FR 3162133 A1 20251121 FR 2405053 A 20240516 Dispositif de régulation (30) permettant de déterminer une valeur de recommandation d’un paramètre de régulation d’un dispositif de perfusion d’insuline (20). Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Systèmes et procédés de régulation de la glycémie en boucle fermée DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention concerne le domaine des systèmes de régulation de la glycémie en boucle fermée pour l’administration régulée d’insuline à un patient. De tels systèmes sont également connus sous le nom de pancréas artificiel. ARRIÈRE-PLAN DE L’INVENTION Un pancréas artificiel est un système qui régule automatiquement l’apport en insuline d’un patient diabétique, ou d’un utilisateur, en fonction de ses historiques de glycémie, historique de repas et historique d’insuline. En particulier, la présente invention concerne le facteur de sensibilité à l’insuline (FSI), qui peut être utilisé pour déterminer la dose d’insuline appropriée en fonction de la sensibilité de l’organisme du patient à l’insuline, ce qui permet un ajustement plus précis du dosage d’insuline pour maintenir une régulation glycémique optimale. Il serait souhaitable d’améliorer les performances des systèmes basés sur le facteur de sensibilité à l’insuline en améliorant la précision et la fiabilité des modèles physiologiques, par exemple. Des prévisions plus précises de la sensibilité à l’insuline permettraient une meilleure estimation des besoins en insuline, réduisant de ce fait les risques d’hyperglycémie et d’hypoglycémie. Cette amélioration de la précision de prédiction est essentielle pour optimiser l’insulinothérapie et assurer une meilleure prise en charge globale du diabète. US20090054753A1 décrit la sensibilité à l’insuline en guise de mesure générale de la réponse de l’organisme au dosage d’insuline. Ce facteur peut changer en fonction de l’état physiologique du patient et peut être utile pour déterminer la réponse du patient à la thérapie. La sensibilité à l’insuline du patient peut être déterminée de diverses manières, par exemple par contribution d’un prestataire de soins, par interférence à partir d’autres conditions, ou par détermination à partir d’informations sur les dosages d’insuline et les mesures de glycémie antérieures. La sensibilité à l’insuline peut être utilisée en guise de paramètre pour déterminer le moment du prochain échantillonnage. La présente invention vise à améliorer cette situation. L’invention vise ainsi à répondre au moins partiellement aux problèmes techniques présentés plus haut. BREF RÉSUMÉ DE L’INVENTION L’invention concerne ainsi un dispositif de régulation permettant de déterminer une valeur de recommandation d’un paramètre de régulation d’un dispositif de perfusion d’insuline, le dispositif de régulation comprenant : une unité de récupération, l’unité de récupération étant configurée pour récupérer des données d’utilisateur, chaque donnée des données d’utilisateur ayant un horodatage et les données d’utilisateur étant associées à un utilisateur unique, les données d’utilisateur comprenant au moins : une quantité d’insuline perfusée à l’utilisateur unique ; une quantité de glucides ingérés par l’utilisateur unique ; une pluralité de valeurs physiologiques de l’utilisateur unique, la pluralité de valeurs physiologiques de l’utilisateur unique comprenant au moins des taux de glucose sanguin mesurés ; une unité de recommandation, l’unité de recommandation étant configurée pour déterminer la valeur de recommandation au moins en fonction d’un facteur de sensibilité à l’insuline (FSI) ; dans lequel, le FSI est une fonction d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques. L’utilisation d’un FSI qui est une fonction d’au moins un taux de glucose mesuré permet à l’unité de recommandation de déterminer plus précisément une valeur de recommandation adaptée aux besoins de l’utilisateur unique, étant donné que le FSI peut varier d’un utilisateur unique à un autre et d’un taux de glucose mesuré à un autre. Selon la présente invention, le FSI est représentatif de l’effet d’une dose déterminée d’insuline sur un taux de glucose sanguin de l’utilisateur unique. Selon la présente invention, le FSI est représentatif de l’effet d’une unité d’insuline sur le taux de glucose sanguin mesuré de l’utilisateur unique. Une unité d’insuline correspond à l’« équivalent biologique » de 34,7 μg d’insuline cristalline pure. Selon la présente invention, le FSI étant une fonction d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques implique que le FSI change en fonction du taux de glucose sanguin mesuré et change pour cette raison au fil du temps si le taux de glucose sanguin mesuré n’est pas constant au fil du temps. Selon un mode de réalisation, le dispositif de régulation comprend également une unité d’administration d’insuline telle qu’un dispositif d’administration d’insuline sous-cutanée configuré pour administrer de l’insuline exogène dans un tissu sous-cutané du patient en réponse à un signal de régulation d’administration d’insuline, en particulier de l’insuline en perfusion continue telle que l’insuline basale et/ou l’insuline en bolus. Selon un mode de réalisation, le dispositif d’administration d’insuline sous-cutanée est une pompe à insuline. Selon un mode de réalisation, la valeur de recommandation est une valeur de recommandation correspondant à une quantité d’insuline à injecter à un pas de temps futur. Selon un mode de réalisation, le pas de temps futur ne dépasse pas quelques secondes après l’horodatage le plus proche des valeurs physiologiques de l’utilisateur unique. Ce délai, qui ne dépasse pas quelques secondes, correspond au temps de calcul nécessaire pour déterminer la valeur de recommandation. La valeur de recommandation peut être d’un quelconque type tel qu’une recommandation de bolus ou une recommandation de basal par exemple. Selon la présente invention, les termes injecté ou injection doivent être compris comme une injection virtuelle dans le cas où l’entraînement de l’algorithme d’apprentissage par renforcement est effectué à l’aide d’une simulation dans laquelle l’utilisateur unique est un utilisateur virtuel. Selon un mode de réalisation, le dispositif de régulation comprend une unité de conversion, l’unité de conversion étant configurée pour convertir la valeur recommandée d’insuline en un paramètre de régulation du dispositif de perfusion de fluide. Selon un mode de réalisation, le paramètre de régulation prend la forme d’un bolus et/ou d’un basal. Une telle configuration permet au dispositif de perfusion de perfuser la valeur de recommandation à l’utilisateur unique. Selon la présente invention, un taux de glucose mesuré est un taux de glucose mesuré sur l’utilisateur unique. Le taux de glucose sanguin peut être mesuré par un quelconque moyen tel qu’un moniteur de glucose en continu (MGC) ou un moniteur de glucose sanguin (MGS). Selon la présente invention une quantité de glucides ingérée par l’utilisateur unique correspond à une quantité de sucre ingérée au cours d’un repas par exemple. Selon un mode de réalisation, le FSI est une fonction des taux de glucose sanguin mesurés ayant un horodatage pas plus ancien que d’une à trois heures avant le moment présent et de préférence à deux heures avant le moment présent. Une telle configuration