dispositif INFORMATIQUE , procédé et appareil DE DÉTECTION D ’ affections de peau d ’ un sujet humain L’invention concerne un dispositif informatique de détection d’affections de peau d’un sujet humain, et un procédé de détection d’affections de peau d’un sujet humain, le procédé (200) comprenant : l’extraction de données d’objet ou d’aspect significatif (201) à partir d’une ou plusieurs images numériques d’une région de peau d’un sujet humain ; la génération de données de caractéristiques de peau normalisées (202) d’après les données d’objet ou d’aspect significatif extraites des une ou plusieurs images numériques de la région de peau ; et la prédiction de données d’affection de peau d’après un mélange des données de caractéristiques de peau normalisées (203). Figure pour l’abrégé : 2 dispositif INFORMATIQUE, procédé et appareil de DÉTECTION D’affections de peau d’un sujet humain La divulgation concerne le domaine des cosmétiques. Plus spécifiquement, la divulgation concerne un dispositif informatique, un procédé et un appareil de détection d’affections de peau d’un sujet humain. CONTEXTE La peau est le plus grand organe du corps humain et l’un des plus importants. Parmi ses nombreuses fonctions, la peau constitue une barrière protectrice contre les substances nocives, les effets nocifs des rayons UV ainsi que les blessures mécaniques, thermiques et physiques. La peau agit également comme un organe sensoriel qui permet de percevoir la température, le toucher, etc. Le maintien d’une peau saine nécessite souvent la connaissance de l’état et du statut de plusieurs affections de peau. Dans l’état de la technique existant, la présence ou l’absence de pores, de rides, de carnation, de boutons et de points noirs est souvent utilisée pour mesurer des affections de peau d’un utilisateur. Bien que l’état de la technique existant divulgue des solutions techniques de détection d’affections de peau d’un utilisateur, cet état de la technique est incomplet du point de vue de la détection de peau et est également imprécis. Par conséquent, il existe un besoin de détection, de quantification et de classification d’affections de peau de l’utilisateur et de changements d’affections de peau de l’utilisateur afin de fournir des résultats de détection plus complets et plus précis pour la peau de l’utilisateur. RÉSUMÉ Le résumé est donné pour présenter une sélection de concepts sous forme simplifiée qui sont décrits plus en détail ci-dessous. Ce résumé n’est pas destiné à identifier des particularités principales ou des particularités essentielles de l’objet revendiqué, ni à être utilisé pour limiter le cadre de l’objet revendiqué. Divers aspects et particularités de la divulgation sont décrits plus en détail ci-dessous. Selon un premier aspect de la divulgation, il est proposé une unité d’objet ou d’aspect significatif comportant une circuiterie de calcul informatique configurée pour extraire des données d’objet ou d’aspect significatif à partir d’une ou de plusieurs images numériques d’une région de peau du sujet humain ; une unité de normalisation comportant une circuiterie de calcul informatique configurée pour générer des données de caractéristiques de peau normalisées d’après les données d’objet ou d’aspect significatif extraites à partir des une ou plusieurs images numériques de la région de peau ; et une unité de prédiction de peau comportant une circuiterie de calcul informatique configurée pour prédire des données d’affection de peau d’après un mélange des données de caractéristiques de peau normalisées. Dans un mode de réalisation, les données d’objet ou d’aspect significatif comportent des données d’acné, des données de points noirs, des données de cernes, des données de pores, des données de sensibilité de peau, des données de boutons, des données de rides, des données de tonicité, des données d’âge, des données de teint, des données de réflexion, ou des données de carnation et similaires. Dans un mode de réalisation, les données d’objet ou d’aspect significatif comportent la présence, l’absence ou la gravité de données de pores, la présence, l’absence ou la gravité de données de rides, la présence, l’absence ou la gravité de données de points noirs, la présence, l’absence ou la gravité de données d’acné, et similaires. Dans un mode de réalisation, les données d’objet ou d’aspect significatif comportent des changements de données de réflexion, des changements de données de teint, des changements de données de rides, des changements de de boutons, des changements de