FR 3156303 A1 20250613 FR 2313817 A 20231208 Dispositif et procédé de suivi de posture d’un sujet L’invention concerne un procédé et un dispositif (T1) de traitement pour réaliser suivi de posture d’un sujet (UR1). Le procédé comprend : obtention de donnée de capteur (DT1) représentatives du sujet (UR1) ; génération, à partir des données de capteur, d’un modèle (ML1) définissant des points anatomiques (PT1) du sujet au cours du temps ; détermination, à partir du modèle (ML1), de variables de cinématique (V1) représentatives de l’évolution de la posture du sujet ; détermination, à partir des variables de cinématique (V1), d’au moins un indicateur non linéaire de variabilité (V2) représentatif d’une structure temporelle des variables de cinématique (V1) ; analyse (S10) dudit au moins un indicateur non linéaire de variabilité (V2) par comparaison avec une valeur de référence (REF2) respective ; et génération d’une consigne de posture (CMD1) en fonction d’un résultat de l’analyse. Figure pour l’abrégé : Fig. 1. Dispositif et procédé de suivi de posture d’un sujet L'invention se rapporte au domaine de l’analyse et suivi de posture d’un sujet et porte plus particulièrement sur un dispositif et procédé de traitement pour réaliser un suivi de posture d’un sujet, notamment en vue d’évaluer et/ou de corriger la posture du sujet. Il est aujourd’hui globalement admis que bouger est largement bénéfique pour les personnes, que ce soit sur le plan physique mais également psychologique, cognitif, immunitaire, etc. et ceci à tout âge. L’activité physique, et plus généralement le mouvement, constituent donc des enjeux majeurs de santé publique et occupent aujourd’hui une place centrale dans l’accompagnement des individus, notamment pour les sportifs et les personnes à besoins spécifiques, ou encore pour la prise en charge de blessures, de pathologies, de suivis post-opératoires, etc. Dans le domaine du sport, professionnel comme amateur, la blessure est un sujet majeur pour les athlètes et pratiquants. Il existe ainsi aujourd’hui un besoin important dans la prise en charge des sportifs pour éviter les blessures (préparation, réathlétisation, etc.), évaluer leur condition physique et psychologique, ou encore optimiser leurs performances. La prévention et la gestion face aux blessures constituent un enjeu majeur dans le suivi et la prise en charge des sportifs, et ce à tous les niveaux. Outre l’accompagnement des sportifs, le mouvement constitue un élément clé dans l’accompagnement des personnes, notamment dans un cadre préventif ou curatif (après blessure par exemple). Les offres de soin s’orientent donc aujourd’hui de plus en plus vers une approche active de la santé. De nombreux programmes publics visent ainsi à promouvoir l’activité physique sous toutes ses formes (sport, jeu, travail, etc.). Le suivi de la posture d’une personne, c’est-à-dire la façon dont elle se tient ou se déplace dans un environnement, peut apporter de nombreuses informations sur la santé ou la condition de la personne (en cas par exemple de blessure, pathologie, etc.) ou encore sur son fonctionnement (par exemple sur ses performances, habitudes, etc.). Il existe ainsi aujourd’hui un besoin croissant, notamment chez les professionnels mais aussi auprès du grand public, pour évaluer la qualité du mouvement des personnes, et ce dans divers contextes, notamment à des fins d’aide à l’activité physique, de jeu, de suivi des performances, de rééducation ou encore de réathlétisation. Dans ce contexte, les techniques d’analyse du mouvement ont connu un essor important ces dernières années mais les solutions actuelles présentent à ce jour des limitations et contraintes qui restent un frein au développement de ce secteur. Ainsi, les techniques actuelles d’analyse de la posture (ou du mouvement) n’offrent généralement pas de résultats satisfaisants en termes notamment de fiabilité et de précision. Par exemple, des applications proposées aujourd’hui sur smartphone pour le suivi de posture ne permettent pas d’effectuer une analyse fine d’une posture, qu’elle soit statique ou dynamique. Ces solutions induisent souvent des erreurs de positionnement des parties anatomiques du sujet et se limitent généralement à comparer les mouvements capturés à des modèles de référence sans être en mesure d’apprécier la qualité du mouvement dans toute sa complexité. Outre les limitations en termes de précision et fiabilité, certaines solutions actuelles nécessitent des équipements complexes, coûteux et/ou fastidieux à mettre en œuvre. Certaines techniques actuelles requièrent ainsi par exemple le déploiement d’un nombre conséquent de capteurs, ou encore la mise en place de mires ou marqueurs réfléchissants qui sont positionnés sur le sujet cible lui-même. La complexité d’installation, de réglage et d’utilisation de l’équipement nécessaire peuvent alors s’avérer problématiques, voire rédhibitoires, en pratique. La mise en place par exemple de marqueurs sur le sujet peut ainsi s’avérer fastidieuse et présente le risque de conduire à des erreurs de mesure en cas de déplacements inopinés des marqueurs. Le coût économique, humain et/ou en temps pour la mise en œuvre de ces techniques ainsi que la formation nécessaire aux utilisateurs limitent le déploiement de ces solutions. L’un des objets de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes ou déficiences de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est de permettre un suivi performant de la posture d’un sujet en termes notamment de précision et de fiabilité, en vue notamment d’optimiser la santé et/ou les performances des individus, par exemple à des fins d’aide à l’activité physique, de préparation physique, de jeu, de suivi des performances, de rééducation et/ou de réathlétisation. Un autre objet de la présente invention est de permettre une analyse précise et fiable de la posture, statique ou dynamique, d’un sujet et ce avec un coût et une complexité de mise en œuvre limités. Un autre objet de la présente invention est d’aider efficacement à la correction de la posture d’un sujet. A cet effet, un premier aspect de l’invention concerne un procédé de traitement (ou procédé de suivi), mis en œuvre par un dispositif de traitement, pour du suivi de posture d’un sujet, ledit procédé comprenant : a) obtention de donnée de capteur représentatives du sujet ; b) génération, à partir des données de capteur, d’un modèle définissant des points anatomiques du sujet au cours du temps ; c) détermination, à partir du modèle, de variables de cinématique représentatives de l’évolution de la posture du sujet au cours du temps ; d) détermination, à partir des variables de cinématique, d’au moins un indicateur non linéaire de variabilité représentatif d’une structure temporelle des variables de cinématique ; e) analyse dudit au moins un indicateur non linéaire de variabilité par comparaison avec une valeur de référence respective ; et f) génération d’une consigne de posture en fonction d’un résultat de l’analyse. Le procédé selon l’invention peut comporter d’autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, notamment parmi les modes de réalisation qui suivent qui sont présentés à titre d’illustration uniquement et peuvent être combinés ou associés sauf stipulation contraire. Selon un exemple particulier, les données de capteur obtenues en a) comprennent des données d’image capturées par une pluralité de dispositifs de capture d’images, les données d’image de chaque dispositif de capture d’image définissant une vue 2D respective du sujet au cours du temps ; la génération b) comprenant : - estimation d’une position des points anatomiques du sujet au cours du temps dans la vue 2D issue de chaque dispositif d’acquisition d’images ; et - génération du modèle en 3D par triangularisation des positions estimées des points anatomiques dans chaque vue 2D. Selon un exemple particulier, la génération b) comprend : - attribution, à chaque position estimée des points anatomiques du sujet dans les vues 2D, d’un score de confiance respectif représentatif d’un niveau de confiance dans ladite position estimée ; le modèle étant généré à partir des positions estimées des points anatomiques parmi lesquelles sont exclues, par un premier filtrage, chaque position estimée d’un point anatomique dont le score de confiance n’atteint pas au moins une première valeur seuil. Selon un exemple particulier, la génération b) du modèle comprend : - comparaison de premier et deuxième scores de confiance associés respectivement à des première et deuxième positions estimées pour un même point anatomique dans des vues 2D issue des dispositifs d’acquisition d’images ; le modèle étant généré à partir des positions estimées des points anatomiques auxquelles est appliqué un deuxième filtrage selon lequel, si l’écart entre lesdits premier et deuxième scores de confiance atteint au moins une deuxième valeur seuil, celle parmi les première et deuxième positions estimées présentant le plus faible score de confiance est exclue. Selon un exemple particulier, ledit au moins un indicateur non linéaire déterminé en d) comprend une première séquence de valeurs au cours du temps ; l’analyse e) comprenant : - comparaison de la première séquence de valeurs dudit au moins un indicateur non linéaire au cours du temps avec respectivement une deuxième séquence de valeurs de référence ; le résultat de l’analyse e) étant fonction d’un résultat de ladite comparaison des première et deuxième séquences. Selon un exemple particulier, la génération f) comprend au moins l’un parmi : - restitution, en tant que première consigne de posture, au moyen d’une interface utilisateur, d’une information de posture spécifiant comment corriger la posture du sujet ; et - envoi, en tant deuxième consigne de posture, d’une commande causant un paramétrage d’un appareil d’assistance au mouvement pour corriger la posture du sujet. Selon un exemple particulier, l’analyse e) comprend : - vérification de si ledit au moins un indicateur non linéaire de variabilité respecte un critère de conformité vis-à-vis de la valeur de référence respective ; dans lequel, si le critère de conformité n’est pas respecté, la consigne de posture générée en f) est configurée pour corriger la posture du sujet. Selon un exemple particulier, si un indicateur non linéaire de variabilité – dit indicateur non conforme – ne respecte pas le critère de conformité, l’analyse e) comprend : - détermination d’au moins une variable de cinématique, dite variable de cinématique cible, associée à l’indicateur non conforme et d’une correction à appliquer à ladite au moins une variable de cinématique cible pour améliorer l’indicateur non conforme par rapport à la valeur de référence selon le critère de conformité ; ladite consigne de posture étant générée en f) en fonction de la correction à appliquer sur ladite au moins une variable de cinématique cible pour corriger la posture du sujet. Selon un exemple particulier, la détermination de ladite au moins une variable de cinématique cible et de la correction à appliquer est réalisée par une méthode d’optimisation prenant en entrée : - un objectif de tendance de l’indicateur non conforme ; - une fonction définissant une relation de l’indicateur non conforme avec une pluralité de variables de cinématique associées ; et - des données de contraintes définissant des contraintes de mouvement que le modèle doit respecter ; la méthode d’optimisation délivrant en sortie des données de consigne définissant ladite au moins une variable de cinématique cible et la correction à appliquer pour modifier l’indicateur non conforme selon l’objectif de tendance ; la consigne de posture étant générée en f) à partir des données de consigne. Selon un exemple particulier, le procédé comprend, préalablement au calcul c) : - reconnaissance, à partir du modèle, d’un mouvement réalisé par le sujet ; et - sélection, en fonction du mouvement reconnu, des variables de cinématique à calculer en c). Dans un mode particulier de réalisation, les différentes étapes du procédé selon premier aspect de l’invention sont déterminées par des instructions de programmes d’ordinateurs. En conséquence, un deuxième aspect de l’invention vise un programme d’ordinateur sur un support d’informations (ou support d’enregistrement), ce programme étant susceptible d’être mis en œuvre dans un dispositif de traitement, ou plus généralement dans un ordinateur, ce programme comportant des instructions adaptées à la mise en œuvre des étapes du procédé de traitement selon le premier aspect de l’invention. En particulier, le deuxième aspect de l’invention concerne un programme d’ordinateur comportant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Ainsi, le procédé de l’invention peut être implémenté au moyen d’une mémoire non volatile stockant des instructions de programmes d’ordinateur et au moyen d’un processeur exécutant ces instructions. Ce programme peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Un troisième aspect de l’invention vise un support d'informations (ou support d’enregistrement) lisible par un ordinateur, et comportant des instructions du programme d'ordinateur selon le deuxième aspect de l’invention. Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire non volatile réinscriptible ou ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un disque dur ou une mémoire sous forme de clé USB ou autre. D'autre part, le support d'informations peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Un quatrième aspect de l’invention concerne un dispositif de traitement (ou dispositif de suivi) configuré pour mettre en œuvre le procédé selon le premier aspect de l’invention. Le quatrième aspect de l’invention vise en particulier un dispositif de traitement configuré pour réaliser un suivi de posture d’un sujet, ledit dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé de traitement selon le premier aspect de la présente invention. Selon un exemple, l’invention selon le quatrième aspect prévoit un dispositif de traitement pour assister un sujet dans l’accomplissement d’une posture, ledit dispositif comprenant : - module d’obtention configuré pour obtenir des donnée de capteur représentatives du sujet ; - premier module de génération configuré pour générer, à partir des données de capteur, d’un modèle définissant des points anatomiques du sujet au cours du temps ; - premier module de détermination configuré pour calculer, à partir du modèle, des variables de cinématique représentatives de l’évolution de la posture du sujet au cours du temps ; - deuxième module de détermination configuré pour déterminer, à partir des variables de cinématique, d’au moins un indicateur non linéaire de variabilité représentatif d’une structure temporelle des variables de cinématique ; - module d’analyse configuré pour analyser ledit au moins un indicateur non linéaire de variabilité par comparaison avec une valeur de référence respective ; et - deuxième module de génération configuré pour générer une consigne de posture en fonction d’un résultat de l’analyse. A noter que les différents modes de réalisation mentionnés ci-avant (ainsi que ceux décrits ci-après) en relation avec le procédé de traitement de l’invention ainsi que les avantages associés s’appliquent de façon analogue au dispositif de traitement de l’invention. En particulier, pour chaque étape du procédé de traitement, le dispositif de traitement de l’invention peut comprendre un module correspondant configuré pour réaliser ladite étape. Selon un mode de réalisation, l'invention est mise en œuvre au moyen de composants logiciels et/ou matériels. Dans cette optique, le terme « module » peut correspondre dans ce document aussi bien à un composant logiciel, qu'à un composant matériel ou à un ensemble de composants matériels et logiciels. Un composant logiciel correspond à un ou plusieurs programmes d'ordinateur, un ou plusieurs sous-programmes d'un programme, ou de manière plus générale à tout élément d'un programme ou d'un logiciel apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions, selon ce qui est décrit ci-dessous pour le module concerné. Un tel composant logiciel peut être exécuté par un processeur de données d'une entité physique (terminal, serveur, passerelle, routeur, etc.) et est susceptible d'accéder aux ressources matérielles de cette entité physique (mémoires, supports d'enregistrement, bus de communication, cartes électroniques d'entrées/sorties, interfaces utilisateur, etc.). De la même manière, un composant matériel correspond à tout élément d'un ensemble matériel (ou hardware) apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions, selon ce qui est décrit ci-dessous pour le module concerné. Il peut s'agir d'un composant matériel programmable ou avec processeur intégré pour l'exécution de logiciel, par exemple un circuit intégré, une carte électronique, etc. La présente invention telle que définie ci-dessus et décrite ci-dessous dans des exemples particuliers permet avantageusement de suivre de façon précise et fiable la posture d’un sujet. En particulier, il est possible d’évaluer la qualité d’une posture, statique ou dynamique, d’un sujet au cours du temps et de guider ou améliorer cette posture par la génération d’une consigne de posture adaptée au comportement du sujet. Un tel suivi permet notamment d’évaluer et améliorer la santé du sujet et/ou ses performances, et ce à diverses fins selon le cas, telles que par exemple pour l’aide à l’activité physique, la préparation physique, le jeu, la rééducation physique et/ou la réathlétisation. L’invention permet en outre un suivi précis et fiable de la posture, statique ou dynamique, d’un sujet et ce avec un coût et une complexité de mise en œuvre limités. La présente invention peut également offrir avantageusement une aide au diagnostic. En particulier, l’analyse d’au moins un indicateur non linéaire de variabilité déterminé à partir de variables de cinématiques permet avantageusement d’évaluer finement la qualité du mouvement d’un sujet afin de prendre en compte des aspects complexes non perceptibles sur la seule base de variables de cinématiques. En fonction du résultat de cette analyse, une consigne de posture peut être avantageusement générée, par exemple pour adapter, améliorer et/ou corriger la posture du sujet et ainsi aider à l’amélioration de la santé du sujet et/ou de ses performances. L’invention offre donc un outil performant, aussi bien aux professionnels du mouvement tels que les professionnels de la santé et/ou du sport (médecins, thérapeutes, kinésithérapeutes, préparateurs physiques, coachs/entraîneurs sportifs, etc.) qu’au grand public, pour analyser et améliorer la posture d’un sujet. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 18 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 La FIG. 1 représente schématiquement un dispositif de traitement coopérant avec au moins un dispositif associé, selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 2 La FIG. 2 représente un exemple de mise en œuvre du dispositif de traitement de la FIG. 1 selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 3 La FIG. 3 représente schématiquement le dispositif de traitement (ou dispositif de suivi) de la FIG. 1 , selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 4 La FIG. 4 représente, sous forme d'un diagramme, les étapes d’un procédé de traitement (ou procédé de suivi), selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 5 La FIG. 5 représente schématiquement l’obtention de données de capteur (données d’image) au cours du procédé de traitement de la FIG. 4 , selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 6 La FIG. 6 représente schématiquement l’obtention de données de capteur (données inertielles) au cours du procédé de traitement de la FIG. 4 , selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 7 La FIG. 7 représente schématiquement l’obtention de données de capteur (données EMG) au cours du procédé de traitement de la FIG. 4 , selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 8 La FIG. 8 représente schématiquement la génération d’un modèle définissant des points anatomiques au cours du procédé de traitement de la FIG. 4 , selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 9 La FIG. 9 représente schématiquement la génération d’un modèle définissant des points anatomiques au cours du procédé de traitement de la FIG. 4 , selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 10 La FIG. 10 représente schématiquement le calcul de variables de cinématique au cours du procédé de traitement de la FIG. 4 , selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 11 La FIG. 11 représente schématiquement le calcul de variables de cinématique au cours du procédé de traitement de la FIG. 4 , selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 12 La FIG. 12 illustre schématiquement différents degrés de complexité de posture susceptibles d’être représentés par un indicateur non linéaire de variabilité déterminé au cours du procédé de traitement de la FIG. 4 , selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 13 La FIG. 13 illustre schématiquement différents degrés de complexité de posture susceptibles d’être représentés par un indicateur non linéaire de variabilité déterminé au cours du procédé de traitement de la FIG. 4 , selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 14 La FIG. 14 illustre schématiquement différents degrés de complexité de posture susceptibles d’être représentés par un indicateur non linéaire de variabilité déterminé au cours du procédé de traitement de la FIG. 4 , selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 15 La FIG. 15 représente schématiquement la détermination d’au moins un indicateur non linéaire de variabilité (indicateur entropique d’approximation) au cours du procédé de traitement de la FIG. 4 , selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 16 La FIG. 16 représente schématiquement la détermination d’au moins un indicateur non linéaire de variabilité (indicateur de type GEM pour « Goal Equivalent Manifold » en anglais) au cours du procédé de traitement de la FIG. 4 , selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 17 La FIG. 17 représente schématiquement la génération d’une consigne de posture au cours du procédé de traitement de la FIG. 4 , selon au moins un mode de réalisation de l’invention ; et FIG. 18 La FIG. 18 représente schématiquement la génération d’une consigne de posture au cours du procédé de traitement de la FIG. 4 , selon au moins un mode de réalisation de l’invention. Description de modes de réalisation Des exemples de mises en œuvre de l’invention vont à présent être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1-18. Sauf indications contraires, les éléments communs ou analogues à plusieurs figures portent les mêmes signes de référence et présentent des caractéristiques identiques ou analogues, de sorte que ces éléments communs ne sont généralement pas à nouveau décrits par souci de simplicité. Les termes « premier(s) » (ou première(s)), « deuxième(s) », etc.) sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des valeurs seuils, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. L’invention propose de suivre et d’adapter la posture d’un sujet. Dans ce contexte, une posture désigne dans la présente divulgation un positionnement ou un mouvement du sujet considéré, ou plus précisément de tout ou partie du corps du sujet. Autrement dit, la posture faisant l’objet du suivi peut être une posture statique (disposition du corps à un instant donné) ou une posture dynamique (mouvement du corps). De façon générale, selon la précision du ou des capteurs de mouvement utilisés, une posture peut donc dans certains cas apparaître comme statique ou dynamique. Une posture peut renseigner sur la position d’une ou d’une pluralité de points anatomiques d’un sujet à un instant donné ou au cours du temps. Dans la mesure où un individu donné est normalement sujet à des variations, même infimes, de positionnement des différentes parties de son corps du fait au moins de mouvements naturels ou involontaires (tensions musculaires, respiration, tremblements, repositionnements articulaires, etc.), une posture peut généralement être considérée comme dynamique au cours du temps sous réserve que les données de capteur utilisées sont suffisamment précises pour représenter les mouvements en question. La qualité de la posture d’un sujet peut être influencée par diverses facteurs, notamment physiques, psychologiques et environnementaux. Il a été constaté qu’une bonne compréhension et donc un bon suivi de la posture est souhaitable pour guider efficacement un sujet dans l’accomplissement d’une posture, d’un mouvement ou d’une activité physique. Dans la présente divulgation, le sujet objet du suivi de posture peut être une quelconque personne pouvant présenter diverses conditions ou états physiques (enfant, adulte, personne âgée, personne blessée, personne présentant un handicap, etc.), voire plus généralement un être vivant, y compris un animal, tel qu’un chien ou un cheval par exemple. L’invention vise notamment un procédé de traitement (ou procédé de suivi), et un dispositif de traitement (ou dispositif de suivi) correspondant, pour le suivi de posture d’un sujet. Le procédé repose notamment sur la détermination de variables de cinématiques à partir d’un modèle définissant des points anatomiques du sujet, et sur l’analyse d’au moins un indicateur non linéaire de variabilité déterminé à partir des variables de cinématiques. Une consigne de posture peut ainsi être générée en fonction d’un résultat de cette analyse, afin d’adapter, corriger et/ou améliorer la posture du sujet. L’invention, selon ses différents modes de réalisation, met ainsi en œuvre un procédé de traitement, mis en œuvre par un dispositif de traitement, pour du suivi de posture d’un sujet, ledit procédé comprenant : a) obtention de donnée de capteur représentatives du sujet ; b) génération, à partir des données de capteur, d’un modèle définissant des points anatomiques du sujet au cours du temps ; c) détermination, à partir du modèle, de variables de cinématique représentatives de l’évolution de la posture du sujet au cours du temps ; d) détermination, à partir des variables de cinématique, d’au moins un indicateur non linéaire de variabilité représentatif d’une structure temporelle des variables de cinématique ; e) analyse dudit au moins un indicateur non linéaire de variabilité par comparaison avec une valeur de référence respective ; et f) génération d’une consigne de posture en fonction