FR 3156943 A1 20250620 FR 2314375 A 20231218 Procédé et dispositif de sélection de capteurs La présente invention concerne un procédé de sélection de capteurs parmi un ensemble de capteurs présents dans un environnement et associés à une ou plusieurs fonctions, un ou plusieurs capteurs étant activés pour permettre une détection d’un comportement d’un être vivant, le procédé comprenant : - une modification de la sélection des capteurs activés parmi l’ensemble de capteurs en fonction d’un score de confiance relatif à ladite détection dudit comportement, ladite modification étant effectuée une ou plusieurs fois en fonction du score de confiance. Figure pour l’abrégé : Fig. 1. Procédé de sélection de capteurs parmi un ensemble de capteurs La présente invention concerne le domaine de la sélection de capteurs dans un environnement. La présente invention s’applique notamment mais pas limitativement, à la détection de comportement d’un être vivant dans un environnement, ceci afin de pouvoir fournir des services adaptés. L’invention se situe dans le contexte de la compréhension du comportement humain en particulier la prédiction et la détection d’activités et d’actions ou encore la localisation et l’identification d’un occupant d’une maison, d’un bâtiment, d’une usine en s’appuyant sur différents types de capteurs. Il existe aujourd’hui des méthodes de détection d’activités humaines basées sur la combinaison de capteurs ambiants et des systèmes de compréhension du comportement basés sur des modalités sonores et visuelles placés dans la pièce de l’utilisateur combinant les capteurs ou non. Il existe également des systèmes de compréhension du comportement basé sur des modalités provenant d’équipements portés par l’utilisateur tels des montres connectées, des casques de réalité augmentée. Généralement, les données captées par ces différentes modalités sont complémentaires pour la compréhension du comportement humain. Il existe donc des travaux qui cherchent à combiner différents types de modalités pour améliorer les performances de reconnaissance du comportement humain. Par exemple, des données vidéos, audio, et physiologique (capteurs portés) sont utilisées pour identifier les émotions humaines. Cependant, la demanderesse s’intéresse d’une part à améliorer la protection des utilisateurs vis-à-vis de leurs données personnelles et d’autre part à réduire l’empreinte carbone de ses produits et services et la présente invention vise à proposer une solution pouvant permettre d’améliorer le comportement d’un être vivant, tout en prenant en compte ces deux paramètres. La présente invention concerne, selon un premier aspect, un procédé de sélection de capteurs parmi un ensemble de capteurs présents dans un environnement et associés à une ou plusieurs fonctions, un ou plusieurs capteurs étant activés pour permettre une détection d’un comportement d’un être vivant, le procédé comprenant : - une modification de la sélection des capteurs activés parmi l’ensemble de capteurs en fonction d’un score de confiance relatif à ladite détection dudit comportement, ladite modification étant effectuée une ou plusieurs fois en fonction du score de confiance. Selon un second aspect, la présente invention concerne un procédé de reconnaissance d’un comportement d’un être vivant dans un environnement comprenant une pluralité de capteurs associés à une ou plusieurs fonctions, un ou plusieurs capteurs étant activés, ledit procédé comprenant : a)- une exécution d’un modèle de détection d’un comportement dudit être vivant à partir de données reçues desdits capteurs activés, b)- une modification d’une sélection des capteurs activés, en fonction d’un score de confiance obtenu suite l’exécution du modèle, le score de confiance étant relatif à une pertinence de ladite détection, c)-une exécution dudit modèle de détection d’un comportement dudit être vivant à partir des données issues des capteurs de ladite sélection modifiée, les étapes b) et c) étant itérées une ou plusieurs fois en fonction dudit score de confiance. Selon certains modes de réalisation, ladite modification est effectuée tant que ledit score de confiance est inférieur à un seuil déterminé. Selon certains modes de réalisation, certains parmi l’ensemble desdits capteurs sont associés à un caractère intrusif, ladite sélection de capteurs activés sélectionnant en priorité les capteurs les moins intrusifs. Selon certains modes de réalisation, un niveau de consommation énergétique est associé à au moins certains parmi l’ensemble desdits capteurs, ladite sélection de capteurs activés sélectionnant en priorité les capteurs les moins énergivores. Selon certains modes de réalisation, ladite modification de la sélection des capteurs activés comprend un ajout, un retrait ou un remplacement de capteurs en fonction d’un comportement détecté et de la fonction associée à chaque capteur. Selon certains modes de réalisation, ladite modification de la sélection des capteurs activés comprend un ajout, un retrait ou un remplacement de capteurs en fonction d’un comportement détecté, et en fonction, soit d’un niveau associé au caractère intrusif d’un capteur, soit d’un niveau de consommation énergétique associé à un capteur. Selon certains modes de réalisation, lorsque ledit comportement est détecté avec un score de confiance supérieur à un seuil déterminé, - une désactivation d’au moins un capteur parmi les capteurs activés si -la fonction associée audit capteur désactivé n’est pas utilisée pour détecter ledit comportement ou - la consommation électrique associée au capteur est élevée, ou - le niveau du caractère intrusif du capteur est élevé. Selon certains modes de réalisation, ledit score de confiance relatif à la détection dudit comportement est déterminé à partir de l’un ou l’autre ou plusieurs parmi : - un indicateur de qualité d’un modèle de reconnaissance de comportement utilisé lors de ladite détection de comportement, - une évaluation d’un historique de données de comportements détectés - une évaluation de données relatives audit environnement, - une réception d’au moins une information d’un être vivant présent dans ledit environnement. Selon certains modes de réalisation, le procédé comprend - une obtention, pour au moins certains parmi lesdits capteurs, d’un niveau relatif à son caractère intrusif, ladite obtention étant reçue d’un utilisateur ou déterminée à partir de la fonction