Brevet FR3030815A1 — publié le 20160624

PROCÉDÉ ET DISPOSITIF DE SURVEILLANCE D'UN PROCESSUS GÉNÉRATEUR DE DOEIRt-ES, PAR CONFRONTATION À DES RÈGLES TEMPORELLES PRÉDICTIVES ET MODIFIABLES L'invention concerne le domaine de la surveillance de processus générant des données de façon répétitive en fonction de règles temporelles prédictives, de manière à anticiper l'occurrence d'événements (ou données) et/ou à faciliter une prise de décision. On notera qu'ici un événement peut être constitué par la collection d'une donnée ou d'un ensemble, éventuellement ordonné, de données. Comme le sait l'homme de l'art, lorsque l'on veut réaliser une surveillance efficace de processus générateurs de données, il faut impérativement disposer d'un ensemble de règles temporelles prédictives appropriées. La définition d'un tel ensemble se fait généralement en deux phases. Dans une première phase, on récolte un ensemble de données qui caractérise le fonctionnement d'un processus à surveiller. Dans une seconde phase on analyse l'ensemble de données récolté pour en extraire des informations nécessaires à la construction de règles temporelles prédictives. Hélas, plus le nombre de données de l'ensemble récolté est grand (et donc plus l'observation du processus est complète), plus l'extraction d'informations est difficile, mais plus le nombre de données de l'ensemble récolté est petit (et donc plus l'observation du processus est incomplète), moins les règles temporelles prédictives sont appropriées. Il est en effet impossible d'anticiper des conséquences (ou effets) si les causes génératrices n'ont pas été observées dans l'ensemble de données récolté. De nombreuses techniques ont été proposées pour extraire des règles (ou relations de cause(s) à effet(s)) à partir de l'analyse d'un ensemble de données, avec une pertinence et un temps de calcul minimum. Cependant, la plupart de ces techniques induisent un nombre de solutions qui est trop important par rapport au processus à surveiller pour être exploitable facilement. On parle en effet d'explosion combinatoire lorsqu'une petite variation du nombre de données à considérer dans un problème (par ailleurs trivial) suffit à rendre sa solution très difficile, voire impossible à trouver. Il existe donc un réel besoin de méthode permettant de converger vers des règles temporelles (ou relations de cause(s) à effet(s) dans le temps), même partielles, permettant d'expliquer des problèmes réels et d'anticiper ces derniers. Certes, pour converger rapidement vers des règles temporelles prédictives appropriées, il est toujours possible d'interroger des experts des processus que l'on veut surveiller. C'est notamment ce qui est fait dans la o technique KADS (« Knowledge Acquisition and Documentation Structuring ») qui permet de constituer des systèmes d'aide à la décision prédictifs. Mais l'homme de l'art sait que la collecte et la formalisation des connaissances de plusieurs experts est une tâche particulièrement ardue (notamment du fait d'un goulot d'étranglement des connaissances). C'est d'ailleurs la principale raison 15 avancée pour expliquer l'échec, jusqu'à présent, de l'intelligence artificielle. L'invention a notamment pour but d'améliorer la situation, et notamment de permettre une convergence rapide vers des règles temporelles permettant d'anticiper la survenue d'événements (ou données) et éventuellement de fournir en temps réel à des utilisateurs non spécialistes des 20 conseils pour résoudre des problèmes, éventuellement complexes. Elle propose notamment à cet effet un procédé, destiné à surveiller un processus générateur de données, et comprenant : - une première étape dans laquelle on analyse de façon automatisée des données générées par le processus afin de déterminer un ensemble de 25 règles temporelles de prédiction de génération de futures données consécutivement à la génération de données antérieures, chaque règle temporelle étant associée à au moins une valeur d'au moins un indicateur de qualité, et - une deuxième étape dans laquelle on détermine en temps réel si des 30 données nouvellement générées par le processus vérifient des règles temporelles déterminées associées à une valeur d'indicateur de qualité supérieure à un premier seuil choisi, et dans la négative on modifie chaque règle temporelle non vérifiée ou la valeur d'indicateur de qualité associée et/ou on crée au moins