d’un résultat de l’analyse. L’invention, selon ses différents modes de réalisation, vise également un programme d’ordinateur, et un support d’information contenant un tel programme, pour l’exécution des étapes du procédé de traitement selon l’invention. D’autres aspects et avantages de la présente invention ressortiront des exemples de réalisation décrits ci-dessous en référence aux dessins mentionnés ci-avant. La FIG. 1 représente schématiquement un dispositif de traitement T1 (dit aussi dispositif de suivi ou dispositif) apte à coopérer avec au moins un dispositif associé 20, dit aussi dispositif de contrôle, pour réaliser un suivi de posture d’un sujet noté UR1 de l’invention selon des modes particuliers de réalisation. Le dispositif de traitement T1 et ledit au moins un dispositif de contrôle 20 forment ensemble un système de traitement (ou système de suivi) noté SY1. On suppose à titre d’exemple que le ou les dispositifs associés 20 sont distincts du dispositif de traitement T1 bien que des variantes soient possibles dans lesquelles le ou les dispositifs associés font partie du dispositif de traitement T1. A tire d’exemple, on suppose par la suite que le dispositif de traitement T1, dit aussi dispositif, est configuré pour réaliser un suivi de posture de l’utilisateur UR1 dans un contexte qui peut varier selon le cas. Le sujet UR1 peut être par exemple un sportif, une personne blessée ou en convalescence, ou plus généralement une quelconque personne dont on souhaite évaluer et améliorer la posture (ou le mouvement), à des fins par exemple d’aide à l’entretien physique, d’amélioration de la santé, de prévention vis-à-vis des blessures, de jeu et/ou de performance. Comme illustré en FIG. 1 , le dispositif de traitement T1 peut utiliser au moins un capteur de posture (ou capteur de mouvement) 12 pour obtenir des données de capteur DT1 représentatives du sujet UR1, ou plus précisément, de la posture PS1 de tout ou partie du sujet UR1. Le ou les capteurs 12 peuvent être distincts du dispositif T1 ou faire partie de ce dernier selon le cas. La nature des données de capteur DT1 récupérées par le dispositif de traitement T1 peuvent varier selon le cas, en fonction en particulier du type de capteur 12 utilisé. Des exemples de tels capteurs, notés 12a, 12b et 12c, sont décrits ci-après. Selon un exemple, le dispositif de traitement T1 est configuré pour recevoir, depuis au moins un dispositif 12a d’acquisition d’images, des données d’image DT1a représentatives de la posture PS1 du sujet UR1. Selon un exemple, le dispositif de traitement T1 est configuré pour recevoir, depuis au moins un capteur inertiel 12b positionné sur le sujet UR1, des données inertielles DT1b représentatives de la posture PS1 du sujet UR1. Selon un exemple, le dispositif de traitement T1 est configuré pour recevoir, depuis au moins un capteur 12c de type EMG (pour « électromyogramme ») positionné sur le sujet UR1, des données EMG DT1c représentatives de la posture PS1 du sujet UR1. Le dispositif de traitement T1 peut ainsi être configuré pour recevoir, en tant que données de capteur DT1, au moins l’une parmi les données d’image DT1a, les données inertielles DT1b et les données EMG DT1c telles que précédemment décrites, ou une quelconque combinaison parmi au moins deux de ces types de données. La configuration et l’utilisation de ces capteurs 12a-12c, ainsi que des données de capteur associées, sont décrites plus en détail dans la description qui suit du procédé de suivi selon diverses modes de réalisation. Le dispositif de traitement T1 peut être configuré pour recevoir et traiter en temps réel tout ou partie des données de capteur DT1 reçus en provenance du ou des capteurs 12. Selon un exemple, le dispositif de traitement T1 est configuré pour obtenir tout ou partie des données de capteur DT1 en accédant à une mémoire (par exemple la mémoire 6) dans laquelle les données sont stockées. Il est par exemple possible d’enregistrer des données de capteur DT1 puis de configurer le dispositif de traitement T1 pour qu’il récupère et traite ces données ultérieurement. Dans ce qui suit, on suppose que les données de capteur DT1 définissent une posture PS1 du sujet UR1 au cours du temps, ce qui permet notamment d’analyser un mouvement ou une évolution de la posture PS1 au cours du temps, bien que des variantes soient possibles où les données de capteur DT1 ne définissent la posture PS1 de l’utilisateur UR1 qu’à un instant donné, par exemple pour suivre le positionnement (ou disposition) spatial du sujet à un instant donné. Comme illustré, le dispositif de traitement T1 comprend dans cet exemple au moins un processeur 4 et une mémoire 6. Cette mémoire 6 peut comprendre divers types de mémoire, notamment une mémoire volatile (de type RAM) et une mémoire non volatile. La mémoire non volatile peut comprendre une mémoire morte (de type ROM) et/ou une mémoire non volatile réinscriptible. Cette mémoire 6 peut comprendre notamment un système d’exploitation 10 exécutable par le processeur 4 pour faire fonctionner le dispositif de traitement T1. La mémoire 6 constitue un support d’enregistrement (ou support d’informations) selon des modes de réalisation particuliers, lisible par le dispositif de traitement T1, et sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur PG1 conforme à divers modes de réalisation particuliers. Ce programme d’ordinateur PG1 comporte des instructions pour l’exécution des étapes du procédé de suivi de l’invention selon des modes particuliers de réalisation. Les étapes de ce procédé sont représentées, dans un mode particulier de réalisation, sur la FIG. 4 décrite ultérieurement. Ainsi, le processeur 4 est configuré pour exécuter les instructions du programme d’ordinateur PG1 afin de réaliser des étapes du procédé de suivi de l’invention selon des exemples de réalisation particuliers. A cet effet, le processeur 4 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. En particulier, le processeur 4 peut utiliser une mémoire volatile interne au dispositif de traitement T1 (cette mémoire pouvant faire partie de la mémoire 6 ou être une mémoire distincte) pour réaliser les différentes opérations et fonctions nécessaires au fonctionnement du dispositif de traitement T1, y compris pour exécuter le programme d’ordinateur PG1 lors de la mise en œuvre du procédé de traitement de l’invention. Comme représenté en FIG. 1 , la mémoire 6 est apte à stocker diverses données susceptibles d’être utilisées au cours de l’exécution du procédé de suivi. Ainsi, la mémoire 6 peut stocker un modèle ML1 définissant des points anatomiques PT1 du sujet UR1. Des positions PN1 peuvent être prédites (ou estimées) et stockées pour chaque point anatomique PT1 du modèle ML1, en association éventuellement avec des scores de confiance SC1 respectifs. La mémoire 6 peut également être utilisée pour stocker des variables de cinématiques V1, un ou des indicateurs non linéaires de variabilité V2, et une valeur de référence REF2. Selon un exemple particulier, la mémoire 6 peut également être utilisée pour stocker un indicateur linéaire de variabilité V3 et une valeur de référence REF3. La nature et l’utilisation des données précitées sont décrites plus en détail ultérieurement dans des exemples particuliers. Le dispositif de traitement T1 peut présenter diverses formes selon le cas, et peut notamment être un ordinateur, un serveur, un smartphone, une tablette, ou plus généralement un dispositif de traitement comprenant les moyens configurés pour réaliser les étapes du procédé de suivi de l’invention. Comme représenté en FIG. 1 , le dispositif de traitement T1 est en outre configuré pour coopérer avec, ou commander, au moins un dispositif de contrôle 20. En particulier, le dispositif de traitement T1 est apte à envoyer une consigne de posture CMD1 à un ou des dispositifs de contrôle 20. Le nombre et le type de dispositifs de contrôle 20 utilisés peuvent varier selon le cas. Une consigne de posture CMD1 est une commande (ou instruction) destinée à contrôler un dispositif de contrôle 20 afin de guider ou assister le sujet UR1 dans l’exécution d’une posture, d’un mouvement ou d’une activité physique. A titre d’exemple, cette consigne de posture CMD1 permet d’adapter, corriger et/ou améliorer la posture PS1 du sujet UR1 au travers du ou des dispositifs de contrôle 20. Le type de chaque consigne de posture CMD1 dépend notamment du type du dispositif de contrôle 20 concerné ainsi que de l’objectif recherché. Des exemples de tels dispositifs de contrôle, notés 20a, 20b, 20c et 20d ( FIG. 1 ), sont décrits ci-après. Selon un exemple, le dispositif de traitement T1 est configuré pour envoyer une première consigne de posture CMD1 à une interface utilisateur 20a-20c pour causer la restitution d’une information de posture IF1 spécifiant comment adapter, corriger et/ou améliorer la posture PS1 du sujet UR1. Comme illustré, cette interface utilisateur 20 peut prendre diverses formes, la manière dont l’information IF1 est restituée étant fonction du type d’interface utilisateur utilisée. Selon un exemple, le dispositif de traitement T1 est configuré pour envoyer au moins une première consigne de posture, notée plus précisément CMD1a, à un dispositif d’affichage 20a pour causer l’affichage d’une information de posture IF1 (sous forme visuelle). Selon un exemple, le dispositif de traitement T1 peut envoyer au moins une première consigne de posture CMD1a à un dispositif sonore 20b pour causer l’émission d’une information de posture IF1 sous forme sonore. Selon un exemple, le dispositif de traitement T1 peut envoyer au moins une première consigne de posture CMD1a à un dispositif lumineux 20c pour causer l’émission d’une information de posture IF1 sous forme lumineuse (par exemple en activant un voyant lumineux ou en adaptant la couleur d’une lumière émise). Plusieurs interfaces utilisateur 20 parmi celles décrites peuvent également être utilisées en combinaison. A titre d’exemple, un dispositif de contrôle 20 coopérant avec le dispositif de traitement T1 peut être un smartphone, tablette, ordinateur ou équivalent, comprenant un dispositif d’affichage 20a comme indiqué ci-avant. Selon un exemple, le dispositif de traitement T1 est configuré pour envoyer au moins une deuxième consigne de posture, notée plus précisément CMD1b, à un dispositif de contrôle 20 prenant ici la forme d’un appareil d’assistance au mouvement 20d (dit aussi appareil de conditionnement physique). Cette deuxième consigne de posture CMD1b cause alors un paramétrage (ou une configuration) de l’appareil d’assistance au mouvement 20d pour adapter, corriger et/ou améliorer la posture PS1 du sujet UR1. L’appareil d’assistance 20d peut être un quelconque appareil configuré, sous le contrôle du dispositif de traitement T1, pour faciliter, guider et/ou intensifier la réalisation de postures, mouvements et/ou activités physiques par un sujet ou individu. A titre d’exemple, l’appareil d’assistance 20d peut être ou comprendre une machine de musculation, un tapis de course, un vélo elliptique, un vélo d’exercice, un rameur, une station multi-gym, etc. Ce type d’appareil vise par exemple à l’amélioration de la forme cardiovasculaire, le renforcement musculaire, la perte de poids, le développement de la proprioception, ou plus généralement à la préparation ou entraînement physique ou à la réathlétisation. L’appareil d’assistance 20d peut être plus ou moins complexe selon le cas. Il peut en particulier être configurable selon au moins un paramètre de fonctionnement (par exemple une vitesse de déroulement du tapis pour un tapis de course, une force de résistance pour un vélo d’exercice ou un vélo elliptique, une durée d’un programme d’entraînement, etc.). Le dispositif de traitement T1 peut ainsi contrôler la configuration d’un tel appareil d’assistance 20d par l’envoi d’une deuxième consigne de posture CMD1b. Selon un exemple, le ou les capteurs de posture 12 utilisés pour obtenir les données de capteur DT1 font partie d’un ou plusieurs dispositifs de contrôle 20. Selon un exemple, le dispositif de traitement T1 coopère avec au moins un capteur 12 et au moins un dispositif de contrôle 20, ces éléments T1, 12 et 20 faisant tous partie d’un (ou formant un) même dispositif ou même système. A titre d’exemple, un terminal tel qu’un smartphone ou autre peut comprendre le dispositif de traitement T1, au moins un capteur 12 et un dispositif d’affichage 20a comme précédemment décrit. La FIG. 2 représente un exemple de réalisation du système SY1 tel que décrit en référence à la FIG. 1 . Dans l’exemple de la FIG. 2 , une pluralité de caméras 12a sont disposées autour du sujet UR1 pour capturer la posture PS1 de ce dernier au cours du temps. En l’espèce, le dispositif de traitement T1 obtient ou récupère des données d’image DT1a comprenant des images représentant le sujet UR1 au cours du temps. Le dispositif de traitement T1 peut ainsi être configuré pour envoyer au moins l’une parmi une première consigne de posture CMD1a et une deuxième consigne de posture CMD1b, ou une quelconque combinaison parmi les différents exemples de consigne de posture envisagés. Selon un exemple, l’appareil d’assistance au mouvement 20d peut comprendre au moins l’une parmi les interfaces utilisateur 20a-20c. Dans ce cas, une première consigne