Procédé de génération, sur une zone géographique d’intérêt, de trajets les plus adaptés à réduire le stress, caractérisé en ce qu’il comprend une unité de traitement de données, munie d’un espace de stockage tel qu’une base de données, adaptée à la mise en œuvre d’un algorithme d’apprentissage automatique pré-entrainé prenant en entrée des données d'images et / ou de sons correspondants à au moins un environnement géo-localisé, et en particulier à au moins la zone géographique d’intérêt, ces données étant digitalisées à partir d’une source statique, telle qu’une mémoire de stockage de masse, ou bien à partir d’une source dynamique tel qu’un flux digital provenant d’une caméra et/ou de microphones, et qui génère en sortie des valeurs de bien-être ressenti géolocalisées, ainsi que d’un module de calcul d’agrégation de valeurs de bien-être ressenti, puis d’au moins un système de navigation terrestre tel qu’un GPS ou bien encore une application de navigation ainsi que les étapes suivantes : Une étape d’apprentissage de algorithme d’apprentissage automatique Une étape de mise en œuvre d’un algorithme d’apprentissage automatique pré-entrainé prenant en entrée des données d'images et / ou de sons correspondants à au moins un environnement géo-localisé, et en particulier à au moins la zone géographique d’intérêt, ces données étant digitalisées à partir d’une source statique, telle qu’une mémoire de stockage de masse, ou bien à partir d’une source dynamique tel qu’un flux digital provenant d’une caméra et/ou de microphones, et qui génère en sortie des valeurs de bien-être ressenti géolocalisées Une étape d’agrégation des valeurs de bien-être ressenti géolocalisées, mise en œuvre par le module de calcul d’agrégation de valeurs de bien-être ressenti de l’ unité de traitement de données, à chaque coordonnée, ainsi que le stockage des valeurs agrégées, appelées niveaux de bien-être, sur l’espace de stockage. Il en résulte une carte de niveaux de bien-être ressenti pour l’ensemble des environnements situés sur la zone géographique d’intérêt. Une étape d’utilisation d’au moins un système de navigation terrestre tel qu’un GPS ou bien encore une application de navigation adapté à la mise en œuvre des données de la carte de niveaux de bien-être ressenti afin de déterminer les chemins procurant le plus de bien-être d'un point d'origine vers une destination en modulant le trajet de l’individu vers sa destination en y apportant la dimension de réduction de stress, en fonction des niveaux de bien-être des environnements sur les trajets possibles ainsi que les autres critères de sélection de chemin plus classiques, selon les choix de l’individu. Procédé de génération selon la revendication 1 où l’apprentissage de l’algorithme à apprentissage automatique est caractérisé en ce que l’algorithme à apprentissage automatique soit adapté au traitement de données de type images et/ou sons fournissant en sortie des valeurs de bien-être ressenties face aux données d’entrée, ainsi qu’une étape de constitution d’une base de données d’apprentissage contenant des données d’images et/ou sons digitalisés ainsi que des valeurs de niveaux de bien-être obtenues par l’évaluation d’échantillons représentatifs d’images et/ou de sons de l’ensemble des typologies d’environnements terrestres par un groupe de personnes statistiquement représentatif de la population cible. Chaque image et/ou son des échantillons représentatifs doit être noté par chaque individu du groupe, qui attribue une valeur de bien-être ressenti face à l’image et/ou le son, la valeur attribuée sera par convention comprise entre 0 et 1, 0 représentant un mal-être ressenti, et 1 représentant la valeur de bien-être ressenti maximale. L’apprentissage de l’algorithme se fera par un procédé d’entrainement de type supervisé adapté à l’algorithme. Procédé de génération selon la revendication 1 où l’algorithme à apprentissage automatique, est caractérisé par une sous-étape de choix de deux ensembles d’émotions ; Un ensemble d’émotions pour les données de type image et un ensemble d’émotions pour celles de type son. Ces deux ensembles d’émotions peuvent être potentiellement différents. Chacun que ces deux ensembles doit avoir son nombre d’émotions positives égal à son nombre d’émotions négatives. Les émotions sont par exemple l’appréciation de la beauté, ou bien encore la quiétude, ou bien la joie pour les émotions positives, et par exemple la laideur, ou bien encore la peur, ou bien encore l’agacement lié aux nuisances, pour les émotions négatives. Ce mode de réalisation est aussi caractérisé par la mise en œuvre