Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, le dispositif électronique de surveillance comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : le dispositif de surveillance comprend en outre un module d’alerte configuré pour émettre un signal d’alerte lorsque le module de fusion détermine que l’opérateur est dans un état de conscience altéré ; chaque capteur porté 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 de l’opérateur ; un capteur de pression agencé dans un dispositif de commande propre à être actionné par l’opérateur ; un capteur de sudation de l’opérateur ; un capteur de réponse électrodermale ; un capteur de température interne de l’opérateur; un bandeau à spectroscopie proche infrarouge ; au moins l’un des capteurs portés est un capteur de pression configuré pour mesurer au moins une pression appliquée par l’opérateur sur le capteur de pression, le paramètre associé propre à être extrait par le module de traitement étant une durée durant laquelle la pression mesurée est supérieure à une pression seuil prédéterminée ; au moins l’un des capteurs portés est un accéléromètre configuré pour mesurer une accélération d’au moins une partie de l’opérateur, le paramètre associé propre à être extrait par le module de traitement étant une signature issue d’une analyse fréquentielle et/ou une analyse temporelle de l’accélération mesurée et choisi parmi le groupe constitué de : une puissance portée par une bande de fréquence de l’accélération mesurée ; un rapport entre puissances de bandes de fréquences de l’accélération mesurée ; la puissance de l’accélération mesurée ; la moyenne de l’accélération mesurée ; le taux de passage par zéro de l’accélération mesurée ; la régularité de l’accélération mesurée ; la complexité de l’accélération mesurée ; l’entropie de l’accélération mesurée ; les paramètres d’une modélisation de l’accélération mesurée ; les coefficients issus d’une analyse temps fréquence de l’accélération mesurée ; les coefficients issus d’une analyse temps échelle de l’accélération mesurée ; chaque capteur déporté est choisi parmi le groupe constitué de : une caméra configurée pour capter au moins une image comprenant au moins une partie de l’opérateur ; un microphone pour capter au moins une son émis par l’opérateur, tel que sa voix ou sa respiration ; un capteur infrarouge de température de peau de l’opérateur ; au moins l’un des capteurs déportés est une caméra configurée pour capter au moins une image comprenant au moins une partie de l’opérateur, chaque paramètre propre à être extrait par le module de traitement étant choisi parmi le groupe constitué de : un mouvement de l’opérateur ; une posture de l’opérateur ; une orientation de la tête de l’opérateur ; une direction du regard de l’opérateur ; une ouverture partielle des yeux de l’opérateur; un clignement des yeux de l’opérateur; une information de structure de l’image dans laquelle l’opérateur apparaît ; au moins l’un des capteurs portés est un capteur de pression, au moins l’un des capteurs portés est un accéléromètre et au moins l’un des capteurs déporté est une caméra ; le module de traitement est configuré pour extraire de chaque donnée au moins un paramètre représentatif de l’état de conscience de l’opérateur 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.