FR 3163745 A1 20251226 FR 2406551 A 20240619 L’invention concerne un procédé de prédiction d’un état de santé à venir d’un patient à partir d’au moins un signal (rPPG P ), comportant les étapes suivantes : (E2) classification du type de bruit contenu dans ledit signal ; (E3) extraction d’une séquence de données (R-R) relative au rythme cardiaque par un algorithme de filtrage paramétré à l’aide du résultat de ladite classification du type de bruit ; (E4, E41, E42, E43) extraction de caractéristiques (S i,j , D L , P(W)) issue de représentations multi-échelles, lexicographique et de la densité de répartition des données de ladite séquence de données ; (E5) classification du signal parmi des classes (C 1 , C N ) de rythmes à partir desdites caractéristiques extraites ; (E6) prédiction, selon un modèle d’auto-régression donné (DGP) et à partir de ladite classe (C k ) du signal, d’une probabilité (P k ) d’un état de santé à venir dudit patient. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 2 Procédé de prédiction d’un état de santé à venir d’un patient L’invention concerne le domaine du dépistage d’état de santé d’un patient susceptible d’impliquer un trouble de son rythme cardiaque, et notamment des maladies cardiovasculaires. Le dépistage, le suivi et la prévention de maladies susceptibles d’impliquer un trouble du rythme cardiaque d’un patient requiert d’une part des appareils de grade médical, du type holter cardiaque, capables d’acquérir un électrocardiogramme pendant une longue durée, et d’autre part l’intervention d’un praticien capable d’analyser l’électrocardiogramme ainsi acquis pour pouvoir diagnostiquer le patient. Ce dépistage pose différents problèmes au regard de plusieurs difficultés majeures, à savoir la disponibilité du matériel nécessaire, l’acceptabilité de l’examen impliquant la pose d’électrode sur la peau pour le patient au regard de sa durée et la disponibilité des praticiens qualifiés, au regard de la durée de l’analyse proportionnelle à celle de l’examen. Dans ce contexte, il a été conçu différents types différents types de dispositifs dits grand public, pouvant être portés sans difficulté par des patients pendant une durée importante, équipés de capteurs capables d’acquérir des signaux relatifs au rythme cardiaque des patients. On peut citer notamment des bracelets ou des montres intelligentes, munis de capteurs optiques capables d’acquérir un signal de type photopléthysmogramme ou PPG, traduisant des modulations dues au flux et au reflux du sang dans le système veineux sous l’effet du muscle cardiaque et permettant de déduire le rythme cardiaque et la saturation en oxygène du patient. On peut également citer des montres intelligentes capables d’acquérir un ECG, de type mono dérivation, du patient lors d’un usage ponctuel de courte durée, par exemple de 30 secondes, ou des ceintures munies d’une paire d’électrodes capables d’en acquérir un sur plusieurs heures. On peut encore citer des caméras de téléphone ou d’ordinateur capable d’évaluer les variations de la couleur de la peau du patient dues au flux et reflux du sang dans le système veineux sous-cutané sous l’effet du muscle cardiaque, afin d’établir un photopléthysmogramme à distance, ou encore rPPG. Si ces différents types de signaux sont en théories interprétables pour évaluer l’état de santé du patient, il existe en pratique plusieurs difficultés. D’une part, les signaux récoltés par ces différents dispositifs grand public sont trop rares, notamment en ce qui concerne les ECG ponctuels mono-dérivation, et trop bruités pour permettre d’identifier de façon fiable l’état de santé du patient et y dépister un trouble du rythme cardiaque actuel ou futur. En particulier, le bruit d’acquisition ou de mesure du signal rend difficile la distinction entre une partie du signal indiquant un trouble cardiaque et ce bruit de mesure, lesquels peuvent se ressembler. D’autre part, il est compliqué pour un praticien de pouvoir différencier une séquence aléatoire du signal d’une séquence rythmique indiquant un trouble cardiaque, comme une fibrillation auriculaire. Les biomarqueurs dans le signal temporel du rythme indiquant ces troubles cardiaques sont en effet difficilement décelables car ils sont noyés dans des rythmes en apparence normaux, notamment du fait des artefacts de captation. Cette difficulté accroit donc la complexité du dépistage du trouble cardiaque, en particulier de façon précoce, et empêche donc un suivi fiable du patient afin de prévenir des accidents futurs. En outre, ces différentes difficultés rendent impossible l’établissement d’une base de données fiable et complète de séquences de signaux temporels du rythme étiquetées avec les états de santé correspondants des patients. Il n’est donc pas aujourd’hui possible de pouvoir automatiser le diagnostic, le suivi et la prédiction de l’état de santé du patient par la collecte du rythme de cette façon. Il existe ainsi un besoin d’une méthode permettant de fournir à un praticien des indications quant aux états de santé futurs possibles d’un patient à partir de données dérivées, notamment jusqu’à la résolution du battement cardiaque, de signaux temporels notamment issus d’un dispositif grand public afin de permettre au praticien d’interpréter ces signaux, de diagnostiquer, prédire et suivre l’état du patient et de proposer le cas échéant des traitements adaptés. Il existe également un besoin permettant d’établir une base de données de biomarqueurs du rythme cardiaque étiquetés avec des états de santé possibles ou avérés d’un patient, destinée à pouvoir automatiser la prédiction et le suivi de l’état de santé d’un patient. La présente invention se place dans ce contexte et vise à répondre à l’un et/ou l’autre de ces besoins. A ces fins, l’invention a pour objet un procédé de prédiction d’un état de santé à venir d’un patient à partir d’au moins un signal comportant une information sur une activité cardiaque dudit patient, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comportant les étapes suivantes : classification du type de bruit contenu dans ledit signal ; extraction d’une séquence de données relative au rythme cardiaque à partir dudit signal et à partir d’au moins un algorithme de filtrage paramétré à l’aide du résultat de ladite classification du type de bruit ; extraction d’au moins : une caractéristique issue d’une représentation multi-échelles de ladite séquence de données ; une caractéristique issue d’une représentation lexicographique de ladite séquence de données ; une caractéristique issue d’une représentation de la densité de la répartition des données de ladite séquence de données autour d’une valeur centrée issue de ladite séquence de données ; classification du signal parmi des classes « rythme sinusal normal», « bruit » et au moins une classe indiquant un état de santé prédéterminé à partir desdites caractéristiques extraites ; prédiction, selon un modèle d’auto-régression donné et à partir de ladite classe du signal, d’une probabilité d’un état de santé à venir dudit patient. L’invention se propose d’obtenir, à partir d’un signal initial, une séquence de données relative au rythme cardiaque du patient. Le rythme cardiaque est en effet un excellent indicateur de l'état pathophysiologique du cœur et de l'organisme. Afin de pouvoir extraire cette séquence de données, le signal est débruité en exploitant des caractéristiques relatives au bruit contenu dans le signal, et notamment la classification du type de bruit, à savoir si une partie du signal contient un bruit impulsionnel ou un bruit stationnaire. Il est alors possible d’optimiser l’extraction de la séquence de données depuis le signal en tenant compte des caractéristiques singulières des battement cardiaques. Une fois la séquence de données extraites, il est alors possible d’en extraire différentes caractéristiques indicatives telles que des caractéristiques relatives à la distribution des données et leurs corrélations selon diverses transformations et noyaux, notamment dans des contextes multi-échelles, lexicographique et de distribution des données et notamment selon diverses catégories spectrales, par exemple en comparaison du spectre d’une matrice aléatoire. Il a en effet été constaté que certains états de santé altèrent la multifractalité du rythme cardiaque, ou encore que certains états de santé sont caractérisés ou précédés par des séquences rythmiques chaotiques voire aléatoires ou au contraire par des apparitions ou des disparitions fréquentes de motifs dans le rythme cardiaque. Les caractéristiques extraites permettent ainsi d’établir des signatures ou des empreintes rythmiques des états de santés, inscrites dans la pulsation rythmique cardiaque, et de pouvoir différencier ces signatures rythmiques entre elles ainsi que du bruit de mesure. Il est ainsi possible de pouvoir classer le signal initial selon différentes classes indiquant soit un rythme sinusal normal, soit un signal bruité de façon trop importante, soit un état de santé prédéterminé. Cette classification peut être opérée de façon robuste, y compris dans le cas de signaux obtenus à partir de dispositif grand public. Le signal peut ainsi être interprété par un praticien, à l’aide de cette classification, pour poser un diagnostic. Il est en outre possible de générer une base de données de signatures rythmiques, chacune étiquetées avec la classe ainsi obtenue. Enfin, l’invention se propose de projeter cet état de santé pour prédire l’occurrence d’un état de santé futur, ce qui permet alors au praticien de mettre en place un suivi du patient et le cas échéant, un plan de prévention. Cette prédiction probabiliste pourra par exemple être mise en œuvre par un modèle d’auto-régression bayésien, notamment d’ordre supérieur à 1 et pouvant faire intervenir, ou non, l’historique médical du patient afin de renforcer encore la prédiction. Dans la présente invention et de façon non limitative, on entend par « état de santé à venir d’un patient » un état de santé futur impliquant la survenue de troubles du rythme cardiaque. Cet état de santé pourra être un état de santé impliquant une variation