Brevet FR2963448A1 — publié le 20120203

La présente invention concerne un procédé et un système d'analyse d'un ensemble de données de vol dont les valeurs ont été enregistrées au cours d'un vol d'un avion. L'une des causes principales des retards des avions est liée à des problèmes techniques survenants sur ces avions de manière impromptue. De plus, les phases de maintenance de ces avions demandant leur immobilisation prolongée sont très souvent restreintes au minimum pour des raisons de rentabilité. La réglementation en termes de maintenance et de circulation aérienne définit des normes que les compagnies aériennes sont tenues de respecter afin d'assurer à un 10 usager un niveau de sécurité maximum. Toutefois, il a été observé que ces dernières années, la sécurité des vols stagne. Afin de continuer à augmenter la sécurité des vols malgré l'augmentation continue du trafic aérien et d'optimiser les phases de maintenance, les compagnies aériennes se sont équipées de systèmes d'analyse de données de vol. 15 Ces systèmes permettent aux compagnies aériennes de comprendre en détail le déroulement d'un vol à partir d'enregistrements réguliers des valeurs de ces données de vol effectués au cours de chaque vol de chacun de leurs avions. Pour cela, ces systèmes détectent des évènements singuliers survenus au cours du vol. Un expert analyse alors ces évènements qui indiquent qu'un incident technique 20 s'est produit au cours du vol, qu'une pratique ou une condition prévue par une procédure de vol n'a pas été respectée, prévenant ainsi à un stade très amont d'éventuels incidents ou accidents qui pourraient subvenir. La Fig. 1 représente schématiquement un système connu sous le nom de FDM (Flight Data Monitoring en anglais) qui permet d'analyser un ensemble de données de 25 vol { p(i)} .E1 avec I c D et D l'ensemble des indices de données de vol, dont des valeurs {v (i)L1 sont enregistrées au cours d'un vol d'un avion. Le principe du système consiste à équiper l'avion de moyens d'enregistrement de ces valeurs {v (i)L1. Ces moyens sont, par exemple, une boîte noire ou encore des enregistreurs spécifiques tels que des ACMS (Aircraft Condition Monitoring System 30 en anglais). Ces données de vol { p(i)} .E1(et donc leurs valeurs) se présentent sous des formes multiples. Par exemple, une valeur d'une donnée de vol peut être une mesure, éventuellement multidimensionnelle, de paramètre de vol (pression d'un fluide, vitesse de l'air, fréquence de vibration ...) ou représenter une occurrence d'une action réalisée par le personnel de bord (activation du pilote automatique etc.). Lorsque l'avion a terminé son vol ou lorsqu'il est en escale dans un aéroport, les valeurs { p(i)} .E1 sont récupérées par une unité de traitement T via des moyens de communication filaire ou sans fil et analysées par un algorithme de forage de données, plus connu sous la dénomination anglaise de Data Mining. Pour cela, un expert détermine et enregistre préalablement dans une base de données BDD, des ensembles de données de vol {19( j)} .~~ avec J c D et un ensemble d'événements de vol EJ,k relatifs à chaque ensemble de vol {19( j)} .~~. Chaque événement de vol EJ,k relatif à un ensemble de J données de vol {19( j)} .~~ correspond aux valeurs {vk( j)} JE J de cet ensemble qui ont été enregistrées au cours d'un précédent vol (k désigne par exemple un ordre d'enregistrement dans la base de données des valeurs {vk( j)} .Ej) et sous la contrainte que la valeur vk (m) d'au moins une de ces données de vol {p(m) l dépasse sa valeur nominale Lm qui est également .EJ préenregistrée et qui est établie pour respecter la réglementation actuelle en matière de sécurité aérienne et les procédures de vol propres à chaque compagnie aérienne. En termes mathématiques, EJ,k= {vk (j) JE j vk (j) > L1 0} ou encore que EJ,k est l'ensemble non vide des {vk( j)} .E J tel que vk( j) est supérieure au seuil de valeur nominale Li, c'est-à-dire qu'il existe au moins une valeur de données de vol qui n'est pas nominale. Cela sous-entend qu'il existe une relation d'ordre associée à la donnée j qui permette