FR 3152183 A1 20250221 FR 2308752 A 20230817 Un procédé d’interaction d’un utilisateur comprend : un déclenchement (610) d’un signal pour requérir une exécution par l’utilisateur d’un geste de consentement validant l’exécution d’une opération à exécuter dans le contexte de l’environnement applicatif, le geste de consentement étant un claquement des mains; une authentification (620) biométrique, ou respectivement une identification biométrique, basée sur un geste de consentement effectué par l’utilisateur ; une exécution (630) de l’opération en cas d’authentification réussie, ou respectivement d’identification réussie. Figure pour l’abrégé: Fig.6 Procédé et dispositif d’interaction avec un utilisateur La présente description se rapporte à un dispositif et procédé d’interaction avec un utilisateur. Arrière-plan technique Dans certaines applications, des informations (mot de passe, données de paiement, accord sur la transaction, etc) doivent être saisies par l’utilisateur afin de s’authentifier et/ou de valider une transaction électronique ou opération électronique à exécuter. Toutefois, le fait de devoir saisir de telles informations pendant que l’utilisateur est dans un environnement applicatif (par exemple, un environnement de réalité virtuelle, un jeu vidéo, une application de commerce en ligne, une consultation de contenus multimédia, etc) peut induire des ruptures ou « frictions » dans l’expérience utilisateur. En outre, de telles saisies doivent selon le cas d’effectuer au moyen d’un autre appareil que celui utilisé pour accéder à l’environnement applicatif et l’utilisateur doit alors changer d’appareil, pour accéder à son téléphone mobile par exemple. Lorsque par exemple l’environnement applicatif est un environnement de réalité virtuelle auquel l’utilisateur accède grâce à un casque de réalité virtuelle, l’étape d’authentification peut ainsi entraîner des frictions conséquentes, voire complètement rompre l’expérience de l’utilisateur en lui faisant enlever le casque pour accéder à son téléphone mobile par exemple. Il apparaît ainsi le besoin d’une solution d’interaction avec un utilisateur, utilisable dans un environnement applicatif lorsqu’une transaction électronique ou opération électronique doit être validée par l’utilisateur avant d’être exécutée, qui permette un niveau de sécurité élevé et une expérience immersive sans couture (« frictionless »), notamment qui ne nécessite pas que l’utilisateur quitte l’environnement applicatif ou change de dispositif d’interaction. Résumé L'étendue de la protection est définie par les revendications. Selon un premier aspect, la présente description concerne un procédé d’interaction avec un utilisateur d’un environnement applicatif, le procédé comprenant : un déclenchement d’un signal pour requérir une exécution par l’utilisateur d’un geste de consentement validant l’exécution d’une opération à exécuter dans le contexte de l’environnement applicatif, le geste de consentement étant un claquement des mains; une authentification biométrique, ou respectivement une identification biométrique, basée sur un geste de consentement effectué par l’utilisateur ; une exécution de l’opération en cas d’authentification réussie, ou respectivement d’identification réussie. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, l’authentification biométrique comprend : une acquisition de données brutes représentatives du geste de consentement effectué par l’utilisateur; une génération d’un vecteur de plongement représentatif de caractéristiques comportementales et/ou morphologiques de l’utilisateur sur la base des données brutes ; une obtention d’une décision d’authentification sur la base d’une comparaison d’une signature biométrique de l’utilisateur avec le vecteur de plongement, la signature biométrique étant représentative de caractéristiques comportementales et/ou morphologiques de l’utilisateur. La comparaison de la signature biométrique de l’utilisateur avec le vecteur de plongement peut comprendre un calcul de distance entre la signature biométrique et le vecteur de plongement, l’authentification étant réussie si la distance est inférieure à un seuil d’authentification. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, l’identification biométrique comprend : une acquisition de données brutes représentatives du geste de consentement effectué par l’utilisateur; une génération d’un vecteur de plongement représentatif de caractéristiques comportementales et/ou morphologiques de l’utilisateur sur la base des données brutes ; une obtention d’une décision d’identification sur la base d’une comparaison de signatures biométriques représentatives de caractéristiques comportementales et/ou morphologiques d’utilisateurs respectifs avec le vecteur de plongement. La comparaison des signatures biométriques avec le vecteur de plongement peut comprendre un calcul de distance entre chacune des signatures biométriques et le vecteur de plongement, l’identification étant réussie si la plus petite des distances obtenues est inférieure à un seuil d’identification, l’utilisateur étant identifié comme étant l’utilisateur pour lequel la plus petite distante a été obtenue. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le procédé comprend : une acquisition de données brutes représentatives d’un ou plusieurs gestes de consentement effectués par l’utilisateur pour un enrôlement; une génération, sur la base des données brutes, d’un vecteur de plongement représentatif de caractéristiques comportementales et/ou morphologiques de l’utilisateur pour chaque geste effectué par l’utilisateur pour l’enrôlement; une génération de la signature biométrique de l’utilisateur à partir du ou des vecteurs de plongement obtenu pour le ou les gestes effectués par l’utilisateur pour l’enrôlement. La signature biométrique peut être calculée comme équibarycentre des vecteurs de plongement obtenu pour le ou les gestes effectués par l’utilisateur pour l’enrôlement. L’environnement applicatif peut être un environnement de réalité virtuelle. Le geste de claquement des mains peut comprendre une première phase de passage d’une position initiale de repos des bras à une position de clap, une deuxième phase de clap dans la position de clap et une troisième phase de passage de la position de clap à une position finale de repos des bras. Selon un deuxième aspect la présente description concerne un dispositif comprenant des moyens (notamment moyens logiciels et/ou hardware) de mise en œuvre d’un procédé selon le premier aspect. Les moyens peuvent comprendre des moyens électroniques. Les moyens électroniques peuvent comprendre par exemple un ou plusieurs circuits configurés pour exécuter une ou plusieurs ou toutes les étapes du procédé selon le premier aspect. Les moyens électroniques peuvent comprendre par exemple au moins un processeur et au moins une mémoire comprenant des instructions de programme configurées pour, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur, causer l’exécution par le dispositif d’une ou plusieurs ou toutes les étapes du procédé selon le premier aspect. Selon un autre aspect, la présente description concerne un support d'enregistrement lisible par un processeur de données sur lequel est enregistré un programme comprenant des instructions de programme configurées pour causer l'exécution par le processeur de données d’une ou plusieurs ou toutes les étapes du procédé selon le premier aspect. Selon un autre aspect, la présente description concerne un programme d'ordinateur comportant des instructions de programme configurées pour causer l'exécution par un processeur de données d’une ou plusieurs ou toutes les étapes du procédé selon le premier aspect. Brève description des figures D'autres caractéristiques et avantages résulteront de la description détaillée qui va suivre, effectuée sur la base de modes de réalisation et d’exemples donnés à titre illustratif et non limitatif, en faisant référence aux figures annexées. FIG. 1 représente schématiquement un système de réalité virtuelle selon un exemple de réalisation. FIG. 2 est un schéma bloc d’un dispositif d’interaction selon un exemple de réalisation. FIG. 3 est un schéma bloc illustrant un procédé d’interaction selon un exemple de réalisation FIG. 4 est un schéma bloc d’un modèle utilisable pour générer des vecteurs de plongement selon un exemple de réalisation FIG. 5 illustre des aspects d’un procédé d’entraînement d’un modèle selon un exemple de réalisation. FIG. 