Système (100) de traitement de données pour l’évaluation de la motricité fine d’un individu dans le cadre de la réalisation d’une activité courante qui mobilise le geste graphomoteur dans la réalisation d’au moins un tracé sur une surface de manipulation interactive (110), l’évaluation étant réalisée sur la base d’un unique modèle d’évaluation courant qui est choisi parmi une pluralité de modèles d’évaluation, chacun décrivant, pour au moins une activité donnée, une relation entre, d’une part, au moins deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques qui sont respectivement représentatifs de tout ou partie d’au moins une séquence de mouvements associée à un geste graphomoteur et, d’autre part, au moins un indice composite qui est représentatif d’une combinaison d’au moins deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques, le système (100) de traitement de données comprenant, - au moins un capteur (120) qui est couplé à la surface de manipulation interactive (110), le capteur (120) étant conçu pour détecter et enregistrer au moins une séquence de mouvements produits par au moins un doigt de l’individu ou au moins un accessoire de pointage qui est utilisable par l’individu lors de la réalisation d’au moins un tracé dans le cadre de l’activité, la séquence de mouvements comprenant une pluralité de points séquentiels de trajectoire dont chaque point est associé à moins une pluralité d’attributs, - au moins un processeur (130) qui est couplé au capteur (120) et qui est conçu pour, - calculer une pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques à partir des attributs qui sont associés à tout ou partie de la pluralité de points séquentiels de trajectoire de la séquence de mouvements, - exécuter le modèle d’évaluation courant à partir de tout ou partie de la pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques, de manière à obtenir au moins un indice composite, - calculer au moins un écart entre l’indice composite et au moins un seuil prédéterminé qui est associé au modèle d’évaluation courant, - former un vecteur qui comprend, - une première information qui est représentative de l’activité, - une deuxième information qui est représentative du modèle d’évaluation courant, - l’indice composite, et - l’écart calculé, - fournir le vecteur en entrée d’un modèle d’apprentissage automatique entraîné pour prédire le prochain modèle d’évaluation de l’activité, - exécuter le modèle d’apprentissage automatique entraîné de manière à obtenir, en sortie du modèle d’apprentissage automatique entraîné, une troisième information qui est représentative du prochain modèle d’évaluation à utiliser pour évaluer l’activité. Système (100) de traitement de données selon la revendication 1, dans lequel le seuil prédéterminé comprend un seuil de réussite et/ou un seuil d’échec. Système (100) de traitement de données selon l’une quelconque des revendications 1 à 2, dans lequel l’écart est choisi parmi un écart absolu et un écart relatif. Système (100) de traitement de données selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel le modèle d’apprentissage automatique est déterminé par une technique d’apprentissage automatique supervisé. Système (100) de traitement de données selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, comprenant en outre au moins une mémoire (140) qui est couplée au processeur (130), et dans lequel le processeur (130) est en outre conçu pour, - sauvegarder le vecteur dans la mémoire (140), avant de le fournir en entrée du modèle d’apprentissage automatique entraîné, et - déterminer s’il convient de proposer une nouvelle activité à l’individu, en fonction de paires qui sont chacune constituées d’un indice composite et de l’écart associé, les paires étant extraites d’au moins un nombre prédéterminé de vecteurs. Système (100) de traitement de données selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, comprenant en outre au moins une surface de manipulation interactive (110). Procédé (200) implémenté par ordinateur pour l’évaluation de la motricité fine d’un individu dans le cadre de la réalisation d’une activité courante qui mobilise le geste graphomoteur dans la réalisation d’au moins un tracé sur une surface de manipulation interactive (110), l’évaluation étant réalisée sur la base d’un unique modèle d’évaluation courant qui est choisi parmi une pluralité de modèles d’évaluation chacun décrivant, pour au moins une activité donnée, une relation entre, d’une part, au moins deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques qui sont respectivement représentatifs de tout ou partie d’au moins une séquence de mouvements associée à un geste graphomoteur et, d’autre part, au moins un indice composite qui est représentatif d’une combinaison d’au moins deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques, le procédé (200) comprenant, - une première étape de fourniture (210) d’au moins un capteur (120) qui est couplé à la surface de manipulation interactive (110), - une deuxième étape de fourniture (220) d’au moins un processeur (130), - une étape de détection et enregistrement (230), par le capteur (120), d’au moins une séquence de mouvements produits par au moins un doigt de l’individu ou au moins un accessoire de pointage qui est utilisable par l’individu lors de la réalisation d’au moins un tracé dans le