d'écrirevk (j) > Li . Cette relation peut être différente pour chaque donnée de vol et n'est pas forcément définie par l'opérateur de comparaison de deux entiers. Une fois que l'expert a déterminé et mémorisé ces différents ensembles de données de vol et les évènements de vol qui leur sont associés, il définit des moyens, habituellement sous forme de programmes d'ordinateurs, pour que ces évènements EJ,k soient détectés suite à l'enregistrement au cours d'un vol d'un avion des valeurs {v (i)}.1 d'un ensemble de données de vol { p(i)} .E1. Le contexte dans lequel un événement de vol s'est produit peut également être enregistré. Par exemple, le contexte peut être la dénomination du capteur qui a enregistré une donnée de vol, ou encore la localisation de l'avion au moment de cet enregistrement etc. A l'aide de ces moyens, l'algorithme détecte alors un événement EJ,k si il existe au moins une valeur {v (i)}.E1 d'une donnée de vol de l'ensemble de données de vol { p(i)} .E1 qui dépasse une valeur nominale et que cette donnée de vol corresponde à une valeur {vk(j)} .EJ d'une donnée de vol d'un ensemble de données de vol {19( j)} .Ej préalablement enregistré dans la base de données BDD. Il s'agit donc de trouver J et k tel que I = J avec I associé à un événement de vol singulier connu et k une occurrence de EJ,k dans l'enregistrement des données effectuées jusqu'à présent. L'unité de traitement T calcule aussi habituellement des statistiques sur les valeurs des ensembles de données de vol enregistrées au cours de plusieurs vols d'un même avion et/ou sur les différents évènements de vol qui ont été détectés. L'unité de traitement T en déduit alors des tendances concernant l'évolution dans le temps de ces données de vol et/ou d'évènements de vol. Ces tendances évaluent si un risque augmente ou diminue. Par exemple, une valeur d'une donnée de vol enregistrée au cours d'un vol peut être également enregistrée lors de vols futurs et à l'issue d'un certain nombre de vols, un diagramme de l'évolution temporelle de cette donnée de vol peut être établi. Le système comporte également des moyens graphiques GUI pour présenter à un expert ces différents évènements de vol et autres tendances. Ces représentations prennent parfois l'aspect de tableaux dans lesquels sont indiquées les données d'un vol ou de plusieurs vols, les dépassements des valeurs nominales et autres diagrammes temporels représentant les tendances de données de vol et autres évolutions d'évènements de vol. L'expert analyse alors ces représentations pour valider si les évènements de vol détectés suite à l'analyse des valeurs {v(i)}.E1 correspondent bien à un incident de vol pour retracer précisément le déroulement du vol et/ou l'évolution des tendances. Il en déduit alors des relations entre des évènements de vol qui se sont produits au cours d'un vol ou de plusieurs vols d'un avion et prévoit en conséquence une action à entreprendre pour éviter que ces évènements de vol ne se reproduisent ou qu'un incident majeur m'impose l'immobilisation de l'avion. Il peut par exemple prévoir une éventuelle phase de maintenance de l'avion et/ou une éventuelle modification dans une procédure de vol et/ou une formation spécifique du personnel de bord. A cet effet, les moyens graphiques GUI permettent à l'expert de modifier ou d'entrer manuellement de nouveaux ensembles de données de vol à enregistrer et/ou de nouveaux événements de vol et/ou de nouvelles valeurs nominales. Les compagnies aériennes ont équipé leurs avions d'une multitude de capteurs de manière à enregistrer un maximum de données de vol, considérant que plus l'expert aura à sa disposition un nombre important de valeurs de données de vol et plus de situations anodines seront enregistrées dans la base de données, c'est-à-dire plus d'évènements de vol seront détectés, plus l'expert pourra évaluer précisément les situations en vol qui ont amené à ces évènements et prédire ainsi en amont un plus grand nombre d'incidents majeurs ou d'accidents futurs. Par ailleurs, la réglementation en matière de sécurité aérienne évolue (conséquences des accidents, efficacité