5 illustre des aspects d’un procédé d’entraînement d’un modèle selon un exemple de réalisation. FIG. 6 est un organigramme illustrant un procédé d’interaction selon un exemple de réalisation. FIG. 7 illustre des aspects d’un procédé d’interaction selon un exemple de réalisation. FIG. 8 illustre des aspects d’un procédé d’interaction selon un exemple de réalisation. Description détaillée Divers exemples de réalisation vont maintenant être décrits plus en détail en référence aux dessins. Toutefois, les détails structurels et/ou fonctionnels spécifiques divulgués ici sont utilisés pour permettre une compréhension des différents modes de réalisation possibles. Cependant, la personne du métier comprendra que les exemples de réalisation peuvent subir diverses modifications et peuvent être mis en œuvre sans tous ces détails. La présente description concerne un dispositif et procédé d’interaction avec un utilisateur. Le dispositif et procédé d’interaction sont applicables par exemple dans un environnement de réalité virtuelle, notamment lorsque l’utilisateur est porteur d’un dispositif d’immersion dans un espace virtuel. Ce dispositif d'immersion est appelé dans la suite « casque de réalité virtuelle «, « casque VR » (VR, pour « Virtual Reality ») ou plus génériquement « dispositif d'immersion». La solution d’interaction est en effet particulièrement adaptée pour une utilisation pendant la restitution d’un contenu audiovisuel dans un espace virtuel au moyen d’un dispositif d’immersion dans un espace virtuel, tel qu’un casque de réalité virtuelle. Cette solution d’interaction est applicable à tout type de systèmes de réalité virtuelle (VR, « virtual reality »), y compris des systèmes de réalité augmentée (AR, « augmented reality »), réalité mixte (MR, « mixed reality ») ou réalité étendue (XR, « extended reality »). Dans le contexte de ce document, on couvrira par l’expression « réalité virtuelle » toutes les technologies de réalité virtuelle au sens large, y compris celles de réalité augmentée, réalité mixte ou réalité étendue ainsi que les variantes ou technologies dérivées de ces technologies. La solution d’interaction décrite ici est toutefois utilisable plus généralement pour différentes applications ou environnements applicatifs impliquant de recueillir une validation d’un utilisateur à un moment ou un autre et nécessitant une authentification (ou identification). Par validation d’un utilisateur, on entend ici une réponse fournie par l’utilisateur pour signifier qu’il donne son accord pour l’exécution d’une ou plusieurs opérations. On parlera dans le cadre de ce document indifféremment de « consentement » ou « validation » ou « acceptation » ou « accord » donné(e) par l’utilisateur pour une opération à valider. L’opération à valider peut être n’importe quelle opération, simple ou complexe. L’opération à valider est par exemple une transaction (par exemple une transaction bancaire, une transaction de paiement, etc), une transmission de message et/ou de données ou documents, un enregistrement de données saisies (validation d’une saisie), une création de compte utilisateur, un paramétrage de logiciel ou de périphérique, etc. L’opération à valider peut être une opération électronique à exécuter dans le contexte de l’environnement applicatif ou en rapport avec l’environnement applicatif avec lequel l’utilisateur interagit. L’acceptation de l’utilisateur peut aussi être sollicitée lorsque l’utilisateur doit signifier son acceptation de conditions générales de vente sur un site web, une acceptation d’un contrat de licence requis pour bénéficier d’un accès à un service, ou dans toute autre type de circonstances nécessitant un accord préalable de l’utilisateur. La présente invention concerne ainsi un dispositif et procédé d’interaction avec un utilisateur, permettant une authentification et/ou identification biométrique comportementale transparente dans un environnement applicatif, cette authentification et/ou identification biométrique comportementale étant basée sur un geste de consentement. Le consentement est exprimé par un geste particulier qui est ici le claquement de mains et dont les différentes caractéristiques de mouvement sont analysées pour servir de facteur biométrique comportemental lors de l’authentification (ou l’identification). Le consentement n’est considéré comme valablement donné que si une authentification (ou respectivement une identification) réussie de l’utilisateur a été effectuée sur la base de ce geste de consentement. Cette solution d’interaction permet de fluidifier l’expérience utilisateur tout en proposant à ce dernier une interaction plus fluide et souvent plus simple qu’une succession de clics et/ou de saisies dans l’environnement applicatif. Cette solution d’interaction permet de résoudre les problèmes cités ci-dessus en proposant une authentification forte et transparente de l’utilisateur puisque l’authentification intervient automatiquement et de manière transparente pour l’utilisateur lorsqu’il effectue le geste de consentement. Par authentification forte, on entend une authentification basée sur la vérification d’au moins deux facteurs d’authentification de types différents. Il existe trois types de facteurs d’authentification : - facteurs biométriques (basé sur des données biométriques) ; - facteurs de connaissance (basé sur des informations secrètes connues seulement de l’utilisateur) ; - facteurs de possession (basé sur l’usage d’un dispositif matériel propre à utilisateur). Dans le contexte du procédé d’authentification décrit dans ce document, une authentification forte est possible sur la base de facteurs comportementaux biométriques fournis par le geste de consentement d’une part et sur la base du dispositif d’interaction propre à utilisateur d’autre part. Cette solution d’interaction permet un niveau de sécurité élevé et une expérience sans coupure (« frictionless ») et immersive tout en restant conforme au respect de la vie privée. Dans le cas de son application à un environnement de réalité virtuelle, la solution est également peu coûteuse puisqu’elle utilise uniquement les données générées par des capteurs déjà disponibles dans les dispositifs d’interaction (notamment dans le casque VR et/ou la manette) avec l’environnement de réalité virtuelle et évite que l’utilisateur interrompe la restitution du contenu audiovisuel par le casque VR ou enlève son casque VR ou change d’appareil pour s’authentifier / s’identifier. Le consentement par claquement de mains peut s’obtenir facilement en intégrant directement la requête d’exécution de ce geste de consentement dans l’environnement applicatif, par exemple dans une page web ou plus généralement dans un contenu présenté via l’environnement applicatif. Dans des modes de réalisation, la solution d’interaction utilise une technique du domaine de l'intelligence artificielle (IA) permettant de générer un "embedding" du geste de consentement, l’authentification étant réalisée sur la base de cet "embedding". Le terme "embedding" utilisé dans la terminologie anglo-saxonne peut être traduit par "incorporation" ou « plongement » en français. Dans ce contexte, une incorporation ou un plongement est une représentation vectorielle numérique (i.e. un vecteur de valeurs numériques) d’un ensemble de valeurs de paramètres représentatifs (d’un objet, mouvement, processus, document, etc) produite par un système d’IA à base de réseaux de neurones. Une telle représentation vectorielle numérique condensée est obtenue par projection (ou plongement) dans un espace à plusieurs dimensions, par exemple dans un espace à N=2 à 20 dimensions. Les valeurs des paramètres représentatifs sont projetées dans cet espace de manière à préserver certaines propriétés ou relations inhérentes à ces paramètres représentatifs. Cette représentation vectorielle numérique est généralement une représentation condensée (c’est-à-dire avec une réduction de dimensionalité) de l’ensemble de valeurs de paramètres représentatifs de départ, le vecteur obtenu ayant moins de composantes que l’ensemble de départ n’a de valeurs. Les « embeddings » servent ainsi à encoder dans un espace de représentation continu des informations complexes et discrètes, ce qui permet aux modèles d'IA de les manipuler plus facilement. Pour les besoins de l’authentification, un "embedding" courant, calculé pour un geste de consentement effectué à un instant donné par l’utilisateur, peut être comparé à un "embedding" de