altérée du rythme sinusal, une arythmie, telle qu’une anomalie de conduction, une arythmie auriculaire ou supra-ventriculaire, une arythmie ventriculaire, une maladie cardiovasculaire, un accident ischémique transitoire ou vasculaire cérébrale, une insuffisance cardiaque, une ischémie coronarienne, un infarctus, un arrêt cardiaque, une mort subite, un diabète, une hypertension artérielle, un stress, de la fatigue, une dépression, une apnée du sommeil, une récidive de cancer, une bronchopneumopathie obstructive. Dans la présente invention et de façon non limitative, on entend par « signal comportant une information sur une activité cardiaque dudit patient » un signal de type photopléthysmogramme ou PPG, photopléthysmogramme à distance ou rPPG (de l’anglais « remote PPG »), électrocardiogramme ou ECG, un électroencéphalogramme ou EEG ou encore un électrogramme ou EGM ou tout autre signal dont les caractéristiques, notamment temporelles et/ou fréquentielles, traduisent directement ou indirectement, sur une quelconque échelle de temps, des variations du rythme cardiaque du patient. Le signal pourra être acquis par un ou plusieurs capteurs pouvant être embarqués ou reliés à un ou plusieurs dispositifs de type Holter, bracelet, montre intelligente, ceinture, téléphone, tablette, caméra ou ordinateur. Si on le souhaite, le procédé selon l’invention peut comporter une étape préalable d’acquisition dudit signal comportant une information sur une activité cardiaque dudit patient. Dans la présente invention et de façon non limitative, on entend par « séquence de données relative au rythme cardiaque » une séquence temporelle dont les valeurs ou les variations indiquent un rythme cardiaque et/ou une variabilité de la fréquence cardiaque. La séquence de données pourra par exemple comporter une séquence temporelle des pics « R » de l’ECG, une séquence temporelle des intervalles séparant les battements cardiaques comme la séquence des intervalles « R-R », un tachogramme ou tout autre représentation de la variabilité de la fréquence cardiaque. Dans la présente invention et de façon non limitative, on entend notamment par « classes d’état de santé prédéterminé » les classes suivantes : rythme sinusal anormal indiquant un diabète, rythme sinusal anormal indiquant une hypertension artérielle, rythme sinusal anormal indiquant une insuffisance cardiaque, rythme sinusal anormal indiquant un stress, rythme sinusal anormal indiquant une fatigue, rythme sinusal anormal indiquant une dépression, rythme sinusal anormal indiquant une récidive de cancer, rythme sinusal anormal indiquant une bronchopneumopathie obstructive, rythme sinusal anormal indiquant une apnée du sommeil, rythme indiquant une fibrillation atriale, rythme indiquant une tachycardie ventriculaire, rythme indiquant des extrasystoles fréquentes, rythme indiquant une tachycardie sinusale, rythme indiquant une bradycardie sinusale, rythme indiquant un flutter auriculaire, rythme indiquant une anomalie de conduction ou tout autre classe de rythme indiquant un trouble du rythme cardiaque. Dans la présente invention et de façon non limitative, on entend par « unité de calcul » un ou plusieurs dispositifs électroniques et/ou informatiques conçu pour mettre en œuvre, de façon analogique et/ou numérique, tout ou partie des étapes du procédé selon l’invention. L’unité de calcul pourra mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention au fur et à mesure de l’acquisition du signal ou en variante après une séquence d’acquisition complète du signal. On pourra prévoir que l’unité de calcul soit équipée d’un ou plusieurs processeurs, agencés pour exécuter des instructions d’un ou plusieurs programmes informatiques afin de mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. On pourra prévoir que les étapes du procédé selon l’invention soient mises en œuvre de façon centralisée par une même unité de calcul ou de façon distribuée par plusieurs unités de calcul. On pourra encore prévoir que tout ou partie des étapes du procédé selon l’invention soient mises en œuvre par une unité de calcul embarquée dans un dispositif comportant le ou les capteurs ayant servi à l’acquisition du signal et/ou par une unité de calcul distante dudit dispositif avec lequel elle peut échanger des données via des moyens de communication sans-fil. Avantageusement, l’étape de classification du type de bruit comporte une étape de détermination de la répartition temporelle de l’énergie du signal dans au moins une bande spectrale, le type de bruit contenu dans ledit signal étant classé parmi une classe de bruit stationnaire et une classe de bruit impulsionnel en fonction de ladite répartition. Dans un mode de réalisation de l’invention, l’étape de détermination de la répartition temporelle de l’énergie du signal dans au moins une bande spectrale comporte la détermination d’une valeur représentative d’une proportion, ou d’une répartition, des composantes dudit signal de fréquences comprises dans une ou plusieurs bandes de fréquences données par rapport aux composantes dudit signal de fréquences comprises dans une ou plusieurs autres bandes de fréquences données, le type de bruit contenu dans ledit signal étant classé en fonction d’au moins ladite valeur. Par exemple, ladite valeur représentative pourra être un ratio de l’énergie spectrale des composantes dudit signal appartenant à des plages dites de basses fréquences, par exemple de fréquence inférieure à 0,5 Hz, et/ou de hautes fréquences, par exemple de fréquence supérieure à 4,5 Hz, sur l’énergie spectrale des composantes dudit signal appartenant à une plage dite de fréquences normales, par exemple de fréquences comprises entre 0,5 Hz et 4,5 Hz. Dans un autre mode de réalisation de l’invention alternatif ou cumulatif, l’étape de détermination de la répartition temporelle de l’énergie du signal dans au moins une bande spectrale comporte la détermination d’une valeur représentative de la diffusivité de l’énergie entre des composantes dudit signal de fréquences comprises dans une ou plusieurs bandes de fréquences données et des composantes dudit signal de fréquences comprises dans une ou plusieurs autres bandes de fréquences données, le type de bruit contenu dans ledit signal étant classé en fonction d’au moins ladite valeur. Par exemple, ladite valeur représentative pourra être un ratio de la norme L0 de l’énergie spectrale des composantes dudit signal appartenant à des plages dites de basses fréquences, par exemple de fréquence inférieure à 0,5 Hz, et/ou de hautes fréquences, par exemple de fréquence supérieure à 4,5 Hz, sur la norme L0 de l’énergie spectrale des composantes dudit signal appartenant à une plage dite de fréquences normales, par exemple de fréquence comprise entre 0,5 Hz et 4,5 Hz. Dans ces modes de réalisation, les composantes dudit signal appartenant à une plage de fréquence donnée pourront être estimées en employant indifféremment une transformée de Fourier, une transformée en ondelette ou toute transformée permettant de décomposer un signal dans une base de noyaux permettant d’analyser ce signal dans le domaine fréquentiel ou dans le domaine temps-fréquence. Dans encore un autre mode de réalisation de l’invention alternative ou cumulatif, l’étape de détermination de la répartition temporelle de l’énergie du signal dans au moins une bande spectrale comporte l’extraction de coefficients de dispersion des composantes dudit signal de fréquences comprises dans une ou plusieurs bandes de fréquences données et des composantes dudit signal de fréquences comprises dans une ou plusieurs autres bandes de fréquences données, le type de bruit contenu dans ledit signal étant classé en fonction desdits coefficients de dispersion. Par exemple, lesdits coefficients de dispersion pourront être extraits au moyen d’une cascade de décompositions en ondelettes dudit signal, ladite caractéristique étant déterminée à partir des coefficients de dispersion obtenus à l’issue de chaque décomposition de ladite cascade. Cette cascade de décompositions, également nommée WST (de l’anglais « Wavelet Scattering Transform »), opérée sur le signal et son module permet d’obtenir en sortie de chaque décomposition, à l’aide d’un filtre passe-bas, des coefficients de dispersion. L’ensemble des coefficients de dispersion, également nommé scatogramme, forme une représentation multi-échelles dans le domaine temps-fréquence du signal, permettant d’analyser la structure du signal à différentes résolutions temporelles et fréquentielles. Ces différents modes de réalisation permettent d’obtenir différentes valeurs représentatives de la structure du signal, de la répartition et/ou de la diffusivité de son énergie spectrale et/ou de sa dispersion dans le domaine fréquentiel et/ou temps-fréquence et/ou temps-fréquence multi-échelles. A l’issue de l’étape de détermination de la répartition temporelle de l’énergie du signal dans au moins une bande spectrale, ces valeurs peuvent alors être comparées, seules ou combinées, à une ou plusieurs valeurs seuils prédéterminées pour classer le type de bruit contenu dans des séquences dudit signal selon différentes échelles temporelles parmi ladite classe de bruit stationnaire et ladite classe de bruit impulsionnel. Dans encore un autre mode de réalisation de l’invention, alternatif ou cumulatif, lesdites valeurs représentatives de la structure du signal, de la répartition et/ou de la diffusivité de son énergie spectrale et/ou de sa dispersion dans le domaine fréquentiel et/ou temps-fréquence et/ou temps-fréquence multi-échelles pourront être fournies en entrée d’un algorithme de classification entrainé à classer le bruit contenu dans un signal à partir de caractéristiques représentatives de la répartition et/ou de la diffusivité de l’énergie spectrales dans des composantes fréquentielles et/ou temps-fréquence et/ou temps-fréquence multi-échelles du signal. Cet algorithme pourra par exemple être un classifieur à noyau ou un réseau de neurones convolutif , notamment un classifieur de type k-means ou de type DBSCAN. Avantageusement, à l’issue de l’étape de classification du type de