modèle de détermination automatique. Il est alors possible de capitaliser sur une recherche antérieure ayant abouti sur un prototype dont l’au moins un paramètre colorimétrique n’avait pas une valeur égale à la valeur cible. Selon des modes de réalisation particuliers, le procédé d’adaptation selon l’invention comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : la composition cosmétique adaptée a une valeur adaptée pour l’au moins un paramètre colorimétrique, la valeur adaptée résultant d’une mesure suite à l’application de la composition cosmétique adaptée sur des poils, la composition cosmétique adaptée étant telle qu’un deuxième écart entre la valeur adaptée et la valeur cible est inférieur au premier écart ; la phase d’exploitation comprend en outre l’étape suivante : le calcul, à partir du modèle de détermination automatique, d’une matrice, dite matrice jacobienne, représentant une variation de la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique de la composition cosmétique initiale en fonction d’une variation de la quantité de chaque composant de la composition cosmétique initiale, lors de l’évaluation de l’influence de chaque variation sur la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique de l’étape d’adaptation de la phase d’exploitation, ladite influence étant évaluée en calculant une valeur d’une fonction de coût dépendant de la matrice jacobienne et de chaque variation ; la fonction de coût respecte la formule suivante : où est la fonction de coût, Vi est la valeur initiale de l’au moins un paramètre colorimétrique, Vc est la valeur cible, est la matrice jacobienne, et est un vecteur comprenant chaque variation de quantité de composant ; lors de l’étape d’adaptation de la phase d’exploitation, la variation et l’évaluation sont répétées plusieurs fois par un algorithme d’optimisation ; lors de l’étape d’adaptation de la phase d’exploitation, l’algorithme d’optimisation appliqué est un algorithme d’optimisation contraint par un ensemble de contrainte(s) de viabilité de(s) composition(s) cosmétique(s), la composition cosmétique initiale et la composition cosmétique adaptée respectant l’ensemble de contrainte(s) de viabilité ; le procédé comprend, préalablement à la phase d’exploitation, une phase d’entraînement comportant les étapes suivantes : la réception d’un ensemble de contrainte(s) de viabilité de composition(s) cosmétique(s), l’acquisition d’un jeu de données d’entraînement, chaque donnée d’entraînement étant spécifique d’une composition cosmétique respectant l’ensemble de contrainte(s) de viabilité reçu, chaque donnée d’entraînement comprenant : un ensemble de grandeurs représentant la quantité de chaque composant de la composition cosmétique, et une valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique associé à la composition cosmétique, et l’entraînement d’un modèle d’intelligence artificielle sur la base du jeu de données d’entraînement, pour obtenir un modèle entraîné propre à déterminer, à partir d’une composition cosmétique, une valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique de la composition cosmétique, lors de l’étape d’adaptation de la phase d’exploitation, le modèle de détermination d’au moins un paramètre colorimétrique de composition cosmétique étant le modèle entraîné lors de l’étape d’entraînement de la phase d’entraînement ; la phase d’exploitation comprend en outre une étape de production d’un échantillon de la composition cosmétique adaptée, afin de mesurer la valeur adaptée de l’au moins un paramètre colorimétrique de la composition colorimétrique adaptée ; et la phase d’exploitation est répétée au moins une fois formant au moins deux itérations, lors des étapes d’obtention de la ou de chaque répétition de la phase d’exploitation, la composition cosmétique initiale étant la composition cosmétique adaptée obtenu à l’itération précédente et la valeur initiale résultant d’une mesure suite à l’application de la composition cosmétique adaptée de l’itération précédente sur des poils. La présente invention a également pour objet un produit programme d’ordinateur sur lequel est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargé sur une unité de traitement de données et entraînant la mise en œuvre d’un tel procédé lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données. La présente invention a également pour objet un dispositif électronique d’adaptation d’une composition cosmétique initiale, destinée à la coloration de poils, notamment de cheveux, pour que la valeur d’au moins un paramètre colorimétrique de la composition cosmétique adaptée corresponde à une valeur cible, le dispositif électronique d’adaptation étant propre à mettre en œuvre un tel procédé de détermination. La présente invention concerne également support lisible d’informations sur lequel est mémorisé un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargé sur une unité de traitement de données et entraînant la mise en œuvre d’un tel procédé de détermination lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit de modes de réalisation de l’invention, donnés à titre d’exemple uniquement et en référence aux dessins qui sont : la est une vue schématique d’un concept de l’invention ; la et une vue schématique d’un dispositif électronique d’adaptation selon l’invention ; la est un organigramme d’un procédé d’adaptation selon l’invention mis en œuvre par le dispositif électronique d’adaptation de la ; la est un organigramme d’une étape du procédé d’adaptation de la ; la est une représentation schématique en deux dimensions d’un espace réduit de compositions cosmétiques viables ; la est une représentation schématique en deux dimensions d’une sous-étape illustrée sur la du procédé d’adaptation illustré sur la ; et la est une représentation schématique d’une étape du procédé d’adaptation illustré sur la . Sur la est représenté un dispositif électronique 10 d’adaptation d’une composition cosmétique initiale 11 i , destinée à la coloration de poils 12, notamment de cheveux, pour que la valeur d’au moins un paramètre colorimétrique de la composition cosmétique adaptée 11* corresponde à une valeur cible Vc. On entend par le verbe « correspondre » que la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique se rapproche de ma valeur cible Vc par rapport à une valeur initiale décrite ci-après. La composition cosmétique initiale 11 i n’est pas représentée sur la car, dans un mode de réalisation, le dispositif d’adaptation 10 est propre à la déterminer lui-même, comme il sera expliqué par la suite. Comme visible sur la , la composition cosmétique adaptée 11* est une composition cosmétique pour la coloration de poils 12. Préférentiellement, la composition cosmétique cible 11* est propre à être appliquée sur les cheveux 12 d’un utilisateur, pour colorer lesdits cheveux 12. La composition cosmétique adaptée 11* comprend une pluralité de composants 14 propres à interagir entre eux, et avec les cheveux 12 de l’utilisateur, pour les colorer. Préférentiellement, lors de cette interaction, les composants 14 de la composition cosmétique adaptée 11* commence par décolorer les cheveux 12. Ensuite, les composants 