Cet article vise à développer un système d'évaluation automatique de la douleur chez les patients souffrant de douleurs chroniques. Nous proposons Tiny-BioMoE, un modèle d'intégration léger et pré-entraîné qui utilise divers biosignaux (activité électrodermique, pouls, respiration et saturation en oxygène du sang périphérique). Entraîné à partir de 4,4 millions de représentations d'images de biosignaux, Tiny-BioMoE ne comprend que 7,3 millions de paramètres et démontre son efficacité à extraire des intégrations de haute qualité pour les tâches en aval. Les résultats expérimentaux sur diverses combinaisons de modalités de biosignaux démontrent l'efficacité du modèle dans les tâches automatisées de reconnaissance de la douleur. Le code d'architecture et les pondérations du modèle sont accessibles au public.