référence, obtenu lors de l’enrôlement de l’utilisateur, afin de déterminer si l’authentification est réussie ou non. En pratique, une distance entre les deux « embeddings » est calculée et comparée à un seuil (appelé ici seuil d’authentification) pour déterminer si l’authentification est réussie ou non. Dans ce document, on utilisera l’expression « vecteur de plongement » ou « plongement » pour désigner un "embedding" calculé pour un geste de consentement. Le geste de consentement est utilisé à la fois comme moyen d’expression d’un consentement et comme facteur d’authentification biométrique comportemental. Le fait d’utiliser un claquement de mains comme geste de consentement permet de tirer profit de différentes caractéristiques propres à un utilisateur : la position d’une main par rapport à l’autre, la position de la première main et/ou celle de la seconde main, la position de la tête, la vitesse de réalisation du geste, la symétrie ou non-symétrie des mains et/ou bras par rapport à la position de la tête, et autres caractéristiques qui découlent ces caractéristiques de base. En outre, il s’agit d’un geste qui est bien connu donc aucun apprentissage de ce geste particulier n’est nécessaire. Par ailleurs, il a été observé que ce geste permet une authentification fiable étant donné que ce geste est très inscrit dans les automatismes corporels et qu’une personne l’exécute en reproduisant quasiment toujours le même geste. Le geste est exécuté librement par la personne selon ses automatismes corporels propres, sans aucune contrainte imposée par la solution d’interaction (par exemple, une contrainte d’alignement des mains), de sorte que les facteurs comportementaux discriminants, propres à la personne, sont conservés et utilisables pour l’authentification. La solution d’interaction repose exclusivement sur des données acquises par des capteurs de gestes et l’analyse de mouvements, aucune analyse du son produit par le claquement de mains n’étant nécessaire ou utilisée. De tels capteurs de gestes sont disponibles dans la plupart des dispositifs d’interaction avec un environnement applicatif. L'identification/authentification s'effectue en toute discrétion et non pas par authentification vocale et/ou sonore. L'identification/authentification ne nécessite pas d'interaction contraignante, spécifique/précise (à distance réduite) avec un dispositif d’acquisition spécifique pour effectuer une reconnaissance faciale, palmaire, iris... La solution d’interaction permet un enrôlement d’un utilisateur et ne nécessite pas de réentraînement du modèle d’IA. L’enrôlement d’un utilisateur est rapide : en pratique, 1 à 5 gestes de claquement de mains maximum sont suffisants pour un tel enrôlement. Le procédé d’interaction permet une authentification et/ou identification et en même temps une validation d'une opération électronique à exécuter dans le contexte d’un environnement applicatif. Cette solution d’interaction avec authentification et/ou identification est peu couteuse en ce qu’elle est basée uniquement sur les équipements et les capteurs déjà disponibles dans des équipements tels que : par exemple les équipements de surveillance d’un espace privé ou public, d’espace commercial ou sur des équipements de restitution d’environnements de réalité virtuelle, etc. Plus généralement, la solution d’interaction avec authentification et/ou identification est intégrable dans tout système applicatif incluant des capteurs de geste et nécessitant de recueillir une validation d’un utilisateur pour une opération à exécuter. Des capteurs de gestes peuvent être des capteurs vidéo (caméras) et/ou des capteurs mouvement (gyroscopes, accéléromètres, etc.) et sont utilisés pour capturer des gestes effectués par l'utilisateur. Des moyens d’analyses (logiciels et/ou matériels) de gestes sont utilisables pour analyser, catégoriser et/ou décomposer les gestes capturés. Ces moyens d’analyses de gestes peuvent être utilisés pour analyser et caractériser le comportement de l’utilisateur dans le but d’effectuer une authentification biométrique comportementale. La FIG. 1 représente schématiquement un système de réalité virtuelle selon un exemple de réalisation. Le système comprend un dispositif d’immersion 120 (par exemple, un casque VR) porté par un utilisateur 110. Le dispositif d’immersion 120 comprend un écran d’affichage 125 (en général, sur une face interne du casque qui est placée devant les yeux de l’utilisateur) permettant à l’utilisateur de visualiser l’environnement virtuel en trois dimensions (3D). Dans le cas d’un environnement de réalité virtuelle, un contenu audiovisuel virtuel est créé numériquement et représenté dans un espace virtuel, qui est généralement tridimensionnel. Dans le cas de la réalité augmentée, également appelée hybride ou mixte, un contenu virtuel (sons, images, graphiques, informations de positionnement GPS, etc.) est mélangé dans l’espace virtuel à un contenu réel résultant d’une capture du monde réel, par exemple au moyen d’une caméra. La sensation d'immersion dans l’espace virtuel est généralement renforcée par une restitution stéréoscopique ou tridimensionnelle de la composante vidéo et par la spatialisation de la composante audio du contenu audiovisuel. Le dispositif d’immersion 120 est en communication opérationnelle avec un serveur d’authentification distant 140 associé à une base de données d’authentification 145. Le dispositif d’immersion 120 peut être en communication avec un serveur de contenu distant 160 fournissant un contenu audiovisuel à restituer par le dispositif d’immersion 120. Dans un mode de réalisation, la communication avec un serveur distant 140 et/ou avec le serveur de contenu distant 160 est établie via un réseau de télécommunication 150, soit directement, soit à travers un dispositif local 130, de type ordinateur personnel. Dans un mode de réalisation, le dispositif d’immersion 120 exécute un programme d’interaction mettant en œuvre un procédé d’interaction. Dans un mode de réalisation, le programme d’interaction est téléchargé dans le dispositif d’immersion 120 depuis le serveur distant 140, puis exécuté localement par le dispositif d’immersion 120 afin d’interagir avec l’utilisateur et de capturer les données comportementales biométriques et autres données d’interactions nécessaires à l’authentification. L’analyse des données capturées et/ou la génération des vecteurs de plongement peut également être effectuée localement par le dispositif d’immersion et/ou par le serveur distant qui transmet alors les vecteurs de plongement au dispositif d’immersion. La décision d’authentification peut également être effectuée localement par le dispositif d’immersion et/ou par le serveur distant qui transmet la décision d’authentification au dispositif d'immersion. Dans certains modes de réalisation, l’exécution de certaines fonctions (notamment des fonctions de calcul ou de stockage de données peuvent être déportées sur un dispositif local 130 (de type ordinateur personnel) relié via une liaison locale avec le dispositif d’immersion 120, 200. Dans ce cas le dispositif d’immersion et le dispositif local 130 coopèrent pour la mise en œuvre du procédé d’interaction. Si le dispositif d’immersion n’est pas reconnu en tant que terminal de confiance, le niveau de risque est plus élevé que dans le cas d'une vérification côté serveur d’authentification. Pour réduire ce risque, le serveur d’authentification peut identifier le dispositif d'immersion de l'utilisateur (sur la base d’un facteur de possession, s’ajoutant aux deux autres facteurs d’authentification de l’utilisateur) et vérifier son authenticité. Différentes procédures d’authentification du dispositif d’immersion sont envisageables. Par exemple, le serveur d’authentification envoie au dispositif d'immersion un challenge aléatoire à signer à chaque demande d'authentification de l’utilisateur. Le dispositif d'immersion signe le challenge puis transmets la signature du challenge avec le résultat de l'authentification de l’utilisateur effectuée sur la base des deux facteurs d’authentification (biométrique + séquence secrète) au serveur d’authentification. Le serveur d’authentification vérifie l'authenticité du dispositif d'immersion sur la base des données reçues et décide de valider ou pas le résultat de l'authentification de l’utilisateur. De cette façon la décision finale revient toujours au serveur. La FIG. 2 est un schéma bloc d’un dispositif d’interaction 200 