FR 3157648 A1 20250627 FR 2314787 A 20231221 Un procédé de génération d’une évaluation d’une situation repose sur un modèle d’évaluation (MOD). Le modèle d’évaluation est configuré pour recevoir une entrée comprenant des éléments de modalité ( ) issus de capteurs équipant un environnement et/un utilisateur. Le modèle est également configuré pour générer, en fonction de l’entrée, un élément d’évaluation de sortie ( ), représentatif d’un aspect donné d’une situation associée aux éléments de modalité d’entrée ( ). L’élément d’évaluation permet de contrôler un déclenchement d’un service adapté à l’environnement et/ou à l’utilisateur. Le procédé comprend préalablement à la génération d’un élément d’évaluation ( ) donné un filtrage. Le filtrage comprend déterminer si une non-prise en compte d’un élément de modalité ( ) donné améliore la précision de la génération, et ignorer ledit élément de modalité ( ) dans la génération dudit élément d’évaluation ( ) en cas de réponse positive. Figure pour l’abrégé : [Fig. 2] procédé de génération perfectionné d’une évaluation 1. Domaine de l’invention L’invention concerne le domaine de l’analyse de données, et plus particulièrement le traitement de données issues de capteurs équipant un environnement et/ou un utilisateur pour évaluer la mesure dans laquelle une situation particulière se produit. 2. Art antérieur Le traitement de données issues de capteurs est un domaine en pleine expansion, porté par l’essor de la maison connectée (ou « smart home »), mais plus généralement des bâtiments connectés (services hospitaliers, résidences médicalisées…) et de systèmes complexes embarquant une grande quantité de capteurs (véhicules connectés et en particulier autonomes, aéronefs…). Ces systèmes ont pour trait commun la mise en œuvre d’un grand nombre de capteurs de différents types : thermomètre, LIDAR, radar, appareil de prise de vue (« camera » en anglais), hygromètre, détecteur de fumée, capteurs biométriques, microphone, capteurs physiologiques sur un objet connecté (ou « wearable » en anglais), et plus généralement les objets connectés (ou IoT, pour Internet of Things ). Ces objets connectés et capteurs permettent d’extraire un grand nombre de mesures très hétérogènes (vitesse, position, température, humidité, présence de fumée, électrocardiogramme, rythme respiratoire…). Cette extraction peut nécessiter l’analyse de données complexes (traitement d’image et/ou de son, analyse sémantique) pour extraire de ces données des informations plus utiles en tant que telles (état émotionnel d’un utilisateur, consigne vocale ou gestuelle, vitesse de fermeture d’une porte, signification d’un panneau de signalisation visible par une caméra…) que le matériau brut qu’elles forment (signal audio ou vidéo, texte, données multimédia ou textuelles plus généralement, …). Pour la suite de la présente demande, tous ces types de données seront appelés des modalités, une modalité correspondant à un type de donnée capturée par un dispositif électronique de capture de données (typiquement, mais non exclusivement, un capteur). Ces données, ou modalités, sont très hétérogènes, et leur analyse conjointe est un domaine à part entière appelé analyse multimodale. L’analyse multimodale est une discipline récente dont l’objectif est d’extraire, c’est-à-dire prédire ou générer, de données multimodales (i.e. de données de différents types issues de différents capteurs) des indicateurs pertinents relativement à une situation donnée. L’apprentissage multimodal permet d’obtenir de bien meilleures performances dans l’analyse d’une situation complexe que son pendant monomodal, d’où sa popularité croissante, et notamment dans les systèmes complexes susmentionnés (bâtiment connecté, véhicule autonome…). Cette analyse multimodale est réalisée à l’aide d’un apprentissage multimodal. Le produit de cet apprentissage multimodal est un modèle multimodal apte à traiter une pluralité de modalités dont le modèle peut extraire des indicateurs relatifs à une situation donnée. Cependant, les modèles multimodaux classiques présentent un certain nombre d’inconvénients. D’une part, certaines modalités peuvent être très pertinentes pour permettre au modèle multimodal d’évaluer une situation donnée (par exemple, l’état émotionnel d'une personne, ou la probabilité d’un incendie dans un logement) tandis que d’autres modalités n’ont qu’une influence marginale et bruitent l’évaluation. Pis encore, certaines modalités détériorent la prédiction. On parlera pour la suite de contribution d’une modalité à une évaluation. Cette contribution peut par exemple être positive (la donnée est cruciale pour évaluer une situation), faible (la donnée est optionnelle, i.e. bénéficie marginalement à l’évaluation), nulle (la prise en compte ou non de cette modalité est neutre pour l’évaluation finale), ou négative (prendre en compte cette modalité nuit à l’évaluation finale). Il est entendu que cette catégorisation n’est qu’un exemple, et que la qualification d’une contribution d’une modalité à une évaluation peut être plus rigide (par exemple binaire) ou au contraire plus continue (formant un continuum allant de crucial à nuisible). En outre, certaines modalités peuvent contribuer positivement à une évaluation lorsqu’elles prennent une certaine valeur, et détériorer celle-ci avec une autre valeur. Là encore, les modèles multimodaux connus sont inaptes à discriminer les modalités selon leur valeur et leur contribution à une évaluation. D’une manière plus générale, ces systèmes complexes sont confrontés à un double problème de gestion de la confiance dans les sources des données et de présence d'incertitude dans l'information. Plusieurs approches ont tenté de surmonter ce double problème. L’article M. Ravi, Y. Demazeau and F. Ramparany, " Reasoning with Trust and Uncertainty Illustration in the Internet of Things ," 2015 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT), Singapore, 2015, pp. 125-128, doi: 10.1109/WI-IAT.2015.174, décrit une modélisation, par un moteur d’inférence ATMS ( Assumption- based Truth Maintenance System ), de la confiance en une source dans sa capacité à réaliser ou à déléguer une certaine tâche. La source est alors jugée fiable ou non. Cependant, cette modélisation caractérise la source en tant que telle, ou formulé autrement, la modalité associée à la source dans son ensemble, et non la fiabilité d’une modalité selon les valeurs qu’elle peut prendre. L’article V. S. Simankov, V. V. Buchatskaya, P. Y. Buchatskiy and S. V. Teploukhov, "Classification of information's uncertainty in system research," 2017 XX IEEE International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM), St. Petersburg, Russia, 2017, pp. 187-189, doi: 10.1109/SCM.2017.7970534, propose une classification selon le degré d'incertitude sur une source d’information, parmi les types d’incertitude suivants : certitude totale, incertitude stochastique et floue. Toutefois, le type d'incertitude de l'information qui y est décrit dépend de l'entrée, et a