une nouvelle règle temporelle pour l'ensemble, tandis que dans l'affirmative on génère un premier message contenant une proposition d'action(s) à réaliser du fait de la vérification d'au moins une règle temporelle par les données nouvellement générées. Le procédé de surveillance selon l'invention peut comporter d'autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment : - dans la première étape on peut déterminer chaque règle temporelle en fonction d'au moins une contrainte choisie (par exemple en fonction d'une description structurelle et/ou fonctionnelle du processus sous surveillance) ; - dans la première étape on peut analyser de façon automatisée des données générées de type qualitatif ; > dans la première étape, en cas de génération d'une donnée de type quantitatif, on peut transformer cette donnée en une donnée de type qualitatif ; - chaque indicateur de qualité peut être choisi parmi (au moins) un taux de confiance représentatif de la probabilité qu'une suite ordonnée de données choisies aboutisse à la génération d'une autre donnée choisie, et un taux de support représentatif du nombre d'occurrences d'une donnée choisie résultant de l'occurrence d'une suite ordonnée d'autres données choisies ; - dans la deuxième étape, en cas de vérification d'une règle temporelle, on peut augmenter la valeur d'indicateur de qualité qui lui est associée au sein de l'ensemble ; - dans la deuxième étape on peut également générer un second message contenant une justification d'un raisonnement ayant conduit à la proposition d'action(s) à réaliser ; - dans la deuxième étape on peut supprimer une règle temporelle non vérifiée lorsque la valeur d'indicateur de qualité associée est strictement inférieure à un second seuil ( paramètre qui est par exemple lié aux exigences de l'application concernée et/ou du métier) ; - au début de la première étape l'ensemble peut ne comprendre aucune règle temporelle ; - chaque règle temporelle peut être intégrée à l'ensemble après avoir été validée (par exemple par un raisonnement humain). L'invention propose également un produit programme d'ordinateur comprenant un jeu d'instructions qui, lorsqu'il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en oeuvre un procédé de surveillance du type de celui présenté ci-avant pour surveiller un processus générateur de données. L'invention propose également un dispositif, destiné à surveiller un processus générateur de données, et comprenant : la - des moyens d'analyse agencés pour analyser des données générées par le processus afin de déterminer un ensemble de règles temporelles de prédiction de génération de futures données consécutivement à la génération de données antérieures, chaque règle temporelle étant associée à au moins une valeur d'au moins un indicateur de qualité, et 15 - des moyens de surveillance agencés pour déterminer en temps réel si des données nouvellement générées par le processus vérifient des règles temporelles déterminées associées à une valeur d'indicateur de qualité supérieure à un premier seuil choisi, et dans la négative pour modifier chaque règle temporelle non vérifiée ou la valeur d'indicateur de qualité 20 associée et/ou créer au moins une nouvelle règle temporelle pour l'ensemble, ou dans l'affirmative pour générer un premier message contenant une proposition d'action(s) à réaliser du fait de la vérification d'au moins une règle temporelle par les données nouvellement générées. L'invention propose également un équipement électronique 25 comprenant un dispositif de surveillance du type de celui présenté ci-avant. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés, sur lesquels : - la figure 1 illustre de façon schématique et fonctionnelle un équipement 30 électronique équipé d'un exemple de réalisation d'un dispositif de surveillance selon l'invention et couplé à un réseau de communication auquel sont également couplés des terminaux de communication, - la figure 2 illustre un exemple d'algorithme mettant en oeuvre un procédé de surveillance selon l'invention, et - la figure 3 illustre un exemple de discrétisation spatiale de données d'entrée. L'invention a notamment pour but de proposer un procédé de surveillance, et un dispositif de surveillance DS associé, destinés à permettre la surveillance d'un processus générateur de données (ou événements). Dans ce qui suit, on considère, à titre d'exemple