Brevet FR2792746A1 — publié le 20001027

- 1 2792746 DOMAINE TECHNIQUE DE L'INVENTION La présente invention concerne un procédé et un dispositif (automatisme) de régulation et/ou de prévention de rupture d'un flux F de production industrielle multi- étagée et multi-liaison du type visant: - à optimiser le flux de production F(r) en agissant sur un paramètre d'action industrielle (r), tout en maîtrisant un impact industriel I(r) aléatoire résultant d'un stress enchaîné aléatoire aux différents étages de la production; - cet enchaînement de stress étant lui-même la conséquence d'un facteur environnemental d'aléa de production X L'invention s'applique avantageusement dans les cas o il faut: - optimiser le couple (flux de production F(r), impact industriel aléatoire 1(r)), - en réglant le paramètre d'action industrielle (r), et - en tenant compte de critères notamment réglementaires ou de limite de rupture imposant des limites à cet impact I(r). Par le terme production industrielle (ou production) on entend, selon l'invention, toute activité humaine ayant pour objet la production d'une valeur ajoutée (flux de production) - ou exprimable directement ou indirectement en terme de valeur ajoutée -, que celle-ci soit liée à l'industrie manufacturière, énergétique, agro-alimentaire ou financière... Par flux de production F(r), on entend, selon l'invention, tout transfert de matière ou grandeur mesurable émise à l'étage final En et provenant de l'enchaînement des activités de production des sous- ensembles de production Sij aux différents étages Ei du cycle de production. L'invention concerne les domaines aussi bien industriels, manufacturiers et financiers, o il convient d'estimer, afin de le circonscrire, un impact aléatoire I(r), qui peut être de type soit manufacturier (nuisance), soit financier (risque de perte et/ou de faillite), et qui est lié à l'exercice d'une production de valeur ajoutée (production manufacturière ou financière). Le but global recherché vise à optimiser le flux de la production de valeur ajoutée tout en limitant un impact aléatoire négatif lié à cette production. Cet impact aléatoire I(r) se trouve généralement croître avec le volume de cette production de valeur ajoutée. L'invention est mise en oeuvre spécifiquement dans le cas d'une production à configuration multi-étagée et multi-liaison. La structure de cette production peut être soit arborescente, soit, dans le cas plus général, matricielle. EXPOSE DE L'INVENTION L'invention consiste à réguler la production selon un procédé de type automatisme probabiliste à boucle d'action et boucle de réaction. Industriellement, cet automatisme de régulation peut être réalisé électroniquement à l'aide d'un calculateur programmé et câblé pour effectuer les étapes du procédé selon l'invention, telles que décrites plus loin. Les sorties du calculateur sont alors transmises à un système d'asservissement ou servomoteur agissant sur le paramètre d'action industrielle (r) pour lui attribuer sa valeur optimale. Selon l'invention, la boucle d'action de l'automatisme est constituée d'un simulateur d'évaluation probabiliste inductive de l'enchaînement des stress aléatoires dans la chaîne de production aboutissant à une mesure probabiliste de l'impact If(r) industriel résultant, ce en fonction du niveau "réglable" du paramètre d'action industrielle (r). La méthode mise en oeuvre par l'invention, au sein de la boucle d'action de l'automatisme, est généralement appelée "Value at Risk" ou "VaR ". La méthode VaR est actuellement utilisée principalement dans le domaine financier, en vue -2i 2792746 d'appréhender les risques quantifiables des marchés (volatilité de la valeur d'un portefeuille de titres), ainsi que les risques de crédit et de liquidité dans les établissements financiers. La boucle d'action de l'automatisme probabiliste de contrôle de production de l'invention mesure en fonction des valeurs possibles du paramètre d'action industrielle (r), la" Value at Risk" (VaR) du flux de production F(r), ce pour une durée T et un niveau de probabilité (p). C'est-à-dire que la boucle d'action mesure l'estimateur d'effet constitué par la grandeur notée VaR(p,T)(r), tel que l'impact I(r) subi par la production pendant l'horizon de temps T - [0,t] ne dépassera VaR qu'avec une probabilité (p)); ce, en tenant compte des variations aléatoires des sous-aléas extérieurs Xi influençant la production. Au sein de la boucle de réaction de l'automatisme probabiliste de contrôle de production de l'invention, on règle au cours du temps (t) le niveau du paramètre d'action industrielle (r) à la valeur extrémale multi-variée (rmax) ou (rmin), en maintenant ledit estimateur d'effet VaR(p,T)(r) en deçà de son niveau de nuisance autorisé M. C'est-à-dire que dans le cas général, o le paramètre d'action r (r1,....rh,...r,), le niveau de nuisance autorisé M= (M...Mh....M,) et la probabilité de fiabilité (p) = (p....Ph, . P sont multi-..DTD: variés, on extrémise (r) afin que néanmoins pour chaque indice h: - VaRh(ph, T)(rmax ou rmir,) - VaRh(ph, T)(rmax ou rmin) > Mh (type 2 -Maximisation de l'effet induit-). Ceci a pour but de rendre extrémal le niveau de production industrielle F(r) à un niveau néanmoins compatible avec le respect de ladite condition réglementaire de contrôle de nuisance Prob[Ih(X,T)(r) Ph (type 1), ou Prob[Ih(XT)(r) > Mh] > Ph (type 2). C'est-à-dire que, pour chaque indice h, l'effet induit Ih reste inférieur (type 1) ou supérieur (type 2) au niveau autorisé Mh avec la fiabilité probable Ph. ETAT DE LA TECHIQUE ANTERIEURE PAR RAPPORT A L'INVENTION Selon l'art antérieur, il existe trois techniques classiques d'estimation de la répartition de probabilité de l'impact industriel aléatoire I(r) selon une méthode VaR. Par souci de simplification, on se place ci-après dans le cadre de l'application financière (la plus fréquente selon l'art antérieur) de mesure du risque d'un portefeuille d'actifs financiers et notamment d'un portefeuille de titres (volatilité de sa valeur globale) lié aux aléas de marché. En effet, les applications aux industries manufacturières des méthodes VaR, bien que parfaitement viables, sont actuellement essentiellement prônées au niveau académique. Dans le cadre de cette application financière, on entend par "Value at Risk" d'un portefeuille pour une durée T et un niveau de probabilité p. le montant, noté VaR tel que la perte encourue sur ce portefeuille pendant l'horizon de temps T = [0,t] ne dépassera VaR qu'avec une probabilité égale à (l-p). C'est-à-dire que formellement: Prob[perte sur portefeuille > VaR] = l-p, cette probabilité étant calculée selon une distribution supposée des sous-aléas extérieurs X, (volatilité des cours du marché) influençant le portefeuille. > La première méthode d'estimation de la VaR est dite de la matrice des variances- covariances estimées, initialement développée par la compagnie JP Morgan (voir JP Morgan, RiskMetricsTM - Technical documents, 4th ed., Morgan Guaranty Trust Company, New York, 1996). Cette méthode est quasiment non applicable et/ou très imprécise dans le cas d'application à des actifs complexes (volatilité implicite des options). > La seconde méthode d'estimation de la VaR, dite par analyse historique, a été initialement prônée par la compagnie Chase Manhattan, avec les systèmes CharismaTM et Risk$TM. (voir CHASE MANHATTAN BANK N.A, Value at Risk, 1996). Elle repose sur l'hypothèse de stationnarité des facteurs de risque. Outre le fait qu'elle présuppose que l'avenir a un comportement statistique identique au passé - et plus précisément, au passé récent - elle a une forte tendance à mal évaluer la fréquence des 3 2792746 événements catastrophiques. De plus, la méthode par VaR historique ne peut techniquement pas simuler le défaut total d'un étage du processus de risque. > La troisième méthode d'estimation de la VaR, dite par simulation de Monte-Carlo, a été prônée initialement par la compagnie Bankers Trusts, avec son système RAROC 2020TM. On trouvera une description générale de ces trois méthodes dans: - "Value at Risk" de Esh, Kieffer et Lopez parue aux éditions DeBoeck; "Mastering Value at Risk "parue aux éditions Pitman Publishing; - "The Practice of Risk Management" par Litterman et Gimerlock, aux éditions Euromoney Books, New York, 1998; - "Value at Risk: the New Benchmark for controlling Market Risk" aux éditions Professional, 1997. Dans la boucle d'action de son automatisme probabiliste, l'invention mesure l'impact industriel aléatoire I(r) résultant des stress enchaînés aléatoires dans les sous-systèmes de production Sij aux différents étages de la production, selon la troisième méthode, c'est-à- dire par Simulation de Monte-Carlo. Les systèmes de détermination de l'impact final probabiliste (VaR) dans un système productif (notamment financier) prônés par l'art antérieur: - soit concernent une production de type non multi-étagée et/ou non multi-liaison, c'est- à-dire qu'ils ne s'appliquent pas au domaine technique de l'invention, et ne mettent de surcroît pas en oeuvre les particularités de l'invention, soit lorsque leur application est multi-étagée et multi- liaison, ils ne mettent pas en oeuvre une méthode probabiliste inductive du calcul enchaîné des stress aux différents étages de production, c'est- à-dire qu'ils ne mettent pas en oeuvre les caractéristiques de l'invention. Si l'on se réfèere au domaine de la maîtrise des risques de portefeuilles financiers et de l'optimisation d'activité d'une chambre de compensation (application du type potentiellement multi-étagée et multi-liaison dans l'industrie de la finance), o les aléas X sont constitués par les variations des cours des titres; o l'impact I(r) est constitué par la perte potentielle globale de la chambre de compensation; o les stress Wij sont constitués successivement: des pertes des clients des adhérents ou filiales (étage Ei 1), puis des pertes adhérents (étage E); et/ou le paramètre multivarié (r) d'action est constitué par les dépôts de garantie ri des adhérents auprès de la chambre de compensation: - un système mono-étagé ou non multi-liaison étudie le risque I de défaut global de la chambre de compensation en prenant en compte le risque de chaque contrepartie (agent de change ou adhérent), soit sur un étage; - un système du type selon l'invention s'applique lui à une chambre de compensation multi-étagée et multi- liaison, c'est-à-dire prenant en compte plusieurs étages de remontée des défauts: l'étage initial des clients d'un adhérent, ou des filiales; puis l'étage des adhérents (agents de change) eux-mêmes... Les systèmes de l'art antérieur, soit sont mono-étagés et ne considèrent que les comptes adhérents, soit sont multi-étagés mais n'effectuent qu'une simple fusion des comptes adhérents et clients dans leur calcul de probabilité. En d'autre terme, les systèmes de l'art antérieur qui considèrent une structure arborescente de contreparties (constituée de sous-ensembles productifs répartis en étages) se contentent de calculer le défaut simultané de chaque branche de "l'arbre ". Alors que l'invention mesure l'enchaînement probabiliste inductif des défauts dans les branches de "l'arbre" avec calcul probabiliste à chacun des niveaux. Plus généralement, les systèmes de l'art antérieur, contrairement à 4 _ 2792746 l'invention, ne prennent pas en compte la mesure de l'enchaînement probabiliste "catastrophique " des stress au niveau de plusieurs étages de production. Les systèmes de l'art antérieur les plus voisins de l'invention se trouvent dans le domaine de l'analyse des VaR par méthode électronique dans le domaine boursier (banques, sociétés financières,...). On peut citer, comme les plus proches du procédé de l'invention, les systèmes développés par les sociétés et promoteurs suivants ò AlgorithmicsTM de Ron Dembo Ce système effectue une simulation du portefeuille dans un premier Monte-Carlo réduit, puis un calcul d'un portefeuille simplifié ayant un comportement similaire. Ensuite il effectue une simulation du portefeuille simplifié dans un Monte-Carlo plus complet. Ce système peut regarder le portefeuille global des encours avec une contrepartie et étudier la VaR de ce portefeuille (ce qu'on appelle la " Credit VaR ") en fonction des mouvements de marché, qui prennent en compte des mouvements catastrophiques (déterministes et affectés d'une probabilité). Les probabilités de défaut retenues à chacun des "étages" viennent des agences de notation S&PTM ou de Moody'sTM, donc sont fixées, ne sont pas déterminées de manière probabiliste et ne dépendent pas des mouvements de marché. Les "Credit VaR" de plusieurs contreparties sont additionnées, pas fusionnées par méthode inductive d'enchaînement probabiliste des défauts. o CreditRisk+TM de Mark Holmes Ce système multi-étagé préconise la prise en compte d'une probabilité de défaut pour les sous-systèmes d'un étage, qui n'est pas fixe. Mais le processus retenu est un processus aléatoire. C'est-à-dire que les probabilités de défaut des sous-systèmes productifs SiJ ne dépendent pas des stress agrégés Wz, ij qu'ils subissent (ni indirectement des aléas X et, dans ce cas particulier, pas des mouvements de marché). Ils ne sont notamment pas plus élevés lorsque les stress agrégés Wzij sont plus importants. Ce système propose de combiner les défauts possibles des différentes contreparties pour calculer l'efficacité de diversification du portefeuille. Mais il ne propose pas de mesure probabiliste de défaut aux différents étages et d'enchaînement des défauts entre étages par méthode inductive. [] CATS/CarmaTM de Robert Geske Ce système préconise un tirage MonteCarlo multi-période des mouvements du marché, puis du passage