une influence significative sur le choix de la méthode mathématique pour modéliser le procédé considéré. De fait, l’analyse décrite dans cet article est agnostique à la fonctionnalité visée par le système, en d’autres termes ne dépend pas de la nature de l’évaluation d’une situation. Par ailleurs, les modèles multimodaux classiques ne fonctionnent qu’avec des données complètes, c’est-à-dire que toutes les données doivent être présentes en entrée pour que le modèle puisse en extraire un indicateur spécifique. Il est toutefois courant, en pratique, que certaines données manquent. C’est typiquement le cas pour des systèmes complexes dotés de capteurs hétérogènes agencés en des lieux variés. Chaque capteur peut tomber en panne ou dysfonctionner. Une simple panne d’un unique capteur peut alors gripper l’entièreté du modèle. Le risque de panne augmente, de fait, avec la complexité du système. Le problème est similaire en cas de défaut de communication, même temporaire, entre le capteur et le reste des constituants du système complexe. D’autres évènements, comme le fait de changer d’emplacement le capteur, sont aussi susceptibles d’entraîner une paralysie du modèle multimodal durant ce déplacement du capteur. Ainsi, aucune des approches jusqu’ici n’a donné satisfaction, de par un tri trop grossier, ou trop général et peu adapté à une réalité concrète. L’invention vient améliorer la situation. 3. Exposé de l’invention L’invention concerne un procédé de génération d’évaluation d’une situation d’un genre nouveau, ne présentant pas les désavantages susmentionnés. Plus précisément, l’invention propose un procédé de génération d’une évaluation d’une situation par un modèle d’évaluation, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif électronique, le modèle d’évaluation étant configuré pour recevoir un jeu d’éléments de modalité, dits d’entrée, issus de capteurs équipant un environnement et/un utilisateur, un élément de modalité étant associé à une modalité et étant représentatif d’un état de la modalité ; et pour générer, en fonction des éléments de modalité d’entrée, au moins un élément d’évaluation, dit de sortie, représentatif d’au moins un aspect donné d’une situation associée aux éléments de modalité d’entrée, ledit élément d’évaluation permettant, dans une phase de fonctionnement, de contrôler un déclenchement d’un service adapté à l’environnement et/ou à l’utilisateur, ledit procédé comprenant, au cours de la phase de fonctionnement et préalablement à la génération d’un élément d’évaluation donné, un filtrage comprenant la détermination que la non-prise en compte d’un élément de modalité donné améliore la précision de la génération d’un élément d’évaluation, et une non-prise en compte dudit élément de modalité dans la génération dudit élément d’évaluation. Grâce à ce procédé de génération, il est ainsi possible d’améliorer la précision d’un modèle d’évaluation, en écartant une modalité lorsque son élément (par exemple sa valeur) ne contribue pas positivement à la génération d’un élément d’évaluation (aussi appelée simplement évaluation, ou prédiction), ou en d’autres termes n’améliore pas la qualité de la prédiction du modèle d’évaluation. Le filtrage est réalisé a priori, c’est-à-dire avant l’évaluation à proprement parler. L’avantage est double, car ce filtrage est implémentable en amont de n’importe quel modèle multimodal, et permet d’économiser en calcul en ne réalisant, pour une situation donnée, qu’une seule et unique évaluation, en ayant filtré de manière optimale avant celle-ci. Ce filtrage est en outre optimisé — il améliore la qualité de la prédiction du modèle — et à fine granularité, c’est-à-dire modalité par modalité et élément par élément. En effet, chaque élément (par exemple la valeur) qu’une modalité peut adopter est considéré individuellement, indépendamment des autres éléments associés à cette modalité. Une modalité peut ainsi par moment être prise en compte, et à d’autres moments non, de manière dynamique. Cette prise en compte ou non-prise en compte est réalisée pour une évaluation donnée, et peut varier si plusieurs évaluations sont opérées en même temps, ce qui diffère grandement de l’art antérieur. Enfin, ce procédé permet de détecter de manière automatique des anomalies et d’exclure d’office une modalité lorsque son élément est manifestement hors des valeurs qu’il devrait usuellement prendre. Par élément de modalité, on entend une valeur, une donnée, un signal… qu’une modalité peut adopter. Pour une modalité associée à un capteur (température, pression, humidité…), l’élément de modalité peut être une valeur mesurée. Pour une caméra embarquée dans un véhicule, les modalités associées peuvent être une donnée sur un panneau d’évaluation, une représentation de la position de la route par rapport au véhicule, … Pour un capteur de rotation logé dans une porte, la modalité associée peut être une vitesse de fermeture de la porte, et ainsi de suite. Selon un aspect particulier, le procédé de génération d’une évaluation d’une situation par un modèle d’évaluation comprend une phase d’ajustement au cours de laquelle des données de filtrage sont construites, les données de filtrage comprenant au moins une information de validité concernant au moins un élément de modalité permettant la détermination au cours du filtrage que la non-prise en compte de cet élément de modalité donné améliore la précision de la génération d’un élément d’évaluation. La phase d’ajustement permet, préalablement à la phase de fonctionnement du modèle, de construire des données de filtrage adaptées au modèle. En particulier, les données de filtrage peuvent être construites et donc optimisées en fonction du lieu d’installation d’un système complexe comprenant des capteurs et utilisant le modèle d’évaluation pour commander un service selon l’élément d’évaluation. Ces données suffisant à elles seules à opérer le filtrage, et étant construites en amont de la phase de fonctionnement du modèle, le filtrage est rapide à mettre en œuvre. Selon un aspect particulier, ladite information de validité concernant au moins un élément de modalité comprend une catégorie à laquelle ledit élément de modalité appartient, la catégorie faisant partie de l’ensemble de catégories comprenant une catégorie dite valide et au moins une autre catégorie. Cette catégorisation simplifie la mise en œuvre du filtrage, puisqu’il suffit de déterminer la catégorie d’un élément de modalité pour ne pas le prendre en compte. Selon un aspect particulier, ledit ensemble de catégories comprend au moins une catégorie dite neutre et une catégorie dite non-valide. Cette séparation entre une catégorie neutre (aussi appelée non-contributive) et une catégorie non-valide permet de distinguer les éléments de modalité de la catégorie neutre, qui ne contribuent ni positivement ni négativement à l’évaluation (dit autrement, qui jouent le rôle de bruit) des éléments de la catégorie non-valide qui détériorent l’évaluation. Dans certains cas, il peut en effet être