14 de la composition cosmétique adaptée 11* interagissent avec les cheveux décolorés pour fixer des pigments de la couleur choisie et ainsi former des cheveux colorés 12*. Les cheveux colorés 12* ont une couleur correspondant à la valeur cible Vc de l’au moins un paramètre colorimétrique. Les composants 14 sont par exemple présents dans la composition cosmétique adaptée 11* sous la forme de poudre, de gel, d’émulsion ou d’huile. Le dispositif électronique d’adaptation 10 est configuré pour adapter une quantité de chaque composant 14 dans la composition cosmétique initiale 11 i , formant ainsi la composition cosmétique adaptée 11*. La composition cosmétique adaptée 11* est destinée à produire une coloration de cheveux correspondant à l’au moins un paramètre colorimétrique cible Vc, lorsqu’elle est appliquée sur les cheveux 12 de l’utilisateur. En référence à la , le dispositif d’adaptation 10 comprend une unité de traitement 15. Le dispositif d’adaptation 10 comprend optionnellement en outre un écran d’affichage 16 et/ou une unité 17 de production de compositions cosmétiques 11. L’unité de traitement 15 comprend, par exemple, un calculateur en interaction avec un produit programme d’ordinateur. L’unité de traitement 15 est, par exemple, un ordinateur. Le calculateur comprend, par exemple, un processeur comprenant une unité de traitement de données, des mémoires et un lecteur de support d’informations, ainsi qu’éventuellement une interface homme-machine. Le produit programme d’ordinateur comporte un support d’informations. Le support d’information est un support lisible par le calculateur, usuellement par l’unité de traitement de données. Le support lisible d’informations est un médium adapté à mémoriser des instructions électroniques et capable d’être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support d’informations est une clé USB, une disquette ou disque souple (de la dénomination anglaise « Floppy disc »), un disque optique, un CD-ROM, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, une mémoire EPROM, une mémoire EEPROM, une carte magnétique ou une carte optique. Sur le support d’informations est mémorisé le programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme. Le programme d’ordinateur est chargeable sur l’unité de traitement 15 et est adapté pour entraîner la mise en œuvre d’un procédé de d’adaptation d’une composition cosmétique initiale 11 i pour obtenir une composition cosmétique adaptée 11*, lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement du calculateur. Un tel procédé de détermination sera décrit dans la suite de la description. Le fonctionnement du dispositif électronique 10, mettant en œuvre un procédé de d’adaptation de la composition cosmétique initiale 11 i , va maintenant être décrit en référence aux organigrammes des figures 3 et 4, ainsi qu’aux exemples des figures 5 à 7. Le procédé de détermination comprend optionnellement une phase d’entraînement 100. La phase d’entraînement 100 comprend une étape 110 de réception d’un ensemble E cv de contrainte(s) de viabilité de composition cosmétique 11. Préférentiellement, chaque composition(s) cosmétique(s) 11 comprend au moins un composant 14 d’un premier type et au moins un composant 14 d’un deuxième type. Chaque composant 14 du premier type est par exemple une base, et chaque composant 14 du deuxième type est par exemple un coupleur. Préférentiellement, chaque composant 14 est choisi dans une liste prédéfinie de composants. Préférentiellement, l’ensemble E cv de contrainte(s) de viabilité de composition(s) cosmétique(s) 11 comprend une ou plusieurs des contraintes suivantes : un rapport entre une quantité de composant 14 du premier type et une quantité de composant 14 du deuxième type est comprise entre un premier seuil et un deuxième seuil, une quantité totale de la composition cosmétique 11 est inférieure à un troisième seuil, une quantité de chaque composant 14 dans la composition cosmétique 11 est inférieure à un quatrième seuil, et un nombre de composants 14 dans la composition cosmétique 11 est inférieur à un cinquième seuil. Avantageusement, l’ensemble de contrainte(s) E cv comprend chacune des contraintes précitées. Ces contraintes sont optionnellement issues de principes chimiques permettant d’assurer la viabilité de la composition cosmétique 11. L’expression « viabilité de la composition cosmétique 11 » est entendue ici au sens du fait qu’une composition respectant l’ensemble de contrainte(s) : est efficace, et/ou ne présente pas de risques pour l’utilisateur, et/ou est conforme à des standards de production, et est préférentiellement respectueuse de l’environnement. L’optionnelle phase d’entraînement 100 comprend en outre une étape 120 d’acquisition d’un jeu de données d’entraînement 18. Chaque donnée d’entraînement 18 du jeu de données d’entraînement 18 est spécifique à une composition cosmétique 11 respectant l’ensemble de contrainte(s) de viabilité reçu lors de l’étape de réception 110. Chaque donnée d’entraînement 18 comprend un ensemble de grandeurs représentant la quantité de chaque composant 14 dans la composition cosmétique 11, et une valeur d’au moins un paramètre colorimétrique associé à la composition cosmétique 11. Chaque grandeur est par exemple une quantité du composant 14 correspondante dans la composition cosmétique 11 associée. Chaque quantité de composant 14 est optionnellement une masse de composant, un volume de composant, un pourcentage massique du composant 14 dans la composition cosmétique 11, ou un pourcentage volumique du composant 14 dans la composition cosmétique 11. Le ou chaque paramètre colorimétrique caractérise la composition cosmétique 11 pour la coloration de cheveux 12. Préférentiellement, chaque paramètre colorimétrique est représentatif d’un effet visuel des cheveux 12 sur lesquels la composition cosmétique 11 est appliquée. Avantageusement, l’au moins un paramètre colorimétrique comprend : un triplet de valeurs caractérisant une couleur des cheveux 12 après application de la composition cosmétique 11, et/ou une valeur d’effacement de la couleur de la composition cosmétique 11 après lavage des cheveux 12, et/ou une valeur de sélectivité caractérisant une différence de couleur entre une racine et une pointe des cheveux 12. Préférentiellement, chaque donnée d’entraînement 18 comprend chacune des valeurs précitées. Le triplet de valeurs est par exemple le triplet de valeur de l’espace chromatique CIE L*a*b*. L’espace colorimétrique CIE L*a*b*, souvent abrégé CIELAB, est un espace colorimétrique pour les couleurs de surface défini par la Commission internationale de l'éclairage (CIE) en 1976. Fondé sur les évaluations du système CIE XYZ, il en abandonne la linéarité afin de figurer plus fidèlement les écarts entre les couleurs perçues par la vision humaine. Dans ce modèle, trois grandeurs caractérisent les couleurs, la clarté L*, qui dérive de la luminance (Y) de l'évaluation XYZ, et deux paramètres a* et b*, qui expriment l'écart de la couleur par rapport à celle d'une surface grise de même clarté, comme la chrominance. La définition d'une surface grise, non colorée, achromatique, implique d'indiquer