bruit, une valeur prédéterminée d’un paramètre, ou une pluralité de valeurs prédéterminées formant un vecteur de paramètres, de l’algorithme de filtrage employé dans l’étape d’extraction de la séquence de données peut être sélectionnée en fonction de la classe du bruit. Dans un mode de réalisation de l’invention, l’algorithme de filtrage paramétré à l’aide du résultat de ladite classification du type de bruit comporte une minimisation des écarts entre ladite séquence de données extraite et ledit signal sous une contrainte de parcimonie d’un gradient temporel maximal de ladite séquence de données extraites. Cette optimisation permet de s’assurer que le signal reconstruit par l’algorithme de filtrage paramétré, formant ensuite la séquence de données, est représenté de façon significative par un nombre réduit de composantes présentant chacune des variations temporelles importantes, ou en d’autres termes que ce signal reconstruit se rapproche le plus possible d’un signal discret. Ce signal reconstruit peut ainsi, dans un exemple, représenter uniquement les pics R d’un ECG, ou dans un autre exemple, les pics systoliques d’un PPG, et donner ainsi une indication discrète du rythme cardiaque. Avantageusement, l’algorithme de filtrage paramétré à l’aide du résultat de ladite classification du type de bruit comporte un filtre à préservation des bords paramétré à l’aide du résultat de ladite classification du type de bruit. Ce type de filtre permet de s’assurer que les variations fortes du signal seront préservées lors du débruitage, améliorant encore les performances de la minimisation des écarts entre ladite séquence de données extraite et ledit signal sous une contrainte de parcimonie d’un gradient temporel maximal. De façon alternative ou cumulative, l’algorithme de filtrage paramétré pourra comporter une décomposition en valeurs singulières et/ou une analyse en composantes indépendantes. Dans un mode de réalisation de l’invention, l’étape d’extraction d’au moins une caractéristique issue d’une représentation multi-échelles de ladite séquence de données comporte au moins une cascade de décompositions en ondelettes de ladite séquence de données, ladite caractéristique étant déterminée à partir des coefficients de dispersion obtenus à l’issue de chaque décomposition de ladite cascade. A titre alternatif ou cumulatif, l’étape d’extraction d’au moins une caractéristique issue d’une représentation multi-échelles de ladite séquence de données comporte l’extraction d’une caractéristique issue du spectre multifractal de ladite séquence de données et/ou de la corrélation, linéaire et/ou non-linéaire, à deux points à travers les échelles de ladite représentation multi-échelles. Dans un exemple de réalisation, l’étape d’extraction d’une caractéristique issue du spectre multifractal de ladite séquence de données comporte l’estimation d’un ou plusieurs cumulants multifractals de ladite séquence de données. A titre d’exemple, lesdits cumulants multifractals pourront être les cumulants C0, C1, C2 et C3. En variante, l’étape d’extraction d’une caractéristique issue du spectre multifractal de ladite séquence de données comporte l’estimation de l’exposant de Hurst, la dimension fractale du support de la séquence de données, le degré de fractionallité de la séquence de données et/ou son degré de multifractalité. A titre alternatif ou cumulatif, l’étape d’extraction d’au moins une caractéristique issue d’une représentation multi-échelles de ladite séquence de données comporte la fourniture de la représentation multi-échelles, par exemple d’un scalogramme ou d’une transformée de Fourier locale, notamment une transformée de Gabor, de ladite séquence de données, à un algorithme d’apprentissage automatique entrainé pour classer une séquence de données à partir d’une représentation multi-échelles de cette séquence de données. Ces différentes caractéristiques quantifient la manière dont les moments de la séquence de données, comme sa moyenne et sa variance, varient avec les changements d’échelles et permettent ainsi de quantifier la manière dont des fluctuations du rythme cardiaque sont distribuées et reproduites à différentes échelles dans la séquence de données. Dans un mode de réalisation de l’invention, l’étape d’extraction d’une caractéristique issue d’une représentation lexicographique de ladite séquence de données comporte une classification de chacune des données de ladite séquence parmi une pluralité de classes prédéterminées, une transformation de ladite séquence de données à partir de classes de données pour obtenir une séquence de classes, une décomposition de ladite séquence de classes en une suite de sous-séquences de classes, une détermination d’une distribution lexicographique de ladite suite de sous-séquence de classes, ladite caractéristique étant déterminée à partir de ladite distribution lexicographique. Avantageusement, dans le cas où la séquence de données représente une séquence d’intervalles R-R, l’étape de classification de chacune des données de ladite séquence comporte la classification de chacune des données parmi une pluralité de classes de longueur d’intervalle, notamment parmi des classes d’intervalle court, intervalle normal et intervalle long. Ladite classification pourra par exemple être mise en œuvre par seuillage de chaque donnée selon une ou plusieurs plages de durée données. La séquence de données, représentant une séquence d’intervalles R-R, peut ainsi être transformée, ou échantillonnée, en une séquence d’intervalles pouvant être chacun court, normal ou long, cette séquence formant ladite séquence de classes. Avantageusement toujours, ladite décomposition de ladite séquence de classes en une suite de sous-séquences de classes pourra comporter la décomposition en sous-séquences de trois ou plus classes successives. Chaque sous-séquence pourra par exemple comporter quatre ou plus intervalles successifs pouvant chacun être court, normal ou long. Ces sous-séquences forment, en d’autres termes, des motifs ou mots pouvant former une partie d’une signature rythmique d’un état cardiaque donné. Avantageusement toujours, ladite détermination d’une distribution lexicographique de ladite suite de sous-séquences de classes pourra comporter la détermination d’une distribution de ladite suite de sous-séquences de classes selon un dictionnaire de sous-séquences de classes. Ladite suite de sous-séquences pourra notamment être transformée en un ordre lexicographique, dans lequel les sous-séquences du dictionnaire sont ordonnés selon leur fréquence d’apparition dans ladite suite de sous-séquences. Ladite distribution, formé par cet ordre lexicographique indique ainsi, pour chaque sous-séquence du dictionnaire, le nombre d’apparition de ladite sous-séquence dans la suite de sous-séquences, et donne ainsi une indication quant à la fréquence ou la probabilité d’occurrence de cette sous-séquence dans ladite suite. Cette distribution lexicographique est ainsi comparable à une loi d’occurrences aléatoires , comme par exemple la loi de Zipf, de sorte que la distribution des probabilités d’occurrence des sous-séquences du dictionnaire dans ladite suite traduise une signature rythmique. Avantageusement, ladite caractéristique pourra être la distribution lexicographique. En variante, ladite caractéristique pourra comporter une ou plusieurs valeurs relatives à la distribution lexicographique, comme des entropies, et/ou des modes dominants, à savoir des sous-séquences dudit dictionnaire les plus représentées dans ladite suite, et/ou des moments des sous-séquences dans ladite suite, et/ou de l’asymptote de ladite distribution. Dans un mode de réalisation de l’invention, l’étape d’extraction d’une caractéristique issue d’une représentation de la densité de répartition des données de ladite séquence de données autour d’une valeur centrée issue de ladite séquence de données comporte l’estimation d’une fonction de de comptage des données de la séquence de données, ladite caractéristique étant déterminée à partir de ladite fonction de comptage. Dans ce mode de réalisation, on analyse la fonction de comptage de la séquence des données, c’est-à-dire l’évolution de la répartition des valeurs comprises dans les données d’une fenêtre temporelle de la séquence autour d’une valeur centrée, comme une valeur moyenne évaluée sur cette fenêtre temporelle, avec la taille et/ou la position de la fenêtre. La comparaison de cette fonction de comptage, au travers de ladite valeur relative à cette fonction, avec une loi statistique donnée, permet d’identifier la distribution des valeurs relatives aux données dans la séquence et d’identifier des tendances temporelles dans ces données et notamment des signatures spécifiques de variations , ce qui peut traduire un état de santé particulier. Il est ainsi possible de caractériser des sous-classes de processus qui seraient classés de la même façon par une analyse multi-échelle et/ou par une analyse lexicographique. Par exemple, dans le cas où la séquence de données est une séquence d’intervalles R-R, on détermine la valeur moyenne de l’intervalle sur une fenêtre temporelle seulement de la séquence, et on place chaque intervalle de cette partie de la séquence sur un cercle unité dont un pôle correspondant à la valeur moyenne, le cercle représentant ainsi une période cardiaque typique de la fenêtre temporelle. Une valeur d’intervalle de durée supérieur à la valeur moyenne est ainsi placée après le pôle dans le sens horaire, et un intervalle de durée inférieure à la valeur moyenne est ainsi placé avant le pôle dans le sens horaire. On peut alors analyser la densité de la distribution des intervalles ainsi répartis , c’est-à-dire les regroupements des intervalles autour de points donnés, et les distances séparant les valeurs d’intervalles . En réitérant cette analyse en déplaçant temporelle la fenêtre le long de la séquence de données et/ou en faisant varier la taille de la fenêtre, et donc le nombre d’intervalles considérées, il est possible de mesurer l’écart de l’évolution de la densité de ladite répartition par rapport à un processus ponctuel de Poisson ou