Procédé de génération d’une séquence temporelle d’évaluations d’une situation par un modèle d’évaluation robuste en cas de données d’entrée manquantes, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif électronique (10) et comprenant : une étape d’obtention (S210) d’une pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’entrée issues de capteurs équipant un environnement et/un utilisateur, chaque séquence étant associé à une modalité ( ), chaque élément ( ) d’une séquence étant représentatif d’un état, à un instant ( ), de la modalité ( ) associée à la séquence ; une étape d’encodage (S250), selon un modèle d’encodage multimodal "Transformer" (MMTE), de données issues d’une combinaison, à chaque instant, de données d’encodage positionnel ( ), de données d’encodage de modalité ( ) et de données temporelles déterminées à partir de la pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’entrée, de sorte à obtenir une pluralité ( ) de séquences temporelles de représentations multimodales encodées ( ) ; une étape de décodage (S300) comprenant une sous-étape (S330) d’application d’un modèle d’auto-attention (MHSA) auto-régressif ; et une sous-étape (S340) de mise en œuvre d’un modèle d’attention croisée (MHCA) prenant en entrée la pluralité ( ) de séquences temporelles de représentations multimodales encodées ( ), de sorte à générer une séquence temporelle d’évaluations intermédiaires ( ) ; et, une étape de conversion (S360) de la séquence temporelle d’évaluations intermédiaires en la séquence temporelle d’évaluations d’une situation, ladite séquence temporelle d’évaluations d’une situation permettant de contrôler un déclenchement d’un service adapté à l’environnement et/ou à l’utilisateur. Procédé de génération selon la revendication 1, le modèle d’auto-attention (MHSA) étant auto-régressif en ce que, à un instant courant , ledit modèle d’auto-attention prend en entrée les évaluations intermédiaires précédemment déterminées par ledit modèle d’évaluation à partir de données d’entrées associées à des instants passés . Procédé de génération selon la revendication 1 ou 2, dans lequel les données d’encodage positionnel ( ) représentent, pour chaque séquence temporelle de données d’entrée, l’importance de la position d’au moins un desdits éléments dans ladite séquence. Procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel les données d’encodage de modalité ( ) représentent l’importance d’une modalité parmi les ( ) modalités de la pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’entrée. Procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 4, comprenant en outre une étape de détermination des données temporelles par application (S220) d’au moins un réseau de convolution temporel (TCN) sur la pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’entrée. Procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel l’étape d’encodage (S250) comprend une sous-étape de filtrage des données en entrée du modèle d’encodage multimodal "Transformer" (MMTE), de sorte à n’encoder que les données comprises dans une fenêtre de temps glissante par rapport à un instant courant . Procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant en outre, une étape de détermination de données d’encodage positionnel ( ), et de combinaison (S320) des évaluations intermédiaires précédemment déterminées par ledit modèle d’évaluation à partir de données d’entrées associées à des instants avec les données d’encodage positionnel ( ) déterminées, de sorte à obtenir les évaluations intermédiaires. Procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel le modèle d’attention croisée prend en entrée représentations encodées et associées à un instant courant , avec le nombre de séquences temporelles de données d’entrée. Procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 8, comprenant en outre : une étape d’obtention (S110) d’une pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’apprentissage étiquetées, chaque séquence étant associé à une modalité ( ), chaque élément ( ) d’une séquence étant représentatif d’un état, à un instant ( ), de la modalité ( ) associée à la séquence ; une étape d’entraînement (S120) du modèle d’évaluation en minimisant une fonction coût ( ) définie telle que avec le coefficient de corrélation de concordance. Procédé de génération selon la revendication 9, comprenant en outre : une étape de génération (S130) itérative d’évaluations de la situation, par le modèle d’évaluation, en traitant des données d’entrée d’une même modalité à chaque itération, de sorte à classer les modalités en fonction de leur impact sur les performances du modèle d’évaluation ; une étape de réentraînement (S140) du modèle d’évaluation, en prenant en entrée des données d’apprentissage dont la modalité à un impact sur les performances du modèle d’évaluation inférieur à un seuil prédéterminé. Procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 10, dans lequel la situation correspond à un état émotionnel d’un utilisateur. Procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 11, dans lequel : les capteurs comprennent un dispositif de capture de son et la séquence temporelle de données d’entrée associée comprend des éléments ( ) représentatifs de paroles émises par l’utilisateur et/ou de la prosodie de l’utilisateur ; et/ou les capteurs comprennent un capteur physiologique, et la séquence temporelle de données d’entrée associée comprend des éléments ( ) représentatifs du rythme cardiaque, respiratoire et/ou de l’activité électrique cérébrale de l’utilisateur ; les capteurs comprennent un dispositif de capture d’image, et la séquence temporelle de données d’entrée associée comprend des éléments ( ) représentatifs de l’expression faciale et/ou corporelle de l’utilisateur. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre d’un procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications 1 à 12, lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur selon la revendication 13. Dispositif électronique (10) comprenant un modèle d’évaluation configuré pour déterminer une séquence temporelle d’évaluations d’une situation, le modèle étant robuste en cas de données d’entrée manquantes, le dispositif comprenant : un module d’obtention d’une pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’entrée issues de capteurs équipant un environnement et/un utilisateur, chaque séquence étant associé à une modalité ( ), chaque élément ( ) d’une séquence étant représentatif d’un état, à un instant ( ), de la modalité ( ) associée à la séquence ; un encodeur multimodal "Transformer" (MMTE) configuré pour encoder des données issues d’une combinaison, à chaque instant, de données d’encodage positionnel ( ), de données d’encodage de modalité ( ) et de données temporelles déterminées à partir de la pluralité ( ) de séquences temporelles de données d’entrée, de sorte à obtenir une pluralité ( ) de séquences temporelles de représentations multimodales encodées ( ) ; un décodeur multimodal "Transformer" (TDL) configuré pour générer une séquence temporelle d’évaluations intermédiaires ( ), le décodeur multimodal comprenant un sous-module d’auto-attention multi-tête (MHSA) auto-régressif ; et un sous-module d’attention croisée multi-tête (MHCA) prenant en entrée la pluralité ( ) de séquences temporelles de représentations multimodales encodées ( ) ; un module de conversion (FC) de la séquence temporelle d'évaluations intermédiaires en la séquence temporelle d’évaluations d’une situation ; et, un module de contrôle d’un déclenchement d’un service adapté à l’environnement et/ou à l’utilisateur, en fonction de la séquence temporelle d’évaluations d’une situation.