Dispositif électronique de surveillance (22) d’un état neurophysiologique d’un opérateur (14) dans un poste de commande (16) d’un aéronef (12), le dispositif de surveillance (22) comprenant : un module de réception (30) configuré pour recevoir une donnée d’au moins un capteur (24) embarqué dans l’aéronef (12), chaque capteur étant configuré pour mesurer au moins une information relative à l’opérateur (14) ; un module de catégorisation (31) configuré pour associer à l’opérateur (14) une catégorie parmi une liste de catégories prédéterminées à partir de la ou des données reçues ; un module de traitement (32) configuré pour extraire de chaque donnée au moins un paramètre représentatif de l’état neurophysiologique de l’opérateur (14) ; un module de détection (34) configuré pour recevoir la catégorie associée à l’opérateur (14) et le ou les paramètres représentatifs, le module de détection (30) étant en outre configuré pour appliquer un modèle issu d’une méthode d’apprentissage automatique pour déterminer en fonction des paramètres représentatifs si l’opérateur (14) est dans un état neurophysiologique nominal ou dans un état neurophysiologique altéré, le modèle étant choisi parmi une liste de modèles prédéterminés en fonction de la catégorie associée à l’opérateur (14). Dispositif de surveillance (22) selon la revendication 1, dans lequel le dispositif de surveillance (22) comprend en outre un module d’alerte (36) configuré pour émettre un signal d’alerte lorsque le module de détection (34) détermine que l’opérateur (14) est dans un état neurophysiologique altéré. Dispositif de surveillance (22) selon la revendication 1 ou 2, dans lequel chaque capteur (24) est choisi parmi le groupe constitué de : un capteur cardiaque, notamment un électrocardiographe ; un oxymètre de pouls, notamment un capteur à photopléthysmographie ; un capteur de respiration ; un accéléromètre ; une électrode crânienne, par exemple un électroencéphalographe ; un capteur de pression agencé dans un siège (18) de l’opérateur (14) ; un capteur de pression agencé dans un dispositif de commande (19) propre à être actionné par l’opérateur (14) ; un capteur de sudation de l’opérateur ; un capteur de réponse électrodermale ; une caméra configurée pour capter au moins une image comprenant au moins une partie de l’opérateur (14) ; un microphone ; un capteur infrarouge de température de peau de l’opérateur (14) ; un capteur de température interne de l’opérateur (14) ; un bandeau à spectroscopie proche infrarouge. Dispositif de surveillance (22) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le module de catégorisation (31) est configuré pour associer une catégorie en fonction au moins d’un attribut dit individuel choisi parmi le groupe constitué de : genre, âge, origine ethnique, pilosité, longueur de cheveux, présence d’éléments sur la peau du visage. Dispositif de surveillance (22) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le module de catégorisation (31) est configuré pour associer une catégorie en fonction au moins d’un attribut dit d’accessoire porté choisi parmi le groupe constitué de: port de lunettes, lunettes polarisés ou non, lentilles, masque chirurgical, masque à gaz, casque audio, casquette. Dispositif de surveillance (22) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le module de traitement (32) est configuré pour extraire de chaque donnée au moins un paramètre représentatif de l’état neurophysiologique de l’opérateur en fonction de la catégorie associée à l’opérateur (14). Dispositif de surveillance (22) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le module de traitement (32) est configuré pour extraire de chaque donnée au moins un paramètre représentatif de l’état neurophysiologique de l’opérateur (14) en mettant en œuvre pour chaque donnée un algorithme choisi parmi le groupe constitué de : une extraction d’une caractéristique prédéterminée de la donnée associée suivi d’une méthode d’apprentissage automatique ; une méthode d’apprentissage profond appliquée directement sur la donnée associée ; une modélisation prédéterminée appliquée à la donnée associée. Dispositif de surveillance (22) selon la revendication 7, dans lequel l’algorithme mis en œuvre est choisi en fonction de la catégorie de l’opérateur (14). Procédé de surveillance d’un état neurophysiologique d’un opérateur (14) dans un poste de commande (16) d’un aéronef (12), le procédé de surveillance comprenant au moins les étapes suivantes : réception (100) d’une donnée d’au moins un capteur (24) embarqué dans l’aéronef (12), chaque capteur étant configuré pour mesurer au moins une information relative à l’opérateur (14) ; association (110) à l’opérateur (14) une catégorie parmi une liste de catégories prédéterminées à partir de la ou des données reçues ; extraction (120) de chaque donnée au moins un paramètre représentatif de l’état neurophysiologique de l’opérateur (14) ; réception (130) de la catégorie associée à l’opérateur et du ou des paramètres représentatifs et application d’un modèle issue d’une méthode d’apprentissage automatique pour déterminer en fonction des paramètres représentatifs si l’opérateur (14) est dans un état neurophysiologique nominal ou dans un état neurophysiologique altéré, le modèle étant choisi parmi une liste de modèles prédéterminés en fonction de la catégorie associée à l’opérateur (14). Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé de surveillance selon la revendication précédente.