explicitement la composition de la lumière qui éclaire la surface colorée. Cet illuminant est souvent la lumière du jour qui correspond à l’étalon normalisée D65. Aussi, dans ce cas, le triplet de valeurs comprend une valeur de clarté L*, et deux valeurs a*, b* d'écart de la couleur par rapport à celle d'une surface grise de même clarté. Toute autre espace colorimétrique est envisageable. En variante, le triplet de valeurs est un triplet RGB. Le triplet comprend alors une valeur R pour la couleur rouge, une valeur G pour le vert et une valeur B pour le bleu. De manière plus générale, toutes représentations permettant d’associer des spectres seraient également utilisables dans ce contexte. En effet, la couleur d’un cheveu n’est pas identique en tout point du cheveu. En particulier, les pointes des cheveux 12 sont généralement plus claires que les racines. Ainsi, la valeur de sélectivité est un paramètre d’intérêt. Préférentiellement, lors de l’étape d’acquisition 120 de la phase d’entraînement 100, le jeu de données d’entraînement 18 est acquis, au moins en partie, depuis un capteur propre à mesurer la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique. Le capteur est par exemple un spectro-colorimètre. Selon un mode de réalisation, le capteur est propre à capturer des images de zones de poils de l’individu et à extraire des mesures colorimétriques à partir des images capturées. Préférentiellement, chaque donnée d’entraînement 18 est issue d’une composition cosmétique 11 viable, i.e. respectant l’ensemble E cv de contrainte(s) de viabilité. Préférentiellement, chaque donnée d’entraînement correspond à une composition cosmétique commercialisée. Ainsi, avant la commercialisation desdites compositions cosmétiques, la valeur de leurs paramètres colorimétriques a été mesurée lors de test sur des cheveux 12. En complément facultatif, les compositions cosmétiques associées aux données d’entraînement sont présélectionnées par des experts chimistes parmi toutes les compositions cosmétiques commercialisées. L’optionnelle phase d’entraînement 100 comprend en outre une étape 130 d’entraînement d’un modèle d’intelligence artificielle à partir du jeu de données d’entraînement 18, pour obtenir un modèle entraîné. Préférentiellement, le modèle d’intelligence artificielle comprend au moins l’un des modèles suivants : une machine à vecteur de support, une forêt d’arbres décisionnels (de l’anglais Random Forest ), un mécanisme de renforcement de gradient (de l’anglais Gradient Boosting ), ou un krigeage, aussi appelé régresseur à processus gaussien (de l’anglais Gaussian Process Regressor ). Dans chacun des cas précédents, le modèle d’intelligence artificielle comprend des paramètres réglables. Lors de l’étape d’entraînement 130, chaque paramètre réglable est réglé de sorte que, lorsqu’un ensemble de grandeurs respectif d’une donnée d’entraînement 18 lui est donnée en entrée, ledit modèle entraîné fournisse en sortie, une valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique sensiblement identiques à la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique de ladite donnée d’entraînement 18. Il est clair que la phase d’entraînement 100 décrite ci-dessus a pour but l’obtention du modèle entrainé. Selon une variante non représentée, le procédé de détermination ne comprend pas la phase d’entraînement 100. Par exemple, le procédé comprend, à la place, une étape de réception du modèle entrainé. Le procédé comprend en outre une phase d’exploitation 200. La phase d’exploitation 200 comprend une étape 210 d’obtention de la valeur cible Vc pour l’au moins un paramètre colorimétrique. La valeur cible Vc de l’au moins un paramètre colorimétrique est par exemple fournie par un opérateur du dispositif de détermination 10. La phase d’exploitation comprend une étape 220 d’obtention de données relatives à la composition cosmétique initiale 11 i comportant plusieurs composants 14 et pour chaque composant 14, une quantité associée. Dans la suite de la description les expressions « obtention de la composition cosmétique initiale 11 i » et « obtention de données relatives à la composition cosmétique initiale 11 i » sont équivalentes. En référence à la , l’étape 220 d’obtention de la composition cosmétique initiale 11 i comprend une sous-étape 221 d’obtention d’un ensemble de compositions cosmétiques 11 à tester. L’ensemble de compositions cosmétiques 11 à tester est préférentiellement formé de plusieurs données de test 19. Les données de test 19 comprennent, pour chaque composition cosmétique 11 à tester, un ensemble de grandeurs représentant la quantité de chaque composant 14 dans la composition cosmétique 11 à tester. Préférentiellement, les composants 14 de chaque composition cosmétique 11 à tester sont choisis dans la liste prédéfinie de composants 14 précédemment décrite. Chaque composition cosmétique 11 à tester respecte l’ensemble E cv de contrainte(s) de viabilité reçu lors de la phase d’entraînement 100. Si le procédé ne comprend pas la phase d’entraînement 100, alors la sous-étape 221 d’obtention de l’ensemble de compositions cosmétiques 11 à tester comprend en outre la réception dudit ensemble de contrainte(s) de viabilité. La sous-étape 221 d’obtention de l’ensemble de compositions cosmétiques 11 à tester comprend avantageusement la réception d’un nombre N correspondant à un nombre de compositions cosmétiques 11 à tester. Optionnellement, le nombre N est supérieur ou égal à deux. Préférentiellement, le nombre N est supérieur à cent, par exemple égal à cent-cinquante. La sous-étape d’obtention 221 comprend en outre avantageusement la génération de N données de test 19. Chaque donnée de test 19 est relative à une composition cosmétique 11 dont les composants 14 sont choisis dans la liste prédéfinie de composants 14 et de sorte que la composition cosmétique 11 à tester associée à chaque donnée de test 19 est comprise dans un espace réduit 20 de compositions cosmétiques viables. L’espace réduit 20 de compositions cosmétiques viables comprend uniquement les compositions cosmétiques 11 respectant l’ensemble E cv de contrainte(s) de viabilité. Les données de test 19 sont représentatives de l’espace réduit 20 de compositions cosmétiques viables L’expression « des données de test 19 représentatives de l’espace réduit 20 » est entendue ici au sens que les données de test 19 sont judicieusement choisies dans l’espace réduit 20 pour couvrir sensiblement l’intégralité de l’espace réduit 20. La illustre, via un schéma de principe en deux dimensions, un ensemble 22 représentant toutes les compositions cosmétiques 11 possibles et l’espace réduit 20. Il est clair que cet ensemble 22 et cet espace 20 ne sont, en réalité, pas représentables en deux dimensions mais plutôt en un nombre de dimensions égal au nombre de composants 14 dans la liste prédéfinie de composants. Sur la , l’ensemble 22 de toutes les compositions cosmétiques 11 possibles correspond au plan de la . Comme visible sur la , l’espace réduit 20 est inclus dans ledit ensemble 22 car l’espace réduit 20 comprend uniquement les compositions cosmétiques 11 de l’ensemble 20 respectant l’ensemble E cv de contrainte(s) de