non limitatif, que le processus générateur de données est une application médicale fournissant des données relatives à une personne atteinte d'au moins une pathologie, comme par exemple le diabète, l'hyper-tension artérielle ou l'insuffisance la respiratoire. Dans ce cas, l'invention peut, par exemple, permettre une télésurveillance médicale à domicile destinée à informer en temps réel de l'état de santé d'une personne (éventuellement de façon interactive) d'autres personnes choisies, comme par exemple des médecins, du personnel soignant, des infirmiers, des kinésithérapeutes. Mais l'invention n'est pas 15 limitée à ce type de processus. Elle concerne en effet tout type de processus générant des données (ou événements). Ainsi, elle concerne également et notamment les processus industriels, et notamment les systèmes de production, les processus financiers, et plus généralement tout système physique pouvant générer des données. 20 On notera qu'une donnée peut se présenter sous diverses formes. Ainsi, il peut s'agir d'une donnée qualitative ou catégorielle, pouvant être ordinale ou nominale, comme par exemple un événement, ou d'une donnée quantitative, numérique, pouvant être discrète ou continue. A titre d'exemple, un événement peut être un dépassement d'un seuil, l'ouverture d'une porte, 25 un changement de valeur d'une variable (ou d'un paramètre), un appui sur un bouton d'une interface homme/machine, ou tout autre événement à caractère binaire. Un procédé de surveillance, selon l'invention, comprend au moins deux étapes qui peuvent être mises en oeuvre au moyen d'un dispositif de 30 surveillance DS. Comme illustré non limitativement sur la figure 1, ce dispositif de surveillance DS peut, par exemple, être installé dans un équipement électronique EE. Un tel équipement électronique EE peut, par exemple, être un ordinateur (éventuellement communiquant), un microordinateur (éventuellement communiquant) ou une tablette électronique. Mais cela n'est pas obligatoire. En effet, le dispositif de surveillance DS pourrait être lui-même agencé sous la forme d'un équipement électronique, éventuellement dédié. Par conséquent, un dispositif de surveillance DS, selon l'invention, peut être réalisé soit sous la forme de modules logiciels (ou informatiques (ou encore « software »)) ; on est alors en présence d'un produit programme d'ordinateur comprenant un jeu d'instructions qui, lorsqu'il est exécuté par des moyens de traitement de type circuits électroniques (ou « hardware »), est propre à mettre en oeuvre le procédé de surveillance, soit sous la forme d'une combinaison de modules logiciels et de circuits électroniques. On notera que dans l'exemple non limitatif illustré sur la figure 1 et adapté à la télésurveillance à domicile d'une personne, l'équipement électronique EE dispose d'un module de communication MC qui lui permet de se connecter à un réseau de communication RC (éventuellement par voie d'ondes), afin de pouvoir transmettre des informations relatives à cette personne à au moins un terminal de communication TCj. Ici l'indice j est égal à 1 ou 2, à titre d'exemple purement illustratif. Par ailleurs, bien que cela n'apparaisse pas sur la figure 1, l'équipement électronique EE comprend une application médicale fournissant des données relatives à la personne précitée en fonction de mesures transmises par voie d'ondes par des capteurs couplés à cette personne ou situés dans l'environnement proche de cette personne. L'équipement électronique EE comprend également une interface homme/machine IH destinée à permettre son contrôle par des personnes et le contrôle du dispositif (de surveillance) DS qu'elle comprend. Certaines personnes habilitées peuvent éventuellement piloter partiellement ou totalement l'application (ici médicale) via leur terminal de communication TCj. Il est également possible de prévoir une application d'interfaçage avec un système d'information central permettre à des personnes habilitées de se connecter à ce système afin de créer/mettre à jour/consulter des informations médicales et des dossiers de patients. Dans une première étape, du procédé selon l'invention, on (des moyens d'analyse MA du dispositif (de surveillance) DS) analyse(nt) de façon automatisée des données qui ont déjà été générées par le processus (ici l'application médicale) afin de déterminer un ensemble de règles temporelles de