selon un exemple de réalisation. Dans le cas d’exemple d’une application de réalité virtuelle, le dispositif d’interaction peut comprendre un dispositif d’immersion (casque VR) tel que décrit par référence à la FIG. 1 et/ou une manette et/ou joystick et/ou un autre périphérique d’entrée de commandes d’interaction. Le dispositif d’interaction 200 peut présenter globalement l’architecture d’un ordinateur, incluant des constituants d’une telle architecture : mémoire(s) de données 250, processeur(s) 220, bus de communication 270, interface(s) de communication(s) 240 pour la connexion de ce dispositif d’interaction 200 à un réseau de télécommunication ou un autre équipement local ou distant. Le dispositif d’interaction 200 comprend un écran d’affichage 210 pour la restitution d’images d’un contenu audiovisuel et des haut-parleurs 211, 212 pour la restitution du son du contenu audiovisuel. Le dispositif d’interaction 200 peut comprendre différents dispositifs d’acquisition : caméra 231, caméra infrarouge 234, caméra de profondeur, microphone 232, capteur biométrique 235, gyroscope 233, accéléromètre 236, etc. La caméra et/ou la caméra infrarouge et/ou le gyroscope peuvent par exemple être utilisés pour capturer des gestes effectués par l'utilisateur. Des moyens d’analyse (logiciels et/ou matériels) de gestes sont utilisables pour analyser, catégoriser et/ou décomposer les gestes capturés. Par exemple, la mémoire 250 peut comprendre des instructions de programme 260 configurées pour être exécutées par le processeur et mettre en œuvre des fonctions d’analyse de gestes. Ces fonctions d’analyse de gestes peuvent être fournies sous forme de librairies adaptées au dispositif d’interaction 200. La FIG. 3 est un schéma bloc illustrant un procédé d’interaction selon un exemple de réalisation. Le procédé d’interaction peut être exécuté au moyen d’un programme d’authentification exécuté par un dispositif d’interaction 200 décrit par référence à la FIG. 1 ou 2 et/ou par un serveur d’authentification 140 décrit par référence à la FIG. 1 ou 2. Les blocs fonctionnels 310 à 313 correspondent à des fonctions ou étapes d’une phase 31 d’enrôlement d’un utilisateur. Les blocs fonctionnels 320 à 325 correspondent à des fonctions ou étapes d’une phase 32 d’authentification d’un utilisateur. Au bloc 310, il est demandé à un utilisateur d’effectuer une ou plusieurs fois un geste de consentement, en l’occurrence un nombre N (par exemple N= 1 à 5) de claquement de mains. Des données brutes, représentatives de ces gestes de consentement, sont acquises par un ou des capteurs de gestes. Les données brutes peuvent être stockées dans une base de données 300 en association avec une identification de l’utilisateur. Au bloc 311, un prétraitement est appliqué aux données brutes acquises au bloc 310 pour générer des données prétraitées d’intérêt, comprenant des valeurs de paramètres caractéristiques d’intérêt pour la reconnaissance de l’utilisateur. Les paramètres caractéristiques d’intérêt pour la reconnaissance de l’utilisateur comprennent des caractéristiques morphologiques et/ou comportementales. Le prétraitement peut comprendre en outre un filtrage des données brutes, par exemple pour éliminer des données aberrantes ou du bruit ou un autre défaut. Au bloc 312, pour chaque geste de consentement effectué, les données prétraitées d’intérêt obtenues au bloc 311 sont codées sous forme de vecteur de caractéristiques et fournies à un modèle d’IA entraîné afin de générer un vecteur de plongement correspondant. Ainsi N vecteurs de plongement sont générés dans un espace multidimensionnel E. Un tel vecteur de plongement est représentatif de caractéristiques comportementales et/ou morphologiques de l’utilisateur. Les N vecteurs de plongement peuvent être stockés dans la base de données 300 en association avec l’identification de l’utilisateur et les données brutes obtenues au bloc 310. Au bloc 313, les N vecteurs de plongement obtenus au bloc 312 sont combinés pour générer une signature biométrique de l’utilisateur. Cette signature biométrique est elle-même un vecteur de plongement dans le même espace multidimensionnel E utilisé pour générer les N vecteurs de plongement. La signature biométrique est utilisée comme vecteur de plongement de référence ou gabarit biométrique. La signature biométrique peut être un vecteur de plongement combiné résultant d’une combinaison des N vecteurs de plongement. Par exemple, la signature biométrique peut être calculée comme barycentre (par exemple, l’équibarycentre) des N vecteurs de plongement. La signature biométrique peut être stockée dans la base de données 300 en association avec l’identification de l’utilisateur, les données brutes obtenues au bloc 310 et les N vecteurs de plongement obtenus au bloc 312. L’enrôlement de l’utilisateur est alors terminé. L’enrôlement de l’utilisateur peut se faire selon une méthode directe ou indirecte. Selon la méthode directe, une session d’enrôlement à lieu. Pendant cette session, l’utilisateur est amené à effectuer le geste de consentement une ou plusieurs fois d’affilé. A partir des données brutes sont extraites des données prétraitées d’intérêt qui sont codées sous forme de vecteurs de caractéristiques morphologiques et/ou comportementales. Les caractéristiques morphologiques et/ou comportementales sont fournies en entrée au modèle d’intelligence artificielle afin d’obtenir le(s)s vecteur de plongement(s) correspondant. A partir de ce(s) vecteur de plongement(s), un vecteur de plongement servant de signature biométrique est calculé et enregistré en tant que gabarit biométrique. Selon la méthode indirecte, le geste de consentement peut être utilisé plusieurs fois par l’utilisateur pour valider une ou plusieurs opérations, en collectant les données brutes pour ces gestes de consentement mais sans réaliser d’authentification sur la base du geste. Après en avoir détecté suffisamment (par exemple au moins 3 gestes de consentement), la phase d’obtention du gabarit biométrique peut être déclenchée automatiquement. A partir des données brutes collectées pour les gestes, sont extraites des données prétraitées d’intérêt qui sont codées sous forme de vecteurs de caractéristiques morphologiques et/ou comportementales. Les données prétraitées d’intérêt passent par le modèle d’intelligence artificielle afin d’obtenir le(s)s vecteur de plongement(s) correspondant. A partir de ce(s) vecteur de plongement(s), un vecteur de plongement servant de signature biométrique est calculé et enregistré en tant que gabarit biométrique. Quelle que soit la méthode employée, le geste de consentement pourra être utilisée comme facteur d’authentification et/ou d’identification dès la prochaine transaction. L’authentification d’un utilisateur s’appuie sur les mêmes principes que l’enrôlement et est décrite par référence aux blocs 320-323. Au bloc 320, en vue d’une authentification et du recueil de consentement, il est demandé à un utilisateur d’effectuer le geste de consentement attendu, c’est-à-dire un claquement de mains. Des données brutes, représentatives de ce geste de consentement, sont acquises par un ou des capteurs de gestes. Les données brutes obtenues au bloc 320 peuvent être stockées dans la base de données 300 en association avec une identification de l’utilisateur. Comme pour le bloc 311, au bloc 321, un prétraitement est appliqué aux données brutes acquises au bloc 320 pour générer des données prétraitées d’intérêt, comprenant des valeurs de paramètres caractéristiques d’intérêt pour la reconnaissance de l’utilisateur. Les paramètres caractéristiques d’intérêt pour la reconnaissance de l’utilisateur comprennent des caractéristiques morphologiques et/ou comportementales. Le prétraitement peut comprendre en outre un filtrage des données brutes, par exemple pour éliminer des données aberrantes ou du bruit ou autre défaut. Au bloc 322, les données prétraitées d’intérêt obtenues au bloc 321 sont codées sous forme de vecteur de caractéristiques et fournies au modèle d’IA entraîné (le même qu’au bloc 312) afin de générer un vecteur de plongement correspondant. Le vecteur de plongement courant est généré dans l’espace multidimensionnel E. Un tel vecteur de plongement est représentatif de caractéristiques comportementales et/ou morphologiques de l’utilisateur. Le vecteur de plongement courant peut être stocké dans la base de données 300 en association avec l’identification de l’utilisateur et les données brutes obtenues