données de cernes, et similaires. Dans un mode de réalisation, les données d’affection de peau comportent des données de texture de peau, des données de carnation, des données de tonicité de peau, des données de translucidité de peau, ou similaires. Dans un mode de réalisation, les données d’affection de peau prédites comportent une sensibilité de peau prédite, une texture de peau prédite, un carnation prédite, une tonicité de peau prédite, une translucidité de peau prédite, ou similaires. Dans un mode de réalisation, les données d’affection de peau prédites comportent des changements de données de carnation, des changements de données de translucidité de peau, des changements de données de texture de peau, des changements de données de tonicité de peau, ou similaires. Dans un mode de réalisation, les données d’affection de peau prédites comportent des données indicatives de la présence, de l’absence, de la gravité, ou d’un changement d’une affection associée à la carnation, à la translucidité de peau, à la texture de peau, à la tonicité de peau, ou similaires. Dans un mode de réalisation, des données normalisées comportent des données d’objet ou d’aspect de peau normalisées, des données de caractéristiques de peau normalisées, ou similaires. Dans un mode de réalisation, des données normalisées comportent des données d’acné normalisées, des données de points noirs normalisées, des données de cernes normalisées, des données de pores normalisées, des données de sensibilité de peau normalisées, des données de boutons normalisées, des données de rides normalisées, des données de tonicité normalisées, des données d’âge normalisées, des données de teint normalisées, des données de réflexion normalisées, ou des données de carnations normalisées ou similaires. Dans un mode de réalisation, le dispositif informatique comprend en outre un afficheur d’affection de peau comportant une circuiterie de calcul informatique configurée pour afficher sur une interface utilisateur graphique une ou plusieurs instances des données d’objet ou d’aspect significatif extraites, des données de caractéristiques de peau normalisées ou des données d’affection de peau prédites. Dans un mode de réalisation, les données de caractéristiques de peau normalisées sont telles que des données d’acné normalisées, des données de points noirs normalisées, des données de cernes normalisées, des données de pores normalisées, des données de sensibilité de peau normalisées, des données de boutons normalisées, des données de rides normalisées, des données de tonicité normalisées, des données d’âge normalisées, des données de teint normalisées, des données de réflexion normalisées, ou des données de carnation normalisées ou similaires. Dans un mode de réalisation, l’unité de prédiction de peau comporte une circuiterie de calcul informatique configurée pour prédire des données de translucidité de peau d’après un mélange pondéré de données de réflexion normalisées, de données de teint normalisées, de données de rides normalisées, de données de boutons normalisées et de données de cernes normalisées. Plus particulièrement, l’unité de prédiction de peau inclut comporte une circuiterie de calcul informatique configurée pour prédire des données de translucidité de peau d’après un mélange pondéré de P n_r éflexion , P n_ teint , P n_ri des , P n_ boutons et P n_ cernes , où P translucidité d e peau = W 1 ×P n _réflexion +W 2 ×P n_ teint +W 3 ×P n_ri des +W 4 ×P n_ boutons +W 5 ×P n_ cernes , (équation 1) où P translucidité de peau représente les données de translucidité de peau, P n_réflexion représente les données de réflexion normalisées, P n_ teint représente les données de teint normalisées, P n_ rides représente les données de rides normalisées, P n_ boutons représente les données de boutons normalisées, P n_cer nes représente les données de cernes normalisées ; où W 1 , W 2 , W 3 , W 4 et W 5 sont des pondérations prédéfinies ; et où W 1 + W 2 + W 3 + W 4 + W 5 = 1. Dans un mode de réalisation, l’unité de prédiction de peau comporte une circuiterie de calcul informatique configurée pour prédire des données de texture de peau d’après un mélange pondéré de données de pores normalisées, de données de rides normalisées, de données de points noirs normalisées et de données d’acné normalisées. Plus particulièrement, l’unité de prédiction de peau comporte une circuiterie de calcul informatique configurée pour prédire des données de texture de peau d’après un mélange pondéré de P n_pore , P n_ rides , P n_ points