de posture CMD1a et une deuxième consigne de posture CMD1b peuvent être envoyées par le dispositif de traitement T1 pour causer à la fois une restitution d’une information IF1 par l’appareil d’assistance 20d et la configuration dudit appareil d’assistance 20d. Le dispositif de traitement T1 peut être configuré pour générer et envoyer une ou des consignes de posture CMD1 en temps réel pour commander le ou les dispositifs de contrôle 20. En variante, la ou les consignes de posture CMD1 peuvent être générées et envoyées au cours d’une phase ultérieure à celle de la capture de la posture du sujet UR1. A noter que le dispositif de traitement T1 représenté en FIG. 1 ne constitue qu’un exemple de réalisation, d’autres mises en œuvre étant possibles dans le cadre de l’invention. L’homme du métier comprendra en outre que certains éléments du dispositif de traitement T1 ne sont décrits ici que pour faciliter la compréhension de l’invention, des mises en œuvre de l’invention étant possibles sans ces éléments. Comme représenté en FIG. 3 selon un mode de réalisation particulier, le processeur 4 piloté par le programme d’ordinateur PG1 ( FIG. 1 ) met en œuvre un certain nombre de modules, à savoir : un module d’obtention MD2, un premier module de génération MD4, un premier module de détermination MD6, un deuxième module de détermination MD8, un module d’analyse MD10 et un deuxième module de génération MD12. Plus précisément, le module d’obtention MD2 peut être configuré pour obtenir des données de capteur DT1 représentatives du sujet UR1. Le premier module de génération MD4 peut être configuré pour générer, à partir des données de capteur DT1, un modèle ML1 définissant des points anatomiques PT1 du sujet UR1 au cours du temps. Le premier module de détermination MD6 peut être configuré pour calculer, à partir du modèle ML1, des variables de cinématique V1 représentatives de l’évolution de la posture PS1 du sujet UR1 au cours du temps. Le deuxième module de détermination MD8 peut être configuré pour déterminer, à partir des variables de cinématique V1, d’au moins un indicateur non linéaire de variabilité V2 représentatif d’une structure temporelle des variables de cinématique V1. Le module d’analyse MD10 peut être configuré pour analyser ledit au moins un indicateur non linéaire de variabilité V2 par comparaison avec une valeur de référence REF2 respective. Le deuxième module de génération MD12 peut être configuré pour générer une consigne de posture CMD1 en fonction d’un résultat de l’analyse réalisé par le module d’analyse MD10. La configuration et le fonctionnement des modules MD2-MD12 du dispositif T1 apparaîtront plus précisément dans les exemples de réalisation décrits ci-après. Le procédé de suivi mis en œuvre par le dispositif de traitement T1 tel que précédemment décrit en référence aux figures 1-2 est à présent décrit selon des exemples particuliers de réalisation conjointement aux figures 3-18. Pour ce faire, le dispositif T1 réalise les étapes S2-S12 ( FIG. 4 ) en exécutant le programme d’ordinateur PG1. On suppose à titre d’exemple que l’on utilise le dispositif de traitement T1 pour suivre et améliorer la posture PS1 du sujet UR1, ce dernier pouvant se tenir sur une surface quelconque, ou éventuellement, il peut utiliser un appareil d’assistance au mouvement 20 selon le cas. Au cours d’une étape S2 d’obtention, le dispositif T1 obtient des données de capteur DT1 représentatives du sujet UR1. Ces données de capteur DT1 peuvent être générées par divers types de capteur 12 aptes à capturer la posture PS1 du sujet UR1 au cours du temps. Les données de capteur DT1 peuvent être reçues en provenance d’un ou plusieurs capteurs de posture 12 ou récupérées depuis une mémoire, par exemple la mémoire 6 ( FIG. 1 ). Selon un exemple, les données de capteur DT1 reçues par le dispositif de traitement T1 comprennent des données d’image (ou données vidéo) DT1a représentatives du sujet UR1. A titre d’exemple, la FIG. 5 illustre l’obtention S2 de données d’image DT1a représentant un sujet UR1 réalisant un mouvement de squat, d’autres postures étant toutefois possibles. Les données d’image DT1a peuvent comprendre des images IG1 représentant tout ou partie du sujet UR1 au cours du temps. Ces données d’image DT1a peuvent être générées par au moins un capteur d’image 12a, c’est-à-dire au moins un dispositif d’acquisition d’image tel qu’une caméra ou équivalent. Le dispositif de traitement T1 peut obtenir (recevoir, déterminer, etc.) ces données d’image DT1a selon de diverses manières selon le cas. L’obtention de données d’image DT1a au cours de l’étape S2 est avantageuse en ce qu’elle permet d’en déduire une représentation précise ou fidèle de la posture PS1 de tout ou partie du corps du sujet UR1. A partir de données d’image DT1a, on peut générer un modèle de ce qui est visible à l’image, ce qui fournit une représentation plus complète que celle fournie par d’autres types de capteur, tels que ceux décrits ci-après. L’utilisation d’une pluralité de caméras 12a (comme par exemple en FIG. 2 ) permet avantageusement de capturer la posture PS1 de tout ou partie du sujet UR1 dans l’espace au cours du temps. On peut ainsi obtenir une représentation visuelle détaillée et minimiser les risques d’occultation d’une zone d’intérêt du corps du sujet UR1. En utilisant de multiples caméras 12a positionnées de façon appropriée dans l’espace, on peut acquérir des images (ou une vidéo) capturant la ou les parties du sujet UR1 que l’on souhaite suivre et analyser, telles que par exemple une articulation (genou, cheville, etc.) ou un membre (membre inférieure ou membre supérieur). En particulier, on peut utiliser une pluralité de caméras 12a pour faire une acquisition en 3 dimensions (3D) du sujet UR1. Selon un exemple illustré en FIG. 6 , les données de capteur DT1 reçues par le dispositif de traitement T1 comprennent des données inertielles DT1b représentatives du sujet UR1 au cours du temps. Pour ce faire, un ou des capteurs inertiels 12b ( FIG. 1 ) peuvent être positionnés sur le sujet UR1 (sur son corps ou ses vêtements) afin d’acquérir ces données inertielles, qui sont ensuite reçues et traitées par le dispositif de traitement T1. Ces données inertielles DT1b peuvent comprendre par exemple des données d’accélération 30 acquises par au moins un accéléromètre 12b et/ou des données gyroscopiques 32 acquises par au moins un gyroscope 12b. Autrement dit, les données inertielles DT1b sont par exemple acquises au moyen d’au moins l’un parmi un capteur 12b de type accéléromètre et un capteur 12b de type gyroscope, ledit au moins un capteur étant positionné sur le sujet UR1. Comme illustré en FIG. 6 , au moins un accéléromètre 12b peut être utilisé pour générer des données d’accélération 30, par exemple des données d’accélération linéaire représentatives d’une accélération selon un axe ou selon plusieurs axes (par exemple selon deux axes X et Y, ou selon trois axes X, Y et Z) en fonction du temps t. Il est possible d’utiliser trois accéléromètres 12b pour mesure l’accélération dans l’espace de points anatomiques PT1 du sujet UR1 au cours du temps. De même, au moins un gyroscope 12b peut être utilisé pour générer des données gyroscopiques 32, par exemple des données de vitesse angulaire représentatives d’une vitesse angulaire (par exemple en degré par seconde) en fonction du temps t. Selon un exemple, les données de capteur DT1 reçues par le dispositif de traitement T1 comprennent des données EMG DT1c (données d’électromyogramme) représentatives du sujet UR1 au cours du temps. Plus précisément, ces données DT1c définissent une activité EMG du sujet UR1 au cours du temps. Pour ce faire, un ou des capteurs EMG 12c peuvent être positionnés sur le sujet UR1 afin d’acquérir ces données EMG DT1c, qui sont ensuite reçues et traitées par le dispositif de traitement T1. L'électromyographie (EMG) permet de mesurer une activité électrique de muscles du sujet UR1. Cette activité électrique peut être capturée au moyen d’électrodes (capteurs EMG 20c) disposées en contact avec le sujet, par exemple des électrodes de surface placées sur la peau ou des électrodes aiguilles insérées dans le tissu musculaire du sujet. Les données EMG DT1c ainsi recueillies peuvent permettre notamment d'analyser la réponse électrique de muscles à la stimulation nerveuse, fournissant des informations pertinentes sur la posture PS1 ou l’état du sujet UR1, et ce pour le suivi et la prise en charge de diverses conditions physiques ou médicales. Selon un exemple, les données de capteur DT1 obtenues (S2, FIG. 4 ) par le dispositif de traitement T1 comprennent au moins l’une des données de capteur DT1a, DT1b et DT1c décrites ci-avant, ou une quelconque combinaison parmi au moins deux de ces types de données de capteur. Selon un exemple, des données inertielles DT1b et/ou des données EMG DT1c sont obtenues en S2 ( FIG. 4 ) en complément des données d’image DT1a afin d’améliorer encore la capture de la posture PS1 du sujet UR1. Les données de capteur DT1b-DT1c produites par les capteurs 12b-12c de type inertiel et EMG peuvent être utiles à l’analyse de la posture mais, contrairement aux données d’image DT1a, fournissent une représentation fragmentaire de l’état du sujet dans certaines zones localisées. Il peut être nécessaire de positionner de multiples capteurs 12b et/ou 12c sur le sujet pour obtenir une représentation suffisamment complète de la zone du corps que l’on souhaite analyser. On considère par la suite à titre d’exemple que des données d’image DT1a sont obtenues au cours de l’étape S2 d’obtention au moyen d’une pluralité de dispositifs de capture d’images 12a (par exemple des caméras), ces données DT1a étant utilisées par la suite au cours du procédé de suivi comme décrit ci-après. Au cours d’une étape S4 de génération ( FIG. 4 ), le dispositif de traitement T1 génère, à partir des données de capteur DT1 obtenues en S2, un modèle ML1 définissant des points (ou parties) anatomiques PT1 du sujet UR1 au cours du temps. Les figures 8 et 9 représentent des exemples de modèles ML1 générés au cours de l’étape S4 de génération. Selon un exemple, les données d’image DT1a produites par chaque caméra 12a comprennent des images IG1 définissant des vues (ou représentations) 2D respectives du sujet UR1 au cours du temps. Ainsi, au cours de la génération S4 ( FIG. 4 ), le dispositif de traitement T1 estime (ou prédit) la position PN1 de points anatomiques PT1 du sujet UR1 au cours du temps dans les vues 2D (image IG1) issues de chaque caméra 12a. Chaque prédiction de position constitue une hypothèse de la position à laquelle un point anatomique PT1 respectif est situé. Un modèle 2D (prenant par exemple la forme d’un squelette 2D comme illustré en figures 8-9) peut ainsi être généré à partir de chaque image IG1 produite par une caméra 12a. Le dispositif T1 peut alors générer un modèle ML1 en 3D par triangularisation des positions estimées PN1 des points anatomiques PT1 dans chaque vue 2D (chaque image IG1). Autrement dit, un modèle 3D est construit à partir des captures 2D de chaque caméra 12a. Ce modèle 3D permet de représenter précisément la posture PS1 du sujet UR1 dans l’espace. En variante, il est possible de générer un modèle ML1 en deux dimensions, voire en une dimension, pour représenter le sujet UR1. Un modèle 1D ou 2D permet de modéliser le sujet UR1 selon seulement une ou deux dimensions, ce qui peut suffire et être avantageux dans certains cas, par exemple en raison du besoin plus limité en ressources que pour la génération d’un modèle 3D. Les points anatomiques PT1 utilisés en S4 pour construire le modèle ML1 peuvent être adaptés selon le cas en fonction de la posture que l’on souhaite analyser et de l’objectif recherché. Ces points anatomiques PT1 peuvent par exemple définir des articulations (coude, genou, cheville, etc.) et/ou des points caractéristiques du corps du sujet (par exemple, des éléments du visage ou différentes parties d’un membre). La prédiction des positions PN1 de points anatomiques PT1 peut être réalisée par exécution d’un algorithme de prédiction à partir des images IG1 définies dans les données d’image DT1a. Cet algorithme peut utiliser un modèle de prédiction basé sur de l’intelligence artificielle pour estimer avec précision la position PN1 de chaque point anatomique PT1 d’intérêt. La prédiction des positions PN1 peut par ailleurs prendre en compte la position relative des caméras 12a les unes par rapport aux autres. Une étape de calibration peut être nécessaire préalablement aux étapes S2-S4 d’obtention pour garantir une précision satisfaisante de la prédiction des positions PN1, et donc la génération d’un modèle ML1 de qualité. On peut ainsi construire en S4 ( FIG. 4 ) un modèle ML1 en 3D se présentant par exemple sous la forme d’un squelette 3D représentatif de la posture PS1 du sujet comme représenté en figures 8-9. Ce modèle ML1 peut permettre de modéliser l’évolution de la position PN1 respective des points anatomiques PT1 au cours du temps. Selon un exemple, le dispositif T1 attribue, à chaque position estimée PN1 des points anatomiques PT1 du sujet UR1 dans les vues 2D, un score de confiance SC1 respectif qui est représentatif d’un niveau de confiance dans ladite position estimée PN1. Autrement dit, un score de confiance respectif