énergétique ou économique, prise en compte de l'augmentation du trafic....) et impose régulièrement de prendre en compte de nouveaux évènements de vol. Ceci se traduit par une évolution à la fois des moyens d'enregistrement en vol et des moyens pour détecter ces nouveaux évènements de vol. De même, une compagnie aérienne peut ajouter ou modifier ses propres évènements de vol dans le but d'améliorer encore la sécurité des vols et d'optimiser ses procédures. Bien qu'en théorie, la multiplication des enregistrements de données de vol et des ensembles de données de vol à enregistrer permet d'augmenter la précision et la pertinence d'une expertise des situations de vol, en pratique, l'analyse systématique par l'expert de l'ensemble des évènements de vol détectés mobilise des ressources importantes, tant en terme de puissance de calcul nécessaire à l'analyse des valeurs de données de vol par l'unité de traitement T qu'en terme de charge de travail pour l'expert. Généralement, seuls les ensembles de données de vol et autres évènements de vol imposés par la réglementation en matière de sécurité aérienne et les procédures de la compagnie aérienne sont analysés. Ces experts ne forgent donc leurs évaluations des situations de vol qu'à partir d'un nombre très restreint d'évènements de vol qu'ils ont préenregistré dans la base de données BDD et qui ne représente qu'une petite partie des évènements de vol qui pourraient être détectés à partir des valeurs des données de vol enregistrées au cours d'un vol d'un avion. Toutefois, certains de ces évènements de vol «non enregistrés », à l'apparence mineurs aux yeux de l'expert, pourraient permettre la détection de problèmes futurs sous-jacents qui n'apparaissent pas dans leurs rapports d'expertise du fait de leur analyse non systématique de toutes les valeurs de données de vol enregistrées. L'analyse actuelle d'un ensemble de données de vol enregistrées au cours d'un vol d'un avion permet donc à un expert de mettre en relation des évènements de vol et/ou des tendances pour des conditions de vol identiques (même avion, même plan de vol) alors qu'il serait avantageux que l'expert puisse aussi avoir accès également à l'ensemble des évènements de vol détectables à partir des valeurs de données de vol enregistrées c'est-à-dire, entre autres à des évènements de vol qui se sont produits dans des conditions de vol similaires à celles dans lesquelles un événement de vol enregistré dans la base de données BDD s'est déjà produit. Un tel système permettrait alors de pouvoir enrichir la base de données BDD de données de vol enregistrées par les différents avions d'une compagnie aérienne, voire de plusieurs compagnies aériennes augmentant ainsi la probabilité qu'un événement de vol se soit déjà produit et donc augmenter sa détectabilité. Un tel système aurait ainsi la possibilité d'enrichir et d'améliorer les détections de nouveaux évènements de vol non prévus par l'expert. Un tel système d'analyse de données de vol permettrait alors un allègement significatif de la charge de travail de l'expert qui n'aurait plus à recouper les conditions de vol pour déterminer si des conditions de vol sont similaires, et une compagnie aérienne aurait alors une vision des risques encourus par l'ensemble des avions de sa flotte sans que l'expert n'ait une augmentation significative de sa charge de travail. Un autre inconvénient de l'utilisation des algorithmes de forage de données actuels est que les événements de vol, nouvellement déterminés par un expert, sont enregistrés manuellement par cet expert et ce à l'aide des moyens graphiques GUI. Il serait très avantageux que le système puisse générer automatiquement de nouveaux événements de vol voire de nouveaux ensembles de données de vol suite à sa propre analyse des valeurs de données de vol enregistrées. L'intervention d'un expert ne serait alors requise que pour valider d'éventuels conflits entre les évènements et/ou ensembles de données de vol. Le problème résolu par la présente invention est de déterminer un système d'analyse de données de vol qui remédie aux inconvénients