au bloc 320. Au bloc 323, le vecteur de plongement courant obtenu au bloc 322 est comparé avec la signature biométrique de l’utilisateur obtenue au bloc 313. Si la distance entre le vecteur de plongement courant obtenu au bloc 322 et la signature biométrique de l’utilisateur obtenue au bloc 313 est inférieure à un seuil d’authentification, alors l’authentification est réussie et le consentement de l’utilisateur est réputé avoir été donné. Si la distance entre le vecteur de plongement courant obtenu au bloc 322 et la signature biométrique de l’utilisateur obtenue au bloc 313 est supérieure à ce seuil d’authentification, alors l’authentification échoue. En cas d’égalité de la distance avec le seuil d’authentification, la décision d’authentification peut être l’échec ou le succès. Lorsqu’une opération doit être validée, l’utilisateur donne son consentement en faisant le geste de consentement attendu (ici le claquement de mains). Si la distance est en dessous du seuil d’authentification prédéfini, alors l’utilisateur est reconnu comme utilisateur légitime et la transaction est validée. Ainsi, sur la base d’un seul geste, un consentement est donné et une authentification de l’utilisateur est réalisée de sorte qu’on peut être certain que c’est cet utilisateur qui a donné son consentement. Si la distance est au-dessus du seuil d’authentification, la transaction n’est pas validée. L’acquisition d’un facteur d’authentification de remplacement peut être proposé. Une identification d’un utilisateur peut être réalisée de manière analogue à l’authentification : - des données prétraitées, comprenant des valeurs de paramètres caractéristiques d’intérêt pour la reconnaissance de l’utilisateur, sont extraites des données brutes (comme décrit pour le bloc 321) ; - ces données prétraitées sont fournies en entrée au modèle d’intelligence artificielle pour obtenir un vecteur de plongement courant (comme décrit pour le bloc 322) ; Puis un calcul de distance est effectué entre ce vecteur de plongement courant et les signatures biométriques des utilisateurs ayant déjà été enrôlés. L’utilisateur dont la signature biométrique est à la plus petite distance du vecteur de plongement courant sera identifié comme utilisateur courant. Son profil peut être automatiquement sélectionné. On peut également considérer qu’au-dessus d’un certain seuil d’identification, aucun utilisateur n’est identifié car l’on considère que le geste effectué est celui d’un utilisateur extérieur à la base de données 300. Le geste de claquement de mains peut être réalisé selon un protocole d’exécution comprenant les 3 phases suivantes : - phase 1 initiale: passage de la position de repos initiale à la position de clap : l’utilisateur tend les bras devant lui pour garder ses mains visibles dans le casque jusqu’au déclenchement du clap ; - phase 2 de clap : l’utilisateur est en position de clap et frappe dans les mains une fois (i.e. un seul clap) ; - phase 3 finale: passage de la position de clap à une position de repos finale; l’utilisateur revient à une position de repos en attendant la confirmation que son clap a bien été pris en compte. La position de repos initiale peut être différente de la position de repos finale : dans ce cas des métriques peuvent être utilisées pour détecter ces différences et les exploiter en tant que caractéristiques comportementales. La position de repos initiale et/ou la position de repos finale peut (peuvent) être des positions dans lesquelles les bras sont le long du corps. Ceci permet de limiter le nombre de capteurs nécessaires pour capturer les données relatives à ces positions. Il est envisageable également que l’utilisateur conserve dans les mains la manette du jeu vidéo pendant l’exécution du geste de consentement: dans un tel cas le clap en phase 2 se fera davantage en frappant les poignets l’un contre l’autre. Aucune analyse du son produit par le geste de consentement n’étant nécessaire ou utilisée, il importe peu que le son produit de cette manière soit plus faible. Le protocole d’exécution du geste défini ci-dessus est applicable pour un grand nombre de personnes et permet prendre en compte une variété importante de morphologies et de mouvements. Le modèle d’authentification s’enrichit de cette variété, cette variété améliorant la discrimination des différents utilisateurs. Un signal de départ (signal visuel et/ou sonore par exemple) peut être émis pour requérir une exécution par l’utilisateur du geste de consentement : à partir de ce signal de départ, l’enregistrement des données brutes est déclenché. Ce signal de départ peut correspondre à une information (texte, son, image, vibration, signal lumineux, ou autre élément) présentée dans un contenu (sonore, visuel, etc) restitué dans l’environnement applicatif. Ce signal de départ peut correspondre à une information (texte, son, image, vibration, signal lumineux, ou autre élément) présentée via le dispositif d’interaction, soit dans l’environnement applicatif, soit en même temps que l’environnement applicatif. Un compteur peut être déclenché en même temps que le signal de départ de sorte à limiter la durée de cet enregistrement à une valeur maximale (environ 2 à 3 secondes par exemple). Les capteurs utilisables pour acquérir les données brutes peuvent être des capteurs vidéo dans le casque VR, des capteurs de mouvement dans le casque VR et/ou dans une manette que l’utilisateur tient dans ses mains. Comme décrit pour les blocs 311 et 321, des données brutes acquises par les capteurs sont analysées pour en extraire des données prétraitées d’intérêt, comprenant des valeurs de paramètres caractéristiques d’intérêt pour la reconnaissance de l’utilisateur: ces données prétraitées d’intérêt pouvant inclure des caractéristiques comportementales et/ou morphologiques. Des caractéristiques comportementales peuvent être obtenues pour les trois phases 1 à 3: la transition de la position de repos initiale vers la position de clap, le mouvement de clap en position de clap, la transition de la position de clap à la position de repos. Les données comportementales peuvent comprendre par exemple : un temps de réaction entre le signal de départ et le début du geste de consentement, une vitesse d’exécution du geste de consentement, une durée de chaque phase, une durée totale d’exécution du geste de consentement, une trajectoire des mains sur l’ensemble des phases 1 à 3, trajectoire du clap en phase 2, etc. Des caractéristiques morphologiques peuvent être obtenues pour les positions de repos initiales et/ou terminales correspondant aux phases 1 et 3. Les données morphologiques peuvent comprendre par exemple : la position spatiale de chacune des deux mains, l’orientation spatiale de chacune des deux mains, la position spatiale de la tête, l’orientation spatiale de la tête, taille et longueur des bras, écartement des bras, (as)symétrie spatiale des bras. Dans un exemple de réalisation, les données brutes et/ou les caractéristiques comportementales peuvent inclure peuvent inclure: - Position selon trois axes x,y,z de la tête ; - Position selon trois axes x,y,z de la main gauche ; - Position selon trois axes x,y,z de la main droite ; - Orientation selon quatre axes w,x,y,z de la tête ; - Orientation selon quatre axes w,x,y,z de la main gauche ; - Orientation selon quatre axes w,x,y,z de la main droite. Dans un exemple de réalisation, les caractéristiques morphologiques extraites peuvent inclure: - Taille de l’utilisateur (le référentiel de position de la tête est le sol) ; - Distance entre la tête et la main droite ; - Distance entre la tête et la main gauche ; - Distance entre les 2 mains ; - Asymétrie axiale de position x,y,z entre les mains ; - Distance entre la position de la main droite avant et après le clap ; - Distance entre la position de la main gauche avant et après le clap ; - Hauteur de la position du clap ; - Distance entre la position du clap et la tête ; - Distance entre la position du clap et la position de repos de la main gauche avant le clap ; - Distance entre la position du clap et la position de la main droite avant le clap ; - Position x,y,z du clap sous le référentiel de la tête ; - Position x,y,z du clap sous le référentiel de la main gauche ; - Position x,y,z du clap sous le référentiel de la main droite. La FIG. 4 montre un schéma bloc d’un modèle d’IA et procédé correspondant permettant d’extraire des caractéristiques du geste de consentement et de générer des vecteurs de plongement