Cette caractéristique est particulièrement avantageuse suivant le type d’erreur qui est détecté. Ainsi, lorsqu’une erreur caractéristique d’une réalisation dangereuse ou d’une posture dangereuse pour l’utilisateur est détectée par comparaison des postures de l’utilisateur avec les postures de référence de la classe de mouvement, le procédé donne l’instruction à l’utilisateur d’arrêter son mouvement. Cette disposition permet avantageusement de limiter le risque de blessure de l’utilisateur. Selon un mode de réalisation, la première consigne numérique comprend une indication d’afficher le nombre de répétitions à effectuer par l’utilisateur. De cette manière, lorsqu’une dégradation de la qualité d’exécution est détectée, l’utilisateur peut recevoir une consigne de diminuer le nombre de répétitions à effectuer. Cette caractéristique est particulièrement avantageuse suivant le type d’erreur qui est détecté. Ainsi, lorsqu’une erreur caractéristique d’une fatigue excessive est détectée par comparaison des postures de l’utilisateur avec les postures de référence de la classe de mouvement, le procédé donne l’instruction à l’utilisateur de réduire la durée de son exercice. Le procédé suivant ces étapes permet d’effectuer l’analyse de la posture et du mouvement de l’utilisateur sur la première séquence SEQ 1 en isolant celle-ci du reste du mouvement. Ainsi, lorsque la méthode détecte un défaut dans la posture de l’utilisateur ou dans sa manière de réaliser l’exercice, le procédé permet d’extraire un « sous-mouvement » qui représente une petite partie du mouvement total effectué par l’utilisateur. Une fois ce sous-mouvement isolé, le procédé permet de réaliser l’analyse uniquement sur celui-ci pour focaliser l’attention et le travail de l’utilisateur sur celui-ci. Ainsi, la partie du mouvement concernant la sous-séquence est analysée par squelettisation et comparaison des postures de l’utilisateur avec les postures caractéristiques correspondant à la partie du mouvement effectué. Finalement, si la valeur du nouvel indicateur d’erreur ERR1 calculé est supérieure à la valeur seuil, une lecture de la séquence d’images correspondant à la classe de mouvement est lue. De cette manière, l’utilisateur dispose d’un exemple de la partie du mouvement correspondant à la sous-séquence. Cet exemple permet à l’utilisateur d’améliorer son mouvement en s’inspirant de l’exemple. De plus, la diffusion de cette séquence sert aussi à donner à l’utilisateur l’indication de recommencer la séquence qu’il a mal exécutée. Enfin, la séquence d’images lues est lue à une vitesse inférieure à la vitesse normale d’exécution du mouvement considéré. De cette manière, l’utilisateur peut plus facilement identifier les passages du mouvement qu’il n’a pas bien effectué, et réaliser le mouvement à vitesse réduite en suivant la séquence d’image qui est lue. De cette manière, il est mis dans les meilleures conditions pour réaliser le mouvement de la meilleure manière possible. Selon un mode de réalisation, la suite d’étapes comprend la mémorisation des valeurs successives du premier indicateur d’erreur ERR 1 dans une mémoire. Selon ce mode de réalisation, la suite d’étapes comprend également la comparaison de la valeur du dernier indicateur d’erreur ERR 1 calculé avec les valeurs de l’indicateur d’erreur ERR 1 mémorisées. Enfin, la suite d’étapes comprend la génération d’une recommandation dépendant ladite comparaison. Selon ce mode de réalisation, l’évolution de la valeur de l’indicateur d’erreur ERR 1 est étudiée pour permettre une adaptation des consignes en fonction de l’évolution dudit indicateur d’erreur. Par exemple, en cas d’augmentation de l’indicateur d’erreur ERR 1 , au cours des répétitions du mouvement, une recommandation peut être générée pour afficher une instruction à l’utilisateur d’arrêter son mouvement.