une distribution de Tracy-Widom, et notamment d’analyser les variations et valeurs extrêmes de ladite répartition avec le nombre d’intervalles et de vérifier la loi d’évolution de cette densité vis-à-vis d’une loi statistique donnée, par exemple à la répartition des valeurs propres d’une matrice aléatoire d’une classe spécifique. Avantageusement, ladite caractéristique pourra être la fonction de comptage de la séquence de données. En variante, ladite caractéristique pourra comporter une ou plusieurs valeurs relatives à cette fonction de comptage, et notamment des valeurs extrêmes et/ou une loi de diffusion et/ou des mesures d’écarts de cette fonction avec une loi statistique donnée. Dans un mode de réalisation de l’invention, le procédé comporte, en plus des étapes d’extraction de caractéristiques issue des représentations multi-échelles, lexicographique et de répartition de ladite séquence de données, les étapes suivantes : extraction d’une caractéristique statistique de ladite séquence de données ; extraction d’une caractéristique issue du spectre fréquentiel de ladite séquence de données ; ledit signal étant classé parmi lesdites classes « rythme sinusal normal», « bruit » et au moins une classe indiquant un état de santé prédéterminé à partir de l’ensemble des caractéristiques extraites . Ces caractéristiques supplémentaires peuvent s’ajouter aux autres caractéristiques extraites pour robustifier encore la classification du signal et la prédiction de la probabilité de survenue d’un état de santé futur. Avantageusement, l’étape d’extraction d’une caractéristique statistique de ladite séquence de données comporte l’estimation de valeurs relatives à la distribution statistique desdites données. Lesdites valeurs pourront être les modes dominants, les moments et les valeurs extrêmes desdites données Avantageusement, l’étape d’extraction d’une caractéristique issue du spectre fréquentiel de ladite séquence de données comporte le calcul d’une densité spectrale d’énergie de ladite séquence de données et l’estimation de valeurs relatives à une ou plusieurs valeurs pics de ladite densité spectrale d’énergie. Par exemple, lesdits pics pourront correspondre aux modes physiologiques de Fourier, à savoir des pics de basses fréquences correspondant au système sympathique/adrénergique et un pic de haute fréquence correspondant au système parasympathique/vagal. Lesdites valeurs relatives à ces pics pourront être les valeurs absolues des énergies spectrales correspondant à ces pics ou des ratios de ces valeurs entre elles. Dans un mode de réalisation de l’invention, l’étape de classification du signal parmi les classes « rythme sinusal normal», « bruit » et au moins une classe indiquant un état de santé prédéterminé, à partir de ladite au moins une caractéristique extraite est mis en œuvre au moyen d’au moins un algorithme d’apprentissage automatique entrainé à classifier une séquence de données parmi lesdites classes à partir de caractéristiques issue de représentations multi-échelles, lexicographique et de répartition d’une séquence de données. Ledit algorithme d’apprentissage automatique pourra par exemple être une machine à vecteur de support ou SVM entrainé à partir d’un jeu de données d’entrainement pour établir une fonction de décision qui attribue à un nouvel ensemble de donnée une classe parmi un ensemble de classes en fonction de l’évaluation d’une fonction de marge entre ledit ensemble de données et une frontière de décision, dénommée hyperplan. En d’autres termes, l’ensemble de données est ainsi placé, directement ou après traitement par une fonction noyau, par l’algorithme dans un espace séparé en plusieurs sous-espaces par l’hyperplan, chaque sous-espace correspondant à l’une des classes de l’ensemble de classes. La position de l’ensemble de données dans cet espace permet ainsi de lui attribuer l’une des classes. L’entrainement de l’algorithme est destiné à identifier l’hyperplan optimal, c’est-à-dire celui maximisant la fonction de marge entre l’hyperplan et les ensembles de données du jeu d’entrainement les plus proches de cet hyperplan, dénommés vecteur support. Dans d’autres exemples de réalisation, on pourra employer d’autres types d’algorithmes d’apprentissage automatique aptes à classifier une séquence de données parmi lesdites classes à partir de caractéristiques issues de représentations multi-échelles, lexicographique et de répartition d’une séquence de données, pouvant être entrainés de façon supervisée, non supervisée, par renforcement, et notamment de types réseaux de neurones profonds, réseaux de neurones convolutifs, réseaux de neurones récurrents, arbres de décision, regroupement de données et tout combinaison de ces éléments. Dans un mode de réalisation de l’invention, l’étape de prédiction, selon un modèle d’auto-régression donné et à partir de ladite classe du signal, d’un état de santé à venir dudit patient, comporte une sous-étape de génération, à partir de ladite classe du signal, d’une séquence de données potentielle future de ladite séquence de données selon ledit modèle d’auto-régression ; et une sous étape de prédiction, à partir de ladite séquence de données potentielle future et de ladite classe du signal, d’une probabilité d’un état de santé à venir dudit patient. Cette sous-étape de génération se propose ainsi de synthétiser une séquence de données potentielles en propageant progressivement la séquence de données obtenue à partir dudit signal, et de prédire à partir de cette séquence de données l’état de santé à venir dudit patient. Avantageusement, ladite séquence de données potentielles pourra être générée au moyen d’un algorithme d’apprentissage automatique mettant en œuvre un modèle d’auto-régression sémantique appliqué sur ladite séquence de données, notamment sur une séquence de classes obtenue par la transformation de ladite séquence de données à partir de classes de données, voire sur une suite de sous-séquences de classes obtenue par une décomposition de ladite séquence de classes. Dans un exemple de réalisation de l’invention, ladite séquence de données potentielles pourra être générée au moyen d’un algorithme d’apprentissage automatique mettant en œuvre un modèle d’auto-régression entrainé pour prédire une séquence de données à partir d’une séquence de données fournie en entrée et qui minimise une fonction de coût déterminée à partir d’une densité de probabilité des données de la séquence prédite et d’une densité de probabilité des données de la séquence fournie en entrée. Ledit modèle pourra notamment être un modèle d’auto-régression de processus gaussien. Par exemple, ledit modèle pourra être entrainé de manière non supervisée de sorte à inférer ou ajuster un noyau gaussien dudit modèle qui minimise une distance entre un spectre d’une séquence de données prédites et donc un spectre dudit noyau et un spectre des données d’entrainement fournies en entrée. Dans un autre exemple de réalisation de l’invention, ladite séquence de données potentielles pourra être générée au moyen d’un modèle de diffusion, notamment un modèle probabiliste de diffusion de débruitage, par exemple mis en œuvre par un réseau de neurones entrainé de façon non supervisé. Dans un exemple de réalisation, la sous-étape de prédiction peut être mise en œuvre par un classifieur de type bayésien entrainé pour estimer, à partir d’une séquence de données et d’un état de santé initial, la probabilité de survenue de chaque état de santé parmi une pluralité de classes d’état de santé données. La classe présentant la probabilité la plus élevée forme ainsi l’état de santé à venir du patient. Avantageusement, le procédé comporte une étape de fourniture d’un historique médical du patient et ladite probabilité d’un état de santé à venir dudit patient est prédite, selon ledit modèle d’auto-régression donné et à partir de ladite classe du signal et de l’historique médical du patient. Des indications quant à l’historique médical du patient peuvent ainsi être introduites dans le classifieur bayésien pour renforcer la fiabilité des prédictions qu’il réalise. Par exemple, le classifieur bayésien pourra comporter le même classifieur employé lors de la mise en œuvre de l’étape de classification du signal, une couche d’un modèle vectoriel autorégressif bayésien, ou BVAR (de l’anglais « Bayesian Vector AutoRegressive »), étant ajoutée audit classifieur pour prédire ladite probabilité d’un état de santé à venir à partir de l’historique médical du patient et d’une classe obtenue par ledit classifieur auquel est fourni en entrée ladite séquence de données potentielle future. L’invention a également pour objet un système de prédiction d’un état de santé à venir d’un patient comportant au moins un capteur apte à acquérir au moins un signal comportant une information sur une activité cardiaque dudit patient et une unité de calcul agencée pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention. On pourra concevoir que l’ensemble des éléments du système de prédiction soient embarqués dans un même dispositif, comme un ordinateur portable, une montre connectée ou un téléphone intelligent, ou au contraire soient répartis dans différents dispositifs distants les uns des autres, comme un terminal mobile et différents serveurs informatiques, et connectés entre eux par des moyens de communication sans-fil. L’invention a encore pour objet un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un processeur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. L’invention a encore pour objet un support de stockage lisible par ordinateur comprenant des portions de codes d’un programme d’ordinateur destiné à être exécuté par un processeur pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. La présente invention est maintenant décrite à l’aide d’exemples uniquement illustratifs et nullement limitatifs de la portée de l’invention, et à partir des dessins annexés, dessins sur lesquels les différentes figures représentent : FIG. 1 représente, schématiquement et partiellement, un système de prédiction d’un état de santé à venir d’un patient selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 