Procédé de détermination d’un score de risque de crise d’épilepsie d’un individu, dit patient, ledit procédé comprenant : une étape de constitution (110) d’une base d’apprentissage (20) d’individus épileptiques, ladite base (20) comprenant, pour une pluralité d’individus, des signaux électrocardiogrammes, dit signaux ECG, et des signaux accélérométriques, représentatifs respectivement du signal électrique du cœur et des mouvements de ces individus, associés à des données de début et de fin de crise de ces individus, une étape de partitionnement (120) de ladite base d’apprentissage en une pluralité de groupes d’individus, dits clusters (20a, 20b, 20c, 20d), chaque cluster étant constitué d’individus présentant un même type de symptôme(s) épileptique(s) au voisinage des crises d’épilepsie qu’ils subissent, pour chaque cluster (20a, 20b, 20c, 20d) constitué à l’étape précédente, une étape d’entraînement (130) d’un modèle d’apprentissage automatique propre à ce cluster, à partir de méta-indicateurs dérivés des données de ladite base d’apprentissage restreinte aux individus appartenant à ce cluster, lesdits méta-indicateurs étant calculés par les étapes suivantes : localisation (131) de l’ensemble des pics R dans le signal ECG de chaque individu du cluster, un pic R étant le pic le plus proéminent d’un complexe QRS généré par un battement de cœur de l’individu, identification (132) des intervalles R-R du signal ECG de chaque individu du cluster, calcul d’indicateurs (133), dits indicateurs cardiaques, à partir des intervalles R-R parmi lesquels une moyenne, un écart type, une puissance basse et haute fréquence, les indicateurs cardiaques étant calculés à intervalle de temps prédéterminé sur les signaux ECG de chaque individu, calcul d’indicateurs (134), dits indicateurs d’activité, à partir des signaux accélérométriques de chaque individu du cluster, les indicateurs d’activité étant calculés à intervalle de temps prédéterminé sur les signaux accélérométriques de chaque individu, opérations (135) sur lesdits indicateurs calculés aux étapes précédentes pour fournir lesdits méta-indicateurs représentatifs d’une distribution des indicateurs au sein d’une fenêtre temporelle prédéterminée, de chaque indicateur cardiaque et d’activité calculé, une étape de classification (140) dudit patient dans un cluster choisi parmi ladite pluralité de clusters de manière à assigner audit patient le modèle d’apprentissage entraîné correspondant, une étape d’acquisition (150) de signaux ECG et accélérométriques sur ledit patient équipé d’un capteur ECG et d’un accéléromètre, une étape de calcul desdits méta-indicateurs suivant le même principe que celui mis en œuvre pour l’entraînement des modèles d’apprentissage, une étape de calcul (160) d’un score de risque de crise dudit patient, en alimentant ledit modèle d’apprentissage entraîné correspondant au cluster dudit patient avec lesdits méta-indicateurs calculés pour ce patient. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite étape de classification (140) dudit patient dans un cluster comprend : une étape d’acquisition (141) de signaux ECG et accélérométriques sur ledit patient à partir d’un capteur ECG et d’un accéléromètre portés par ledit patient, une étape de calcul (142) desdits méta-indicateurs suivant le même principe que celui mis en œuvre pour l’entraînement des modèles d’apprentissage, une étape de signalement (143) par ledit patient des N premières crises subies, N étant un entier prédéterminé, une étape de calcul du score de risque à partir de chacun des modèles d’apprentissage entraînés, et de sélection (144) dudit modèle entraîné qui fournit le meilleur score de risque pour l’ensemble des N premières crises signalées, ledit patient étant classé dans le cluster correspondant à ce modèle. Procédé selon l’une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une étape de signification (180) d’une erreur de prédiction de crise par ledit patient et une étape de mise à jour du modèle d’apprentissage dudit patient à partir de ladite base d’apprentissage restreinte aux individus appartenant au cluster dudit patient, auquel est ajouté ledit patient. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que ladite étape de mise à jour du modèle d’apprentissage dudit patient comprend une attribution aux données issues dudit patient de poids supérieurs aux poids des données des autres individus de ladite base d’apprentissage. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que lesdits méta-indicateurs représentatifs d’une distribution des indicateurs au sein d’une fenêtre temporelle prédéterminée comprennent notamment une moyenne, une variance, un minimum, un maximum des indicateurs au sein de cette fenêtre. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que ladite étape de partitionnement (120) de ladite base d’apprentissage en une pluralité de clusters comprend : une étape de répartition aléatoire desdits individus de ladite base d’apprentissage dans K clusters, K étant un entier prédéterminé, pour chacun des K clusters ainsi constitués, une étape d’entraînement d’un modèle d’apprentissage automatique propre à ce cluster selon le même principe que celui mis en œuvre dans le cadre de l’entraînement des modèles d’apprentissage à partir desdits méta-indicateurs dérivés des données des individus de ce cluster, une réaffectation des individus de ladite base d’apprentissage au cluster dont le modèle d’apprentissage minimise une erreur de prédiction, une réitération des étapes précédentes jusqu’à ce que ladite erreur totale de prédiction se stabilise autour d’une valeur. Procédé d’assistance à la détection et/ou à la prédiction des crises d’épilepsie d’un individu, dit patient, ledit procédé comprenant : un procédé de détermination d’un score de risque de crise d’épilepsie dudit patient selon l’une des revendications 1 à 6, une étape de détection et/ou de prédiction (170) d’une crise d’épilepsie par comparaison dudit score de risque de crise déterminé par ledit procédé de détermination à au moins un seuil prédéterminé. Système de détermination d’un score de risque de crise d’épilepsie d’un individu, dit patient, comprenant : une base d’apprentissage d’individus épileptiques (20), ladite base comprenant, pour une pluralité d’individus, des signaux électrocardiogrammes, dit signaux ECG, et des signaux accélérométriques, représentatifs respectivement des battements de cœur et des mouvements de ces individus, associés à des données de début et de fin de crise de ces individus, un module de partitionnement de ladite base d’apprentissage en une pluralité de groupes d’individus, dits clusters (20a, 20b, 20c, 20d), chaque cluster étant constitué d’individus présentant un même type de symptôme épileptique au voisinage des crises d’épilepsie qu’ils subissent, pour chaque cluster (20a, 20b, 20c, 20d) ainsi constitué, un modèle d’apprentissage automatique propre à ce cluster, entraîné à partir de de méta-indicateurs dérivés des données de ladite base d’apprentissage restreinte aux individus appartenant à ce cluster, lesdits méta-indicateurs étant fournis par une unité de traitement comprenant : un module de localisation de l’ensemble des pics R dans le signal ECG de chaque individu du cluster, un pic R étant le pic le plus proéminent d’un complexe QRS généré par un battement de cœur de l’individu, un module d’identification des intervalles R-R du signal ECG de chaque individu du cluster, un module de calcul d’indicateurs, dits indicateurs cardiaques, à partir des intervalles R-R parmi lesquels une moyenne, un écart type, une puissance basse et haute fréquence, les indicateurs cardiaques étant calculés à intervalle de temps prédéterminé sur les signaux ECG de chaque individu, un module de calcul d’indicateurs, dits indicateurs d’activité, à partir des signaux accélérométriques de chaque individu du cluster, les indicateurs d’activité étant calculés à intervalle de temps prédéterminé sur les signaux accélérométriques de chaque individu, un module de combinaison desdits indicateurs calculés pour fournir lesdits méta-indicateurs représentatifs d’une distribution des indicateurs au sein d’une fenêtre temporelle prédéterminée, pour chaque indicateur cardiaque et d’activité calculé, un module de classification dudit patient dans un cluster choisi parmi ladite pluralité de clusters définis par l’étape de partitionnement, de manière à sélectionner le modèle d’apprentissage entraîné correspondant, un boitier (14) porté par ledit patient comprenant au moins un capteur ECG et d’un accéléromètre, un module de calcul desdits méta-indicateurs suivant le même principe que celui mis en œuvre pour l’entraînement des modèles d’apprentissage, un module de calcul d’un score de risque de crise dudit patient, en alimentant ledit modèle d’apprentissage correspondant au cluster dudit patient avec lesdits méta-indicateurs calculés pour ce patient. Système d’assistance à la détection et/ou à la prédiction de crises d’épilepsie d’un individu, dit patient comprenant : un système de détermination d’un score de risque de crise selon la revendication 8, un module de détection et/ou de prédiction d’une crise d’épilepsie par comparaison du score de risque déterminé par ledit système de détermination d’un score de risque de crise à au moins un seuil prédéterminé.