permet à l’unité de recommandation de déterminer plus précisément la valeur de recommandation étant donné que les taux de glucose sanguin mesurés ayant des horodatages plus anciens ne sont pas aussi représentatifs de l’état d’utilisateur unique que les taux de glucose sanguin mesurés avec des horodatages plus récents. Selon un mode de réalisation, le FSI est une fonction décroissante d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques. Une telle configuration permet au dispositif de régulation de déterminer précisément une valeur de recommandation et pour cette raison d’aider à gérer les taux de glucose sanguin de l’utilisateur unique. En effet, un FSI qui est une fonction décroissante d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques permet à l’unité de recommandation de déterminer précisément une valeur de recommandation. Selon un mode de réalisation, le FSI est une fonction décroissante d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques dans lequel l’au moins un taux de glucose sanguin mesuré considéré de la pluralité de valeurs physiologiques est supérieur à 100 mg/dl. Selon un mode de réalisation, le FSI est une fonction d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques comme suit : [Math. 1] FSI = m × Gly+b Gly étant l’au moins un taux de glucose sanguin mesuré considéré de la pluralité de valeurs physiologiques tel que Gly étant le taux de glucose sanguin mesuré le plus proche, dans le temps, par exemple ; m étant un facteur ; et b étant une constante. Une telle configuration permet au dispositif de régulation de déterminer précisément une valeur de recommandation et pour cette raison d’aider à gérer les taux de glucose sanguin de l’utilisateur unique. En effet, un FSI qui est une fonction décroissante d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques permet à l’unité de recommandation de déterminer précisément une valeur de recommandation. Selon un mode de réalisation, m varie en fonction de Gly tel que m dans [1 ; 1,5] pour Gly inférieur à 100 mg/dl, m dans [-0,8 ; -0,6] pour Gly dans [100 ; 160[ mg/dl et m en [-0,2 ; 0] pour Gly supérieur à 160 mg/dl. Une telle configuration permet au FSI d’être une représentation plus proche de l’état physiologique de l’utilisateur unique. Selon un mode de réalisation, m varie en fonction de Gly par une transition sans heurts de 1 à -0,8 selon les évolutions de m décrites précédemment. Selon un mode de réalisation, b varie en fonction de Gly tel que b dans [-50 ; -30] pour Gly inférieur à 100 mg/dl, b dans [150 ; 170] pour Gly dans [100 ; 160[ mg/dl et b dans [50 ; 70] pour Gly supérieur à 160 mg/dl. Une telle configuration permet au FSI d’être une représentation plus proche de l’état physiologique de l’utilisateur unique. Selon un mode de réalisation, b varie en fonction de Gly par une transition sans heurts de -50 à 170 selon les évolutions de b décrites précédemment. Selon un autre mode de réalisation, FSI est une fonction affine par morceaux avec un nombre de morceaux non défini. Selon un mode de réalisation, le FSI est une fonction affine par morceaux de Gly avec m=m1 et b=b1 pour Gly inférieur à 100 mg/dl, m=m2 et b=b2 pour Gly dans [100 ; 160[ mg/dl et m=m3 et b=b3 pour Gly supérieur à 160 mg/dl. Une telle configuration permet au FSI d’être une représentation plus proche de l’état physiologique de l’utilisateur unique. Selon un autre mode de réalisation, le FSI est une fonction affine par morceaux avec un nombre de morceaux non défini. Les fonctions de la fonction affine par morceaux sont des fonctions exponentielles non linéaires, par exemple FSI(Gly) = a × e^((c × Gly)). Le dispositif de régulation 30 est configuré pour modifier m et b ainsi que m1, m2, m3, b1, b2 et b3 au fil du temps. Une telle configuration permet au dispositif de régulation 30 de s’adapter plus précisément aux spécificités de l’utilisateur unique. m et b ainsi que m1, m2, m3, b1, b2 et b3 peuvent être modifiés au fil du temps à l’aide d’un quelconque procédé connu tel que le procédé d’auto-apprentissage décrit en détail plus haut appliqué au FSI par exemple. Selon un mode de réalisation, les fonctions de la fonction affine par morceaux sont des fonctions logarithmiques a × log(Gly)+ b. Il faut noter que les exemples de fonctions affines par morceaux décrits précédemment sont des fonctions linéaires et non linéaires. Les fonctions affines par morceaux peuvent être un mélange de fonctions linéaires et non linéaires telles que linéaires pour Gly =100 mg/dL. Selon un mode de réalisation, l’unité de recommandation est configurée pour déterminer la valeur de recommandation au moins en fonction d’un taux de glucose prédit déterminé par le calcul d’un modèle physiologique du système glucose-insuline représentatif de l’utilisateur unique à l’aide d’au moins une partie des données d’utilisateur et du FSI. Une telle configuration permet de déterminer précisément une valeur de recommandation et pour cette raison d’aider à gérer les taux de glucose sanguin de l’utilisateur unique. En effet, l’utilisation d’un FSI permet d’adapter la valeur de recommandation spécifiquement à l’utilisateur unique. En outre, un FSI étant une fonction d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques permet au modèle physiologique de reproduire fidèlement la physiologie de l’utilisateur unique et permet pour cette raison à l’unité de recommandation de déterminer précisément une valeur de recommandation. Une telle configuration permet également de tester ou d’affiner plus précisément un algorithme existant à l’aide d’un simulateur par exemple. En effet, un modèle physiologique amélioré reproduit plus fidèlement la physiologie de l’utilisateur unique et permet pour cette raison d’évaluer plus précisément l’algorithme existant. Selon un mode de réalisation, le modèle physiologique peut être d’un quelconque type tel que le modèle de Hovorka, le modèle minimal de Bergman ou le modèle de Dalla Man par exemple. Selon un mode de réalisation préféré, le modèle physiologique est le modèle de Hovorka ou un modèle dérivé du modèle de Hovorka. Selon un mode de réalisation, l’unité de recommandation est configurée pour déterminer la valeur de recommandation au moins en fonction d’une approche de dérivé intégral de produit (PID) et d’un FSI. Le PID est fonction d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré ou prédit et d’au moins une cible de taux de glucose sanguin, le FSI est ensuite utilisé en guise de facteur de pondération. Selon un mode de réalisation, l’unité de recommandation est configurée pour déterminer la valeur de recommandation au moins en fonction d’un réseau neuronal et d’un FSI. Le réseau neuronal utilise en guise d’entrée au moins une quantité d’insuline perfusée à l’utilisateur unique, au moins une quantité de glucides ingérés par l’utilisateur unique et au moins une valeur physiologique de l’utilisateur unique et sort une valeur de recommandation brute, le FSI est ensuite utilisé en guise de facteur de pondération. Le réseau neuronal peut être un quelconque type et entraîné comme suit : collecter des données ; prétraiter les données ; concevoir une architecture de réseau neuronal telle qu’un modèle de régression par exemple ; définir les caractéristiques d’entrée ; définir les caractéristiques de sortie ; entraîner le réseau neuronal à l’aide des données