suscités. A cet effet, de manière générale, la présente invention concerne un procédé d'analyse d'un ensemble de données de vol, dit premier, dont les valeurs ont été enregistrées au cours d'un vol d'un avion et dans lequel un événement de vol est détecté lorsque les valeurs des données de vol du premier ensemble et les valeurs des données de vol d'un autre ensemble de données de vol, dit deuxième, qui ont été enregistrées au cours d'un précédent vol sont des valeurs relatives aux mêmes données de vol et si les mêmes valeurs des données de vol du premier ensemble et du deuxième ensemble dépassent leurs valeurs nominales respectives. Selon une caractéristique, au moins un sous-ensemble de données de vol, comportant au moins une des données de vol du premier ensemble et/ou au moins une donnée de vol d'un deuxième ensemble sous la condition qu'au moins une de ses données dépasse sa valeur nominale, est défini par corrélation de la valeur d'au moins une donnée de vol du premier ensemble avec la valeur d'au moins une des données de vol du deuxième ensemble. De plus, un événement de vol est alors susceptible d'être détecté à partir des valeurs des données de vol d'un sous-ensemble et les valeurs des données de vol de l'un des deuxièmes ensembles de données de vol, et si un événement de vol n'est pas détecté à partir d'un sous-ensemble, une probabilité d'appariement entre au moins un deuxième ensemble et ce sous-ensemble est associée à ce sous-ensemble, le premier ensemble est alors mis à jour par adjonction d'au moins une nouvelle donnée de vol d'au moins un deuxième ensemble et/ou par suppression d'au moins une de ses données de vol et ce, selon les valeurs de probabilité d'appariement. Le premier ensemble de données de vol ainsi mis à jour est alors à nouveau enregistré au cours d'un nouveau vol, et le procédé est itéré tant qu'un expert de maintenance ou de sécurité des vols ne peut prendre une décision sur ce sous-ensemble. Ce procédé permet d'enrichir la connaissance initiale d'une base de données constituée d'un ensemble prédéfini d'événements de vol susceptibles de se produire. En effet, grâce à la détermination automatique de corrélations entre les valeurs de données de vol préalablement enregistrées et les valeurs de données de vol à analyser, de nouveaux ensembles de données de vol (ou sous-ensembles) sont générés par le procédé ce qui aboutit à la détection éventuelle de nouveaux événements de vol qu'un expert n'avait pas prévu initialement. Selon une variante, chaque sous-ensemble est présenté à un expert. Si l'expert décide qu'un sous-ensemble est prépondérant, ce sous-ensemble est mémorisé, et s'il décide qu'un sous-ensemble est une fausse alarme, ce sous-ensemble n'est plus considéré. Cette présentation des sous-ensembles permet à un expert de décider de la pertinence des événements de vol relatifs à ces sous-ensembles et ce afin que ne soient ajoutés dans le système que des événements de vol qui sont pertinents quant à la sécurité des futurs vols ou qui sont relatifs à l'évolution d'une procédure de vol d'une compagnie aérienne. Selon un mode de réalisation, au moins une nouvelle donnée de vol qui est ajoutée au premier ensemble est issue du deuxième ensemble qui maximise la 5 probabilité d'appariement avec un sous-ensemble. Ce mode est avantageux car il optimise les chances que l'expert puisse se prononcer sur la pertinence d'un sous-ensemble dès le prochain enregistrement du nouvel ensemble de données de vol ainsi modifié. Selon un mode de réalisation, les probabilités d'appariement sont enregistrées et 10 mises à jour lors de chaque itération du procédé, et les deuxièmes ensembles, à partir desquels est obtenue ladite au moins une nouvelle donnée de vol pour la mise à jour du premier ensemble, sont sélectionnés à partir de la variation dans le temps de leurs probabilités d'appariement. Ainsi, l'analyse des valeurs des données de vol du premier ensemble permet 15 d'identifier la variation des ensembles de données de vol enregistrés au cours de plusieurs vols successifs et ce pour prendre en compte les évolutions des