FR 3156568 A1 20250613 FR 2313664 A 20231206 Procédé de prédiction des caractéristiques physiques actuelles ou futures d’une partie d’un corps humain et dispositifs associés La présente invention concerne un procédé de prédiction des caractéristiques physiques actuelles ou futures d’une partie d’un corps humain par un dispositif, la partie comprenant de la peau ou des cheveux. Le dispositif est apte à acquérir des images desdites parties et appliquer un modèle numérique sur celles-ci pour prédire un état des caractéristiques physiques des parties d’un corps humain, le procédé comprenant les phases suivantes : - première utilisation du dispositif, - analyse comprenant les étapes de : - collecte des données provenant de l’utilisation, - détermination si les données collectées vérifient un critère de déclenchement pour obtenir un résultat de détermination, - déclenchement d’une phase de mise à jour en fonction du résultat de détermination, - mise à jour du modèle numérique, - deuxième utilisation du dispositif. Figure pour l'abrégé : figure 3 Procédé de prédiction des caractéristiques physiques actuelles ou futures d’une partie d’un corps humain et dispositifs associés La présente invention concerne un procédé de prédiction des caractéristiques physiques actuelles ou futures d’une partie d’un corps humain. La présente invention se rapporte également à un produit programme d’ordinateur et un support lisible d’informations associés. Dans le monde des cosmétiques, il est utile de pouvoir proposer aux clients des produits adaptés à leurs besoins de façon rapide et précise. Pour répondre à ce besoin, il est connu d’utiliser des appareils dont le but est d’examiner des parties du corps d’un utilisateur tels que, les cheveux ou la peau, pour orienter l’utilisateur vers un ensemble de produits adaptés aux besoins de ces parties. Pour cela, l’appareil implémente un algorithme obtenu par intelligence artificielle. Plus précisément, l’algorithme utilise un ensemble de données collectées sur l’utilisateur et les met en entrée d’un modèle numérique pour déterminer une caractéristique de la partie, par exemple sa teinte. A partir de cette caractéristique déterminée, il est alors possible de donner à l’utilisateur une suggestion de produits spécifiques. Cependant, à l’usage, il s’avère que ces algorithmes n’ont pas la précision attendue, conduisant à des suggestions non adaptées à l’utilisateur. Il existe donc un besoin pour un procédé de prédiction des caractéristiques physiques actuelles ou futures d’une partie d’un corps humain qui permette d’obtenir une meilleure prédiction. A cet effet, la présente description a pour objet un procédé de prédiction des caractéristiques physiques actuelles ou futures d’une partie d’un corps humain par un dispositif, la partie comprenant de la peau ou des cheveux et le dispositif étant propre à acquérir des images de la partie et à appliquer un modèle numérique sur au moins une partie des images acquises pour obtenir une valeur prédite des caractéristiques physiques actuelles ou futures d’une partie d’un corps humain, le modèle numérique étant obtenu par un apprentissage machine, le procédé comprenant les phases suivantes : - une première phase d’utilisation du dispositif comprenant les étapes de : - acquisition d’images de peau ou de cheveux d’un utilisateur, - application du modèle numérique sur au moins une partie des images acquises pour obtenir une valeur prédite des caractéristiques physiques actuelles ou futures d’une partie d’un corps humain, - une phase d’analyse comprenant les étapes de : - collecte des données de la première phase, - détermination si les données collectées vérifient ou non au moins un critère de déclenchement, pour obtenir un résultat de détermination, - déclenchement d’une phase de mise à jour en fonction du résultat de détermination, - une phase de mise à jour du modèle numérique, la phase de mise à jour comprenant les étapes de : - entraînement du modèle numérique au moins sur les données collectées pour obtenir un nouveau modèle numérique, et - une deuxième phase d’utilisation du dispositif comprenant les étapes de : - acquisition d’images de peau ou de cheveux de l’utilisateur, - application du nouveau modèle numérique sur au moins une partie des images acquises pour obtenir une valeur des caractéristiques physiques actuelles ou futures d’une partie d’un corps humain. Le procédé permet ainsi d’obtenir des caractéristiques physiques prédites avec une précision augmentant à chaque réentraînement. Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, le procédé comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes prise(s) isolément ou suivant toutes les combinaisons possibles : le procédé comprend une étape de détermination de la distance entre les données collectées avec des données utilisées, le procédé comprend en outre une étape de correction des données collectées lorsque la distance est supérieure ou égale à une valeur seuil, pour obtenir des données corrigées, l’étape d’entraînement étant mise en œuvre sur les données corrigées. En corrigeant les données avant réentraînement, cela permet d’obtenir des données permettant une meilleure convergence vers un modèle plus précis. un critère de déclenchement est un intervalle de temps ou un nombre de données collectées. le procédé comporte une étape de collection de la satisfaction de l’utilisateur, un critère de déclenchement étant le pourcentage de satisfaction client. un critère de déclenchement est un critère de comparaison entre les données collectées et des données attendues. les données attendues sont les valeurs des caractéristiques physiques actuelles ou futures réelles, le critère de comparaison étant un critère de distance entre les données collectées et les données attendues. les données attendues sont les données d’entraînement, le critère de comparaison étant un critère de distance entre les données collectées et les données attendues. Chacun de ces critères de déclenchement permet de réaliser un réentraînement adapté au cas d’espèce pour s’assurer que le réentraînement a lieu lorsqu’il est vraiment utile. La présente description a pour objet un produit programme d’ordinateur comportant un support lisible d’informations, sur lequel est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en œuvre d’au moins une étape d’un procédé tel que décrit précédemment lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données. La présente description a pour objet un support lisible d’informations comportant des instructions de programme formant un programme d’ordinateur, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en œuvre d’au moins une étape d’un procédé tel que décrit lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement de données. L’invention apparaitra plus clairement à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif et faite en référence aux dessins dans lesquels : FIG. 1 la FIG. 1 est une vue schématique d’un ensemble comportant un dispositif de prédiction des caractéristiques physiques actuelles ou futures d’une partie d’un corps humain, un individu utilisant le dispositif et un serveur, FIG. 2 la FIG. 2 est une vue détaillée du dispositif de prédiction de la FIG. 1 , et FIG. 3 la FIG. 3 est un organigramme des étapes d’un procédé de prédiction des caractéristiques physiques actuelles ou futures d’une partie d’un corps humain par le dispositif de la FIG. 2 . Un dispositif de prédiction 10 en interaction avec son environnement, à savoir un individu 12 et un serveur 14 est représenté sur la FIG. 1 . L’individu 12 est généralement comme c’est le cas ici l’utilisateur du dispositif de prédiction 10. Le dispositif de prédiction 10 est propre à prédire des caractéristiques physiques actuelles ou futures d’une partie du corps de l’individu 12 par mise en œuvre d’un procédé de prédiction qui sera décrit ultérieurement. Les caractéristiques sont des caractéristiques utiles pour déterminer les produits adaptés à l’individu 12, que ce soit des produits de soin de la peau, des produits de maquillage ou des produits de soins capillaires. Les caractéristiques sont des caractéristiques relatives à la partie du corps de l’individu 12 ou des caractéristiques relatives à l’état attendu de la partie du corps de l’individu 12 après l’application d’un produit cosmétique Des exemples spécifiques de caractéristiques sont la présence de rides ou non, la pigmentation de la partie, l’hydratation de la partie, le score de rides représentatif du degré de sévérité des rides, la couleur de la peau, les pores visibles, le diamètre des cheveux, le pourcentage de cheveux blancs ou la couleur de cheveux. Le dispositif de prédiction 10 est, par exemple, un smartphone, une tablette ou un ordinateur. En référence à la FIG. 2 , le dispositif de prédiction 10 comprend un module d’acquisition 16, un module de traitement 18 et un module de sortie 20. Le module d’acquisition 16 est propre à acquérir des images de l’individu 12. Plus précisément, le module d’acquisition 16 vient acquérir des images d’une partie de l’individu 12. Selon l’exemple décrit, le module d’acquisition 16 est une