FR 3150945 A1 20250117 FR 2307489 A 20230712 L’invention vise en particulier un procédé d’aide à l’insémination artificielle d’un animal à l’aide d’un appareil de pénétration vaginale pourvu d’un capteur d’images, le procédé comprenant : l’obtention (500) d’au moins une image d’une vue proche du col de l’utérus de l’animal ; la détermination (515-1, 515-2, 515-n) d’une pluralité de caractéristiques d’éléments représentés dans ladite au moins une image ; l’estimation (520) d’un indice de fécondité de l’animal sur la base de ladite pluralité de caractéristiques ; et la transmission (525) à un utilisateur de l’appareil de pénétration vaginale de l’indice de fécondité estimé. figure pour l’abrégé : figure 5 Procédé et dispositif d’aide à l’insémination artificielle d’animaux DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION La présente invention concerne un procédé et un dispositif d’aide à l’insémination artificielle d’animaux, permettant d’améliorer l’efficacité de dépôt de semence dans les voies génitales femelles, notamment en termes de temps et de coûts. ÉTAT DE LA TECHNIQUE Afin de réaliser une insémination artificielle d'animaux comme des bovins, des porcins, des équidés, des ovins ou des caprins, un appareil connu, présenté notamment dans le document FR-A 1-2690072, comporte un pistolet allongé disposant d'un embout avant permettant à l'opérateur de pénétrer dans le vagin pour atteindre le col de l'utérus et déposer dans cet utérus, au plus près des trompes, la semence liquide contenue dans une paillette ou dans une capsule. Toutefois pour certains animaux, en particulier pour les bovins comme les génisses n'ayant jamais vêlé, le passage au travers du vagin est délicat à réaliser car il comporte de nombreux plis resserrés qui sont difficiles à passer et l'entrée du col de l'utérus est difficilement localisable, ainsi que franchissable, car très étroite. Il y a alors plus de chances de réaliser un dépôt de semence sans résultat, ce qui occasionne du temps perdu et gaspille des semences présentant un certain coût. Pour remédier à ces difficultés, il existe des appareils pour la pénétration vaginale pourvus de moyens de vision vidéo tels qu’un tube de type endoscopie et disposant de moyens de transmission d’images vers un écran déporté, comme décrit dans le document W0 2016/066962 et dans le document WO 2019/122685. De tels appareils permettent notamment de faciliter l'insertion de l'extrémité d’un tube de guidage, dit tube spéculum, entre des plis ou des zones étroites, pour positionner notamment l’embout du pistolet à l'endroit précis assurant les meilleurs résultats de l'opération. Bien que de tels appareils donnent satisfaction, il existe un besoin constant de les perfectionner pour améliorer l’efficacité d’un dépôt de semence, notamment en termes de temps et de coûts. La présente invention vise à remédier à tout ou partie des inconvénients de l’état de la technique cités ci-dessus. À cet effet, l’invention vise un procédé d’aide à l’insémination artificielle d’un animal à l’aide d’un appareil de pénétration vaginale pourvu d’un capteur d’images, le procédé comprenant : l’obtention d’au moins une image d’une vue proche du col de l’utérus de l’animal ; la détermination d’une pluralité de caractéristiques d’éléments représentés dans ladite au moins une image ; l’estimation d’un indice de fécondité de l’animal sur la base de ladite pluralité de caractéristiques ; et la transmission à un utilisateur de l’appareil de pénétration vaginale de l’indice de fécondité estimé. Le procédé selon l’invention permet ainsi d’aider un utilisateur à décider si un dépôt de semence peut être effectué avec des chances de succès, améliorant le processus d’insémination artificielle, notamment en termes de temps et de coûts. La pluralité de caractéristiques comprend par exemple au moins une caractéristique de couleur et une caractéristique de géométrie d’un élément contenu dans l’au moins une image. Elle peut comprendre une indication relative à une absence de sang, une présence de plis cervicaux, une absence de prolapsus, une ouverture du col de l’utérus de l’animal, une décharge vaginale, une présence d’au moins un kyste et/ou une présence de pus. Selon des modes de réalisation particuliers, le procédé comprend en outre un dépôt de semence. Toujours selon des modes de réalisation particuliers, la pluralité de caractéristiques est estimée pour une pluralité d’images comprenant ladite au moins une image, l’indice de fécondité de l’animal étant estimé sur la base de la pluralité de caractéristiques estimées sur la pluralité d’images, permettant ainsi d’améliorer la fiabilité des résultats fournis. Toujours selon des modes de réalisation particuliers, le procédé comprend en outre une identification du col de l’utérus de l’animal, la détermination d’une pluralité de caractéristiques et l’estimation d’un indice de fécondité n’étant effectuées qu’après identification du col de l’utérus. De tels modes de réalisation permettent d’améliorer le confort de l’utilisateur en lui fournissant directement des résultats exploitables. La détermination d’une pluralité de caractéristiques est par exemple basée sur un réseau de neurones convolutif. Selon des modes