FR 3160024 A1 20250912 FR 2402187 A 20240305 L’invention concerne un système (2) d’analyse du comportement humain, le système (2) comprenant une pluralité de capteurs (4) de données d’entrée relatives à un comportement humain, une pluralité de moteurs d’analyse comportementale monomodaux (6), et une plateforme d’analyse cyber-cognitive (8), chaque moteur d’analyse comportementale monomodal (6) étant apte à acquérir les données d’entrée relatives à un comportement humain ; la plateforme d’analyse cyber-cognitive (8) comprenant un métamoteur (10) et au moins deux modules (12a-12f) configurés pour reproduire des fonctions cognitives d’un cerveau humain, le métamoteur (10) étant configuré pour agréger les données d’entrée, pour consolider lesdites données d’entrée, et pour transmettre lesdites données d’entrée consolidées auxdits au moins deux modules (12a-12f) ; le métamoteur (10) étant muni d’un module d’analyse statistique auto-apprenant (14) configuré pour analyser et corréler les données d’entrée issues de la pluralité de moteurs d’analyse comportementale monomodaux (6), et pour fournir une analyse du comportement humain à partir desdites données d’entrée analysées et corrélées et de données traitées par lesdits au moins deux modules (12a-12f). Figure de l’abrégé : Fig. 1 Système et procédé d’analyse du comportement humain L’invention concerne un système et un procédé d’analyse du comportement humain. Le système d’analyse du comportement humain est doté d’une plateforme d’analyse cyber-cognitive. La plateforme d’analyse cyber-cognitive est destinée à analyser et à représenter statistiquement la complexité d’un comportement humain, ce dernier étant modélisé et capturé par différents moteurs d’analyse comportementale monomodaux reliés à des capteurs. Etat de la technique L’utilisation de moteurs d’analyse comportementale est connue dans le domaine de l’interaction comportementale humaine. Cependant, de tels moteurs d’analyse comportementale permettent uniquement des interactions monomodales, sans corréler les résultats de plusieurs moteurs entre eux. Les différents modes d’interaction comportementale sont : analyse de l’expression faciale(y compris les mouvements oculaires et les micro-expressions faciales), analyse de l’intonation vocale, analyse sémantique du langage exprimé (vocal ou gestuel) et analyse de la gestuelle (hors langage des signes ou langage gestuel plus globalement). Du point de vue des sciences cognitives (et notamment en psychologie, en neurosciences et en linguistique), l’absence de corrélation entre différents moteurs d’analyse comportementale empêche la véracité scientifique des analyses produites par ces mêmes moteurs monomodaux. On peut citer pour exemple que le comportement d’un sujet levant les yeux au ciel en soufflant et en disant « mais oui bien sûr » sera interprété différemment par des moteurs pris unitairement. Aucun moteur ne peut déceler qu’il s’agit là d’un cas typique d’ironie. L’absence de corrélation multimodale dégrade donc les performances de ces moteurs d’analyse comportementale. Il existe donc un besoin de disposer d’un langage commun entre de tels moteurs d’analyse comportementale monomodaux, afin de permettre une communication multimodale performante et valide, et d’ainsi améliorer la précision et la fiabilité des moteurs d’analyse du comportement humain. Description de l’invention La présente invention vise à résoudre tout ou partie des inconvénients de l’état de la technique cités précédemment. Ainsi, selon un premier aspect, l’invention concerne un système d’analyse du comportement humain, le système comprenant une pluralité de capteurs de données d’entrée relatives à un comportement humain, une pluralité de moteurs d’analyse comportementale monomodaux reliés aux capteurs de données, et une plateforme d’analyse cyber-cognitive reliée aux moteurs d’analyse comportementale monomodaux, chaque moteur d’analyse comportementale monomodal étant apte à acquérir les données d’entrée relatives à un comportement humain. Selon l’invention, la plateforme d’analyse cyber-cognitive comprend un métamoteur et au moins deux modules configurés pour reproduire des fonctions cognitives d’un cerveau humain, le métamoteur étant relié auxdits au moins deux modules et étant configuré pour agréger les données d’entrée issues de la pluralité de moteurs d’analyse comportementale monomodaux, pour consolider lesdites données d’entrée, et pour transmettre lesdites données d’entrée consolidées auxdits au moins deux modules ; le métamoteur étant muni d’un module d’analyse statistique auto-apprenant, ledit module d’analyse statistique auto-apprenant étant configuré pour analyser et corréler les données d’entrée issues de la pluralité de moteurs d’analyse comportementale monomodaux, et pour fournir une analyse du comportement humain à partir desdites