plus efficient de prendre en compte des éléments de la catégorie neutre, car ne pas les prendre en compte diminuerait la précision du modèle d’évaluation. En effet, un élément de modalité peut être classé comme neutre à cause d’une imprécision dans la catégorisation (valide, neutre, non-valide). De fait, on peut ainsi vouloir le prendre en compte pour éviter que cette imprécision de catégorisation ne nuise à la bonne prédiction. Ainsi, au prix d’une rapidité d’exécution moindre, cette prise en compte des éléments neutres permet d’éviter une baisse en précision. Dans d’autres cas, ignorer les éléments de modalité neutres permet d’accélérer le modèle d’évaluation, au même titre que la non-prise en compte des éléments de modalité non-valides. Enfin, en cas de prédiction simultanée de multiples éléments d’évaluation (chacun relatif à un aspect d’une situation donnée) par le modèle d’évaluation, un élément peut être neutre pour la génération de l’un de ces éléments d’évaluation et valide pour la génération d’un autre élément d’évaluation. Il est alors préférable d’en tenir compte même si cet élément de modalité n’est « que » neutre pour la génération du premier élément d’évaluation. Cela permet d’avoir une génération conjointe d’éléments d’évaluation en optimisant le temps d’exécution et la précision, plutôt que de devoir exécuter deux générations successives (chacune avec son propre filtrage). Selon un aspect particulier, la détermination que la non-prise en compte d’un élément de modalité donné améliore la précision de la génération d’un élément d’évaluation comprend la détermination de l’appartenance dudit élément de modalité donné à la catégorie valide. Le filtrage est ainsi transparent, puisqu’il est possible pour un élément de modalité de vérifier facilement s’il est pris en compte ou non-pris en compte en fonction de sa catégorie. Cela permet d’explorer les données de filtrage et vérifier, pour un humain notamment, si ces données sont cohérentes ou non, en testant un élément de modalité donné. Selon un aspect particulier, la construction des données de filtrage se base sur des données, dites de test, comprenant au moins une paire formée d’un jeu d’éléments de modalité, dits de test, et d’un élément d’évaluation, dit cible. Grâce à ces données de test, il est ainsi non seulement possible de construire les données de filtrage, mais également de tester la précision et la fiabilité du modèle indépendamment de la prise en compte ou non-prise en compte d’élément(s) de modalité. En effet, il est possible pour un jeu d’éléments de modalité de test de vérifier si le modèle prédit bel et bien un élément d’évaluation cible, et avec quelle précision. Selon un aspect particulier, la construction des données de filtrage comprend, pour au moins une modalité, une génération, par le modèle d’évaluation et en fonction de la pluralité d’éléments de modalité de test en excluant de ladite génération l’élément de modalité associé à ladite modalité, d’un élément d’évaluation, dit de test, et une association audit élément ainsi exclu d’une information de validité en fonction d’une comparaison entre l’élément d’évaluation cible et l’élément d’évaluation test. Grâce à cette comparaison par exclusion, on peut ainsi construire des données de filtrage qui permettent de tester pour un ou plusieurs éléments de modalité lesquels doivent être non-pris en compte. Cette construction peut être exhaustive (i.e. toutes les combinaisons d’exclusion d’élément de modalité), couvrant ainsi tous les cas d’usage du système complexe implémentant le modèle d’évaluation. Selon un aspect particulier, au moins une modalité définit un ensemble formé de tout ou partie des éléments de modalité associés à cette modalité, les données de filtrage comprenant pour ladite modalité une information représentative d’une partition dudit ensemble associé à ladite modalité, en sous-ensembles chacun associé à l’une des catégories de l’ensemble de catégories. Ainsi, pour une modalité dont les éléments appartiennent à un domaine de la modalité (par exemple une plage de températures qu’un capteur de température peut délivrer), il est possible, grâce à cette partition, de déterminer pour n’importe quel élément de modalité, y compris un élément de modalité qui n’a pas été utilisé au cours de la phase de construction des données de filtrage, si cet élément de modalité doit être non-pris en compte. Pour ce faire, il est déterminé à quel sous-ensemble du domaine cet élément de modalité appartient, et quelle est la catégorie du sous-domaine. Une partition exhaustive du domaine d’une modalité peut ainsi être réalisée, permettant en peu d’informations d’avoir une information exhaustive sur la modalité. Selon un aspect particulier, l’au moins une information de validité concernant au moins un élément de modalité concerne au moins un deuxième élément de modalité relatif à une autre modalité. Grâce à cette corrélation entre deux éléments de deux modalités, il est possible d’obtenir une catégorisation plus fine, et donc plus optimale pour une situation donnée. Selon un aspect de l’invention, le modèle d’évaluation est un modèle robuste en cas de donnée d’entrée manquante. L’invention concerne également un dispositif électronique de génération d’une évaluation d’une situation par un modèle d’évaluation, le dispositif comprenant un processeur configuré pour : - mettre en œuvre ledit modèle d’évaluation, configuré pour recevoir un jeu d’éléments de modalité, dits d’entrée, issus de capteurs équipant un environnement et/un utilisateur, un élément de modalité étant associé à une modalité et étant représentatif d’un état de la modalité ; et pour générer, en fonction des éléments de modalité d’entrée, au moins un élément d’évaluation, dit de sortie, représentatif d’au moins un aspect donné d’une situation associée aux éléments de modalité d’entrée, ledit élément d’évaluation permettant, dans une phase de fonctionnement, de contrôler un déclenchement d’un service adapté à l’environnement et/ou à l’utilisateur ; ledit processeur étant en outre configuré pour, au cours de la phase de fonctionnement et préalablement à la génération d’un élément d’évaluation donné, - déterminer que la non-prise en compte d’un élément de modalité donné améliore la précision de la génération d’un élément d’évaluation, et - ne pas prendre en compte ledit élément de modalité dans la génération dudit élément d’évaluation. L’invention concerne également un produit programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé susmentionné, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. 4. Liste des figures La technique proposée, ainsi que les différents avantages qu’elle présente, seront plus facilement compris, à la lumière de la description qui va suivre de modes de réalisation illustratifs et non limitatifs de celle-ci, et des dessins annexés parmi lesquels : - FIG. 1 représente un modèle d’évaluation tel qu’employé dans l’invention, - FIG. 2 schématise le principe général de l’invention, - FIG. 3 représente un procédé de génération selon un mode de réalisation de l’invention, - FIG. 4 représente un exemple de mise en œuvre d’une phase d’ajustement du procédé de la FIG. 3 , et - FIG. 5 représente un dispositif selon l’invention. 