prédiction de génération de futures données consécutivement à la génération de données antérieures. Chaque règle temporelle ainsi déterminée est associée à au moins une valeur d'au moins un indicateur de qualité. Cette première étape correspond aux sous-étapes 10 à 60 de l'exemple d'algorithme de la figure 2. Les données qui sont analysées sont, par exemple, stockées, en correspondance des instants où elles ont été respectivement générées, dans la des premiers moyens de stockage B1 qui peuvent faire partie de l'équipement électronique EE, comme illustré non limitativement sur la figure 1. Ces premiers moyens de stockage B1 peuvent, par exemple, être agencés sous la forme d'une première base de données. On comprendra que ces données stockées ont été accumulées durant la vie du processus qui les génère. 15 On notera qu'il est préférable de n'analyser de façon automatisée que des données de type qualitatif étant donné que la transformation d'une donnée quantitative en une donnée qualitative occasionne généralement une perte d'information. Par conséquent, si les données générées peuvent être de type qualitatif ou de type quantitatif, alors chaque fois que les moyens d'analyse MA 20 extraient des premiers moyens de stockage B1 une donnée de type quantitatif, ils peuvent tout d'abord effectuer un test pour déterminer si son type est qualitatif. Ce test correspond à la sous-étape 10 de l'exemple d'algorithme de la figure 2. Si le résultat du test est négatif (et donc si la donnée est de type quantitatif), alors les moyens d'analyse MA transforment cette donnée en une 25 donnée de type qualitatif, par exemple par découpage en classes à intervalles ou effectifs constants ou par seuillage. Cette transformation correspond à la sous-étape 20 de l'exemple d'algorithme de la figure 2. L'objectif de cette transformation d'une donnée quantitative en une donnée qualitative est d'obtenir une discrétisation spatiale et temporelle des 30 données d'entrée. Ce traitement peut être simplement la segmentation d'un signal à partir de sa dérivée d'ordre un (1). Il est également possible de réaliser un seuillage basé sur la dispersion des mesures, puis de segmenter le signal en fonction des franchissements de seuils enregistrés. Les seuils ainsi créés sont rendus optimaux par rapport à un critère choisi, pouvant être (mais ne se limitant pas à) la maximisation et la minimisation respectives des dispersions inter-seuils et intra-seuils. Un exemple de discrétisation spatiale est donné sur la figure 3. Les segments (ou évènements) issus d'un même seuil sont alors regroupés en fonction de leur distance deux-à-deux. Cela permet de dégager des groupes d'évènements présentant des tendances communes. Pour chacun de ces sous-ensembles, une signature temporelle de référence unique correspondant à l'évolution caractéristique d'un signal sur un intervalle de temps donné peut être calculée. Il est alors possible de caractériser les données par un ensemble de classes limité, l'ensemble des classes obtenues permettant de reconstituer l'intégralité du signal initial. Dans ce cas, chaque règle temporelle est construite en fonction des modélisations de comportement des données qui la concernent. L'analyse proprement dite et la génération d'une règle temporelle qui en découle correspondent à la sous-étape 30 de l'exemple d'algorithme de la figure 2. Une suite ordonnée d'événements peut, par exemple, être représentée par dl -> d2 -> d3 ou dl -> d3 -> d4 -> d7. La flèche (ou arc) entre deux événements successifs d'une suite représente la contrainte temporelle qui lie ces deux événements. On notera qu'un événement peut correspondre à un ensemble, éventuellement ordonné, de données collectées. Par exemple, si un premier événement dl est généré et que le deuxième événement d2 est générée dans les 10 minutes suivantes alors il y a X% de probabilité qu'un troisième événement d3 soit généré dans les 15 minutes et 15 secondes suivantes. Une suite a donc un pouvoir de pronostic et/ou un pouvoir de diagnostic qui est/sont caractérisé(s) par un/des indicateur(s) de qualité. Par exemple, chaque indicateur de qualité peut être choisi parmi un taux de confiance tdc (pouvoir de pronostic) et un taux de support tds (pouvoir de diagnostic). Le taux de confiance tdc est représentatif de la probabilité qu'une suite ordonnée de données choisies aboutisse à la génération