prétraitées d’entraînement ; valider les performances du modèle ; et évaluer la performance du modèle à l’aide de mesures telles que l’erreur absolue moyenne (MAE) ou l’erreur quadratique moyenne (MSE) par exemple. Selon un mode de réalisation, l’unité de recommandation est configurée pour déterminer la valeur de recommandation au moins en fonction d’un taux de glucose prédit déterminé par le calcul d’un modèle physiologique du système glucose-insuline représentatif de l’utilisateur unique à l’aide d’une vitesse d’action de l’insuline dans laquelle la vitesse d’action de l’insuline est une fonction croissante d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques. Une telle configuration permet d’obtenir une meilleure valeur d’insuline active (IOB) et permet pour cette raison à l’unité de recommandation de déterminer plus précisément une valeur de recommandation. Selon un mode de réalisation, l’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques correspond à l’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques ou aux quelques derniers taux de glucose sanguin mesurés de la pluralité de valeurs physiologiques, ou à une moyenne de quelques derniers taux de glucose sanguin mesurés de la pluralité de valeurs physiologiques. Selon un mode de réalisation, le FSI n’est pas une fonction d’une dose journalière totale ni, a fortiori , d’une moyenne de plusieurs doses journalières totales antérieures. La dose quotidienne totale est la quantité totale d’insuline perfusée à l’utilisateur unique au cours d’une journée. En effet, le FSI n’est pas une constante du taux de glycémie. Selon un mode de réalisation, le FSI est une fonction décroissante d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques et dépend d’au moins un FSI antérieur. Une telle configuration permet de déterminer précisément une valeur de recommandation et pour cette raison de gérer les taux de glucose sanguin de l’utilisateur unique tout en réduisant le risque pour l’utilisateur unique. En effet, un FSI dépendant d’au moins un FSI antérieur permet d’éviter des changements brusques dans la détermination de la valeur de recommandation. Selon la présente invention, un FSI antérieur est un FSI calculé précédemment. Un tel FSI antérieur peut être, par exemple, calculé de la même manière que le FSI ou peut être un FSI antérieur initialisé arbitrairement. Selon un mode de réalisation, le FSI est une fonction décroissante d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques et dépend d’une moyenne de plusieurs FSI antérieurs. Une telle configuration permet d’atténuer davantage les changements dans la détermination de la valeur de recommandation et pour cette raison de réduire le risque pour l’utilisateur unique. Selon un mode de réalisation, le FSI dépend d’un facteur de glycémie auto-appris tel que FSI = FSImoy * Gly * glyF dans lequel : FSImoy étant une moyenne des FSI antérieurs ; et glyF étant un facteur de glycémie. Selon un mode de réalisation, FSImoy est la moyenne de tous les FSI calculés au cours d’une semaine. Selon un mode de réalisation, le FSI est une fonction décroissante d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques et dépend d’un FSI auto-appris. Selon un mode de réalisation, le FSI dépend d’un facteur de glycémie auto-appris tel que FSI = FSIAA * Gly * glyF dans lequel : FSIAA étant le FSI auto-appris ; Une telle configuration permet de déterminer précisément une valeur de recommandation et pour cette raison de gérer les taux de glucose de l’utilisateur unique en s’adaptant à l’utilisateur unique au fil du temps. Une telle configuration est particulièrement utile lorsque la variabilité du FSI de l’utilisateur unique en fonction du taux de glucose sanguin mesuré est élevée. Une telle configuration permet de déterminer précisément une valeur de recommandation et pour cette raison de gérer les taux de glucose de l’utilisateur unique en s’adaptant à l’utilisateur unique au fil du temps. En effet, le FSI de l’utilisateur unique peut varier en fonction de plusieurs facteurs tels qu’une maladie non liée au diabète par exemple. Selon la présente invention, le terme « FSI auto-appris » se rapporte à un FSI déterminé à l’aide d’un procédé d’auto-apprentissage. Le procédé d’auto-apprentissage peut être d’un quelconque type, tel qu’un processus par le biais duquel un système, de manière générale un programme informatique ou une intelligence artificielle, acquiert de manière autonome des connaissances, des compétences ou des comportements sans programmation explicite ou intervention humaine directe. Les systèmes d’auto-apprentissage s’appuient souvent sur des algorithmes, des données et des mécanismes de retour d’information pour améliorer leurs performances au fil du temps, en s’adaptant au changement des conditions ou des tâches par le biais d’un auto-ajustement et d’un perfectionnement. Selon un mode de réalisation, le FSI auto-appris est déterminé par la création d’une pluralité de segments de temps, chaque segment de temps ayant un FSI, afin de regrouper les données d’utilisateur au moins en fonction de leur horodatage ; la création d’une valeur de correction de segment pour chaque segment de temps, les valeurs de correction de segment étant fonction d’au moins un FSI antérieur et d’au moins une valeur physiologique de la pluralité de valeurs physiologiques pendant un segment de temps de la pluralité de segments de temps ; la création du FSI auto-appris pour une période de temps déterminée future, le FSI auto-appris étant fonction d’au moins une valeur de correction de segment des valeurs de correction de segment et le FSI de la période de temps déterminée. L’utilisation de segments permet de déterminer précisément le FSI auto-appris étant donné que les valeurs de correction de chaque segment peuvent être créées différemment, segment de temps par segment de temps ou en fonction d’un intérêt spécifique d’un segment de temps par exemple. Selon un mode de réalisation, le FSI dépend d’un facteur de glycémie auto-appris. Selon un mode de réalisation, le FSI dépend d’un facteur de glycémie auto-appris tel que FSI = pFSI * Gly * glyFAA dans lequel : pFSI étant un FSI antérieur ; FSImoy est une moyenne des FSI antérieurs tel que les cinq FSI antérieurs les plus proches, dans le temps, par exemple ; glyFAA étant le facteur de glycémie auto-appris. Une telle configuration permet de déterminer précisément une valeur de recommandation et pour cette raison de gérer les taux de glucose de l’utilisateur unique en s’adaptant à l’utilisateur unique au fil du temps. Une telle configuration est particulièrement utile lorsque la variabilité du FSI de l’utilisateur unique en fonction du taux de glucose sanguin mesuré est élevée. Selon un mode de réalisation, le pFSI peut être remplacé par le FSImoy. En effet, FSI = FSImoy * Gly * glyFAA permet de lisser davantage les changements dans la détermination de la valeur de recommandation et pour cette raison de réduire le risque pour l’utilisateur unique. Selon un mode de réalisation, glyFAA est une combinaison d’un facteur et d’un terme constant. Selon la présente invention, le terme « facteur de glycémie auto-appris » se rapporte à un facteur de glycémie déterminé à l’aide d’un procédé d’auto-apprentissage. Le procédé d’auto-apprentissage peut être d’un quelconque type, tel qu’un processus par le