viabilité. Sur la toujours, on peut voir les données de test 19 dans l’espace réduit 20. A titre d’exemple, dix données de tests 19 sont représentées sur la . Préférentiellement, la génération de N données de test 19 comprend le calcul de grandeurs des N données de test 19 de sorte que, pour chaque donnée de test 19, la distance entre ladite donnée de test 19 et les autres données de test 19 soit maximale. Chaque grandeur de chaque donnée de test 19 représente la quantité d’un composant 14 dans la composition cosmétique 11 à tester correspondante. La génération des N données de test 19 comprend le calcul de grandeurs de N ensembles de grandeurs pour lesquels une distance entre chaque pair d’ensembles de grandeurs est maximale. Chaque grandeur d’un ensemble de grandeurs respectif représente la quantité d’un composant 14 dans une composition cosmétique 11 associée audit ensemble de grandeurs, ladite composition cosmétique 11 respectant l’ensemble de contrainte(s). A titre d’exemple, une donnée de test 19 comprend une première grandeur égale à 4 mol d’un premier composant 14A et 6 mol d’une deuxième composant 14B. Avantageusement, chaque donnée de test 19 est un vecteur comprenant un coefficient pour chaque composant 14 de la liste prédéfinie de composants. Chaque coefficient représente la quantité dudit composant 14 dans la composition cosmétique 11 respective du vecteur associé. Une distance entre deux données de test 19, i.e. entre deux vecteurs, est par exemple définie par la norme algébrique selon l’équation suivante : où et sont deux ensembles de grandeurs, et sont les grandeurs respectives desdits ensembles et , est la fonction racine carré, et est l’opérateur somme. Le calcul des N vecteurs est par exemple réalisé par application d’une technique de plan d’expériences, aussi appelée technique DoE (de l’anglais Design of Experimentation ). Avantageusement, la technique DoE implémente une algorithme SFD (de l’anglais Space Filling Design ). Cet algorithme permet, même avec un nombre réduit de vecteurs, d’assurer que les vecteurs choisis soient représentatifs de l’espace réduit 20. En effet, lorsque le nombre de vecteurs est faible, les hypothèses de la loi des grands nombres ne sont pas suffisamment respectées pour qu’une distribution aléatoire de vecteurs puissent être représentative de l’espace réduit 20. Sur la , il est visible que les données de test 19 sont espacées les unes des autres de sorte à maximiser les distances entre les données de test 19. En variante, la sous-étape d’obtention 221 comprend uniquement l’acquisition d’une ou plusieurs données de test 19 choisies par un opérateur du dispositif d’adaptation 10. Dans ce cas, l’opérateur choisit une ou plusieurs compositions cosmétiques en sélectionnant, pour chaque composition cosmétique 11, des composants 14 parmi la liste prédéfinie de composants, et la quantité de chacun desdits composants 14. Lors de son choix, l’opérateur veille à ce que chaque composition cosmétique 11 choisie respecte l’ensemble de contrainte(s). L’ensemble de compositions cosmétiques à tester est formé par le N données de test 19. L’étape d’obtention 220 de la composition cosmétique initiale comprend en outre une sous-étape 222 d’obtention d’une valeur d’au moins un paramètre colorimétrique associé à chaque composition cosmétique 11 à tester. Préférentiellement, la sous-étape d’obtention 222 comprend l'application, aux données de test 19, formant l’ensemble de compositions cosmétiques 11 obtenu, du modèle entraîné pour déterminer la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique de la ou chaque composition cosmétique 11 à tester. Préférentiellement, lors de la sous-étape d’obtention 222, chaque donnée de test 19 est fournie successivement au modèle entraîné. Le modèle entraîné détermine alors, pour chaque donnée de test 19, la valeur le ou les paramètres colorimétriques associés. Avantageusement, lors de la sous-étape d’obtention 222, la composition cosmétique 11 et la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique associé à chaque donnée de test sont stockés dans la ou les mémoires de l’unité de traitement 15. En variante, la sous-étape d’obtention 222 comprend la réception, depuis l’opérateur dudit dispositif 10, de la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique associé à chaque composition cosmétique 11 de l’ensemble de compositions cosmétiques 11 à tester. Dans ce cas, la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique est par exemple mesurée par l’opérateur du dispositif de détermination 10 par exemple au moyen d’un capteur, comme expliqué précédemment pour les données de test 19. Cette variante se combine particulièrement avantageusement avec la variante de la sous-étape 221 d’obtention de l’ensemble de compositions cosmétiques 11 à tester, selon laquelle les données test 19 associées aux compositions cosmétiques 11 à tester son reçues depuis l’opérateur. L’étape 220 d’obtention de la composition cosmétique initiale comprend en outre une sous-étape de filtrage 223, lors de laquelle les compositions cosmétiques 11 à tester sont filtrées en fonction de la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique qui leur est associée. La sous-étape de filtrage 223 permet d’obtenir des compositions cosmétiques filtrées 30, pour lesquelles la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique respecte un critère relatif à la valeur cible Vc. Préférentiellement, le critère est qu’une différence relative entre la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique associé à chaque composition cosmétique 11 à tester et la valeur cible Vc, soit inférieure à un sixième seuil. Les compositions cosmétiques filtrées 30 sont uniquement les compositions cosmétiques 11 à tester dont ladite différence relative est inférieure au sixième seuil. Autrement dit, les compositions cosmétiques filtrées 30 sont les compositions cosmétiques 11 à tester pour lesquelles la valeur de chaque paramètre colorimétrique s’éloigne, de la valeur cible Vc, d’au plus le sixième seuil. L’étape 220 d’obtention de la composition cosmétique initiale 11 i comprend en outre une sous-étape 224 de formation de plusieurs groupes 35 de compositions cosmétiques filtrées 30. Pour chaque groupe 35 (de l’anglais cluster) , les compositions cosmétiques filtrées 30 comprennent les mêmes composants 14. La sous-étape de formation 224 comprend par exemple l’application d’un algorithme d’apprentissage non-supervisé, tel qu’un algorithme des K-moyennes. Les compositions cosmétiques filtrée 30 de chaque groupe 35 sont sensiblement similaires. Autrement dit, deux compositions cosmétiques filtrées 30 comprenant les mêmes composants 14 mais dans des proportions sensiblement différentes ne sont pas comprises dans le même groupe 35. A titre d’exemple, une composition cosmétique filtrée 30 comprenant 10% d’un composant 14A et 90% d’un composant 14B n’est pas comprise dans le même groupe 35 qu’une composition cosmétique filtrée 30 comprend 80% du composant 14A et 20% du composant 14B. Sur la , plusieurs groupes 35A, 35B, 35C, 35D sont représentés par des ellipses. Les compositions cosmétiques filtrées 30 