conditions de vol mais également les éventuelles modifications des procédures de vol et/ou de la réglementation en matière de sécurité aérienne qui sont introduites par un expert. Selon une variante, la détection d'événement de vol est également mise à jour 20 lorsque le premier ensemble est mis à jour pour que cette détection puisse détecter un événement de vol relatif audit sous-ensemble. Cette variante est avantageuse car elle permet que des évènements de vol définis à partir de sous-ensembles soient détectés dans le futur et ce même si ces évènements ne pouvaient l'être jusque-là. 25 Selon une variante de cette variante, des données de vol simulées sont utilisées pour valider les modifications de la détection d'événement ainsi modifiée. Ces données de vol permettent de valider le fonctionnement du système une fois la détection d'événements mise à jour, c'est-à-dire, entre autres, de valider que les évènements jusque là détectés le soient encore, que des faux résultats ne se produisent 30 pas par rapport aux valeurs nominales, ou que les valeurs aux limites soient atteintes, etc. La présente invention concerne également un système d'analyse qui comporte des moyens pour mettre en oeuvre l'un des procédés ci-dessus. Les caractéristiques de l'invention mentionnées ci-dessus, ainsi que d'autres, apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un exemple de réalisation, ladite description étant faite en relation avec les dessins joints, parmi lesquels: La Fig. 1 représente schématiquement un système d'analyse d'un ensemble de données de vol dont les valeurs ont été enregistrées au cours d'un vol d'un avion, et La Fig. 2 représente schématiquement un système d'analyse d'un ensemble de données de vol {p(i)}.El dont les valeurs ont été enregistrées au cours d'un vol d'un avion selon la présente invention. Les références de la Fig. 2 qui sont identiques à celles de la Fig. 1 représentent les mêmes éléments. Le système d'analyse de la Fig. 2 comporte une unité de traitement T qui regroupe des moyens pour détecter un événement de vol (EJ,k) lorsque les valeurs des données de vol de l'ensemble { p(i)} .E1 et les valeurs {vk (j)} .E, des données de vol d'un ensemble de données de vol {19( j)} . , qui ont été enregistrées au cours d'un précédent vol, sont des valeurs relatives aux mêmes données de vol et, si les mêmes valeurs vk(m)mE, des données de vol de l'ensemble {p(i)}.Flet de l'ensemble {p( j)} .Ej dépassent leurs valeurs nominales respectives. En pratique, la base de données BDD comporte plusieurs ensembles {p( j)l .Ej . L'unité de traitement T comporte également des moyens pour définir au moins un sous-ensemble de données de vol {p(o)}oEo qui comporte au moins une des données de vol de l'ensemble {p(i)}.Flet/ou au moins une donnée de vol d'un ensemble {19( j)l .Ej sous la condition qu'au moins une de ses données dépasse sa valeur nominale, par corrélation de la valeur {v (i)}iE1 d'au moins une donnée de vol de l'ensemble { p(i)} .EI avec la valeur {vk (j)} .EJ d'au moins une des données de vol de l'ensemble {p( j)l .Ej . L'unité de traitement T comporte aussi des moyens pour déterminer et associer à chaque sous-ensemble {p(o)}oEo une probabilité d'appariement Pr(po pi) entre au moins un ensemble {19( j)l .E j et ce sous-ensemble {p(o)}oEo , et des moyens pour 30 mettre à jour l'ensemble {p(i)}.EI par adjonction d'au moins une nouvelle donnée de vol {p(n)LE, (N c D) d'au moins un ensemble {p( j)l .E, et/ou par suppression d'au moins une de ses données de vol {p(i)}.E1 et ce, selon les valeurs de probabilité d'appariement Pr(p1 po) . Les moyens de l'unité de traitement T sont mis en oeuvre, selon un mode de 5 réalisation, sous forme de programmes d'ordinateurs. Le procédé d'analyse, mis en oeuvre par une telle unité de traitement T, permet d'analyser les valeurs de l'ensemble de données de vol {p(i)}.EIqui n'est pas obligatoirement connu au préalable de la base de données BDD. Ainsi, il permet de minimiser la tâche d'un expert pour mettre en relation de nouveaux évènements de vol 10 issus de cet ensemble de données de vol à analyser avec les évènements de vol EJ,k préalablement enregistrés dans la base de données BDD. Ce procédé est itératif et met en oeuvre une méthode qui peut s'apparenter à une analyse qui est multidimensionnelle et paramétrée par un apprentissage non supervisé. Tout d'abord, au moins un sous-ensemble de données de vol, comportant au 15 moins une des données de vol de l'ensemble { p(i)} .E1 et/ou au moins une donnée de vol d'un ensemble {p( j)} .