5. Description détaillée L’invention part d’un modèle d’évaluation multimodal. Le principe général de l’invention est de filtrer, en amont de l’exécution d’un modèle d’évaluation de ce type, une modalité en fonction de sa valeur courante (plus généralement de son élément de modalité), lorsqu’un tel filtrage permet a priori (i.e. avant l’évaluation par le modèle à proprement parler) d’améliorer les performances du modèle. Les performances concernent un gain en rapidité d’exécution (puisque la modalité filtrée est ignorée pour la prédiction courante) et/ou en précision (car la modalité filtrée dégrade la précision du modèle si elle est prise en compte, pour l’élément de modalité courant). Il est à noter que le filtre dépend non pas de la modalité en tant que telle, mais de sa valeur courante (plus généralement de son élément de modalité courant). Ainsi, pour une modalité donnée, le filtrage peut varier entre sa prise en compte et sa non-prise en compte en fonction de l’élément de modalité courant, c’est-à-dire temporellement. L’avantage d’un filtrage a priori , c'est-à-dire avant l’exécution du modèle d’évaluation, est de permettre d’optimiser ses performances tout en ne l’exécutant qu’une fois. Un tel modèle est représenté en figure 1. Le modèle d’évaluation référencé MOD peut être du type robuste en cas de données manquantes. Le modèle d’évaluation MOD est configuré pour recevoir un jeu d’éléments de modalité, dits d’entrée, , un élément de modalité étant associé à une modalité avec où est un ensemble des modalités entrantes. Ces éléments de modalité sont regroupés sous la forme d’une entrée du modèle notée (i est un entier, ici compris entre 1 et N). Ces éléments de modalité sont issus de capteurs équipant un environnement et/un utilisateur. Chaque élément de modalité est représentatif d’un état de la modalité , ou dit autrement une mesure issue d’un capteur, directement ou indirectement. Par mesure indirecte, on entend une mesure obtenue suite à un traitement de données appliqué à une mesure brute issue du capteur, par exemple une analyse d’image pour extraire, d’un flux vidéo produit par une caméra embarquée dans un véhicule, une donnée telle qu’une reconnaissance d’un panneau de signalisation ou de la position du véhicule sur une route. A partir de cette entrée , le modèle d’évaluation peut générer au moins un élément d’évaluation, dit de sortie et noté . Cet élément d’évaluation de sortie est représentatif d’au moins un aspect donné d’une situation associée à l’entrée . Cet élément d’évaluation est aussi appelé « classe » prédite par le modèle d’évaluation. La génération d’une évaluation est répétée, à différents moments. Elle peut être mise en œuvre à intervalles réguliers, par exemple toutes les secondes, toutes les minutes ou toutes les heures. Cette génération permet une supervision du système complexe par le modèle d’évaluation, et le déclenchement d’un service lorsque l’évaluation prend certaines valeurs en sortie du modèle. Un élément de modalité est une représentation, à un moment donné , d’une modalité . Pour cette modalité , on appelle la série ordonnée des éléments de modalité au fil du temps une séquence temporelle de la modalité, notée . On comprend que l’indice identifie de fait un instant donné. De manière analogue, on appelle la série des éléments d’évaluation au fil du temps la séquence temporelle d’évaluation, notée . On peut généraliser le fonctionnement du modèle d’évaluation par le fait qu’il génère une séquence temporelle d’évaluation en fonction des séquences temporelles de modalités. Par situation donnée, on entend l’état d’un système complexe (logement, bâtiment, véhicule, …) dans son ensemble, cette situation étant appréhendée par le modèle d’évaluation à l’aide des modalités à sa disposition. Par aspect d’une situation donnée, on entend l’une des caractéristiques pour décrire cette situation, une situation pouvant être décrite par plusieurs aspects. Par exemple, pour une résidence médicalisée, qui présente donc à un instant donné une situation donnée, un aspect peut être la probabilité d’incendie, un autre aspect peut être la nécessité de mettre en route un climatiseur ou un chauffage, un autre aspect encore peut être un indicateur d’état de l’un des résidents (état émotionnel, état physique, …). Bien que par la suite, le modèle d’évaluation est décrit comme générant un élément d’évaluation, ce modèle d’évaluation est apte à générer en simultané plusieurs éléments d’évaluation chacun relatif à un aspect donné de l’état du système considéré. L’élément d’évaluation permet de déclencher ou contrôler un service adapté à l’environnement et/ou à l’utilisateur selon l’état de l’aspect de la situation évaluée. Par exemple, si un incendie est détecté, une alarme sonore est déclenchée immédiatement, des portes coupe-feu sont fermées, une notification est émise à un utilisateur (par exemple sur un bracelet connecté ou tout autre dispositif de type « wearable ») et une alerte pour les services de secours adéquats est émise. Comme expliqué ci-avant, le modèle est apte à fonctionner même en cas d’absence d’un élément de modalité, notamment sans modification ou réapprentissage du modèle. Un tel modèle peut par exemple reposer sur une approche d’encodeur/décodeur à base de Transformers. Un tel modèle peut être entrainé de manière supervisée sur un jeu de données labellisées d’apprentissage comprenant toutes les modalités utilisées en entrée du modèle d’évaluation, pour la reconnaissance d’un aspect donné d’une situation donnée. Il est fait maintenant référence à la FIG. 2 pour décrire le principe général de l’invention. Dans cette figure, en amont du modèle d’évaluation MOD, il est prévu un filtre F. Formulé en termes temporels, un filtrage est mis en œuvre avant la génération d’un élément d’évaluation. Le filtrage comprend : - déterminer si la non-prise en compte d’un élément de modalité donné améliore la précision de la génération d’un élément d’évaluation , et - en cas de réponse positive, ignorer (c’est-à-dire ne pas prendre en compte) ledit élément de modalité dans la génération de l’élément d’évaluation . Dans l’exemple représenté figure 2, c’est l’élément de modalité associé à la modalité qui est filtré, i.e. ignoré. Plusieurs éléments peuvent être filtrés en même temps. Lorsqu’un élément de modalité est filtré, l’effet est le même pour le modèle d’évaluation que si cet élément de modalité était absent. Un tel filtrage par élément de modalité améliore les performances (précision et vitesse d’exécution) du modèle d’évaluation. En effet, écarter une modalité lorsque son élément de modalité (par exemple sa valeur) ne contribue pas positivement à la génération d’un élément d’évaluation rend non seulement le modèle plus rapide à exécuter (les données