de chaque groupe 35A, 35B, 35C, 35D sont représentées par des croix. Comme visible sur la , un premier groupe 35A comprend les compositions cosmétiques filtrées 30 formées des composants 14A et 14B. Un deuxième groupe 35B comprend les compositions cosmétiques filtrées 30 formées des composants 14A, 14B et 14C. Un troisième groupe 35C comprend les compositions cosmétiques filtrées 30 formées des composants 14C et 14D, dans des proportions sensiblement également à 80/20. Un quatrième groupe 35D comprend les compositions cosmétiques filtrées 30 formées des composants 14C et 14D, dans des proportions sensiblement égales à 40/60. L’étape 220 d’obtention de la composition cosmétique initiale 11 i comprend en outre une sous-étape 225 de sélection d’au moins un groupe 35 de compositions cosmétiques filtrées 30, dit groupe sélectionné 35*. Le groupe sélectionné 35* est par exemple sélectionné de manière aléatoire. Selon une variante, lors de la sous-étape de sélection 225, M groupes 35 sont sélectionnés, M étant supérieur ou égal à deux, avantageusement égal à quatre. Pour cela, les M groupes sélectionnés 35* sont préférentiellement sélectionnés de sorte que, pour chaque groupe sélectionné 35*, les composants 14 compris dans les compositions cosmétiques filtrées 30 dudit groupe sélectionné 35* sont uniquement compris dans ledit groupe sélectionné 35*. Autrement dit, les composants 14 compris dans les compositions cosmétiques filtrées 30 dudit groupe sélectionné 35* sont exclusifs audit groupe 35*. Formulé encore autrement, les composants 14 compris dans les compositions cosmétiques filtrées 30 dudit groupe sélectionné 35* ne sont pas compris dans les compositions cosmétiques filtrées 30 des autres groupes sélectionnés 35*. Autrement dit, deux groupes sélectionnés 35* ne comprennent pas de compositions cosmétiques filtrées 30 ayant un même composant 14. Dans l’exemple illustré sur la , les premier 35A et deuxième 35B groupes ne peuvent donc pas faire partie ensemble des M groupes sélectionnés 35*. De même, les troisième 35B et quatrième 35D groupes ne peuvent donc pas faire partie ensemble des M groupes sélectionnés 35*. Ainsi, dans l’exemple de la , les groupes sélectionnés 35* sont par exemple : le premier 35A et le troisième 35C groupes, le premier 35A et le quatrième 35D groupes, le deuxième 35B et le troisième 35C groupes, ou le deuxième 35B et le quatrième 35D groupes. Préférentiellement, les groupes sélectionnés 35* sont les groupes 35 comprenant en outre les compositions cosmétiques filtrées 30 pour lesquelles la valeur de chaque paramètre colorimétrique associé est le plus proche de la valeur cible Vc. L’étape 220 d’obtention de la composition cosmétique initiale comprend en outre une étape 226 de détermination d’une composition cosmétique potentielle 11 p en fonction des compositions cosmétiques filtrées 30 du groupe sélectionné 35*. Avantageusement, lorsque plusieurs groupes 35 sont sélectionnés, lors de la sous-étape de détermination 226, une composition cosmétique potentielle 11 p est déterminée pour chaque groupe 35 sélectionné. La sous-étape de détermination 226 comprend préférentiellement pour chaque composant 14 des compositions cosmétiques filtrées 30 du groupe sélectionné 35*, le calcul d’une valeur moyenne des quantités dudit composant 14 parmi lesdites compositions cosmétiques filtrées 30. Dans l’exemple de la , si le groupe sélectionné 35* est le premier groupe 35A, ledit calcul est le calcul d’une valeur moyenne de la quantité de composant 14A dans chaque composition cosmétique filtrée 30 du premier groupe 35A et le calcul d’une valeur moyenne de la quantité de composant 14B dans chaque composition cosmétique filtrée 30 du premier groupe 35A. La sous-étape de détermination 226 comprend en outre préférentiellement la détermination d’une composition cosmétique moyenne 40 comprenant, pour chacun desdits composants 14, une quantité égale à la valeur moyenne calculée respective du composant 14. Sur la , la composition cosmétique moyenne 40A, 40B, 40C, 40D de chaque groupe 35A, 35B, 35C, 35D est représentée par un carré. On comprend alors que la composition cosmétique moyenne 40 est un barycentre des compositions cosmétiques filtrées 30 du groupe sélectionné 35*. Avantageusement, la sous-étape de détermination 226 comprend en outre la formation de la composition cosmétique potentielle 11 p en fonction de la composition cosmétique moyenne 40. Par exemple, la composition cosmétique potentielle 11 p est la composition cosmétique moyenne 40. En variante, la détermination de la composition cosmétique potentielle 11 p en fonction de la composition cosmétique moyenne 40 comprend le calcul de la valeur d’au moins un paramètre colorimétrique associé à la composition cosmétique moyenne 40, et l’optimisation de la quantité de chaque composant 14 de la composition cosmétique moyenne 40 de sorte que la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique associé à la composition cosmétique moyenne 40 se rapproche de la valeur cible Vc. Autrement dit, un premier algorithme d’optimisation est appliqué à une différence entre la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique associé à la composition cosmétique moyenne 40 et la valeur cible Vc, pour réduire cette différence en faisant varier la quantité de chaque composant 14 de la composition cosmétique moyenne 40. Selon cette variante, la composition cosmétique potentielle 11 p est la composition cosmétique moyenne 40 résultant de l’optimisation de la quantité de ses composants 14. Le calcul de l’au moins un paramètre colorimétrique associé à la composition cosmétique moyenne 40 est par exemple mis en œuvre par le modèle entraîné. En complément facultatif, lorsque M groupes 35 sont sélectionnés, ladite sous-étape de détermination 226 est répétée pour chaque groupe sélectionné 35*. Ainsi, une composition potentielle 11 p est déterminée pour chaque groupe sélectionné 35*. En complément facultatif, l’étape 220 d’obtention de la composition cosmétique initiale comprend en outre une sous-étape 227 d’envoi de la ou chaque composition cosmétique potentielle 11 p , à l’écran d’affichage 16. L’écran d’affichage 16 affiche alors la ou chaque composition cosmétique potentielle 11 p , à destination de l’opérateur du dispositif de détermination 10. Selon un autre complément facultatif, l’étape d’obtention 220 comprend en outre une sous-étape 228 de production d’au moins un échantillon de la ou chaque composition cosmétique potentielle 11 p . La production de l’au moins un échantillon est préférentiellement effectuée par l’unité 17 de production de compositions cosmétiques 11. La ou chaque composition cosmétique potentielle 11 p , dont un échantillon est produit, est alors la composition cosmétique initiale 11 i . De manière avantageuse, la sous-étape de production 228 comprend la réception, depuis l’opérateur, d’une sélection d’une composition cosmétique potentielle 11 p à produire, parmi les compositions cosmétiques potentielles 11 p déterminées. L’unité de production 17 produit alors uniquement l’échantillon des compositions cosmétiques potentielles 11 p sélectionnées par l’opérateur. Dans ce