~~ sous la condition qu'au moins une de ses données dépasse sa valeur nominale, est défini par corrélation de la valeur {v (i)L1 d'au moins une donnée de vol de l'ensemble { p(i)} .E1 avec la valeur {vk (j)} .EJ d'au moins une des données de vol d'un ensemble { p(j)} Ej . 20 Les ensembles I et J sont des ensembles quelconques de l'ensemble D de toutes les données de vol et aucune hypothèse de relation entre eux n'existe. Ainsi, l'ensemble I et J peuvent avoir une intersection vide ou non vide, I (respectivement J) peut être inclus dans J (respectivement I). La définition de la corrélation entre valeurs des données de vol de l'ensemble 25 { p(i)} .E1 et valeurs des données de vol de l'ensemble {19( j)l .Ej est à la portée de l'homme du métier. Par exemple, un jeu de règles peut être préprogrammé pour que certaines données de vol forment systématiquement un sous-ensemble dès quelles sont présentes dans les deux ensembles et d'autres peuvent être écartées dès qu'elles se présentent soit dans un soit dans l'autre ensemble. On peut également établir des 30 règles pour quantifier la corrélation entre les valeurs et former des sous-ensembles uniquement avec les données de vol qui ont des valeurs de corrélation élevées. Une fois que un voire plusieurs sous-ensembles ont ainsi été formés, un événement de vol EJ,k est alors susceptible d'être détecté à partir des valeurs des données de vol {v(o)}oEod'un sous-ensemble {p(o)}oEo et les valeurs {vk(j)} .E, des données de vol de l'un des ensembles de données de vol { p(j)} .~~ . On rappelle qu'un événement EJ,k est détecté si {v(o)} oEo et {vk (j)} .EJ d'un ensemble {19( j)l .Ej sont des valeurs relatives aux mêmes données de vol (I=J notamment) et si {v(o)}oEo et {vk (j)} .EJ dépassent leurs valeurs nominales respectives. Ce cas correspond à la détection d'un événement de vol qui est déjà survenu au cours d'un vol antérieur. Si, par contre, un événement de vol survenu préalablement n'est pas détecté à partir d'un sous-ensemble, alors une probabilité d'appariement Pr(po p1) entre au moins un ensemble {19( j)l Ej et ce sous-ensemble est associée à ce sous-ensemble. Selon un mode de réalisation, l'estimation de ces probabilités Pr(po p1)peut être vue comme un problème direct de classification de chaque sous-ensemble issu de l'ensemble { p(i)} .E1. En considérant alors chaque ensemble {19( j)l .Ej comme des classes d'événements qui regroupent les évènements de vol qui sont détectés par ces ensembles de données de vol, et que l'ensemble {p(i)}.E1 est constitué d'une pluralité de sous-ensembles indépendants les uns des autres, le problème direct pour classifier les sous-ensembles s'exprime par 0 yargmaxfP(po p1) o=1 avec y une estimation de la classification de tous les sous-ensembles po dans les classes pj. Il est connu pour résoudre ce problème d'utiliser une méthode de classification dite de Cauchy/Naive/Bayes qui a été largement utilisée dans le domaine de la classification de primitives d'images (Emotion Recognition using a Cauchy Naive Bayes Classifier, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 18(6):636-642, 1996). Cette méthode est itérative et permet de converger vers une classification des sous-ensembles qui est stable. A ce moment-là, chacune des probabilités Pr(po p1) est fixée à une valeur qui est élevée lorsque le sous-ensemble et l'ensemble po ont un grand nombre de données de vol en commun. L'ensemble {p(i)}.Elà analyser est alors mis à jour par adjonction d'au moins une nouvelle donnée de vol {p(n)LE, d'au moins un ensemble {19( j)l .E, et/ou par suppression d'au moins une de ses données de vol { p(i)} .E1, et ce selon les valeurs de probabilité d'appariement Pr(p1 po) . Ainsi, comme la probabilité d'appariement quantifie la ressemblance entre l'ensemble {19( j)l .Ej et chaque sous-ensemble, les N données de vol {p(n)LE, de l'ensemble {19( j)l .Ej choisies peuvent être ajoutées à l'ensemble { p(i)} .E1 ce qui permettra lors de prochains enregistrements de ces valeurs de données de vol {p(j)} .