de réalisation particuliers, les étapes d’obtention d’au moins une image et de transmission à un utilisateur de l’indice de fécondité estimé et les étapes de détermination d’une pluralité de caractéristiques et d’estimation d’un indice de fécondité sont mis en œuvre dans des dispositifs distincts. L’invention a également pour objet un dispositif configuré pour mettre en œuvre le procédé décrit ci-dessus ou une partie de celui-ci. Les avantages procurés par ce dispositif sont similaires à ceux décrits précédemment au regard du procédé. Un programme informatique, mettant en œuvre tout ou partie du procédé décrit ci-dessus, installé sur un équipement préexistant, est en lui-même avantageux, dès lors qu’il aide un utilisateur d’un appareil de pénétration vaginale utilisé pour une insémination artificielle à décider s’il doit déposer ou non la semence. Ainsi, la présente invention vise également un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé précédemment décrit, en totalité ou en partie, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Ce programme peut utiliser n’importe quel langage de programmation (par exemple, un langage objet ou autre) et être sous la forme d’un code source interprétable, d’un code partiellement compilé ou d’un code totalement compilé. Un autre aspect concerne un support de stockage non-transitoire d’un programme exécutable par ordinateur, comprenant un ensemble de données représentant un ou plusieurs programmes, lesdits un ou plusieurs programmes comprenant des instructions pour, lors de l’exécution desdits un ou plusieurs programmes par un ordinateur comprenant une unité de traitement couplée de manière opérationnelle à des moyens mémoires et à un module d’interface entrées/sorties, pour exécuter tout ou partie du procédé décrit ci-dessus. BRÈVE DESCRIPTION DES FIGURES D’autres avantages, buts et caractéristiques particulières de la présente invention ressortiront de la description non limitative qui suit d’au moins un mode de réalisation particulier des dispositifs et procédés objets de la présente invention, en regard des dessins annexés, dans lesquels : les figures 1a et 1b sont des vues d'ensemble d'un appareil pour la pénétration vaginale, comprenant un pistolet d'insémination et un capteur d’images ; la est une vue de détail du tube de vision ; la illustre un exemple de système pour estimer un indice de fécondité à partir d’images du col de l’utérus ; la illustre un exemple d’étapes pour constituer une base de données d’apprentissage et générer un ou plusieurs modèles numériques pour estimer un indice de fécondité ; la illustre un exemple d’étapes pour estimer un indice de fécondité sur la base d’une ou plusieurs images d’un col d’utérus d’un animal et d’un ou plusieurs modèles numériques ; les figures 6, 7 et 8 illustrent, de façon schématique, des exemples d’images de cols d’utérus et indiquent un indice de fécondité estimé à partir de ces images ; et la illustre un exemple de dispositif pouvant être utilisé pour mettre en œuvre, au moins partiellement, des modes de réalisation de l’invention, notamment des étapes décrites en référence aux figures 4 et 5. DESCRIPTION DÉTAILLÉE DE L’INVENTION La présente description est donnée à titre d’exemple de réalisation non limitatif. Les inventeurs ont observé que des images, notamment des images de cols d’utérus (ou cervix), acquises à l’aide d’un appareil pour la pénétration vaginale et pourvu d’un capteur vidéo ou d’un capteur d’images, peuvent être analysées pour estimer un indice de fécondité pouvant servir à un utilisateur de l’appareil pour déterminer si les conditions sont réunies avec un niveau de confiance suffisant pour déposer une semence. Ainsi, si les conditions ne sont pas réunies, l’utilisateur peut reporter ou renoncer au dépôt, économisant des paillettes et du temps. Les figures 1a et 1b présentent un appareil 1 pour la pénétration vaginale formant un ensemble comprenant une forme allongée qui est sensiblement cylindrique, présentant vers l'arrière indiqué par la flèche notée AR, un manche 2 recevant suivant son axe et à coulissement par rapport au manche, un pistolet de dépôt 4 actionnable par un bouton-poussoir 6. Le manche 2 se prolonge vers l'avant par un tube de guidage 8, dit tube spéculum, par exemple réalisé en matière plastique transparente, qui est relié au manche 2 par l’intermédiaire d’une bague d’assemblage10. Le tube de guidage 8 comporte à l'intérieur un tube axial 12 entourant une rallonge du pistolet qui est configurée pour coopérer avec la paillette d’insémination, et à côté un embout de vision vidéo 14 d'un système d’acquisition d’images. Le diamètre de ce tube de guidage 8 est dans des dimensions qui respectent le bien-être de l'animal et facilitent la pénétration. La présente l’embout de vision vidéo 14 comprenant une partie arrière s'ajustant dans une partie avant du manche 2. L’embout de vision vidéo 14 peut comporter, à l’avant, une source lumineuse, par exemple une ou plusieurs cellules du type LED (acronyme light-emitting diode en terminologie anglo-saxonne). L’embout de vision vidéo 14 peut être coudé à une extrémité avant, par exemple sur une longueur L et selon un angle α, de manière à le protéger et