cas, uniquement la composition cosmétique potentielle 11 p , dont un échantillon est produit, est la composition cosmétique initiale 11 i . On comprend alors que l’au moins un paramètre colorimétrique de la composition cosmétique initiale 11 i a, d’après le modèle entraîné, une valeur sensiblement égale à la valeur cible Vc. La composition cosmétique initiale 11 i est destinée à être appliquée sur des cheveux 12, préférentiellement une mèche de cheveux 12, pour vérifier la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique. Ainsi, suite à l’application de la composition cosmétique initiale 11 i sur des cheveux 12, la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique est mesurée à l’aide des mêmes capteurs utilisés pour former les données d’entraînement 18, formant une valeur initiale Vi de l’au moins un paramètre colorimétrique. Comme indiqué précédemment on comprend alors que le dispositif d’adaptation 10 ne reçoit pas la composition cosmétique initiale 11 i , mais l’élabore de lui-même. En variante, l’étape 220 d’obtention de la composition cosmétique initiale 11 i ne comprend aucune des sous-étapes précédemment décrites. A la place, lors de l’étape d’obtention 220, le dispositif d’adaptation 10 reçoit la composition cosmétique initiale 11 i depuis l’opérateur du dispositif d’adaptation 10. Dans ce cas, l’opérateur veille à ce que la composition cosmétique initiale 11 i respecte l’ensemble E cv de contraintes de viabilité. L’opérateur veille en outre à ce que l’au moins un paramètre colorimétrique associé à ladite composition cosmétique initiale 11 i ait une valeur sensiblement égale à la valeur cible Vc d’après le modèle entraîné. Préférentiellement, dans ce cas, l’ordre des étapes 210 d’obtention de la valeur cible et d’obtention de la composition cosmétique initiale 220 est inversé, la valeur cible Vc étant déterminée par application du modèle entraîné à la composition cosmétique initiale 11 i . Selon cette variante, la composition cosmétique initiale 11 i est tout de même appliquée sur des cheveux 12 et la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique associé est mesurée à l’aide des mêmes capteurs utilisés pour former les données d’entraînement 18, formant la valeur initiale Vi de l’au moins un paramètre colorimétrique. Dans certains cas, le modèle entraîné n’est pas parfait et la valeur initiale Vi résultant d’une mesure, ne correspond pas parfaitement à la valeur cible Vc. La phase d’exploitation 200 comprend une étape 230 d’obtention de la valeur initiale Vi, la valeur initiale Vi résultant de la mesure suite à l’application de la composition cosmétique initiale 11 i sur des poils 12. La valeur initiale Vi se différencie de la valeur cible par un premier écart. Optionnellement, la phase d’exploitation 200 comprend une étape 240 de calcul, à partir d’un modèle de détermination automatique d’une valeur d’au moins un paramètre colorimétrique à partir d’une composition cosmétique, d’une matrice, dite matrice jacobienne J. Le modèle de détermination automatique est préférentiellement le modèle entraîné. La matrice jacobienne J représente une variation de la valeur V de l’au moins un paramètre colorimétrique de la composition cosmétique initiale 11 i en fonction d’une variation de la quantité de chaque composant 14 de la composition cosmétique initiale 11 i . La matrice jacobienne J est préférentiellement calculée pour un point de fonctionnement du modèle entraîné égal à la composition cosmétique initiale 11 i . Optionnellement, une amplitude relative de calcul de la matrice jacobienne J est prédéfinie. Pour chaque composant 14 de la composition cosmétique initiale 11 i , une paire de compositions cosmétiques 45A, 45B, 46A, 46B de calcul est calculée. Pour chaque paire, une première composition cosmétique de calcul 45A, 46A comprend la même quantité de chaque composant 14 que la composition cosmétique initiale 11 i à l’exception d’un des composants 14 pour laquelle sa quantité est réduite du produit de l’amplitude relative et de la quantité dudit composant 14 dans la composition cosmétique initiale 11 i . Autrement dit, la quantité dudit composant 14 dans la première composition de calcul 45A, 46A respecte l’équation suivante : où est la quantité du i-ème composant dans la première composition cosmétique de calcul 45A, 46A, et est la quantité du i-ème composant dans la composition initiale 11 i . Pour la même paire, une deuxième composition cosmétique de calcul 45B, 46B comprend la même quantité de chaque composant 14 que la composition cosmétique initiale 11 i à l’exception dudit composant 14 pour laquelle sa quantité est augmentée du produit de l’amplitude relative et de la quantité dudit composant 14 dans la composition cosmétique initiale 11 i . Autrement dit, la quantité dudit composant dans la première composition de calcul 45B, 46B respecte l’équation suivante : où est la quantité du i-ème composant dans la deuxième composition cosmétique de calcul. Sur la , ce calcul est illustré dans un exemple simple pour lequel la composition cosmétique initiale 11 i ne comprend que deux composants 14. La représente un repère dans lequel la quantité d’un premier composant est notée en abscisses et la quantité d’un deuxième composant est notée en ordonnées. Sur la , la composition cosmétique initiale 11 i est représentée par un cercle. Les première 45A et deuxième 45B compositions cosmétiques de calcul associées au premier composant sont représentées par des croix. Les première 46A et deuxième 46B compositions cosmétiques de calcul associées au deuxième composant sont représentées par des carrés. On remarque bien sur la que, pour chacune des première 45A et deuxième 45B compositions cosmétiques de calcul associées au premier composant, la quantité du deuxième composant est égale à la quantité du deuxième composant dans la composition initiale 11 i . De manière similaire, pour chacun des première 46A et deuxième 46B compositions cosmétiques associées au deuxième composant, la quantité du premier composant est égale à la quantité du premier composant dans la composition initiale. Pour chaque composant 14, une première valeur de calcul VA de l’au moins un paramètre colorimétrique est déterminée en appliquant le modèle de détermination automatique à la première composition cosmétique de calcul 45A, 46A, et une deuxième valeur de calcul VB de l’au moins un paramètre colorimétrique est déterminée en appliquant le modèle de détermination automatique à la deuxième composition cosmétique de calcul 45B, 46B. Un vecteur, dit vecteur gradient , est déterminé en calculant la moyenne des première VA et deuxième VB valeurs de calcul pondérées par l’amplitude relative . Autrement dit, le vecteur gradient respecte l’équation suivante : où est la gradient associé au i-ième composant 14 de la composition cosmétique initiale 11i. Les calculs de paires de compositions cosmétiques de calcul 45A, 45B, 46A, 46B, de valeurs de calcul VA, VB, et de vecteur gradient , sont répétés pour chaque composant 14 de la composition cosmétique initiale 11 i , de sorte qu’un vecteur gradient respectif de chaque composant 14 soit obtenu. Ces vecteurs gradient sont