~1 de fournir des indications qui permettent à un expert de prendre sa décision quant à la suite à donner au sous-ensemble. Dans le cas où plusieurs sous-ensembles seraient formés, à l'issue du calcul des probabilités, les N données de vol {p(n)LE, ajoutées sont fonction des résultats de l'ensemble des probabilités. L'ensemble de données de vol ainsi mis à jour {19( j)} 1 est alors à nouveau ,E enregistré au cours d'un nouveau vol, et le procédé est itéré tant qu'un expert ne peut prendre une décision sur ce sous-ensemble. L'ajout de nouvelles données de vol est en quelque sorte une programmation dynamique des enregistreurs de vol qui maximise la probabilité de détection de nouveaux évènements mais également la probabilité de détection d'un évènement bien avant qu'un problème ou qu'une défaillance ne survienne pendant le vol d'un avion. Selon une variante, chaque sous-ensemble est présenté à un expert via les moyens graphiques GUI. L'expert peut alors décider si ce sous-ensemble est un événement de vol prépondérant. Si c'est le cas, ce sous-ensemble est mémorisé dans la base de données BDD et enrichit alors le système de ce nouvel événement de vol. S'il décide qu'un sous-ensemble est une fausse alarme, ce sous-ensemble n'est plus considéré. Selon un mode de réalisation, au moins une nouvelle donnée de vol {p(n)}nEN q u i est ajoutée à l'ensemble {p(i)}.EI est issue de l'ensemble {p( j)} .Ej qui maximise la probabilité d'appariement avec un sous-ensemble. Selon un mode de réalisation, les probabilités d'appariement Pr(p1 po) sont enregistrées et mises à jour lors de chaque itération du procédé, et les ensembles { p(j)} .E,, à partir desquels est obtenue ladite au moins une nouvelle donnée de vol {p(n)LE, pour la mise à jour de l'ensemble { p(i)} .E1, sont sélectionnés à partir de la variation dans le temps de leurs probabilités d'appariement. Selon une variante, la détection d'événement de vol est également mise à jour lorsque l'ensemble {p(i)}.E1 est mis à jour pour que les moyens de détection puissent détecter un événement de vol relatif à un sous-ensemble. Avantageusement, des données de vol simulées sont utilisées pour valider les 10 modifications de la détection d'événement modifiée. REVENDICATIONS1) Procédé d'analyse d'un ensemble de données de vol ({ p(i)} .E1), dit premier, dont les valeurs ({v (i)} .E1) ont été enregistrées au cours d'un vol d'un avion, dans lequel un événement de vol (EJ,k) est détecté lorsque les valeurs des données de vol du premier ensemble ({ p(i)} .E1) et les valeurs ({v,( j)} JE j) des données de vol d'un autre ensemble de données de vol ({p( j)l .Ej ), dit deuxième, qui ont été enregistrées au cours d'un précédent vol sont des valeurs relatives aux mêmes données de vol et si les mêmes valeurs (vk (m)mE,) des données de vol du premier ensemble et du deuxième ensemble dépassent leurs valeurs nominales respectives. caractérisé en ce que - au moins un sous-ensemble de données de vol ({p(o)}oEo , comportant au moins une des données de vol du premier ensemble ({p(i)}.EI) et/ou au moins une donnée de vol d'un deuxième ensemble ({ p(j)} .E~) sous la condition qu'au moins une de ses données dépasse sa valeur nominale, est défini par corrélation de la valeur ({v (i)} .EI) d'au moins une donnée de vol du premier ensemble ({ p(i)} .EI) avec la valeur ({vk(j)} .EJ) d'au moins une des données de vol du deuxième ensemble ( {PU)} j,), et - un événement de vol (EJ,k) est alors susceptible d'être détecté à partir des 20 valeurs des données de vol d'un sous-ensemble ({ p(o)}oEo ) et les valeurs ({vk (j)} .EJ ) des données de vol de l'un des deuxièmes ensemble de données de vol ({19( j)l .E~ ), et - si un événement de vol n'est pas détecté à partir d'un sous-ensemble, - une