Avec les avancées de l'Intelligence Artificielle dans la compréhension du comportement humain, notamment des émotions, de plus en plus de constructeurs automobiles y voient des applications potentielles afin d'améliorer le confort, la sécurité et l'attractivité de leur véhicule. Une des principales technologies utilisées est la reconnaissance des expressions faciales. Toutefois, elle reste sujette à de nombreux problèmes de robustesse et de fiabilité [1] : variations de luminosité, de poses, d'occlusions, résolution de l'image, etc. Il apparaît donc important de ne pas se baser sur cette seule modalité pour inférer un état émotionnel. Notre étude porte sur la détection d'émotions fortes (à haute intensité) : peur, colère, surprise et joie. Afin de détecter l'état émotionnel ainsi que son intensité, notre modèle prendra en entrée différentes modalités : données du réseau CAN-bus du véhicule, données audio-visuelles de la caméra "in-cabin", et données physiologiques d'une "smartwatch". Ce document présente notre système de collecte de données.