SC1 est associé à chaque estimation de position PN1. Le modèle ML1 est alors généré (S4, FIG. 4 ) en prenant en compte les scores de confiance SC1. En particulier, le modèle ML1 peut être généré (S4) à partir des positions estimées PN1 des points anatomiques PT1 parmi lesquelles sont exclues, par un premier filtrage, chaque position estimée PN1 d’un point anatomique PT1 dont le score de confiance SC1 n’atteint pas au moins une première valeur seuil SL1. Autrement dit, ce filtrage basé sur les scores de confiance SC1 permet de générer un modèle ML1 de bonne qualité en utilisant uniquement les positions estimées PN1 dont le score de confiance atteint au moins la première valeur seuil SL1. Cette valeur SL1 peut être adaptée au cas par cas. En évitant de prendre en compte les positions estimées PN1 dont la fiabilité est considérée insuffisante, on peut ainsi avantageusement générer un modèle ML1 précis et fiable. Il peut être préférable d’atteindre un compromis en limitant le nombre de points anatomiques dans le modèle ML1 pour ne garder que les points les plus fiables permettant d’assurer une bonne qualité de modèle. Si un point anatomique PT1 présente un score de confiance insuffisant dans toutes les vues 2D, par exemple car il n’est visible par aucune caméra, ce point est alors absent (exclu) du modèle 3D final (modèle partiel). Il peut en effet être difficile pour une caméra 12a de capturer toutes les parties du sujet correspondant aux points anatomiques PT1 d’intérêt. Dans certains cas, des problèmes de reflet gênant ou encore une qualité d’image limitée peuvent rendre difficile la détection d’un point anatomique PT1 à partir d’une image IG1. Plus le nombre de caméras 12a utilisées est important, plus le risque d’occultation est faible mais plus le coût en ressources et en complexité de mise en œuvre croît. La prédiction des positions PN1 permet avantageusement de construire un modèle ML1 de qualité quelle que soit la posture du sujet UR1, y compris dans le cas où des parties anatomiques PT1 du sujet UR1 sont occultées ou difficiles à identifier dans certains images IG1. Toutefois, la qualité des prédictions de position varie en fonction de différents facteurs. Selon le nombre et la position des caméras 12a, certaines parties anatomiques PT1 sont susceptibles de ne pas être visibles dans les vues 2D produites par les caméras 12a, ce qui peut engendrer des estimations plus ou moins fiables de certains points anatomiques. La prise en compte de score de confiance SC1 comme précédemment décrit permet de générer un modèle ML1 complet et de bonne qualité. Selon un exemple, pour générer le modèle ML1 (S4, FIG. 4 ), le dispositif T1 peut ne retenir, pour un point anatomique PT1 donné à un instant donné, qu’une unique estimation de position PN1 issue de la vue 2D d’une caméra 12a respective, c’est-à-dire la meilleure estimation parmi celles disponibles, afin d’améliorer encore la qualité du modèle ML1. Par exemple, si une première caméra 12a visualise mieux un point anatomique PT1 qu’une deuxième caméra 12a à un instant donné (en cas d’occultation par exemple), il peut être préférable de ne retenir que la position estimée PN1 obtenue à partir de l’image IG1 de la première caméra 12a. Selon un exemple, au cours de la génération S4 ( FIG. 4 ), le dispositif de traitement T1 compare des premier et deuxième scores de confiance SC1 associés respectivement à des première et deuxième positions estimées PN1 pour un même point anatomique PT1 dans des vues 2D issues des caméras 12a. Le modèle ML1 est alors généré à partir des positions estimées PN1 des points anatomiques PT1 auxquelles est appliqué un deuxième filtrage selon lequel, si l’écart entre lesdits premier et deuxième scores de confiance SC1 atteint au moins une deuxième valeur seuil SL2, celle parmi les première et deuxième positions estimées PN1 présentant le plus faible score de confiance est exclue (par prise en compte pour générer le modèle ML1). Autrement dit, seule la position estimée PN1 avec le score de confiance SC1 le plus important est utilisée pour générer le modèle ML1. Ce deuxième filtrage peut être répété au cours du temps pour améliorer la qualité du modèle ML1. On peut ainsi comparer les scores de confiance SC1 respectifs obtenus pour des estimations de position PN1 d’un même point anatomique PT1 (représentant par exemple un genou ou autre) dans plusieurs vues 2D, ou dans plusieurs squelettes 2D issus de plusieurs caméras 12a, et éliminer la position estimée PN1 présentant le score de confiance le plus bas, mais uniquement en cas de forte disparité entre les scores de confiance SC1 respectifs, ce qui peut indiquer un risque d’erreur significatif. De cette manière, on peut maximiser le nombre d’estimations de position PN1 prises en compte lors de la génération S4 et ainsi améliorer encore la qualité du modèle ML1. La deuxième valeur seuil SL1 peut par exemple être définie dans le modèle de l’algorithme de prédiction utilisé pour générer le modèle ML1. Au cours d’une étape S6 de détermination ou de calcul ( FIG. 4 ), le dispositif de traitement T1 déterminer (ou calcule), à partir du modèle ML1 généré en S4, des variables (ou données) de cinématique V1 représentatives de l’évolution de la posture PS1 du sujet UR1 au cours du temps. Le nombre et le type des variables cinématiques V1 déterminées en S6 peuvent être adaptés selon le cas. De façon générale, les variables de cinématiques V1 caractérise la dynamique de la posture PS1 du sujet UR1 au cours du temps. Selon un exemple, les variables de cinématique V1 déterminées en S6 comprennent au moins l’une parmi des données de vitesse et des données d’accélération calculées à partir des positions estimées PN1 des points anatomiques PT1 du modèle ML1 au cours du temps. Autrement dit, les variables de cinématiques V1 peuvent caractériser des vitesses et/ou accélérations de points du modèle ML1, par exemples de points anatomiques PT1. Il peut s’agir de vitesses et accélérations angulaires et/ou en translation selon le cas. Une variable de cinématique V1 peut ainsi définir par exemple une composante de vitesse ou une composante d’accélération selon une direction donnée, par exemple selon un axe X, Y ou Z. Selon un exemple, les variables de cinématique V1 déterminées en S6 comprennent au moins l’une quelconque des variables suivantes, ou une combinaison d’au moins deux parmi ces variables : une position, un angle, une vitesse et une accélération. Autrement dit, les variables de cinématiques V1 peuvent caractériser des positions, des angles, des vitesses et/ou des accélérations de points du modèle ML1, par exemples de points anatomiques PT1. Il peut s’agir par exemple de positions angulaires ou en translation selon le cas, ou encore de vitesses et accélérations angulaires et/ou en translation selon le cas. Selon un exemple, au moins une partie des variables de cinématique V1 déterminées en S6 est des données de capteur DT1 obtenues en S2. Autrement dit, il est possible de déterminer une variable de cinématique V1 à partir d’une donnée de capteur DT1 sans aucun traitement intermédiaire, en utilisant le modèle ML1 généré en S4. En variante, une variable de cinématique V1 est déterminée en S6 par traitement à partir des données de capteur DT1 définies dans le modèle ML1. A titre illustratif, la FIG. 10 représente schématiquement des variables de cinématique V1 calculées en S6 au cours du temps, ces variables représentant un déplacement (en mètre) d’un centre de masse du modèle ML1 dans l’espace. Dans cet exemple, les trois courbes représentent des composantes de mouvement en translation du centre de masse en 3 dimensions, à savoir selon respectivement des axes X, Y et Z (plan latéral, vertical et antéro-postérieur). Dans l’exemple considéré, le centre de masse correspond au bassin du sujet UR1 tandis que ce dernier effectue un mouvement de squat. Ces variables de cinématique V1a montrent dans ce cas que : - le mouvement du centre de masse selon Z est négligeable au cours du temps t ce qui signifie que le sujet UR1 est centré latéralement ; - le centre de masse du sujet UR1 de déplace selon Y au cours du temps t entre une position de référence « 0 » et une position basse correspondant à - 0,7 mètre ; et - pendant le mouvement de squat, le centre de masse recule légèrement (de 0,1 mètre) selon X en raison du déplacement en arrière du fessier du sujet UR1 (léger mouvement de recul) puis revient à sa position initiale selon X. A titre illustratif, la FIG. 11 représente schématiquement une variable de cinématique V1 déterminée en S6 au cours du temps, cette variable représentant un déplacement angulaire (en degré) selon une direction donnée d’une articulation, à savoir un genou du sujet UR1. Dans cet exemple, la courbe représente donc l’évolution d’une composante de mouvement angulaire en fonction du temps (selon un pourcentage d’un cycle de marche) tandis que le sujet UR1 réalise un mouvement de marche. Comme le montre cette figure, l’évolution de l’angle de flexion du genou présente deux pics au cours d’un cycle complet de marche. En effet, au début du cycle, le talon touche le sol, puis le genou passe sous le corps du sujet (1 er pic angulaire). Suite à cette première flexion, le genou s’étend en position postérieure (flexion quasi nulle) avant d’atteindre un deuxième pic angulaire plus important au cours duquel la pointe du pied du sujet quitte le sol et le genou est ramené vers l’avant jusqu’à ce que le genou revienne à la position initiale. Au cours d’une étape S8 de détermination ( FIG. 4 ), le dispositif de traitement T1 détermine, à partir des variables de cinématique V1 obtenues en S6, au moins un indicateur non linéaire de variabilité V2 représentatif d’une structure temporelle des variables de cinématique V1 (ou d’au moins une variable V1 parmi celles précédemment calculées en S6). Un ou une pluralité de ces indicateurs V2 peuvent être déterminés selon le cas. Un indicateur non linéaire de variabilité V2 est un indicateur statistique ou mathématique caractérisant de façon complexe la manière dont varie un ou des indicateurs de cinématique V1 au cours du temps. Contrairement à un indicateur linéaire qui supposerait des relations proportionnelles et constantes, un indicateur non linéaire de variabilité capture des dynamiques plus complexes comme le chaos, l'interdépendance non proportionnelle, ou les comportements émergents. Ces indicateurs non linéaires peuvent inclure, par exemple, l'entropie d’échantillonnage, l'exposant de Liapounov, la dimension fractale, et d'autres méthodes issues de la théorie du chaos et des systèmes dynamiques. Il a été constaté que ces indicateurs sont particulièrement performants pour analyser des séries temporelles ou des données où les modèles linéaires traditionnels échouent à capturer l'intégralité des dynamiques sous-jacentes, offrant ainsi une compréhension plus profonde des systèmes étudiés. Selon un exemple, chaque variable de cinématique V1 définit une composante de mouvement (par exemple une position, vitesse ou accélération, angulaire ou en translation) dans une dimension au cours du temps. Le dispositif T1 détermine ainsi en S8 ( FIG. 4 ) au moins un indicateur non linéaire de variabilité V2 par projection des variables de cinématiques V1 dans un espace de dimensions N, où N >1. A partir de ce ou ces indicateurs V2, on peut avantageusement reconstruire des variables de cinématique dans un espace de dimension N (N>1). A titre illustratif, la FIG. 12 comprend différentes représentations C1-C6 de l’évolution de signaux au cours du temps ainsi que la valeur respective d’un exposant de Liapounov représentatif de la variabilité du signal considéré. Cet exemple montre plusieurs signaux avec différentes structures temporelles de signal (périodique, non-périodique ou aléatoire). Les signaux C1, C3 et C5 d’une part, et les signaux C2, C4 et C6 d’autre part, varient dans une même plage de valeurs (30 et 80, respectivement) et présente une même moyenne (égale à 0) pour les deux groupes. Toutefois, leurs structures temporelles peuvent différer ou non au sein d’un même groupe, ce qui se reflète dans les valeurs des exposants de Liapounov LyE indiqués par le signe de référence 34 (variant entre -0,001 et 0,564 dans cet exemple). Par exemple, bien que variant dans des plages de valeurs différentes, les signaux C1 et C2 présentent une même valeur d‘exposant de Liapounov car ils se caractérisent par une même structure temporelle (signaux purement périodiques, LyE = 0). Les signaux C3 et C4 (chaotiques) présentent chacun un certain degré de répétition (répétition d’un schéma de variation), ce qui se reflète par une augmentation de leurs valeurs d’exposant de Liapounov LyE (proche de 0,1). Les signaux C5 et C6 sont totalement aléatoires de sorte que chaque point dans le temps est dénué de corrélation vis-à-vis des autres points, ce qui se traduit par des valeurs d’exposant de Liapounov LyE encore plus élevées (proche de 0,5). A titre illustratif, la FIG. 13 illustre d’autres exemples de signaux (A), (B) et (C) (à gauche) représentatifs de variables de cinématique V1 selon une dimension et respectivement périodiques, chaotiques et aléatoires, ainsi que leur représentations spatiales correspondantes dans un espace à 3 dimensions. La FIG. 14 reprend la colonne