ensuite rangés dans une matrice formant la matrice jacobienne J, par exemple selon l’équation suivante : où est le nombre de composants 14 dans la composition cosmétique initiale 11 i . Aussi, pour une composition cosmétique 11 quelconque dont la quantité de chaque composant 14 se différencie de la composition cosmétique initiale 11 i par une grandeur , une valeur V de l’au moins un paramètre colorimétrique associé s’écrit, par linéarisation au premier ordre du modèle du détermination automatique, avec l’équation suivante : où est la valeur initiale, est un vecteur comprenant pour chaque composant, la grandeur de variation de la quantité dudit composant. La phase d’exploitation 200 comprend en outre une étape d’adaptation 250 de la composition cosmétique initiale 11 i pour compenser le premier écart entre la valeur initiale Vi et la valeur cible Vc. L’étape d’adaptation 250 comprend la variation de la quantité de chaque composant 14 dans la composition cosmétique initiale 11 i pour former par exemple une composition cosmétique variée dont les quantités de chaque composant respectent l’équation suivante : où est un vecteur comprenant la quantité de chaque composant 14 de la composition cosmétique variée, est une vecteur comprenant la quantité de chaque composant de la composition cosmétique initiale 11 i , et est un vecteur comprenant, pour chaque composant14 , la variation de la quantité de ce composant 14. L’étape d’adaptation 250 comprend ensuite l’évaluation, à partir du modèle de détermination automatique, de l’influence de chaque variation sur la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique. Préférentiellement, cette influence est évaluée en calculant la valeur d’une fonction de coût , dépendant optionnellement de la valeur initiale Vi, de la valeur cible Vc, de la matrice jacobienne J et de ladite variation. Préférentiellement, la fonction de coût respecte l’équation suivante : où est une norme mathématique. On comprend alors que si la valeur de la fonction de coût est égale à zéro, alors le premier écart est compensé. Cependant, cette valeur de la fonction coût n’est pas toujours atteignable. Préférentiellement, lors de l’étape d’adaptation 250, la variation et l’évaluation sont répétées plusieurs fois par un algorithme d’optimisation visant à minimiser la valeur de fonction de coût . A chaque répétition, l’algorithme d’optimisation détermine la variation de la quantité de chaque composant 14 en fonction la valeur de fonction de coût de la répétition précédente. Préférentiellement, les variations sont déterminées à partir de la matrice jacobienne J. En effet, les valeurs initiale Vi et cible Vc sont des constantes pour l’algorithme d’optimisation. Le problème résolu par l’algorithme d’optimisation est alors formulable ainsi : Selon une variante, l’algorithme d’optimisation appliqué est un algorithme d’optimisation contraint par l’ensemble Ecv de contrainte(s) de viabilité de(s) composition(s) cosmétique(s). Le problème d’optimisation résolu par l’algorithme d’optimisation est alors formulable de la manière suivante : où est l’ensemble de contrainte de viabilité. Selon une variante, la fonction de coût est pénalisée par une grandeur représentative de la variation de la quantité de chaque composant 14 et dépendant d’un coefficient prédéfini . Autrement dit, la fonction de coût respecte par exemple l’équation suivante : La pénalisation de la fonction de coût assure que la composition cosmétique obtenue pour la répétition suivante ne soit pas trop différente de la composition initiale 11 i . Les considérations précédentes sur les problème d’optimisation des équations 9 et 10 s’appliquent également lorsque la fonction de coût respecte l’équation 11 plutôt que l’équation 8. La résolution du problème d’optimisation fourni des variations optimisées de la quantité de chaque composant 14 de la composition cosmétique initiale 11 i . A l’issu de l’étape d’adaptation 250, une composition cosmétique adaptée 11* est obtenue. La composition cosmétique adaptée 11* comprend les mêmes composants 14 que la composition cosmétique initiale 11 i . La quantité de chaque composant 14 de la composition cosmétique adaptée 11* se différencie de la quantité dudit composant 14 dans la composition initiale 11 i , de la variation optimisée correspondante. Lorsque le problème d’optimisation résolu par l’algorithme d’optimisation est le problème de l’équation 10, la composition cosmétique initiale 11 i et la composition cosmétique adaptée 11* respectent l’ensemble E cv de contrainte(s) de viabilité. En complément facultatif, la phase d’exploitation 200 comprend en outre une étape 260 d’envoi de la composition cosmétique adaptée 11*, à l’écran d’affichage 16. L’écran d’affichage 16 affiche alors la composition cosmétique adaptée 11*, à destination de l’opérateur. Selon un autre complément facultatif, la phase d’exploitation 200 comprend en outre une étape 270 de production d’au moins un échantillon de composition cosmétique adaptée 11*. La production de l’au moins un échantillon est préférentiellement effectuée par l’unité 17 de production de compositions cosmétiques. L’échantillon de la composition cosmétique adaptée 11* produit est destiné à être appliqué sur des cheveux 12, préférentiellement une mèche de cheveux 12, pour vérifier la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique. Ainsi, suite à l’application de l’échantillon sur des cheveux 12, une valeur adaptée Va de l’au moins un paramètre colorimétrique de la composition cosmétique adaptée 11* est mesurée à l’aide des mêmes capteurs utilisés pour former les données d’entraînement 18. La composition cosmétique adaptée 11* étant telle qu’un deuxième écart entre la valeur adaptée Va et la valeur cible Vc est inférieur au premier écart. Préférentiellement, la phase d’exploitation 200 est répétée au moins une fois formant au moins deux itérations. A chaque répétition, lors de l’étape 220 d’obtention de la composition cosmétique initiale 11 i , ladite composition cosmétique initiale 11 i est la composition adaptée 11* de la précédente phase d’exploitation 200. Ainsi, aucune des sous étapes 221, 222, 223, 224, 225, 226, 227, 228 ne sont mises en œuvre de nouveau. A chaque répétition, l’étape 210 d’obtention de la valeur cible n’est préférentiellement pas mise en œuvre. A chaque répétition, lors de l’étape 230 d’obtention de la valeur initiale Vi de l’au moins un paramètre colorimétrique, ladite valeur initiale Vi est la valeur adaptée Va de la phase d’exploitation 200 précédente. A chaque répétition, lors de l’étape 240 optionnelle de calcul de la matrice jacobienne J, le point de fonctionnement pour lequel la matrice jacobienne J est calculée est la composition cosmétique adaptée 11* de la phase d’exploitation 200 précédente. Ainsi, pour chaque répétition de la phase d’exploitation 200, une valeur adaptée Va propre à la répétition est mesurée. Préférentiellement, les valeurs adaptées forment une suite convergeant vers la valeur cible Vc. Aussi, à l’issue de la ou des répétitions de la phase d’exploitation 200, une composition cosmétique adaptée 11* obtenue a une valeur adaptée Va de l’au moins un