inutiles ne sont pas utilisées), mais également plus précis (les données nuisant à la précision de l’évaluation sont filtrées). Ce filtrage est d’autant plus intéressant qu’il est réalisé a priori , c’est-à-dire avant l’évaluation à proprement parler. Ce filtrage est ainsi compatible avec tout modèle multimodal du type apte à fonctionner en cas de modalité manquante. Ce filtre économise du temps de calcul, puisqu’une seule et unique génération d’évaluation est réalisée pour une entrée donnée, tout en ayant une relative confiance sur l’optimalité du filtrage. Ce filtrage est à fine granularité, c’est-à-dire qu’il traite modalité par modalité et, pour une même modalité, élément de modalité par élément de modalité. Chaque élément qu’une modalité peut adopter est considéré individuellement, indépendamment des autres éléments associés à cette modalité. Une modalité peut ainsi par moment être prise en compte, et à d’autres moments non, de manière dynamique en fonction du flot d’entrées . Ce filtrage dépend de l’évaluation considérée. Il peut de fait varier si plusieurs évaluations sont générées en même temps, ce qui diffère grandement de l’art antérieur. Enfin, ce filtrage permet de détecter de manière automatique des anomalies et d’exclure d’office une modalité lorsque son élément est manifestement hors des valeurs qu’il devrait usuellement prendre. Dans un tel cas, il est alors détecté que le filtrage de cet élément de modalité améliore la précision du modèle. Ce filtrage permet par ailleurs d’éviter une paralysie du modèle d’évaluation en cas de déplacement ou remplacement d’un capteur, ainsi qu’en cas de dysfonctionnement. Il est fait référence à la figure 3 pour décrire plus en détail les principales étapes du procédé de génération d’une évaluation d’une situation, selon un mode de réalisation de l’invention. Un procédé de génération d’évaluation comprend une étape de filtrage F1 du type décrit ci-avant, et une étape de génération G1 d’un élément d’évaluation par le modèle d’évaluation MOD. Ces deux étapes F1 et G1 sont exécutées au cours d’une phase P2 appelée phase de fonctionnement, à partir d’une entrée comprenant une pluralité d’éléments de modalité . Ce procédé comprend également une phase d’ajustement P1, préalable à la phase P2, permettant de construire les données de filtrage FLTR. Ces données de filtrage comprennent au moins une information de validité concernant au moins un élément de modalité , cette information de validité permettant la détermination, au cours du filtrage F1, si la non-prise en compte de cet élément de modalité donné améliore la précision de la génération d’un élément d’évaluation au cours de l’étape G1. Cette phase d’ajustement P1 permet de construire des données de filtrage adaptées au modèle. En particulier, les données de filtrage peuvent être optimisées en fonction du lieu d’installation d’un système complexe comprenant des capteurs et utilisant le modèle d’évaluation MOD pour commander un service selon l’élément d’évaluation. Dans un tel cas, on parle d’ajustement fin, ou « fine tuning » en anglais. L’ajustement fin peut également être réalisé indépendamment du lieu d’installation du système complexe, par exemple dans un laboratoire du fournisseur du modèle, et simplement être réalisé avec les capteurs qui seront par la suite installés dans ce système. Ces données de filtrage FLTR sont ici auto-suffisantes pour mettre en œuvre le filtrage. Comme elles sont construites en amont de la phase de fonctionnement P2, le filtrage est rapide à mettre en œuvre. Optionnellement, ces données de filtrage FLTR peuvent être raffinées au cours de l’exploitation du modèle, par exemple enrichies ou modifiées en fonction d’un retour utilisateur, si une telle modification améliore encore les performances du modèle. L’information de validité concernant un élément de modalité peut comprendre une catégorie à laquelle ledit élément de modalité appartient. La catégorie est soit une catégorie dite valide, soit au moins une autre catégorie. L’autre catégorie peut être une catégorie « neutre », c'est-à-dire que l’élément de modalité n’améliore sensiblement pas la précision de la génération de l’évaluation, mais ne la dégrade pas non plus. L’autre catégorie peut être « non-valide », signifiant que la prise en compte de cet élément de modalité dégrade la précision de la génération de l’évaluation par le modèle d’évaluation MOD. Cette information de validité n'est pas forcément discrète, et peut également prendre la forme d’une valeur numérique continue. Par exemple, l’information de validité peut être un nombre décimal ou réel allant de +1 à -1, la valeur +1 étant associée à une validité a priori très forte (probable, ou avec une importante influence), la valeur -1 à une non validité très forte et la valeur nulle à une catégorie neutre. Le filtrage peut alors se faire par seuil, par exemple valide au-dessus de 0,3, neutre entre 0,3 et – 0,4, et non-valide sous – 0,4. Cela permet de moduler finement le filtrage. Cette modulation par seuil peut être comprise dans les données de filtrage FLTR, ou être opérée à l’étape de filtrage F1. Dans ce dernier cas, on peut choisir quel degré de filtrage appliqué à l’entrée X, rendant les données de filtrage souples d’usage. La distinction entre neutre (aussi appelée non-contributive) et non-valide permet de distinguer un élément « neutre » ne contribuant ni positivement ni négativement à l’évaluation (dit autrement, joue le rôle de bruit) d’un élément « non-valide » détériorant l’évaluation. Les éléments de la catégorie neutre peuvent être dans certains cas pris en compte, ou non-filtrés. Par exemple, un élément de modalité peut être identifié neutre à cause d’une imprécision dans la catégorisation (valide, neutre, non-valide). On peut ainsi souhaiter ne pas le filtrer pour éviter que cette imprécision ne nuise à l’évaluation. La rapidité d’exécution est moindre, mais permet d’éviter une baisse en précision comparée à l’exclusion des éléments de modalité neutres. Par ailleurs, pour une génération simultanée de multiples éléments d’évaluation (chacun relatif à un aspect d’une situation donnée) par le modèle d’évaluation, un élément peut être neutre pour la génération de l’un de ces éléments d’évaluation et valide pour la génération d’un autre élément d’évaluation. Il est alors préférable de ne pas le filtrer s’il n’est « que » neutre pour l’une des générations d’évaluation. Cela permet d’avoir une génération conjointe d’éléments d’évaluation en optimisant le temps d’exécution et la précision, plutôt que de devoir exécuter deux générations successives (chacune avec son propre filtrage optimal). Ainsi, le critère de filtrage, i.e. le résultat de la détermination du fait que la non-prise en compte d’un élément de modalité donné améliore la précision de la génération d’un élément d’évaluation peut être l’appartenance dudit élément de modalité donné à la catégorie valide. Cela peut aussi être sa non-appartenance à la catégorie non-valide — dit autrement, les