de droite de la FIG. 13 en 2 dimensions pour placer les éléments sur un plan représentant la prévisibilité (axe x) et la complexité (axe y) du signal. Il y apparait que les signaux aléatoires (C) et signaux périodiques (A) sont respectivement peu et très prévisibles bien que faiblement complexes, contrairement aux signaux chaotiques (B) qui sont complexes avec une prévisibilité variable se situant entre les deux premiers. Selon un exemple, le ou les indicateurs non linéaire de variabilité V2 déterminés en S8 ( FIG. 4 ) comprennent au moins l’un parmi : - une valeur d’entropie ou un indicateur entropique ; - un exposant de Liapounov ; - un résultat d’une analyse fractale (par exemple une valeur d’analyse fractale ou valeur d’auto-affinité statistique ou une analyse des fluctuations redressées DFA en anglais) ; - un indicateur de surogation (pour « surogate » en anglais) ; - un indicateur d’approche géométrique, par exemple l’UCM pour « Uncontrolled Manifold », le TNC pour « Tolerance-Noise-Covariation », le MIP pour « Minimum Intervention Principle » ou le GEM pour « Goal Equivalent Manifold ». Chaque type d’indicateur non linéaire de variabilité donne un type d’information sur la manière dont les données de cinématique V1 varient au cours du temps. Ils peuvent en particulier renseigner sur la régularité ou la prédictibilité d’un mouvement. L’entropie est un outil mathématique permettant de quantifier la régularité et l'imprévisibilité des fluctuations dans les séries de données temporelles. En pratique, la présence de schémas répétitifs de fluctuation dans une série temporelle la rend plus prévisible qu'une série temporelle dans laquelle de tels schémas sont absents. L'entropie reflète ainsi la probabilité que des observations similaires ne soient pas suivies d'autres observations similaires. Une série temporelle contenant de nombreux schémas répétitifs présente une entropie relativement faible, au contraire, un processus moins prévisible présente une entropie plus élevée. Le recours à une valeur d’entropie permet avantageusement de caractériser un niveau de désorganisation, ou d'imprédictibilité, dans les variations des variables de cinématique V1, ce qui permet avantageusement d’identifier des évolutions de postures pertinentes et ainsi d’améliorer l’analyse de posture du sujet. A titre illustratif, la FIG. 15 représente un exemple dans lequel un indicateur entropique d’approximation V2-1 (appelé aussi ApEn ou encore « approximate entropy » en anglais) est déterminé en S8 ( FIG. 4 ) en tant qu’indicateur non linéaire de variabilité V2 à partir d'une série temporelle de flexion angulaire du genou V1. Comme indiqué en (A), la série temporelle est d'abord divisée en vecteurs courts de longueur similaire m. L'un de ces vecteurs est représenté sur la FIG. 15 (A) par la flèche entre les points u(44) et u(45). Ensuite, pour chaque vecteur ainsi déterminé, le dispositif de traitement T1 détermine le nombre d'autres vecteurs qui sont similaires audit vecteur considéré. Les vecteurs sont considérés comme similaires au vecteur original lorsque leurs queues et leurs pointes sont contenues dans une bande de largeur r au-dessus et au-dessous de celles du vecteur original, ici u(44) ± r et u(45) ± r. Les vecteurs qui ont été trouvés similaires au vecteur original sont représentés par les autres flèches. Comme illustré sur la FIG. 15 (B), cette opération peut ensuite être répétée pour les vecteurs plus longs d'une unité par rapport aux vecteurs courts (par exemple pour un vecteur s’étendant entre u44 et u46 comme illustré en 15(B)), c'est-à-dire d'une longueur de m+1. L’ApEn est alors obtenu en calculant le logarithme naturel de la prévalence relative des motifs répétitifs de longueur m par rapport à ceux de longueur m+1. Le plus grand exposant de Liapounov, appelé aussi plus simplement "exposant de Liapounov", est une mesure de la sensibilité aux conditions initiales dans un système dynamique. Il peut être utilisé pour quantifier le caractère chaotique d'un système dynamique non linéaire. Il permet de mesurer la manière dont les trajectoires d'un système dynamique divergent à partir de conditions initiales légèrement différentes. Dans un système chaotique, de petites variations initiales peuvent conduire à des trajectoires très différentes, ce qui signifie que le système est sensible aux conditions initiales. Le recours à un exposant (ou une fonction) de Liapounov permet avantageusement d'estimer la stabilité d'un point d'équilibre, c’est-à-dire la stabilité des variables de cinématique V1. Pour calculer l’exposant de Liapounov, deux trajectoires initiales très proches dans l'espace des états (généralement, des points très proches dans la série temporelle) peuvent être sélectionnés. On peut ensuite suivre l'évolution de ces trajectoires au fil du temps. L'exposant de Liapounov est alors calculé comme la limite (par exemple, en prenant la moyenne sur l'ensemble des trajectoires possibles) de la croissance exponentielle des écarts entre ces trajectoires. En résultat : un exposant de Liapounov positif indique une sensibilité aux conditions initiales et suggère que le système est chaotique. Dans ce cas, de petites perturbations initiales peuvent conduire à des divergences exponentielles des trajectoires, rendant la prédiction à long terme difficile. Un exposant nul indique que les trajectoires restent proches au fil du temps, ce qui signifie que le système est stable et prévisible. A l’opposé, un exposant négatif indique que les trajectoires convergent au fil du temps, ce qui signifie que le système est stable et tend à revenir à un état d’équilibre. Le résultat RS1 déterminé en S10 ( FIG. 4 ) par le dispositif de traitement T1 peut donc comprendre une indication du signe de l’exposant de Liapounov obtenu, ou une indication de si l’exposant de Liapounov obtenu est positif (> 0), négatif (> 0) ou nul (= 0). La DFA (pour « Detrendred Fluctuation Analysis ») est une technique d'analyse fractale qui permet de quantifier les fluctuations d’une série temporelle. Cette technique comprend en particulier la décomposition d’un signal en petites échelles temporelles, puis le calcul de la relation entre les fluctuations et la taille des échelles de temps. Le coefficient alpha de la DFA peut alors être utilisé pour évaluer la présence de fractalité dans une série temporelle. Une valeur de coefficient alpha comprise entre 0,5 et 1 indique une auto-corrélation positive (ou persistance) dans la série temporelle, ce qui suggère une structure fractale. Plus la valeur de alpha est proche de 1, plus la série est considérée comme fractale et donc présente des similarités ou motifs répétitifs. En pratique, une série temporelle auto-corrélée est caractérisée par une corrélation positive entre les valeurs successives, c'est-à-dire que des valeurs élevées sont susceptibles d'être suivies par des valeurs élevées et des valeurs faibles par des valeurs faibles. A l’inverse, une valeur de coefficient alpha comprise entre 0 et 0,5 indique une anti-corrélation (ou anti-persistance) dans la série temporelle. Ceci est caractérisé par une relation inverse entre les valeurs successives, c'est-à-dire que lorsque la valeur précédente est élevée, il est probable que la valeur suivante est faible et vice versa. Le GEM est une méthode, ou un indicateur, qui permet de représenter un mouvement dans un espace multidimensionnel. Cet indicateur permet, après définition d’un objectif de tâche, de voir comment une ou plusieurs variables de cinématique sont associées à la réussite de cet objectif en regardant la « bonne » variabilité (bénéfique à la réussite de l’objectif de tâche) et la « mauvaise » variabilité (amenant une détérioration de la performance). A titre illustratif, la FIG. 16 représente un exemple dans lequel un indicateur GEM V2-2 est déterminé en S8 ( FIG. 4 ) en tant qu’indicateur non linéaire de variabilité V2. La partie (A)de la FIG. 16 illustre l’indicateur GEM pour le maintien d'une vitesse de marche constante (v). Le point central représente le point de fonctionnement moyen préféré. Chaque triangle représente une combinaison du temps de foulée et de la longueur de foulé. Les points qui se situent exactement sur la ligne diagonale de l’indicateur GEM ont atteint la même vitesse et satisfont l'objectif, à savoir dans cet exemple le maintien d’une vitesse v de marche constante. La partie (B) de la FIG. 16 illustre la série temporelle des écarts δ T (déviation tangentielle au GEM) et δ P (déviation perpendiculaire au GEM) pour l'ensemble de données présenté en (A). Au cours d’une étape S10 d’analyse ( FIG. 4 ), le dispositif de traitement T1 analyse ledit au moins un indicateur non linéaire de variabilité V2 (déterminé en S8) en le comparant avec une valeur de référence REF2 respective. Un résultat RS1 est produit à partir de cette analyse S10. Selon un exemple, le dispositif T1 détermine un unique indicateur non linéaire de variabilité V2 en S8 ( FIG. 4 ) et compare celui-ci à une valeur de référence REF2 pour déterminer le résultat RS1. En variante, le dispositif T1 détermine une pluralité d’indicateurs non linéaires de variabilité V2 en S8 ( FIG. 4 ) et compare chacun d’eux à une valeur de référence REF2 respective pour obtenir le résultat RS1. L’utilisation d’une combinaison d’indicateurs non linéaire de variabilité V2 de types différents peut par exemple permettre avantageusement de mieux caractériser la variabilité des valeurs de cinématique V1 dans leur complexité et ainsi améliorer le résultat RS1 de l’analyse S10. Chaque indicateur non linéaire de variabilité V2 peut donner un type d’information de sorte à obtenir un résultat d’analyse plus complet couvrant divers aspects de la variabilité, tels que la régularité et la prédictibilité de la posture, au vu par exemple d’un objectif de tâche. Selon un exemple, le dispositif T1 vérifie (S10, FIG. 4 ) si ledit au moins un indicateur non linéaire de variabilité V2 déterminé en S8 respecte un (ou au moins) critère de conformité CR1 vis-à-vis de sa valeur de référence respective REF2. Par exemple, il est vérifié si un indicateur non linéaire de variabilité V2 est supérieur ou inférieur à sa valeur respective REF2 ou si l’écart entre ces deux valeurs est supérieur ou inférieur à une valeur seuil. Le résultat RS1 déterminé en S10 est alors fonction de si le critère de conformité est respecté ou non. Selon un exemple, la vérification de la conformité d’un indicateur non linéaire de variabilité V2 à une pluralité de critères de conformité CR1 peut être réalisée afin d’obtenir le résultat RS1. A titre d’exemple, il peut être vérifié si un exposant de Liapounov représentatif de la variabilité respecte une pluralité de critère de conformité CR1. Le résultat RS1 peut être fonction de si une pluralité d’indicateurs non linéaires de variabilité V2 respectent un critère de conformité CR1 respectif vis-à-vis d’une valeur de référence respective REF2. Autrement dit, le dispositif T1 peut réaliser des comparaisons successives au cours du temps pour vérifier que l’évolution d’un indicateur non linéaire de variabilité V2 respecte des critères CR1 au cours du temps. A titre d’exemple, le dispositif T1 peut vérifier si un exposant de Liapounov LyE déterminé en S8 FIG. 4 ) en tant qu’indicateur non linéaire de variabilité V2 respecte les deux critères de conformité CR1 suivants : (1) LyE > 0 (ce qui indique que le mouvement du sujet UR1 n’est pas purement périodique ou stéréotypé) et (2) LyE Selon un exemple, le dispositif de traitement T1 détermine en S8 ( FIG. 4 ) une pluralité d’indicateurs non linéaire de variabilité V2, chacun d’eux étant comparé en S10 avec une valeur de référence REF2 respective pour obtenir le résultat RS1 de ladite analyse S10. Il a notamment été observé que la combinaison d’un indicateur entropique V2 en combinaison avec un exposant de Liapounov LyE permet d’analyser efficacement la variabilité en raison de leur complémentarité. En effet, ces deux indicateurs présentent des caractéristiques de séries temporelles différentes. Par exemple un signal peut avoir une grande régularité (faible entropie) mais peut présenter des valeurs diverses en termes de sensibilité aux conditions initiales (exposant de Liapounov). Ces deux indicateurs peuvent donc renseigner avantageusement sur des aspects différents et particulièrement complémentaires (régularité et sensibilité aux conditions initiales) de la posture du sujet, et ainsi améliorer encore l’analyse de posture. Selon un exemple, le dispositif de traitement T1 détermine l’indicateur GEM (étape S8, FIG. 4 ) qui nous donne accès aux séries temporelles de déviations tangentielles et perpendiculaires à l’objectif de tâche (comme illustré en FIG. 16 (B)). Il est ensuite possible d’appliquer une ou des techniques d’analyse non linéaire, telles que la DFA, sur ces séries temporelles de déviation. L’indicateur GEM renseigne sur la variabilité qui est bénéfique ou délétère à la réussite de l’objectif de tâche, tandis que les autres techniques d’analyse non linéaire fournissent des informations pertinentes sur la structure temporelle de la variabilité. On peut ainsi encore améliorer la pertinence de l’analyse de posture. Selon un exemple, un indicateur non linéaire V2 déterminé à l’étape S8 ( FIG. 4 ) comprend une première séquence