2 représente, schématiquement et partiellement, un procédé de prédiction d’un état de santé à venir d’un patient selon un mode de réalisation de l’invention, mis en œuvre par le système de la FIG. 1 ; FIG. 3 représente, schématiquement et partiellement, un exemple de signal comportant une information sur une activité cardiaque d’un patient exploité dans le procédé de la FIG. 2 ; FIG. 4 représente, schématiquement et partiellement, une densité d’énergie spectrale du signal de la FIG. 3 et exploitée lors de la mise en œuvre d’une étape du procédé de la FIG. 2 ; FIG. 5 représente, schématiquement et partiellement, une séquence de battements cardiaques et une séquence d’intervalles R-R extraits du signal de la FIG. 3 lors de la mise en œuvre d’une étape du procédé de la FIG. 2 ; FIG. 6 représente, schématiquement et partiellement, une étape du procédé de la FIG. 2 ayant pour objet l’extraction d’une caractéristique issue d’une représentation multi-échelles de la séquence d’intervalles R-R de la FIG. 5 ; FIG. 7 représente, schématiquement et partiellement, une étape du procédé de la FIG. 2 ayant pour objet l’extraction d’une caractéristique issue d’une représentation lexicographique de la séquence d’intervalles R-R de la FIG. 5 ; FIG. 8 représente, schématiquement et partiellement, une étape du procédé de la FIG. 2 ayant pour objet l’extraction d’une caractéristique issue d’une représentation de la densité de la distribution de la séquence d’intervalles R-R de la FIG. 5 ; FIG. 9 représente, schématiquement et partiellement, une machine à vecteur de support utilisée lors de la mise en œuvre d’une étape de classification du signal de la FIG. 3 ; et FIG. 10 représente, schématiquement et partiellement, une séquence d’intervalles R-R futures générée par un modèle d’auto-régression lors de la mise en œuvre d’une étape de prédiction du procédé de la FIG. 2 . Dans la description qui suit, les éléments identiques, par structure ou par fonction, apparaissant sur différentes figures conservent, sauf précision contraire, les mêmes références. Les procédés qui vont être décrits peuvent également être mis en œuvre par des programmes logiciels exécutables par un système informatique. En outre, leur mise en œuvre pourra indifféremment être réalisé par un traitement distribué et/ou un traitement parallèle, notamment pour traiter en parallèle plusieurs données. Les figures décrites dans le présent document sont destinées à fournir une compréhension générale de l’invention sous divers modes de réalisation. Ces figures ne sont pas destinées à servir de description complète de tous les éléments et caractéristiques des appareils, processeurs et systèmes nécessaires à l’invention. De nombreux autres modes de réalisation de l’invention, ou des combinaisons de ceux-ci peuvent être apparents pour l’homme du métier à la lecture de cette description, en combinant les modes de réalisation divulgués. D'autres modes de réalisation peuvent être dérivés de la description, de sorte que des substitutions et des changements structurels et logiques peuvent être effectués sans s'écarter du cadre de la présente invention. En outre, la description et les figures doivent être considérées comme illustratives plutôt que restrictives, et les revendications annexées sont destinées à couvrir toutes les modifications, améliorations et autres modes de réalisation de l’invention. Ainsi, la portée des revendications suivantes doit être déterminée par l'interprétation la plus large possible des revendications et de leurs équivalents et ne doit pas être restreinte ou limitée par la description qui précède. On a représenté en FIG. 1 un système informatique 1 de prédiction d’un état de santé à venir d’un patient. Ce système informatique 1 comporte un terminal informatique 2 comportant au moins un capteur apte à acquérir au moins un signal comportant une information sur une activité cardiaque du patient. Dans l’exemple décrit, le terminal informatique 2 est un ordinateur portable muni d’une caméra et d’un logiciel d’acquisition d’une séquence vidéo V du visage du patient. Cette séquence vidéo V peut être traitée pour en extraire un signal de type photopléthysmogramme à distance ou rPPG (de l’anglais « remote PPG »). Dans des variantes non représentées, le terminal 2 pourra être un autre type de dispositif susceptible d’être manipulé et/ou porté par le patient et muni d’un ou plusieurs capteurs capables d’acquérir, directement ou indirectement, un ou plusieurs signaux électrophysiologiques dont les caractéristiques, notamment temporelles et/ou fréquentielles, traduisent directement ou indirectement, sur une quelconque échelle de temps, des variations du rythme cardiaque du patient. Le terminal 2 pourra par exemple être un téléphone intelligent ou une tablette tactile équipé d’une caméra pour acquérir une vidéo également susceptible d’être convertie en un rPPG ; un bracelet ou une montre intelligente ou encore une ceinture équipé de capteurs optiques pour acquérir directement un signal de type photopléthysmogramme ou PPG, ou d’électrodes pour acquérir un signal de type électrocardiogramme ou ECG, de type électroencéphalogramme ou EEG ou encore de type électrogramme ou EGM. Le système 1 comporte également une unité de calcul 3 capable d’exécuter plusieurs étapes d’un procédé de prédiction d’un état de santé à venir du patient à partir du signal acquis par le capteur du terminal 2. Dans l’exemple décrit, l’unité de calcul 3 est embarquée dans un serveur distant du terminal informatique 2. L’unité de calcul 3 et le terminal informatique 2 sont ainsi chacun muni de moyens de communication sans-fil leur permettant d’échanger des données au travers d’un réseau de communication sans fil. L’unité de calcul 3 est équipée d’un ou plusieurs processeurs, capables d’exécuter des instructions d’un ou plusieurs programmes informatiques stockés dans une mémoire de l’unité de calcul afin de mettre en œuvre les étapes du procédé de prédiction d’un état de santé à venir du patient. Dans des variantes non représentées, on pourra prévoir que l’intégralité de ces instructions soit exécutée par un même processeur, ou distribuée sur plusieurs processeurs du serveur et/ou sur plusieurs processeurs de plusieurs serveurs, reliés entre eux par des moyens de communications sans-fil et/ou par des moyens de communications filaires. On pourra encore prévoir que l’unité de calcul 3 soit embarquée directement dans le terminal 2. On a représenté en FIG. 2 un procédé de prédiction d’un état de santé à venir d’un patient, mis en œuvre par le système 1 de la FIG. 1 . Le procédé comporte une étape préalable E01 d’acquisition d’un signal comportant une information sur une activité cardiaque dudit patient. Dans le contexte de la FIG. 1 , ce signal est formé par la vidéo V du visage du patient. Cette vidéo contient en effet des variations de la couleur de la peau du patient sous l’influence du flux et du reflux du sang dans le système veineux sous-cutané et traduit donc des variations du rythme cardiaque. Dans une étape E1, un signal de type photopléthysmogramme rPPG P est extrait de la vidéo V. On a représenté en FIG. 3 un exemple d’une partie d’un signal rPPG P pouvant être extrait d’une vidéo V. Ce signal rPPG P pourra par exemple être extrait en segmentant une région d’intérêt correspondant à une zone de peau dans des images de la vidéo V, par l’une des méthodes suivantes ou par une combinaison de plusieurs de ces méthodes: segmentation colorimétrique ; segmentation par réseau de neurones, notamment de type ResNet ; extraction de région d’intérêt par cascade de Haar. La moyenne des données de la région d’intérêt segmentée dans chaque image de la vidéo V traduit ainsi les variations d’intensité lumineuse et donc de la couleur de la peau du patient et forme donc le signal rPPG P . On notera que cette étape E1 pourra indifféremment être mise en œuvre par l’unité de calcul 3, au fur et à mesure de la réception des images de la vidéo V transmise par le terminal 2 ou après réception complète de la vidéo V, ou par une unité de calcul du terminal 2 lui-même. Dans une étape E2, le type de bruit contenu dans le signal rPPG P est classifié temporellement, de sorte à pouvoir identifier si le bruit contenu dans une séquence donnée du signal rPPG P est un bruit stationnaire ou un bruit impulsionnel. A ces fins, l’étape E2 comporte plusieurs étapes E21 et E22 de détermination de la répartition temporelle de l’énergie du signal rPPG P dans au moins une bande spectrale. On a représenté en FIG. 4 la densité spectrale d’énergie E S du signal rPPG P de la FIG. 3 , dans laquelle sont identifiées des bandes spectrales dites de basses fréquences B f , dont la fréquence est inférieure à 0,5 Hz, de fréquences normales N f , dont la fréquence est comprise entre 0,5 Hz et 4,5 Hz, et de hautes fréquences H f , dont la fréquence est supérieure à 4,5 Hz . Dans une première étape E21, l’unité de calcul 3 détermine une valeur R A représentant le ratio de l’énergie spectrale, par exemple mesurée par une norme L 2 pondérée, des composantes du signal rPPG P appartenant aux plages de basses fréquences B f et de hautes fréquences H f , sur l’énergie spectrale, par exemple également mesurée par la norme L 2 pondérée des composantes du signal rPPG P appartenant à la plage de fréquences normales N f . Dans une deuxième étape E22, l’unité de calcul 3 procède à une décomposition temps-fréquence ou temps-échelle du signal rPPG P , par une décomposition en ondelettes ou une cascade de décompositions en ondelettes, puis détermine une ou plusieurs valeur N 0 représentant le ratio de la norme L 0 de l’énergie spectrale, par échelles de temps, des composantes du signal rPPG P appartenant aux plages de basses fréquences B f et de hautes fréquences H f , sur la norme L 0 de l’énergie spectrale des composantes du signal rPPG P appartenant à la plage de fréquences normales N f . On notera que les composantes du signal rPPG P pourront être estimées en employant indifféremment une transformée de Fourier, une transformée en ondelette ou toute transformée permettant de décomposer un