éléments neutres ne sont pas filtrés. Outre la simplicité et l’efficacité de ce critère de filtrage, celui-ci est ainsi très transparent. Cela permet de vérifier la qualité du filtrage, et éviter l’effet « boîte noire ». Cela permet à un humain de pouvoir vérifier la cohérence des données de filtrage. On peut envisager une phase de contrôle où un utilisateur obtient pour une entrée donnée la validité de ses éléments de modalité. La construction des données de filtrage peut se baser sur des données, dites de test et notées . Ces données de test comprennent au moins une paire appelée entrée de test formée d’un jeu d’éléments de modalité, dits de test, et d’un élément d’évaluation, qualifié de cible, . Il est fait référence à la figure 4, pour décrire plus en détail la phase d’ajustement P1 au cours de laquelle sont construites les données de filtrage. Ainsi, selon ce mode de réalisation, la phase d’ajustement P1 comprend, pour au moins une modalité : une génération E2, par le modèle d’évaluation MOD et en fonction de la pluralité d’éléments de modalité de test dont est exclu l’élément de modalité associé à ladite modalité , d’un élément d’évaluation, dit de test, , et une association E3 audit élément ainsi exclu d’une information de validité en fonction d’une comparaison entre l’élément d’évaluation cible et l’élément d’évaluation test . La comparaison peut être binaire, c’est-à-dire délivrer une valeur "vrai" ou "faux" en fonction de l’égalité entre et (i.e. la prédiction est correcte ou ne l’est pas). La comparaison peut délivrer une information plus fine, par exemple une distance entre et , ou toute autre donnée quantitative ou qualitative analogue. Cette information plus fine peut subir ultérieurement un traitement pour catégoriser de manière discrète la prédiction, et donc la validité ou non de l’élément de modalité testé. La comparaison peut être pondérée par la confiance du modèle en sa prédiction, par exemple si le modèle d’évaluation délivre, outre l’élément d’évaluation, une confiance du modèle en sa prédiction. Par exemple, la comparaison peut être une valeur représentative de la similarité entre les deux éléments d’évaluation cible et test, et formant l’information de validité finale. La valeur peut être une probabilité (entre 0 et 1), un indicateur de corrélation (entre -1 et 1, à l’instar d’une p-value), … Le fait de ne pas avoir d’information de validité discrète (valide, neutre, non valide) mais une valeur continue permet de construire des données de filtrage plus souples, car le filtrage d’un élément de modalité à l’étape F1 peut être paramétré avec une valeur de seuil ajustable au besoin. Par exemple, un tel filtrage peut utiliser un critère du type une probabilité de validité de l’élément de modalité supérieure à 0,7 pour ne pas ignorer. Dans un exemple, toutes les modalités sont testées, c'est-à-dire que tous les éléments de modalité d’une entrée de test sont exclus individuellement et successivement de sorte que l’on puisse estimer la validité de chacun d’eux. Certains éléments peuvent ne pas être testés, typiquement pour accélérer la phase de test si leur validité est connue a priori . Par exemple, la présence d’un panneau de signalisation sur un véhicule peut être considérée d’office comme non-valide pour la détection ou non d’une anomalie dans le gonflage des pneus du véhicule ou la présence d’une fuite d’huile. Certaines modalités peuvent adopter des éléments de modalité en nombre élevé voire infini, de sorte qu’il n’est pas possible de relier directement une valeur à sa catégorie au cours du test. Formulé autrement, soit l’ensemble de toutes les valeurs (plus généralement éléments de modalité) qu’une modalité peut adopter, appelé domaine de la modalité, il peut ne pas être possible de tester tous ces éléments, ou pour toutes les combinaisons avec d’autres modalités possibles. Dans un tel cas, on peut tester seulement une quantité moindre d’éléments de modalité (i.e. de valeur de température), et obtenir une partition (au sens ensembliste) du domaine de la modalité en associant chaque élément de modalité du domaine à une catégorie. Par partition d’un ensemble (comme un domaine ), on entend une fonction qui associe à un élément de modalité de cet ensemble un élément (aussi appelé étiquette, label ou catégorie) parmi un ensemble de catégories. Ici, l’ensemble des catégories est un ensemble à deux éléments comprenant au moins la catégorie valide. Par exemple, l’ensemble des catégories peut être l’ensemble . Formulé autrement, le domaine d’une modalité est partitionné en sous-ensembles, chacun d’eux étant associé à une catégorie. On peut généraliser la notion de partition comme une fonction dont l’ensemble d’arrivée est l’ensemble des informations de validité, dans le cas où l’on n’utilise pas de catégorie comme information de validité. Par exemple, on considère un capteur de température qui délivre une valeur (l’élément de modalité) de température (la modalité), installé dans une cuisine et pouvant aller de - 50°C à 100°C par incréments de 0,05°C (le domaine de la modalité) et l’évaluation d’une « probabilité d’un incendie ». Le filtrage mis en œuvre par le procédé de l’invention peut considérer que les valeurs de ce capteur sont : non-valides entre - 50°C et 10°C, car, considérant qu’aucun logement ne peut être plus froid que 10°C, il est plausible que le capteur dysfonctionne, neutres entre 10°C et 28°C, car cette plage de valeurs correspond à des températures normales d’un domicile, auquel cas ce n’est pas l’indicateur le plus pertinent pour détecter un incendie, contrairement à une détection de fumée), valides entre 28°C et 70°C, car la probabilité d’un incendie est très corrélée à la valeur de ce capteur dans cette plage de valeurs, et non-valides au-delà de 70°C, car dans ce cas, soit le capteur dysfonctionne, soit l’incendie est tel que d’autres capteurs sont tout aussi parlants quant à l’incendie de sorte qu’il n’est pas nécessaire de tenir compte de cet élément de modalité. En phase d’ajustement P1, au cours des étapes E2 et E3, les valeurs sont testées par tranche de 2°C, et une partition du domaine est opérée, par exemple ([-50, 10], non-valide) ([10, 28], neutre), ([28, 70], valide), et ([70, 100], non-valide). En phase de fonctionnement P2, tout élément de modalité même non-testé au cours de la phase d’ajustement (par exemple 23,2°C ou - 12,3°C) peut donc être catégorisé et donc filtré. Dans un autre exemple, un capteur (par exemple ouverture de porte) peut renvoyer une valeur ON (porte ouverte), OFF (porte fermée) et ERR7 (message d’erreur). Le domaine de la modalité « ouverture de porte » est alors , et peut par exemple être partitionné pour l’élément d’évaluation « risque d’incendie » en en modalité neutre et pour la catégorie non-valide. Cet exemple est, là encore, à titre illustratif. Il est ainsi rendu possible de filtrer avec précision tous les éléments de modalité possibles pour une modalité sans avoir à tous les tester. En outre, l’information de validité (par exemple la catégorie) concernant un élément de modalité d’une modalité peut être corrélée à au moins un autre élément de modalité associé à une autre modalité . On parle alors d’information de validité conditionnelle, ou corrélée. On peut corréler deux valeurs (par exemple température et taux d’humidité), ou deux catégories (celle de chacun des deux éléments), ou une valeur et une catégorie. On peut envisager des corrélations à plus de deux éléments. Il est possible, pour construire des données de filtrage comprenant des informations de validité corrélées, de tester toutes les combinaisons possibles d’éléments de modalité, ou d’explorer l’ensemble des combinaisons de manière statistique ou probabiliste, par exemple des méthodes par simples moyennes, l’utilisation de théories étendant les probabilités comme la théorie de Dempster-Shafer, … La notion de validité corrélée est notamment importante pour l’évaluation des données neutres. En effet, deux éléments de modalités peuvent être individuellement neutres, car leur absence individuelle, testée successivement, n’a pas d’impact sur la prédiction de la situation, mais valides lorsque les deux sont absentes en même temps. Cette situation veut donc dire que ces deux données de modalités différentes apportent les mêmes informations et que si elles ne sont pas prises en compte du tout, cela a un impact sur la prédiction de la situation. Il est donc important dans ce cas qu’au moins une soit considérée comme valide, d’où l’intérêt d’une information de validité corrélée. Pour reprendre l’exemple ci-dessus, les valeurs 10°C et 28°C peuvent être variables selon une modalité relative à la saison (par exemple une date) ou à un relevé de température par un service météorologique (i.e. une modalité obtenue via une connexion internet). En effet, si la température de 28°C est une température au-delà de laquelle la probabilité d’incendie est forte en hiver (rares étant les utilisateurs chauffant leur domicile au-delà), ce n’est pas le cas en été, auquel cas cette température « seuil » au-dessus de laquelle la catégorie de la modalité passe de neutre à valide peut être relevée de 28°C (hiver) à 35°C (été) pendant les mois de juin, juillet et août. De manière analogue et toujours dans cet exemple, puisqu’un incendie assèche très fortement l’atmosphère, la validité de la modalité « température en cuisine » au-dessus de 40°C peut dépendre de la valeur d’une modalité relative à l’humidité, et avec la phase d’ajustement, il est possible de considérer que la modalité température est invalide dans la plage 40-70°C si la modalité humidité est dans la plage 80-100% d’humidité, et valide dans la plage 0-10%. D’autres exemples peuvent être envisagés, par exemple pour l’évaluation « probabilité qu’un conducteur s’endorme au volant de son véhicule », qui si elle dépasse une certaine valeur (par exemple 0,7), provoque un signal d’alerte au sein du véhicule pour sortir le conducteur de sa torpeur. Ici, la catégorie de la modalité « centrage du véhicule sur la route » peut être conditionnée par la valeur de la modalité « rythme cardiaque » mesurée par une montre connectée au poignet du conducteur. En effet, le rythme cardiaque baisse en cas d’endormissement, mais reste très élevé en cas de situation de stress, par exemple une manœuvre brusque pour éviter un objet sur la chaussée, une personne, un animal ou un autre véhicule au comportement erratique. Le filtrage permet ici au modèle d’évaluation de détecter les endormissements de manière fiable tout en évitant les faux positifs qui provoqueraient des déclenchements d’alarme indus et désagréables (voire dangereux puisqu’une alarme sonore indue en pleine situation de stress au volant amplifie le stress). Les éléments de modalité non testés à la phase d’ajustement P1 peuvent être d’office (i.e. par défaut) associés à une information de validité donnée, par exemple valide ou neutre. Optionnellement, avant les étapes E2 et E3 de la phase d’ajustement P1, le procédé peut comprendre une étape E1 de test des données de test. Dans une telle étape de test, chaque élément d’évaluation cible est comparé à l’élément d’évaluation généré avec l’entrée de test associée, de sorte à estimer la validité des données de test. Dit autrement, cette étape E1 permet d’accroitre la confiance en les données de filtrage construites ultérieurement aux étapes E2 et E3, en évitant de prendre en compte une des données de test qui serait manifestement incohérente avec ce que le modèle prédit. Cela permet aussi d’identifier des dysfonctionnements du modèle en amont, si a contrario ce sont les données de test en lesquelles on a le plus confiance. On présente finalement, en relation avec la FIG. 5 , une structure simplifiée d’un dispositif électronique de génération d’évaluation selon un mode de réalisation de l’invention. Comme illustré en FIG. 5 , le dispositif électronique de génération d’une évaluation d’une situation selon un mode de réalisation de l’invention comprend une mémoire M, une unité de traitement, équipée par exemple d’une machine de calcul programmable ou d’une machine de calcul dédiée, par exemple un processeur P, et pilotée par un programme d’ordinateur Pg, mettant en œuvre des étapes d’un procédé de génération d’une évaluation d’une situation tel que décrit ci-dessus. A l’initialisation, les instructions de code du programme d’ordinateur Pg sont par exemple chargées dans une mémoire RAM avant d’être exécutées par le processeur de l’unité de traitement P. Le processeur de l’unité de traitement P met en œuvre des étapes du procédé de génération d’une évaluation d’une situation décrit précédemment, selon les instructions du programme d’ordinateur Pg, pour : - mettre en œuvre un modèle d’évaluation MOD, configuré pour recevoir un jeu d’éléments de modalité, dits d’entrée, , issus de capteurs équipant un environnement et/un utilisateur, un élément de modalité étant associé à une modalité et étant représentatif d’un état de la modalité ; et pour générer, en fonction des éléments de modalité d’entrée, au moins un élément d’évaluation, dit de sortie , représentatif d’au moins un aspect donné d’une situation associée aux éléments de modalité d’entrée , ledit élément d’évaluation permettant, dans une phase de fonctionnement, de contrôler un déclenchement d’un service adapté à l’environnement et/ou à l’utilisateur ; ledit processeur étant en outre configuré pour, au cours de la phase de fonctionnement et préalablement à la génération d’un élément d’évaluation donné, - déterminer que la non-prise en compte d’un élément de modalité donné améliore la précision de la génération d’un élément d’évaluation , et - ne pas prendre en compte ledit élément de modalité dans la génération dudit élément d’évaluation . Il a été vu, à travers les divers exemples ci-avant, quelques exemples de modalités. Ces exemples de modalités sont bien entendu non exhaustifs, celles-ci pouvant être très variées et de types divers : modalités visuelles (ex : caractéristiques du