biais duquel un système, de manière générale un programme informatique ou une intelligence artificielle, acquiert de manière autonome des connaissances, des compétences ou des comportements sans programmation explicite ou intervention humaine directe. Les systèmes d’auto-apprentissage s’appuient souvent sur des algorithmes, des données et des mécanismes de retour d’information pour améliorer leurs performances au fil du temps, en s’adaptant au changement des conditions ou des tâches par le biais d’un auto-ajustement et d’un perfectionnement. Selon un mode de réalisation, le facteur de glycémie auto-appris est déterminé par la création d’une pluralité de segments de temps, chaque segment de temps ayant un facteur de glycémie, afin de regrouper les données d’utilisateur au moins en fonction de leur horodatage ; la création d’une valeur de correction de segment pour chaque segment de temps, la valeur de correction de segment est fonction d’au moins un facteur de glycémie antérieur et d’au moins une valeur physiologique de la pluralité de valeurs physiologiques pendant un segment de temps de la pluralité de segments de temps ; la création du facteur de glycémie auto-appris pour une période de temps déterminée future, le facteur de glycémie auto-appris étant fonction d’au moins une valeur de correction de segment des valeurs de correction de segment et du facteur de glycémie de la période de temps déterminée. L’utilisation de segments permet de déterminer précisément le facteur de glycémie auto-appris étant donné que les valeurs de correction de chaque segment peuvent être créées différemment, segment de temps par segment de temps ou en fonction d’un intérêt spécifique d’un segment de temps par exemple. Selon un mode de réalisation, le FSI est une fonction décroissante d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques et dépend d’un FSI auto-appris et d’un facteur de glycémie auto-appris. Selon un mode de réalisation, le FSI dépend d’un FSI auto-appris et d’un facteur de glycémie auto-appris tel que FSI = FSIAA * Gly * glyFAA. Une telle configuration permet de déterminer précisément une valeur de recommandation et pour cette raison de gérer les taux de glucose de l’utilisateur unique en s’adaptant à l’utilisateur unique au fil du temps. En effet, le FSI et le glyF de l’utilisateur unique peuvent varier en fonction de plusieurs facteurs tels qu’une maladie non liée au diabète par exemple. Selon un mode de réalisation, l’unité de recommandation est configurée pour déterminer la valeur de recommandation au moins en fonction du FSI et d’un facteur de correction. Selon un mode de réalisation, le facteur de correction est un facteur appliqué au FSI et permet à l’unité de recommandation de prendre en compte des situations particulières de l’utilisateur unique telles qu’une maladie non liée au diabète par exemple. Selon un mode de réalisation, l’unité de recommandation considère le FSI multiplié par le facteur de correction en guise de FSI pour déterminer la valeur de recommandation. L’invention concerne également un procédé de détermination d’une valeur de recommandation d’un paramètre de régulation d’un dispositif de perfusion d’insuline, le procédé étant mis en œuvre par le dispositif de régulation tel que décrit plus haut et comprenant les étapes suivantes la récupération des données d’utilisateur ; et la détermination de la valeur de recommandation au moins en fonction du FSI ; dans lequel le FSI est une fonction d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques. Les modes de réalisation, les effets techniques et les définitions divulgués ici par rapport au dispositif de régulation sont également applicables au procédé décrit ici. Le procédé englobe des étapes qui utilisent de manière exhaustive les fonctionnalités et les caractéristiques du dispositif de régulation décrit ici. Par conséquent, tous les modes de réalisation, effets techniques et définitions relatifs au dispositif, y compris, mais sans caractère limitatif, à l’évolution du FSI au fil du temps et comment il est calculé, sont tout aussi applicables au procédé. Cela garantit une compréhension complète et unifiée à la fois des aspects de l’invention relatifs au dispositif de régulation et au procédé, ce qui facilite la mise en œuvre et l’utilisation de la technologie divulguée à travers toute une série d’applications. L’invention concerne également un logiciel comprenant des instructions pour amener le dispositif de régulation décrit plus haut à exécuter les étapes du procédé décrit plus haut. Les modes de réalisation de l’invention seront décrits ci-après en référence aux dessins, décrits brièvement ci-dessous : la FIG. 1 illustre un procédé de validation d’un algorithme de régulation selon un mode de réalisation de l’invention ; et la FIG. 2 illustre un dispositif de régulation selon un mode de réalisation de l’invention. DESCRIPTION DÉTAILLÉE DE L’INVENTION La FIG. 1 représente un dispositif de régulation 30 permettant de déterminer une valeur de recommandation d’un paramètre de régulation d’un dispositif de perfusion d’insuline 20. La valeur de recommandation est une valeur de recommandation correspondant à une quantité d’insuline à injecter à un pas de temps futur. Le pas de temps futur ne dépasse pas quelques secondes après l’horodatage le plus proche des valeurs physiologiques de l’utilisateur unique. Ce délai, qui ne dépasse pas quelques secondes, correspond au temps de calcul nécessaire pour déterminer la valeur de recommandation. La valeur de recommandation peut être d’un quelconque type tel qu’une recommandation de bolus ou une recommandation de basal par exemple. Les termes injecté ou injection doivent être compris comme une injection virtuelle dans le cas où l’entraînement d’un algorithme d’apprentissage par renforcement est effectué à l’aide d’une simulation dans laquelle l’utilisateur unique est un utilisateur virtuel. Une telle simulation pourrait être utile pour valider ou améliorer un algorithme et pour cette raison réduire le risque pour l’utilisateur unique. Autrement, les termes injecté ou injection doivent être compris comme une injection régulière. Le dispositif de régulation 30 comprend une unité de récupération 32, l’unité de récupération 32 étant configurée pour récupérer les données d’utilisateur. Chaque donnée d’utilisateur a un horodatage, et les données d’utilisateur sont liées à un utilisateur unique. Les données d’utilisateur comprennent une quantité d’insuline perfusée à l’utilisateur unique, une quantité de glucides ingérés par l’utilisateur unique et une pluralité de valeurs physiologiques de l’utilisateur unique, la pluralité de valeurs physiologiques de l’utilisateur unique comprenant au moins des taux de glucose sanguin mesurés. Un taux de glucose sanguin mesuré est un taux de glucose sanguin mesuré sur l’utilisateur unique. Le taux de glucose sanguin peut être mesuré par un quelconque moyen tel qu’un moniteur de glucose en continu (MGC) 12 ou un moniteur de glucose sanguin (MGS). De préférence, le taux de glucose sanguin est mesuré à l’aide d’un MGC 12. Une quantité de glucides ingérée par l’utilisateur unique correspond à une quantité de sucre ingérée au cours d’un repas par exemple. Le dispositif de régulation 30 comprend également une unité de recommandation 34. L’unité de recommandation 34 est configurée