caméra. De plus, le module d’acquisition 16 permet d’acquérir une image sous la forme d’un fichier permettant le traitement des images acquises. Le module de traitement 18 est propre à traiter les images pour prédire les caractéristiques physiques. Les opérations appliquées sur les images par le module de traitement 18 sont des opérations numériques qui seront décrites ultérieurement. Le module de traitement 18 comporte plusieurs unités, à savoir une unité de collecte 22, une unité d’application 24, une unité de déclenchement 26 et une unité de correction 28. Ces unités mettent en œuvre les étapes correspondantes du procédé de prédiction. Le module de sortie 20 est propre à faire connaître à l’utilisateur les résultats du module de traitement 18. Par exemple, le module de sortie 20 est un écran sur lequel est affiché la caractéristique prédite. Le dispositif de prédiction 10 est en communication avec le serveur 14. Ces communications permettent notamment de réaliser des mises à jour du dispositif de prédiction 10. Le fonctionnement du dispositif de prédiction 10 est maintenant décrit en référence à la FIG. 3 qui illustre un exemple de mise en œuvre d’un procédé de prédiction. Le procédé de prédiction comporte une première phase d’utilisation P1, une phase d’analyse P2, une phase de mise à jour P3 et une deuxième phase d’utilisation P4. La première phase d’utilisation P1 comporte une étape d’acquisition 100 et une étape d’application 110. Lors de l’étape d’acquisition 100, le module d’acquisition 16 acquiert des images de la partie de l’individu 12. Lors de l’étape d’application 110, le module de traitement 18, et plus spécifiquement l’unité d’application 24, applique un modèle numérique sur au moins une partie des images acquises. Le modèle numérique prend en entrée au moins une partie des images acquises, de préférence l’ensemble des images acquises, et donne en sortie une prédiction des caractéristiques physiques actuelles ou futures d’une partie du corps humain de l’individu 12. Le modèle numérique utilisé est, par exemple, un réseau de neurones. De manière générale, le réseau de neurones comporte une succession ordonnée de couches de neurones dont chacune prend ses entrées sur les sorties de la couche précédente. Plus précisément, chaque couche comprend des neurones prenant leurs entrées sur les sorties des neurones de la couche précédente, ou bien sur les variables d’entrée pour la première couche. En variante, des structures de réseaux de neurones plus complexes peuvent être envisagées avec une couche qui peut être reliée à une couche plus lointaine que la couche immédiatement précédente. À chaque neurone est également associée une opération, c’est-à-dire un type de traitement, à effectuer par ledit neurone au sein de la couche de traitement correspondante. Chaque couche est reliée aux autres couches par une pluralité de synapses. Un poids synaptique est associé à chaque synapse, et chaque synapse forme une liaison entre deux neurones. C’est souvent un nombre réel, qui prend des valeurs positives comme négatives. Dans certains cas, le poids synaptique est un nombre complexe. Chaque neurone est propre à effectuer une somme pondérée des valeur(s) reçue(s) de la part des neurones de la couche précédente, chaque valeur étant alors multipliée par le poids synaptique respectif de chaque synapse, ou liaison, entre ledit neurone et les neurones de la couche précédente, puis à appliquer une fonction d’activation, typiquement une fonction non-linéaire, à ladite somme pondérée, et à délivrer en sortie dudit neurone, en particulier aux neurones de la couche suivante qui lui sont connectés, la valeur résultant de l’application de la fonction d’activation. La fonction d’activation permet d’introduire une non-linéarité dans le traitement effectué par chaque neurone. La fonction sigmoïde, la fonction tangente hyperbolique, la fonction de Heaviside sont des exemples de fonction d’activation. En complément facultatif, chaque neurone est également apte à appliquer, en outre, un facteur multiplicatif, également appelé biais, à la sortie de la fonction d’activation, et la valeur délivrée en sortie dudit neurone est alors le produit de la valeur de biais et de la valeur issue de la fonction d’activation. Un tel réseau de neurones est entraîné sur une base de données comportant des images et la prédiction de chaque caractéristique physique à prédire. La base de données est, selon les cas, plus ou moins grande, pouvant notamment aller de quelques milliers d’images à un milliard d’images. A l’issue de la première phase