paramètre colorimétrique, égale à la valeur cible Vc. En variante, chaque composition cosmétique est propre à être appliquée à tout type de poils 12, et non uniquement à des cheveux, par exemple à des cils, des sourcils ou une barbe de l’utilisateur. Les variantes et complément précédemment décrits sont combinables selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Procédé d’adaptation d’une composition cosmétique initiale (11 i ), destinée à la coloration de poils (12), notamment de cheveux, pour que la valeur (Va) d’au moins un paramètre colorimétrique de la composition cosmétique adaptée (11*) corresponde à une valeur cible (Vc), le procédé étant mise en œuvre par un dispositif électronique d’adaptation (10) et comprenant une phase d’exploitation (200) comportant les étapes suivantes : l'obtention (210) d’une valeur cible (Vc) pour le au moins un paramètre colorimétrique, l’obtention (220) de données relatives à une composition cosmétique initiale (11 i ) comportant une pluralité de composants (14) et pour chaque composant (14), une quantité associée, l’obtention (230) d’une valeur initiale (Vi) du au moins un paramètre colorimétrique pour la composition cosmétique initiale (11 i ), la valeur initiale (Vi) résultant d’une mesure suite à l’application de la composition cosmétique initiale (11 i ) sur des poils (12), la valeur initiale (Vi) se différenciant de la valeur cible (Vc) par un premier écart, l’adaptation (250) de la composition cosmétique initiale (11 i ) pour compenser le premier écart entre la valeur initiale (Vi) et la valeur cible (Vc), l’adaptation comprenant : la variation de la quantité de chaque composant (14) dans la composition cosmétique initiale (11 i ), et l’évaluation, à partir d’un modèle de détermination automatique, de l’influence de chaque variation sur la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique, le modèle de détermination automatique ayant été préalablement entraîné pour déterminer une valeur d’au moins un paramètre colorimétrique en fonction d’une composition cosmétique (11), la composition cosmétique adaptée (11*) étant obtenue à l’issue de l’adaptation. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la composition cosmétique adaptée (11*) a une valeur adaptée (Va) pour l’au moins un paramètre colorimétrique, la valeur adaptée (Va) résultant d’une mesure suite à l’application de la composition cosmétique adaptée (11*) sur des poils (12), la composition cosmétique adaptée (11*) étant telle qu’un deuxième écart entre la valeur adaptée (Va) et la valeur cible (Vc) est inférieur au premier écart. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la phase d’exploitation (200) comprend en outre l’étape suivante : le calcul (240), à partir du modèle de détermination automatique, d’une matrice, dite matrice jacobienne (J), représentant une variation de la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique de la composition cosmétique initiale (11i) en fonction d’une variation de la quantité de chaque composant (14) de la composition cosmétique initiale, lors de l’évaluation de l’influence de chaque variation sur la valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique de l’étape d’adaptation (250) de la phase d’exploitation (200), ladite influence étant évaluée en calculant une valeur d’une fonction de coût ( ) dépendant de la matrice jacobienne (J) et de chaque variation. Procédé selon la revendication 3, dans lequel la fonction de coût ( ) respecte la formule suivante : où est la fonction de coût, Vi est la valeur initiale de l’au moins un paramètre colorimétrique, Vc est la valeur cible, est la matrice jacobienne, et est un vecteur comprenant chaque variation de quantité de composant (14). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel lors de l’étape d’adaptation (250) de la phase d’exploitation (200), la variation et l’évaluation sont répétées plusieurs fois par un algorithme d’optimisation. Procédé selon la revendication 5, dans lequel lors de l’étape d’adaptation (250) de la phase d’exploitation (200), l’algorithme d’optimisation appliqué est un algorithme d’optimisation contraint par un ensemble (Ecv) de contrainte(s) de viabilité de(s) composition(s) cosmétique(s), la composition cosmétique initiale (11 i ) et la composition cosmétique adaptée (11*) respectant l’ensemble (Ecv) de contrainte(s) de viabilité. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le procédé comprend, préalablement à la phase d’exploitation (200), une phase d’entraînement (100) comportant les étapes suivantes : la réception (110) d’un ensemble de contrainte(s) de viabilité de composition(s) cosmétique(s), l’acquisition (120) d’un jeu de données d’entraînement (18), chaque donnée d’entraînement (18) étant spécifique d’une composition cosmétique (11) respectant l’ensemble de contrainte(s) de viabilité reçu, chaque donnée d’entraînement (18) comprenant : un ensemble de grandeurs représentant la quantité de chaque composant (14) de la composition cosmétique (11), et une valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique associé à la composition cosmétique (11), et l’entraînement (130) d’un modèle d’intelligence artificielle sur la base du jeu de données d’entraînement (18), pour obtenir un modèle entraîné propre à déterminer, à partir d’une composition cosmétique, une valeur de l’au moins un paramètre colorimétrique de la composition cosmétique, lors de l’étape d’adaptation (250) de la phase d’exploitation (200), le modèle de détermination d’au moins un paramètre colorimétrique de composition cosmétique étant le modèle entraîné lors de l’étape d’entraînement (130) de la phase d’entraînement (100). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel la phase d’exploitation (200) comprend en outre une étape (270) de production d’un échantillon de la composition cosmétique adaptée (11*), afin de mesurer la valeur adaptée (Va) de l’au moins un paramètre colorimétrique de la composition colorimétrique adaptée (11*). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel la phase d’exploitation (200) est répétée au moins une fois formant au moins deux itérations, lors des étapes d’obtention (220, 230) de la ou de chaque répétition de la phase d’exploitation (200), la composition cosmétique initiale (11 i ) étant la composition cosmétique adaptée (11*) obtenu à l’itération précédente et la valeur initiale (Vi) résultant d’une mesure suite à l’application de la composition cosmétique adaptée (11*) de l’itération précédente sur des poils (12). Produit programme d’ordinateur sur lequel est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargé sur une unité de traitement de données et entraînant la mise en œuvre d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données. Dispositif électronique d’adaptation (10) d’une composition cosmétique initiale, destinée à la coloration de poils, notamment de cheveux, pour que la valeur d’au moins un paramètre colorimétrique de la composition cosmétique adaptée corresponde à une valeur cible, le dispositif électronique d’adaptation (10) étant propre à mettre en œuvre un procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications 1 à 9.