pour déterminer la valeur de recommandation au moins en fonction d’un facteur de sensibilité à l’insuline (FSI). Le FSI est représentatif de l’effet d’une dose déterminée d’insuline sur le taux de glucose sanguin de l’utilisateur unique. Pour être plus précis, le FSI est représentatif de l’effet d’une unité d’insuline sur le taux de glucose sanguin mesuré de l’utilisateur unique. Une unité d’insuline correspond à l’« équivalent biologique » de 34,7 μg d’insuline cristalline pure. Selon un mode de réalisation, l’unité de recommandation 34 est configurée pour déterminer la valeur de recommandation au moins en fonction d’un taux de glucose prédit déterminé par le calcul d’un modèle physiologique du système glucose-insuline représentatif de l’utilisateur unique à l’aide d’au moins une partie des données d’utilisateur et du FSI. Une telle configuration permet à l’unité de recommandation 34 de déterminer précisément une valeur de recommandation et pour cette raison d’aider à gérer les taux de glucose sanguin de l’utilisateur unique. En effet, l’utilisation d’un FSI permet au dispositif de régulation 30 d’adapter la valeur de recommandation spécifiquement à l’utilisateur unique. En outre, un FSI étant une fonction d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques permet au modèle physiologique de reproduire fidèlement la physiologie de l’utilisateur unique et permet pour cette raison à l’unité de recommandation de déterminer précisément une valeur de recommandation. Une telle configuration permet également de tester ou d’affiner plus précisément un algorithme existant à l’aide d’un simulateur par exemple. En effet, un modèle physiologique amélioré reproduit plus fidèlement la physiologie de l’utilisateur unique et permet pour cette raison d’évaluer plus précisément l’algorithme existant. Le modèle physiologique peut être d’un quelconque type tel que le modèle de Hovorka, le modèle minimal de Bergman ou le modèle de Dalla Man par exemple. De préférence, le modèle physiologique est le modèle de Hovorka ou un modèle dérivé du modèle de Hovorka. Selon un mode de réalisation, l’unité de recommandation 34 peut également être configurée pour déterminer la valeur de recommandation au moins en fonction d’une approche de dérivé intégral de produit (PID) et d’un FSI. Le PID est fonction d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré ou prédit et d’au moins une cible de taux de glucose sanguin, le FSI est ensuite utilisé en guise de facteur de pondération. Selon un mode de réalisation, l’unité de recommandation 34 peut également être configurée pour déterminer la valeur de recommandation au moins en fonction d’un réseau neuronal et d’un FSI. Le réseau neuronal utilise en guise d’entrée au moins une quantité d’insuline perfusée à l’utilisateur unique, au moins une quantité de glucides ingérés par l’utilisateur unique et au moins une valeur physiologique de l’utilisateur unique et sort une valeur de recommandation brute, le FSI est ensuite utilisé en guise de facteur de pondération. Le réseau neuronal peut être un quelconque type et entraîné comme suit : collecter des données ; prétraiter les données ; concevoir une architecture de réseau neuronal telle qu’un modèle de régression par exemple ; définir les caractéristiques d’entrée ; définir les caractéristiques de sortie ; entraîner le réseau neuronal à l’aide des données prétraitées d’entraînement ; valider les performances du modèle ; et évaluer la performance du modèle à l’aide de mesures telles que l’erreur absolue moyenne (MAE) ou l’erreur quadratique moyenne (MSE) par exemple. L’unité de recommandation 34 est configurée pour déterminer la valeur de recommandation au moins en fonction d’un taux de glucose prédit déterminé par le calcul d’un modèle physiologique du système glucose-insuline représentatif de l’utilisateur unique à l’aide d’une vitesse d’action de l’insuline dans laquelle la vitesse d’action de l’insuline est une fonction croissante d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques. Une telle configuration permet d’obtenir une meilleure valeur d’insuline active (IOB) et permet pour cette raison à l’unité de recommandation 34 de déterminer plus précisément une valeur de recommandation. L’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques correspond à l’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques ou aux quelques derniers taux de glucose sanguin mesurés de la pluralité de valeurs physiologiques, ou à une moyenne de quelques derniers taux de glucose sanguin mesurés de la pluralité de valeurs physiologiques. Il faut comprendre que, dans la présente invention, le FSI n’est pas une fonction d’une dose journalière totale ni, a fortiori , d’une moyenne de plusieurs doses journalières totales antérieures. La dose quotidienne totale est la quantité totale d’insuline perfusée à l’utilisateur unique au cours d’une journée. En effet, le FSI n’est pas une constante du taux de glycémie. Le FSI est une fonction d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques. L’utilisation d’un FSI en fonction d’au moins un taux de glycémie mesuré permet à l’unité de recommandation 34 de déterminer avec plus de précision une valeur de recommandation adaptée aux besoins de l’utilisateur unique, étant donné que le FSI peut varier d’un utilisateur unique à un autre et d’un taux de glycémie mesuré à un autre. Le FSI étant une fonction d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques implique que le FSI change en fonction du taux de glucose sanguin mesuré et change pour cette raison au fil du temps si le taux de glucose sanguin mesuré n’est pas constant au fil du temps. Le FSI est une fonction des taux de glucose sanguin mesurés ayant un horodatage pas plus ancien que d’une à trois heures avant le moment présent et de préférence à deux heures avant le moment présent. Une telle configuration permet à l’unité de recommandation 34 de déterminer plus précisément la valeur de recommandation étant donné que les taux de glucose sanguin mesurés ayant des horodatages plus anciens ne sont pas aussi représentatifs de l’état d’utilisateur unique que les taux de glucose sanguin mesurés avec des horodatages plus récents. Le FSI est une fonction décroissante d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques dans lequel l’au moins un taux de glucose sanguin mesuré considéré de la pluralité de valeurs physiologiques est supérieur à 100 mg/dl. Une telle configuration permet au dispositif de régulation 30 de déterminer précisément une valeur de recommandation et pour cette raison d’aider à gérer les taux de glucose sanguin de l’utilisateur unique. En effet, un FSI qui est une fonction décroissante d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques permet à l’unité de recommandation 34 de déterminer précisément une valeur de recommandation. Le FSI peut être calculé comme une fonction d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques comme suit : [Math. 2] FSI = m × Gly+b Gly étant l’au moins un taux de glucose sanguin mesuré considéré de la pluralité de valeurs physiologiques tel que Gly étant le taux de glucose sanguin mesuré le plus proche, dans le temps, par exemple ; m étant un facteur ; et b étant une constante. Une telle configuration permet au dispositif de régulation 30 de déterminer précisément une valeur de recommandation