probabilité d'appariement (Pr(po p1)) entre au moins un deuxième ensemble ({19( j)l JE j) et ce sous-ensemble ({p(o)}oEo) est associée à ce sous- 25 ensemble, - le premier ensemble ({ p(i)} .EI ) est alors mis à jour par adjonction d'au moins une nouvelle donnée de vol ({ p(n)}nEN) d'au moins un deuxième ensemble ({ p(j)} .E.') et/ou par suppression d'au moins une de ses données devol 7~({p(i)}.EI) et ce, selon les valeurs de probabilité d'appariement (Pr(p1 po)) , et - le premier ensemble de données de vol ainsi mis à jour ({ p(i)} .E1 N) est alors à nouveau enregistré au cours d'un nouveau vol, et le procédé est itéré tant qu'un expert ne peut prendre une décision sur ce sous-ensemble ({P(o)}oEo ). 2) Procédé selon la revendication 1, dans lequel chaque sous-ensemble étant présenté à un expert, si l'expert décide qu'un sous-ensemble est prépondérant, ce sous-ensemble est mémorisé, et s'il décide qu'un sous-ensemble est une fausse alarme, ce sous-ensemble n'est plus considéré. 3) Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel au moins une nouvelle donnée de vol ({p(n)LE, ) qui est ajoutée au premier ensemble ({ p(i)} .EI) est issue du deuxième ensemble ({ p(j)} .Ej) qui maximise la probabilité d'appariement avec un sous-ensemble ({ p(o)}oEo ). 4) Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, dans lequel les probabilités d'appariement (Pr(p1 po)) sont enregistrées et mises à jour lors de chaque itération du procédé, et les deuxième ensembles ({19( j)l .Ej ), à partir desquels est obtenue ladite au moins une nouvelle donnée de vol ({p(n)}nEN) pour la mise à jour du premier ensemble ({ p(i)} .EI ), sont sélectionnés à partir de la variation dans le temps de leurs probabilités d'appariement. 5) Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, dans lequel la détection d'événement de vol est également mise à jour lorsque le premier ensemble est mis à jour pour que cette détection puisse détecter un événement de vol relatif audit sous-ensemble. 6) Procédé selon la revendication 4, dans lequel des données de vol simulées sont utilisées pour valider les modifications de la détection d'événement ainsi modifiée. 7) Système d'analyse d'un ensemble de données de vol ({ p(i)} .E1), dit premier, dont les valeurs ({v (i)} .E1) ont été enregistrées au cours d'un vol d'un avion, ledit système comportant une base de données (BDD) dans laquelle sont enregistrées des valeurs nominales (Lm), des ensembles de données de vol ({19( j)l .Ej ), dits deuxièmes, susceptibles d'être enregistrés au cours d'un vol d'un avion et des moyens pour détecter un événement de vol (EJ,k) lorsque les valeurs des données de vol du premier ensemble ({ p(i)} .E1) et les valeurs ({v,( j)} JE j) des données de vol d'un deuxième ensemble de données de vol ({p( j)} .Ej) qui ont été enregistrées au cours d'un précédent vol, sont des valeurs relatives aux mêmes données de vol et, si les mêmes valeurs (vk(m)mE,) des données de vol du premier ensemble ({p(i)}.EI) et du deuxième ensemble ({p( j)l .Ej) dépassent leurs valeurs nominales respectives (Lm), caractérisé en ce qu'il comporte également - des moyens pour définir au moins un sous-ensemble de données de vol ({ p(o)}oEo) qui comporte au moins une des données de vol de l'ensemble ({ p(i)} .EI ) et/ou au moins une donnée de vol d'un ensemble ({19( j)l .Ej) sous la condition qu'au moins une de ses données dépasse sa valeur nominale, par corrélation de la valeur ({v (i)}.1) d'au moins une donnée de vol de l'ensemble ({ p(i)} .EI) avec la valeur ({vk (j)} .EJ) d'au moins une des données de vol de l'ensemble ({ p(j)} .Ej ), et - des moyens pour déterminer et associer à chaque sous-ensemble ({ p(o)} o oE ) une probabilité d'appariement (Pr(po p.)) entre au moins un ensemble ({p( j)l .E,) et ce sous-ensemble ({p(o)}oEo), et des moyens pour mettre à jour l'ensemble ({ p(i)} .EI) par adjonction d'au moins une nouvelle donnée de vol ({p(n)LE, ) d'au moins un ensemble ({19( j)l .E,) et/ou par suppression d'au moins une de ses données de vol ({ p(i)} .EI ) et ce, selon les valeurs de probabilité d'appariement (Pr(p1 po) ).