notamment à obtenir une focalisation de l'image sur l'axe de l'appareil à une distance de travail souhaitée. Le manche 2 peut comporter un bouton de mise en marche du système vidéo, qui n'est pas représenté sur les figures. La cellule arrière du système vidéo peut communiquer avec un dispositif local déporté pourvu de moyens d'affichage tel qu’un écran, qui est dissocié de l'appareil pour la pénétration, par une liaison filaire, en utilisant par exemple une connexion du type USB (sigle de universal serial bus en terminologie anglo-saxonne) se trouvant sur le manche, ou par une liaison sans fil, en utilisant par exemple une communication radio du type Bluetooth ou WiFi (Bluetooth et WiFi sont des marques). La cellule arrière peut en outre effectuer des prétraitements particuliers, par exemple de normalisation des données et/ou de conversion des données dans un format particulier, par exemple un format standard. Dans le cas d'une liaison sans fil, le manche 2 contient l'électronique de contrôle des moyens d'éclairage et de vision, ainsi qu'une source d'alimentation électrique autonome. Le dispositif local déporté est par exemple de type smartphone ou tablette. Il peut également s’agir d’un terminal ou d’un ordinateur. Il est pourvu d’une interface de communication compatible avec celle de l’appareil de pénétration pour recevoir des données, notamment des données brutes ou des images. Ces données ou images reçues peuvent être traitées dans une application du dispositif local déporté, affichées, et/ou transmises à un autre dispositif, par exemple un dispositif distant à des fins de stockage ou de traitement, à l’aide de l’interface de communication compatible avec celle de l’appareil de pénétration ou à l’aide d’une autre interface de communication, filaire ou sans fil. Le système d'affichage peut être disposé par exemple dans une housse étanche comportant des moyens de fixation, en particulier une bande comprenant une fixation rapide du type Velcro (Velcro est une marque) pour le fixer au bras de l'utilisateur. Il peut aussi utiliser tout autre système de vision, notamment un système intégré dans des lunettes avec une communication radio du type Bluetooth. Un tel appareil offre ainsi l’avantage de surveiller la progression du tube de guidage pour une insémination plus précise. En effet, l'opérateur peut suivre sur un écran stable et propre l'avancée du tube de guidage. Dans l’exemple décrit, des informations complémentaires peuvent en outre être affichées, par exemple un indice de fécondité estimée par analyse des images acquises. La illustre un exemple de système pour estimer un indice de fécondité à partir d’images de cols d’utérus. Comme illustré, le système comprend ici un appareil pour la pénétration vaginale pourvu d’un système de vision (ou d’acquisition d’images), par exemple l’appareil 1 illustré sur la figure 1, un dispositif local déporté 300 de traitement et d’affichage de données et un dispositif distant 305 de stockage et de calcul. Le dispositif local déporté 300 de traitement et d’affichage de données est par exemple un smartphone pourvu d’une interface de communication de type WiFi ou Bluetooth pour échanger des données avec l’appareil 1 et d’une interface de communication de type cellulaire (e.g., 3G, 4G, 5G ou similaire) pour échanger des données avec le dispositif distant 305 de stockage et de calcul à travers un réseau de communication 310, par un exemple un réseau de communication du type Internet. Selon des modes de réalisation particuliers, le dispositif local déporté 300 de traitement et d’affichage de données reçoit des données brutes, par exemple des images brutes, de l’appareil 1. Ces données brutes sont analysées par le dispositif local déporté 300 de traitement et d’affichage de données pour déterminer, de préférence en temps réel, un indice de fécondité à l’aide d’un algorithme et/ou d’un ou plusieurs modèles numériques comprenant des paramètres préalablement calculés dans le dispositif distant 305 de stockage et de calcul et reçus de ce dispositif. L’analyse peut être effectuée image par image ou par ensembles d’images. Selon d’autres modes de réalisation, les données brutes reçues par le dispositif local déporté 300 de traitement et d’affichage de données sont transmises au dispositif distant 305 de stockage et de calcul où elles sont analysées pour déterminer un indice de fécondité. Ce dernier est alors transmis au dispositif local déporté 300 de traitement et d’affichage de données, avec, de façon optionnelle, d’autres données, pour être affiché. Il est observé ici que les données brutes reçues par le dispositif local déporté 300 de traitement et d’affichage de données peuvent être traitées par celui-ci avant d’être transmises au dispositif distant 305 de stockage et de calcul. Le dispositif distant 305 de stockage et de calcul est par exemple un serveur pourvu d’une interface de communication de type réseau pour échanger des données avec d’autres dispositifs à travers un réseau de communication 310, par un exemple un réseau de communication du type Internet. Selon des modes de réalisation particuliers, le dispositif distant 305 de stockage et de calcul permet le traitement de données brutes et/ou