et pour cette raison d’aider à gérer les taux de glucose sanguin de l’utilisateur unique. En effet, un FSI qui est une fonction décroissante d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques permet à l’unité de recommandation 34 de déterminer précisément une valeur de recommandation. Selon un mode de réalisation, le FSI est une fonction affine par morceaux de Gly avec m=m1 et b=b1 pour Gly inférieur à 100 mg/dl, m=m2 et b=b2 pour Gly dans [100 ; 160[ mg/dl et m=m3 et b=b3 pour Gly supérieur à 160 mg/dl. Une telle configuration permet au FSI d’être une représentation plus proche de l’état physiologique de l’utilisateur unique. Par conséquent, b varie en fonction de Gly tel que b1 dans [-50 ; -30] pour Gly inférieur à 100 mg/dl, b2 dans [150 ; 170] pour Gly dans [100 ; 160[ mg/dl et b3 dans [50 ; 70] pour Gly supérieur à 160 mg/dl. Une telle configuration permet au FSI d’être une représentation plus proche de l’état physiologique de l’utilisateur unique. Selon un mode de réalisation, b varie en fonction de Gly par une transition sans heurts de -50 à 170 selon les évolutions de b décrites précédemment. Selon un autre mode de réalisation, FSI est une fonction affine par morceaux avec un nombre de morceaux non défini. De plus, m varie en fonction de Gly tel que m1 dans [1 ; 1.5] pour Gly inférieur à 100 mg/dl, m2 dans [-0.8 ; -0,6] pour Gly dans [100 ; 160[ mg/dl et m3 dans [-0.2 ; 0] pour Gly supérieur à 160 mg/dl. Une telle configuration permet au FSI d’être une représentation plus proche de l’état physiologique de l’utilisateur unique. Selon un mode de réalisation, m varie en fonction de Gly par une transition sans heurts de 1 à -0,8 selon les évolutions de m décrites précédemment. Selon un autre mode de réalisation, le FSI est une fonction affine par morceaux avec un nombre de morceaux non défini. Les fonctions de la fonction affine par morceaux sont des fonctions exponentielles non linéaires, par exemple FSI(Gly) = a × e^((c × Gly)). Selon un mode de réalisation, les fonctions de la fonction affine par morceaux sont des fonctions logarithmiques a × log(Gly)+ b. Il faut noter que les exemples de fonctions affines par morceaux décrits précédemment sont des fonctions linéaires et non linéaires. Les fonctions affines par morceaux peuvent être un mélange de fonctions linéaires et non linéaires telles que linéaires pour Gly =100 mg/dL. Le dispositif de régulation 30 est configuré pour modifier m et b ainsi que m1, m2, m3, b1, b2 et b3 au fil du temps. Une telle configuration permet au dispositif de régulation 30 de s’adapter plus précisément aux spécificités de l’utilisateur unique. m et b ainsi que m1, m2, m3, b1, b2 et b3 peuvent être modifiés au fil du temps à l’aide d’un quelconque procédé connu tel que le procédé d’auto-apprentissage décrit en détail plus haut appliqué au FSI par exemple. Le FSI dépend de préférence d’au moins un FSI antérieur. Une telle configuration permet à l’unité de recommandation 34 de déterminer précisément une valeur de recommandation et pour cette raison de gérer les taux de glucose sanguin de l’utilisateur unique tout en réduisant le risque pour l’utilisateur unique. En effet, un FSI dépendant d’au moins un FSI antérieur permet d’éviter des changements brusques dans la détermination de la valeur de recommandation. Un FSI antérieur est un FSI calculé antérieurement. Un tel FSI antérieur peut être, par exemple, calculé de la même manière que le FSI ou peut être un FSI antérieur initialisé arbitrairement par un professionnel de santé par exemple. Selon ce raisonnement, le FSI dépend d’une moyenne de plusieurs FSI antérieurs. Une telle configuration permet à l’unité de recommandation 34 d’atténuer davantage les changements dans la détermination de la valeur de recommandation et pour cette raison de réduire le risque pour l’utilisateur unique. Selon un mode de réalisation, le FSI dépend d’un facteur de glycémie auto-appris tel que FSI = FSImoy * Gly * glyF dans lequel : FSImoy étant la moyenne de tous les FSI calculés au cours d’une semaine ; et glyF étant un facteur de glycémie. Selon un mode de réalisation, le FSI dépend d’un facteur de glycémie auto-appris tel que FSI = FSIAA * Gly * glyF dans lequel : FSIAA étant le FSI auto-appris ; Une telle configuration permet à l’unité de recommandation 34 de déterminer précisément une valeur de recommandation et pour cette raison de gérer les taux de glucose de l’utilisateur unique en s’adaptant à l’utilisateur unique au fil du temps. Une telle configuration est particulièrement utile lorsque la variabilité du FSI de l’utilisateur unique en fonction du taux de glucose sanguin mesuré est élevée. Une telle configuration permet également à l’unité de recommandation 34 de déterminer précisément une valeur de recommandation et pour cette raison de gérer les taux de glucose de l’utilisateur unique en s’adaptant à l’utilisateur unique au fil du temps. En effet, le FSI de l’utilisateur unique peut varier en fonction de plusieurs facteurs tels qu’une maladie non liée au diabète par exemple. Selon la présente invention, le terme diabète fait référence à la dépendance à l’insuline externe. Le terme « FSI auto-appris » se rapporte à un FSI déterminé à l’aide d’un procédé d’auto-apprentissage. Le procédé d’auto-apprentissage peut être d’un quelconque type, tel qu’un processus par le biais duquel un système, de manière générale un programme informatique ou une intelligence artificielle, acquiert de manière autonome des connaissances, des compétences ou des comportements sans programmation explicite ou intervention humaine directe. Les systèmes d’auto-apprentissage s’appuient souvent sur des algorithmes, des données et des mécanismes de retour d’information pour améliorer leurs performances au fil du temps, en s’adaptant au changement des conditions ou des tâches par le biais d’un auto-ajustement et d’un perfectionnement. Selon un mode de réalisation, le FSI auto-appris est déterminé par la création d’une pluralité de segments de temps, chaque segment de temps ayant un FSI, afin de regrouper les données d’utilisateur au moins en fonction de leur horodatage ; la création d’une valeur de correction de segment pour chaque segment de temps, les valeurs de correction de segment étant fonction d’au moins un FSI antérieur et d’au moins une valeur physiologique de la pluralité de valeurs physiologiques pendant un segment de temps de la pluralité de segments de temps ; la création du FSI auto-appris pour une période de temps déterminée future, le FSI auto-appris étant fonction d’au moins une valeur de correction de segment des valeurs de correction de segment et le FSI de la période de temps déterminée. L’utilisation de segments permet de déterminer précisément le FSI auto-appris étant donné que les valeurs de correction de chaque segment peuvent être créées différemment, segment de temps par segment de temps ou en fonction d’un intérêt spécifique d’un segment de temps par exemple. Le FSI peut également dépendre d’un facteur de glycémie auto-appris : FSI = pFSI * Gly * glyFAA dans lequel : pFSI étant un FSI antérieur ; FSImoy est une moyenne des FSI antérieurs tel que les cinq FSI antérieurs les plus proches, dans le temps, par exemple ; glyFAA étant le facteur de glycémie auto-appris. Une telle configuration permet à l’unité de recommandation de déterminer précisément