des contreparties d'une classe de "rating" à l'autre, enfmin du défaut éventuel. Le calcul de la VaR de crédit s'effectue sur chaque contrepartie avec répartition selon les échéances. Ce système ne préconise ni l'agrégation du risque de défaut de contrepartie par méthode probabiliste inductive, ni les probabilités de défaut dépendant de l'état de stress (mouvement de marché). Les systèmes proposés dans le domaine de la finance par les sociétés AlgorithmicsTM, Credit Risk+TM et CATSTM, par opposition aux autres systèmes plus courants de l'art antérieur, se rapportent à une structure d'enchaînement de stress en "arbre" des différentes contreparties. C'est en ce sens qu'ils peuvent être considérés comme les plus proches des enseignements de l'invention. Mais contrairement à l'invention, cette structure particulière n'est pas mise à profit pour aboutir à une mesure plus précise de l'impact probabiliste I. Ainsi, selon l'art antérieur, on ne pas tient compte du fait que la non maîtrise du stress a un étage antérieur, c'est-à-dire, dans cette application financière de mesure du risque de portefeuille, que le défaut d'un client rend plus fragile la position de son compensateur, c'est-à-dire augmente le stress à l'étage suivant. En d'autres termes, selon l'art antérieur, on - '2792746 ne simule pas le défaut des différents sous-systèmes par méthode probabiliste inductive d'étage en étage. C'est-à-dire que l'art antérieur ne simule pas le défaut du système à l'étage 1 le plus bas, et ne reporte pas ce défaut au niveau de l'étage 2, avant de simuler de manière probabiliste le défaut des sous-systèmes de l'étage 2, et ainsi de suite. De même, pour les systèmes de l'art antérieur et notamment pour AlgorithmicsTM et CATSTM, la probabilité de défaut d'un sous-système (contrepartie) est fixe. Alors que, comme le portefeuille étudié contient des options, le montant à payer par la contrepartie à une date donnée peut changer d'un tirage Monte-Carlo à l'autre (c'est d'ailleurs la raison pour laquelle les options sont considérées de manière académique comme "actifs contingents "). Pour Credit Risk+TM, le portefeuille ne contient que des obligations. Donc le montant à payer par la contrepartie à une date donnée est connu. Les obligations ne sont pas des actifs contingents, (sauf si elles sont à taux variables ou ont des clauses de convertibilité ou de rappel). La probabilité de défaut selon Credit Risk+TM résulte d'un tirage aléatoire. Mais le tirage et la valeur de la probabilité qui en résultent sont indépendants de l'état du marché dans la " trajectoire" Monte-Carlo o l'on se trouve. Par opposition, selon la première variante recommandée et décrite plus loin de mise en oeuvre de l'invention, la distribution de probabilité du coefficient de défaut d'un sous-système Sij n'est ni constante ni aléatoire, elle dépend de l'état de stress du sous-système Sij, donc de l'état du marché. Par contre, une fois cette distribution connue, la valeur de ce coefficient est aléatoire, bien entendu, selon cette distribution. De plus, selon l'art antérieur, et contrairement aux recommandations de la seconde variante recommandée et décrite plus loin de mise en oeuvre de l'invention, les systèmes de l'art antérieur considèrent que la fiabilité des émetteurs est donnée par leur "rating" Moody'sTM ou S&PTM. Les systèmes de l'art antérieur ne font pas intervenir de façon séparée la qualité de l'émetteur et sa taille. Selon la logique mise en oeuvre par les systèmes les plus évolués de l'art antérieur, la seule façon de prendre en considération la taille d'un émetteur consiste à considérer que celui qui est petit mais fiable, a une probabilité de défaut très faible pour un petit montant, mais qui augmente brusquement à partir d'un certain montant, alors que celui qui est gros mais instable a une probabilité de défaut du même ordre de grandeur pour un petit montant et un gros montant. Pour la majorité des systèmes de l'art antérieur, la probabilité de défaut est considérée comme indépendante du montant à payer, donc cette distinction serait sans objet. Enfin contrairement aux recommandations de la troisième variante recommandée et décrite plus loin de mise en oeuvre de l'invention, l'art antérieur ne propose pas d'implémenter, dans la simulation probabiliste mise en oeuvre, des scénarios catastrophes aléatoires, avec des probabilités données. L'art antérieur propose en général d'effectuer des "stress test" dont le but est d'étudier les conséquences d'un mouvement catastrophique comme un "krach" boursier. Pour ce faire, il recommande de simuler un scénario catastrophe dont tous les paramètres sont introduits par l'utilisateur, sans aléa dans ces paramètres. Certains phénomènes de compensation (" hedging ") peuvent alors passer inaperçus, ce qui ne sera pas le cas si le "stress test" est lui-même aléatoire (tel que selon l'invention). Les systèmes suivants de l'art antérieur sont très éloignés des spécifications de l'invention par la méthode de mesure de l'impact qu'ils mettent en oeuvre o Credit MetricsTM et Risk MetricsTM de J.P. MorganM Ces systèmes fonctionnent contrepartie par contrepartie selon la méthode de la matrice de covariance, avec des probabilités de défaut indépendantes du mouvement de marché et fournies sur Intemrnet. Ces systèmes ne préconisent donc pas les moyens caractéristiques de l'invention. -6/ 2792746 - 6 / Y 4 u Credit Risk " Boundary Rider "TM de Steve Davis Ce système dit "closeout netting module" calcule l'engagement sur chacune des contreparties, en tenant compte d'une structure arborescente des contreparties. L'engagement à un niveau de 1"' arbre " engendre le "netting" de toute la branche qu'il porte. Ce système ne préconise ni l'agrégation du risque de défaut de contrepartie par méthode probabiliste inductive, ni les probabilités de défaut dépendant des mouvements de marché. Ce système ne préconise donc pas les moyens caractéristiques de l'invention. [ HedgeTM de Richard Sandor Ce système effectue un tirage Monte- Carlo des mouvements du marché, puis un calcul de l'effet sur les portefeuilles et enfin un tirage du défaut par contrepartie indépendant du mouvement du marché et un calcul de VaR globale. Ce système ne préconise donc pas les moyens caractéristiques de l'invention. [ KMV" EDF "TM d'Oltech Vasicek Ce système est basé sur une chaîne de "Markov ". Il évalue par une méthode Monte-Carlo multi-période, l'espérance du retour sur un titre. Ce système ne prend en compte que des prêts ou des obligations et calcule le risque portant sur l'émetteur. Ce système évalue le risque contrepartie par contrepartie. Les probabilités de défaut des sous-systèmes sont fixes. Ce système ne préconise ni l'agrégation du risque des défauts de contreparties par méthode probabiliste inductive, ni les probabilités de défaut dépendant de l'état de stress (mouvements de marché). Ce système ne préconise donc pas les moyens caractéristiques de l'invention. [ Midas KapitiTM de Misys (UK) Ce système ne préconise ni l'agrégation du risque des défauts de contreparties par méthode probabiliste inductive, ni les probabilités de défaut dépendant de l'état de stress (mouvements de marché). Ce système ne préconise donc pas les moyens caractéristiques de l'invention. u NetRiskTM de Eugene Shanks Ce système ne préconise ni l'agrégation du risque des défauts de contreparties par méthode probabiliste inductive, ni les probabilités de défaut dépendant de l'état de stress (mouvements de marché). Ce système ne préconise donc pas les moyens caractéristiques de l'invention. Les systèmes suivants de l'art antérieur sont plus éloignés des spécifications de l'invention par le fait qu'ils ne s'intéressent pas au "netting" de contrepartie (agrégation de stress): o FEATM de Mark Garman o FNXTM de Farid Naib o Lombard RiskTM de John Wisbey o RAROC 2020TM de Bankers Trust o SummitTM de Jean de Fontenay o ZoologicTM de Kenneth Garbade o Open LinkTM de Coleman Fung APPLICATIONS INDUSTRIELLES DE L'INVENTION L'objet de l'invention (procédé et automatisme probabiliste de contrôle de flux à stress enchaîné aléatoire) telle qu'elle est décrite ci- après peut être utilisé dans de nombreuses industries aussi bien manufacturières, financières, qu'agricoles. On décrit ci-après l'invention, tout d'abord dans sa définition et caractérisation globale, c'est-à-dire applicable notamment à l'ensemble des types de productions manufacturières et financières à stress enchaînés. Puis on décrit l'invention plus spécifiquement pour une de ses applications 7 ? 2792746 industrielles manufacturières (optimisation de la production d'une usine avec limitation du bruit). Enfin, on décrit l'invention pour une application particulièrement avantageuse dans l'industrie de la finance, visant à l'optimisation du niveau d'activité d'une chambre de compensation - bourse de "valeurs mobilières" ou matières premières - exposée aux risques de défaut de ses contreparties (liés à la volatilité des marchés de valeurs) et devant respecter des critères de limitation de risque global- "Capital adequacy" -afin de minimiser le risque de faillite. En dehors des applications industrielles décrites ci-après, l'homme de l'art pourra aisément appliquer les principes de l'invention dans de nombreux autres domaines industriels multi-étagés soumis à des aléas enchaînés, et notamment pour le contrôle des flux de production d'énergie en fonction des aléas de consommation, de disponibilité de matière énergétique, des limites instantanées de capacité de production (locales ou globales) et des capacités de transmission d'énergie d'un réseau; ce en respectant des contraintes minimale notamment de disponibilité à chaque utilisateur et/ou de contraintes réglementaires de limitation de la pollution (air, température de l'eau de refroidissement, ) et en évitant que certains circuits disjonctent. Le procédé et le dispositifde l'invention peuvent également être mis en oeuvre pour la mesure et le contrôle des risques opérationnels industriels enchaînés, notamment dans les industries dont le fonctionnement engendre certaines nuisances comme le bruit ou la pollution; ainsi que dans les systèmes industriels complexes à enchaînement catastrophique de risques telles les centrales nucléaires; les plate-forme de forage (gaz et pétrole) et les usines chimiques... Les dispositions de l'invention peuvent aussi être avantageusement mises en oeuvre dans le domaine de l'agriculture, en particulier pour le contrôle des cycles d'approvisionnement d'un pays ou d'une région en fonction des aléas aléatoires enchaînés de production (régionale ou mondiale) et des variations de consommation de nourriture, tout en assurant un apport minimal à chaque habitant. DESCRITION DE 3 MODES DE MISES EN OEUVRE INDUSTRIELLE DE L'INVENTION EN REFERENCE AUX DESSINS Les dessins annexés illustrent le procédé et les caractéristiques de l'automatisme probabiliste de l'invention, ainsi que des trois variantes recommandées de mise en oeuvre et deux applications particulières. Sur ces dessins: - La figure I représente schématiquement l'organisation générale d'une unité de production industrielle pour laquelle la mise en oeuvre du procédé et dispositif de contrôle de production selon l'invention est recommandée. - La figure 2 représente sous une forme générale les différentes étapes de mise en oeuvre du procédé de contrôle de production et les particularités de l'automatisme probabiliste de régulation selon l'invention. - La figure 3 représente schématiquement, l'organisation d'une usine pour y mettre en oeuvre le procédé et le dispositif de contrôle selon l'invention, afin d'en optimiser la production, en contrôlant néanmoins que le bruit interne à l'usine est en dessous d'un niveau réglementaire. - La figure 4 représente selon l'invention, les différentes étapes de mise en oeuvre du procédé et les particularités de l'automatisme de contrôle de production de l'usine et de réduction du bruit de la figure 3. - La figure 5 représente schématiquement l'organisation d'une chambre de compensation (bourse) pour mettre en oeuvre le procédé et l'automatisme probabiliste de contrôle selon l'invention afin de maximiser le volume des transactions (et donc les frais de - 8._. - 2792746 courtage encaissés) tout en maintenant le risque global de perte financière (liée au défaut d'adhérents) en deçà d'une limite réglementaire. - La figure 6 représente les différentes étapes de mise en oeuvre du procédé et les particularités de l'automatisme probabiliste de contrôle de l'invention pour la chambre de compensation de la figure 5. Les figures 1 et 2 décrivent la configuration générale d'un système de production (1) industriel ou financier pour permettre la mise en oeuvre du procédé et dispositif de l'invention. Le procédé et l'automatisme (3) de régulation selon l'invention sont appliqués spécifiquement à une production multi-étagée et multi-liaison. C'est-à-dire qu'ils concernent un centre de production industriel ou financier (1) composé de plusieurs étages de production notés E1,...,Em, et dont chaque étage de production Ei est lui-même composé de sous-systèmes productifs Sij. Ceux-ci reçoivent un ou des sous-flux de production Fijk d'un ou plusieurs sous- systèmes S-lk de l'étage précédent Ej-l (sauf le premier i = 1) et transmettent un ou dessous-flux de production F+iJk' à un ou plusieurs sous-systèmes Si+l,k' de l'étage suivant Ej+l (sauf au dernier étage i = m). L'invention concerne le cas o les sous-flux de production Fij k peuvent être contrôlés à l'aide d'un paramètre d'action industrielle (r) éventuellement multivarié (r) (rl...,.r,), et dont le flux de production industrielle (global) F(r) résulte de la combinaison des sous- flux de production Fj.k. L'invention est spécifiquement appliquée à une production du type à stress enchaîné aléatoire Wij aboutissant à un impact industriel I(X T)(r) (généralement nuisible), éventuellement multivarié (I) = (Iî,..,Ih, .,IH). Cet impact I(XT)(r) doit être maîtrisé (notamment pour éviter des ruptures ou pour des raisons réglementaires) dans un horizon de temps T. Il est la résultante d'un enchaînement en cascade de stress agrégés Wij (phénomènes mesurables) subis par chacun des sous-systèmes productifs Sj. L'invention concerne spécifiquement les types de production dont l'impact industriel I(X, T)(r) dépend de manière globalement monotone (croissante ou décroissante) des stress agrégés Wij des sous-systèmes Sij aux différents étages de production Ej, et o une au moins des composantes élémentaires d'impact Ih dépend: a) des stress agrégés Wmj des sous-systèmes Smj du dernier étage de production Em, aa) d'un facteur environnemental multivarié d'aléa de production (X) (X=....Xx), chacun des Xi étant appelé sous-facteur d'aléa de production, aaa) de l'horizon de temps T, aaaa) et de manière globalement monotone (croissante ou décroissante, dans le même sens que par rapport aux stress agrégés Wmnj) du paramètre d'action industrielle (r) par l'intermédiaire des stress agrégés Wj. Chaque stress agrégé aléatoire Wij (effet "catastrophique" local) subi par un sous- système SJ est en mode nominal, contenu au niveau du sous-système Sj. Mais il peut, en mode défaut, être partiellement ou totalement transmis à l'étage suivant Ej+j. C'est-à-dire que formellement, chaque stress agrégé Wj est la résultante (somme): b) d'une part, d'un stress aléatoire wj propre au sous-système productif SEj et dépendant - de manière connue et spécifique au sous-système - du facteur environnemental multivarié d'aléa de production (X) ainsi que de façon globalement monotone (croissante ou décroissante) du paramètre d'action industrielle (r), bb) d'autre part, du stress aléatoire transmis W'ijk provenant de la combinaison de défauts de certains des sous-systèmes productifs Si-_,k de l'étage précédent E_1, suite au stress qu'ils ont eux-mêmes subi. 9 2792746 Selon l'invention, chacun des stress transmis w',;jk est exprimé comme la combinaison, (se matérialisant formellement sous la forme d'une somme (Y) pour chacun des sous- systèmes de l'étage précédent des produits): c) du stress agrégé Wij],k du sous-système Si-lk, cc) d'un coefficient de liaison qjk constant, ou connu mais non aléatoire, ccc) et d'un coefficient de transmission aléatoire di-l,k du sous-système productif Sil,k variant entre les limites 0 et 1 (appelé aussi coefficient de défaut). En référence aux figures 1 et 2, on constate que l'invention est mise en oeuvre spécifiquement dans le cadre o la distribution de probabilité de défaut élémentaire Prij(XT,r,Wij a) de chacun des sous-systèmes productifs Sij est connue. Elle est exprimée par un dispositif électronique modélisateur de comportement (2). Ce modélisateur de comportement (2) complémentant l'automate probabiliste (3) est interfacé avec l'opérateur de cet automatisme (3). Il fixe électroniquement les valeurs des probabilités de défaut élémentaire Prij et les fait dépendre d) du facteur multivarié Xd'aléa de production, ddd) de l'intervalle de temps T, dddd) du paramètre d'action industrielle r, ddddd) du stress Wi, dddddd) et d'un coefficient de confiance ajj, éventuellement multi-valué, propre au sous- système productif Sij et dont les caractéristiques résultent notamment, mais pas exclusivement, d'une analyse historique du défaut des sous-systèmes productifs SoJ. Ces coefficients de confiance aij ainsi que les coefficients de liaison qij.k sont fixes et caractéristiques du centre de production (1) (Fig. 1 et 2). Plus précisément, ils peuvent varier au cours du temps mais sont introduits avant chaque lancement de la boucle de contrôle et restent fixes pendant l'exercice de la boucle de contrôle. Ils sont rentrés par l'opérateur à l'intérieur d'une zone mémoire (14) dite de paramètres de production de l'automatisme (3) (Fig. 2). Comme cela apparaît figure 1, selon l'invention, la configuration multiliaison (de l'enchaînement de stress) de la production peut être: - soit arborescente - c'est-à-dire que pour chaque sous-système Silkd'un étage E.1a, un des coefficients de liaison qjk = 1 et les autres qijk sont nuls; ce qui correspond au cas o un sous-système productif de l'étage Ej-t ne peut transmettre son stress Wi.,l qu'à un seul sous- système productif de l'étage suivant Ei -, - soit, dans le cas plus général, matricielle, et dans ce cas chaque coefficient de liaison qijk peut prendre toute valeur. Selon l'invention, lesdits coefficients de transmission dj peuvent être soit binaires - ils ne prennent que les valeurs 0 ou 1, c'est-à-dire qu'un sous-système productif Sij fait défaut ou ne fait pas défaut, mais il n'y a pas de défaut partiel - et, dans ce cas, la distribution de probabilité de défaut élémentaire Prj(XT,r, Wi, a1) de chaque sous- système productif Sj se réduit à un seul nombre piJ(X, T,r, Wij,ai) qui est la probabilité que le défaut ait lieu (i.e. dj= 1) -; - soit, dans le cas plus général, quelconques, - c'est-à-dire qu'ils peuvent prendre toute valeur entre 0 et 1, les transmissions partielles de stress sont possibles et la distribution de probabilité de défaut élémentaire Prj(X, T,r, Wi J, ai) de chaque sous- système productif SJ est une fonction positive définie sur l'intervalle [0,1] des valeurs possibles du coefficient de transmission -. La prise en compte inductive - à l'intérieur du processeur probabiliste inductif (12) (Fig. 2, ainsi que la suite) dont il sera question plus loin -, de ces probabilités de défaut - 10 2792746 élémentaires Prj des sous-systèmes Sj d'un étage Ei vers le suivant Ei+1 est une des particularités principales de l'invention. Le procédé de contrôle de production selon l'invention est spécifiquement mis en oeuvre dans le cas o les variations, sur l'horizon de temps T, des sous-aléas X constituant ledit facteur multivarié X d'aléa d'environnement, sont quantifiables par une loi de probabilité jointe Prob(xl,...,x,). Les xi constituent l'état générique que peut prendre le sous-aléa Xi dont, en général, les caractéristiques, notamment de moyenne, de variance et de corrélations ainsi que de comportements extrêmes, résultent de l'analyse statistique d'un enregistrement historique des sous-aléas Xi. En référence à la figure 2, on constate que le modélisateur de comportement (2) de l'automatisme (3) génère électroniquement la loi de probabilité conjointe Prob(xl,...,x,,) selon les enregistrements des historiques des sous-aléas stockés à l'intérieur de la zone mémoire auxiliaire (4) des historiques de l'automatisme (3) et la fournit au générateur Monte-Carlo (8) pour lui permettre d'effectuer des tirages d'échantillon y,. Comme cela apparaît figure 1, l'invention est enfin mise en oeuvre dans le cas o les composantes élémentaires d'impact Ih(X, T)(r) dudit impact industriel I(X, T)(r) du flux de production F(r) ne doivent pas dépasser, soit vers le haut (type 1), soit vers le bas (type 2), des niveaux de nuisance Mh, ce avec une fiabilité industrielle probabiliste Prob[Ilh(X, T)(r) Ph (type 1), ou Prob[Ih(X,T)(r) > Mh] > Ph (type 2). Lesdits niveaux de nuisance Mh et les probabilités Ph sont imposés notamment réglementairement ou par des impératifs de seuil de rupture et pris en compte dans une zone mémoire (9) dite de spécification opérateur, appartenant à l'automatisme (3). Le procédé mis en oeuvre par le dispositif (automatisme) de contrôle (3) de l'invention est décrit en référence aux figures 1 et 2. Selon ce procédé, ce de manière connue, on effectue électroniquement un échantillonnage le plus fidèle possible, en fonction du paramètre d'action industrielle (r), de l'intervalle de temps T; de l'état de la production F(r) constitué: e) des valeurs que peuvent prendre les sous-facteurs d'aléa Xi, ee) des stress Wij des sous-systèmes productifs Sij, eee) de leurs coefficients de défaut dU, eeee) des composantes élémentaires d'impact Ih(X, T)(r), eeeee)des sous-flux de production Fij k(r), eeeeee) et du flux de production F(r). La fonction de la boucle d'action (5) de l'automatisme (3) de contrôle de production est de calculer électroniquement, toujours pour l'horizon de temps T, et ce en fonction des valeurs possibles du niveau du paramètre d'action industrielle (r), l'estimateur multivarié d'impact maximal VaR(p, T)(r) avec un seuil de probabilité éventuellement multivarié (p) - (Pl,,.,Ph,.,P imposé par les conditions inscrites dans la mémoire (9) des spécifications de l'opérateur. Celui-ci est défini comme le vecteur VaR(p,T)(r) des limites VaRh(ph, T)(r) tel que lesdites composantes élémentaires d'impact Ih(X,T)(r) ne franchiront (vers le haut ou vers le bas selon le type de système) qu'avec une probabilité (1- ph), c'est-à-dire Prob[Ih(X, T)(r) > VaRh(Ph, T)(r)] = (1-ph) (type 1) ou Prob[Ih(X,T)(r) Selon ce cadre connu de mise en oeuvre de l'invention, on règle automatiquement au cours du temps, à l'intérieur de la boucle de réaction (6) de l'automatisme (3) de contrôle de production, le niveau du paramètre d'action industrielle (r) à la valeur extrémale multi- variée (rmax) ou (rmin) maintenant ledit estimateur d'effet VaR(p, T)(r) en deçà de son niveau de nuisance autorisé M. C'est-à-dire que pour chaque composante h, la boucle de réaction (6) de l'automatisme (3) extrémise électroniquement VaRh(Ph, T)(rmax ou min) Mh (type 2). Ceci a pour but de rendre extrémal le niveau de production industrielle F(r) à un niveau néanmoins compatible avec le respect de ladite condition réglementaire de contrôle de nuisance Prob[Ih(X,T)(r) > Mh] > Ph (type 1), Prob[Ih(X,T)(r) Ph (type 2). Le procédé de l'invention consiste en outre à effectuer l'échantillonnage de l'état de la production selon une méthode pseudo- aléatoire de type "Monte-Carlo ", dont le nombre global de tirages est Z. Ceci est réalisé par le générateur de MonteCarlo (8). Pour ce faire, le procédé de l'invention consiste généralement à mettre en oeuvre les étapes connues suivantes, ce électroniquement à l'intérieur du modélisateur (2) et de la boucle d'action (5) de l'automatisme (3): f) Faire, à l'aide du modélisateur électronique (2), le choix (validé par des tests statistiques classiques adéquats) d'un modèle de comportement simultané Prob(x,....x, des différents sous- facteurs d'aléa de production (X), (il peut s'agir notamment de lois normales, log-normales, ou plus généralement d'une distribution des niveaux des sous- facteurs d'aléa de production (X) justifiés à partir d'observations notamment historiques de ces aléas) et le transmettre à la boucle d'action (5). ff) Subsidiairement (dans le but d'accélérer la rapidité de la boucle de tirage (7), et donc d'améliorer les performances et la fiabilité de l'automatisme de contrôle (3) en permettant de réduire l'horizon T), effectuer électroniquement à l'intérieur du processeur d"' ACP" (10) une analyse en composantes principales (ACP) des différents sous- facteurs d'aléa, c'est-à-dire à considérer les relations qui expriment le comportement de ces sous-facteurs d'aléa de production (X) en fonction de facteurs communs d'aléas, indépendants entre eux, ce, sous la forme d'un facteur d'aléa indiciel multi-valué aléatoire d'environnement de production (Y) = (l, Y2,, YY), les (Yg) étant dits sous-facteurs communs d'aléa indiciel de production, avec généralement G fff) Puis, à partir d'une part dudit modèle de comportement Prob(xi,..., x;) des différents sous-facteurs d'aléa de production A'), et des paramètres de distribution des sous-facteurs d'aléa indiciel (Y), à construire électroniquement selon la méthode de Monte- Carlo et ce grâce au générateur de Monte-Carlo (8): - soit un nombre Z d'échantillons pseudo-aléatoires de vecteurs d'état indiciel xz = (xl, Xz2,...,xzy), (z = 1,...,Z) de valeurs possibles desdits sous-facteurs communs d'aléa indiciel de production (X'), [Cette génération électronique est réalisée à partir de paramètres décrivant chacun desdits sous-facteurs d'aléa Xi pris individuellement, mais aussi à partir des corrélations liant ceux-ci entre eux, notamment selon les méthodes de décomposition connues de Cholesky et des "valeurs singulières "]; - soit, lorsqu'on effectue l'ACP, un nombre Z d'échantillons pseudo-aléatoires de vecteurs d'état yz = (Yz, 1,Yz,2,...,yz), (z = 1,...,Z) de valeurs possibles desdits sous- facteurs d'aléa indiciel de production (Yg), puis à déterminer électroniquement, pour chaque échantillon pseudo-aléatoire dudit vecteur spécifique d'état Yz, la valeur correspondante du facteur d'aléa multivarié correspondant xz = (xz, 1, xz 2,..., x,,N), selon les coefficients de l'analyse en composante principale (ACP). ffff) A déterminer électroniquement à l'intérieur du processeur probabiliste inductif (12), pour chaque échantillon pseudo-aléatoire dudit vecteur spécifique d'état indiciel xz, et en fonction dudit paramètre d'action (r), le niveau correspondant de l'impact industriel multi- valué I(xz, T)(r). ffff) A l'intérieur de l'ordonnateur (13), à ordonner et regrouper électroniquement les Z résultats, et, pour chaque composante élémentaire d'impact Ih, à comptabiliser électroniquement pour chaque valeur V que peut atteindre la composante Ih le nombre Zh(V) desdits échantillons électroniques pour lesquels ladite composante d'impact -12 2792746 Ih(xz, T)(r) dépasse (vers le haut ou vers le bas, selon le type I ou 2 de production à contrôler) la valeur V et donc à calculer électroniquement la pseudo-probabilité p 'h(V) = Zh(V) /Z de dépassement de la valeur Vpar ladite composante d'impact Ih. ffffff) A en déduire électroniquement les variations de VaRh(ph, T)(r) pour Ph imposé, et ce en fonction dudit paramètre d'action (r), [définie par Pr[Ih(X,T)(r) > (ou ( -Ph)]. fffffff) A l'intérieur de la boucle de réaction (6), à déterminer la multivaleur extrémale, (rmax) ou (rmin) selon le type de système, pour laquelle l'estimateur multi-valué VaR(p, T)(r) vaut exactement la valeur réglementaire Met ajuster par un procédé de type asservissement ou servomoteur la valeur du paramètre d'action (r) à ce niveau (possiblement multiple). Une caractéristique principale nouvelle du procédé et dispositif (automatisme) (3) de contrôle recommandé par l'invention consiste en ce que, pour générer électroniquement les composantes élémentaires d'impact Ih(xZ,T)(r) correspondant à chaque échantillon de l'aléa xz, on détermine électroniquement pour chaque échantillon pseudo-aléatoire dudit facteur d'aléa multivarié (x), et ce en fonction du paramètre d'action industrielle (r), le niveau des stress agrégés Wz,Ij de chacun des sous-systèmes productifs Sij par une méthode probabiliste inductive (11) partant du premier étage El vers le dernier E,,,. C'est-à- dire que selon cette méthode principale de mise en oeuvre du procédé de l'invention, et à l'intérieur dudit processeur probabiliste inductif (12), en partant du premier étage E1 de l'unité de production (1), et pour chaque parcours de la boucle de tirage (7), c'est-à-dire pour chaque tirage pseudo-aléatoire d'un échantillon yz = (Yz,,Yz2,..,yz,) de vecteur indiciel (lorsqu'on effectue l'ACP) ou pour chaque tirage d'échantillons pseudo-aléatoires de vecteurs d'état xz = (xz, Xz2,...,xz, (lorsqu'on n'effectue pas l'ACP), effectué par le générateur de Monte-Carlo (8): g) On mesure tout d'abord le niveau dudit stress propre w (xz) de chacun des sous- systèmes SJ à l'étage E1 de la production industrielle; ceux-ci étant confondus avec le stress agrégé Wz,j. gg) Puis, on effectue électroniquement une génération pseudo- aléatoire dudit coefficient de défaut d",J de chacun des sous- systèmes productifs SIj de l'étage El, suivant ladite distribution de probabilité de défaut élémentaire Prl/(xz,T,r,W, j,ali) du sous-système productif Slj, telle que foumrnie par le modélisateur (2). Pour ce faire, selon l'invention, on génère électroniquement au sein du processeur probabiliste inductif (12) un nombre pseudo-aléatoire u2,,j dans l'intervalle [0,1], et on lui applique électroniquement la fonction de répartition inverse lOlj(xz,T,r,Wzl j,a,)(ulJ) de la probabilité de défaut élémentaire Prlj(xz, T,r, W î,j,al) du sous-système productif Sj. ggg) On mesure le niveau dudit stress propre w2 k(X.) de chacun des sous-systèmes S2,k à l'étage E2 de la production industrielle; gggg) On évalue électroniquement ledit stress agrégé Wz, 2 k de chaque soussystème S2 k de l'étage E2 par la formule: Wz,2,k= W2,k(X) + Yj W'z,2jk = W2,k(Xd + j Wz, 1/) X dz, ljX q2j,k. Au sein du processeur probabiliste inductif (12), on réitère de manière inductive (11) ces opérations (gg à gggg) de détermination probabiliste des stress agrégés WiJ d'étage en étage jusqu'à obtenir les stress agrégés W,mj des sous-systèmes productifs Smj de l'étage Em. On en déduit l'impact industriel multivarié I(xz, T)(r) lié à l'échantillon Monte-Carlo d'indice z. Ce processus est répété suivant (Z) boucles du processeur probabiliste inductif (12). Un des avantages du procédé et dispositif selon cette mise en oeuvre principale de l'invention est que pour chaque échantillon Monte-Carlo emboîté constitué du facteur - 13 - -2792746 d'aléa environnemental multivarié x2 et de la "cascade probabiliste" des coefficients de défaut dz,ij émis au sein du processeur probabiliste inductif (12): - On mesure l'impact industriel I en tenant compte conjointement de l'enchaînement en cascade des stress Wz, ij à chacun des étages de la production et du caractère aléatoire des coefficients de défaut dz jj. - On en retire une mesure plus précise (que les méthodes de l'art antérieur) de la probabilité de dépassement d'un niveau donné V de l'impact I(r) et, donc, de l'estimateur d'impact maximal VaR(p,T)(r). De telle manière que: - Les fréquences effectives de dépassement des limites autorisées pour les composantes élémentaires d'impact Ih mesurées par l'automate (3) selon l'invention sont plus proches des valeurs cibles (l-ph) / T. - Ceci permet de diminuer les marges de sécurité industrielle à appliquer au niveau de résistance M. - Par voie de conséquence, cela permet d'augmenter le flux de production F(r) respectant une réglementation donnée. On constitue donc grâce à ce procédé de contrôle un automatisme industriel (3) de contrôle de production plus efficace. Une première variante auxiliaire caractéristique de mise en oeuvre du procédé et dispositif de contrôle selon l'invention consiste en outre en ce que l'on impose électroniquement que les coefficients de défaut dz:ij des sous-systèmes productifs Sid soient plus élevés lorsque les stress agrégés Wj sont plus importants. C'est-à-dire que dans la méthode mise en oeuvre par processeur probabiliste inductif (12), pour l'évaluation des transmissions de stress d'un étage vers l'étage supérieur, on prend en compte le fait que, dans la majorité des cas, les coefficients de défaut élevés apparaissent précisément lorsque le stress est important, entraînant une augmentation sensible du niveau moyen du stress transmis à l'étage supérieur et, par voie de conséquence, de la valeur de l'effet induit global. Pour mettre en oeuvre cette variante avantageuse de l'invention, on impose au modélisateur (2) des règles de fonctionnement telles que, pour un seuil quelconque d d] croisse avec la valeur du stress agrégé Wz jj. Pour ce faire, au sein du modélisateur (2), on fixe électroniquement les paramètres de description de la fonction de répartition inverse Ocj(x,, T,r, Wz,,,ai)(ui) de manière qu'elle soit une fonction croissante du paramètre Wz ij, tous les autres paramètres et variables, y compris u2,i, étant fixés. Deux variantes pratiques de mise en oeuvre de cette particularité sont données plus loin en référence aux figures (3 et 4), puis aux figures (5 et 6). Selon cette première variante auxiliaire de l'invention, à chaque étage Ei de la production, et pour un sous-système Sij on induit une plus grande probabilité dz ij de transmission d'une proportion donnée du stress Wz uj vers l'étage supérieur. On prend mieux en compte le fait que, dans la majorité des cas, les coefficients de défaut élevés apparaissent précisément lorsque le stress est important, entraînant une augmentation sensible du niveau moyen du stress transmis à l'étage supérieur et, par voie de conséquence, de la valeur de l'effet induit global. Un des avantages du procédé et dispositif selon cette première variante auxiliaire de l'invention est que: - l'on corrige un des défauts des systèmes de contrôle classiques, qui en ne respectant pas ce procédé complémentaire, amènent à une sous-évaluation importante du nombre de cas o l'impact industriel dépasse la valeur limite autorisée M, -14 2792746 - l'on évite un des défauts associés de ces systèmes classiques qui, afin de respecter les normes industrielles, tendent à utiliser des marges de sécurité plus importantes et donc à réduire le flux de production. Une deuxième variante auxiliaire caractéristique du procédé et dispositif de contrôle selon l'invention est mise en oeuvre préférentiellement pour une production du type à enchaînement de stress diversifié. C'est-à-dire une production dont les sous-systèmes productifs Sij ont des caractéristiques de taille et de fiabilité qui sont indépendantes. Dans ce cas, certains des sous-systèmes productifs Sij peuvent être de petite taille, aussi bien en termes de sous-flux de production qu'en termes de stress propre, fiables à leur échelle, c'est-à-dire que leur coefficient de défaut pour un stress agrégé du même ordre de grandeur que leur stress propre sera faible en moyenne, mais tels qu'un stress agrégé important peut amener à un défaut presque certain. Alors que d'autres sous-systèmes productifs Sij ont la propriété inverse. C'est-à- dire que leur sous-flux de production est élevé ainsi que leur stress propre. Leur coefficient de défaut a une moyenne élevée mais relativement stable même lorsque le stress agrégé est important. Selon cette variante de l'invention, on fixe électroniquement au sein de la mémoire (14) de paramètres de production, les coefficients de confiance a/, sous la forme d'une grandeur qui possède au moins deux composantes indépendantes: - On lie électroniquement une première composante de coefficient de confiance aid à la taille du sous-système productif Sij qu'il concerne. - On lie électroniquement une seconde composante coefficient de confiance aij à la fiabilité du sous-système productif Sij relativement à sa taille. Deux variantes pratiques de mise en oeuvre de cette particularité sont données plus loin en référence aux figures (3 et 4), puis aux figures (5 et 6). En sorte que l'on obtient une estimation plus fiable et précise de la réalité de l'enchaînement des défauts dans la production, ce qui permet une diminution des marges de sécurité et, par voie de conséquence, entraîne l'augmentation du flux de production F(r). Cette variante s'avère particulièrement efficace lorsque le paramètre d'action (r) est multivarié et chacune de ses composantes agit principalement au niveau d'un sous-système productif précis. Dans ce cas, il sera possible de contrôler individuellement les flux de chacun des sous-systèmes productifs et d'en optimiser l'importance en fonction de sa taille. Une troisième variante auxiliaire caractéristique du procédé et dispositif de contrôle selon l'invention est appliquée spécifiquement à une production dont le facteur environnemental multivarié d'aléa de production X est sujet, avec une faible probabilité, à des mouvements très importants et imprévisibles. Selon cette variante, (pour constituer électroniquement ledit échantillonnage de l'état de la production selon une méthode pseudo-aléatoire de type " Monte-Carlo ", dont le nombre global de tirages est Z), on procède électroniquement par une combinaison probabiliste historique et " catastrophique ". On fait le choix (validé par des tests statistiques classiques adéquats) d'un modèle de comportement simultané des différents sous-facteurs d'aléa de production (X), (il peut s'agir notamment de lois normales, log-normales ou, plus généralement, d'une distribution des niveaux des sous-facteurs d'aléa de production (X) justifiés à partir d'observations notamment historiques de ces aléas). On affecte une sous-probabilité standard Ps d'occurrence à ce modèle historique. Pour ce modèle historique, à l'aide du générateur de Monte-Carlo (8), on génère électroniquement Z, échantillons standard pseudo-aléatoires du vecteur d'état x= (xx,l Xz.2,...,xzs), [pour z = I,...,Z, valeurs possibles desdits sous- -15 2792746 facteurs communs d'aléa indiciel de production (X)], et on affecte à chacun de ces Zs dits échantillons standard un poids dit standard ms = Ps I Zs. On fait le choix d'une ou plusieurs dites situations catastrophiques des différents sous- facteurs d'aléa de production (X), voire de sous-familles de situations catastrophiques dont on définit les caractéristiques de moyenne et de dispersion: - soit dans l'absolu, - soit par rapport aux caractéristiques de la distribution issues de l'analyse de * l'enregistrement historique inclus dans la mémoire auxiliaire (4). On affecte une sous-probabilité standard Pc, d'occurrence à ce modèle catastrophique. Pour ce modèle catastrophique, à l'aide du générateur de Monte-Carlo (8), on génère électroniquement Zc échantillons pseudo-aléatoires du vecteur d'état indiciel xz (xz,, xz,2,...., xzJ), [pour z = 1,...,Zc]-multivaleurs possibles desdits sous-facteurs d'aléa de production (X)]. On affecte à chacun de ces Zc dits échantillons standard un poids dit catastrophique mc = Pc / Zc. Il peut y avoir plusieurs modèles catastrophiques, affectés de probabilités PC.Pc, pour lesquels on générera autant de sous-familles d'échantillons pseudo-aléatoires. On détermine électroniquement, pour chacun des Z = Zs + Zc (ou Z = Zs + Zc +.+ Z Zc,) échantillons pseudo-aléatoires dudit vecteur spécifique d'état xz, et en fonction dudit paramètre d'action (r), le niveau correspondant de l'impact industriel multi-valué I(xz, T)(r). On ordonne et on regroupe électroniquement les Z résultats. Pour chaquecomposante élémentaire d'impact Ih, on comptabilise électroniquement, pour chaque valeur V que peut atteindre la composante Ih, le poids ZPh(V) desdits échantillons électroniques [somme des nombres des échantillons électroniques pour lesquels ladite composante d'impact Ih(xz, T)(r) dépasse (vers le haut ou vers le bas, selon le type I ou 2 de production à contrôler) la valeur V multipliée par le poids ms ou mc associé)]. De ce fait, on calcule électroniquement la pseudo-probabilité p 'h(V) = Zph(V) /Z de dépassement de la valeur Vpar ladite composante d'impact Ih. Puis, de manière classique: - on en déduit électroniquement les variations de VaRh(ph, T)(r) pour Ph imposé, et ce en fonction dudit paramètre d'action (r), [définie par Pr[Ih(X, T)(r) > (ou paramètre d'action (r) à ce niveau (possiblement multiple). En sorte que selon cette troisième variante de l'invention, on corrige les biais observés entre la distribution de probabilité réelle de l'aléa (X.... X) et celle des valeurs prises durant la période d'enregistrement historique des données caractéristiques des événements. Si certains événements (aux conséquences graves et dont la probabilité ne peut être négligée) ne se sont pas produits dans la période o cet historique a été enregistré, on impose néanmoins à l'automatisme (3) de contrôle de production d'en tenir compte. Si, par un phénomène de compensation, la simulation d'un événement catastrophique précis n'engendrait aucun impact industriel important, grâce à la simulation de sous-familles d'événements, on évite cette compensation fortuite et on met en relief le risque réel lié à la catastrophe. Un des types d'application majeur de l'invention est de contrôler tout effet néfaste (tel que pollution,...) d'un appareil productif à étages, dont chaque étage est à la fois - 16. 2792746 susceptible de produire cet effet néfaste et de le transmettre à l'étage suivant, mais également a un pouvoir de le maîtriser à son niveau. La structure multi-étagée à laquelle s'applique l'invention peut apparaître: soit dans l'appareil de production lui même, soit dans le processus de contrôle de l'effet néfaste. A titre d'exemple de cette dernière configuration, la figure 3 représente, schématiquement, l'organisation d'une usine pour y mettre en oeuvre le procédé et le dispositif de contrôle selon l'invention, afin d'en optimiser la production, en contrôlant néanmoins que le bruit interne à l'usine est en dessous d'un niveau réglementaire. Il est à noter que le maintien du bruit ou des vibrations sous une limite pourrait être lié non pas à une contrainte réglementaire mais à une contrainte de limite de rupture liée à l'intensité de la vibration globale du plateau sur lequel sont montées les machines par exemple. La figure 4 représente les différentes étapes de mise en oeuvre du procédé et les particularités de l'automatisme probabiliste (3) de contrôle de production de l'usine et de réduction du bruit. Selon cette application de l'invention, le centre de production industrielle (1) est une usine contenant des machines-outils (SIJ) bruyantes, dont l'intensité de fonctionnement (r), c'est-à-dire leur rythme de production, peut être contrôlée. Plus cette intensité (r) est élevée, plus le flux de production (F) est élevé, mais aussi, plus le bruit (G) produit est fort. Pour des raisons réglementaires liées à la santé des opérateurs de ces machines, ce bruit ne doit pas dépasser certaines limites, sauf avec une très faible probabilité. Afin de le diminuer, il a été mis au point un système connu appelé "contrebruit ", fonctionnant à l'aide d'un réseau de micros et de haut-parleurs placé dans la salle des machines. Les micros enregistrent le bruit à différents endroits stratégiques de la salle et le transmettent à un calculateur programmé qui, de manière quasi instantanée, transmet un signal à des haut- parleurs répartis dans la salle. Ce signal, appelé "contrebruit" est tel que, si micros et haut-parleurs fonctionnent correctement, il compense, par un effet d'onde en opposition de phase, le bruit des machines. On peut, de cette manière, annuler une proportion très importante de ce bruit (jusqu'à plus de 90 %). D'une manière générale, le contrebruit est, en première approximation, une combinaison linéaire des signaux enregistrés par les micros. Ce sont les coefficients de cette combinaison que le calculateur programmé recale en permanence par un système de "feed back ". Cette partie est connue de l'art antérieur. Malheureusement, micros et haut-parleurs sont sujets à saturation et, de façon plus grave, peuvent "claquer" et ne plus fonctionner du tout. Ces imperfections se traduisent directement par une augmentation du bruit résultant dans la salle, et imposent de réduire l'intensité de fonctionnement des machines. La présente invention s'applique de façon avantageuse pour minimiser cette réduction ou, si l'on préfère, maximiser l'intensité de fonctionnement, tout en respectant les normes de contrôle du bruit, spécifiquement dans le cas o la commande de réduction (ou d'augmentation) de l'intensité n'a pas un effet immédiat mais agit avec un délai T. Il est alors impératif de prévoir la distribution de probabilité de l'amplitude du bruit résultant dans la salle pendant ce délai afin de s'assurer qu'elle ne dépassera les niveaux réglementaires qu'avec une probabilité réglementairement imposée. Le système multi-étagé et multi-liaison est formé des machines, des micros et des haut- parleurs. La structure étagée du système global, formée des sous- systèmes productifs Sij, apparaît sous la forme suivante: - Etage El: Machines Etage E2: Micros - Etage E3: Haut-parleurs -17 2792746 Il s'agit ici d'une structure matricielle. En effet, les sous-systèmes de chaque étage sont susceptibles de transmettre leur bruit ou leur signal à tous les sous-systèmes de l'étage suivant. Lefacteur d'aléa multivarié (X) est le bruit produit par les différentes machines, en tant qu'onde sonore. Ce bruit est évidemment aléatoire, même pour une intensité de fonctionnement des machines fixe et connue car, même si son amplitude est, dans certains cas, purement fonction de l'intensité de fonctionnement, l'onde elle-même et, en particulier, sa phase, est aléatoire. L'horizon de temps T est le délai qui sépare la commande de l'intensité des machines de la variation réelle de cette intensité. C'est pendant ce délai qu'une variation aléatoire du bruit est susceptible de dépasser la norme. Dans cette application, seul le premier étage, formé des machines, donne lieu à des sous-flux de production Fjd. Leflux de production F est la résultante de ces sous-flux. Le paramètre d'action industrielle (r), ici multivarié, est l'intensité de fonctionnement des machines. Chacune de ses composantes correspond à l'une des machines. L'impact industriel (I) (voir a-aaaa), multivarié aussi dans cette application, est le bruit résultant dans la salle, après correction par le contrebruit, tel qu'il est perçu par les opérateurs. Il a autant de composantes qu'il y a d'oreilles d'opérateurs en état de fonctionnement dans la salle. Le stress propre wj (voir b) des machines, qui est aussi leur stress agrégé WIj car il s'agit du premier étage, est le bruit qu'elles produisent. A cet étage, le coefficient de transmission d1j (voir ccc) n'est pas aléatoire et reste égal à 1 car les machines ne contrôlent aucun bruit par elles-mêmes. On peut concevoir une protection antibruit sur les machines, mais on se ramène au cas sans protection en considérant que le stress propre est le bruit issu de l'ensemble formé de la machine et de sa protection. Le stress transmis w 2j,k (voir bb) par la machine SlJ au micro S2,k est égal au bruit créé par la machine, c'est-à-dire son stress propre, multiplié par un coefficient de sensibilité du micro à ce bruit q2j,k (voir cc). Le stress propre W2,k du micro S2,k est la résultante des autres sources de bruit que les machines perçue par le micro. Le stress agrégé W2 k (voir c) est le bruit réel total perçu par le micro. Lorsque le micro " sature " et, pire encore, s'il "claque ", le bruit réel peut différer du signal effectivement enregistré. Le rapport entre le signal enregistré et le bruit réel W2,k est le coefficient de transmission d2,k du micro (voir ccc). Dans le cas o le micro claque, aucun signal n'est enregistré et d2,k = 0. Un fonctionnement parfait du micro signifie au contraire d2,k = 1. D'une manière générale, ce coefficient de transmission a une valeur située entre 0 et 1, avec une distribution de probabilité dépendant d'un coefficient de confiance a2j éventuellement multivarié (voir ddddd). Le signal des micros est ensuite transmis au calculateur programmé central qui le répartit sur les différents haut-parleurs en appliquant des coefficients de contrebruit q2jk (voir cc). Cela signifie que chaque haut-parleur S3,k doit reproduire un signal qui est la résultante des signaux transmis par les micros S2j au calculateur programmé central, affectés des coefficients q2j,k - Le stress transmis w'3jk (voir bb) par le micro S2j au haut-parleur S3, k est donc égal au produit du stress agrégé du micro W2j par son coefficient de transmission d2j et par le coefficient de contrebruit q2j,k. Les haut-parleurs n'ont pas de stress propre. Leur stress agrégé W3,k est égal au signal qu'il leur est demandé de reproduire, c'est-à-dire la résultante des stress transmis. Lorsqu'un haut-parleur S3,k sature ou, pire, claque, le son qu'il émet diffère du signal reçu. Son coefficient de défaut d3,k est le rapport entre le son émis et le signal reçu. Comme -18 2792746 pour les micros, la distribution de probabilité du coefficient de défaut d3,k dépend d'un coefficient de confiance a3,k éventuellement multivarié (voir ddddd). Dans le cas idéal o micros et haut-parleurs fonctionnent à la perfection, le contrebruit reproduit par les haut-parleurs compense exactement le bruit des machines, de façon quasi uniforme dans la salle. Les opérateurs présents ne subissent qu'un bruit résiduel très réduit. Dans le cas contraire, l'augmentation du bruit résulte d'une part de l'imperfection des micros et, d'autre part, de celle des haut- parleurs. Le bruit total subi par un opérateur Ok résultant d'une part du bruit résiduel et, d'autre part, de la saturation ou du claquage des micros et des haut-parleurs, est donné par la formule: Ik =Bk + j q4jk (d3j W3,j + i (1 - d2,i) q2,ij W2,i) o: - q4jk est la sensibilité de l'opérateur Ok au haut-parleur S3j - Bk est le bruit résiduel qu'aurait de toutes façons perçu l'opérateur Ok - Ik est la composante de l'impact industriel (G) liée à l'opérateur Ok. La mise en oeuvre du procédé et de l'invention dans cette application particulière consiste à réaliser un automatisme (3) de contrôle conforme à la figure 4, dont la boucle d'action (5) est un simulateur d'évaluation probabiliste inductive (11) du comportement aléatoire: - du bruit des machines, - de la saturation ou du claquage des micros, - de la saturation ou du claquage des haut-parleurs, en vue de générer un échantillonnage aussi fidèle que possible du bruit résultant dans la salle des machines. Ce procédé est caractérisé en ce que, pour générer électroniquement l'impact industriel (G) à savoir, le bruit perçu par les opérateurs, on met en place un processeur probabiliste inductif(12) selon la méthode inductive (1 1) de détermination de l'impact, c'est-à-dire contenant les étapes suivantes: - A l'aide du générateur de Monte-Carlo (8), génération par un tirage aléatoire de type "Monte-Carlo ", du bruit Wi, produit par les machines S.,i suivant les spécifications de l'utilisateur (9) et en utilisant préférentiellement un modélisateur historiquement adaptatif de comportement (2), - Calcul, pour chaque tirage aléatoire, du bruit W2.j perçu par chaque micro S2j par application des coefficients de sensibilité q2 jj, - Simulation du coefficient de défaut d2j du micro S2j selon la distribution de probabilité Pr2j dépendant en particulier du stress W2j et calcul du signal enregistré par le micro S2j selon le modélisateur de comportement (2) et les risques de claquage spécifiés par l'utilisateur dans la zone mémoire (9) dite de spécifications opérateur, - Calcul du signal transmis à chaque haut- parleur 53,k par application des coefficients de liaison q3jk et calcul du stress agrégé W3,k, - Simulation du coefficient de transmission d3,k du haut-parleur S3,k selon la distribution de probabilité Pr3, k dépendant en particulier du stress W3,k et calcul du son émis par le haut-parleur S3,k selon le modélisateur de comportement (2) et les risques de claquage spécifiés par l'utilisateur dans la zone mémoire (9) dite de spécification opérateur, - Calcul pour chaque tirage aléatoire du bruit théorique () ( 1,...,In) perçu par les opérateurs dans la salle, - Détermination de la VaR (13) du bruit (G) en fonction de la probabilité de dépassement spécifiée par l'utilisateur dans la zone de mémoire (9) dite de spécification opérateur. La boucle de réaction (6) de cet automatisme (3) de contrôle, vise à déterminer la valeur maximale (rma) de l'intensité de fonctionnement des machines pour que le paramètre VaR ne dépasse pas la valeur prescrite (M) spécifiée de même dans la zone de mémoire (9) dite -19 2792746 de spécification opérateur. Cette boucle est complétée par un servomoteur agissant sur la commande d'intensité des machines, et maintenant cette valeur calculée (rma) en permanence. Cette procédure étagée de calcul de l'impact final, qui prend en compte à chaque étage et de façon séparée le signal exactement reçu par le sous-système et celui qu'il émet, permet une meilleure estimation de la probabilité de dépassement du seuil sonore autorisé et, par voie de conséquence, une diminution des marges de sécurité et une augmentation des flux de production pour des normes de sécurité données. La mise en oeuvre de la première variante du procédé de l'invention trouve sa justification dans le fait que le risque de saturation et l'importance de celle-ci, aussi bien pour les micros que pour les haut- parleurs, est d'autant plus élevé que le stress de ces sous-systèmes est important. Selon cette variante, la distribution de probabilité Prij du coefficient de transmission des micros et des haut-parleurs est telle qu'un bruit perçu (micros) ou un signal à transmettre (haut-parleurs) plus important entraîne un niveau de saturation statistiquement plus élevé, de même qu'un claquage plus probable. Typiquement, selon cette variante, on pourra donner à la densité de probabilité Prj sur l'intervalle [0,1] une forme de "cloche" dont le centre se déplace vers la droite lorsque le stress croît. Une telle densité peut par exemple être réalisée à l'aide de "polynômes de Bernstein" p(x) -,xa (l-x)' - o l'exposant a est une fonction croissante du stress. De plus, la saturation, de même que le claquage, peuvent d'une part dépendre de la qualité globale du micro ou du haut-parleur, mais aussi d'un" seuil de saturation" propre à chaque appareil (micro ou hautparleur) au-delà duquel le phénomène de saturation devient systématique, justifiant ainsi la mise en oeuvre de la seconde variante du procédé de l'invention. Selon cette variante, le coefficient de confiance aqj des micros et des haut- parleurs possède deux composantes. Une forme recommandée consiste à prendre l'une de ces composantes égale au seuil de saturation, l'autre étant une note attribuée à la fiabilité de l'appareil, qui peut être mesurée statistiquement. La troisième variante du procédé de l'invention s'applique lorsque les machines sont susceptibles d'émettre de manière sporadique des bruits importants. Dans ce cas I'utilisateur spécifie dans la zone mémoire (9) dite de spécification opérateur, la fréquence de ces " impulsions explosives" et une distribution de probabilité de leur intensité sur le modèle des "scénarios catastrophes ". L'automate probabiliste (3) génère alors un sous- échantillon de valeurs du bruit émis constitué uniquement d'impulsions explosives. La figure 5 représente schématiquement l'organisation d'une chambre de compensation (bourse) pour mettre en oeuvre le procédé et l'automatisme (3) de contrôle selon l'invention afin de maximiser le volume des transactions (et donc les frais de courtage encaissés) tout en maintenant le risque global de perte financière (liée au défaut d'adhérents) en deçà d'une limite réglementaire. La figure 6 représente les différentes étapes de mise en oeuvre du procédé et les particularités de l'automatisme (3) de contrôle de l'invention pour la chambre de compensation de la figure 5. L'organisation technologique de l'automatisme électronique probabiliste (3) selon l'invention à mettre en oeuvre au sein d'une chambre de compensation est décrite en référence à la figure 6. Le centre de production industriel (1) est dans cette application, une chambre de compensation de marchés financiers, par exemple une bourse des valeurs. Rappelons que le principe d'une bourse des valeurs consiste à agréer certains "agents de change ". Un opérateur désirant effectuer une transaction doit obligatoirement la confier à un agent de change. Lorsqu'il le peut, l'agent de change met face à face les opérateurs qui s'adressent à lui et ne passe que le résiduel des ordres à la bourse (y compris ceux qu'il passe pour son propre compte). La "compensation ", qui récapitule -20 2792746 toutes les transactions de lajournée, est effectuée chaque soir. Au cas o un des opérateurs s'avérerait défaillant, c'est à dire incapable de remplir sa partie de la transaction, l'agent de change est tenu de remplir cette partie à sa place. Pour cette "garantie de bonne fin ", l'agent de change est rémunéré par des frais de courtage. En outre, l'agent de change demande généralement à chacun de ses clients, c'est- à-dire les opérateurs effectuant des transactions par son intermédiaire, un dépôt de garantie dont le montant est fonction des transactions effectuées. Cette situation se répercute quasiment à l'identique entre la Bourse et les différents agents de change qui lui sont affiliés. Cette dernière met ses adhérents, c'est-à-dire les agents de change, face à face. A l'inverse des agents de change, il lui est interdit de passer des ordres pour elle-même. Par contre elle est aussi tenue à la garantie de bonne fin des transactions entre adhérents. Le coût pour la Bourse de cette garantie est égal à la différence entre le prix auquel a été effectuée la transaction et le prix courant auquel il est possible de la conclure. Comme les agents de changes, la Bourse facture des frais pour chaque transaction et demande des dépôts de garantie à ses adhérents. Par un effet de concurrence entre les bourses, le volume des transactions, donc le montant des frais de transaction encaissés par une bourse, et par la même son efficacité économique, est directement lié de manière décroissante au montant des dépôts de garantie qu'elle impose à ses adhérents (agents de change). D'un autre côté, le coût global en fin de journée de la garantie de bonne fin (i.e. prenant en compte la totalité des adhérents) ne doit excéder certaines limites Ml,...,MH qu'au plus avec des fréquences Jfl,...fH réglementairement imposées. En particulier, le dépassement des fonds propres, qui serait susceptible d'entraîner la faillite, ne doit se produire qu'avec une probabilité infime. Afin d'éviter que les défauts de ses adhérents ne soient trop fréquents, la Bourse doit non seulement leur demander des dépôts de garantie suffisants mais, de plus, doit leur imposer un minimum aux montants que ceux-ci demandent comme garantie à leurs propres clients. Selon l'invention et dans le schéma boursier, le système multi-étagé et multi-liaison est formé des opérateurs (clients, adhérents) ainsi que de la Bourse elle-même. La structure multi-étagée du système global selon l'invention apparaît sous la forme suivante: - Etage E.: Clients des adhérents (opérateurs) - Etage E2: Adhérents (agents de change) - Etage E3: La Bourse (chambre de compensation) Il est possible d'imaginer une structure ayant plus d'étages si, par exemple, les clients eux-mêmes sont en position de compensateurs pour leurs propres clients. Les sous-systèmes productifs Sj du système multi-étagé et multi-liaison sont les opérateurs (clients, adhérents) ainsi que la Bourse elle-même. Il s'agit ici d'une structure arborescente, si l'on considère comme distincts les comptes d'un même client auprès de différents adhérents (quitte à supposer une corrélation de % entre les défauts de comptes émanant d'un même client). En effet, chaque client n'est lié qu'à un seul adhérent et le sommet de l'arbre n'est composé que d'un seul sous- système: la Bourse. Lefacteur d'aléa multivarié () est l'ensemble des variations des cours des différents actifs côtés en Bourse pendant la journée. L'impact de chacun des ces actifs sur les opérateurs (clients, adhérents ou Bourse) est égal au produit de la variation de son prix par la quantité d'actifs que les opérateurs possèdent en portefeuille. L'horizon de temps T naturel est la journée. Mais un contrôle des mouvements du marché sur plusieurs jours peut s'avérer nécessaire si, pour des raisons de liquidité, le portefeuille d'un opérateur en défaut ne peut être liquidé en un seul jour. - 21 2792746 -21 Y 4 Chaque transaction effectuée pour un client par un adhérent donne lieu au versement de frais de courtage. L'ensemble des frais de courtage versés par un client S j à un adhérent S2,k représente le sous-flux de production F2j, k. De même, chaque transaction effectuée par un adhérent à la Bourse donne lieu à des frais de transaction. L'ensemble des frais de transaction versés par un adhérent S2j à la Bourse S3 représente le sous-flux de production F3j (il n'y a pas de troisième indice car il y a un seul sous-système dans l'étage E3). Leflux de production F est la somme de tous les sous-flux F3;, c'est-à-dire de tous les frais perçus par la Bourse pour la journée. Chaque actif détenu en portefeuille donne lieu à un dépôt de garantie qui, en règle générale, est proportionnel à la quantité d'actifs. Le paramètre d'action industrielle (r) est le rapport de proportionnalité entre la quantité d'actifs et le dépôt de garantie associé. Il est multivarié, car ce rapport dépend de l'actif considéré. Plus il est élevé, plus le dépôt requis est important, ce qui a pour conséquence de diminuer le risque de défaut, mais aussi le volume des transactions, c'est-à-dire le flux de production F et les sous-flux Fq, k. L'impact industriel (fI) (voir a-aaaa) est, dans cette application, le montant total que la Bourse doit verser aux contreparties de ses adhérents en situation de défaut au titre de la "garantie de bonne fin ". On peut concevoir une seconde composante à cet impact industriel qui serait ce même montant, diminué des sommes récupérées après liquidation des adhérents en défaut. Le stress agrégé Wij (voir b-bb) des sous-systèmes Sij, est égal à la partie négative de leur résultat financier en fin de journée. - Pour les clients (ou, s'il y a plusieurs étages de "clients ", pour les clients en bout de chaîne), ce résultat est l'impact des mouvements du marché (le facteur d'aléa multivarié) sur leur portefeuille, c'est-à- dire l'ensemble des transactions effectuées dans la journée (qui peut être positif ou négatif). Dans ce cas, le stress agrégé coïncide avec le stress propre. - Pour les adhérents (ou pour les clients-compensateurs), il est composé d'une part de cet impact sur leur portefeuille propre (leur stress propre, positif ou négatif) et, d'autre part, du montant à payer au titre de la garantie de bonne fin en cas de défaut d'un ou plusieurs clients (le stress transmis, toujours négatif). - Pour la Bourse, il n'y a qu'un stress transmis par les adhérents en situation de défaut car elle ne peut avoir de portefeuille propre. L'impact industriel (I) s'identifie au stress agrégé W3 de l'unique sous-système de l'étage E3, c'est-à-dire la Bourse. Le montant du stress transmis (voir c-ccc) peut être soit la totalité, soit une proportion seulement, de la perte encourue par le client ou l'adhérent. Cette proportion (égale à 1 si le défaut est total et à 0 s'il n'y a pas défaut) est le coefficient de défaut di du client ou de l'adhérent. Ce coefficient de défaut (voir d-ddddd) est évidemment une inconnue. Mais sa distribution de probabilité Prij se déplace vers les valeurs plus élevées lorsque la perte de l'opérateur est plus importante, justifiant ainsi la mise en place de la première variante du procédé de l'invention. Le coefficient de confiance aij du sous-système SiJ porte le nom de "rating " de l'opérateur. Dans les systèmes existants de l'art antérieur, ce "rating" est une simple note attribuée à l'opérateur. Dans sa seconde variante, la présente invention recommande un "rating" ayant au moins deux composantes. La première reflète la taille ou, en l'occurrence, le niveau de fonds propres de l'opérateur FPij. La seconde reflète sa fiabilité ou, si l'on préfère, sa probabilité de défaut pour un rapport donné entre son stress agrégé W,j (i.e. la perte encourue) et ses fonds propres FPij. La troisième variante du procédé de l'invention trouve sa justification dans les "krachs boursiers" qui historiquement ne se produisent qu'à l'échelle de plusieurs années. Si -22 2792746 l'enregistrement historique des cours et des défauts ne dure qu'un an, voire un nombre limité d'années, il est possible, et même probable, qu'aucun "krach" n'ait eu lieu pendant la période d'enregistrement. Cependant, le calcul du risque de la Bourse ne saurait ignorer la possibilité d'un tel événement catastrophique. La technique connue habituelle dite du "stress test" consiste à simuler un mouvement global vers le bas, par exemple 20%, de toutes les actions cotées en bourse. Certains opérateurs ont pour stratégie de parier sur le mouvement à la hausse ou à la baisse d'un titre par rapport à la moyenne des autres, ou par rapport à l'indice de la Bourse. Dans un "stress test ", ce titre variera de -20% de même que la moyenne ou l'indice. Un tel opérateur apparaîtra comme ayant un risque nul, alors que dans un "krach" réel, son risque est au contraire augmenté car le titre, par exemple joué à la hausse, peut perdre 30% là o la moyenne des autres titres n'a perdu que 20%. La troisième variante de l'invention recommande la simulation d'une sous-famille de situations catastrophiques dont certains échantillons feront clairement apparaître le risque réel de l'opérateur. La mise en ceuvre du procédé et de l'invention dans cette application particulière liée au schéma bousier est décrite figure 6. Elle consiste à réaliser unautomatisme probabiliste (3) de contrôle conforme à la structure générale de celui de la figure 4, dont la boucle d'action (5) est un simulateur d'évaluation probabiliste inductive (11) du comportement aléatoire: - des cours de la bourse, - du défaut des opérateurs (clients et adhérents), en vue de générer un échantillonnage aussi fidèle que possible du montant financier que coûtera à la Bourse en fin de journée son obligation de garantie de bonne fin. Ce procédé est caractérisé en ce que, pour générer électroniquement l'impact industriel (G) à savoir, ce montant financier, on met en place un processeur probabiliste inductif (12) selon la méthode inductive (11) de détermination de l'impact, c'est-à-dire contenant les étapes suivantes: A l'aide du générateur de Monte-Carlo (8), génération par un tirage aléatoire de type "Monte-Carlo" des cours Xi des actifs cotés en Bourse, en considérant les risques de catastrophe spécifiés par l'utilisateur dans la zone mémoire (9) dite de spécification opérateur, - Calcul, pour chaque tirage aléatoire, du résultat financier Wi, de chaque client SLi suivant les spécifications de l'utilisateur (9) et en utilisant préférentiellement un modélisateur historiquement adaptatif de comportement (2), - Simulation du coefficient de défaut dli du client Slp, selon la distribution de probabilité Prli dépendant en particulier du stress WLi et du "rating" du client Si, selon le modélisateur de comportement (2), puis calcul du montant du défaut du client Sj,, - Calcul, pour chaque tirage aléatoire, du stress agrégé W2j de chaque adhérent S2j, résultant d'une part de la somme des défauts de clients à couvrir (stress transmis), en respectant la structure arborescente du système et, d'autre part, du stress propre w2, J (résultat financier en fin de journée), - Simulation du coefficient de défaut d2j de l'adhérent S2j selon la distribution de probabilité Pr2j dépendant en particulier du stress W2j et du "rating" de l'adhérent, puis calcul du montant du défaut de l'adhérent S2j selon le modélisateur de comportement (2), - Calcul pour chaque tirage aléatoire du montant théorique (I) que coûtera à la Bourse la garantie de bonne fin, Détermination de la VaR (13) de l'impact (1) en fonction de la probabilité de dépassement spécifiée par l'utilisateur dans la zone de mémoire (9) dite de spécification opérateur. -23 2792746 La boucle de réaction (6) de cet automatisme probabiliste (3) de contrôle consiste à déterminer les valeurs minimales (rlmin rnmir) des coefficients à appliquer pour le calcul des dépôts de garantie pour que le paramètre VaR ne dépasse pas la valeur prescrite (AI) spécifiée de même dans la zone de mémoire (9) dite de spécification opérateur. Cette boucle est complétée par une procédure automatique d'ajustement des dépôts de garantie. Cette procédure étagée de calcul de l'impact final, qui prend en compte à chaque étage le montant à couvrir en raison du défaut des sous-systèmes de l'étage précédent pour le calcul de la probabilité de défaut de chaque sous-système, permet une meilleure estimation de la probabilité de dépassement du seuil autorisé et, par voie de conséquence, une diminution des marges de sécurité et une augmentation des flux de production (activité fminancière de la Bourse) pour des normes de sécurité données. Ces normes de sécurité peuvent recouvrir notamment: - La directive "CAD" des communautés Européenne publiée le 15 mars 1993, sur l'adéquation des fonds propres des entreprises d'investissement et des établissements de crédit, et visant à imposer des exigences de solvabilité minimales compte tenu des risques de marchés liés aux produits financiers, et des risques de change..., - Les directives de Comité de Basle "Basle Committee on banking regulation and supervisory practices" s'adressant aux maisons de titres et aux banques ayant des activités de marché, et prévoyant notamment dans " Amendment to the Capital Accord to incorporate market risks" publié en Janvier 1996, et demandant que chaque établissement opte pour un modèle VaR pour l'appréhension des risques de marché..., - Les recommandations du "Groupe des 30" regroupant les leaders mondiaux de l'industrie, des banques, et de banques centrales du monde entier et recommandant des principes pour réduire les risques financiers... La mise en oeuvre, dans le schéma boursier, de la première variante du procédé de l'invention trouve sa justification dans le fait que le risque de défaut et l'importance de celui-ci, aussi bien pour les clients que pour les adhérents, sont d'autant plus élevés que le stress de ces sous-systèmes est important. Selon cette variante, la distribution de probabilité Prij du coefficient de défaut des clients et des adhérents est telle qu'une perte financière (clients) ou un montant global à couvrir défauts + perte - (adhérents) plus important, entraîne un coefficient de défaut statistiquement plus élevé. Typiquement, selon cette variante, la densité de probabilité Prij pourra être constituée d'une probabilité 1-pij de la valeur 0 et répartition uniforme sur l'intervalle [0,1] de poids total pij, o la probabilité de défautpij est une fonction croissante du stress agrégé Wj. De plus, le défaut des clients et des adhérents peut d'une part dépendre de la fiabilité globale de l'opérateur, mais aussi d'un" seuil de défaut " propre à chaque opérateur (client ou adhérent) au-delà duquel le défaut devient presque inévitable, justifiant ainsi la mise en oeuvre de la seconde variante du procédé de l'invention. Selon cette variante, le coefficient de confiance aij des clients et des adhérents possède deux composantes. Une forme recommandée consiste à prendre l'une de ces composantes égale au montant des fonds propres, l'autre étant une note attribuée à la fiabilité de l'opérateur, qui peut être fournie par des agences de notation spécialisées. La mise en oeuvre de la troisième variante du procédé est justifiée par les mouvements brutaux des cours - à la hausse ou à la baisse - qui apparaissent de manière sporadique. Dans ce cas l'utilisateur spécifie dans la zone mémoire (9) dite de spécification opérateur, la fréquence de ces "mouvements catastrophiques" et une distribution de probabilité de leur intensité sur le modèle des "scénarios catastrophes ". L'automate génère alors un sous-échantillon de valeurs des cours constitué uniquement de scénarios catastrophes. - 24 2792746 L'invention ayant maintenant été décrite, et son intérêt justifié sur des exemples détaillés, les demandeurs s'en réservent l'exclusivité pendant toute la durée du brevet, sans limitation autre que celle des termes des revendications ci-après. -25 2792746 - 25-. REVENDICATIONS 1) Procédé de régulation d'un flux F de production industrielle multiétagée et multi- liaison, visant à optimiser ce flux de production (F) en agissant sur un paramètre d'action industrielle (r), tout en maîtrisant un impact industriel (G) résultant d'un stress enchaîné aléatoire aux différents étages de la production, ce procédé de régulation étant appliqué spécifiquement à une production multi-étagée et multi-liaison, c'est-àdire une production: - composée de plusieurs étages de production notés El,...,Em, - dont chaque étage de production Ei est composé de sous-systèmes productifs Sij, - recevant un ou des sous-flux de production Fj,k d'un ou plusieurs sous-systèmes Si-Ik de l'étage précédent Ejl (sauf le premier i = 1), - et transmettant un ou des sous-flux de production Fi+ljk' à un ou plusieurs sous- systèmes Si+Lk' de l'étage suivant E,+l (sauf au dernier étage i = m), dont les sous-flux de production Fij,k peuvent être contrôlés à l'aide d'un paramètre d'action industrielle (r) éventuellement multivarié (r) = (r,.... r,), - et dont le flux de production industrielle (global) F(r) résulte de la combinaison des sous-flux de production Fijk, ce procédé de régulation étant appliqué spécifiquement à une production du type à stress enchaîné aléatoire, c'est-à-dire une production: - ayant un impact industriel I(X, T)(r) (généralement nuisible), éventuellement multivarié ( =(I) (I,....I), - devant être maîtrisée (notamment pour des raisons réglementaires) dans un horizon de temps T, - et qui est la résultante d'un enchaînement en cascade de stress agrégés Wij (phénomène mesurable) subis par chacun des sous-systèmes productifs Sij, dont ledit impact industriel I(X, T)(r) dépend: - de manière globalement monotone (croissante ou décroissante) des stress agrégés Wj des sous- systèmes Sj aux différents étages de production E2, une au moins des composantes élémentaires d'impact Ih dépendant des stress agrégés Wmj des sous- systèmes Smj du dernier étage de production Em, - d'un facteur environnemental multivarié d'aléa de production (X) = (X,....X, chacun des Xi étant appelé sous-facteur d'aléa de production, - de l'horizon de temps T, - et de manière globalement monotone (croissante ou décroissante, dans le même sens que par rapport aux stress agrégés Wmj) du paramètre d'action industrielle (r) par l'intermédiaire des stress agrégés Winj, dont chaque stress agrégé Wij est, en mode nominal, contenu au niveau du système Sij mais peut, en mode défaut, être partiellement ou totalement transmis à l'étage suivant Ej+1, c'est-à- dire dont chaque stress agrégé Wij est la résultante (somme): - d'un stress propre Wij au sous-système productif S&j, dépendant - de manière connue et spécifique au sous-système - du facteur environnemental multivarié d'aléa de production (X) ainsi que de façon globalement croissante du paramètre d'action industrielle (r), et de stress transmis W'j, k par certains des sous-systèmes productifs Si-l, k de l'étage précédent E,_1, dont chacun des stress transmis W',Jk est la combinaison, se matérialisant sous la forme de la combinaison (produit), -26 2792746 -:26 - du stress agrégé Wi-lk du sous-système Si-l,k, - d'un coefficient de liaison qij,k constant, ou connu mais non aléatoire, - et d'un coefficient de transmission aléatoire di-l,k du sous-système productif Si-l,k variant entre 0 et 1, dont la distribution de probabilité de transmission élémentaire PriJX, T,r, Wij, ai) du sous-système productif Sj est connue et dépend - du facteur multivarié Xd'aléa de production, - de l'intervalle de temps T, - du paramètre d'action industrielle r, - du stress WiJ et - d'un coefficient de confiance aj éventuellement multi-valué, propre au sous- système productif Sj,, - et dont les caractéristiques résultent notamment, mais pas exclusivement, d'une analyse historique du défaut des sous-systèmes productifs, dont la configuration de production peut être: soit arborescente - pour chaque sous-système Sik d'un étage E;, un des coefficients de liaison q+IJk = I et les autres qi+lJ'k sont nuls, ce qui correspond au cas o un sous- système productif de l'étage Ei ne peut transmettre son stress WJk qu'à un seul sous- système productif de l'étage suivant E;+I -, - soit, dans le cas plus général, matricielle, et dans ce cas, chaque coefficient de liaison qijk peut prendre toute valeur, dont les dits coefficients de transmission dj peuvent être - soit binaires - ils ne prennent que les valeurs 0 ou 1, c'est-à-dire qu'un sous-système productif fait défaut ou ne fait pas défaut, mais il n'y a pas de défaut partiel - et, dans ce cas, la distribution de probabilité de défaut élémentaire Pri/(X T,r, Wij, ai) de chaque sous-système productif Sj se réduit à un seul nombre piJ,(XT,r, Wj, ai) qui est la probabilité que le défaut ait lieu (i.e. dij = 1)-, - soit, dans le cas plus général, quelconques, - c'est-à-dire qu'ils peuvent prendre toute valeur entre 0 et 1, les défauts partiels sont possibles et la distribution de probabilité de défaut élémentaire PrJX, T,r,Wij, a,) de chaque sous-système productif Sqj est une fonction positive défminie sur l'intervalle [0,1] des valeurs possibles du coefficient de transmission-, ce procédé de contrôle de production étant spécifiquement mis en oeuvre dans le cas: - o les variations sur l'intervalle de temps T des sous-aléas X, constituant ledit facteur multivarié Xd'aléa d'environnement - sont quantifiables par une loi de probabilité jointe Prob(x,.....xJ) connue, xi étant l'état générique que peut prendre le sous-aléa Xi, - et dont, en général, les caractéristiques, notamment de moyenne, de variance et de corrélations ainsi que de comportements extrêmes, résultent de l'analyse statistique d'un enregistrement historique des sous-aléas Xi et o les composantes élémentaires d'impact Ih(X, T)(r) dudit impact industriel I(X,T)(r) du flux de production F(r) ne doivent pas dépasser, soit vers le haut (type 1), soit vers le bas (type 2), des niveaux de nuisance Mh, ce avec une fiabilité industrielle probabiliste Prob[Ih(X,T)(r) Ph (type 1), ou Prob[Ih(X,T)(r) > Mh] > ph (type 2), lesdits niveaux de nuisance Mh et les probabilités Ph étant imposés notamment réglementairement; ce procédé étant spécifiquement du type consistant, de manière connue: - à effectuer électroniquement un échantillonnage le plus fidèle possible, et ce en fonction du paramètre d'action industrielle (r), dans l'intervalle de temps (T), de l'état de la production constitué: -27 2792746 - 27- - des valeurs que peuvent prendre les sous-facteurs d'aléa Xi, - des stress Wij des sous-systèmes productifs Sij, - de leurs coefficients de transmission dij - des composantes élémentaires d'impact Ih(X, T)(r) - des sous-flux de production FJ k(r), - du flux de production F(r), - à générer électroniquement, toujours pour l'horizon de temps T, et ce en fonction des valeurs possibles du niveau du paramètre d'action industrielle (r) boucle d'action (5) de l'automatisme (3) de contrôle de production l'estimateur multivarié d'impact maximal avec seuil de probabilité multivarié (p) = (pl... pH), défini comme le vecteur VaR(p,T)(r) des limites VaRh(ph,T)(r) que lesdites composantes élémentaires d'impact Ih(X, T)(r) ne franchiront (vers le haut ou vers le bas selon le type de système) qu'avec une probabilité (1-ph), c'est-à-dire Prob[Ih(X,T)(r) > VaRh(ph,T)(r)] = (1- ph) (type 1) ou Prob[Ih(XT)(r) Mh (type 2), pour rendre extrémal le niveau de production industrielle F(r) à un niveau néanmoins compatible avec le respect de ladite condition réglementaire de contrôle de nuisance Prob[Ih(X,T)(r) > Mh] >Ph (type 1), Prob[Ih(X,T)(r) Ph (type 2), ce procédé étant en outre spécifiquement du type consistant à effectuer électroniquement un dit échantillonnage de l'état de la production selon une méthode pseudoaléatoire de type "Monte-Carlo ", dont le nombre global de tirages est Z et, pour ce faire, procéder généralement de la manière suivante: - à faire le choix (validé par des tests statistiques classiques adéquats) d'un modèle de comportement simultané des différents sous-facteurs d'aléa de production (X), (il peut s'agir notamment de lois normales, log-normales, ou plus généralement d'une distribution des niveaux des sous-facteurs d'aléa de production (XA) justifiés à partir d'observations notamment historiques de ces aléas), - puis, subsidiairement (dans le but d'accélérer la rapidité de la boucle de contrôle, et donc d'améliorer les performances et la fiabilité de l'automatisme (3) de contrôle en réduisant l'horizon T) à effectuer une analyse en composantes principales (ACP) des différents sous- facteurs d'aléa, c'est-à-dire à considérer les relations qui expriment le comportement de ces sous-facteurs d'aléa de production (X') en fonction de facteurs communs d'aléas, indépendants entre eux, ce, sous la forme d'un facteur d'aléa indiciel multi-valué aléatoire d'environnement de production (Y - (Yl, Y2.Y, l....es (Y) (19 Y 2, leG(Y) étant dits sous-facteurs communs d'aléa indiciel de production, avec généralement G - puis, à partir d'une part dudit modèle de comportement des différents sous-facteurs d'aléa de production (R.), et des paramètres de distribution des sous-facteurs d'aléa indiciel (Y), à construire électroniquement selon la méthode de Monte-Carlo: - soit un nombre Z d'échantillons pseudo-aléatoires de vecteurs d'état xz - (xz, 1,xz2,...,xz,), z = 1,...,Z de valeurs possibles desdits sousfacteurs d'aléa de production (R'), [Cette génération électronique est réalisée à partir de paramètres décrivant chacun desdits sous-facteurs d'aléa X, pris individuellement, mais aussi à partir des corrélations liant ceux-ci entre eux, notamment selon les méthodes de décomposition connues de Cholesky et des "valeurs singulières "], -28 2792746 - soit, lorsqu'on effectue l'ACP, un nombre Z d'échantillons pseudoaléatoires de vecteurs d'état indiciel Yz = (Yz,l,Yz, 2,...,Yz,,), z 1,. ,Z de valeurs possibles de dits sous-facteurs communs d'aléa indiciel de production (Yg), puis à déterminer électroniquement, pour chaque échantillon pseudo-aléatoire dudit vecteur spécifique d'état indiciel Yz, la valeur correspondante du facteur d'aléa multivarié correspondant (x) = (x,,x.,2,....,xz,), selon les coefficients de l'analyse en composante principale, - à déterminer électroniquement, pour chaque échantillon pseudo-aléatoire dudit vecteur spécifique d'état indiciel xz, et en fonction dudit paramètre d'action (r), le niveau correspondant de l'impact industriel multi-valué I(xz, T)(r), - à ordonner et regrouper électroniquement les Z résultats, et, pour chaque composante élémentaire d'impact Ih, à comptabiliser électroniquement pour chaque valeur V que peut atteindre la composante Ih le nombre Zh(V) desdits échantillons électroniques pour lesquels ladite composante d'impact Ih(xz, T)(r) dépasse (vers le haut ou vers le bas, selon le type 1 ou 2 de production à contrôler) la valeur V et donc à calculer électroniquement la pseudo-probabilitép h(V) - Zh(V) /Z de dépassement de la valeur Vpar ladite composante d'impact Ih, - à en déduire électroniquement les variations de VaRh(ph, T)(r) pour Ph imposé, et ce en fonction dudit paramètre d'action (r), [défminie par Pr[Ih(X,T)(r) > (ou ledit procédé étant caractérisé en ce que, pour générer électroniquement les composantes élémentaires d'impact Ih(xz,T)(r) correspondant à chaque échantillon de l'aléa xZ, on détermine électroniquement pour chaque échantillon pseudo-aléatoire dudit facteur d'aléa multivarié (xJ) et ce en fonction du paramètre d'action industrielle (r), le niveau des stress agrégés W,.ij de chacun des sous-systèmes productifs Sij par une méthode inductive (11) partant du premier étage El vers le dernier Em, c'està-dire que: - en partant du premier étage El, on mesure le niveau dudit stress propre WIJ(x) de chacun des sous-systèmes SiJ, à l'étage El de la production industrielle, a) on détermine, ce uniquement pour l'étage concerné El, le stress propre WI/(xZ) de chacun des sous-systèmes Sj avec le stress agrégé Wzjj, b) puis, on effectue électroniquement une génération pseudo-aléatoire dudit coefficient de transmission dz,j de chacun des sous-systèmes productifs SJ de l'étage El, suivant ladite distribution de probabilité de défaut élémentaire Pri.(xz, T,r, W2 IJ., a) du sous-système productif Si, c'est-à-dire, qu'on génère électroniquement un nombre pseudo-aléatoire uzlj dans l'intervalle [0,1], et on lui applique électroniquement la fonction de répartition inverse O j(xz, T,r, Wz, j,alj)(uz,) de la probabilité de défaut élémentaire Prl.j(xz, T, r, Wz, j,aî) du sous-système productif SIJ, c) on mesure le niveau dudit stress propre W2,k(x) de chacun des sous- systèmes S2,k à l'étage E2 de la production industrielle, d) on évalue électroniquement ledit stress agrégé W,,2, k de chaque sous- système S2.k de l'étage E2 par la formule: Wz2, k = W2,k (x9 + Yj W'z, 2jk = W2,k(x) + Zj Wz, 1 j(X X dz j x q2j, k, -29 2792746 - on réitère ces opérations (b à d) d'étage en étage jusqu'à obtenir les stress agrégés Wz, mj des sous-systèmes productifs Smj de l'étage Em, - et on en déduit l'impact industriel multivarié I(xz, T)(r) lié à l'échantillon d'indice z; en sorte que, pour chaque échantillon MonteCarlo emboîté constitué du facteur d'aléa environnemental multivarié xz et des coefficients de transmission dz, ij émis: - on mesure l'impact industriel I en tenant compte conjointement de l'enchaînement en cascade des stress WZ.ij à chacun des étages de la production et du caractère aléatoire des coefficients de transmission dj, - on en retire une mesure plus précise de la probabilité de dépassement d'un niveau donné Vde l'impact I(r) et, donc, de l'estimateur d'impact maximal VaR(p, T)(r), de telle manière que: - les fréquences effectives de dépassement des limites autorisées pour les composantes élémentaires d'impact Ih sont plus proches des valeurs cibles (1-ph) / T, - ce qui permet de diminuer les marges de sécurité industrielle à appliquer au niveau de résistance M et, par voie de conséquence, augmente le flux de production F(r) respectant une réglementation donnée, - on constitue grâce à ce procédé de contrôle un automatisme (3) de contrôle de production plus efficace. 2) Procédé selon la revendication 1, de régulation d'un flux F de production industrielle multi-étagée et multi-liaison, visant à optimiser ce flux de production F, en agissant sur un paramètre d'action industrielle (r), tout en maîtrisant un impact industriel I résultant d'un stress enchaîné aléatoire aux différents étages de production, ledit procédé étant caractérisé en outre en ce que l'on impose électroniquement que les coefficients de transmission dij des sous- systèmes productifs Sij soient plus élevés lorsque les stress agrégés Wij sont plus importants, et on matérialise ceci: - par le fait que, pour un seuil quelconque d d] croisse avec la valeur du stress agrégé WZ.ij, - et/ou que l'on fixe électroniquement les paramètres de description de la fonction de répartition inverse j(x,,TrWijai,)(uzi) de manière qu'elle soit une fonction croissante du paramètre WJ, tous les autres paramètres et variables, y compris ui jJ, étant fixés, en sorte que: - à chaque étage de la production, on induit une plus grande probabilité de transmission d'une proportion donnée du stress vers l'étage supérieur, - on prend mieux en compte le fait que, dans la majorité des cas, les coefficients de transmission élevés apparaissent précisément lorsque le stress est important, entraînant une augmentation sensible du niveau moyen du stress transmis à l'étage supérieur et, par voie de conséquence, de la valeur de l'effet induit global, de telle manière que: - l'on corrige un des défauts des systèmes de contrôle classiques, qui en ne respectant pas ce procédé complémentaire, amènent à une sous-évaluation importante du nombre de cas o l'impact industriel dépasse la valeur limite autorisée M, - et on évite un des défauts associés de ces systèmes classiques qui, afin de respecter les normes industrielles, tendent à utiliser des marges de sécurité plus importantes et donc à réduire le flux de production. 3) Procédé selon la revendication 1, de régulation d'un flux F de production industrielle multi-étagée et multi-liaison, visant à optimiser ce flux de production F, en agissant sur -30 - 2792746 un paramètre d'action industrielle (r), tout en maîtrisant un impact industriel I résultant d'un stress enchaîné aléatoire aux différents étages de production, ce procédé de régulation étant appliqué spécifiquement à une production du type à enchaînement de stress diversifié, c'est-à-dire une production dont les sous-systèmes productifs Sij ont des caractéristiques de taille et de fiabilité qui sont indépendantes, - c'est-à-dire que certains des sous-systèmes productifs Sij peuvent être de petite taille, aussi bien en termes de sous-flux de production qu'en termes de stress propre, - fiables à leur échelle, c'est-à-dire que leur coefficient de transmission pour un stress agrégé du même ordre de grandeur que leur stress propre sera faible en moyenne, mais tels qu'un stress agrégé important peut amener à un défaut presque certain, - alors que d'autres sous-systèmes productifs Sij ont la propriété inverse, c'est-à-dire que - leur sous- flux de production est élevé ainsi que leur stress propre, - leur coefficient de transmission a une moyenne élevée mais relativement stable même lorsque le stress agrégé est important; - ledit procédé étant caractérisé en outre en ce que l'on fixe électroniquement le coefficient de confiance aij sous la forme d'une grandeur qui possède au moins deux composantes de coefficient de transmission indépendantes: - on lie électroniquement une première composante de coefficient de confiance à la taille du sous-système productif Si, - et on lie électroniquement une seconde composante de coefficient de confiance à la fiabilité du sous-système productif Sj relativement à sa taille, en sorte que - l'on obtient une estimation plus fiable et précise de la réalité de l'enchaînement des défauts dans la production, ce qui permet une diminution des marges de sécurité et, par voie de conséquence, l'augmentation du flux de production F(r). 4) Procédé selon la revendication 1, de régulation d'un flux F de production industrielle multi-étagée et multi-liaison, visant à optimiser ce flux de production F, en agissant sur un paramètre d'action industrielle (r), tout en maîtrisant un impact industriel I résultant d'un stress enchaîné aléatoire aux différents étages de production, ce procédé de régulation étant appliqué spécifiquement à une production dont le facteur environnemental multivarié d'aléa de production Xest sujet, avec une faible probabilité, à des mouvements très importants et imprévisibles, ledit procédé étant caractérisé en outre en ce que (pour constituer électroniquement ledit échantillonnage de l'état de la production selon une méthode pseudo- aléatoire de type "Monte-Carlo ", dont le nombre global de tirages est Z), on procède électroniquement par la combinaison historique et " catastrophique " caractéristique suivante: - on fait le choix (validé par des tests statistiques classiques adéquats) d'un modèle de comportement simultané des différents sous-facteurs d'aléa de production (X), (il peut s'agir notamment de lois normales, log-normales ou, plus généralement, d'une distribution des niveaux des sous-facteurs d'aléa de production (fX) justifiés à partir d'observations notamment historiques de ces aléas), à laquelle on affecte une probabilité standard P, d'occurrence et pour laquelle on génère électroniquement Z, échantillons standard pseudo-aléatoires du vecteurs d'état indiciel x = (x,, L,Xz,2.....,,), [pour z 1,...,Zs de valeurs possibles desdits sousfacteurs communs d'aléa indiciel de production (X)], et on affecte à chacun de ces Zs dits échantillons standard un dit poids standard m: PS / Z; - 31 2792746 - on fait le choix d'une ou plusieurs situations dites catastrophiques des différents sous- facteurs d'aléa de production (X), voire de sous-familles de situations catastrophiques dont on définit les caractéristiques de moyenne et de dispersion, - soit dans l'absolu, - soit par rapport aux caractéristiques de la distribution issue de l'analyse de l'enregistrement historique - à laquelle on affecte une probabilité Pc d'occurrence (ou des probabilités (Pct.P,) s'il y a plusieurs situations catastrophiques) et pour laquelle on génère électroniquement Zc échantillons standard pseudo-aléatoires du vecteurs d'état indiciel xz = (x,,,xz,....x., [z = 1,...,Z., de valeurs possibles desdits sous- facteurs communs d'aléa indiciel de production (X)] (ou des sous-séries composées de ZcI....Z échantillons) et on affecte à chacun de ces Zc dits échantillons standard un dit poids catastrophique mc = Pc / Zc (ou des poids mc.....mn); - on détermine électroniquement, pour chacun des Z = Zp + Zcl +...+ Z, échantillons pseudo-aléatoires dudit vecteur spécifique d'état indiciel x,, et en fonction dudit paramètre d'action (r), le niveau correspondant de l'impact industriel multi-valué I(xz, T) (r), - on ordonne et on regroupe électroniquement les Z résultats, et, pour chaque composante élémentaire d'impact Ih, on comptabilise électroniquement, pour chaque valeur V que peut atteindre la composante Ih, le poids Zph(V) desdits échantillons électroniques [somme des poids des échantillons électroniques pour lesquels ladite composante d'impact Ih(xz, T)(r) dépasse (vers le haut ou vers le bas, selon le type 1 ou 2 de production à contrôler) la valeur V multipliée par le poids m, ou mc associé)] et donc on calcule électroniquement la pseudo-probabilité p 'h(V) = Zph(V) de dépassement de la valeur Vpar ladite composante d'impact Ih, puis de manière classique - on en déduit électroniquement les variations de VaRh(ph, T)(r) pour Ph imposé, et ce en fonction dudit paramètre d'action (r), [définie par Pr[lh(XT)(r) > (ou .,X) et celle des valeurs prises durant la période d'enregistrement historique des données, - si certains événements (aux conséquences graves et dont la probabilité ne peut être négligée) ne se sont pas produits dans la période o cet historique a été enregistré, on impose néanmoins à l'automatisme (3) de contrôle de production d'en tenir compte, - si, par un phénomène de compensation, la simulation d'un événement catastrophique..CLMF: précis n'engendrait aucun impact industriel important, grâce à la simulation de sous- familles d'événements, on évite cette compensation fortuite et on met en relief le risque réel lié à la catastrophe.