à partir des caractéristiques extraites selon un exemple de réalisation. Ce procédé d’extraction de caractéristiques vise à extraire des informations et/ou des mesures qui soit les plus discriminantes possibles entre les utilisateurs et à générer un vecteur de caractéristiques qui permette une distinction non ambiguë entre plusieurs utilisateurs. Dans ce but, les données brutes acquises par les capteurs sont préalablement converties en vecteurs de caractéristiques qui seront exploitées par le modèle d’intelligence artificielle. Parce que les vecteurs de caractéristiques ne suffisent en général pas à généraliser simplement et efficacement la distinction des utilisateurs, un modèle d’intelligence artificielle adapté pour reconnaître des caractéristiques discriminantes (motifs complexes ou autres) est utilisé. Un modèle d’IA unique est entrainé avec un ensemble initial d’utilisateurs et sert ensuite pour l’identification et l’authentification de tous les utilisateurs ayant été enrôlés, c’est-à-dire ceux pour lesquels une signature biométrique a été obtenue comme décrit par référence à la FIG. 3 . L’entraînement du modèle d’IA peut être basée sur un réseau SNN (Siamese Neural Network). Un réseau neuronal siamois est un réseau neuronal artificiel est un réseau comprenant au moins deux sous-réseaux identiques. Le terme "identique" signifie ici qu'ils ont la même configuration et structure, avec les mêmes paramètres et les mêmes poids. La mise à jour des paramètres est répercutée sur les deux sous-réseaux. Le réseau siamois est utilisé pour entraîner le modèle d’IA. Le réseau siamois permet notamment un apprentissage efficace à partir de peu de données. A la fin de l'entrainement, l'un des sous-réseaux identiques est extrait et sert en tant que modèle d’IA pour l'authentification en tant que telle. Ces réseaux sont utilisés pour trouver la similarité entre des entrées en comparant leurs vecteurs de caractéristiques. Cette approche a l’avantage d’entraîner un modèle d’IA à partir de peu de données et de profiter d’un modèle d’IA générique qui pourra être utilisé pour authentifier n’importe quel utilisateur sans la nécessité d’un réentraînement. A partir de toutes les données brutes collectées pour des gestes de consentement effectués par ensemble initial d’utilisateurs, l’entrainement du modèle d’IA peut être effectué. L’objectif de l’entrainement du modèle d’IA est de minimiser la distance entre plusieurs vecteurs de plongement d’une même personne, tout en maximisant la distance entre les vecteurs de plongement de personnes différentes de sorte à disposer d’un modèle d‘IA suffisamment discriminant pour pouvoir distinguer les différents utilisateurs enrôlés. Le taux de confusion d’un utilisateur par rapport à un autre doit tendre vers zéro et le taux de reconnaissance d’un utilisateur doit tendre vers 100% (la matrice de confusion, qui mesure la qualité d'un système de classification, est alors la matrice identité). Des fonctions de coût comme par exemple la « triplet loss » ou la « contrastive loss » peuvent par exemple être utilisées pour déterminer les réajustements à opérer sur les coefficients du réseau de neurone entraîné. La fonction de coût par triplet est une fonction objectif pour les algorithmes d'apprentissage automatique où une entrée (appelée ancre) est comparée à une entrée positive (vérité) et une entrée négative (fausse). L'objectif de la fonction de coût contrastive est de discriminer les caractéristiques des vecteurs d'entrée. De retour à la FIG. 4 , au bloc 400, des données brutes, représentatives d’un geste de consentement effectué par un utilisateur, sont acquises par un ou des capteurs. Les données brutes peuvent être stockées dans une base de données en association avec une identification de l’utilisateur. Au bloc 410, un premier prétraitement est appliqué aux données brutes acquises au bloc 310 pour extraire des caractéristiques morphologiques d’intérêt pour la reconnaissance de l’utilisateur. Les caractéristiques morphologiques sont codées sous forme de vecteur de caractéristiques morphologiques. Au bloc 420, le vecteur de caractéristiques morphologiques est fourni en entrée à un premier réseau de neurone configuré pour générer en sortie un vecteur de plongement des caractéristiques morphologiques. Ce premier réseau neuronal peut être un réseau MLP (Multi-Layer Perceptron). Le réseau peut comprendre par exemple une couche d'entrée à 10 nœuds, une ou plusieurs couches cachées à 1024 nœuds et une couche de sortie à 10 nœuds. La fonction de coût peut être la fonction « Triplet Loss » et la fonction d’optimisation peut être la fonction « Adam ». Des exemples de réseaux et méthodes d’entraînement sont décrits par exemple dans cette page web : https://towardsdatascience.com/how-do-we-train-neural-networks-edd985562b73. Au bloc 430, un deuxième prétraitement est appliqué aux données brutes acquises au bloc 310 pour extraire des caractéristiques comportementales d’intérêt pour la reconnaissance de l’utilisateur. Les caractéristiques comportementales sont codées sous forme de vecteur de caractéristiques comportementales. Au bloc 440, le vecteur de caractéristiques comportementales est fourni en entrée à un deuxième réseau de neurone configuré pour générer en sortie un vecteur de plongement des caractéristiques comportementales. Ce deuxième réseau neuronal peut être un réseau LSTM (Long-Short-Term-Memory) ou un réseau neuronal récurrent : de tels réseaux disposent d’une mémoire et sont ainsi adaptés pour analyser des séries temporelles, en l’occurrence les mouvements et/ou positions successives des mains et/ou bras afin d’en extraire des caractéristiques comportementales d’intérêt du geste effectué par l’utilisateur. Des exemples de réseaux et méthodes d’entraînement sont décrits par exemple dans cette page web : https://towardsdatascience.com/lstm-how-to-train-neural-networks-to-write-like-lovecraft-e56e1165f514. Au bloc 450, le vecteur de plongement des caractéristiques comportementales et le vecteur de plongement des caractéristiques morphologiques sont concaténés pour générer un vecteur de plongement concaténé incluant l’ensemble des caractéristiques comportementales et morphologiques. Au bloc 460, le vecteur de plongement concaténé est fourni en entrée à un troisième réseau de neurone configuré pour générer en sortie un vecteur de plongement final qui prend en compte à la fois les caractéristiques comportementales et morphologiques dans un vecteur unique. Ce troisième réseau neuronal peut être un réseau MLP (Multi-Layer Perceptron). Le réseau peut comprendre par exemple une couche d'entrée à 20 nœuds, une ou plusieurs couches cachées à 1024 nœuds et une couche de sortie à 10 nœuds. Les figures 5A et 5B illustrent des aspects d’un procédé d’entraînement d’un modèle selon un exemple de réalisation. Les figures 5A et 5B montre des points dans un espace à deux dimensions : chacun de ces points (indiqués par des carrés, triangles ou ronds) résulte de la projection (par exemple par analyse en composantes principales) dans cet espace à deux dimensions d’un vecteur de plongement obtenu pour un utilisateur parmi des utilisateurs U08 à U016. Dans la FIG. 5 , on montre les projections des vecteurs de plongement obtenus avant entraînement du modèle d’IA : on observe que les points sont répartis dans l’espace de sorte que les points correspondant à des utilisateurs différents peuvent se retrouver dans une même zone de l’espace. Dans la FIG. 5 , on montre les projections des vecteurs de plongement obtenus après entraînement du modèle d’IA (l’entraînement ayant été réalisé sur un ensemble simplifié d’environ 20 utilisateurs et pendant environ 200 à 300 époques d’entraînement): on observe que les points sont répartis dans l’espace de sorte que les points correspondant à un utilisateur tendent à se rapprocher les uns des autres et à s’éloigner des points correspondant à un autre utilisateur. La discrimination entre utilisateurs est donc possible. On montre également sur la FIG. 5 les points S08 à S016 correspondant à la projection des signatures biométriques obtenues respectivement pour les utilisateurs U08 à U016. On observe que les points correspondant à un utilisateur se retrouvent positionnés autour du point correspondant à cette signature biométrique. Comme tous les facteurs biométriques, la morphologie et le comportement d’un utilisateur peuvent se modifier légèrement au cours du temps. Une mise à jour régulière