associée audit capteur. Les caractéristiques, présentées isolément dans la présente demande en lien avec certains modes de réalisation du procédé de la présente demande peuvent être combinées entre elles selon d’autres modes de réalisation du présent procédé. Selon un autre aspect, la présente invention concerne également un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’invention, selon l’un quelconque de ses modes de réalisations, lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Selon un autre aspect, la présente invention concerne également un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’invention, selon l’un quelconque de ses modes de réalisations. Selon un autre aspect, la présente invention concerne également un dispositif de sélection de capteurs pour l’exécution des étapes du procédé selon l’invention, selon l’un quelconque de ses modes de réalisations. Ainsi la présente invention concerne un dispositif de sélection de capteurs parmi un ensemble de capteurs présents dans un environnement et associés à une ou plusieurs fonctions, un ou plusieurs capteurs étant activés pour permettre une détection d’un comportement d’un être vivant, le dispositif comprenant un ou plusieurs processeurs configurés pour: - modifier de la sélection des capteurs activés parmi l’ensemble de capteurs en fonction d’un score de confiance relatif à ladite détection dudit comportement, ladite modification étant effectuée une ou plusieurs fois en fonction du score de confiance. Selon un autre aspect, la présente invention concerne un système de détection de comportement d’un être vivant comprenant : - un ou plusieurs capteurs connectés comprenant au moins un sous-ensemble de capteurs activés, - un dispositif de communication configuré pour communiquer avec lesdits capteurs, et comprenant un ou plusieurs processeurs configurés pour - exécuter un modèle de détection d’un comportement dudit être vivant à partir de données reçues desdits capteurs activés, - modifier une sélection des capteurs activés, en fonction d’un score de confiance obtenu suite l’exécution du modèle, le score de confiance étant relatif à une pertinence de ladite détection, - exécuter ledit modèle de détection à partir des données issues des capteurs de ladite sélection modifiée, selon une ou plusieurs itérations, le nombre d’itérations étant fonction dudit score de confiance obtenue suite à l’itération, la sélection des capteurs activés étant modifiée lors de chaque itération. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description faite ci-dessous, en référence aux dessins annexes qui en illustrent un exemple de réalisation dépourvu de tout caractère limitatif. FIG. 1 La FIG. 1 représente un système selon certains modes de réalisation de l’invention, FIG. 2 La FIG. 2 représente un procédé selon certains modes de réalisation de l’invention, FIG. 3 La FIG. 3 représente un dispositif selon certains modes de réalisation de l’invention. La présente divulgation peut s’appliquer à la détection de comportement dans un environnement et notamment à un comportement humain ou animal, plus généralement à un comportement d’un être vivant. Par environnement, on peut entendre un environnement domestique, un environnement industriel, un environnement professionnel, un environnement dans un véhicule telle une voiture et plus généralement tout type d’environnement où il peut être pertinent de détecter un comportement humain. La détection du comportement humain peut trouver des applications dans de nombreux domaines. Parmi ces applications, on peut notamment citer la fourniture de services en fonction du comportement, l’assistance à un technicien dans le cadre d’opérations de maintenance, en lui fournissant en temps réel un affichage d’informations pertinentes par exemple, la réduction de la consommation énergétique, la gestion de la domotique… Pour ce faire, de nombreux dispositifs tels des capteurs sont aujourd’hui présents dans les environnements tels que mentionnés ci-dessus. Parmi ces capteurs, on peut citer de manière non exhaustive : - des capteurs ambiants tels des dispositifs d’ouverture de porte, de fenêtre, des capteurs volumétriques, des caméras de surveillance, des microphones - des capteurs portés par l’utilisateur, tels des montres connectées, des casque de réalité augmentée, des dispositifs de surveillance médicaux tels des systèmes d’alerte (bracelets connectés par exemple), des capteurs de mouvement ou de chute. Les capteurs considérés dans la présente divulgation sont des capteurs connectés, c’est-à-dire dont l’état, le fonctionnement, la mise en marche, en veille, en arrêt, peuvent être contrôlés à distance par un autre ou plusieurs dispositifs. De tels dispositifs de contrôle peuvent par exemple être des passerelles d’accès pilotant un réseau sur lequel sont connectés ces capteurs. Le contrôle de ces capteurs connectés peut également être effectué par des logiciels présents chez des opérateurs réseau par exemple ou chez des fournisseurs de service. Dans un tel contexte, la passerelle pilotant le réseau local auquel sont connectés les capteurs peut constituer une interface entre le réseau local et un réseau externe, de type WAN (pour « wide area network ») tel un réseau cellulaire. La FIG. 1 représente un exemple de système mettant en œuvre la présente divulgation. Une passerelle d’accès P1 contrôle au moins un réseau local R1. Le réseau local R1 est un réseau de type éthernet par exemple et peut être un réseau filaire ou sans fil. Selon certains modes de réalisation, certains capteurs peuvent être connectés par un autre protocole que le protocole éthernet, notamment WIFI, et peuvent par exemple être connectés en bluetooth, zigbee, Z-Wave, LoRaWAN, NFC, Thread, Sigfox, voire en technologie cellulaire de type 5G, 4G, 3G. Le choix du type de réseau peut dépendre des exigences spécifiques de l'application, telles que la portée, la consommation d'énergie, la bande passante et la disponibilité d'infrastructures de communication existantes. Les combinaisons de plusieurs de ces technologies sont souvent utilisées pour répondre aux besoins complexes des réseaux de capteurs intelligents connectés tels des capteurs IoT (acronyme anglais de « internet of things »). Des capteurs C 1 , C 2 , C 3 sont connectés à la passerelle P1 par l’intermédiaire du réseau R1, ici un réseau de type WIFI. Des capteurs C 4 et C 5 sont connectés à