prétraitées et l’apprentissage d’un modèle numérique à partir de données préalablement stockées, pour estimer un indice de fécondité, comme décrit en référence aux figures 4 et 5. Selon certains modes de réalisation, le dispositif distant 305 de stockage et de calcul comprend un ou plusieurs serveurs de calcul et un ou plusieurs serveurs de stockage. La illustre un exemple d’étapes pour constituer une base de données d’apprentissage et générer un ou plusieurs modèles numériques pour estimer un indice de fécondité. Ces étapes sont, par exemple, mises en œuvre dans le dispositif distant 305 de stockage et de calcul de la . Comme illustré, une première étape a ici pour objet l’obtention d’une ou plusieurs images (étape 400). Ces images sont par exemple obtenues de l’appareil de pénétration vaginale 1, à l’aide du dispositif local déporté 300 de traitement et d’affichage de données qui, sur commande d’un utilisateur de l’appareil, sélectionne les images à utiliser et les transmet au dispositif distant 305 de stockage et de calcul où elles sont avantageusement stockées dans une base de données 405 pour être traitées. Ces images (ou certaines d’entre elles) peuvent alors être accédées par un utilisateur qui peut déterminer des caractéristiques des éléments représentés sur ces images (étapes 410-1 à 410-n), par exemple les caractéristiques suivantes : l’absence de sang, par exemple en utilisant la valeur 1 en cas d’absence de sang et la valeur 0 en cas de présence de sang ; la présence de plis vaginaux sur le cervix ou plis cervicaux (formant une géométrie en étoile du col de l’utérus), par exemple en utilisant la valeur 1 en cas de plis bien définis, non œdémateux et homogènes entre eux, et la valeur 0 en cas de plis moins prononcés, moins définis et œdémateux ; l’absence de prolapsus, par exemple en utilisant la valeur 1 en cas d’absence de prolapsus et la valeur 0 en cas de présence de prolapsus ; un niveau d’ouverture du col de l’utérus de l’animal, par exemple selon une échelle de 0 à 1 (e.g., 0 pour un col fermé et 1 pour un col ouvert) ; un niveau de décharge vaginale, par exemple la valeur 0 en l’absence de décharge (sans couleur), la valeur 1 en cas de décharge de chaleur (couleur rose clair, translucide) et la valeur 2 en cas de décharge de pus (couleur rouge, opaque) ; la présence de kyste dans le vagin ou sur le col, par exemple en utilisant la valeur 0 en cas de présence de kyste et la valeur 1 en cas d’absence de kyste ; la présence d’anomalies de type double cervix, bride vaginale, hématomes, pétéchies, adhésions, urovagin, cicatrice et/ou restes de placenta, par exemple en utilisant la valeur 0 en l’absence de ces anomalies et la valeur 1 en cas de présence d’une ou plusieurs de ces anomalies ; et/ou l’absence de lochies, par exemple en utilisant la valeur 1 en cas d’absence de lochies et la valeur 0 en cas de présence de lochies. Ces caractéristiques sont ici mémorisées en lien avec les images correspondantes, par exemple dans la base de données 405. D’autres caractéristiques peuvent bien entendu être déterminées et mémorisées, telles que la présence de plus de pus (souvent caractérisée par une couleur foncée). Des caractéristiques générales, propres à l’animal considéré (au moment de la prise d’images et/ou de leur analyse), peuvent également être identifiées et mémorisées, par exemple la présence de pathologie. Dans une étape suivante, si un dépôt de semence a été effectuée au moment de la prise des images considérées, des mesures physiologiques et/ou des observations sont effectuées et mémorisées pour caractériser un état de fécondité, au jour de la prise d’images, relatif aux caractéristiques déterminées (étape 415). Il peut s’agir, par exemple, d’un indicateur de fécondité au jour de la prise d’image et du dépôt de semence, la valeur de cet indicateur de fécondité étant déterminé a posteriori, par exemple 30 jours après la prise d’images et le dépôt de semence (par exemple la valeur 1 en cas de fécondation et la valeur 0 dans le cas contraire). Il peut également s’agir de la présence ou l’absence d’un fœtus 60 jours après la prise des images et le dépôt de semence (par exemple la valeur 1 si un fœtus est présent et la valeur 0 dans le cas contraire). Ensuite, si la quantité de données est suffisante (étape 420), par exemple si le nombre d’images mémorisées et associées à des caractéristiques et/ou à des observations de fécondité est supérieur à un seuil déterminé, il peut être décidé de déterminer ou mettre à jour un ou plusieurs modèles numériques (étape 430), par exemple un ou plusieurs modèles numériques pour déterminer des caractéristiques à partir d’images et/ou un modèle numérique pour déterminer un indice de fécondité à partir de caractéristiques déterminées. Comme illustré, cette étape de détermination ou de mise à jour d’un ou plusieurs modèles numériques peut être précédée d’un prétraitement des images (étape 425). Un tel prétraitement consiste par exemple à réduire la taille des images selon une dimension unique, par exemple une dimension de 200 x 200 points (ou pixels). Il peut également comprendre la normalisation de la valeur des points, par exemple pour exprimer la valeur de chaque point de chaque image, pour