cadre de l’activité, la séquence de mouvements comprenant une pluralité de points séquentiels de trajectoire dont chaque point est associé à moins une pluralité d’attributs, - une première étape de calcul (240), par le processeur (130), d’une pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques à partir des attributs qui sont associés à tout ou partie de la pluralité de points séquentiels de trajectoire de la séquence de mouvements, - une première étape d’exécution (250), par le processeur (130), du modèle d’évaluation courant à partir de tout ou partie de la pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques, de manière à obtenir au moins un indice composite, - une deuxième étape de calcul (260), par le processeur (130), d’au moins un écart entre l’indice composite et au moins un seuil prédéterminé qui est associé au modèle d’évaluation courant, - une étape de formation (270), par le processeur (130), d’un vecteur qui comprend, - une première information qui est représentative de l’activité, - une deuxième information qui est représentative du modèle d’évaluation courant - l’indice composite, et - l’écart calculé, - une troisième étape de fourniture (280) du vecteur en entrée d’un modèle d’apprentissage automatique entraîné pour prédire le prochain modèle d’évaluation de l’activité, - une deuxième étape d’exécution (290), par le processeur (130), du modèle d’apprentissage automatique entraîné de manière à obtenir, en sortie du modèle d’apprentissage automatique entraîné, une troisième information qui est représentative du prochain modèle d’évaluation à utiliser pour évaluer l’activité. Procédé (200) selon la revendication 7, comprenant, en outre, - une quatrième étape de fourniture (291) d’une mémoire (140) qui est couplée au processeur (130), - une étape de sauvegarde (292), par le processeur (130), le vecteur dans la mémoire (140), avant de le fournir en entrée du modèle d’apprentissage automatique entraîné, et - une étape de détermination (293), par le processeur (130), s’il convient de proposer une nouvelle activité à l’individu, en fonction de paires qui sont chacune constituées d’un indice composite et de l’écart associé, les paires étant extraites d’au moins un nombre prédéterminé de vecteurs. Procédé (300) implémenté par ordinateur pour l’entraînement supervisé d’un modèle d’apprentissage machine qui est destiné à prédire le prochain modèle d’évaluation d’une activité courante qui mobilise le geste graphomoteur dans la réalisation d’au moins un tracé sur une surface de manipulation interactive, l’activité étant évalué par un modèle d’évaluation courant qui est choisi parmi une pluralité de modèles d’évaluation, chaque modèle d’évaluation décrivant, pour au moins une activité donnée, une relation entre, d’une part, au moins deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques qui sont respectivement représentatifs de tout ou partie d’au moins une séquence de mouvements associée à un geste graphomoteur et, d’autre part, au moins un indice composite qui est représentatif d’une combinaison d’au moins deux indicateurs cinématiques et/ou cinétiques, le procédé (300) comprenant, - une première étape de fourniture (310) d’au moins processeur (130), - une étape d’obtention (320), par le processeur (130), d’une pluralité de segments d’historique de séquence de mouvements chacun étant produits par au moins un doigt de l’individu ou au moins un accessoire de pointage qui est utilisable par l’individu lors de la réalisation d’au moins un tracé dans le cadre de l’activité, la pluralité de segments d’historique de séquence de mouvements comprenant une pluralité de points séquentiels de trajectoire dont chaque point est associé à moins une pluralité d’attributs, - une première étape de calcul (330), par le processeur (130), d’une pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques à partir des attributs qui sont associés à tout ou partie de la pluralité de points séquentiels de trajectoire de la séquence de mouvements, - une étape d’exécution (340), par le processeur (130), d’un premier modèle d’évaluation courant à partir de tout ou partie de la pluralité d’indicateurs cinématiques et/ou cinétiques, de manière à obtenir au moins un indice composite, - une deuxième étape de calcul (350), par le processeur (130), d’au moins un écart entre l’indice composite et au moins un seuil prédéterminé qui est associé au modèle d’évaluation courant, - une première étape de formation (360), par le processeur (130), d’un premier vecteur qui comprend, - une première information qui est représentative de l’activité, - une deuxième information qui est représentative du modèle d’évaluation courant - l’indice composite, et - l’écart calculé, - une deuxième étape de formation (370), par le processeur (130), d’un deuxième vecteur qui comprend une quatrième information qui est représentative d’un deuxième modèle d’évaluation, le deuxième modèle d’évaluation étant obtenu par évaluation par au moins un expert pour savoir s’il convient de remplacer le premier modèle d’évaluation de l’activité par le deuxième modèle d’évaluation, - une étape d’entraînement supervisé (380), par le processeur (130), d’un modèle d’apprentissage qui comprend, - au moins une entrée conçue pour recevoir le premier vecteur, et - au moins une sortie conçue pour recevoir le deuxième vecteur.