la passerelle P1 par l’intermédiaire d’un réseau bluetooth. Des capteurs C 6 et C 7 sont connectés à la passerelle P1 par l’intermédiaire d’un réseau Zigbee. La passerelle P1 peut également être connectée à un réseau R2 et servir donc d’interface entre les capteurs Ci ou les autres équipements connectés à la passerelle P1 (non représentés tels des TVs, décodeur multimédia..), et un réseau externe tel un réseau de type cellulaire. Ceci est le cas lorsque la passerelle d’accès est une passerelle d’accès fournie par un opérateur de télécommunication, la passerelle permettant de connecter les dispositifs de l’environnement aux infrastructures réseau IR de l’opérateur et d’accéder au réseau internet par exemple. Le réseau R2 peut être un réseau de type cellulaire. Selon certains modes de réalisation, des capteurs additionnels, C i , non représentés, sont connectés à la passerelle P1 par l’intermédiaire du réseau R2. Les capteurs C i peuvent caractérisés par différents paramètres. Ils sont notamment associés à une fonction. Par fonction, on peut entendre, de manière illustrative et non exhaustive : - capture d’image (ou capture vidéo), - capture de son (ou capture audio), - capture de mouvement (détecteur de présence par exemple), - capture d’ouverture (ouverture de porte ou fenêtre), - capture de chute, - capture d’activité, - capture de position, - capture d’émotion. Les capteurs peuvent être des capteurs portés par un utilisateur, tels des montres connectées ou des casques de réalité augmentée, des capteurs ambiants, ou issus de systèmes de compréhension du comportement basés sur des modalités sonores et visuelles placées dans la pièce où se trouve l’utilisateur. Une ou plusieurs fonctions peuvent être associées à un même capteur. Une montre connectée peut par exemple être associée à une détection de position, à une détection d’activité ou d’émotion. Les capteurs C i peuvent également être caractérisés par leur caractère intrusif. Ainsi, on peut associer à un capteur un niveau d’intrusivité. Selon certains modes de réalisation, ce niveau est binaire et peut être égal à «1 » si l’on considère que le capteur est intrusif (ou encore si sa fonction est intrusive) et égal à « 0 » si l’on considère que le capteur est non intrusif. Selon certains modes de réalisation, ce niveau n’est pas binaire mais peut être défini sur une échelle, par exemple de 0 à 10, « 0 » représentant un niveau non intrusif et « 10 » représentant un niveau très intrusif. A titre d’exemple, une caméra peut être considérée comme ayant un caractère très intrusif et donc soit avoir un niveau égal à « 1 » dans un système binaire ou égal à « 10 » dans un système de niveau comprenant une échelle de 0 à 10 comme mentionné ci-dessus. Selon ce même exemple, un détecteur d’ouverture de porte peut quant à lui être considéré comme ayant un caractère non intrusif et donc soit avoir un niveau égal à « 0 » dans un système binaire ou égal à « 0 » dans un système de niveau comprenant une échelle de 0 à 10 comme mentionné ci-dessus. L’intrusivité de chaque capteur est une propriété qui peut être définie à priori par le modèle, ou bien qui peut être indiquée par l’utilisateur via un moyen de configuration (par exemple une interface utilisateur sur un dispositif du réseau ou sur la passerelle), ou bien qui peut être issue d’une base de données, ou bien qui peut être une combinaison quelconque de ces différentes possibilités. En particulier, il est envisageable que l’utilisateur puisse indiquer qu’un capteur ne soit jamais utilisé par le modèle (et a donc une intrusivité infinie), ou qu’un capteur soit toujours utilisé par le modèle (et a donc une intrusivité nulle). Cette indication de l’utilisateur peut être donnée préalablement à la mise en œuvre du procédé, par exemple lors de la connexion des capteurs à la passerelle ou en temps réel lors de la sélection des capteurs, initiale ou ultérieure, par exemple par un « dialogue » avec l’utilisateur sur un téléphone mobile ou dans un casque de réalité augmentée. Les capteurs C i peuvent également être caractérisés par leur consommation énergétique. En effet, la multiplicité des dispositifs tels les capteurs C i contribue à l’augmentation de l’emprunte carbone des environnements dans lesquels ils sont utilisés et il est donc souhaitable de réduire leur consommation énergétique, tout en bénéficiant de leur fonction. La présente divulgation aide à contrôler l’utilisation de ces capteurs de manière pertinente, en réduisant leur côté intrusif et leur consommation énergétique. La présente invention peut ainsi servir à reconnaitre un comportement d’un être vivant, tout en utilisant les capteurs disponibles de manière pertinente, c’est-à-dire tout en contrôlant le côté intrusif apporté par ces capteurs et la consommation énergétique de ces capteurs. Dans la suite de la description, nous prendrons un être humain comme exemple d’être vivant mais la présente application peut également s’appliquer à un animal. La passerelle P1 peut ainsi implémenter un procédé tel que décrit ultérieurement dans la FIG. 2 . Le procédé peut, dans d’autres modes de réalisation, être mis en œuvre à distance, dans les infrastructures d’un opérateur réseau ou chez un fournisseur de service, ceux-ci étant connectés à la passerelle P1 via le réseau R2. La passerelle P1 peut alors transmettre les données des capteurs C i , en temps réel, aux dispositifs distants sur le réseau R2. Le système de la FIG. 1 concerne un système de détection de comportement d’un être vivant comprenant : - un ou plusieurs capteurs connectés comprenant au moins un sous-ensemble de capteurs activés, - un dispositif de communication configuré pour communiquer avec lesdits capteurs, et comprenant un ou plusieurs processeurs configurés pour - exécuter un modèle de détection d’un comportement dudit être vivant à partir de données reçues desdits capteurs activés, - modifier une sélection des capteurs activés, en fonction d’un score de confiance obtenu suite l’exécution du modèle, le score de confiance étant relatif à une pertinence de ladite détection, - exécuter ledit modèle de détection à partir des données issues des capteurs de ladite sélection modifiée, selon une ou plusieurs itérations, le nombre d’itérations étant fonction dudit score de confiance obtenue suite à l’itération, la sélection des capteurs activés étant modifiée lors de chaque itération. La FIG. 2 