chacune des composantes (par exemple les composantes connues sous le nom RGB), dans une plage prédéterminée, par exemple entre les valeurs 0 et 1. Il est observé que le prétraitement appliqué ici est de préférence le même que celui appliqué sur les images à partir desquelles un indice de fécondité est estimé (comme décrit en référence à la . A titre d’illustration et selon le type de modèles numériques utilisés, le nombre d’images utilisées pour déterminer ces modèles numériques peut être compris entre plusieurs centaines d’images et plusieurs dizaines de milliers d’images, par exemple dix milles images. Le ou les modèles numériques utilisés pour déterminer, à partir d’images de cols d’utérus, des caractéristiques telles qu’une indication relative à une absence de sang, une présence de plis cervicaux, une absence de prolapsus, une ouverture du col de l’utérus de l’animal, une décharge vaginale, etc., peuvent être des modèles d’intelligence artificielle, par exemple des réseaux de neurones à apprentissage profond tels que des réseaux de neurones de type convolutif, aussi connu sous le nom de CNN (sigle de convolutional neural network en terminologie anglo-saxonne), par exemple les réseaux de neurones convolutifs connus sous le nom de MobileNet. L’indice de fécondité peut être estimé de plusieurs façons. Il peut notamment correspondre à une combinaison linéaire des valeurs de chaque caractéristique avec des poids prédéterminés. Il peut également être estimé en utilisant un réseau de neurones, par exemple de type "Perceptron Multicouches" qui aura été entrainé sur des données d’apprentissage. Le réseau MobileNet est un CNN adapté à la reconnaissance d’images, permettant la reconnaissance et la classification d’objets, et pouvant être mis en œuvre dans des dispositifs mobiles pour des applications temps réel. Il se distingue d’une grande partie des CNNs par la partie convolution. Dans un réseau MobileNet, les convolutions sont scindées en deux parties, avec une convolution profonde appliquée à chaque canal de l’image d’entrée et une convolution ponctuelle qui combine les résultats des convolutions profondes. Les réseaux neuronaux artificiels du type MobileNet sont décrits, par exemple, dans l'article intitulé « MobilesNets : Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications », A. Howard et al., 17 avril 2017. D’autres types de réseaux de neurones pouvant être utilisés pour déterminer des caractéristiques d’éléments représentés sur des images de cols d’utérus et/ou estimer un indice de fécondité, selon des modes de réalisation de l’invention, sont décrits dans le document intitulé “Review of deep learning : concepts, CNN architectures, challenges, application, futur directions”, Laith Alzubaidi et al., Journal of Big Data, Springer Open, 2021. Pour des questions de ressources, l’architecture du ou des modèles numériques utilisés pour estimer un indice de fécondité peut varier selon qu’il soit mis en œuvre dans un dispositif distant de type serveur ou dans un dispositif local déporté de type smartphone. Par ailleurs, un seul modèle numérique peut être utilisé pour déterminer plusieurs caractéristiques. Alternativement, un modèle numérique peut être associé à chaque caractéristique devant être déterminée. A titre d’illustration, l’architecture d’un réseau de neurones convolutif utilisé, dans un dispositif pourvu de ressources limitées, pour identifier des caractéristiques utilisées pour déterminer un indice de fécondité, à partir d’images de cervix, peut être la suivante : une couche d’entrée (ou input layer) : 3 images (chaque image correspondant à l’une des trois couleurs de base d’une même image) comprenant par exemple 200 x 200 pixels ; des blocs successifs de convolution et regroupement par la valeur supérieure (convolution suivie d’un regroupement par la valeur supérieure, convolution and maxpooling layers), par exemple six blocs, pour extraire des caractéristiques significatives et discriminantes des images d’entrée. La couche de regroupement (pooling) permet d'obtenir une représentation compacte des caractéristiques extraites. La succession de blocs de convolution et regroupement permet d'identifier des caractéristiques de plus en plus complexes ; une couche d’abandon (ou dropout layer) pour régulariser l’apprentissage du réseau de neurones. Cela permet de prévenir contre un sur-apprentissage (overfitting) aux données d’entrainement et améliorer la capacité de généralisation du réseau de neurones. Il s’agit d’une couche de régularisation utilisée uniquement durant l'entrainement du réseau de neurones (elle n'est pas utilisée lorsque le réseau de neurones est mis en service) ; une couche de concaténation (ou flatten layer) pour transformer les résultats (aussi appelés cartes) de convolution reçues en 2D (2 dimensions) en un vecteur (1D, 1 dimension) de caractéristiques. Cette couche sert à faire le pont entre les couches de convolution et les couches entièrement connectées ; et deux couches d’interconnexion (ou dense layers) pour décoder le vecteur d’entrée (1D) correspondant aux caractéristiques extraites par les blocs de convolution et regroupement en un vecteur de sortie (1D) qui correspond à la classification finale