de sous-algorithmes à apprentissage automatique adaptés au traitement de données de type images et/ou sons fournissant en sortie des valeurs de ressenti émotionnel pour les deux ensembles d’émotions choisis, ainsi que la mise en œuvre d’un module de calcul d’agrégation de ces valeurs de ressenti émotionnel, afin d’obtenir les valeurs de bien-être ressenti correspondantes. Procédé de génération selon la revendication 3 où l’apprentissage des sous-algorithmes à apprentissage automatique est caractérisé par la constitution d’une base de données d’apprentissage, contenant des données d’images et/ou de sons digitalisés ainsi que des valeurs de ressenti émotionnel pour chaque émotion, obtenues par l’évaluation d’échantillons représentatifs d’images et/ou de sons de l’ensemble des typologies d’environnements terrestres par un groupe de personnes statistiquement représentatif de la population cible. Chaque image et/ou son des échantillons représentatifs doit être noté par chaque individu du groupe, qui attribue une valeur de ressenti émotionnel pour chaque émotion face à l’image / le son, la valeur attribuée sera par convention comprise entre 0 et 1, 0 représentant l’absence de ressenti émotionnel pour l’émotion évaluée face à cette image / ce son, et 1 représentant la valeur de ressenti émotionnel maximal pour l’émotion évaluée face à cet image / ce son. L’apprentissage des sous-algorithmes se fera par un procédé d’entrainement de type supervise adapté à ces sous-algorithmes. Procédé de génération selon l’une des revendications de 2 à 4 est caractérisé en ce que l’algorithme à apprentissage automatique utilise des sous-algorithmes à apprentissage automatique de type réseaux de neurones artificiels pour chaque type de données image ou son. Procédé de génération selon l’une des revendications de 3 à 5 où le module de calcul d’agrégation des valeurs de ressenti émotionnel est caractérisé en ce que la valeur de bien-être ressenti calculée soit égale à la somme des valeurs de ressenti émotionnel en sorties des sous-algorithmes pré-entrainés, pour les émotions positives uniquement, divisée par le nombre de type de données, i.e. 1, s’il y a seulement de l’image ou bien seulement du son, et 2 s’il y a à la fois de l’image et du son. Procédé de génération selon l’une des revendications de 3 à 5 où le module de calcul d’agrégation des valeurs de ressenti émotionnel est caractérisé par le choix pour chaque type de données image et/ou son, d’un ensemble de poids émotionnels caractéristiques de ce type de données et dont le nombre est égale au nombre d’émotions choisies pour le type de données, à chacune de ces émotions sera associé un poids émotionnel de l’ensemble des poids émotionnels correspondant. Les choix possibles de ces poids sont tels que les poids pour les émotions positives sont des valeurs positives et de somme 1 alors que les poids pour les émotions négatives sont des valeurs négatives et de sommes -1. Ce procédé de génération est aussi caractérisé en ce que la valeur de bien-être ressenti est égale à la somme pondérée, par les poids émotionnels correspondant, des valeurs de ressenti émotionnel en sorties des sous-algorithmes pré-entrainés, divisée par le nombre de type de données, i.e. 1 s’il y a seulement de l’image ou bien seulement du son, et 2 s’il y a à la fois de l’image et du son. Procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 7 où le module de calcul d’agrégation de valeurs de bien-être ressenti est caractérisé par le calcul de la moyenne arithmétique pour chaque coordonnée de l’ensemble des valeurs de ressenti associées à cette coordonnée afin d’obtenir une seule valeur de bien-être dite agrégée associée à cette coordonnée ou bien tout simplement appelée le niveau de bien-être dans le contexte de la carte de niveaux de bien-être. Procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 7 où le module de calcul d’agrégation de valeurs de bien-être ressenti est caractérisé par le choix d’un ensemble de poids positifs à chaque coordonnée dont le nombre est égale au nombre de valeurs de bien-être ressenti associées à cette coordonnée, et dont la somme est égale à 1. On prendra pour chaque coordonnée l’ensemble des valeurs de bien-être ressenti associées à cette coordonnée ainsi que leur poids et on en fait la moyenne pondérée afin d’obtenir une seule valeur de bien-être dite agrégée associée à cette coordonnée ou bien tout simplement appelée le niveau de bien-être dans le contexte de la carte de niveaux de bien-être. Une unité de traitement de données adaptée à la mise en œuvre des procédés des revendications de 1 à 9.