représente un procédé selon certains modes de réalisation de l’invention. Comme mentionné précédemment, le procédé tel que décrit ci-après peut être mis en œuvre par la passerelle d’accès P1 ou dans des infrastructures ou serveurs distants et connectés à la passerelle P1 ou dans une combinaison des deux. La passerelle P1 met en œuvre un procédé de sélection de capteurs parmi un ensemble de capteurs présents dans un environnement et associés à une ou plusieurs fonctions, un ou plusieurs capteurs étant activés pour permettre une détection d’un comportement d’un être vivant, le procédé comprenant : - une modification de la sélection des capteurs activés parmi l’ensemble de capteurs en fonction d’un score de confiance relatif à ladite détection dudit comportement, ladite modification étant effectuée une ou plusieurs fois en fonction du score de confiance. La passerelle P1 peut également mettre en œuvre un procédé de reconnaissance d’un comportement d’un être vivant dans un environnement comprenant une pluralité de capteurs associés à une ou plusieurs fonctions, un ou plusieurs capteurs étant activés, ledit procédé comprenant : a)- une exécution d’un modèle de détection d’un comportement dudit être vivant à partir de données reçues desdits capteurs activés, b)- une modification d’une sélection des capteurs activés, en fonction d’un score de confiance obtenu suite l’exécution du modèle, le score de confiance étant relatif à une pertinence de ladite détection, c)-une exécution dudit modèle de détection d’un comportement dudit être vivant à partir des données issues des capteurs de ladite sélection modifiée, les étapes b) et c) étant itérées une ou plusieurs fois en fonction dudit score de confiance. Dans l’environnement de la FIG. 1 , une pluralité de capteurs C i sont installés, ou encore sont en mode opérationnel, dans l’environnement de la passerelle P1, c’est-à-dire qu’ils peuvent communiquer comme mentionné précédemment avec la passerelle P1 selon différents protocoles de communication et sont identifiés par la passerelle P1. Selon certains modes de réalisation, lors d’une étape E1, le procédé tel que décrit peut être déclenché de manière permanente, c’est-à-dire qu’il peut être toujours actif. Selon certains modes de réalisation, le procédé peut être activé à la demande, par exemple à la demande d’un fournisseur d’énergie, ou d’un fournisseur de services quelconque, ou à la demande de l’utilisateur ou du propriétaire de la passerelle d’accès P1. L’un des objectifs ou l’une des applications de mise en œuvre de ce procédé consiste à reconnaitre le comportement d’un utilisateur. Ainsi, selon certains modes de réalisation, le présent procédé peut être déclenché lorsqu’une demande de reconnaissance de comportement est demandée ou activée. Cette demande peut être réalisée par un fournisseur de service ou d’énergie ou toute autre requête. Une sélection de capteurs activés peut avoir été préalablement effectuée ou peut être effectuée lors d’une étape E2. Par sélection de capteurs activés, on entend plus exactement une activation d’une sélection de capteurs. Par activation, on peut entendre la mise en marche, le fait de rendre un capteur opérationnel et/ou en fonctionnement, de manière à ce que la fonction qui lui est associée soit activée et puisse être détectée par la passerelle d’accès P1. Cette première sélection de capteurs, ou sélection initiale de capteurs, peut comprendre un sous-ensemble SE j des capteurs C i . Le sous-ensemble SE j peut comprendre tous les capteurs C i mais plus particulièrement comprend une partie des capteurs C i . Cette sélection des capteurs du sous-ensemble initial peut être effectuée de différentes manières : - par une sélection par l’utilisateur en fonction de ses préférences et de l’utilisation qu’il fait des capteurs de son environnement. En effet, les capteurs C i peuvent être utilisés par l’utilisateur de la passerelle d’accès pour des applications autres que la reconnaissance de comportement, et peuvent donc avoir été sélectionnés pour ces applications, - par une sélection initiale dédiée à la reconnaissance de comportement et prenant en compte un ou plusieurs paramètres. Parmi ces paramètres, on peut sélectionner un capteur par fonction (par exemple une seule caméra, un seul microphone, un seul détecteur d’ouverture). On peut aussi sélectionner un capteur en fonction du niveau de son caractère intrusif, en privilégiant les capteurs dont le niveau du caractère intrusif est le plus faible. On peut par exemple sélectionner les capteurs dont le niveau intrusif est inférieur à un niveau déterminé. On peut aussi sélectionner les capteurs en fonction de leur consommation énergétique. On peut par exemple sélectionner les capteurs dont la consommation d’énergie est inférieure à un niveau déterminé. Bien entendu, on peut combiner ces critères. On peut également sélectionner des capteurs selon leur localisation géographique dans l’environnement de la passerelle d’accès P1. En effet, la passerelle P1 peut être située dans un environnement comportant plusieurs pièces (c’est le cas d’un environnement domestique ou industriel), et ainsi les capteurs activés initialement peuvent être ceux de la pièce où se trouve un utilisateur le plus fréquemment. Une interface utilisateur, sur la passerelle P1, ou sur un dispositif de contrôle tel un ordinateur connecté sur le réseau R1, peut par exemple permettre à l’utilisateur de sélectionner les capteurs à activer, la passerelle ou le dispositif pouvant alors activer les capteurs sélectionnés. Selon une variante, l’utilisateur peut également activer les capteurs un par un, en les actionnant manuellement. Selon certains modes de réalisation, un système de domotique peut également être présent dans l’environnement où se trouve la passerelle P1 et le système de domotique peut avoir sélectionné un ensemble de capteurs parmi les capteurs Ci. Selon la présente divulgation, un capteur activé est un capteur qui est soit actif, soit en veille mais s’il est en veille qui se déclenche lorsqu’il détecte une action. Par exemple, les caméras de surveillance peuvent être en veille mais sont automatiquement activées lors d’une intrusion. Ainsi, elles sont actives au sens de la présente divulgation. Un capteur non activé est un capteur qui ne transmet pas de données, en d’autres mots qui n’est pas configuré pour transmettre des données, qui est par exemple