de valeurs au cours du temps. Ainsi, le dispositif T1 peut déterminer une première séquence de valeurs définissant l’évolution d’un indicateur non linéaire de variabilité V2 au cours du temps. Dans ce cas, le dispositif T1 compare par exemple cette première séquence de valeurs dudit au moins un indicateur non linéaire V2 au cours du temps avec respectivement une deuxième séquence de valeurs de référence REF2. Ainsi, les valeurs de cet indicateur non linéaire V2 au cours du temps peuvent être comparées à des valeurs de référence REF2 respectives. Le résultat RS1 de l’analyse S10 peut alors être déterminé en fonction d’un résultat de la comparaison des première et deuxième séquences. Autrement dit, en comparant les valeurs d’un l’indicateur non linéaire de variabilité V2 avec des valeurs de référence REF2 respectives au cours du temps, on peut avantageusement analyser finement la structure temporelle des données de cinématiques V1, et donc la manière dont elles varient dans le temps. Au cours de ces comparaisons, le dispositif T1 peut par exemple vérifier la conformité de chaque valeur de la première séquence avec un critère de conformité CR1 respectif vis-à-vis avec la valeur de référence REF2 correspondante. A titre d’exemple, le dispositif T1 peut vérifier si un exposant de Liapounov LyE déterminé en S8 FIG. 4 ) en tant qu’indicateur non linéaire de variabilité V2 augmente au cours du temps, voire augmente selon un taux de croissance minimal. Il a été observé qu’une personne blessée présente typiquement un comportement stéréotypé avec un niveau de variabilité faible. Ainsi, on peut vérifier par exemple si un patient en convalescence augmente son LyE au cours du temps ce qui indique une augmentation de la variabilité, synonyme de récupération. Selon un exemple, au cours du procédé de suivi, le dispositif de traitement T1 détermine également au moins un indicateur linéaire V3 de variabilité à partir des variables de cinématiques V1 et compare cet indicateur linéaire de variabilité avec une seconde valeur de référence REF3. Le résultat RS1 d’analyse S10 est alors fonction aussi de cette comparaison. La prise en compte d’au moins un indicateur non linéaire V2 combiné avec au moins un indicateur linéaire V3 permet d’améliorer encore davantage la qualité de l’analyse S10. On peut ainsi utiliser des indicateurs linéaires en plus des indicateurs non linéaires pour améliorer encore l’analyse de posture. Selon un exemple particulier, au moins un indicateur V2 non linéaire de variabilité est déterminé en S8 ( FIG. 4 ) et un résultat RS1 est déterminé en S10 à partir de ce ou ces indicateurs V2. Le dispositif de traitement T1 peut alors appliquer une ou des analyses linéaires sur le résultat RS1 (et inversement). Ce résultat RS1 peut ensuite être utilisé au cours de l’étape S12 ( FIG. 4 ) décrite ci-après. Toujours en référence à la FIG. 4 , au cours d’une étape S12 de génération, le dispositif de traitement T1 génère une consigne de posture CMD1 en fonction du résultat RS1 de l’analyse S10. Cette consigne de posture CMD1 peut ensuite être envoyée à un dispositif de contrôle 20 ( FIG. 1 ) pour guider le sujet UR1 dans une posture, un mouvement ou une activité physique. L’envoi d’une telle consigne UR1 peut par exemple permettre avantageusement d’adapter, améliorer et/ou corriger la posture UR1 du sujet UR1. La nature et le nombre de consignes de posture CMD1 peuvent varier selon le cas. La consigne de posture CMD1 est par exemple destinée au sujet UR1 et/ou tout autre utilisateur en vue d’assister le sujet dans ses postures ou mouvements. Cette consigne peut par exemple être transmise au sujet UR1 lui-même ou à un professionnel pour l’aider dans sa prise en charge du sujet UR1 (par exemple pour l’élaboration d’un programme d’entraînement). La consigne de posture CMD1 peut par exemple donner une instruction pour que le sujet UR1 augmente ou diminue l’intensité d’un exercice physique, allonge ou raccourcisse un exercice physique, ou encore adapte une posture ou un mouvement. Selon un exemple, au cours de l’étape S12 de génération, le dispositif T1 restitue (ou rend), en tant que première consigne de posture CMD1a, au moyen d’une interface utilisateur, une information de posture IF1 spécifiant comment corriger ou améliorer la posture du sujet UR1. Autrement dit, le dispositif T1 peut envoyer une première consigne de posture CMD1a à une interface utilisateur pour déclencher la restitution, sous une forme appropriée, d’une information de posture IF1 spécifiant une adaptation, correction ou amélioration de de la posture du sujet UR1. Selon une variante, l’information de posture IF1 spécifie une posture, autre que la posture PS1, à réaliser par le sujet UR1, par exemple pour améliorer ou entretenir sa condition physique. Comme déjà indiqué, l’information de posture IF1 peut être restituée, sous le contrôle du dispositif T1, sous diverses formes, la manière dont l’information IF1 est restituée étant fonction du type d’interface utilisateur utilisée. Selon un exemple, le dispositif de traitement T1 envoie au moins une première consigne de posture, notée plus précisément CMD1a ( FIG. 1 ), à un dispositif d’affichage 20a pour causer l’affichage d’une information de posture IF1 (sous forme visuelle). Selon un exemple, le dispositif de traitement T1 peut envoyer une première consigne de posture CMD1a à un dispositif sonore 20b pour causer l’émission d’une information de posture IF1 sous forme sonore (par exemple par des bips sonores ou via une voix de synthèse). Selon un exemple, le dispositif de traitement T1 peut envoyer une première consigne de posture CMD1a à un dispositif lumineux 20c pour causer l’émission d’une information de posture IF1 sous forme lumineuse (par exemple en activant un voyant lumineux ou en adaptant la couleur d’une lumière émise). Plusieurs interfaces utilisateur 20 parmi celles décrites peuvent également être utilisées en combinaison. A titre d’exemple, le dispositif de traitement T1 peut envoyer une première commande de consigne CMD1a pour causer l’affichage d’une information IF1 comportant une indication pour corriger ou améliorer la posture PS1 du sujet UR1. L’information IF1 peut par exemple indiquer au sujet UR1 et/ou à un tiers (un professionnel de santé ou autre) qu’une partie du corps du sujet UR1 doit être déplacée ou repositionnée selon une direction donnée à des fins de correction en vue d’accomplir une tâche donnée (par exemple un saut, une course, un mouvement de squat, etc.). L’information IF1 peut par exemple être affichée sur un écran ou sous forme holographique. La FIG. 17 représente un exemple particulier de réalisation dans lequel le dispositif T1 envoie (S12, FIG. 4 ) au moins une consigne de posture CMD1a pour causer l’affichage d’une première information de posture IF1 sur un écran (ou dispositif d’affichage) 20a et/ou pour causer la restitution d’une deuxième d’une deuxième consigne de posture IF1 sous formes d’indications lumineuses au moyen de sources lumineuses 20c disposées autour du sujet UR1. L’écran 20a et/ou les sources lumineuses 20c peuvent ainsi transmettre des instructions à l’utilisateur UR1 de sorte qu’il adapte, améliore et/ou corrige sa posture PS1. La référence 24 en FIG. 18 indique par exemple la position des pieds du sujet UR1 dans une position initiale par défaut. La FIG. 18 représente un exemple de réalisation dans lequel un écran 20a est utilisé pour afficher (S12, FIG. 4 ) une information de posture IF1 et un système de tapis roulant est configuré (S12) selon une configuration CF1 en réponse à une commande CMD1 envoyée en tant que consigne de posture. Selon un exemple, au cours de l’étape S12 de génération (figures 1 et 4), le dispositif T1 envoie, en tant deuxième consigne de posture CMD1b, une commande causant un paramétrage (ou une configuration) d’un appareil d’assistance au mouvement 20d (dit aussi appareil de conditionnement physique) pour adapter, corriger ou améliorer la posture PS1 du sujet. Cette commande peut déclencher un paramétrage pour permettre la réalisation d’une posture autre que la posture PS1. Comme déjà indiqué, l’appareil d’assistance 20d peut être un quelconque appareil configuré, sous le contrôle du dispositif de traitement T1, pour faciliter, guider et/ou intensifier la réalisation de postures, mouvements et/ou activités physiques par un sujet ou individu (machine de musculation, tapis de course, vélo elliptique, vélo d’exercice, rameur, station multi-gym, etc.). L’appareil d’assistance 20d peut être plus ou moins complexe selon le cas. Il peut en particulier être configurable selon au moins un paramètre de fonctionnement (par exemple une vitesse de déroulement du tapis pour un tapis de course, une force de résistance pour un vélo d’exercice ou un vélo elliptique, une durée d’un programme d’entraînement, etc.). Le dispositif de traitement T1 peut ainsi contrôler la configuration d’au moins un paramètre de l’appareil d’assistance 20d par l’envoi d’une deuxième consigne de posture CMD1b. A titre d’exemple, le dispositif T1 envoie en S12 (figures 1 et 4) une consigne de posture CMD1b à un appareil 20d de type tapis roulant pour adapter un paramètre de fonctionnement tel que la vitesse de déplacement du tapis roulant ou un angle d’inclinaison du tapis roulant. Comme déjà indiqué, le dispositif T1 peut vérifier en S10 ( FIG. 4 ) si un indicateur non linéaire de variabilité V2 déterminé en S8 respecte un critère de conformité CR1 vis-à-vis de sa valeur de référence respective REF2. Selon un exemple, si le critère de conformité n’est pas respecté, la consigne de posture générée en S12 ( FIG. 4 ) est configurée pour corriger la posture PS1 du sujet. Autrement dit, la consigne de posture PS1 spécifie une correction de posture à réaliser sous forme d’une information de posture IF1 et/ou d’une commande de configuration CMD1b. La manière dont la posture PS1 doit être corrigée peut-être déterminée de diverses manières par le dispositif T1 selon le cas. Selon un exemple, au cours de l’analyse S10 ( FIG. 4 ), le dispositif de traitement T1 détermine si un indicateur non linéaire de variabilité V2, dit indicateur non conforme V2a, ne respecte pas un critère de conformité CR1. Dans l’affirmative, le dispositif T1 détermine au moins une variable de cinématique V1, dite variable de cinématique cible V1a, associée à l’indicateur non conforme V2a et détermine une correction à appliquer à ladite au moins une variable de cinématique cible V1a pour améliorer l’indicateur non conforme V2a par rapport au critère de conformité CR1 (c’est-à-dire par rapport à la valeur de référence REF2). Autrement dit, le dispositif T1 identifie au moins une variable de cinématique cible V1a sur laquelle agir pour corriger l’indicateur non conforme V2a ainsi qu’une correction à appliquer sur cette variable de cinématique cible V1a afin d’améliorer l’indicateur non conforme V2a selon le critère de conformité CR1 considéré. La consigne de posture CMD1 générée en S12 ( FIG. 4 ) peut alors être fonction de la correction à appliquer sur ladite au moins une variable de cinématique cible V1a pour corriger la posture du sujet UR1. L’indicateur non conforme V2a peut en effet être relié à une pluralité de variables de cinématiques V1. Il convient alors d’identifier la ou les variables de cinématique V1 sur laquelle il faut jouer pour corriger l’indicateur non conforme V2a selon le critère de conformité CR1 et ainsi améliorer la posture PS1 du sujet UR1. Selon un exemple, au cours de l’étape S10 d’analyse ( FIG. 4 ), le dispositif de traitement T1 détermine ladite au moins une variable de cinématique cible V1a ainsi que la correction à lui appliquer par une méthode d’optimisation (par exemple de type « commande optimale ») prenant en entrée : - un objectif de tendance de l’indicateur non conforme V2a (par un objectif d’augmentation ou de diminution, ou un objectif d’atteindre une valeur cible ou une plage de valeurs) ; - une fonction définissant une relation de l’indicateur non conforme V2a avec une pluralité de variables de cinématique V2 associées ; et - des données de contraintes définissant des contraintes de mouvement que le modèle ML1 doit respecter. Selon un exemple, le dispositif de traitement T1 détermine un indicateur GEM en tant qu’indicateur V2 non linéaire de variabilité comme précédemment décrit. L’objectif de tendance peut donc viser à minimiser la « mauvaise » variabilité (variabilité délétère à la réussite de l’objectif de tâche) car jugée trop élevée (indicateur non-conforme). La définition du GEM renseigne sur la corrélation (fonction de relation) de cet indicateur avec plusieurs variables de cinématique V1, telles que la vitesse et la position de parties anatomiques du sujet. Les données de contraintes à respecter peuvent comprendre par exemple des règles de biomécaniques, telles que des amplitudes angulaires ou vitesses de déplacement que le corps humain ne peut (ou ne doit pas) excéder. En combinant ces trois éléments dans un outils d’optimisation, il est avantageusement possible d’obtenir des options optimales de posture respectant ces critères et ainsi de générer une consigne de posture pertinente. La méthode d’optimisation ainsi utilisée en S10 ( FIG. 4 ) peut délivrer en sortie des données de consigne définissant ladite au moins