données d’entrée analysées et corrélées et de données traitées par lesdits au moins deux modules. Dans le contexte de la présente invention, il est entendu par « cyber-cognitif(ve) » le fait que la plateforme d’analyse selon l’invention traite de cybernétique en y adjoignant des méthodes et principes issus des sciences cognitives, par opposition à l’intelligence artificielle qui utilise l’algorithmie et la statistique, sans employer de science cognitive particulière. Par « cybernétique », on entend dans le contexte de la présente invention l'étude des mécanismes d'information des systèmes complexes, explorés en vue d'être standardisés. Grâce à la plateforme d’analyse cognitive ainsi configurée, le système d’analyse du comportement humain permet au métamoteur d’analyser les données produites de différents moteurs d’analyse monomodaux séparés et externes, de les corréler et d’en produire un résultat scientifiquement valide du point de vue des sciences cognitives. Ceci permet d’améliorer notablement la précision et la fiabilité des moteurs d’analyse du comportement humain monomodaux utilisés. Des cas d’usage typiques du système d’analyse selon l’invention concernent par exemple le domaine de la santé publique (cas de maladies mentales, de déficits cognitifs, de dépression), celui de la communication et des médias (par exemple retour en temps réel de l’impact d’une conférence sur son auditoire auprès du conférencier, ou encore prédiction de campagnes marketing ou publicitaires), tout comme celui de l’industrie (efficacité a priori de politiques de responsabilité sociétale des entreprises, mesure de risque quantitatif mais surtout qualitatif en matière de cybersécurité, etc.). Le système d’analyse selon l’invention trouve notamment des applications dans des dispositifs de type boîtiers intelligents embarqués au sein de véhicules (notamment automobiles), de dispositifs de type « miroirs magiques », ou encore dans des pupitres digitaux destinés à l’assistance humaine. De manière préférée, le module d’analyse statistique auto-apprenant est un module d’analyse statistique multifactorielle et temporelle. Cela permet d’améliorer encore la précision et la fiabilité des moteurs d’analyse du comportement humain monomodaux utilisés. Selon une caractéristique technique particulière de l’invention, la plateforme d’analyse cyber-cognitive comporte six modules configurés pour reproduire des fonctions cognitives d’un cerveau humain ; un premier module reproduisant une fonction de perception ; un deuxième module reproduisant une fonction d’attention ; un troisième module reproduisant une fonction de mémoire ; un quatrième module reproduisant une fonction de motricité ; un cinquième module reproduisant une fonction de langage ; un sixième module reproduisant des fonctions exécutives. Selon un mode de réalisation de l’invention, le métamoteur est configuré pour agréger les données d’entrée via un modèle pivot d’analyse et d’interprétation de données du comportement humain. Un tel modèle pivot permet de fournir un langage commun afin d’uniformiser les données acquises par les moteurs d’analyse comportementale monomodaux avant qu’elles soient transmises au métamoteur. Selon un mode de réalisation de l’invention, le module d’analyse statistique auto-apprenant est configuré pour synthétiser statistiquement la compréhension de la plateforme d’analyse cyber-cognitive dans un modèle statistique compréhensible et probable. Selon un mode de réalisation de l’invention, le module d’analyse statistique auto-apprenant est configuré pour fournir des données d’explication de l’analyse. Ceci permet de retranscrire en temps quasi réel l’analyse précise du comportement humain étudié. Selon un mode de réalisation de l’invention, le module d’analyse statistique auto-apprenant est configuré pour agréger des données historiques pour faire évoluer son modèle statistique. Cela permet d’améliorer encore la précision et la fiabilité des moteurs d’analyse du comportement humain monomodaux utilisés. Selon un mode de réalisation de l’invention, le module d’analyse statistique auto-apprenant est configuré pour mettre en œuvre une structure de chaîne de Markov cachée hiérarchique. Ceci permet de conférer une explicabilité et une multimodalité au problème sous-jacent d’analyse multivariée et d’intégration de multiples capteurs, le tout dans une structure compréhensible. Selon une caractéristique technique particulière de l’invention, la plateforme d’analyse cyber-cognitive est une plateforme intégrée. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un procédé d’analyse du comportement humain, mis en œuvre par un système comprenant une pluralité de capteurs de données d’entrée relatives à un comportement humain, une pluralité de moteurs d’analyse comportementale monomodaux reliés aux capteurs de données, et une plateforme d’analyse cyber-cognitive reliée aux moteurs d’analyse comportementale monomodaux, chaque moteur d’analyse comportementale monomodal étant apte à acquérir les données d’entrée relatives à un comportement humain ; la plateforme d’analyse cyber-cognitive comprenant un métamoteur et au moins deux modules configurés pour reproduire des fonctions cognitives d’un cerveau humain, le métamoteur étant relié auxdits au moins deux modules et étant configuré pour agréger les données d’entrée issues de la pluralité de moteurs d’analyse comportementale monomodaux, pour consolider lesdites données d’entrée, et pour transmettre lesdites données d’entrée consolidées auxdits au moins deux modules ; le métamoteur étant muni d’un module d’analyse statistique auto-apprenant, ledit module d’analyse statistique auto-apprenant étant configuré pour analyser et corréler les données d’entrée issues de la pluralité de moteurs d’analyse comportementale monomodaux, et pour fournir une analyse du comportement humain à partir desdites données d’entrée analysées et corrélées et de données traitées par lesdits au moins deux modules, le procédé comprenant les étapes suivantes : une étape de capture de données d’entrée relatives à un comportement humain, par au moins un des capteurs de données ; une étape d’acquisition, par au moins un des moteurs d’analyse comportementale monomodaux, des données d’entrée relatives à un comportement humain captées par ledit au moins un capteur de données ; une étape de transmission à la plateforme d’analyse cyber-cognitive, par ledit au moins un moteur d’analyse comportementale monomodale, des données d’entrée acquises ; une étape d’agrégation, par le métamoteur, des données d’entrée transmises ; une étape de consolidation, par le métamoteur, des données d’entrée agrégées ; une étape de transmission auxdits au moins deux modules, par le métamoteur, des données d’entrée consolidées ; une étape d’analyse et de corrélation, par le module d’analyse statistique auto-apprenant, des données d’entrée transmises à la plateforme d’analyse cyber-cognitive ; et une étape de fourniture, par le module d’analyse statistique auto-apprenant, d’une analyse du comportement humain à partir desdites données d’entrée analysées et corrélées et de données traitées par lesdits au moins deux modules. Figures FIG. 1 est une représentation schématique d’un système d’analyse du comportement humain selon un mode de réalisation de l’invention ; et FIG. 2 est un organigramme représentant un procédé d’analyse du comportement humain, mis en œuvre par le système d’analyse de la FIG. 1 , selon la présente invention. Description détaillée de l’invention Sur la FIG. 1 est représenté un système 2 d’analyse du comportement humain selon un mode de réalisation de l’invention. Le système 2 d’analyse du comportement humain comporte plusieurs capteurs 4 de données d’entrée relatives à un comportement humain, plusieurs moteurs d’analyse comportementale monomodaux 6 reliés aux capteurs de données 4, et une plateforme d’analyse cyber-cognitive 8 reliée aux moteurs d’analyse comportementale monomodaux 6. Les capteurs 4 de données d’entrée relatives à un comportement humain sont par exemple constitués de microphones, de caméras vidéo, etc. Chaque moteur d’analyse comportementale monomodal 6 est apte à acquérir les données d’entrée relatives à un comportement humain. Chaque moteur d’analyse comportementale monomodal 6 est par exemple implémenté sous la forme d’un logiciel installé sur un serveur dédié (non représenté sur la FIG. 1 ). La plateforme d’analyse cyber-cognitive 8 comprend un métamoteur 10 et six modules 12a-12f configurés pour reproduire des fonctions cognitives d’un cerveau humain. De préférence, la plateforme d’analyse cyber-cognitive 8 est une plateforme intégrée. Le métamoteur 10 est relié aux modules 12a-12f et est configuré pour agréger les données d’entrée issues des moteurs d’analyse comportementale monomodaux 6, pour consolider les données d’entrée, et pour transmettre les données d’entrée consolidées aux modules 12a-12f. Autrement dit, le métamoteur 10 reçoit en entrée des données comportementales, dans le temps, dans un contexte précis, d’un individu donné (pour lequel on un maximum d’informations ont été recensées afin de permettre même des corrélations entre individus selon des rapprochements multifactoriels), de telles données étant issues de plusieurs des moteurs monomodaux 6 ; afin de déterminer quelle analyse et quelles données sont les plus pertinentes pour refléter la réalité multiple du comportement humain en question, transmise par la somme de ces métamoteurs monomodaux 6. Un premier module 12a reproduit une fonction de perception, un deuxième module 12b reproduit une fonction d’attention, un troisième module 12c reproduit une fonction de mémoire, un quatrième module 12d reproduit