signal dans une base de noyaux permettant d’analyser ce signal dans le domaine fréquentiel ou dans le domaine temps-fréquence ou temps-échelles. De façon alternative ou cumulative, dans d’autres étapes non représentées, l’unité de calcul 3 pourra déterminer d’autres valeurs traduisant une répartition temporelle de l’énergie du signal rPPG P , comme des coefficients de dispersion extraits à partir d’une cascade de décompositions en ondelettes de ce signal, également nommée WST (de l’anglais « Wavelet Scattering Transform »). Les différentes caractéristiques R A , N 0 (et autres) obtenues à l’issue de ces étapes E21, E22 (et autres), sont ainsi représentatives de la structure du signal rPPG P , de la répartition et/ou de la diffusivité de son énergie spectrale et/ou de sa dispersion dans le domaine fréquentiel et/ou temps-fréquence et/ou temps-fréquence multi-échelles et caractérisent ainsi le type de bruit contenu dans ce signal rPPG P . Dans une étape E23, l’unité de calcul 3 peut ainsi classer le type de bruit contenu dans des séquences dudit signal rPPG P selon différentes échelles temporelles parmi une classe de bruit stationnaire et une classe de bruit impulsionnel en fonction de ces valeurs et déterminer un vecteur de paramètre λ destinés à paramétrer un filtre pour débruiter ce signal rPPG P afin d’en extraire une séquence de données dont les valeurs ou les variations traduisent le rythme cardiaque du patient et/ou une variabilité de la fréquence cardiaque du patient. Il est à noter que l’unité de calcul 3 peut classer le bruit à partir des caractéristiques R A et N 0 , pour déterminer ensuite les valeurs du vecteur de paramètre λ à partir de cette classe, ou directement déterminer les valeurs du vecteur de paramètre λ à partir des caractéristiques R A et N 0 . Dans l’exemple décrit, l’unité de calcul 3 compare chacune des caractéristiques R A et N 0 à une valeur seuil prédéterminée pour sélectionner un vecteur de paramètre λ parmi un ensemble de vecteurs de paramètre possibles en fonction de ces comparaisons. Dans des variantes non représentées, l’unité de calcul 3 pourra déterminer les valeurs du vecteur de paramètre λ selon d’autres méthodes, notamment à l’aide d’un algorithme de classification entrainé à classer le bruit contenu dans un signal à partir de caractéristiques représentatives de la répartition et/ou de la diffusivité de l’énergie spectrales dans des composantes fréquentielles et/ou temps-fréquence et/ou temps-fréquence multi-échelles du signal, voire à partir du signal lui-même. Cet algorithme pourra par exemple être un algorithme de type k-means ou de type DBSCAN. Dans une étape E3, l’unité de calcul 3 extrait une séquence de données R-R relative au rythme cardiaque à partir du signal rPPG P en mettant en œuvre un algorithme de filtrage paramétré à l’aide du vecteur de paramètre λ. Dans l’exemple décrit, l’algorithme de filtrage permet d’identifier des pics « R » à partir du signal rPPG P , chaque pic correspondant à un battement cardiaque du patient, la séquence de données R-R étant formée par une séquence temporelle de la durée de chaque intervalle séparant deux battements cardiaques consécutif. On a représenté en partie haute de la FIG. 5 une séquence de pics R identifiées à partir du signal rPPG P , et en partie basse une séquence complète de données R-R extraite à partir d’une séquence complète de pics R dont fait partie la séquence de pics R représentée en partie haute. Afin d’identifier la séquence de pics R, l’algorithme de filtrage paramétré mis en œuvre lors de l’étape E3 est un filtre à préservation des bords paramétré à l’aide du vecteur de paramètre λ et comportant une régularisation destinée à minimiser les écarts entre ladite séquence de pics R et le signal rPPG P sous une contrainte de parcimonie d’un gradient temporel maximal de ladite séquence de pics R. Le filtre est ainsi destiné à supprimer le bruit du signal rPPG P en favorisant les variations fortes du signal rPPG P et en s’assurant que la séquence de pics R puisse être représentée de façon significative par seulement des composantes se rapprochant d’un pic de Dirac, ou en d’autres termes que la séquence de pics R se rapproche le plus possible d’un signal discret. Dans une étape E4, l’unité de calcul 3 peut alors extraire de la séquence de données R-R différentes caractéristiques susceptibles de définir une signature ou une empreinte rythmique d’un état de santé du patient. Dans une première étape E41, l’unité de calcul 3 détermine une ou plusieurs représentations multi-échelles de la séquence de données R-R représentées par des caractéristiques S i,j . On a représenté en FIG. 6 un exemple de mise en œuvre de l’étape E41, dans laquelle l’unité de calcul 3 réalise une cascade de décompositions en ondelettes de ladite séquence de données R-R, également nommée WST (de l’anglais « Wavelet Scattering Transform »). Les caractéristiques S i,j correspondent aux coefficients de dispersion obtenus à l’issue de chaque décomposition de ladite cascade. Plus précisément, dans une sous-étape S11, l’unité de calcul 3 opère une première décomposition en ondelette de la séquence de données R-R à partir d’ondelettes de premier rang sélectionnées dans une banque d’ondelettes. Dans une sous-étape S12, l’unité de calcul 3 détermine le module de cette première décomposition puis applique dans une sous-étape S13 une fonction d’échelle à ce module, comme une fonction moyenne réalisée par un filtre passe-bas. La sous-étape S13 permet ainsi d’obtenir une première série de coefficients S i , 1 . Dans une deuxième itération, l’unité de calcul 3 réitère alors la décomposition en ondelettes de la sous-étape S11 sur le signal issu de la sous-étape S12 précédente, en sélectionnant des ondelettes de rang supérieur dans la banque de donnée permettant de changer d’échelle, redétermine le module dans une nouvelle sous-étape S12 et applique la fonction d’échelle dans une nouvelle sous-étape S13 pour obtenir une seconde série de coefficients S i , 2 . Les étapes S11, S12 et S13 sont ainsi réitérées en cascade, l’ensemble des coefficients S i,j obtenus à l’issues des étapes S13, dénommés coefficients de dispersion S i,j , formant une représentation multi-échelles dans le domaine temps-fréquence de la séquence R-R. Ces coefficients de dispersions S i,j permettent entre autres d’analyser la structure de la séquence R-R à différentes résolutions temporelles et fréquentielles, et quantifient notamment la manière dont les moments de la séquence R-R, comme sa moyenne et sa variance, varient avec les changements d’échelle et permettent donc de quantifier la manière dont des fluctuations du rythme cardiaque sont distribuées et reproduites à différentes échelles dans la séquence R-R. L’unité de calcul 3 pourra déterminer d’autres représentations multi-échelles de la séquence R-R, comme un spectre multifractal de cette séquence R-R, complet ou estimé au travers de certaines caractéristiques comme les cumulants multifractals, et notamment les cumulants C 0 , C 1 , C 2 et C 3 , l’exposant de Hurst, la dimension fractale du support de la séquence R-R, le degré de fractionallité de la séquence R-R et/ou son degré de multifractalité, voire le log des variations de la séquence R-R. Dans une deuxième étape E42, l’unité de calcul 3 détermine une ou plusieurs représentations lexicographiques de la séquence de données R-R représentées par des caractéristiques D L . On a représenté en FIG. 7 un exemple de mise en œuvre de l’étape E42, dans laquelle l’unité de calcul 3 détermine une distribution lexicographique D L de la séquence R-R. Plus précisément, dans une première sous-étape S21, les intervalles R-R de la séquence R-R sont classifiés, par seuillage au regard de valeurs seuils TS1 et TS2, parmi des classes d’intervalle court « C », intervalle normal « N » et intervalle long « L ». La séquence R-R, peut ainsi être transformée, ou échantillonnée, dans une deuxième sous-étape S22, en une séquence I CNL d’intervalles « C », « N » et « L ». Dans une troisième sous-étape S23, la séquence I CNL est décomposée en une suite de sous-séquences M CNL composées chacune, dans l’exemple décrit, de quatre intervalles successifs. Chaque sous-séquence M CNL est, en d’autres termes un motif ou un mot composé des lettres « C », « N » et « L ». L’ensemble de toutes les compositions possibles de ces lettres « C », « N » et « L » forme ainsi un dictionnaire de sous-séquences, comportant dans l’exemple décrit 256 mots différents. Dans une quatrième sous-étape S24, l’unité de calcul 3 peut alors établir la distribution lexicographique D L de la séquence R-R en comptabilisant, pour chaque sous-séquence du dictionnaire, le nombre d’apparition de cette sous-séquence dans la suite de sous-séquences M CNL , donnant ainsi une indication quant à la fréquence ou la probabilité d’occurrence de cette sous-séquence dans la séquence R-R. Les sous-séquences du dictionnaire peuvent alors ordonnées selon leur fréquence d’apparition dans la suite de sous-séquences M CNL , pour obtenir ladite distribution lexicographique D L de la séquence R-R. L’unité de calcul 3 pourra par ailleurs caractériser cette distribution lexicographique D L en déterminant des entropies, des modes dominants et/ou des moments de la suite de sous-séquences M CNL , et/ou l’asymptote de ladite distribution lexicographique D L . Dans une troisième étape E43, l’unité de calcul 3 détermine une ou plusieurs représentations de la densité de la répartition des valeurs des intervalles de la séquence R-R représentées par des caractéristiques P(W). On a représenté en FIG. 8 un exemple de mise en œuvre de l’étape E43, dans laquelle l’unité de calcul 3 détermine une représentation P(W) de la densité de la répartition des valeurs des intervalles de la séquence R-R autour de sa valeur moyenne. Plus précisément, dans une première étape S31, la séquence R-R est fenêtrée par une fenêtre de taille W, et l’unité de calcul 3 détermine la valeur moyenne A de la séquence R-R dans cette fenêtre W. Dans une deuxième étape S32, chaque valeur de la séquence R-R est placée sur un cercle unité au regard d’un