du gabarit biométrique (i.e. la signature biométrique calculée comme décrit pour le bloc 313) peut donc être effectué. Il existe différents types de stratégie pour mettre à jour un gabarit biométrique. On peut par exemple sélectionner les vecteurs de plongement issus d’une phase d’authentification dont la distance avec le gabarit biométrique est soit au-dessous soit au-dessus d’un certain seuil d’authentification. Dans le premier cas (vecteur de plongement au-dessous d’un seuil d’authentification), la mise à jour du gabarit biométrique peut se faire de manière transparente pour l’utilisateur. En effet, on considère que si la distance est suffisamment faible et donc la confiance dans l’authentification suffisamment forte, alors il est impossible que soient pris en compte pour le calcul du gabarit biométrique des vecteurs de plongement issus d’un faux positif et le gabarit biométrique se renforcera simplement. Dans le second cas (vecteur de plongement au-dessus du seuil d’authentification), la mise à jour peut tirer parti d’un faux négatif. Un autre facteur d’authentification de remplacement peut être utilisé afin de pouvoir réaliser l’authentification : on s’assure qu’il s’agit bien de l’utilisateur légitime par l’intermédiaire d’un facteur d’authentification de remplacement. Si cette authentification réussit, alors on est dans le cas d’un faux négatif et la mise à jour du gabarit sur la base du vecteur de plongement au-dessus du seuil d’authentification permet d’intégrer au gabarit biométrique des caractéristiques complémentaires n’ayant pas encore été prises en compte dans le gabarit biométrique. La FIG. 6 est un organigramme illustrant un procédé d’interaction avec un utilisateur selon un exemple de réalisation. Le procédé peut être exécuté par un dispositif hôte (par exemple, un dispositif d’interaction), respectivement un système hôte (par exemple, un dispositif d’interaction coopérant avec un serveur d’authentification), servant de dispositif (respectivement système) d’interaction. Dans le cas d’une application de réalité virtuelle, le dispositif d’interaction peut comprendre le casque VR et/ou la manette et/ou un joystick et/ou un autre équipement d'entrée de commandes d’interaction. Bien que les étapes soient décrites de manière séquentielle, la personne du métier comprendra que certaines étapes peuvent être omises, combinées, exécutées dans un ordre différent et/ou en parallèle. Lors de l’étape 600 (étape d’enrôlement) une signature biométrique de l’utilisateur est générée. La génération de la signature biométrique de l’utilisateur peut comprendre : - une acquisition de données brutes représentatives d’un ou plusieurs gestes de consentement effectués par l’utilisateur pour un enrôlement; - une génération, sur la base des données brutes, d’un vecteur de plongement représentatif de caractéristiques comportementales et/ou morphologiques de l’utilisateur pour chaque geste effectué par l’utilisateur pour l’enrôlement; - une génération de la signature biométrique de l’utilisateur à partir du ou des vecteurs de plongement obtenu pour le ou les gestes effectués par l’utilisateur pour l’enrôlement. La signature biométrique peut être calculée comme équibarycentre des vecteurs de plongement obtenu pour le ou les gestes effectués par l’utilisateur pour l’enrôlement. Le nombre de gestes effectués par l’utilisateur pour l’enrôlement peut être compris entre 1 et 3. Lors de l’étape 610, un signal est déclenché pour requérir une exécution par l’utilisateur d’un geste de consentement validant l’exécution d’une opération à exécuter, le geste de consentement étant un claquement des mains. Lors de l’étape 620, une authentification biométrique, ou respectivement une identification biométrique, basée sur un geste de consentement effectué par l’utilisateur est effectuée. L’authentification biométrique peut comprendre : - une acquisition de données brutes représentatives du geste de consentement effectué par l’utilisateur; - une génération d’un vecteur de plongement représentatif de caractéristiques comportementales et/ou morphologiques de l’utilisateur sur la base des données brutes ; - une obtention d’une décision d’authentification sur la base d’une comparaison d’une signature biométrique de l’utilisateur avec le vecteur de plongement, la signature biométrique étant représentative de caractéristiques comportementales et/ou morphologiques de l’utilisateur. La comparaison de la signature biométrique de l’utilisateur avec le vecteur de plongement peut comprendre : un calcul de distance entre la signature biométrique et le vecteur de plongement, l’authentification étant réussie si la distance est inférieure à un seuil d’authentification. L’identification biométrique peut comprendre : - une acquisition de données brutes représentatives du geste de consentement effectué par l’utilisateur; - une génération d’un vecteur de plongement représentatif de caractéristiques comportementales et/ou morphologiques de l’utilisateur sur la base des données brutes ; - une obtention d’une décision d’identification sur la base d’une comparaison de signatures biométriques représentatives de caractéristiques comportementales et/ou morphologiques d’utilisateurs respectifs avec le vecteur de plongement. La comparaison des signatures biométriques avec le vecteur de plongement comprend un calcul de distance entre chacune des signatures biométriques et le vecteur de plongement, l’identification étant réussie si la plus petite des distances obtenues est inférieure à un seuil d’identification, l’utilisateur étant identifié comme étant l’utilisateur pour lequel la plus petite distante a été obtenue. Lors de l’étape 630, une exécution de l’opération en cas d’authentification réussie, ou respectivement en cas d’identification réussie. Le geste de claquement des mains, que ce soit celui ou ceux effectués pendant l’étape 600 d’enrôlement ou pendant l’étape 620 d’authentification (ou respectivement d’identification), comprend une première phase de passage d’une position initiale de repos des bras à une position de clap, une deuxième phase de clap dans la position de clap et une troisième phase de passage de la position de clap à une position finale de repos des bras. La FIG. 7 illustre des aspects d’un procédé d’interaction avec authentification et/ou identification selon un exemple de réalisation. Cette figure montre comment la précision de l’authentification varie en fonction du nombre N de gestes utilisés pour effectuer l’enrôlement : cette figure montre que le maximum de précision est atteint dès N=3 gestes, avec un taux de faux positifs et de faux négatifs très faible. Par précision, on entend ici le pourcentage de bonnes décisions, déduction faite du taux de faux positifs et faux négatifs). La FIG. 8 illustre des aspects d’un procédé d’interaction avec authentification et/ou identification selon un exemple de réalisation. Cette figure montre comment le taux de faux positifs FP et le taux de faux négatifs FN varient en fonction de la valeur du seuil d’authentification utilisé dans la comparaison d’un vecteur de plongement courant avec la signature biométrique. Le taux de faux positifs FP augmente avec le seuil d’authentification tandis que le taux de négatifs FN diminue avec le seuil d’authentification. Un ajustement de cette valeur permet de conserver à la fois un taux de faux positifs FP et le taux de faux négatifs FN en-dessous d’un seuil. Dans la description des différentes phases et procédés, bien que les étapes soient décrites de manière séquentielle, l'homme du métier comprendra que certaines étapes peuvent être omises, combinées, réalisées dans un ordre différent et/ou en parallèle. Une ou plusieurs ou toutes les étapes d’un ou des procédés décrits dans ce document peuvent être mises en œuvre par un logiciel ou programme d'ordinateur et/ou par du hardware, par exemple par circuit, programmable ou non, spécifique ou non. Les fonctions, étapes et procédés décrits dans ce document peuvent être mises en œuvre par logiciel (par exemple, via un logiciel sur un ou plusieurs processeurs, pour exécution sur un ordinateur à usage général ou à usage spécifique) et/ou être mises en œuvre par du hardware (par exemple un ou plusieurs circuits électroniques, et/ou tout autre composant matériel). La présente description concerne ainsi un logiciel ou programme d'ordinateur, susceptible d’être exécuté par un dispositif hôte (par exemple, un dispositif d’interaction), respectivement