éteint (au sens électrique) ou qui est en veille mais ne s’active pas lors d’une détection de données, ou d’une variation de données, en quelque sorte qui ne passe pas automatiquement de l’état de veille à l’état capture de données. On se place donc dans le contexte où une demande de détection de comportement est reçue. Cette demande de détection de comportement peut être le déclenchement du procédé comme mentionné précédemment ou peut être reçue à l’issu de l’étape E2. L’étape E2 permet avantageusement de bénéficier d’une sélection initiale de capteurs activés. Lors d’une étape E3, on effectue une détection de comportement d’au moins un utilisateur présent dans l’environnement de la passerelle P1 à partir des données fournies par les capteurs de la sélection initiale de capteurs. Un modèle de détection de comportement humain peut permettre la reconnaissance d’un comportement humain, à partir des données issues des capteurs activés et d’algorithmes. Les données fournies par les capteurs sont hétérogènes et peuvent dépendre de la fonction associée au capteur. Un capteur d’ouverture de porte peut transmettre une information binaire, indiquant le statut de la porte, soit ouvert, soit fermé. Un accéléromètre de capteur porté par un individu transmet des données relatives à un vecteur d'accélérations tridimensionnel "(x,y,z). Une caméra transmet un flux d'images avec un format qui dépend de la caméra, un micro transmet un flux audio, etc. Les données peuvent être pré-traitées avant d’être utilisées par le modèle de détection du comportement. Elles peuvent notamment être normalisées, synchronisées temporellement, concaténées. Par pré traitement, on peut également entendre la détection de la segmentation d'une image issue d'une caméra ou encore l'extraction de mots d'un flux sonore. Le modèle de détection de comportement utilisé est configuré pour traiter des données provenant de capteurs de nature différente ou encore est configuré pour traiter des situations multimodales. Des approches basées « machine learning », réseaux de neurones ou « transformer » peuvent être utilisées dans de tels modèles. Le document intitulé « accomodating missing modalities in time-continuous multimodal emotion recognition » de Rodrigues, Lefebvre, Cumin et Crowley, publié le 16 novembre 2023 (https://arxiv.org/pdf/2311.10119.pdf) décrit une méthode permettant de reconnaitre les émotions d’une personne à partir de données vidéo, audio et physiologiques. Lors d’une étape E4, le comportement détecté est évalué, ou en d’autres mots, la qualité du comportement détecté est évaluée. Cette évaluation peut permettre de déterminer si le comportement détecté est proche ou non du comportement effectif de l’utilisateur dont le comportement a été effectué. Cette évaluation peut par exemple aboutir à la détermination et à l’affectation d’un score de confiance du comportement détecté. Lorsque les capteurs sélectionnés et utilisés pour la détection ne permettent pas de fournir une détection fiable du comportement, alors le score de confiance associé à la détection est faible. Inversement, lorsque les capteurs sélectionnés et utilisés pour la détection permettent de fournir une détection fiable du comportement, alors le score de confiance associée à la détection est élevé. L’évaluation de la qualité, ou encore la détermination d’un score de confiance Sc, peut être déterminée à partir d’un ou plusieurs parmi : - un indicateur de qualité du modèle de reconnaissance de comportement utilisé lors de la détection de comportement, - une évaluation d’un historique de données de comportements détectés - une évaluation de données relatives à l’environnement. Ces données peuvent par exemple être des données relatives à la pièce (ou l’endroit dans un environnement industriel ou autre) où se trouve l’utilisateur. Si le comportement est compatible avec la pièce dans laquelle se trouve l’utilisateur, alors la qualité peut être élevée. - une réception d’au moins une information d’un être humain présent dans l’environnement. Cette information peut par exemple confirmer ou infirmer que le comportement détecté est bien conforme au comportement réel de l’utilisateur. A l’issu de l’étape E4, on peut donc obtenir une information relative à la qualité de la détection du comportement. On peut par exemple fixer un seuil S 1 de score de confiance : - si le score de confiance est inférieur à S 1 , alors le comportement détecté n’est pas de bonne qualité, - si le score de confiance est supérieur ou égal au seuil S 1 , alors le comportement détecté est de bonne qualité. On peut par exemple choisir S 1 égal à 5 sur une échelle de score de confiance de 1 à 10. En fonction de la qualité obtenue, on peut modifier l’ensemble des capteurs utilisés pour la détermination du comportement. Ainsi, on modifie la sélection des capteurs activés parmi l’ensemble de capteurs en fonction d’un score de confiance relatif à la détection du comportement, la modification étant effectuée une ou plusieurs fois en fonction du score de confiance. Ces étapes de modification sont effectuées lors des étapes E5 et E6 décrites ci-après. Ces modifications peuvent être un ajout ou un retrait, ou les deux, de capteurs activés. Si, à l’issu de l’étape E4, la détection de comportement est évaluée comme étant de bonne qualité, alors on passe à l’étape E5. Lors de l’étape E5, on modifie l’ensemble des capteurs activés de manière à supprimer, de l’ensemble des capteurs activés et utilisés lors de la détection du comportement par le modèle, au moins un capteur en fonction de l’un ou l’autre ou plusieurs parmi : - la fonction associée au capteur supprimé n’est pas en lien avec le comportement détecté, - la consommation électrique associée au capteur est élevée, - le niveau du caractère intrusif du capteur est élevé. Autrement dit, supprimer un ou plusieurs capteurs de l’ensemble des capteurs activés consiste à désactiver au moins un capteur parmi les capteurs activés. La désactivation peut comprendre l’envoi de messages ou commandes aux capteurs supprimés pour les désactiver, par exemple des commandes leur indiquant de se mettre en veille, ou des commandes permettant de les éteindre. On peut privilégier de supprimer en priorité les capteurs les plus intrusifs, tant que le score de confiance est supérieur au seuil S 1 . On peut également privilégier de supprimer les capteurs les plus énergivores. Lors de