pôle correspondant à cette valeur moyenne A. Un intervalle de durée supérieur à la valeur moyenne A est ainsi placé après le pôle dans le sens horaire, et un intervalle de durée inférieure à la valeur moyenne A est ainsi placé avant le pôle dans le sens horaire. On peut ainsi observer des regroupements des valeurs des intervalles selon des points donnés R1 à R4, soit en échantillonnant les valeurs de la séquence R-R sur ces points R1 à R4 en amont de l’étape S32 soit après que les valeurs soient placées sur le cercle unité. Le nombre de valeurs se regroupant sur ces points R1 à R4 peut ainsi être compté dans une étape S33 pour obtenir une probabilité qu’un intervalle présente l’une des valeurs correspondant à ces points R1 à R4 et donc estimer une densité de répartition des valeurs des intervalles autour de leur valeur moyenne dans la fenêtre W. En réitérant cette analyse en faisant déplaçant temporellement la fenêtre W le long de la séquence R-R, ce qui fait varier les intervalles considérées, et en normalisant les valeurs des intervalles contenus dans cette fenêtre pour conserver une valeur moyenne sensiblement constante, l’unité de calcul peut ainsi établir une fonction de comptage P(W) de la séquence R-R, laquelle permet d’identifier la distribution des données dans la séquence R-R et d’identifier des tendances temporelles des intervalles R-R et notamment des périodes particulières dans lesquelles le rythme cardiaque dévie sensiblement de sa valeur moyenne selon une certaine loi de probabilité, ce qui peut traduire un état de santé particulier En plus d’établir la fonction P(W), l’unité de calcul 3 pourra caractériser cette fonction P(W) avec plusieurs valeurs relatives à cette fonction, comme des valeurs extrêmes et/ou sa loi de diffusion et/ou des mesures d’écarts de cette fonction avec une loi statistique donnée. En référence de nouveau avec la FIG. 2 , l’unité de calcul 3 pourra, en plus des étapes E41 à E43 permettant d’extraire des représentations multi-échelles, lexicographique et de répartition de ladite séquence R-R, l’unité de calcul pourra extraire d’autres caractéristiques ou représentations de la séquence R-R, dans des étapes non représentées. L’unité de calcul 3 pourra par exemple extraire des caractéristiques relatives à la distribution statistique de la séquence R-R, comme les modes dominants, les moments et les valeurs extrêmes des intervalles R-R. L’unité de calcul 3 pourra par exemple extraire des caractéristiques issues du spectre fréquentiel de la séquence R-R, comme les modes physiologiques de Fourier, à savoir des pics de basses fréquences correspondant au système sympathique/adrénergique et un pic de haute fréquence correspondant au système parasympathique/vagal. L’unité de calcul 3 pourra par exemple extraire des caractéristiques relatives à la périodicité de la séquence R-R, comme son niveau de périodicité évalué au travers d’une décomposition en valeurs singulières de la matrice de Toeplitz de la séquence R-R ou encore au travers du spectre de la matrice de covariance de la séquence R-R. Dans une étape E5, l’unité de calcul 3 classifie, à partir de l’ensemble des valeurs extraites dans l’étape E4, la séquence R-R parmi des classes « rythme sinusal normal», « bruit » et une ou plusieurs classe de rythme indiquant un état de santé prédéterminé. De façon non limitative, lesdites classes pourront être l’une ou plusieurs, voire la totalité des classes suivantes : rythme sinusal anormal indiquant un diabète, rythme sinusal anormal indiquant une hypertension artérielle, rythme sinusal anormal indiquant une insuffisance cardiaque, rythme sinusal anormal indiquant un stress, rythme sinusal anormal indiquant une fatigue, rythme sinusal anormal indiquant une dépression, rythme sinusal anormal indiquant une récidive d’un cancer, rythme sinusal anormal indiquant une bronchopneumopathie obstructive, rythme sinusal anormal indiquant une apnée du sommeil, rythme indiquant une fibrillation atriale, rythme indiquant une tachycardie ventriculaire, rythme indiquant des extrasystoles fréquentes, rythme indiquant une tachycardie sinusale, rythme indiquant une bradycardie sinusale, rythme sinusal anormal indiquant un flutter auriculaire, rythme sinusal anormal indiquant une anomalie de conduction ou tout autre classe de rythme indiquant un trouble du rythme cardiaque. Dans l’exemple décrit, cette classification est réalisée au moyen d’au moins un algorithme d’apprentissage automatique entrainé à classifier une séquence de données parmi lesdites classes à partir de caractéristiques issues de représentations multi-échelles, lexicographique et de répartition de cette séquence de données. On a représenté en FIG. 9 un exemple de mise en œuvre de l’étape E5 à l’aide d’une machine à vecteur de support ou SVM entrainé à classifier une séquence R-R parmi cinq classes, à savoir des classes « rythme sinusal normal», « bruit », « rythme indiquant une fibrillation atriale » et « rythme indiquant une tachycardie ventriculaire », « autre rythme ». Cette dernière classe permet d’éviter un problème de convergence du SVM. Au préalable, un jeu de données a été établi à partir d’un ensemble de 500 signaux de de type rPPG et d’un ensemble de 800 signaux ECG 1D d’une pluralité de patients présentant un état de santé sain, une arythmie atriale ou une arythmie ventriculaire. On a extrait depuis ces signaux des séquences d’intervalles R-R de durée allant de 10 secondes à 10 minutes. Chaque séquence R-R a été annotée manuellement selon l’une des trois classes « rythme sinusal normal», « rythme indiquant une fibrillation atriale » et « rythme indiquant une tachycardie ventriculaire », « autre rythme »ou selon la classe « bruit » s’il n’était pas possible d’identifier l’un des autres rythmes. Les caractéristiques S i,j , D L , et P(W) issue de représentations multi-échelles, lexicographique et de répartition ont été extraites de chacune de ces séquences selon les étapes E41 à E43. Chaque groupe de caractéristiques S i,j , D L , et P(W) a été étiquetée avec la classe avec laquelle la séquence dont elles ont été extraites a été annotée. L’ensemble des groupes de caractéristiques annotés a été séparé en un jeu de données d’entrainement et un jeu de données de validation, par une méthode d’échantillonnage aléatoire. Une machine à vecteur support multi-classes a ainsi été entrainée à classer chaque ensemble de données du jeu d’entrainement parmi les quatre classes afin d’identifier des vecteurs supports, parmi ces données du jeu d’entrainement, permettant ainsi de déterminer un ou plusieurs hyperplan optimal de séparation et d’ajuster des coefficients de pondération par une méthode d’optimisation quadratique. A titre d’exemple non limitatif, dans l’exemple décrit, on a employé un SVM linéaire multi-classes de type OVA ou « one vs all », composé d’un SVM linéaire élémentaire SVM 1 à SVM N pour chaque classe de rythme C 1 à C N , entrainé à déterminer si un groupe de caractéristiques qui lui est fourni appartient à ladite classe ou non. Chaque SVM linéaire élémentaire emploie une fonction noyau de type gaussien dont la largeur de bande gamma a été fixée à une valeur comprise entre 1 et 10, avec un coefficient de régularisation de la fonction de marge dont la valeur a été fixé pour être inférieure à 1 et a été entrainé avec le jeu de données d’entrainement avec une tolérance à l’arrêt a été fixée pour être inférieure à 0,001. Chaque SVM linéaire élémentaire SVM 1 à SVM N du SVM linéaire multi-classes bénéficie de son propre hyperplan HP 1 à HP N et donc de sa propre fonction de décision permettant d’établir si un groupe de caractéristiques qui lui est fourni appartient à ladite classe C 1 à C N associée à ce SVM linéaire élémentaire. Afin de pouvoir classifier la séquence R-R, le groupe de caractéristiques S i,j , D L , et P(W) est fourni à chaque SVM linéaire élémentaire SVM 1 à SVM N lequel prédit si la séquence R-R appartient à la classe C 1 à C N associée où non et fournit une évaluation de la fonction de marge f C1 à f CN . La classe finale C k prédite par le SVM linéaire multi-classes est celle, parmi l’ensemble des classes prédites, qui présente la fonction de marge la plus importante. On pourra, en variante au SVM de type « one vs all », employer un SVM de type OVA ou « one vs one ». Dans d’autres exemples de réalisation, on pourra employer d’autres types d’algorithmes d’apprentissage automatique aptes à classifier une séquence de données parmi lesdites classes à partir de caractéristiques issue de représentations multi-échelles, lexicographique et de répartition d’une séquence de données, pouvant être entrainés de façon supervisée, non supervisée, auto-supervisé et par renforcement, et notamment de types réseaux de neurones profonds, réseaux de neurones convolutifs, réseaux de neurones récurrents, arbres de décision, regroupement de données et tout combinaison de ces éléments On notera qu’à l’issue de l’étape E5, on bénéficie d’une méthode permettant de générer une base de données de séquences R-R rythmiques, chacune étiquetées avec la classe prédite par le SVM. Les caractéristiques extraites permettent ainsi d’établir des signatures ou des empreintes rythmiques des états de santés, inscrites dans la pulsation rythmique cardiaque, et de pouvoir différencier ces signatures rythmiques du bruit de mesure. Dans une étape E6, l’unité de calcul 3 va prédire une probabilité d’un état de santé à venir dudit patient, à partir de la classe C k établie à l’issue de l’étape E5 et de la séquence R-R. Dans une sous-étape E61, l’unité de calcul 3 synthétise une séquence de données potentielles futures R-R P en propageant progressivement la séquence de données R-R. On a représenté en FIG. 10 en partie haute un algorithme d’apprentissage automatique DGP mettant en œuvre un modèle profond d’auto-régression de processus gaussien et en partie basse un exemple de séquence R-RP générée à partir de la séquence R-R de la FIG. 5 et au moyen du modèle DGP. Le modèle DGP comporte une succession de couches GP 1 à GP m correspondant chacune à un modèle de processus gaussien, les couches étant