une fonction de motricité, un cinquième module 12e reproduit une fonction de langage, et un sixième module 12f reproduit des fonctions exécutives. Le premier module 12a constitue le moyen par lequel le système 2 acquiert les données de la réalité, qu’il est chargé d’interpréter. Chacun des moteurs d’analyse comportementale monomodaux 6 peut être vu comme un sens de l’être humain. Le système 2 dispose donc de N sens, par opposition aux cinq sens de l’être humain. N sens, car les technologies existantes (interprétations de l’expression faciale, de l’intonation vocale, de l’expression sémantique et de la gestuelle) doivent être multipliées par les deux méthodes de sciences cognitives employées. Par exemple l’analyse de la sémantique peut être traitée en linguistique et en psychologie cognitive de façon différente. A l’intérieur même des théories psychologiques, une approche rogerienne donnera un résultat différent d’une approche eriksonienne. Les possibilités sont multiples et le système 2 peut donc bénéficier de ces N sources d’interprétation de données capturées, issues de la réalité, mais vues au travers de prismes de théories cognitives différentes, pour ne pas dire différenciantes. Le deuxième module 12b est un module qui se porte de façon temporelle sur un stimulus exogène (par exemple un pétard qui explose) ou sur un stimulus endogène (par exemple un sentiment de frustration) et qui focalise un axe analytique saillant (la plateforme d’analyse cyber-cognitive 8 décide, comme le cerveau, d’analyser une situation ou un événement au travers de cet axe analytique saillant). L’identification de cet axe analytique est identifiée dès l’acquisition des données issues de la réalité via les moteurs d’analyse comportementale monomodaux 6. L’attention est sujet à ce que l’on dénomme en sociologie cognitive les variables parasites. La sociologie cognitive identifie trois types de variables pour analyser un même événement : les variables indépendantes (les causes réelles du phénomène), les variables dépendantes (les causes qui peuvent faire moduler l’intensité du phénomène) et les variables parasites (qui semblent statistiquement entrer en corrélation avec l’interprétation du phénomène, mais qui représentent en fait soit un hasard statistique soit un biais cognitif, et notamment les biais de confirmation ou d’euristique d’ancrage). Le troisième module 12c est un module qui stocke et organise les informations, conformément au respect des réglementations en vigueur. Dans le troisième module 12c, un individu unique est identifié à partir d’un identifiant non significatif. Les sources de données étudiées par les moteurs d’analyse comportementale monomodaux 6 (ex : des enregistrements audio ou vidéo) ne sont jamais stockées, mais seulement les données de résultats transmises par ces mêmes moteurs, ainsi que des données personnelles uniquement lorsque leurs utilisateurs concernés y ont donné leur consentement et pour lesquelles il est donné la possibilité à ces mêmes utilisateurs d’y accéder, de les modifier ou de les supprimer sur simple demande. Le cerveau humain distingue cinq grands types de mémoire, pour lesquels le troisième module 12c reproduit des fonctions cyber cognitives. Ces cinq grands types de mémoire sont les suivants : la mémoire de travail, qui permet de conserver en mémoire les informations analysées. C’est ce qu’on appelle en informatique la « mémoire tampon ». Cette mémoire est volatile et n’est donc active qu’en cas de rapprochements statistiques jusqu’à la fin de la production des données de rapport statistique finales ; la mémoire procédurale (automatique et souvent consciente), qui représente l’ensemble des savoir-faire et automatisme d’un individu. Liée au cervelet, elle traite d’actions motrices ordinaires sujettes à automatisme. Du fait de leur nature, elle est souvent retranscrite dans l’action non verbale. C’est souvent une source de variable parasite (car l’intention qui se trouve derrière est délicate à évaluer, puisque qu’il s’agit par nature d’un automatisme). Le troisième module 12c identifie donc les probabilités pour qu’une action non verbale soit de type procédural, afin de traiter cette action dans le cas particulier des différentes théories psychologiques afférentes. Il est important de noter qu’un lapsus de type gestuel, forme d’automatisme procédural, peut être plus porteur de sens car révélateur de l’intention sous-jacente de son auteur que le phénomène récurrent étudié en lui-même. Ainsi le typage de ce type de mémoirepermet la plus juste appréciation de l’événement analysé au travers de différentes théories de sciences cognitives ; la mémoire sémantique (déclarative et consciente), qui est liée aux lobes frontal et temporal, a pour objectif de traiter du sens des choses et de stocker les connaissances et le vocabulaire. Elle est fortement