visage, du corps, des mouvements, de l’environnement, etc.), sonores (ex : son ambiant, paroles échangées, etc.), textuelles (ex : retranscription de la parole, informations contextuelles, etc.), physiologiques (ex : électrocardiogramme, rythme respiratoire, etc.). Certaines modalités peuvent ne pas être issues de capteurs. Il a en outre été vu une catégorisation à trois éléments, mais d’autres catégorisations peuvent être envisagées. Par exemple, pour déterminer la dangerosité d’une situation par un système de supervision mettant en œuvre le procédé de génération d’une évaluation d’une situation décrit ci-avant, les valeurs multimodales peuvent être jugées cruciales (leur présence accroit les performances de façon significative), optionnelles (leur présence accroit les performances de façon marginale), neutres (leur présence n’influence pas les performances) ou invalides (leur présence influence négativement les performances). Procédé de génération d’une évaluation d’une situation par un modèle d’évaluation (MOD), le procédé étant mis en œuvre par un dispositif électronique, le modèle d’évaluation (MOD) étant configuré pour recevoir un jeu ( ) d’éléments de modalité, dits d’entrée, ( ), issus de capteurs équipant un environnement et/ou un utilisateur, un élément de modalité étant associé à une modalité ( ) et étant représentatif d’un état de la modalité ( ) ; et pour générer, en fonction des éléments de modalité d’entrée, au moins un élément d’évaluation, dit de sortie ( ), représentatif d’au moins un aspect donné d’une situation associée aux éléments de modalité d’entrée ( ), ledit élément d’évaluation permettant, dans une phase de fonctionnement, de contrôler un déclenchement d’un service adapté à l’environnement et/ou à l’utilisateur, ledit procédé comprenant, au cours de la phase de fonctionnement et préalablement à la génération d’un élément d’évaluation ( ) donné, un filtrage comprenant la détermination que la non-prise en compte d’un élément de modalité ( ) donné améliore la précision de la génération d’un élément d’évaluation ( ), et une non-prise en compte dudit élément de modalité ( ) dans la génération dudit élément d’évaluation ( ). Procédé de génération d’une évaluation d’une situation par un modèle d’évaluation (MOD) selon la revendication 1, comprenant une phase d’ajustement au cours de laquelle des données de filtrage sont construites, les données de filtrage comprenant au moins une information de validité concernant au moins un élément de modalité ( ) permettant la détermination au cours du filtrage que la non-prise en compte de cet élément de modalité ( ) donné améliore la précision de la génération d’un élément d’évaluation ( ). Procédé de génération d’une évaluation par un modèle d’évaluation (MOD) selon la revendication 2, dans lequel ladite information de validité concernant au moins un élément de modalité ( ) comprend une catégorie à laquelle ledit élément de modalité appartient, la catégorie faisant partie de l’ensemble de catégories comprenant une catégorie dite valide et au moins une autre catégorie. Procédé de génération d’une évaluation par un modèle d’évaluation (MOD) selon la revendication 3, dans lequel ledit ensemble de catégories comprend au moins une catégorie dite neutre et une catégorie dite non-valide. Procédé de génération d’une évaluation par un modèle d’évaluation (MOD) selon la revendication 3 ou 4, dans lequel la détermination que la non-prise en compte d’un élément de modalité ( ) donné améliore la précision de la génération d’un élément d’évaluation ( ) comprend la détermination de l’appartenance dudit élément de modalité ( ) donné à la catégorie valide. Procédé de génération d’une évaluation par un modèle d’évaluation (MOD) selon l’une des revendications 2 à 5, dans lequel la construction des données de filtrage se base sur des données, dites de test, ( ) comprenant au moins une paire formée d’un jeu d’éléments de modalité, dits de test, ( ) et d’un élément d’évaluation, dit cible, ( ). Procédé de génération d’une évaluation par un modèle d’évaluation (MOD) selon la revendication 6, dans lequel la construction des données de filtrage comprend, pour au moins une modalité ( ), une génération, par le modèle d’évaluation (MOD) et en fonction de la pluralité d’éléments de modalité de test ( ) en excluant de ladite génération l’élément de modalité ( ) associé à ladite modalité ( ), d’un élément d’évaluation, dit de test, ( ), et une association audit élément ( ) ainsi exclu d’une information de validité en fonction d’une comparaison entre l’élément d’évaluation cible ( ) et l’élément d’évaluation test ( ). Procédé de génération d’une évaluation par un modèle d’évaluation (MOD) selon l’une des revendications 3 à 7, dans lequel au moins une modalité définit un ensemble ( ) formé de tout ou partie des éléments de modalité associés à cette modalité, les données de filtrage comprenant pour ladite modalité ( ) une information représentative d’une partition dudit ensemble ( ) associé à ladite modalité ( ), en sous-ensembles chacun associé à l’une des catégories de l’ensemble de catégories. Procédé de génération d’une évaluation par un modèle d’évaluation (MOD) selon l’une des revendications 2 à 8, dans lequel l’au moins une information de validité concernant au moins un élément de modalité ( ) concerne au moins un deuxième élément de modalité ( ) relatif à une autre modalité ( ). Procédé de génération d’une évaluation par un modèle d’évaluation (MOD) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le modèle d’évaluation est robuste en cas de données manquantes. Dispositif électronique de génération d’une évaluation d’une situation par un modèle d’évaluation (MOD), le dispositif comprenant un processeur configuré pour : - mettre en œuvre ledit modèle d’évaluation (MOD), configuré pour recevoir un jeu ( ) d’éléments de modalité, dits d’entrée, ( ), issus de capteurs équipant un environnement et/un utilisateur, un élément de modalité étant associé à une modalité ( ) et étant représentatif d’un état de la modalité ( ) ; et pour générer, en fonction des éléments de modalité d’entrée, au moins un élément d’évaluation, dit de sortie ( ), représentatif d’au moins un aspect donné d’une situation associée aux éléments de modalité d’entrée ( ), ledit élément d’évaluation permettant, dans une phase de fonctionnement, de contrôler un déclenchement d’un service adapté à l’environnement et/ou à l’utilisateur ; ledit processeur étant en outre configuré pour, au cours de la phase de fonctionnement et préalablement à la génération d’un élément d’évaluation ( ) donné, - déterminer que la non-prise en compte d’un élément de modalité ( ) donné améliore la précision de la génération d’un élément d’évaluation ( ), et - ne pas prendre en compte ledit élément de modalité ( ) dans la génération dudit élément d’évaluation ( ). Produit programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre d’un procédé selon les revendications 1 à 10, lorsque ce programme est exécuté par un processeur.