l’étape E5, on peut également remplacer un capteur par un autre capteur plutôt que de supprimer un capteur. Ainsi, on peut conserver le même nombre de capteurs mais remplacer un capteur très intrusif par un capteur moins intrusif ou remplacer un capteur très énergivore par un capteur moins énergivore, en maintenant un score de confiance supérieur au seuil S 1 et éventuellement plus faible que le score obtenu avec l’ensemble de capteurs initial ou avec l’ensemble des capteurs d’une itération suivante. Plus précisément, et par exemple, lorsque la sélection initiale comprend deux caméras, situées dans deux pièces différentes, par exemple le salon et la cuisine, il peut être inutile de conserver les deux caméras actives si le comportement détecté de l’utilisateur est de cuisiner. La caméra située dans le salon peut être désactivée. Selon un autre exemple, lorsque la sélection initiale comprend une caméra et un microphone, situés dans une même pièce, il peut être inutile de conserver le microphone actif si le comportement détecté de l’utilisateur est de travailler sur un ordinateur. Le micro peut alors être désactivé et donc retiré de la liste des capteurs actifs. Selon un autre exemple, lorsque deux dispositifs permettent de détecter un même comportement, par exemple s’il y a deux caméras, la caméra la plus énergivore peut être supprimée de la liste des capteurs actifs. Selon un autre exemple, si le comportement détecté est que l’utilisateur est en train de passer une conversation téléphonique, alors si la liste initiale des capteurs comprenait au moins une caméra et un microphone, la caméra peut être désactivée et le microphone conservé, si l’on prend en compte le caractère énergivore des dispositifs, une caméra consommant davantage qu’un microphone. Selon un autre mode de réalisation, si l’on prend en priorité le caractère non intrusif, le microphone peut être désactivé (pour éviter que la conversation téléphonique ne soit entendue) et la caméra peut être conservée active. On peut noter que le caractère intrusif peut être en relation avec la fonction détectée. Les trois critères suivants peuvent être classés selon un ordre de priorité: - la fonction associée au capteur supprimé n’est pas en lien avec le comportement détecté, - la consommation électrique associée au capteur est élevée, - le niveau du caractère intrusif du capteur est élevé. Cet ordre de priorité peut être utilisé pour sélectionner certains capteurs plutôt que d’autres. Suite à la suppression, ou au remplacement, d’un ou plusieurs capteurs de la liste des capteurs activés, le modèle de détermination du comportement peut être exécuté de nouveau. Une ou plusieurs itérations des étapes E3 à E5 peuvent être nécessaires pour affiner la liste des capteurs activés donnant un score de confiance supérieur ou égal au seuil S 1 . Notamment, une ou plusieurs itérations peuvent être mises en œuvre pour modifier la sélection des capteurs, soit pour réduire le niveau intrusif des capteurs sélectionnés, soit pour réduire la consommation électrique des capteurs sélectionnés, soit pour réduire le nombre de capteurs. L’ordre de priorité ci-dessus peut être utilisé pour déterminer quel capteur privilégier ou quel type de capteur privilégier. Comme illustré en FIG. 2 , suite à l’étape E5, on peut effectuer un test de mesure d’un niveau intrusif global NivI de l’ensemble des capteurs sélectionnés et/ou un test de mesure d’un niveau global NivE de consommation électrique des capteurs sélectionnés. En fonction du résultat de ces tests, on peut déterminer si l’on refait une itération des étapes E3 à E5. Le niveau global NivE de consommation électrique ou le niveau intrusif global NivI peuvent être calculés respectivement en ajoutant les niveaux de consommation électrique des capteurs sélectionnés ou en ajoutant les niveaux intrusifs des capteurs sélectionnés. Selon une autre variante, on peut également souhaiter effectuer une ou plusieurs itérations pour réduire le nombre de capteurs sélectionnés en conservant un niveau de consommation électrique global équivalent ou un niveau intrusif global équivalent. La modification de la sélection des capteurs activés peut être effectuée tant que le score de confiance est supérieur au seuil déterminé S 1 . Ainsi, on peut obtenir un score de confiance plus faible, mais supérieur à S 1 lors des itérations ultérieures avec un nombre de capteurs réduit, ou un nombre de capteurs intrusifs inférieur ou un nombre de capteurs moins énergivores supérieur. Ainsi, on peut repasser à l’étape E3 en utilisant des données temps réel. Afin d’éviter de rejouer le modèle sur les données réelles observées lors de l’étape E3, les données issues des capteurs et transmises au (ou encore récupérées par le) modèle lors de l’étape E3, peuvent être enregistrées et réutilisées lors des itérations ultérieures du modèle. Autrement dit, on peut itérer l’étape E5 avec l’ensemble de capteurs mis à jour tant que le score de confiance est supérieur au seuil S 1 . Lorsque le score de confiance atteint le seuil S 1 , selon certains modes de réalisation, on peut continuer à itérer - pour diminuer le caractère intrusif des capteurs sélectionnés en remplaçant certains capteurs par d’autres capteurs moins intrusifs ou - pour diminuer le caractère énergivore des capteurs sélectionnés en remplaçant certains capteurs par d’autres capteurs moins énergivores. En effet, même si la sélection des capteurs, pour en supprimer, lors de l’étape E5, peut s’effectuer d’une itération à l’autre en sélectionnant tout d’abord les capteurs les plus intrusifs puis les capteurs de moins en moins intrusifs, des itérations additionnelles peuvent permettre de réduire l’empreinte énergivore en gardant des capteurs ayant le même niveau d’intrusivité mais une empreinte énergétique plus faible. De la même manière si la sélection des capteurs, pour en supprimer lors de l’étape E5, peut s’effectuer d’une itération à l’autre en sélectionnant tout d’abord les capteurs les plus énergivores puis les capteurs de moins en moins énergivores, des itérations additionnelles peuvent permettre de réduire le côté intrusif en gardant des capteurs ayant la même empreinte énergétique mais un niveau d’intrusivité plus faible. De même comme mentionné précédemment en variante, on peut vouloir réduire le nombre de capteurs impliqués. A l’issu de l’étape E5, lorsque l’on atteint un score soit de niveau