une variable de cinématique cible V1a et la correction à lui appliquer pour modifier l’indicateur non conforme V2a selon l’objectif de tendance pour atteindre ou tendre vers l’objectif de tendance. La consigne de posture CMD1 peut alors être générée en S12 ( FIG. 4 ) à partir des données de consigne ainsi déterminées. Selon un exemple, l’objectif de tendance prévoit par exemple la maximisation, ou minimisation, de l’indicateur non conforme V2a ou encore la modification de cet indicateur pour qu’il soit compris dans une plage de valeurs. La fonction définissant une relation de l’indicateur non conforme V2a avec une pluralité de variables de cinématique V2 associées peut résulter ou se déduire de la définition même de l’indicateur non conforme V2a. Enfin, les données de contraintes prises en compte au cours de la méthode d’optimisation peuvent varier selon le cas : elles peuvent par exemple définir des mouvements que certaines parties du corps du sujet UR1 ou certains de ses points anatomiques PT1 ne peuvent réaliser (par exemple un déplacement angulaire au-delà duquel un genou ne peut se déplacer, etc.). On peut ainsi corriger efficacement un indicateur non conforme V2a et ainsi améliorer avantageusement une posture ou un mouvement. En corrigeant une posture pour tendre vers un objectif, on peut aider avantageusement l’utilisateur UR1 dans sa posture ou son mouvement. Selon un exemple, préalablement à l’étape S6 de calcul ( FIG. 4 ), le dispositif de traitement T1 effectue une reconnaissance, à partir du modèle ML1 généré en S4, d’un mouvement réalisé par le sujet UR1. Cette reconnaissance du mouvement peut être réalisée par exemple au moyen d’un modèle de prédiction basé sur de l’intelligence artificielle. Le dispositif T1 sélectionne ensuite, en fonction du mouvement reconnu, des variables de cinématique V1 à calculer au cours de l’étape S6 de calcul. En effet, Il peut être utile de ne pas calculer les mêmes variables de cinématique V1 selon la posture ou le mouvement réalisé par l’utilisateur UR1. Autrement dit, les variables de cinématique pertinentes peuvent différer selon la posture considérée. On peut ainsi adapter (ou sélectionner) les variables de cinématique V1 que l’on calcule en S6 en fonction de la situation dans laquelle se place le sujet UR1. En calculant uniquement les variables de cinématique pertinentes, on peut avantageusement éviter des traitements superflus, obtenir des gains en ressources (temps, traitement) et améliorer les performances du procédé de suivi. Selon un exemple, le dispositif T1 détermine en outre un objectif de tâche à réaliser et sélectionne les variables de cinématiques V1 à calculer en fonction à la fois du mouvement reconnu et de l’objectif de tâche, afin d’améliorer encore les performances du procédé. De façon générale, la présente invention permet avantageusement de suivre et d’adapter de façon précise et fiable la posture d’un sujet. En particulier, il est possible d’évaluer la qualité d’une posture, statique ou dynamique, d’un sujet au cours du temps et de guider ou améliorer cette posture par la génération d’une consigne de posture adaptée au comportement du sujet. Un tel suivi permet notamment d’évaluer et améliorer la santé du sujet et/ou ses performances, et ce à diverses fins selon le cas, telles que par exemple pour l’aide à l’activité physique, la préparation physique, le jeu, la rééducation physique et/ou la réathlétisation. L’invention permet en outre un suivi précis et fiable de la posture, statique ou dynamique, d’un sujet et ce avec un coût et une complexité de mise en œuvre limités. La présente invention peut également offrir une aide au diagnostic. Il a en effet été observé que si une personne est blessée, bloquée ou présente certains troubles ou désordres, elle peut présenter un comportement stéréotypé qui se traduit par un niveau de variabilité faible de ses variables de cinématique. A contrario, une variabilité excessive des variables de cinématique suggère d’autres troubles ou désordres qui se traduisent par des mouvements désorganisés ou incontrôlables. En théorie, une relativement grande variabilité des variables de cinématique est souhaitable pour permettre une adaptabilité du sujet à toutes situations au cours d’un exercice physique, mais dans certaines limites afin de conserver une bonne maîtrise des mouvements. En analysant au moins un indicateur non linéaire de variabilité basé sur des variables de cinématiques, on peut avantageusement évaluer finement et de façon fiable la qualité du mouvement d’un sujet afin de prendre en compte des aspects complexes non perceptibles sur la seule base de variables de cinématiques. En fonction du résultat de cette analyse, une consigne de posture peut être avantageusement générée, par exemple pour adapter, améliorer ou corriger la posture du sujet et ainsi aider à l’amélioration de sa santé du sujet et/ou de ses performances. L’invention offre donc un outil performant, aussi bien aux professionnels du mouvement tels que les professionnels de la santé et/ou du sport (médecins, thérapeutes, kinésithérapeutes, préparateurs physiques, coachs/entraîneurs sportifs, etc.) qu’au grand public, pour analyser et améliorer la posture d’un sujet. Comme le comprend l’homme du métier, tous les modes de réalisation et variantes décrits ci-avant dont certains ont été simplifiés à dessein pour faciliter les explications, ne constituent que des exemples non limitatifs de mise en œuvre de la présente divulgation. En particulier, l’homme du métier pourra envisager une quelconque adaptation ou combinaison des modes de réalisation et variantes décrits ci-avant, afin de répondre à un besoin particulier. La présente invention ne se limite donc pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend notamment à un procédé de suivi qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif de de traitement, ou plus généralement d’un système de traitement, pour la mise en œuvre d’un tel procédé. Procédé de traitement, mis en œuvre par un dispositif de traitement (T1), pour du suivi de posture d’un sujet (UR1), ledit procédé comprenant : a) obtention (S2) de donnée de capteur (DT1) représentatives du sujet ; b) génération (S4), à partir des données de capteur, d’un modèle (ML1) définissant des points anatomiques (PT1) du sujet au cours du temps ; c) détermination (S6), à partir du modèle, de variables de cinématique (V1) représentatives de l’évolution de la posture du sujet au cours du temps ; d) détermination (S8), à partir des variables de cinématique, d’au moins un indicateur non linéaire de variabilité (V2) représentatif d’une structure temporelle des variables de cinématique (V1) ; e) analyse (S10) dudit au moins un indicateur non linéaire de variabilité par comparaison avec une valeur de référence (REF2) respective ; et f) génération (S12) d’une consigne de posture (CMD1) en fonction d’un résultat de l’analyse. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les données de capteur obtenues en a) comprennent des données d’image (DT1a) capturées par une pluralité de dispositifs (12a) de capture d’images, les données d’image de chaque dispositif de capture d’image définissant une vue 2D respective du sujet au cours du temps ; la génération b) comprenant : - estimation d’une position (PN1) des points anatomiques (PT1) du sujet au cours du temps dans la vue 2D issue de chaque dispositif d’acquisition d’images ; et - génération du modèle en 3D par triangularisation des positions estimées des points anatomiques dans chaque vue 2D. Procédé selon la revendication 2, dans lequel la génération b) comprend : - attribution, à chaque position estimée (PN1) des points anatomiques du sujet dans les vues 2D, d’un score de confiance (SC1) respectif représentatif d’un niveau de confiance dans ladite position estimée ; le modèle (ML1) étant généré à partir des positions estimées des points anatomiques parmi lesquelles sont exclues, par un premier filtrage, chaque position estimée d’un point anatomique dont le score de confiance n’atteint pas au moins une première valeur seuil (SL1). Procédé selon la revendication 3, dans lequel la génération b) du modèle comprend : - comparaison de premier et deuxième scores de confiance associés respectivement à des première et deuxième positions estimées pour un même point anatomique dans des vues 2D issue des dispositifs d’acquisition d’images ; le modèle étant généré à partir des positions estimées (PN1) des points anatomiques (PT1) auxquelles est appliqué un deuxième filtrage selon lequel, si l’écart entre lesdits premier et deuxième scores de confiance atteint au moins une deuxième valeur seuil, celle parmi les première et deuxième positions estimées présentant le plus faible score de confiance est exclue. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ledit au moins un indicateur non linéaire (V2) déterminé en d) comprend une première séquence de valeurs au cours du temps ; l’analyse e) comprenant : - comparaison de la première séquence de valeurs dudit au moins un indicateur non linéaire au cours du temps avec respectivement une deuxième séquence de valeurs de référence ; le résultat de l’analyse e) étant fonction d’un résultat de ladite comparaison des première et deuxième séquences. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la génération f) comprend au moins l’un parmi : - restitution, en tant que première consigne de posture (CMD1a), au moyen d’une interface utilisateur (20a-20c), d’une information de posture (IF1) spécifiant comment corriger la posture du sujet ; et - envoi, en tant que deuxième consigne de posture (CMD1b), d’une commande causant un paramétrage d’un appareil d’assistance (20d) au mouvement pour corriger la posture du sujet. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’analyse e) comprend : - vérification de si ledit au moins un indicateur non linéaire de variabilité (V2) respecte un critère de conformité (CR1) vis-à-vis de la valeur de référence respective ; dans lequel, si le critère de conformité n’est pas respecté, la consigne de posture générée en f) est configurée pour corriger la posture du sujet. Procédé selon la revendication 7 dans lequel, si un indicateur non linéaire de variabilité (V2a) – dit indicateur non conforme – ne respecte pas le critère de conformité (CR1), l’analyse e) comprend : - détermination d’au moins une variable de cinématique (V1a), dite variable de cinématique cible, associée à l’indicateur non conforme (V2a) et d’une correction à appliquer à ladite au moins une variable de cinématique cible pour améliorer l’indicateur non conforme par rapport à la valeur de référence selon le critère de conformité ; ladite consigne de posture étant générée en f) en fonction de la correction à appliquer sur ladite au moins une variable de cinématique cible pour corriger la posture du sujet. Procédé selon la revendication 8, dans lequel la détermination de ladite au moins une variable de cinématique cible (V1a) et de la correction à appliquer est réalisée par une méthode d’optimisation prenant en entrée : - un objectif de tendance de l’indicateur non conforme ; - une fonction définissant une relation de l’indicateur non conforme avec une pluralité de variables de cinématique associées ; et - des données de contraintes définissant des contraintes de mouvement que le modèle doit respecter ; la méthode d’optimisation délivrant en sortie des données de consigne définissant ladite au moins une variable de cinématique cible et la correction à appliquer pour modifier l’indicateur non conforme selon l’objectif de tendance ; la consigne de posture étant générée en f) à partir des données de consigne. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le procédé comprend, préalablement au calcul c) : - reconnaissance, à partir du modèle, d’un mouvement réalisé par le sujet ; et - sélection, en fonction du mouvement reconnu, des variables de cinématique à calculer en c). Programme d’ordinateur (PG1) comportant des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé de traitement selon l’une quelconque des revendications précédentes lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Dispositif de traitement (T1) pour assister un sujet (UR1) dans l’accomplissement d’une posture (PS1), ledit dispositif comprenant : - module d’obtention (MD2) configuré pour obtenir des donnée de capteur (DT1) représentatives du sujet ; - premier module de génération (MD4) configuré pour générer, à partir des données de capteur, d’un modèle (ML1) définissant des points anatomiques (PT1) du sujet au cours du temps ; - premier module de détermination (MD6) configuré pour calculer, à partir du modèle, des variables de cinématique (V1) représentatives de l’évolution de la posture du sujet au cours du temps ; - deuxième module de détermination (MD8) configuré pour déterminer, à partir des variables de cinématique, d’au moins un indicateur non linéaire de variabilité (V2) représentatif d’une structure temporelle des variables de cinématique ; - module d’analyse (MD10) configuré pour analyser ledit au moins un indicateur non linéaire de variabilité par comparaison avec une valeur de référence (REF2) respective ; et - deuxième module de génération (MD12) configuré pour générer une consigne de posture (CMD1) en fonction d’un résultat (RS1) de l’analyse.