P1, le module de traitement 18 dispose de prédictions pour un ensemble d’images propre à l’individu 12. La deuxième phase P2 comporte une étape de collecte 200, une étape de détermination 210 et une étape de déclenchement 220. Lors de l’étape de collecte 200, l’unité de collecte 22 collecte les données de la première phase P1. Les données de la première phase P1 sont à la fois les images acquises par le module d’acquisition 16 et les valeurs prédites pour les caractéristiques physiques. L’unité de collecte 22 collecte ainsi l’ensemble de ces données. Pour cela, selon un mode de réalisation, l’unité de collecte 22 communique avec le module de traitement 18. Lors de l’étape de détermination 210, l’unité de déclenchement 26 détermine si les données collectées vérifient ou non au moins un critère de déclenchement. Comme cela apparaîtra dans la suite de la description, le critère de déclenchement permet de déterminer si un réentraînement du modèle numérique sera effectué ou non. De multiples exemples peuvent être envisagés pour le ou les critères de déclenchement. Quelques exemples particulièrement avantageux sont détaillés dans ce qui suit, sachant que ces exemples peuvent être combinés entre eux. Selon un exemple, le critère de déclenchement est un intervalle de temps. Il peut être choisi que dès que trois mois se seront écoulés un réentraînement du modèle numérique sera effectué. Un autre exemple de critère de déclenchement est un nombre de données collectées. A titre d’illustration, il peut être choisi un nombre de données seuil égale à 100 000 images collectées. La satisfaction client peut aussi être un critère de déclenchement. Pour cela, l’avis des utilisateurs est recueilli après utilisation du dispositif de prédiction 10, par exemple, sous forme de questionnaire ou de notation. Les résultats ainsi recueillis sont alors envoyés au serveur 14 et une note globale permettra de déterminer si les utilisateurs sont plus ou moins satisfaits par les prédictions fourni par le dispositif de prédiction 10, et, en conséquence, ré entrainer ou non le modèle numérique. L’utilisateur peut aussi être sollicité dans la comparaison entre les données collectées et les données attendues, qui peut être un autre critère de déclenchement. Il peut être proposé à l’utilisateur de constater si les données collectées correspondent à ses attentes via une notation. Les données collectées peuvent, varier selon le milieu et donc occasionner des erreurs comme une photo prise dans un lieu trop lumineux tel qu’une boutique de cosmétiques. L’utilisateur pourra alors confirmer ou non que la luminosité convienne et une notation moyenne trop basse sur l’ensemble des utilisateurs impliquera alors un réentrainement du modèle numérique. Dans un autre mode de réalisation, le critère de déclenchement est un critère de comparaison des données collectées avec les données d’entraînement du modèle numérique. Typiquement, il sera comparé la distance entre les données collectées et les données d’entraînement du modèle numérique avec un seuil. La probabilité d’erreur ou la précision sont des exemples de telles distances. En présence d’une distance trop élevée, un réentrainement sera effectué. Lors de l’étape de déclenchement 220, l’unité de déclenchement 26 déclenche la phase de mise à jour en fonction du résultat de l’étape de détermination 210 supposant ici que le critère de déclenchement est respecté. Dans l’hypothèse où le critère de déclenchement n’est pas respecté, l’unité de collecte 22 continue de collecter des données et met à nouveau en œuvre l’étape de détermination. Le module de traitement 16 met ainsi en œuvre en boucle les étapes de collection 200 et de détermination 210 jusqu’à ce le critère de déclenchement soit respecté. La phase de mise à jour du modèle numérique P3 vise à mettre à jour le modèle numérique pour obtenir un modèle numérique plus performant. Selon l’exemple décrit, la phase de mise à jour P3 comporte une étape de détermination 300, une étape de correction 310 et une étape d’entraînement 320. Lors de la première étape de détermination 300, l’unité de correction 28 détermine la distance entre les données collectées et les données d’entraînement du modèle numérique. La distance est, par exemple, la couleur, la luminosité, la résolution ou la satisfaction du client. Cette distance peut être déterminée numériquement via des algorithmes de calcul ou en proposant un système de notation à l’utilisateur avant que l’image acquise ne soit utilisée par le modèle numérique. Lorsque la distance est supérieure à un seuil