interconnectées deux à deux de sorte que chaque sortie de chaque couche soient connectées à chaque entrée de chaque couche suivante. Chaque couche GP 1 à GP m est un modèle d’auto-régression capable de générer une séquence de données à partir d’une séquence de données fournies en entrée, le modèle ayant été entrainé au préalable, de manière non supervisée de sorte à inférer ou ajuster un noyau gaussien f 1 à f m dudit modèle GP 1 à GP m qui minimise une distance entre un spectre d’une séquence de données prédites et donc un spectre dudit noyau et un spectre des données d’entrainement fournies en entrée. Dans l’exemple de la FIG. 10 , le modèle DGP peut comporter 3 couches interconnectées. La première couche GP 1 comporte 200 entrées pour recevoir les 200 derniers intervalles de la séquence R-R et prédit, selon son noyau f 1 , une séquence de données qui est fournie en entrée de la seconde couche. Les séquences de données prédites sont ainsi propagées de couche en couche jusqu’à la dernière couche GP m qui prédit la séquence potentielle future R-R P . On pourra, en variante, employer d’autres modèles d’auto-régression bayésien, notamment d’ordre strictement supérieur à 1, afin de générer la séquence potentielle future R-R P . Dans une sous-étape E62, l’unité de calcul prédit une probabilité P k d’un état de santé à venir dudit patient, à partir de ladite séquence de données potentielle future R-R P et de la classe C k établie à l’issue de l’étape E5. Afin de renforcer la fiabilité des prédictions, le procédé comporte une étape préalable E02 de fourniture d’un historique médical du patient, lequel est également pris en compte dans la prédiction de la probabilité P k . Cet état de santé pourra être un état de santé impliquant une arythmie, une variation sinusale altérée, telle qu’une anomalie de conduction, une arythmie auriculaire et supra-ventriculaire, une arythmie ventriculaire, une maladie cardiovasculaire, un accident vasculaire cérébrale, une insuffisance cardiaque, un arrêt cardiaque, une mort subite, un diabète, une hypertension, un stress, de la fatigue, une dépression. Dans l’exemple décrit, la prédiction de la probabilité P k pourra être mise en œuvre par le même SVM que celui employé dans l’étape E5 pour classifier la séquence de données potentielle future R-R P parmi des classes « rythme sinusal normal», « bruit » et une ou plusieurs classe de rythme indiquant un état de santé prédéterminé. La classe obtenue en sortie de SVM ainsi que l’historique médical du patient sont fournis en entrée d’une couche d’un modèle vectoriel autorégressif bayésien pour prédire ladite probabilité la probabilité P k . La description qui précède explique clairement comment l'invention permet d'atteindre les objectifs qu'elle s'est fixée, à savoir proposer une méthode permettant de fournir à un praticien des indications quant aux états de santé futurs possible d’un patient à partir de données dérivées, à la résolution du battement cardiaque, de signaux notamment issus d’un dispositif grand public afin de permettre au praticien d’interpréter ces signaux, de diagnostiquer, prédire et suivre l’état du patient et de proposer le cas échéant des traitements adaptés. En tout état de cause, l'invention ne saurait se limiter aux modes de réalisation spécifiquement décrits dans ce document, et s'étend en particulier à tous moyens équivalents et à toute combinaison techniquement opérante de ces moyens. Procédé de prédiction d’un état de santé à venir d’un patient à partir d’au moins un signal (rPPG P ) comportant une information sur une activité cardiaque dudit patient , le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comportant les étapes suivantes : (E2) classification du type de bruit contenu dans ledit signal ; (E3) extraction d’une séquence de données (R-R) relative au rythme cardiaque à partir dudit signal et à partir d’au moins un algorithme de filtrage paramétré à l’aide du résultat de ladite classification du type de bruit ; (E4, E41, E42, E43) extraction d’au moins : une caractéristique (S i,j ) issue d’une représentation multi-échelles de ladite séquence de données ; une caractéristique (D L ) issue d’une représentation lexicographique de ladite séquence de données ; une caractéristique (P(W)) issue d’une représentation de la densité de répartition des données de ladite séquence de données autour d’une valeur centrée issue de ladite séquence de données ; (E5) classification du signal parmi des classes (C 1 , C N ) « rythme sinusal normal», « bruit » et au moins une classe indiquant un état de santé prédéterminé à partir desdites caractéristiques extraites (S i,j , D L , P(W)) ; (E6) prédiction, selon un modèle d’auto-régression donné (DGP) et à partir de ladite classe (C k ) du signal, d’une probabilité (P k ) d’un état de santé à venir dudit patient. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’étape (E2) de classification du type de bruit comporte une étape (E21, E22) de détermination de la répartition temporelle de l’énergie (R A , N 0 ) du signal (rPPG P ) dans au moins une bande spectrale, le type de bruit contenu dans ledit signal étant classé parmi une classe de bruit stationnaire et une classe de bruit impulsionnel en fonction de ladite répartition. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’algorithme de filtrage paramétré à l’aide du résultat (λ) de ladite classification du type de bruit comporte une minimisation des écarts entre ladite séquence de données extraite (R-R) et ledit signal (rPPG P ) sous une contrainte de parcimonie d’un gradient temporel maximal de ladite séquence de données extraites. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’algorithme de filtrage paramétré à l’aide du résultat (λ) de ladite classification du type de bruit comporte un filtre à préservation des bords paramétré à l’aide du résultat de ladite classification du type de bruit. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape d’extraction (E41) d’au moins une caractéristique (S i,j ) issue d’une représentation multi-échelles de ladite séquence de données (R-R) comporte au moins une cascade de décompositions en ondelettes (S11, S12, S13) de ladite séquence de données, ladite caractéristique étant déterminée à partir des coefficients de dispersion (S i,j ) obtenus à l’issue de chaque décomposition de ladite cascade. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape d’extraction (E42) d’une caractéristique (D L ) issue d’une représentation lexicographique de ladite séquence de données (R-R) comporte une classification (S21) de chacune des données de ladite séquence parmi une pluralité de classes prédéterminées (C,N,L), une transformation (S22) de ladite séquence de données à partir de classes de données pour obtenir une séquence de classes (I CNL ), une décomposition (S23) de ladite séquence de classes en une suite de sous-séquences de classes (M CNL ), une détermination (S24) d’une distribution lexicographique de ladite suite de sous-séquence de classes, ladite caractéristique (D L ) étant déterminée à partir de ladite distribution lexicographique. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape d’extraction (E43) d’une caractéristique (P(W)) issue d’une représentation de la densité de répartition des données de ladite séquence de données (R-R) autour d’une valeur centrée issue de ladite séquence de données comporte l’estimation (S31, S32, S33) d’une fonction de comptage (P(W)) des données de la séquence de données, ladite caractéristique étant déterminée à partir de ladite fonction de comptage. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comporte, en plus des étapes d’extraction (E4, E41, E42, E43) de caractéristiques issue des représentations multi-échelles, lexicographique et de répartition de ladite séquence de données (R-R), les étapes suivantes : extraction d’une caractéristique statistique de ladite séquence de données ; extraction d’une caractéristique issue du spectre fréquentiel de ladite séquence de données ; ledit signal étant classé parmi lesdites classes (C 1 , C N ) « rythme sinusal normal», « bruit » et au moins une classe indiquant un état de santé prédéterminé à partir de l’ensemble des caractéristiques extraites (S i,j , D L , P(W)). Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape de classification (E5) du signal parmi les classes (C 1 , C N ) « rythme sinusal normal», « bruit » et au moins une classe indiquant un état de santé prédéterminé, à partir de ladite au moins une caractéristique extraite (S i,j , D L , P(W)) est mis en œuvre au moyen d’au moins un algorithme d’apprentissage automatique (SVM) entrainé à classifier une séquence de données (R-R) parmi lesdites classes à partir de caractéristiques issue de représentations multi-échelles, lexicographique et de répartition d’une séquence de données. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape de prédiction (E6), selon un modèle d’auto-régression donné (DGP) et à partir de ladite classe (C k ) du signal (rPPG P ), d’un état de santé à venir dudit patient, comporte une sous-étape (E61) de génération, à partir de ladite classe du signal, d’une séquence de données potentielle future (R-R P ) de ladite séquence de données (R-R) selon ledit modèle d’auto-régression ; et une sous étape de prédiction (E62), à partir de ladite séquence de données potentielle future et de ladite classe du signal, d’une probabilité (P k ) d’un état de santé à venir dudit patient. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comporte une étape de fourniture (E02) d’un historique médical du patient et en ce que ladite probabilité (P k ) d’un état de santé à venir dudit patient est prédite, selon ledit modèle d’auto-régression donné (DGP) et à partir de ladite classe (C k ) du signal (rPPG P ) et de l’historique médical du patient. Système de prédiction (1) d’un état de santé à venir d’un patient comportant au moins un capteur (2) apte à acquérir au moins un signal (rPPG P ) comportant une information sur une activité cardiaque dudit patient et une unité de calcul (3) agencée pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications précédentes.