corrélée aux moteurs d’analyse comportementale monomodaux 6, en relation avec le métamoteur 10. Néanmoins, elle est également présente, de façon cohérente, au sein du troisième module 12c. C’est un pont de plus entre le relevé empirique de données, à travers le prisme des moteurs monomodaux 6, et le typage de la mémoire inhérent au cerveau cyber cognitif, comme c’est également le cas du cerveau humain. Il est donc possible d’y corréler, segmentation d’individus par segmentation d’individus, la manière de structurer le langage en partant du principe qu’une segmentation d’individus correctement réalisée permet d’identifier des langages types plus pertinents que le langage académique (ex : du langage générationnel, par groupes sociaux, etc…). Plus le métamoteur 10 apprend, plus il devient pertinent et plus il est à même de déterminer l’émergence de futurs concepts sémantiques propres à une segmentation type, par projection de l’historique de l’émergence statistique du développement du langage d’un groupe segmenté donné (exemple : identifier comment un nouveau concept se développe, par quels mécanismes il devient prédominant et en prédire la juste prédominance à venir, selon le chemin de prédominance emprunté statistiquement par les concepts de même nature analysés dans le passé) ; la mémoire épisodique (déclarative et consciente) représente les souvenirs liés à l’histoire de l’individu, en y incluant le contexte émotionnel endogène et exogène dans lequel se sont produits les événements en question. Physiologiquement elle est liée à l’amygdale et à l’hippocampe. Cette mémoire stocke donc les relations multifactorielles et temporelles entre les variables indépendantes, les variables dépendantes et les variables parasites d’un événement type. Il est ainsi possible de faire appel à la fonction d’historique des recherches menées, mais également de déterminer un poids de ce même historique dans la réaction, surtout endogène, d’une réponse donnée à un événement étudié. Car l’être humain est fait de ses potentialités et de son histoire ; la mémoire implicite, inconsciente, qui influe sur les actions des individus sans qu’ils en aient connaissance. Elle traite des automatismes complexes, par opposition à la mémoire procédurale qui traite d’automatismes ordinaires. Un stimulus auquel un sujet est, par son histoire, particulièrement sensible génère un automatisme qui est complexe à étudier. Cette mémoire représente la plus grande source de variables parasites dans le modèle et elle doit être typée selon un modèle probabiliste. Elle est souvent la plus porteuse de sens et à la fois la plus complexe à déterminer par algorithmie. Néanmoins, il est à noter que le cerveau humain pose ces actions automatiques en puisant dans ses différentes mémoires. Les corrélations statistiques sont donc un vrai levier pour étudier des réponses types, là aussi sur une population segmentée, car il n’est évidemment pas possible d’étudier les histoires complètes des individus un par un. Le quatrième module 12d est un module englobe l’ensemble des actions motrices coordonnées volontairement par le cerveau humain (avec notamment l’analyse cognitive de la gestuelle). Il s’agit du module le plus complexe mais qui est développé selon une approche en « Minimum Viable Product » (en français : produit viable minimal) : tout d’abord les gestes universels tels que par exemple : agiter la tête de haut en bas pour dire oui, de droite à gauche pour dire non (même s’il existe quelques variantes culturelles qui sont corrélées à l’origine culturelle de l’individu étudié), soulever les sourcils et écarquiller les yeux pour l’étonnement, etc. ; ensuite les gestes normés. Comme la langue des signes ou les signes de distinction par acquisition culturelle (rentrer en rang dans une classe, chants sportifs, façon culturelle de se saluer, etc.) ; les gestes interprétables par les théories comportementales (exemple : posture réflexive, de défense, etc.) ; l’ensemble des autres gestes sans interaction avec l’environnement. Ils sont corrélés aux données d’historique et aux autres données empiriques pour aider à en comprendre le sens ; l’ensemble des autres gestes en interaction avec l’environnement. Ils sont corrélés aux données d’historique et aux autres données empiriques pour aider à en comprendre le sens ; de manière ultime, il est possible d’étudier et de relever, notamment pour un même individu, une évolution (amélioration ou dégradation) de ses mouvements, pouvant être corrélée à une maladie, une guérison ou un changement d’état psychologique. Le cinquième module 12e rassemble la réception (entendre, décoder, comprendre) et l’émission d’informations. Ce cinquième module 12e est fortement corrélé au premier module 12a de la perception. Le cinquième module 12e est configuré pour analyser le langage au travers du métamoteur 