prédéterminé, l’étape de correction 310 est mise en œuvre. Lors de cette étape de correction 310, l’unité de correction 28 corrige les données collectées pour que les données obtenues présentent une distance aux données d’entraînement inférieure au seuil prédéterminé. Par exemple, il pourrait être choisi que chaque image collecté doit présenter la même luminosité moyenne sur les pixels, la luminosité étant changée lorsque l’image ne respecte pas ce critère. Il est ainsi obtenu un ensemble de données corrigées. Lors de l’étape d’entraînement 320, le serveur 14 procède à un réentraînement du modèle numérique sur au moins sur les données corrigées pour obtenir un nouveau modèle numérique. Cela permet d’affiner les prédictions du dispositif de prédiction 10, le nouveau modèle étant par construction plus adapté aux données corrigées. Dans certains modes de réalisation, le réentraînement du modèle numérique est effectué sur l’ensemble des données. La deuxième phase d’utilisation P4 comporte une étape d’acquisition 400 et une étape d’application 410. Les étapes d’acquisition 400 et d’application 410 sont similaires aux étapes d’acquisition 100 et d’application 110 précédemment décrites sauf que le modèle numérique utilisée est différent, le modèle numérique étant le modèle numérique obtenu à l’issue de la mise en œuvre de la phase de mise à jour P3. Les prédictions du dispositif de prédiction 10 sont alors plus précises que les prédictions obtenues lors de la première phase d’utilisation P1. Cette augmentation de précision est obtenue de manière simple par une collection de données et un réentraînement du modèle numérique utilisé. Cela permet, en particulier, avec une bonne robustesse d’adapter le modèle numérique aux nouvelles conditions d’utilisation du modèle numérique. A titre d’exemple spécifique, un modèle numérique développé pour une population spécifique n’est a priori pas adapté pour une autre population. Avec le présent procédé, le modèle numérique va, au fur et à mesure, donner des prédictions adaptées à l’autre population. En ce sens, le modèle numérique devient un modèle local. Des améliorations du matériel ou de conditions d’utilisation (ensoleillement) peuvent aussi justifier un tel réentraînement. Le procédé permet aussi de résoudre le problème de la non disponibilité des données d’entraînement en augmentant au fur et à mesure du temps la base d’entraînement ou du moins en la rendant de plus en plus pertinente par rapport à la prédiction souhaitée. D’autres variantes du procédé décrit peuvent être envisagées. Par exemple, il n’est pas mis en œuvre d’étape de correction, les données de réentraînement étant directement les données collectées. Dans un tel cas, le module de traitement 18 ne comporte pas d’unité de correction 28. Selon l’exemple décrit, le réentraînement est effectué à distance sur le serveur 14 mais il pourrait également être envisagé de réaliser le réentraînement en local. Cela pourrait permettre une personnalisation du modèle numérique. Par ailleurs, il peut être envisagé d’autres implémentations matérielles. Dans l’exemple de la FIG. 2 , l’unité de collecte 22, l’unité d’application 24 et l’unité de déclenchement 26 ainsi qu’en complément facultatif l’unité de correction 28 sont réalisées chacune sous forme d’un logiciel, ou d’une brique logicielle, exécutable par le processeur. La mémoire du dispositif électronique de prédiction des caractéristiques physiques actuelles ou futures d’une partie d’un corps humain est alors apte à stocker un logiciel de collecte d’images, un logiciel d’application d’un modèle numérique et un logiciel de déclenchement de réentrainement d’un modèle numérique, ainsi qu’en complément facultatif un logiciel de correction de données collectées. Le processeur est alors apte à exécuter chacun des logiciels parmi le logiciel de collecte d’images, le logiciel d’application d’un modèle numérique et le logiciel de de déclenchement de réentrainement d’un modèle numérique, ainsi qu’en complément facultatif le logiciel de correction de données collectées. En variante non représentée, l’unité de collecte 22, l’unité d’application 24 et l’unité de déclenchement 26 ainsi qu’en complément facultatif l’unité de correction 28 sont réalisées chacune sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), ou encore d’un circuit intégré, tel qu’un ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ). Lorsque le dispositif électronique de de prédiction des caractéristiques physiques actuelles ou futures d’une partie d’un corps humain est réalisé sous forme d’un