de l’image d’entrée ; et fournir la ou les valeurs estimées (couche de sortie). L’apprentissage de tels réseaux de neurones peut être effectué à l’aide des données obtenues conformément aux étapes décrites en référence à la , en utilisant un algorithme d’apprentissage tel que ceux décrits dans les documents cités ci-dessus. Ces modèles numériques permettent d’associer des images avec des caractéristiques telles que l’absence de sang, la présence de plis cervicaux, l’absence de prolapsus, une ouverture du col de l’utérus de l’animal, une décharge vaginale, la présence de kystes, la présence de pus, etc. Un modèle numérique, similaire ou différent, par exemple un modèle à régression logistique, peut être utilisé pour associer des caractéristiques telles qu’une indication relative à une absence de sang, une présence de plis cervicaux, une absence de prolapsus, une ouverture du col de l’utérus de l’animal, une décharge vaginale, une présence d kystes, une présence de pus, etc., à un indice de fécondité. Ce dernier peut représenter une probabilité de fécondation en cas de dépôt de semence. La illustre un exemple d’étapes pour estimer un indice de fécondité sur la base d’une ou plusieurs images d’un col d’utérus d’un animal et d’un ou plusieurs modèles numériques. Ces étapes sont, par exemple, mises en œuvre dans le dispositif local déporté 300 de traitement et d’affichage de données ou dans le dispositif distant 305 de stockage et de calcul de la . Comme illustré, une première étape a ici pour objet l’obtention d’une ou plusieurs images (étape 500). Comme les images obtenues à l’étape 400 de la , ces images sont par exemple obtenues de l’appareil de pénétration vaginale 1, à l’aide du dispositif local déporté 300 de traitement et d’affichage de données. Un prétraitement est, de préférence, appliqué aux images obtenues (étape 505). Comme décrit en référence à l’étape 425 de la , le prétraitement consiste par exemple à réduire la taille des images selon une dimension unique, par exemple une dimension de 200 x 200 points (ou pixels) et/ou à normaliser la valeur des points, par exemple pour exprimer la valeur de chaque point de chaque image, pour chacune des composantes (par exemple les composantes connues sous le nom RGB), dans une plage prédéterminée, par exemple entre les valeurs 0 et 1. Une étape suivante, optionnelle, a pour objet de déterminer si les images obtenues peuvent être utilisées pour déterminer les caractéristiques recherchées (étape 510). A titre d’illustration, cette étape peut comprendre une étape d’identification d’un col d’utérus. Si un col d’utérus n’est pas identifié sur les images, ces dernières ne sont pas analysées, l’algorithme se poursuit alors par l’obtention d’autres images (étape 500). Au contraire, si les images peuvent être utilisées pour déterminer les caractéristiques recherchées, elles sont de préférence mémorisées, par exemple dans la base de données 405, pour pouvoir être utilisées ultérieurement pour améliorer les modèles numériques, comme décrit en référence à la . Dans une ou des étapes suivantes (étapes 515-1 à 515-n), l’image ou chacune des images est analysée pour déterminer les caractéristiques recherchées, par exemple, une indication relative à une absence de sang, une présence de plis cervicaux, une absence de prolapsus, une ouverture du col de l’utérus de l’animal, une décharge vaginale, une présence de kystes, une présence de pus, etc. A ces fins, l’image ou chacune des images est utilisée comme entrée du ou des modèles numériques dont la ou les sorties représentent, par exemple, la valeur de chaque caractéristique recherchée. Selon des modes de réalisation particuliers, les valeurs obtenues d’une absence de sang, une présence de plis cervicaux, une absence de prolapsus, une ouverture du col de l’utérus de l’animal, une décharge vaginale, une présence de kystes, une présence de pus, etc., représentent une probabilité d’absence de sang, une probabilité de présence de plis cervicaux, une probabilité d’absence de prolapsus, une probabilité d’ouverture du col de l’utérus, une probabilité de décharge vaginale, une probabilité de présence de kystes, une probabilité de présence d’une métrite, etc., respectivement. Toujours selon des modes de réalisation particuliers, une valeur obtenue de décharge vaginale représente une probabilité d’absence de décharge vaginale, valeur 0, une probabilité que la décharge vaginale soit une décharge de chaleur (couleur rose clair, translucide), valeur 1, et/ou une probabilité que la décharge vaginale soit une décharge de pus (couleur rouge, opaque), valeur 2. Lorsque plusieurs images sont analysées, une moyenne des résultats obtenus pour chaque caractéristique peut être effectuée afin de déterminer un niveau moyen pour chaque caractéristique. Les caractéristiques déterminées (ou leurs valeurs moyennes) sont ensuite utilisées pour estimer un indice de fécondité (étape 520) à l’aide d’un modèle numérique, par exemple un modèle numérique déterminé comme décrit en référence à la . Cet indice de fécondité est alors indiqué à un utilisateur de l’appareil de pénétration vaginale utilisé pour l’insémination afin de l’aider dans sa décision de déposer ou non la semence (étape 