10 et selon un système expert qui traite de la particularité des différentes langues parlées. Une fonction de conversion de la voix en texte permet de convertir le langage parlé (qui est capturé) en langage écrit, numérisé et intelligible pour les moteurs d’analyse sémantique utilisés dans le système 2. Dans le sixième module 12f, les fonctions exécutives sont comme des algorithmes type qu’un individu va opérer dans une intentionnalité évidente. Par exemple, le fait de regarder à droite et à gauche de la rue avant de traverser, de résister à une envie de s’endormir au volant, etc. Ces fonctions sont codées selon les théories des sciences cognitives, et particulièrement comportementales, afin de pouvoir être identifiées dans le cadre des données analysées. Cela suppose pour plusieurs d’entre elles de disposer de l’analyse de l’interaction entre l’individu étudié et son environnement. Parmi elles, on peut citer notamment celles qui traitent de : l’organisation et de la planification (étapes nécessaires à l’atteinte d’un objectif) ; la flexibilité (adaptation aux contraintes, à l’environnement…) ; l’abstraction (relier des principes et des connaissances) ; le jugement (évaluer en fonction d’une norme ou d’une morale) ; la maîtrise de soi (maîtrise de ses actions et de ses émotions face aux contraintes souvent exogènes rencontrées) ; la créativité. Le métamoteur 10 comporte un module d’analyse statistique auto-apprenant 14. Le module d’analyse statistique auto-apprenant 14 est configuré pour analyser et corréler les données d’entrée issues des moteurs d’analyse comportementale monomodaux 6, et pour fournir une analyse du comportement humain à partir de ces données d’entrée analysées et corrélées et de données traitées par les modules 12a-12f. De préférence, le module d’analyse statistique auto-apprenant 14 est un module d’analyse statistique multifactorielle et temporelle. De préférence encore, le module d’analyse statistique auto-apprenant 14 est configuré pour synthétiser statistiquement la compréhension de la plateforme d’analyse cyber-cognitive 8 dans un modèle statistique compréhensible et probable (selon différents axes et en temps quasi réel), pour fournir des données d’explication de l’analyse, et pour agréger des données historiques pour faire évoluer son modèle statistique. De préférence, le métamoteur 10 est configuré pour agréger les données d’entrée via un modèle pivot 16 d’analyse et d’interprétation de données du comportement humain. Le modèle pivot 16 prend en compte d’une part les derniers travaux en sciences cognitives, et plus spécifiquement ceux concernant l’analyse du comportement humain, et d’autre part les limitations techniques de l’algorithmie d’intelligence artificielle et de l’informatique cognitive. Le modèle pivot 16 permet de communiquer au métamoteur 10 les différentes données d’entrée relevées par les moteurs d’analyse comportementale monomodaux 6. Le modèle pivot 16 est muni d’un indicateur « d’évaluation ». Un tel indicateur « d’évaluation » permet d’indiquer, lorsqu’un des moteurs d’analyse comportementale monomodaux 6 sait le reconnaître, le phénomène déclencheur des données transmises (par exemple : l’émotion de surprise générée par un pétard qui explose, lorsque le phénomène étudié est une émotion). Quand le moteur monomodal en question 6 ne sait pas reconnaître l’indicateur « d’évaluation », c’est le métamoteur 10 qui, en corrélant l’ensemble des données d’un seul et même phénomène à sa disposition, indique un indicateur « d’évaluation » associé à une probabilité de certitude. Par conséquent, plus le nombre de moteurs monomodaux 6 est élevé, plus l’indicateur « d’évaluation » de tel ou tel événement analysé est probablement certain. La problématique grandit cependant dans le cas de stimulus endogènes. En effet, identifier un stimulus exogène sur une vidéo (par exemple) est relativement simple (par exemple : le cas du pétard qui explose), mais identifier un stimulus endogène suppose de disposer d’une interprétation psychologique même sommaire du sujet (individu), qui a généré le phénomène étudié, causé par le stimulus endogène en question. A titre d’exemple, un événement avec un indicateur « d’évaluation » peu probable entre dans le modèle probabiliste de mémoire implicite évoqué précédemment, en lien avec le troisième module 12c. Le métamoteur 10 prend donc en compte l’ensemble de ces éléments pour conclure à une probabilité de certitude de l’indicateur « d’évaluation » de l’événement étudié. Selon un exemple de réalisation préférentiel de l’invention, le module d’analyse statistique auto-apprenant 14 est configuré pour mettre en œuvre une structure de chaîne de Markov cachée hiérarchique (HHMM en langue anglais, pour « Hierarchical Hidden Markov Model »). Une telle structure HHMM permet de corréler les données d’entrée issues des