intrusif global correct, soit un niveau de consommation énergétique global correct, soit un nombre de capteurs minimal, on passe à l’étape E7 dans laquelle on peut enregistrer la liste des capteurs associée à au comportement détecté. Ceci peut avantageusement permettre l’activation des capteurs correspondant à la détection d’un comportement souhaité déterminé. Ainsi, on obtient une mise en relation ou en correspondance d’un ensemble de capteurs activés avec un comportement, utilisable par exemple par une application d’un fournisseur de services, ou d’un opérateur de télécommunication. Si, à l’issu de l’étape E4, la détection de comportement est évaluée comme étant de mauvaise qualité, alors on passe à l’étape E6. Lors de l’étape E6, on modifie l’ensemble des capteurs activés de manière à ajouter un ou plusieurs capteurs pour augmenter le score de confiance et atteindre un score de confiance au moins égal au seuil S 1 . Lors de l’étape E6, on modifie l’ensemble des capteurs activés de manière à ajouter à l’ensemble des capteurs activés et utilisés lors de la détection du comportement par le modèle, au moins un capteur en fonction de l’un ou l’autre ou plusieurs parmi : - la fonction associée au capteur, - la consommation électrique associée au capteur, - le niveau du caractère intrusif du capteur. On peut ajouter un capteur ou plusieurs capteurs simultanément ou un par un. Lors de l’étape E6, outre l’ajout de capteurs pour améliorer le score de confiance, on peut également remplacer un capteur par un autre capteur afin d’améliorer le caractère intrusif de l’ensemble des capteurs ou afin d’améliorer la performance énergétique de l’ensemble des capteurs. Ce remplacement peut être effectué suite à l’ajout de capteurs ou simultanément. On peut en effet, dans un premier temps, sélectionner les capteurs pour obtenir un score de confiance supérieur ou égal à S 1 , en prenant par exemple des capteurs moins énergivores ou moins intrusifs en premier et dans un second temps, par exemple lors d’itérations ultérieures, remplacer une partie des capteurs sélectionnés par des capteurs, ayant par exemple la même fonction, mais un caractère intrusif plus faible ou un caractère énergivore plus faible. Plus précisément, et par exemple, si le modèle détecte un comportement correspondant à une personne qui se trouve dans la cuisine, à l’aide par exemple de capteurs volumétriques activés, le modèle peut indiquer un score de confiance de 4 pour un comportement qui correspondrait à une personne qui mange. Un capteur supplémentaire, par exemple un microphone, peut alors être activé pour déterminer si la personne est effectivement en train de manger ou si elle est en train de cuisiner. Un microphone peut être sélectionné plutôt qu’une caméra, si l’on considère que l’on privilégie les capteurs les moins intrusifs et si un microphone est classé comme capteur moins intrusif qu’une caméra. Selon d’autres modes de réalisation, un ou plusieurs capteurs ajoutés peuvent être ajoutés en fonction de leur consommation d’énergie ou selon de leur fonction et en fonction du comportement détecté avec un score de confiance inférieur à S 1 . Un but étant d’améliorer le score de confiance du comportement détecté, le ou les capteurs ajoutés sont sélectionnés en fonction du comportement supposé (supposé car le score de confiance associé au comportement détecté est bas), pour permettre avant tout d’augmenter ce score et parmi les capteurs permettant éventuellement d’augmenter ce score, une sélection des capteurs les moins intrusifs ou les moins énergivores est effectuée. Suite à l’ajout, ou au remplacement, d’un ou plusieurs capteurs de la liste des capteurs activés, lors de l’étape E6, le modèle de détermination du comportement peut être exécuté de nouveau. Ainsi, on peut repasser à l’étape E3 en utilisant des données temps réel. Une ou plusieurs itérations des étapes E3 à E6 peuvent être nécessaires pour affiner la liste des capteurs activés donnant un score de confiance supérieur ou égal au seuil S 1 . La modification de la sélection des capteurs activés peut être effectuée tant que le score de confiance est supérieur au seuil déterminé S 1 . Afin d’éviter de rejouer le modèle sur les données réelles observées lors de l’étape E3, les données issues des capteurs et transmises au (ou encore récupérées par le) modèle lors de l’étape E3, peuvent être enregistrées et réutilisées lors des itérations ultérieures du modèle. On itère l’étape E6 avec l’ensemble de capteurs mis à jour tant que le score de confiance est inférieur au seuil S 1 . Lorsque le score de confiance atteint le seuil S 1 , selon certains modes de réalisation, on peut continuer à itérer - pour diminuer le caractère intrusif des capteurs sélectionnés en remplaçant certains capteurs par d’autres capteurs moins intrusifs ou - pour diminuer le caractère énergivore des capteurs sélectionnés en remplaçant certains capteurs par d’autres capteurs moins énergivores. En effet, même si la sélection des capteurs, lors de l’étape E6, peut s’effectuer d’une itération à l’autre en sélectionnant tout d’abord les capteurs les moins intrusifs puis les capteurs de plus en plus intrusifs, des itérations additionnelles peuvent permettre de réduire l’empreinte énergivore en gardant des capteurs ayant le même niveau d’intrusivité mais une empreinte énergétique plus faible. De la même manière si la sélection des capteurs, lors de l’étape E6, peut s’effectuer d’une itération à l’autre en sélectionnant tout d’abord les capteurs les moins énergivores puis les capteurs de plus en plus énergivores, des itérations additionnelles peuvent permettre de réduire le côté intrusif en gardant des capteurs ayant la même empreinte énergétique mais un niveau intrusif plus faible. A l’issu d’une pluralité d’itérations de la boucle E3-E6, le niveau de confiance atteint un niveau de confiance supérieur ou égale à S 1 .On passe alors à l’étape E5 décrite précédemment. A l’issu du procédé l’ensemble des capteurs permettant d’obtenir une détection d’un comportement peut être enregistré, étape E7. Ainsi, on peut par exemple associer, à un comportement à détecter, un ensemble de capteurs, dans l’environnement considéré, ici dans l’environnement de la passerelle P1. Ces informations liant la sélection des capteurs permettant une détection du comportement et minimisant le caractère intrusif ou le caractère énergivore peut