un système hôte (par exemple, un dispositif d’interaction coopérant avec un serveur d’authentification), servant de dispositif (respectivement système) de d’interaction, au moyen d’un ou plusieurs processeurs de données, ce logiciel / programme comportant des instructions pour causer l'exécution par ce dispositif (respectivement système) hôte de tout ou partie des étapes de l’un ou des procédés décrits dans ce document. Ces instructions sont destinées à être stockées dans une mémoire du dispositif (respectivement système) hôte, chargées puis exécutées par un ou plusieurs processeurs de ce dispositif (respectivement système) hôte de sorte à causer l’exécution par ce dispositif (respectivement système) hôte du procédé. Ce logiciel / programme peut être codé au moyen de n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Le dispositif (respectivement système) hôte peut être mis en œuvre par une ou plusieurs machines physiquement distinctes. Le dispositif (respectivement système) hôte peut présenter globalement l’architecture d’un ordinateur, incluant des constituants d’une telle architecture : mémoire(s) de données, processeur(s), bus de communication, interface(s) matérielle(s) pour la connexion de ce dispositif (respectivement système) hôte à un réseau ou un autre équipement, interface(s) utilisateur, etc. Dans un mode de réalisation, tout ou partie des étapes du procédé d’interaction ou d’un autre procédé décrit dans ce document sont mises en œuvre par un dispositif d’authentification doté de moyens de mise en œuvre de ces étapes de ce procédé. Ces moyens peuvent comprendre des moyens logiciels (software) (par exemple, des instructions d'un ou plusieurs composants d’un programme) et/ou moyens matériels (hardware) (par exemple, mémoire(s) de données, processeur(s), bus de communication, interface(s) matérielle(s), etc). Ces moyens peuvent comprendre par exemple un ou plusieurs circuits configurés pour exécuter une ou plusieurs ou toutes les étapes d’un des procédés décrits ici. Ces moyens peuvent comprendre par exemple au moins un processeur et au moins une mémoire comprenant des instructions de programme configurées pour, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur, causer l’exécution par le dispositif d’une ou plusieurs ou toutes les étapes d’un des procédés décrits ici. Des moyens mettant en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions peuvent correspondre dans ce document à un composant logiciel, à un composant matériel ou bien à une combinaison de composants matériels et/ou logiciels, apte à mettre en œuvre la fonction ou l’ensemble de fonctions, selon ce qui est décrit ci-dessous pour les moyens concernés. La présente description concerne aussi un support d'informations lisible par un processeur de données, et comportant des instructions d'un programme tel que mentionné ci-dessus. Le support d'informations peut être n'importe quel moyen matériel, entité ou dispositif, capable de stocker les instructions d'un programme tel que mentionné ci-dessus. Les supports de stockage de programme utilisables incluent les mémoires ROM ou RAM, les supports de stockage magnétiques tels que des disques magnétiques et des bandes magnétiques, les disques durs ou des supports de stockage de données numériques à lecture optique, ou toute combinaison de ces supports. Dans certains cas, le support de stockage lisible par ordinateur n'est pas transitoire. Dans d’autres cas, le support d'informations peut être un support transitoire (par exemple, une onde porteuse) pour la transmission d’un signal (signal électromagnétique, électrique, radio ou optique) porteur des instructions de programme. Ce signal peut être acheminé via un moyen de transmission approprié, filaire ou non filaire : câble électrique ou optique, liaison radio ou infrarouge, ou par d'autres moyens. Un mode de réalisation concerne également un produit programme d'ordinateur comprenant un support de stockage lisible par ordinateur sur lequel sont stockées des instructions de programme, les instructions de programme étant configurées pour causer la mise en œuvre par le dispositif (respectivement système) hôte (par exemple un ordinateur) de tout ou partie des étapes d’un ou des procédés décrits ici lorsque les instructions de programme sont exécutées par un ou plusieurs processeurs et/ou un ou plusieurs composants matériels programmables du dispositif (respectivement système) hôte. Procédé d’interaction avec un utilisateur d’un environnement applicatif, le procédé comprenant - un déclenchement (610) d’un signal pour requérir une exécution par l’utilisateur d’un geste de consentement validant l’exécution d’une opération à exécuter dans le contexte de l’environnement applicatif, le geste de consentement étant un claquement des mains; - une authentification (620) biométrique, ou respectivement une identification biométrique, basée sur un geste de consentement effectué par l’utilisateur ; - une exécution (630) de l’opération en cas d’authentification réussie, ou respectivement d’identification réussie. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’authentification biométrique comprend : - une acquisition de données brutes représentatives du geste de consentement effectué par l’utilisateur; - une génération d’un vecteur de plongement représentatif de caractéristiques comportementales et/ou morphologiques de l’utilisateur sur la base des données brutes ; - une obtention d’une décision d’authentification sur la base d’une comparaison d’une signature biométrique de l’utilisateur avec le vecteur de plongement, la signature biométrique étant représentative de caractéristiques comportementales et/ou morphologiques de l’utilisateur. Procédé selon la revendication 2, dans lequel la comparaison de la signature biométrique de l’utilisateur avec le vecteur de plongement comprend un calcul de distance entre la signature biométrique et le vecteur de plongement, l’authentification étant réussie si la distance est inférieure à un seuil d’authentification. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’identification biométrique comprend : - une acquisition de données brutes représentatives du geste de consentement effectué par l’utilisateur; - une génération d’un vecteur de plongement représentatif de caractéristiques comportementales et/ou morphologiques de l’utilisateur sur la base des données brutes ; - une obtention d’une décision d’identification sur la base d’une comparaison de signatures biométriques représentatives de caractéristiques comportementales et/ou morphologiques d’utilisateurs respectifs avec le vecteur de plongement. Procédé selon la revendication 4, dans lequel la comparaison des signatures biométriques avec le vecteur de plongement comprend un calcul de distance entre chacune des signatures biométriques et le vecteur de plongement, l’identification étant réussie si la plus petite des distances obtenues est inférieure à un seuil d’identification, l’utilisateur étant identifié comme étant l’utilisateur pour lequel la plus petite distante a été obtenue. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, comprenant - une acquisition de données brutes représentatives d’un ou plusieurs gestes de consentement effectués par l’utilisateur pour un enrôlement; - une génération, sur la base des données brutes, d’un vecteur de plongement représentatif de caractéristiques comportementales et/ou morphologiques de l’utilisateur pour chaque geste effectué par l’utilisateur pour l’enrôlement; - une génération de la signature biométrique de l’utilisateur à partir du ou des vecteurs de plongement obtenu pour le ou les gestes effectués par l’utilisateur pour l’enrôlement. Procédé selon la revendication 6, dans lequel la signature biométrique est calculée comme équibarycentre des vecteurs de plongement obtenu pour le ou les gestes effectués par l’utilisateur pour l’enrôlement. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel l’environnement applicatif est un environnement de réalité virtuelle. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel le geste de claquement des mains comprend une première phase de passage d’une position initiale de repos des bras à une position de clap, une deuxième phase de clap dans la position de clap et une troisième phase de passage de la position de clap à une position finale de repos des bras. Dispositif comprenant des moyens de mise en œuvre d’un procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes.