Brevet FR2855291A1 — publié le 20041126

Procédé et dispositif de détermination d'un score de risque de présence ou d'absence d'un agent dans un système et/ou un fluide. L'invention concerne le domaine de la gestion des risques sanitaires et/ou environnementaux liés aux micro-organismes (bactéries, levures, moisissures, 5 champignons, virus) ou à tout élément moléculaire constituant un organisme (protéines - notamment prions -, toxines, endotoxines, ADN, ARN). Pour les besoins de clarté de la présente description, de tels micro-organismes ou éléments moléculaires sont désignés ci-après par le terme générique "agent". Plus précisément, l'invention concerne un procédé visant à déterminer un 10 score de risque sur une échelle de présence ou d'absence d'un tel agent dans un système donné et/ou un fluide donné. L'invention trouvera son application pour de nombreux types de fluides tels que notamment mais non exclusivement, l'air ou l'eau, ainsi que pour de nombreux types de systèmes tels que notamment mais non exclusivement, les 15 réseaux de distribution d'air ou les réseaux de distribution d'eau de différents types de bâtiments, publics ou privés ou encore certaines surfaces de bâtiments. En pratique, l'invention pourra être mise en oeuvre pour évaluer le risque de présence d'un agent et donc d'évaluer le risque sanitaire ou environnemental correspondant en fonction de paramètres relatifs au fluide susceptibles de contenir 20 cet agent et/ou relatifs au système susceptible d'accueillir celui-ci. A titre d'exemples non limitatif, l'invention pourra notamment trouver son application pour l'évaluation du risque de présence ou d'absence de bactéries telles que Legionella dans des réseaux de distribution d'eau de divers types de bâtiments tels que les hôpitaux, les piscines, les écoles, etc. Jusqu'ici, la gestion du risque sanitaire et environnemental liée à la présence de micro-organismes dans un fluide et/ou un système s'effectue après avoir évalué ce risque sur la base de mesures effectuées dans ledit fluide et/ou ledit système suite à des prélèvements environnementaux. Une telle technique nécessite de réaliser des prélèvements in situ puis de 30 les analyser dans un laboratoire adapté. Compte-tenu des techniques actuelles d'analyses, les résultats de celles-ci sont disponibles dans un délai qui peut être relativement long et qui varie généralement, selon le type de micro-organisme, en moyenne d'environ 3 à environ 13 jours. En fonction des résultats d'analyse obtenus, il est possible d'évaluer le 5 risque sanitaire correspondant et de définir des plans d'action préventifs et/ou correctifs en fonction des priorités fixées. La gestion des risques sanitaires selon ces techniques actuelles pose trois problèmes majeurs. En premier lieu, ces techniques ne permettent d'évaluer un risque à un 10 instant donné qu'en se basant sur des prélèvements environnementaux effectués antérieurement. Le laps de temps qui s'est écoulé entre ces prélèvements et l'évaluation a posteriori du risque correspondant constitue une zone d'incertitude durant laquelle les éléments évalués ont pu considérablement évoluer. Pendant ce laps de temps, des personnes peuvent avoir développé des 15 pathologies qui peuvent donc ne pas être prises en compte pour l'évaluation du risque et impliquer la mise en place de plans d'action inadaptés ou qui seront trop tardivement corrigés. En second lieu, les prélèvements environnementaux sont indispensables pour connaître le niveau de risques auxquels les populations sont exposées mais 20 ils ne permettent pas de déterminer, parmi ces populations, lesquelles sont surexposées et lesquelles sont sous-exposées aux risques, sauf à devoir multiplier les prélèvements, ce qui, pour des raisons logistiques et économiques se révèle souvent impossible. Enfin, en troisième lieu, I'évaluation a posteriori du risque ne permet pas 25 de savoir quelle sera l'évolution de ce risque. L'objectif de la présente invention est de proposer un procédé permettant d'effectuer une évaluation du risque sanitaire et/ou environnemental lié à la présence d'un agent (constitué par un micro-organisme ou à tout élément moléculaire constituant un organisme comme défini ci-dessus) dans un fluide et/ou un système, ne présentant pas les inconvénients susmentionnés de l'état de la technique. Notamment, un objectif de la présente invention est de décrire un tel procédé qui permette d'évaluer un tel risque a priori, c'est-à-dire avant d'avoir à effectuer des prélèvements et à effectuer des analyses de ceuxci. Un autre objectif de la présente est de proposer un tel procédé qui permette l'évaluation d'un risque sanitaire pour des systèmes, même si ceux-ci n'existent pas encore. Notamment, un objectif de l'invention est de décrire un tel procédé qui puisse être associé à des projets de construction de systèmes (réseaux, 10 bâtiments...). Encore un autre objectif de la présente invention est de décrire un tel procédé qui permette de définir des actions préventives du risque sanitaire distinctes selon différentes parties d'un système, par exemple différents bâtiments d'un ensemble de bâtiments ou différentes parties d'un réseau de distribution 15 d'eau, et ainsi de réaliser des actions sur mesure en évitant des surcoûts liés à l'application non nécessaire de telles actions pour les parties du système à l'égard desquelles elles sont inutiles. Encore un autre objectif de la présente invention est de décrire un tel procédé qui permette de cerner l'évolution dans le temps du risque lié à la 20 présence d'un agent dans un fluide et/ou un système donné. Encore un objectif de la présente invention est de permettre la définition d'un score de risque synthétique permettant une meilleure évaluation de ce risque. Ces différents objectifs sont atteints grâce à l'invention qui concerne un procédé de détermination d'un score de risque sur une échelle de présence ou 25 d'absence d'un agent (constitué par un micro-organisme ou à tout élément moléculaire constituant un organisme comme défini ci- dessus) dans un système donné S et/ou un fluide donné F, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes consistant à: a) recueillir un ensemble de données concernant des variables génériques de fluides Fi connus apparentés audit fluide F et/ ou concernant des systèmes Si connus apparentés audit système S; b) sélectionner par une opération statistique au moins un lot de variables pertinentes parmi lesdites variables génériques; c) vérifier s'il existe des colinéarités entre tout ou partie desdites variables pertinentes sélectionnées et dans l'affirmative effectuer une analyse factorielle desdites variables pertinentes présentant des problèmes de colinéarité permettant d'aboutir à une ou plusieurs composantes représentatives d'une typologie de fluide 10 et/ou à à une ou plusieurs composantes représentatives d'une typologie de système; d) effectuer une régression logistique sur lesdites variables pertinentes ne présentant pas de problèmes de colinéarité et/ou sur la ou lesdites composantes typologiques pour obtenir une équation définissant un modèle de probabilité de 15 présence ou d'absence dudit agent, e) évaluer la pertinence dudit modèle à prédire la présence et/ou l'absence dudit agent, la présence étant définie lorsque la probabilité se trouve au-dessus d'une césure choisie pour être optimale et l'absence étant définie lorsque la probabilité se trouve au-dessous de la césure optimale et dégager un nombre de 20 paliers N de gains de pertinence du modèle à prédire la présence dudit agent et à prédire l'absence dudit agent, chacun desdits N paliers étant borné par une borne supérieure BS et une borne inférieure BI; f) appliquer le modèle de probabilité audit fluide F et/ou audit système S pour déterminer la probabilité Pi de présence ou d'absence dudit agent dans ledit 25 fluide F et/ou ledit système S et le pallier Ni dans lequel se trouve ladite probabilité Pi; g) calculer le score de risque S/N de présence dudit agent dans ledit fluide et/ou ledit système, sur une échelle ayant N degrés, N correspondant audit nombre de paliers, en fonction d'une des bornes du pallier Ni dans lequel se situe ladite 30 probabilité. Préférentiellement, cette étape consistant à calculer le score de risque S/N est effectuée en fonction de la borne basse BSi dudit pallier Ni dans lequel se situe ladite probabilité selon la formule: S/N = Abs ( BSi Pi/(BSi-BIi)+ Ni). Le procédé selon l'invention permet donc de dégager une probabilité de présence ou d'absence d'un agent dans un fluide et/ou un système et de pondérer cette probabilité en fonction de sa pertinence, c'est-à-dire la qualité de cette probabilité, pour la transformer en un score de risque sur une échelle présentant une cardinalité forte c'est-à-dire dont chaque pallier (degré) présente la même 10 signification. Cette échelle montre un 0 absolu non arbitraire qui correspond à l'absence de risque, une borne supérieure qui correspond au risque maximum et un écart égal entre chacun des N degrés de l'échelle de risque. On entend par "fluides apparentés" tout fluide présentant essentiellement les même caractéristique que celui auquel est appliqué le procédé et par systèmes 15 apparentés "tout système" sensiblement de même nature que celui auquel est appliqué le procédé. On notera que dans certains cas toutes les variables génériques pourront le cas échéant être retenue comme variables pertinentes. Pour plus de lisibilité, le score de risque S/N sera préférentiellement 20 ramené à un score de risque de S/3, S/10, S/100 ou S/1000. On pourra évidemment utiliser une autre présentation de ce score de risque si cela est souhaité. Comme déjà indiqué, le procédé selon l'invention pourra être utilisé pour déterminer un score de risque sur une échelle de présence ou d'absence d'un agent 25 dans un système donné et/ou dans un fluide donné. Toutefois, préférentiellement, le procédé sera utilisé pour déterminer un score de risque d'absence ou de présence d'un agent dans un fluide distribué par un réseau, c'est-à-dire que le système sera constitué par le réseau de distribution du fluide en question. Selon une variante du procédé, le fluide est de l'eau. Egalement selon une variante, la bactérie est Legionella. Selon une autre variante le fluide sera de l'air. L'étape selon le procédé consistant à effectuer une analyse factorielle des variantes pertinentes permettant d'aboutir à une ou plusieurs composantes 5 représentatives d'une typologie de fluide et/ou à une ou plusieurs composantes représentatives d'une typologie de système, sera préférentiellement effectuée de façon à obtenir des composantes typologiques tridimensionnelles. Une telle représentation tridimensionnelle de ces composantes permettra d'appréhender celles-ci plus facilement. On notera toutefois que rien n'empêchera de conférer à 10 ces composantes une représentation dans un nombre de dimensions différent de 3. Selon une variante, l'étape de régression logistique est une étape de régression logistique descendante. On notera toutefois que l'on pourra utiliser une autre méthode de régression logistique, par exemple ascendante. L'invention couvre également tout dispositif pour la mise en oeuvre du 15 procédé décrit ci-dessus comprenant: a) des moyens pour recueillir un ensemble de données concernant des variables génériques de fluides Fi connus apparentés audit fluide F et/ ou concernant des systèmes Si connus apparentés audit système S; b) des moyens pour sélectionner par une opération statistique au moins un 20 lot de variables pertinentes parmi lesdites variables génériques; c) des moyens pour vérifier s'il existe des colinéarités entre tout ou partie desdites variables pertinentes sélectionnées et dans l'affirmative effectuer une analyse factorielle desdites variables pertinentes présentant des problèmes de colinéarité permettant d'aboutir à une ou plusieurs composantes représentatives 25 d'une typologie de fluide et/ou à une ou plusieurs composantes représentatives d'une typologie de système; d) des moyens pour effectuer une régression logistique sur la ou lesdites variables pertinentes ne présentant pas de problèmes de colinéarité et/ou sur lesdites composantes typologiques pour obtenir une équation définissant un 30 modèle de probabilité de présence ou d'absence dudit agent, e) des moyens pour évaluer la pertinence dudit modèle à prédire la présence et/ou l'absence dudit agent, la présence étant définie lorsque la probabilité se trouve au-dessus d'une césure choisie pour être optimale et l'absence étant définie lorsque la probabilité se trouve au-dessous de la césure optimale et 5 dégager un nombre de paliers N de gains de pertinence du modèle à prédire la présence dudit agent et à prédire l'absence dudit agent chacun desdits N paliers étant borné par une borne supérieure BS et une borne inférieure BI; f) des moyens pour appliquer le modèle de probabilité audit fluide F et/ou audit système S pour déterminer la probabilité Pi de présence ou d'absence dudit 10 agent dans ledit fluide F et/ou ledit système S et le pallier Ni dans lequel se trouve ladite probabilité Pi; g) des moyens pour calculer le score de risque S/N, sur une échelle ayant N degrés N correspondant audit nombre de paliers, de présence dudit agent dans ledit fluide et/ou ledit système, en fonction d'une des bornes du pallier Ni dans 15 lequel se situe ladite probabilité. L'invention couvre également tout programme d'ordinateur comprenant des moyens de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. L'invention, ainsi que les différents avantages qu'elle présente seront plus 20 facilement compris grâce à la description qui va suivre d'un mode non limitatif de réalisation de celle-ci donné en référence à la figure unique. Selon cet exemple de réalisation, le procédé selon l'invention a été mis en oeuvre pour déterminer un score de risque sur une échelle de présence ou d'absence de Legionella du réseau de distribution d'eau d'un Centre Hospitalier 25 souhaitant connaître le niveau de prévention de ce risque qu'il doit mettre en place. Dans ce mode de réalisation le fluide F est l'eau et le système S le réseau de distribution de celle-ci. Des données sur des variables génériques provenant d'analyses effectuées dans le cadre d'investigations antérieures visant a établir la présence ou l'absence 30 de Legionnella dans divers réseaux de distribution d'eau ont été réunies dans une base de données sous format ACCESS. Ces données ont été collectés au fur et à mesure sur des réseaux de distribution d'eau existants qui constituent des "systèmes apparentés" (réseau de distribution) distribuant un "fluide apparenté" (eau) au sens de la présente description. Ces données génériques concernent d'une part des variables physicochimiques des eaux testés, à savoir: - leur concentration en fer, leur concentration en chlorures - leur concentration en sulfates - leur concentration en matières organiques - leur concentration en azote ammoniacal - leur concentration en nitrites - leur concentration en nitrates - leur conductivité - leur pH - leur dureté d'autre part des variables des réseaux de production et de distribution de ces eaux, à savoir: - leur exposition à la chaleur, - la présence de matériaux promoteurs du développement de Legionella (matériaux autres que PVC, acier galvanisé et fonte) - la présence de moyens de traitement du fluide distribué par le réseau (par exemple moyens de traitement par injection de chlore) - la présence d'un réseau en étoile 25 - la présence d'un réseau en boucle - la présence de bras morts dans le réseau - l'âge du réseau la présence de niveaux différents dans le réseau et enfin, des paramètres concernant à la fois les réseaux et l'eau distribués 30 par ceux-ci, à savoir: - la température de l'eau chaude distribué par le réseau - la température de l'eau froide distribué par le réseau L'ensemble des ces données a été transféré sous le logiciel de traitement statistique SPSS pour Windows Version 11.0.1. Une analyse statistique descriptive a été réalisée sur l'ensemble des variables à l'aide de ce logiciel afin d'identifier les variables pertinentes et de mettre en évidence les problèmes de colinéarité. Cette analyse descriptive a permis d'établir que les 9 variables suivantes concernant l'eau étaient des variables pertinentes, c'est-à- dire que ces variables 10 jouaient un rôle dans le risque de présence de Legionnella: la conductivité - la dureté - le pH - la concentration en chlorures - la concentration en matières organiques - les nitrates - les sulfates - le fer - l'ammonium et que les 2 autres variables: - concentration en chlorures - concentration en nitrites étaient non pertinentes c'est-à-dire qu'elles n'étaient pas liées au risque de présence de Legionnella. Cette analyse descriptive a aussi permis d'établir que les 6 variables suivantes concernant les réseaux étaient des variables pertinentes, c'està-dire que ces variables jouaient un rôle dans le risque de présence de Legionnella: - la présence d'un réseau en étoile - la présence d'un réseau en boucle - la présence de bras morts dans le réseau - la présence de niveaux différents dans le réseau - leur exposition à la chaleur - la présence de matériaux promoteurs du développement de Legionella et que la variable concernant la présence de moyens de traitement était non pertinentes c'est-à-dire qu'elle n'était pas liés au risque de présence de Legionella. Enfin, cette analyse a aussi permis d'établir que les variables concernant les températures d'eau distribuée par les réseaux n'étaient pas pertinentes. Le test du Khi-Deux de Pearson et les coefficients de corrélation de Pearson, de Kendall et de Spearman indiquant que des problèmes de colinéarités existent 10 entre les 9 variables pertinentes retenues concernant l'eau, le logiciel ADDAD version 93L8q "menhir" pour MSWINDOWS 3.1x, 9x / NT a été utilisé pour effectuer une analyse factorielle en 3 dimensions permettant de dégager des "composantes représentatives d'une typologie d'eau" La contribution de chacune de ces 9 variables est donnée dans le tableau 1 ci- après: QLT POID AXE11 CTR1 AXE21 CTR2 AXE31 CTR3 Conduct. 80 130 11 1 -9 2 2 0 PH 964 272 -138 273 54 122 -42 157 Durete 989 464 128 402 10 7 9 11 Chlorures 207 14 -91 6 47 5 6 0 Sulfates 799 13 127 11 -320 210 -22 2 Mat. org. 958 65 -186 119 -237 566 -25 14 NH4 512 1 -218 2 12 0 -105 3 Nitrates 724 10 -405 88 238 88* 55 10 Fer 978 30 -250 99 -4 0 286 803 Tableau 1 dans lequel: "QLT" dé signe la qualité (sur 1000) de représentation globale de la variable "POID" désigne le poids (sur 1000) de la variable dans le poids total 1l "AXE1 " représente le premier axe factoriel "AXE21" Oeprésente le deuxième axe factoriel "AXE31" représente le troisième axe factoriel "CTR1" désigne la contribution au 1er axe factoriel, "CTR2" désigne la contribution au deuxième axe factoriel "CTR3" désignela contribution au 3ème axe factoriel. Ce tableau permet de dégager les composantes typologiques selon les 3 axes factoriels regroupent 91 % de l'information Des problèmes de colinéarités ont aussi été détectés entre 4 des 6 variables 10 pertinentes retenues concernant le réseau (la présence d'un réseau en étoile, la présence d'un réseau en boucle, la présence de bras morts dans le réseau, la présence de niveaux différents dans le réseau). Aucun problème de colinéarité n'a été détecté pour les variables pertinentes concernant l'exposition à la chaleur et la présence de matériau promoteur. Le même logiciel ADDAD a été utilisé pour effectuer une seconde analyse factorielle en 3 dimensions de ces 4 variables permettant de dégager des composantes représentatives d'une typologie de réseau à partir de ces variables pertinentes. La contribution de chacune de ces 4 variables est donné dans le tableau 2 20 ci-après. QLT POID AXE12 CTR1 AXE22 CTR2 AXE32 CTR3 bras morts 1000 173 162 9 484 119 1100 699 Niveaux1000 315 450 122 -784 564 -9 O Etoile 1000 343 -953 593 83 7 -224 57 Boucle 1000 169 926 277 793 311 -656 243 Tableau 2 Ce tableau permet de dégager trois autres composantes typologiques qui, à elles seules, regroupent 100 % de l'information. Une régression logistique descendante a ensuite été effectuée sous SPSS. Cette régression logistique, qui s'est stabilisée au bout de 5 pas, a été effectuée sur les composantes typologiques mais aussi sur les variables pertinentes suivantes -exposition à la chaleur du réseau ("EXPOCH") -présence de matériaux promoteurs ("MPRO") du développement de Legionella (0: si le réseau est consitué de PVC, d'acier galvanisé, de fonte ou de plomb; 1 si le réseau est constitué d'un autre matériau). Les résultats de cette régression logistique sont donnés dans le tableau 3 ci-après. (On notera que les valeurs de ce tableau, obtenu au 5ème pas de la 10 régression, ne présentent pas de coordonnées relatives aux 3ème axe factoriels, celles-ci ayant été supprimées lors d'un pas précédent). _3 Ddl Signif. Exp(13) AXE12 0,00122 1 0,004837 1,001222 AXE22 0,00084 1 0,062749 1,000836 MPRO 1,69208 1 0,002225 5,430779 AXE11 -0,00409 1 0, 056254 0,995918 AXE21 -0,00655 1 0,073111 0,993472 EXPOCH 1,63076 1 0, 001479 5,107766 Constante -2,96039 1 3,68E-12 0,051798 Tableau 3 Dans lequel: "3" désigne le coefficient multiplicateur de la variable considérée dans l'équation de régression logistique "ddl "désigne le degré de liberté "Signif." désigne le degré de signification Exp(p3) désigne l"'odds ratio" de la variable considérée par rapport à 20 la variable expliquées (l"'odds ratio" est le "rapport de cotes", une cote étant un rapport d'une probabilité P1 à sa probabilité complémentaire P2. Si P1 et P2 sont deux proportions (de sujets malades, de sujets exposés, etc.) ou deux risques mesurés dans deux groupes de sujets, le rapport de cotes ("odd ratio") correspondant est OR = (P1/(1-P1))/(P2/(1-P2)). Les axes " AXE11 " et " AXE21 " sont issus de la première Analyse en Composantes Principales et correspondent au premier et second axe factoriel. Les axes " AXE12 " et " AXE22 " sont issus de la seconde Analyse en Composantes Principales et correspondent au premier et second axe factoriel. Cette opération permet d'obtenir une équation définissant un modèle probabiliste permettant d'établir une probabilité de présence ou d'absence de Legionella dans l'eau d'un réseau de distribution. Ce modèle X est défini par l'équation suivante, en référence aux valeurs figurant au tableau 3: X =-2,96 + (0,00122*Axel2) + (0,00084*Axe 22) + (1, 69208*MPRO) (0,00409*Axel 1) - (0,00655*Axe21) + (1,63076*EXPOCH) La probabilité Pi de présence de Legionella se déduit ensuite de l'équation 15 1: Pi = 1/ (1 + Exp(-X)) La qualité de ce modèle a été évaluée sur la base de tests connus de l'homme de l'art (Test de Hosmer-Lemeshow, de Nagelkerke et de Cox et Snell). Ces tests indiquent que le modèle est très bien ajusté aux données (coefficient de 20 Nagelkerke très élevé) et très stable (très peu de corrélations entre les variables). Ce modèle permet d'établir la probabilité de présence ou d'absence de Legionella. La présence est définie lorsque la probabilité se trouve audessus d'une césure choisie pour être optimale et déterminée automatiquement (césure égale à 0,5 dans le cadre du présent exemple) et l'absence est définie lorsque la 25 probabilité se trouve au-dessous de cette césure. (Cette césure est définie conventionnellement par le rapport entre les cas de présence et l'ensemble des cas) Conformément à l'invention, la pertinence de ce modèle a été testée en comparant les prévisions obtenues par le modèle sur des cas par ailleurs observés en réalité. Les résultats obtenus sont donnés dans le tableau 4 ci-après. Prédiction du modèle Absence Présence Pourcentage Réalit Absence 151 8 95, 0 Réalité Présence 18 12 40,0 Pourcentage 89,0 60,0 86,2 Tableau 4 Concernant les absences de bactérie, le modèle a donc raison dans sa prédiction dans 95% des cas. Concernant les présences de bactérie, le modèle a donc raison dans sa prédiction dans 40% des cas. Lorsque le modèle a prédit une présence de bactérie, il a raison dans sa prédiction dans 60% des cas. Lorsque le modèle a prédit une absence de bactérie, il a raison dans sa prédiction dans 89% des cas. Le constat est le suivant: lorsque le modèle va présenter une probabilité de 0,5, il va pouvoir prédire avec une certaine pertinence ( ici 60 %) une présence de Legionella. Mais cette pertinence ne sera pas la même en fonction des probabilités obtenues. Avec une probabilité par exemple à 0, 32 son degré de pertinence à prédire une présence ne sera pas la même. Selon la présente invention, la pertinence du modèle pour chaque pallier N de probabilité a été calculée: pertinence à trouver les absences, en dessous de la césure optimale du modèle et pertinence à trouver les présences, au dessus de la césure optimale. L'évolution du niveau de pertinence est donné à la figure unique. Cette figure, qui reprend les valeurs figurant au tableau 5 ci-après, montre 9 20 paliers Ni de gain de pertinence avant et après la césure optimale. Chaque pallier présente une borne supérieur BSi et une borne inférieure BIi calculées selon un intervalle de confiance de 95 %. 2855291 15 Borne Pallier N Score /9 Score/10 0,03 9 0,06 8 6,54464 7,27182 0,11 7 7,12679 7,91865 0,15 6 7,15848 7,95387 0,16 5 10,6339 11,8155 0,18 4 7,81696 8,68551 0,19 3 11,6339 12,9266 0,21 2 7,31696 8,12996 0,35 1 2,75957 3,06618 1 0 1,37898 1,5322 Tableau 5 Le modèle a été appliqué au cas précis cité ci-dessus visant à établir un score de risque de survenue de Legionella dans le réseau de distribution d'eau d'un Centre Hospitalier (réseau = système S, eau =fluide F). Le calcul de la probabilité obtenue dans ce cas précis, selon le modèle probabiliste défini ci-dessus, en fonction de composantes typologiques et de variables concernant le réseau (EXPOCH et MPRO) indique que la probabilité Pi de survenue de Legionella est de 0,10366. Le score de risque correspondant à cette probabilité de survenue de 10 Legionella a été calculé en pondérant cette probabilité en fonction du pallier de gain de pertinence associée au modèle. Les bornes des 9 palliers (N= 9) de gain de pertinence correspondant au modèle sont indiquées dans la colonne de gauche du tableau 5. La probabilité de 0,10366 se situe dans le 7me pallier (Ni = 7) défini par les 15 bornes inférieure BI7 égale à 0,06 et supérieure BS7 égale à 0, 11. Le score de risque est calculé selon la présente invention grâce à la formule S/N = Abs ( BSi - Pi/(BSi-BIi)+ Ni). (ABS: valeur absolue) et donne, dans le cadre du présent exemple: S/9 = 0, 11 - 0,10366/(0,11-0,06) + 7 = 7,12679 Ce score sur 9 peut être ramené par une simple règle de trois à un score sur ce qui donne, sur une échelle de 1 à 10 allant du risque maximal correspondant à un score de risque égal à 0 au risque minimal correspondant à un score de risque égal à 10: S/10 = 7,91865 ou qui donne sur une échelle de 1 à 10, plus "parlante", allant du risque maximal correspondant à un score de risque égal à 10 au risque minimal 10 correspondant à un score de risque égal à 0 S/10 = 10 - 7,91865 = 2,08135. Compte-tenu de ce score de risque (note) relativement faible, à savoir 2,08/10 le Centre Hospitalier pourra mettre en place un plan de prévention relativement faible. REVENDICATIONS 1. Procédé d'optimisation d'un système S, constitué par un réseau de distribution 5 de fluide F, en fonction de risques sanitaires et/ou environnementaux liés à un agent susceptible de se trouver dans ledit réseau, caractérisé en ce qu'il comprend: une première phase de détermination d'un score de risque comprenant les étapes consistant à: a) recueillir un ensemble de données concernant des variables génériques de fluides Fi connus apparentés audit fluide F et/ ou concernant des systèmes Si connus apparentés audit système S; b) sélectionner par une opération statistique au moins un lot de variables pertinentes parmi lesdites variables génériques; 15 c) vérifier s'il existe des colinéarités entre tout ou partie desdites variables pertinentes sélectionnées et dans l'affirmative effectuer une analyse factorielle desdites variables pertinentes présentant des problèmes de colinéarité permettant d'aboutir à une ou plusieurs composantes représentatives d'une typologie de fluide et/ou à une ou plusieurs composantes représentatives 20 d'une typologie de système; d) effectuer une régression logistique sur lesdites variables pertinentes ne présentant pas de problèmes de colinéarité et/ou sur la ou lesdites composantes typologiques pour obtenir une équation définissant un modèle de probabilité de présence ou d'absence dudit agent, 25 e) évaluer la pertinence dudit modèle à prédire la présence et/ou l'absence dudit agent, la présence étant définie lorsque la probabilité se trouve au-dessus d'une césure choisie pour être optimale et l'absence étant définie lorsque la probabilité se trouve au- dessous de la césure optimale et dégager un nombre de paliers N de gains de pertinence du modèle à prédire la présence 30 dudit agent et à prédire l'absence dudit agent, chacun desdits N paliers étant borné par une borne supérieure BS et une borne inférieure BI; f) appliquer le modèle de probabilité audit fluide F et/ou audit système S pour déterminer la probabilité Pi de présence ou d'absence dudit 18 ' agent dans ledit fluide F et/ou ledit système S et le pallier Ni dans lequel se trouve ladite probabilité Pi; g) calculer le score de risque S/N de présence dudit agent dans ledit fluide et/ou ledit système, sur une échelle ayant N degrés, N correspondant 5 audit nombre de paliers, en fonction d'une des bornes du pallier Ni dans lequel se situe ladite probabilité; une deuxième phase d'évaluation de risques sanitaires et/ou environnementaux liés à la présence éventuelle dudit agent dans ledit réseau de distribution de fluide, en fonction du score de risque obtenu lors de la première phase; une troisième phase de réalisation d'actions, préventives et/ou correctives sur ledit réseau de distribution de fluide en fonction de ladite évaluation des risques sanitaires et/ou environnementaux. 2. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que l'étape de ladite première phase consistant à calculer le score de risque S/N est effectuée en fonction de la 15 borne basse BSi dudit pallier Ni dans lequel se situe ladite probabilité selon la formule: S/N = Abs ( BSi Pi/(BSi-BIi)+ Ni). 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2 caractérisé en ce que ladite première phase comprend une étape supplémentaire consistant à calculer le score de risque S/ 20 10 ou S/100 ou S/1000. 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3 caractérisé en ce que ledit fluide est de l'eau 5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3 caractérisé en ce que ledit fluide est de l'air. 6. Procédé selon l'une des revendications 1 à 5 caractérisé en ce que ledit agent est la bactérie Legionella. 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6 caractérisé en ce que ladite étape de ladite première phase consistant à effectuer une analyse factorielle desdites variables pertinentes permettant d'aboutir à une ou plusieurs composantes 30 représentatives d'une typologie de fluide et/ou à une ou plusieurs composantes représentatives d'une typologie de système est effectuée de façon à obtenir des composantes typologiques tridimensionnelles. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7 caractérisé en ce que ladite régression logistique est une régression logistique à pas descendant. 9. Dispositif pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8 caractérisé en ce qu'il comprend: des moyens de détermination d'un score de risques incluant a) des moyens pour recueillir un ensemble de données concernant des variables génériques de fluides Fi connus apparentés audit fluide F et/ ou concernant des systèmes Si connus apparentés audit système S; b) des moyens pour sélectionner par une opération statistique au 10 moins un lot de variables pertinentes parmi lesdites variables génériques; c) des moyens pour vérifier s'il existe des colinéarités entre tout ou partie desdites variables pertinentes sélectionnées et dans l'affirmative effectuer une analyse factorielle desdites variables pertinentes présentant des problèmes de colinéarité permettant d'aboutir à une ou plusieurs composantes 15 représentatives d'une typologie de fluide et/ou à une ou plusieurs composantes représentatives d'une typologie de système; d) des moyens pour effectuer une régression logistique sur lesdites variables pertinentes ne présentant pas de problèmes de colinéarité et/ou sur la ou lesdites composantes typologiques pour obtenir une équation définissant un 20 modèle de probabilité de présence ou d'absence dudit agent, e) des moyens pour évaluer la pertinence dudit modèle à prédire la présence et/ou l'absence dudit agent, la présence étant définie lorsque la probabilité se trouve au-dessus d'une césure choisie pour être optimale et l'absence étant définie lorsque la probabilité se trouve au-dessous de la césure 25 optimale et dégager un nombre de paliers N de gains de pertinence du modèle à prédire la présence dudit agent et à prédire l'absence dudit agent chacun desdits N paliers étant borné par une borne supérieure BS et une borne inférieure BI; f) des moyens pour appliquer le modèle de probabilité audit fluide F et/ou audit système F pour déterminer la probabilité Pi de présence ou 30 d'absence dudit agent dans ledit fluide F et/ou ledit système S et le pallier Ni dans lequel se trouve ladite probabilité Pi; g) des moyens pour calculer le score de risque S/N de présence dudit agent dans ledit fluide et/ou ledit système, sur une échelle ayant N degrés, N correspondant audit nombre de paliers, en fonction d'une des bornes du pallier Ni dans lequel se situe ladite probabilité, des moyens d'évaluation de risques sanitaires et/ou environnementaux liés à la présence éventuelle dudit agent dans ledit réseau de distribution de fluide, en fonction dudit score de risque; des moyens de mise en oeuvre d'actions, préventives et/ou correctives sur ledit réseau de distribution de fluide en fonction de ladite évaluation des risques sanitaires et/ou environnementaux. 10. Produit programme d'ordinateur comprenant des moyens de code de 10 programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8 lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.