une valeur de recommandation et pour cette raison de gérer les taux de glucose de l’utilisateur unique en s’adaptant à l’utilisateur unique au fil du temps. Une telle configuration est particulièrement utile lorsque la variabilité du FSI de l’utilisateur unique en fonction du taux de glucose sanguin mesuré est élevée. Le pFSI peut être remplacé par le pFSImoy. En effet, FSI = FSImoy * Gly * glyFAA permet de lisser davantage les changements dans la détermination de la valeur de recommandation et pour cette raison de réduire le risque pour l’utilisateur unique. Selon la présente invention, le terme « facteur de glycémie auto-appris » se rapporte à un facteur de glycémie déterminé à l’aide d’un procédé d’auto-apprentissage. Le procédé d’auto-apprentissage peut être d’un quelconque type, tel qu’un processus par le biais duquel un système, de manière générale un programme informatique ou une intelligence artificielle, acquiert de manière autonome des connaissances, des compétences ou des comportements sans programmation explicite ou intervention humaine directe. Les systèmes d’auto-apprentissage s’appuient souvent sur des algorithmes, des données et des mécanismes de retour d’information pour améliorer leurs performances au fil du temps, en s’adaptant au changement des conditions ou des tâches par le biais d’un auto-ajustement et d’un perfectionnement. Selon un mode de réalisation, le facteur de glycémie auto-appris est déterminé par la création d’une pluralité de segments de temps, chaque segment de temps ayant un facteur de glycémie, afin de regrouper les données d’utilisateur au moins en fonction de leur horodatage ; la création d’une valeur de correction de segment pour chaque segment de temps, la valeur de correction de segment est fonction d’au moins un facteur de glycémie antérieur et d’au moins une valeur physiologique de la pluralité de valeurs physiologiques pendant un segment de temps de la pluralité de segments de temps ; la création du facteur de glycémie auto-appris pour une période de temps déterminée future, le facteur de glycémie auto-appris étant fonction d’au moins une valeur de correction de segment des valeurs de correction de segment et du facteur de glycémie de la période de temps déterminée. L’utilisation de segments permet de déterminer précisément le facteur de glycémie auto-appris étant donné que les valeurs de correction de chaque segment peuvent être créées différemment, segment de temps par segment de temps ou en fonction d’un intérêt spécifique d’un segment de temps par exemple. Selon un mode de réalisation, le FSI est une combinaison des modes de réalisation décrits précédemment étant donné que le FSI est une fonction décroissante d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques et dépend d’un FSI auto-appris et d’un facteur de glycémie auto-appris. Le FSI dépend d’un FSI auto-appris et d’un facteur de glycémie auto-appris tel que FSI = FSIAA * Gly * glyFAA. Une telle configuration permet de déterminer précisément une valeur de recommandation et pour cette raison de gérer les taux de glucose de l’utilisateur unique en s’adaptant à l’utilisateur unique au fil du temps. En effet, le FSI et le glyF de l’utilisateur unique peuvent varier en fonction de plusieurs facteurs tels qu’une maladie non liée au diabète par exemple. L’unité de recommandation 34 est configurée pour déterminer la valeur de recommandation au moins en fonction du FSI et d’un facteur de correction. Le facteur de correction est un facteur appliqué au FSI et permet à l’unité de recommandation 34 de prendre en compte des situations particulières de l’utilisateur unique telles qu’une maladie non liée au diabète par exemple. L’unité de recommandation 34 considère le FSI multiplié par le facteur de correction en guise de FSI pour déterminer la valeur de recommandation. Le dispositif de régulation 30 comprend également une unité d’administration d’insuline 20. L’unité d’administration d’insuline 20 préférée est un dispositif d’administration d’insuline sous-cutanée configuré pour administrer de l’insuline exogène dans un tissu sous-cutané du patient en réponse à un signal de régulation d’administration d’insuline tel qu’une pompe à insuline. En particulier l’insuline perfusée en continu et/ou l’insuline en bolus. Selon un mode de réalisation, le dispositif de régulation 30 comprend une unité de conversion non représentée dans les dessins. L’unité de conversion est configurée pour convertir la valeur recommandée d’insuline en un paramètre de régulation du dispositif de perfusion de fluide 20. Le paramètre de régulation prend la forme d’un bolus et/ou d’un basal. Une telle configuration permet au dispositif de perfusion de perfuser la valeur de recommandation à l’utilisateur unique. Comme illustré sur la FIG. 2 , l’invention concerne également un procédé permettant de déterminer une valeur de recommandation d’un paramètre de régulation d’un dispositif de perfusion d’insuline 20 tel que décrit plus haut. Les modes de réalisation, les effets techniques et les définitions divulgués ici par rapport au dispositif de régulation 30 sont également applicables au procédé décrit ici. Le procédé englobe des étapes qui utilisent de manière exhaustive les fonctionnalités et les caractéristiques du dispositif de régulation 30 décrit ici. Par conséquent, tous les modes de réalisation, effets techniques et définitions relatifs au dispositif, y compris, mais sans caractère limitatif, à l’évolution du FSI au fil du temps et comment il est calculé, sont tout aussi applicables au procédé. Cela garantit une compréhension complète et unifiée à la fois des aspects de l’invention relatifs au dispositif de régulation 30 et au procédé, ce qui facilite la mise en œuvre et l’utilisation de la technologie divulguée à travers toute une série d’applications. Le procédé comprend les étapes suivantes : la récupération 50 des données d’utilisateur ; et la détermination 58 de la valeur de recommandation au moins en fonction du FSI ; dans lequel le FSI est une fonction d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques. Selon un mode de réalisation dans lequel le FS dépend du facteur de glycémie auto-appris tel que FSI = FSIAA * Gly * glyF, le procédé comprend également les étapes suivantes : la création d’une pluralité de segments de temps 52, chaque segment de temps ayant un FSI, afin de regrouper les données d’utilisateur au moins en fonction de leur horodatage ; la création d’une valeur de correction de segment pour chaque segment de temps 54, les valeurs de correction de segment étant fonction d’au moins un FSI antérieur et d’au moins une valeur physiologique de la pluralité de valeurs physiologiques pendant un segment de temps de la pluralité de segments de temps ; la création du FSI auto-appris pour une future période de temps déterminée future 56, le FSI auto-appris étant fonction d’au moins une valeur de correction de segment des valeurs de correction de segment et le FSI de la période de temps déterminée. L’utilisation de segments permet de déterminer précisément le FSI auto-appris étant donné que les valeurs de correction de chaque segment peuvent être créées différemment, segment de temps par segment de temps ou en fonction d’un intérêt spécifique d’un segment de temps par exemple. L’invention concerne également un logiciel comprenant des