noirs et P n_acn é ; où P texture de peau = W 6 ×P n_pore s +W 7 ×P n_ rides +W 8 ×P n_ points noirs +W 9 ×P n_acn é ; (équation 2) où P texture de peau représente les données de texture de peau, P n_pore s représente les données de pores normalisées, P n_ rides représente les données de rides normalisées, P n_ points noirs représente les données de points noirs normalisées, P n_acné représente les données d’acné normalisées, où W 6 , W 7 , W 8 et W 9 sont des pondérations prédéfinies ; et où W 6 + W 7 + W 8 + W 9 = 1. Dans un mode de réalisation, l’unité de prédiction de peau comporte une circuiterie de calcul informatique configurée pour prédire des données de carnation d’après un mélange pondéré de données de carnation normalisées, de données de boutons normalisées, de données d’acné normalisées, de données de points noirs normalisées, de données de cernes normalisées, de données de sensibilité normalisées. Plus particulièrement, l’unité de prédiction de peau comporte une circuiterie de calcul informatique configurée pour prédire des données de carnation d’après un mélange pondéré de P n_ carnation , P n_ boutons , P n_ points noirs , P n_ cernes , P n_sensi bilité , P n_acn é ; P carnation =W 10 ×P n_ carnation +W 11 ×P n_ boutons +W 12 ×P n_ points noirs +W 13 ×P n_ cernes +W 14 ×P n_sensi bilité +W 15 ×P n_acn é , (équation 3) où P carnation représente les données d’uniformité de la carnation ; P n_ carnation représente les données de couleur de peau normalisées ; P n_ boutons représente les données de boutons normalisées ; P n_ points noirs représente les données de points noirs normalisées ; P n_ cernes représente les données de cernes normalisées ; P n_sensi bilité représente les données de sensibilité normalisées ; P n_acn é représente les données d’acné normalisées ; et où W 10 , W 11 , W 12 , W 13 , W 14 et W 15 sont des pondérations prédéfinies ; et où W 10 + W 11 +W 12 +W 13 +W 14 +W 15 =1. On notera que tout au long de la description, un nouveau paramètre « carnation » est proposé et le nouveau terme « carnation » signifie l’uniformité de la carnation. Les mélanocytes dans l’épiderme sont les principaux facteurs qui déterminent la couleur de peau. Le vieillissement de peau, l’acné ou d’autres problèmes peuvent augmenter la pigmentation du visage et influencer la couleur et l’uniformité de peau. Les cernes sous les yeux et l’acné inflammatoire peuvent également changer la carnation. On notera également que tout au long de la description, l’expression « carnation normalisée » signifie la couleur de peau normalisée. Dans un mode de réalisation, l’unité de prédiction de peau comporte une circuiterie de calcul informatique configurée pour prédire les données de tonicité de peau d’après un mélange pondéré de données d’âge, de données de tonicité et de données de rides normalisées. Plus particulièrement, l’unité de prédiction de peau comporte une circuiterie de calcul informatique configurée pour prédire des données de tonicité de peau d’après un mélange pondéré de P n_âge , P n_tonicité et P n_rides ; P tonicité de peau =W 16 ×P n_â ge +W 17 ×P n_tonicité +W 18 ×P n_rides , (équation 4) où P tonicité de peau représente des données de fermeté de peau humaine ; P n_â ge représente les données d’âge normalisées ; P n_tonicité représente les données de relâchement de peau normalisées sur le contour facial ; P n_rides représente les données de rides normalisées ; et où W 16 , W 17 et W 18 sont des pondérations prédéfinies ; et où W 16 +W 17 +W 18 =1. On notera que tout au long de la description, un nouveau paramètre « tonicité de peau » est proposé et la nouvelle expression « tonicité de peau » signifie des données de fermeté de peau humaine. Avec le vieillissement de peau, la perte d’élastine et de collagène dans le derme, les changements du tissu sous-cutané et la gravité peuvent entraîner une laxité de peau du visage, qui se manifeste par un relâchement de peau sur les joues, les mâchoires et le cou, des plis nasogéniens et des poches sous les yeux, etc. On notera également que tout au long de la description, le terme « tonicité » désigne le relâchement de peau sur le contour du visage. Selon un deuxième aspect de la divulgation, il est proposé un procédé de détection d’affections de peau d’un sujet humain, le procédé comprenant l’extraction de données d’objets ou d’aspect significatif à partir d’une ou de plusieurs images numériques d’une région de peau d’un sujet humain ; la génération de données de caractéristiques de peau normalisées d’après les données d’objet ou d’aspect significatif extraites à partir des une ou plusieurs images numériques de la région de peau ; et la prédiction de données d’affection de peau d’après un mélange des données de caractéristiques de peau normalisées. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend en outre l’extraction de données d’acné, de données de points noirs, de données de cernes, de données de pores, de données de sensibilité de peau, de données de boutons, de données de rides, de données de tonicité, de données d’âge, de données de teint, de données de réflexion ou de données de carnation à partir des une ou plusieurs images numériques de la région de peau. Dans un mode de réalisation, ledit procédé comprend également des données d’acné normalisées, des données de points noirs normalisées, des données de cernes normalisées, des données de pores normalisées, des données de sensibilité de peau normalisées, des données de boutons normalisées, des données de rides normalisées, des données de tonicité normalisées, des données d’âge normalisées, des données de teint normalisées, des données de réflexion normalisées, ou des données de carnation normalisées. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend en outre l’extraction de données indicatives d’une présence, d’une absence ou d’une gravité d’une affection de peau à partir des une ou plusieurs images numériques de la région de peau. Dans un mode de réalisation, les données d’objet ou d’aspect significatif comportent des données d’acné, des données de points noirs, des données de cernes, des données de pores, des données de sensibilité de peau, des données de boutons, des données de rides, des données de tonicité, des données d’âge, des données de teint, des données de réflexion, ou des données de carnation et similaires. Dans un mode de réalisation, les données d’objet ou d’aspect significatif comportent des données de présence, absence ou gravité de pores, des données de présence, absence ou gravité de rides, des données de présence, absence ou gravité de points noirs, des données de présence, absence ou gravité d’acné, et similaires. Dans un mode de réalisation, les données d’objet ou d’aspect significatif comportent des changements de données de réflexion, des changements de données de teint, des changements de données de rides, des changements de boutons, des changements de données de cernes, et similaires. Dans un mode de réalisation, les données d’affection de peau comportent des données de texture de peau ; des données de carnation ; des données de tonicité de peau ; des données de translucidité de peau, ou similaires. Dans un mode de réalisation, les données d’affection de peau prédites comportent une sensibilité de peau prédite, une texture de peau prédite, une carnation prédite, une tonicité de peau prédite, une translucidité de peau prédite, ou similaires. Dans un mode de réalisation, les données d’affection de peau prédites comportent des changements de données de carnation, des changements de données de translucidité de peau, des changements de données de texture de peau, des changements de données de tonicité de peau, ou similaires. Dans un mode de réalisation, les données d’affection de peau prédites comportent des données indicatives de la présence, de l’absence, de la gravité, ou d’un changement d’une affection associée à la carnation, à la translucidité de peau, à la texture de peau, à la tonicité de peau, ou similaires. Dans un mode de réalisation, des données de caractéristiques de peau normalisées comportent des données d’acné normalisées, des données de points noirs normalisées, des données de cernes normalisées, des données de pores normalisées, des données de sensibilité de peau normalisées, des données de boutons normalisées, des données de rides normalisées, des données de tonicité normalisées, des données d’âge normalisées, des données de teint normalisées, des données de réflexion normalisées, ou des données de carnation normalisées ou similaires. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend en outre l’affichage sur une interface utilisateur graphique d’une ou de plusieurs instances des données d’objet ou d’aspect significatif extraites, des données de caractéristiques de peau normalisées ou des données d’affection de peau prédites. Dans un mode de réalisation, les données de translucidité de peau sont prédites d’après un mélange pondéré de données de réflexion normalisées, de données de teint normalisées, de données de rides normalisées, de données de boutons normalisées et de données de cernes normalisées. Dans un mode de réalisation, des données de texture de peau sont prédites d’après un mélange pondéré de données de pores normalisées, de données de rides normalisées, de données de points noirs normalisées et de données d’acné normalisées. Dans un mode de réalisation, des données de carnation sont prédites d’après un mélange pondéré de données de carnation normalisées, de données de boutons normalisées, de données d’acné normalisées, de données de points noirs normalisées, de données de cernes normalisées, de données de sensibilité normalisées. Dans un mode de réalisation, des données de tonicité de peau sont prédites d’après un mélange pondéré de données d’âge normalisées, de données de tonicité normalisées et de données de rides normalisées. Plus particulièrement, les données de translucidité de peau sont prédites par l’équation 1 mentionnée ci-dessus, les données de texture de peau sont prédites par l’équation 2 mentionnée ci-dessus, les données de carnation sont prédites par l’équation 3 mentionnée ci-dessus et les données de tonicité de peau sont prédites par l’équation 4 mentionnée ci-dessus. Selon un troisième aspect de la divulgation, il est prévu un support lisible par ordinateur sur lequel sont stockées des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées, amènent un dispositif informatique à réaliser le procédé mentionné ci-dessus. Selon un quatrième aspect de la divulgation, il est prévu un appareil de détection d’affections de la peau d’un utilisateur, l’appareil comprenant des moyens pour réaliser le procédé mentionné ci-dessus. Selon la divulgation, des affections de la peau d’un utilisateur peuvent être mesurées de manière précise et complète à l’aide de quatre nouveaux paramètres spécifiques, c’est-à-dire la texture de peau, la carnation, la translucidité de peau et la tonicité de peau. Les aspects, particularités et bénéfices mentionnés ci-dessus et ainsi que d’autres de divers modes de réalisation de la divulgation ressortiront plus clairement, à titre d’exemple, de la description détaillée suivante, en référence aux dessins qui l’accompagnent, dans lesquels des références numériques ou des lettres identiques sont utilisés pour désigner des éléments identiques ou équivalents. Les dessins sont illustrés pour faciliter une meilleure compréhension des modes de réalisation de la divulgation et ne sont pas nécessairement dessinés à l’échelle, dans lesquels : la illustre un schéma fonctionnel d’un dispositif informatique en conformité avec un premier aspect de la présente divulgation ; la illustre un organigramme d’un procédé de détection d’affections de peau d’un sujet humain en conformité avec un deuxième aspect de la présente divulgation ; la illustre un organigramme d’un procédé de prédiction de données de translucidité de peau du sujet humain en conformité avec un premier mode de réalisation du deuxième aspect de la présente divulgation ; la illustre un organigramme d’un procédé de prédiction de données de texture de peau du sujet humain en conformité avec un deuxième mode de réalisation du deuxième aspect de la présente divulgation ; la illustre un organigramme d’un procédé de prédiction de données de carnation du sujet humain selon un troisième mode de réalisation du deuxième aspect de la présente divulgation ; la illustre un organigramme d’un procédé de prédiction de données de tonicité de peau du sujet humain en conformité avec un quatrième mode de réalisation du deuxième aspect de la présente divulgation. Dispositif informatique (100) de détection d’affections de peau d’un sujet humain, le dispositif informatique comprenant : une unité d’objet ou d’aspect significatif (101) comportant une circuiterie de calcul informatique configurée pour extraire des données d’objet ou d’aspect significatif à partir d’une ou de plusieurs images numériques d’une région de peau du sujet humain ; une unité de normalisation (102) comportant une circuiterie de calcul informatique configurée pour générer des données de caractéristiques de peau normalisées d’après les données d’objet ou d’aspect significatif extraites à partir des unes ou plusieurs images numériques de la région de peau ; et une unité de prédiction de peau (103) comportant une circuiterie de calcul informatique configurée pour prédire des données d’affection de peau d’après un mélange des données de caractéristiques de peau normalisées. Dispositif informatique (100) de détection des affections de peau du sujet humain selon la revendication 1, comprenant en outre : un afficheur d’affection de peau comportant une circuiterie de calcul informatique configurée pour afficher sur une interface utilisateur graphique une ou plusieurs instances des données d’objet ou d’aspect significatif extraites, des données de caractéristiques de peau normalisées ou des données d’affection de peau prédites. Dispositif informatique (100) de détection d’affections de peau du sujet humain selon l’une des revendications 1 et 2, dans lequel l’unité d’objet ou d’aspect significatif (101) comporte une circuiterie de calcul informatique configurée pour extraire des données d’acné, des données de points noirs, des données de cernes, des données de pores, des données de sensibilité de peau, des données de boutons, des données de rides, des données de tonicité, des données d’âge, des données de teint, des données de réflexion ou des données de carnation à partir des une ou plusieurs images numériques de la région de peau. Dispositif informatique (100) de détection d’affections de peau du sujet humain selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel l’unité de normalisation (102) comporte une circuiterie de calcul informatique configurée pour générer des données d’acné normalisées, des données de points noirs normalisées, des données de cernes normalisées, des données de pores normalisées, des données de sensibilité de peau normalisées, des données de boutons normalisées, des données de rides normalisées, des données de tonicité normalisées, des données d’âge normalisées, des données de teint normalisées, des données de réflexion normalisées ou des données de carnation normalisées. Dispositif informatique (100) de détection d’affections de peau du sujet humain selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel l’unité d’objet ou d’aspect significatif (101) comporte une circuiterie de calcul informatique configurée pour obtenir des données indicatives d’une présence, d’une absence, ou d’une gravité d’une affection de peau à partir des une ou plusieurs images numériques de la région de peau. Dispositif informatique (100) de détection d’affections de peau du sujet humain selon la revendication 4, dans lequel l’unité de prédiction de peau (103) comporte une circuiterie de calcul informatique configurée pour prédire des données de translucidité de peau d’après un mélange pondéré de données de réflexion normalisées, de données de teint normalisées, de données de rides normalisées, de données de boutons normalisées et de données de cernes normalisées. Procédé de détection (200) d’affections de peau d’un sujet humain, le procédé comprenant : l’extraction de données d’objet ou d’aspect significatif (201) à partir d’une ou de plusieurs images numériques d’une région de peau du sujet humain ; la génération de données de caractéristiques de peau normalisées (202) d’après les données d’objet ou d’aspect significatif extraites à partir des unes ou plusieurs images numériques de la région de peau ; et la prédiction de données d’affection de peau d’après un mélange des données de caractéristiques de peau normalisées (203), dans lequel l’étape d’extraction (201) comprend : l’extraction (301, 401, 501) de données d’acné, de données de points noirs, de données de cernes, de données de pores, de données de sensibilité de peau, de données de boutons, de données de rides, de données de tonicité, de données d’âge, de données de teint, de données de réflexion ou de données de carnation à partir des une ou plusieurs images numériques de la région de peau. Procédé de détection (200) d’affections de peau du sujet humain selon la revendication 7, dans lequel l’étape de génération de données (202) comprend : la génération (302, 402, 502) de données d’acné normalisées, de données de points noirs normalisées, de données de cernes normalisées, de données de pores normalisées, de données de sensibilité de peau normalisées, de données de boutons normalisées, de données de rides normalisées, de données de tonicité normalisées, de données d’âge normalisées, de données de teint normalisées, de données de réflexion normalisées ou de données de carnation normalisées. Support lisible par ordinateur sur lequel sont stockées des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées, amènent un dispositif informatique à réaliser le procédé selon l’une des revendications 7 et 8. Appareil de détection d’affection de peau d’un utilisateur, l’appareil comprenant des moyens pour réaliser le procédé selon l’une des revendications 7 et 8.