moteurs d’analyse comportementale monomodaux 6 avec différents états de l’individu humain étudié (tels que par exemple ses émotions, ses besoins, sa motivation court-terme et long-terme, etc.), et d’ainsi conférer une explicabilité et une multimodalité au problème sous-jacent d’analyse multivariée et d’intégration de multiples capteurs, le tout dans une structure compréhensible. Certains états sont moins susceptibles de changer que d’autres (la motivation court-terme change par exemple plus fréquemment que la motivation long-terme) et peuvent induire des mécanismes sur les autres états. La modélisation HHMM se prête ainsi tout à fait au problème précité et ce pour plusieurs raisons : elle permet de hiérarchiser les catégories d´états sous formes de couches, du moins flexible (couches supérieures) au plus flexible (couches inférieures) ; elle permet, pour chaque état, de construire un HMMM qui ait une structure spécifique relatif à l’´état considéré ; elle permet de mettre en relation chaque état d’une même couche, permettant d’ouvrir la voie à la multimodalité ; la structure d’une HHMM peut illustrer des théories psychologiques, sociologiques ou cognitives dans sa conception, afin de formaliser statistiquement une représentation. Un étiquetage est par ailleurs possible pour étiqueter les différents états de la structure de chaîne de Markov cachée hiérarchique. Chacune des étiquettes conditionne la valeur des probabilités de transition (en fonction de la sous-catégorie de la population concernée), mais le profil psychologique en particulier conditionne en plus l’ordre des couches de chaque HHMM (un profil hypersensible se laissera gouverner par ses émotions par exemple). Le procédé d’analyse du comportement humain, mis en œuvre par le système d’analyse 2 selon l’invention, va maintenant être décrit. Le procédé comprend les étapes suivantes : une étape 20 de capture de données d’entrée relatives à un comportement humain, par au moins un des capteurs de données 4 ; une étape suivante 22 d’acquisition, par au moins un des moteurs d’analyse comportementale monomodaux 6, des données d’entrée relatives à un comportement humain qui ont été captées par le ou les capteur(s) de données 4 ; une étape suivante 24 de transmission à la plateforme d’analyse cyber-cognitive 8, par ledit au moins un moteur d’analyse comportementale monomodale 6, des données d’entrée acquises ; une étape suivante 26 d’agrégation, par le métamoteur 10, des données d’entrée transmises ; une étape suivante 28 de consolidation, par le métamoteur 10, des données d’entrée agrégées ; une étape suivante 30 de transmission aux modules 12a-12f, par le métamoteur 10, des données d’entrée consolidées ; une étape suivante 32 d’analyse et de corrélation, par le module d’analyse statistique auto-apprenant 14, des données d’entrée transmises à la plateforme d’analyse cyber-cognitive 8 ; et une étape suivante 34 de fourniture, par le module d’analyse statistique auto-apprenant 14, d’une analyse du comportement humain à partir des données d’entrée analysées et corrélées et de données traitées par les modules 12a-12f. Système (2) d’analyse du comportement humain, le système (2) comprenant une pluralité de capteurs (4) de données d’entrée relatives à un comportement humain, une pluralité de moteurs d’analyse comportementale monomodaux (6) reliés aux capteurs de données (4), et une plateforme d’analyse cyber-cognitive (8) reliée aux moteurs d’analyse comportementale monomodaux (6), chaque moteur d’analyse comportementale monomodal (6) étant apte à acquérir les données d’entrée relatives à un comportement humain ; la plateforme d’analyse cyber-cognitive (8) comprenant un métamoteur (10) et au moins deux modules (12a-12f) configurés pour reproduire des fonctions cognitives d’un cerveau humain, le métamoteur (10) étant relié auxdits au moins deux modules (12a-12f) et étant configuré pour agréger les données d’entrée issues de la pluralité de moteurs d’analyse comportementale monomodaux (6), pour consolider lesdites données d’entrée, et pour transmettre lesdites données d’entrée consolidées auxdits au moins deux modules (12a-12f) ; le métamoteur (10) étant muni d’un module d’analyse statistique auto-apprenant (14), ledit module d’analyse statistique auto-apprenant (14) étant configuré pour analyser et corréler les données d’entrée issues de la pluralité de moteurs d’analyse comportementale monomodaux (6), et pour fournir une analyse du comportement humain à partir desdites données d’entrée analysées et corrélées et de données traitées par lesdits au moins deux modules (12a-12f). Système (2) d’analyse du comportement humain selon la revendication 1, dans lequel le module d’analyse statistique auto-apprenant (14) est un module d’analyse statistique multifactorielle et temporelle. Système (2) d’analyse du comportement humain selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la plateforme d’analyse cyber-cognitive (8) comporte six modules (12a-12f) configurés pour reproduire des fonctions cognitives d’un cerveau humain ; un premier module (12a) reproduisant une fonction de perception ; un deuxième module (12b) reproduisant une fonction d’attention ; un troisième module (12c) reproduisant une fonction de mémoire ; un quatrième module (12d) reproduisant une fonction de motricité ; un cinquième module (12e) reproduisant une fonction de langage ; un sixième module (12f) reproduisant des fonctions exécutives. Système (2) d’analyse du comportement humain selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le métamoteur (10) est configuré pour agréger les données d’entrée via un modèle pivot (16) d’analyse et d’interprétation de données du comportement humain. Système (2) d’analyse du comportement humain selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le module d’analyse statistique auto-apprenant (14) est configuré pour synthétiser statistiquement la compréhension de la plateforme d’analyse cyber-cognitive (8) dans un modèle statistique compréhensible et probable. Système (2) d’analyse du comportement humain selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le module d’analyse statistique auto-apprenant (14) est configuré pour fournir des données d’explication de l’analyse. Système (2) d’analyse du comportement humain selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le module d’analyse statistique auto-apprenant (14) est configuré pour agréger des données historiques pour faire évoluer son modèle statistique. Système (2) d’analyse du comportement humain selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le module d’analyse statistique auto-apprenant (14) est configuré pour mettre en œuvre une structure de chaîne de Markov cachée hiérarchique. Système (2) d’analyse du comportement humain selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la plateforme d’analyse cyber-cognitive (8) est une plateforme intégrée. Procédé d’analyse du comportement humain, mis en œuvre par un système (2) comprenant une pluralité de capteurs (4) de données d’entrée relatives à un comportement humain, une pluralité de moteurs d’analyse comportementale monomodaux (6) reliés aux capteurs de données (4), et une plateforme d’analyse cyber-cognitive (8) reliée aux moteurs d’analyse comportementale monomodaux (6), chaque moteur d’analyse comportementale monomodal (6) étant apte à acquérir les données d’entrée relatives à un comportement humain ; la plateforme d’analyse cyber-cognitive (8) comprenant un métamoteur (10) et au moins deux modules (12a-12f) configurés pour reproduire des fonctions cognitives d’un cerveau humain, le métamoteur (10) étant relié auxdits au moins deux modules (12a-12f) et étant configuré pour agréger les données d’entrée issues de la pluralité de moteurs d’analyse comportementale monomodaux (6), pour consolider lesdites données d’entrée, et pour transmettre lesdites données d’entrée consolidées auxdits au moins deux modules (12a-12f) ; le métamoteur (10) étant muni d’un module d’analyse statistique auto-apprenant (14), ledit module d’analyse statistique auto-apprenant (14) étant configuré pour analyser et corréler les données d’entrée issues de la pluralité de moteurs d’analyse comportementale monomodaux (6), et pour fournir une analyse du comportement humain à partir desdites données d’entrée analysées et corrélées et de données traitées par lesdits au moins deux modules (12a-12f), le procédé comprenant les étapes suivantes : une étape (20) de capture de données d’entrée relatives à un comportement humain, par au moins un des capteurs de données (4) ; une étape (22) d’acquisition, par au moins un des moteurs d’analyse comportementale monomodaux (6), des données d’entrée relatives à un comportement humain captées par ledit au moins un capteur de données (4) ; une étape (24) de transmission à la plateforme d’analyse cyber-cognitive (8), par ledit au moins un moteur d’analyse comportementale monomodale (6), des données d’entrée acquises ; une étape (26) d’agrégation, par le métamoteur (10), des données d’entrée transmises ; une étape (28) de consolidation, par le métamoteur (10), des données d’entrée agrégées ; une étape (30) de transmission auxdits au moins deux modules (12a-12f), par le métamoteur (10), des données d’entrée consolidées ; une étape (32) d’analyse et de corrélation, par le module d’analyse statistique auto-apprenant (14), des données d’entrée transmises à la plateforme d’analyse cyber-cognitive (8) ; et une étape (34) de fourniture, par le module d’analyse statistique auto-apprenant (14), d’une analyse du comportement humain à partir desdites données d’entrée analysées et corrélées et de données traitées par lesdits au moins deux modules (12a-12f).