Procédé de détection de chute (200), comprenant les étapes suivantes : capture (202) d’un flux vidéo (16) d’une scène dans laquelle évolue une personne (29), le flux vidéo (16) comprenant une succession d’images (18) de la scène, analyse (210) d’au moins une partie des images (18) de la scène, ladite analyse (210) comprenant, pour chacune des images (18) analysées, l’identification (216) d’une posture (28) de la personne (29) dans l’image (18), pour chaque image (18) analysée : optionnellement, détermination (230) d’une évolution de la posture (28) par comparaison de la posture (28) de la personne (29) dans l’image (18) analysée avec une posture de la personne (29) dans une image analysée précédente, comparaison (250) de la posture (28) et/ou de l’évolution de la posture avec au moins un critère de comparaison, et pour chaque critère de comparaison auquel il est satisfait, incrémentation (260) d’un compteur individuel propre à l’image (18) analysée, calcul (270) d’un compteur aggloméré égal à la somme des compteurs individuels de plusieurs images analysées successives, et détection (280) d’une chute lorsque le compteur aggloméré excède un seuil d’alerte prédéterminé. Procédé de détection de chute (200) selon la revendication 1, dans lequel les images analysées successives sont comprises dans une fenêtre temporelle de durée prédéterminée, ladite durée prédéterminée étant avantageusement comprise entre 0,5 et 10 secondes, par exemple comprise entre 1 et 5 secondes. Procédé de détection de chute (200) selon la revendication 2, dans lequel les images analysées successives sont constituées par toutes les images analysées comprises dans la fenêtre temporelle. Procédé de détection de chute (200) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le calcul (270) du compteur aggloméré est répété pour chaque image (18) analysée, les images analysées successives étant constituées de l’image (18) analysée et d’au moins une autre image analysée antérieure à ladite image (18) analysée. Procédé de détection de chute (200) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le seuil d’alerte est fonction du nombre d’images analysées successives et, le cas échéant, du nombre de critères. Procédé de détection de chute (200) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la posture (28) comprend un point de tête représentatif de la position de la tête de la personne (29) dans l’image (18) analysée, le ou les critère(s) de comparaison comprenant au moins un critère parmi les critères suivants : le point de tête se déplace d’une distance supérieure à un seuil, et le point de tête se déplace dans une direction prédéterminée durant un nombre d’images successives s’étalant sur une durée supérieure à un seuil de durée prédéterminé. Procédé de détection de chute (200) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la posture (28) comprend un vecteur de corps (80) représentatif de la longueur et de l’orientation du corps de la personne (29) dans l’image (18) analysée, le ou les critère(s) de comparaison comprenant le critère suivant : le vecteur de corps (80) se raccourcit d’une valeur supérieure à un seuil. Procédé de détection de chute (200) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la posture (28) comprend un vecteur de corps (80) représentatif de la longueur et de l’orientation du corps de la personne (29) dans l’image (18) analysée et l’analyse comprend, pour chacune des images (18) analysées, la détection (214) d’une surface de sol (26) dans l’image (18), le ou les critère(s) de comparaison comprenant le critère suivant : l’angle que forme le vecteur de corps (80) avec la surface de sol (26) est hors d’un intervalle de confiance prédéterminé. Procédé de détection de chute (200) selon la revendication 7 ou 8, dans lequel la posture (28) comprend au moins un point postural supérieur (32) représentatif de la position dans l’image (18) analysée d’un élément anatomique supérieur de la personne (29), ledit élément anatomique supérieur étant compris entre la tête et les hanches, et au moins un point postural inférieur (34) représentatif de la position dans l’image (18) analysée d’un élément anatomique inférieur de la personne (29), ledit élément anatomique inférieur étant compris entre les hanches et les pieds, le vecteur de corps (80) reliant le barycentre (82) du ou des point(s) postural (posturaux) inférieur(s) (34) au barycentre (84) du ou des point(s) postural (posturaux) supérieur(s) (32). Procédé de détection de chute (200) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la posture (28) comprend une pluralité de points posturaux (30) chacun représentatif de la position dans l’image (18) analysée d’un élément anatomique de la personne (29), l’identification (216) de la posture (28) comprenant la détection (216A) d’au moins un point postural (30) dans l’image (18) analysée et la prédiction (216B) d’au moins un autre point postural à partir d’une posture de la personne (29) dans une image analysée précédente. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions pour la mise en œuvre au moins des étapes de comparaison (250), incrémentation (260), calcul (270) et détection (280) d’un procédé de détection de chute (200) selon l'une quelconque des revendications 1 à 10 lorsque ledit programme informatique est exécuté par un processeur (302). Support de stockage d’informations (300) sur lequel est enregistré un produit programme d’ordinateur selon la revendication 11. Système de détection de chute (10) comprenant une caméra (12) pour capturer un flux vidéo (16) d’une scène dans laquelle évolue une personne (29), le flux vidéo (16) comprenant une succession d’images (18) de la scène, et une unité de traitement (14) configurée pour : analyser au moins une partie des images (18) de la scène de sorte à identifier, pour chacune des images analysées, une posture (28) de la personne (29) dans l’image (18), pour chaque image (18) analysée : optionnellement, déterminer une évolution de la posture (28) par comparaison de la posture (28) de la personne (29) dans l’image (18) analysée avec une posture de la personne (29) dans une image analysée précédente, comparer la posture (28) et/ou l’évolution de la posture avec au moins un critère de comparaison, et incrémenter, pour chaque critère de comparaison auquel il est satisfait, un compteur individuel propre à l’image (18) analysée, calculer un compteur aggloméré égal à la somme des compteurs individuels de plusieurs images analysées successives, et détecter une chute lorsque le compteur aggloméré excède un seuil d’alerte prédéterminé.