525). Cette indication peut notamment être visuelle, par exemple par une valeur et/ou une couleur affichées sur le dispositif local déporté, ou sonore. Les caractéristiques déterminées et utilisées pour estimer l’indice de fécondité, ou certaines d’entre elles, peuvent également être indiquées à l’utilisateur. Des seuils peuvent en outre être paramétrés pour aider l’utilisateur. Ainsi, par exemple, si l’indice de fécondité est supérieur à un premier seuil d’insémination, par exemple fixé à 0,5, l’indice de fécondité peut être affiché en vert, s’il est inférieur à ce premier seuil d’insémination, mais supérieur à un second seuil d’insémination, par exemple fixé à 0,4, l’indice de fécondité peut être affiché en orange et s’il est inférieur à ce second seuil, l’indice de fécondité peut être affiché en rouge. Comme illustré, le processus peut se poursuivre tant que des images sont obtenues. Les figures 6, 7 et 8 illustrent, de façon schématique, des exemples d’images de cols d’utérus et indiquent un indice de fécondité estimé à partir de ces images. Pour chacune des images les caractéristiques déterminées sont indiquées ainsi que l’indice de fécondité. Par exemple, à partir de l’image représentée sur la , il est déterminé que la probabilité d’absence de sang est de 0,88 (la probabilité de présence de sang étant de 0,12), la probabilité de présence de plis cervicaux est de 0,77 (la probabilité d’absence de plis cervicaux étant de 0,23), la probabilité d’absence de prolapsus est de 0,57 (la probabilité de présence de prolapsus étant de 0,43), la probabilité que le col de l’utérus soit fermé est de 0,66 (la probabilité qu’il soit ouvert étant de 0,34), la probabilité d’absence de décharge vaginale est de 0,08, la probabilité que la décharge vaginale soit une décharge de chaleur est de 0,86 et la probabilité que la décharge vaginale soit une décharge de pus est de 0,06. A partir de ces caractéristiques, il est estimé que l’indice de fécondité est de 0,58. Cet indice peut être affiché en vert s’il est considéré comme particulièrement favorable. Toujours à titre d’exemple, à partir de l’image représentée sur la , il est estimé que l’indice de fécondité est de 0,46. Cet indice peut être affiché en orange s’il est considéré comme n’étant pas particulièrement favorable, mais néanmoins pas spécialement défavorable. Enfin, à partir de l’image représentée sur la , il est estimé que l’indice de fécondité est de 0,38. Cet indice peut être affiché en rouge, voire barré, s’il est considéré comme étant particulièrement défavorable. Bien entendu, il existe de nombreuses autres façons d’afficher ces informations ou une partie de celles-ci. La illustre un exemple de dispositif pouvant être utilisé pour mettre en œuvre, au moins partiellement, des modes de réalisation de l’invention, notamment des étapes décrites en référence aux figures 4 et 5. Le dispositif 900 est par exemple un serveur, un ordinateur, un terminal ou un dispositif personnel tel qu’un smartphone ou une tablette. Le dispositif 900 comporte de préférence un bus de communication 902 auquel sont reliées : une unité centrale de traitement ou microprocesseur 904 (CPU, sigle de central processing unit en terminologie anglo-saxonne) ; une mémoire morte 906 (ROM, acronyme de read only memory en terminologie anglo-saxonne) pouvant comporter le système d’exploitation et des programmes tels que "prog", "prog1" et "prog2" ; une mémoire vive ou mémoire cache 908 (RAM, acronyme de random access memory en terminologie anglo-saxonne) comportant des registres adaptés à enregistrer des variables et paramètres créés et modifiés au cours de l'exécution des programmes précités ; une interface de communication 910 reliée à un réseau de communication distribué 912, par exemple un réseau de communication sans fil et/ou un réseau de communication local, l'interface étant apte à transmettre et à recevoir des données, notamment vers et depuis d’autres dispositifs ; et une carte graphique, une carte son, et/ou une carte audio/vidéo 914 pouvant être reliée à un écran et/ou des haut-parleurs 916. Optionnellement, le dispositif 900 peut également disposer des éléments suivants : un disque dur 918 pouvant comporter les programmes "prog", "prog1" et "prog2" précités et des données traitées ou à traiter selon l’invention ; une interface d’entrée / sortie 920 à laquelle peuvent être reliés un clavier 922, une souris 924 et/ou tout autre dispositif de pointage comme un crayon optique, un écran tactile, un dispositif de reconnaissance vocale, un dispositif de reconnaissance de gestes, une caméra, un microphone ou une télécommande permettant à l’utilisateur d’interagir avec les programmes selon l'invention ; et/ou un lecteur 930 de support amovible de stockage 932 tel qu’une carte mémoire. Le bus de communication permet la communication et l'interopérabilité entre les différents éléments inclus dans le dispositif 900 ou reliés à lui. La représentation du bus n'est pas limitative et, notamment, l'unité centrale est susceptible de communiquer des instructions à tout élément du dispositif 900 directement ou par l'intermédiaire d'un autre élément du dispositif 900. Le code exécutable de chaque programme permettant à l'appareil