s’appliquer dans le domaine de la maison intelligente, de la compréhension du comportement des occupants et peut permettre de fournir des services adaptés en temps réel, tels que par exemple, la redirection d’un appel vers la messagerie, l’optimisation de la consommation énergétique des appareils de la maison, la gestion dynamique des éclairages et des volets, l’affichage d’informations sur un écran etc Dans le domaine du technicien augmenté, la compréhension du comportement peut permettre d’afficher en temps réel en réalité augmentée les informations dont il a besoin : le guide d’utilisation d’un outil, une procédure de montage, un itinéraire vers une zone particulière d’une usine. Dans ces différents domaines, le critère de confidentialité est important et l’aspect adaptatif de la présente divulgation peut permettre de se conformer aux attentes des utilisateurs en leur laissant le contrôle et leur donner ainsi une confiance accrue dans le système. La FIG. 3 représente un exemple d’au moins une partie d’architecture matérielle 30 de la passerelle P1, permettant l’implémentation d’un procédé selon la présente invention et tel que représenté par exemple en FIG. 2 . Cette architecture matérielle est celle d’un ordinateur. D’autres éléments d’architecture matérielle sont présents dans la passerelle P1 et non représentés ici. L’architecture matérielle 30 comprend un ou plusieurs processeurs 31 (un seul est représenté sur la FIG. 2 ) mettant en œuvre un procédé selon la présente divulgation, une mémoire morte 32 (de type « ROM »), une mémoire non volatile réinscriptible 33 (de type « EEPROM » ou « Flash NAND » par exemple), une mémoire volatile réinscriptible 34 (de type « RAM ») une interface de communication 35 avec la passerelle 2. La mémoire morte 32 constitue un support d’enregistrement conforme à un exemple de mode de réalisation de l’invention, lisible par le processeur ou les processeurs 31 et sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur Prog conforme à un exemple de mode de réalisation de l’invention comportant des instructions pour l’exécution d’étapes du procédé de sélection de capteurs selon l’invention. En variante, le programme d’ordinateur Prog est stocké dans la mémoire non volatile réinscriptible 33. Le programme d’ordinateur Prog peut permettre à la passerelle P1 de mettre en œuvre au moins une partie du procédé conforme à la présente divulgation et tel qu’illustré par exemple en FIG. 2 . Ce programme d’ordinateur Prog peut ainsi définir des modules fonctionnels et logiciels, configurés pour mettre en œuvre les étapes d’un procédé de sélection conforme à un exemple de mode de réalisation de l’invention, ou au moins une partie de ces étapes. Ces modules fonctionnels s’appuient sur ou commandent les éléments matériels 31, 32, 33, 34, 35 de la passerelle d’accès P1 cités précédemment. Procédé de sélection de capteurs parmi un ensemble de capteurs présents dans un environnement et associés à une ou plusieurs fonctions, un ou plusieurs capteurs étant activés pour permettre une détection d’un comportement d’un être vivant, le procédé comprenant : - une modification de la sélection des capteurs activés parmi l’ensemble de capteurs en fonction d’un score de confiance relatif à ladite détection dudit comportement, ladite modification étant effectuée une ou plusieurs fois en fonction du score de confiance. Procédé selon la revendication 1 dans lequel ladite modification est effectuée tant que ledit score de confiance est inférieur à un seuil déterminé. Procédé selon la revendication 1 dans lequel certains parmi l’ensemble desdits capteurs sont associés à un caractère intrusif, ladite sélection de capteurs activés sélectionnant en priorité les capteurs les moins intrusifs. Procédé selon la revendication 1 dans lequel un niveau de consommation énergétique est associé à au moins certains parmi l’ensemble desdits capteurs, ladite sélection de capteurs activés sélectionnant en priorité les capteurs les moins énergivores. Procédé selon la revendication 1 dans lequel ladite modification de la sélection des capteurs activés comprend un ajout, un retrait ou un remplacement de capteurs en fonction d’un comportement détecté et de la fonction associée à chaque capteur. Procédé selon les revendications 3 et 4 dans lequel ladite modification de la sélection des capteurs activés comprend un ajout, un retrait ou un remplacement de capteurs en fonction d’un comportement détecté, et en fonction, soit d’un niveau associé au caractère intrusif d’un capteur, soit d’un niveau de consommation énergétique associé à un capteur. Procédé selon la revendication 1 comprenant, lorsque ledit comportement est détecté avec un score de confiance supérieur à un seuil déterminé, - une désactivation d’au moins un capteur parmi les capteurs activés si -la fonction associée audit capteur désactivé n’est pas utilisée pour détecter ledit comportement ou - la consommation électrique associée au capteur est élevée, ou - le niveau du caractère intrusif du capteur est élevé. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel ledit score de confiance relatif à la détection dudit comportement est déterminé à partir de l’un ou l’autre ou plusieurs parmi : - un indicateur de qualité d’un modèle de reconnaissance de comportement utilisé lors de ladite détection de comportement, - une évaluation d’un historique de données de comportements détectés - une évaluation de données relatives audit environnement, - une réception d’au moins une information d’un être vivant présent dans ledit environnement. Procédé selon l’une des revendications précédentes comprenant - une obtention, pour au moins certains parmi lesdits capteurs, d’un niveau relatif à son caractère intrusif, ladite obtention étant reçue d’un utilisateur ou déterminée à partir de la fonction associée audit capteur. Dispositif de sélection de capteurs parmi un ensemble de capteurs présents dans un environnement et associés à une ou plusieurs fonctions, un ou plusieurs capteurs étant activés pour permettre une détection d’un comportement d’un être vivant, le dispositif comprenant un ou plusieurs processeurs configurés pour: - modifier de la sélection des capteurs activés parmi l’ensemble de capteurs en fonction d’un score de confiance relatif à ladite détection dudit comportement, ladite modification étant effectuée une ou plusieurs fois en fonction du score de confiance.