instructions pour amener le dispositif de régulation 30 décrit plus haut à exécuter les étapes du procédé décrit plus haut. L’invention concerne également un système de régulation 10 comprenant un dispositif de perfusion d’insuline 20, un MGC 12 et un dispositif de régulation 30 comprenant une unité de recommandation 34 et une unité de récupération 32. Bien que des modes de réalisation donnés à titre d’exemple de l’invention aient été décrits, il sera entendu par le spécialiste de la technique que divers changements, omissions et/ou ajouts peuvent être effectués, et que des équivalents peuvent être substitués aux éléments de celle-ci sans s’éloigner de l’esprit du champ d’application de l’invention. De plus, de nombreuses modifications peuvent être effectuées pour adapter une situation ou un matériau particulier aux enseignements de l’invention sans s’éloigner du champ d’application de celle-ci. Par conséquent, il est prévu que l’invention ne soit pas limitée aux modes de réalisation particuliers divulgués pour la mise en œuvre de cette invention, mais que l’invention comportera toutes les modes de réalisation entrant dans le champ d’application des revendications annexes. De plus, sauf si mentionné spécifiquement, une quelconque utilisation des termes premier, deuxième, etc. ne désigne aucun ordre ou aucune importance, mais à la place les termes premier, deuxième, etc. sont utilisés pour distinguer un élément d’un autre. Dispositif de régulation (30) permettant de déterminer une valeur de recommandation d’un paramètre de régulation d’un dispositif de perfusion d’insuline (20), le dispositif de régulation (30) comprenant : une unité de récupération (32), l’unité de récupération (32) étant configurée pour récupérer des données d’utilisateur, chaque donnée des données d’utilisateur ayant un horodatage et les données d’utilisateur étant associées à un utilisateur unique, les données d’utilisateur comprenant au moins : une quantité d’insuline perfusée à l’utilisateur unique ; une quantité de glucides ingérés par l’utilisateur unique ; une pluralité de valeurs physiologiques de l’utilisateur unique, la pluralité de valeurs physiologiques de l’utilisateur unique comprenant au moins des taux de glucose sanguin mesurés ; une unité de recommandation (34), l’unité de recommandation (34) étant configurée pour déterminer la valeur de recommandation au moins en fonction d’un facteur de sensibilité à l’insuline (FSI) ; dans lequel, le FSI est une fonction d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques. Dispositif de régulation (30) permettant de déterminer une valeur de recommandation d’un paramètre de régulation d’un dispositif de perfusion d’insuline (20) selon la revendication 1, dans lequel le FSI est une fonction décroissante d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques. Dispositif de régulation (30) permettant de déterminer une valeur de recommandation d’un paramètre de régulation d’un dispositif de perfusion d’insuline (20) selon la revendication 1, dans lequel le FSI est une fonction d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques comme suit : FSI = m × Gly+b Gly étant l’au moins un taux de glucose sanguin mesuré considéré de la pluralité de valeurs physiologiques tel que Gly étant le taux de glucose sanguin mesuré le plus proche, dans le temps, par exemple ; m étant un facteur ; et b étant une constante. Dispositif de régulation (30) permettant de déterminer une valeur de recommandation d’un paramètre de régulation d’un dispositif de perfusion d’insuline (20) selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel l’unité de recommandation (34) est configurée pour déterminer la valeur de recommandation au moins en fonction d’un taux de glucose prédit déterminé par le calcul d’un modèle physiologique du système glucose-insuline représentatif de l’utilisateur unique à l’aide d’au moins une partie des données d’utilisateur et du FSI. Dispositif de régulation (30) permettant de déterminer une valeur de recommandation d’un paramètre de régulation d’un dispositif de perfusion d’insuline (20) selon la revendication 4, dans lequel l’unité de recommandation (34) est configurée pour déterminer la valeur de recommandation au moins en fonction d’un taux de glucose prédit déterminé par le calcul d’un modèle physiologique du système glucose-insuline représentatif de l’utilisateur unique à l’aide d’une vitesse d’action de l’insuline dans laquelle la vitesse d’action de l’insuline est une fonction croissante d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques. Dispositif de régulation (30) permettant de déterminer une valeur de recommandation d’un paramètre de régulation d’un dispositif de perfusion d’insuline (20) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel le FSI est une fonction décroissante d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques et dépend d’au moins un FSI antérieur. Dispositif de régulation (30) permettant de déterminer une valeur de recommandation d’un paramètre de régulation d’un dispositif de perfusion d’insuline (20) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le FSI est une fonction décroissante d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques et dépend d’une moyenne de plusieurs FSI antérieurs. Dispositif de régulation (30) permettant de déterminer une valeur de recommandation d’un paramètre de régulation d’un dispositif de perfusion d’insuline (20) selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le FSI est une fonction décroissante d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques et dépend d’un FSI auto-appris. Dispositif de régulation (30) permettant de déterminer une valeur de recommandation d’un paramètre de régulation d’un dispositif de perfusion d’insuline (20) selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel le FSI dépend d’un facteur de glycémie auto-appris. Dispositif de régulation (30) permettant de déterminer une valeur de recommandation d’un paramètre de régulation d’un dispositif de perfusion d’insuline (20) selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel le FSI est une fonction décroissante d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques et dépend d’un FSI auto-appris et d’un facteur de glycémie auto-appris. Dispositif de régulation (30) permettant de déterminer une valeur de recommandation d’un paramètre de régulation d’un dispositif de perfusion d’insuline (20) selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, dans lequel l’unité de recommandation (34) est configurée pour déterminer la valeur de recommandation au moins en fonction du FSI et d’un facteur de correction. Procédé permettant de déterminer une valeur de recommandation d’un paramètre de régulation d’un dispositif de perfusion d’insuline (20), le procédé étant mis en œuvre par le dispositif de régulation (30) selon la revendication 1 et comprenant les étapes suivantes : la récupération (50) des données d’utilisateur ; et la détermination (52) de la valeur de recommandation au moins en fonction du FSI ; dans lequel le FSI est une fonction d’au moins un taux de glucose sanguin mesuré de la pluralité de valeurs physiologiques. Programme informatique comprenant des instructions pour amener le dispositif de régulation (20) selon la revendication 1 à exécuter les étapes du procédé selon la revendication 12.