ou plusieurs logiciels, c’est-à-dire sous forme d’un programme d’ordinateur, également appelé produit programme d’ordinateur, il est en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple un medium apte à mémoriser des instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non-volatile (par exemple FLASH ou NVRAM) ou une carte magnétique. Sur le support lisible est alors mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions logicielles. Procédé de prédiction des caractéristiques physiques actuelles ou futures d’une partie d’un corps humain par un dispositif, la partie comprenant de la peau ou des cheveux, le dispositif étant propre à acquérir des images de la partie, le dispositif étant propre à appliquer un modèle numérique sur au moins une partie des images acquises pour obtenir une valeur prédite des caractéristiques physiques actuelles ou futures d’une partie d’un corps humain, le modèle numérique étant obtenu par un apprentissage machine, le procédé comprenant les phases suivantes : - une première phase d’utilisation du dispositif comprenant les étapes de : - acquisition d’images de peau ou de cheveux d’un utilisateur, - application du modèle numérique sur au moins une partie des images acquises pour obtenir une valeur prédite des caractéristiques physiques actuelles ou futures d’une partie d’un corps humain, - une phase d’analyse comprenant les étapes de : - collecte des données de la première phase, les données collectées étant les images acquises et la valeur prédite, - détermination si les données collectées vérifient ou non au moins un critère de déclenchement, pour obtenir un résultat de détermination, - déclenchement d’une phase de mise à jour en fonction du résultat de détermination, - une phase de mise à jour du modèle numérique, la phase de mise à jour comprenant les étapes de : - entraînement du modèle numérique au moins sur les données collectées pour obtenir un nouveau modèle numérique, et - une deuxième phase d’utilisation du dispositif comprenant les étapes de : - acquisition d’images de peau ou de cheveux de l’utilisateur, - application du nouveau modèle numérique sur au moins une partie des images acquises pour obtenir une valeur des caractéristiques physiques actuelles ou futures d’une partie d’un corps humain. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le procédé comporte, en outre : - une étape de détermination de la distance entre les données collectées avec des données d’entraînement du modèle numérique, - une étape de correction des données collectées lorsque la distance est supérieure ou égale à une valeur seuil, pour obtenir des données corrigées, l’étape d’entraînement étant mise en œuvre sur les données corrigées. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel un critère de déclenchement est un intervalle de temps ou un nombre de données collectées. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel le procédé comporte une étape de collection de la satisfaction de l’utilisateur, un critère de déclenchement étant le pourcentage de satisfaction client. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel un critère de déclenchement est un critère de comparaison entre les données collectées et des données attendues. Procédé selon la revendication 5, dans lequel les données attendues sont les valeurs des caractéristiques physiques actuelles ou futures réelles, le critère de comparaison étant un critère de distance entre les données collectées et les données attendues. Procédé selon la revendication 5, dans lequel les données attendues sont les données d’entraînement, le critère de comparaison étant un critère de distance entre les données collectées et les données attendues. Produit programme d’ordinateur comportant un support lisible d’informations, sur lequel est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en œuvre de l’étape d’application de la première phase d'utilisation, des étapes de la phase d’analyse, de l’étape d’entraînement de la phase de mise à jour et de l’étape d’application de la deuxième phase d’utilisation d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données. Support lisible d’informations comportant des instructions de programme formant un programme d’ordinateur, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en œuvre de l’étape d’application de la première phase d'utilisation, des étapes de la phase d’analyse, de l’étape d’entraînement de la phase de mise à jour et de l’étape d’application de la deuxième phase d’utilisation d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement de données.