programmable de mettre en œuvre les processus selon l'invention peut être stocké, par exemple, dans le disque dur 918 ou en mémoire morte 906. Selon une variante, le code exécutable des programmes pourra être reçu par l'intermédiaire du réseau de communication 912, via l'interface 910, pour être stocké de façon identique à celle décrite précédemment. De manière plus générale, le ou les programmes pourront être chargés dans un des moyens de stockage du dispositif 900 avant d'être exécutés. L'unité centrale 904 va commander et diriger l'exécution des instructions ou portions de code logiciel du ou des programmes selon l'invention, instructions qui sont stockées dans le disque dur 918 ou dans la mémoire morte 906 ou bien dans les autres éléments de stockage précités. Lors de la mise sous tension, le ou les programmes qui sont stockés dans une mémoire non volatile, par exemple le disque dur 918 ou la mémoire morte 906, sont transférés dans la mémoire vive 908 qui contient alors le code exécutable du ou des programmes selon l'invention, ainsi que des registres pour mémoriser les variables et paramètres nécessaires à la mise en œuvre de l'invention. En fonction du mode de réalisation choisi, certains actes, actions, évènements ou fonctions de chacune des méthodes décrites dans le présent document peuvent être effectués ou se produire selon un ordre différent de celui dans lequel ils ont été décrits, ou peuvent être ajoutés, fusionnés ou bien ne pas être effectués ou ne pas se produire, selon le cas. En outre, dans certains modes de réalisation, certains actes, actions ou évènements sont effectués ou se produisent concurremment et non pas successivement. Bien que décrits à travers un certain nombre d’exemples de réalisation détaillés, le procédé proposé et l’équipement pour la mise en œuvre du procédé comprennent différentes variantes, modifications et perfectionnements qui apparaîtront de façon évidente à l’homme de l’art, étant entendu que ces différentes variantes, modifications et perfectionnements font partie de la portée de l’invention, telle que définie par les revendications qui suivent. De plus, différents aspects et caractéristiques décrits ci-dessus peuvent être mis en œuvre ensemble, ou séparément, ou bien substitués les uns aux autres, et l’ensemble des différentes combinaisons et sous combinaisons des aspects et caractéristiques font partie de la portée de l’invention. En outre, il se peut que certains systèmes et équipements décrits ci-dessus n’incorporent pas la totalité des modules et fonctions décrits pour les modes de réalisation préférés. Procédé d’aide à l’insémination artificielle d’un animal à l’aide d’un appareil de pénétration vaginale pourvu d’un capteur d’images, le procédé comprenant : l’obtention (500) d’au moins une image d’une vue proche du col de l’utérus de l’animal ; la détermination 515-1, 515-2, 515-n) d’une pluralité de caractéristiques d’éléments représentés dans ladite au moins une image ; l’estimation (520) d’un indice de fécondité de l’animal sur la base de ladite pluralité de caractéristiques ; et la transmission (525) à un utilisateur de l’appareil de pénétration vaginale de l’indice de fécondité estimé. Procédé selon la revendication 1, selon lequel la pluralité de caractéristiques comprend au moins une caractéristique de couleur et une caractéristique de géométrie d’un élément contenu dans l’au moins une image. Procédé selon la revendication 1, selon lequel la pluralité de caractéristiques comprend une indication relative à une absence de sang, une présence de plis cervicaux, une absence de prolapsus, une ouverture du col de l’utérus de l’animal, une décharge vaginale, une présence d’au moins un kyste et/ou une présence de pus. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, comprenant en outre un dépôt de semence. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, selon lequel la pluralité de caractéristiques est estimée pour une pluralité d’images comprenant ladite au moins une image, l’indice de fécondité de l’animal étant estimé sur la base de la pluralité de caractéristiques estimées sur la pluralité d’images. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, comprenant en outre une identification du col de l’utérus de l’animal, la détermination d’une pluralité de caractéristiques et l’estimation d’un indice de fécondité n’étant effectuées qu’après identification du col de l’utérus. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, selon lequel la détermination d’une pluralité de caractéristiques est basée sur un réseau de neurones convolutif. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, selon lequel les étapes d’obtention d’au moins une image et de transmission à un utilisateur de l’indice de fécondité estimé et les étapes de détermination d’une pluralité de caractéristiques et d’estimation d’un indice de fécondité sont mis en œuvre dans des dispositifs distincts. Programme d’ordinateur comprenant des instructions pour mettre en œuvre chacune des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre dans un ordinateur. Dispositif comprenant une unité de traitement de données pour mettre en œuvre chacune des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7.