d'une autre donnée choisie. Par exemple, si l'on a la suite ordonnée c d2 -> d3 », tdc est égal au rapport entre le nombre total d'occurrences de la suite ordonnée « dl -> d2 -> d3 » et le nombre total d'occurrences de la suite ordonnée « dl -> d2 ». Le taux de support tds est représentatif du nombre d'occurrences d'une donnée choisie résultant de l'occurrence d'une suite ordonnée d'autres données choisies. Par exemple, si l'on a la suite ordonnée « dl -> d2 -> d3 », tds est égal au rapport entre le nombre total d'occurrences de la suite ordonnée « dl -> d2 -> d3 » et le nombre total d'occurrences de la donnée d3. Bien entendu, d'autres indicateurs de qualité peuvent être utilisés. On notera que chaque règle temporelle peut être éventuellement déterminée en fonction d'au moins une contrainte choisie. Ainsi, on peut utiliser au moins une contrainte de flux (qui fixe l'ordre d'écoulement du flux de données (afin de fixer l'ordre de causalité des données générées dans une approche multi-modèle)) et/ou au moins une contrainte de fonction (qui fixe des relations fonctionnelles entre des variables), par exemple. A titre d'exemple, une contrainte de flux peut être un modèle d'implantation de capteurs ou d'indication de flux matière/énergie ou d'indication de flux de données. On notera que l'on peut choisir les données que l'on va analyser, par exemple en fonction du rôle que l'on pense qu'elles peuvent avoir dans l'explication d'un problème à anticiper (par défaut on utilise toutes les données stockées). On peut également choisir l'intervalle de temps pendant lequel les données ont été générées (par défaut on utilise toute la durée de l'historique considéré). On peut également définir des contraintes spécifiques au problème à anticiper. On peut également définir l'espace de temps qui est supposé correspondre à la dynamique du problème à anticiper. On peut également définir le nombre maximum de classes de données (ou d'événements) supposées avoir causé le problème à anticiper. Chaque règle temporelle est construite à partir d'un événement cible qui constitue le point de départ de l'établissement d'un arbre des causes les plus probables qui ont entrainé un problème. La méthode de découverte des relations séquentielles les plus probables et de leurs contraintes temporelles associées peut être la suivante : à partir de la segmentation des données effectuée à l'étape précédente, les séquences d'évènements sont comparées pour chaque variable. Les corrélations temporelles entre deux (ou plusieurs) variables sont mises en évidence en comparant le nombre et la fréquence de transitions entre les évènements identifiés, ainsi que le temps moyen entre ces transitions. Il est également possible de quantifier l'impact de la réalisation d'un évènement sur un évènement lié à l'aide d'une mesure appropriée. La détermination des causes les plus probables qui expliquent un problème particulier peut ensuite se faire par l'intermédiaire d'un arbre que l'on élague afin de déterminer la/les règle(s) qui permettra(ont) d'anticiper au mieux le problème. Pour cela on peut, par exemple, paramétrer la recherche en choisissant un taux de support tds minimum désiré de l'enchainement des événements qui expliquent le problème, et/ou un taux de confiance tdc minimum de l'enchainement des événements qui anticipent le problème. En d'autres termes, on ne retient que les règles temporelles qui sont associées à au moins une valeur d'indicateur de qualité qui est supérieure à un premier seuil si. On notera que la valeur du premier seuil si peut varier d'un indicateur de qualité à un autre. Dans ce cas, les moyens d'analyse MA peuvent effectuer un test pour déterminer si la valeur d'indicateur de qualité associée à une règle temporelle déterminée est supérieure au premier seuil si. Ce test correspond à la sous-étape 40 de l'exemple d'algorithme de la figure 2. Si le résultat du test est négatif (et donc si la valeur est inférieure à si), alors les moyens d'analyse MA rejettent la règle temporelle et donc ne la stockent pas. En effet, la valeur de l'indicateur de qualité évolue au fur et à mesure que des nouvelles données sont générées et que des nouveaux évènements arrivent. Si la règle n'est pas efficace et que la valeur de l'indicateur associée tombe sous un certain seuil, celle-ci est révoquée. Ce rejet correspond à la sous-étape 50 de l'exemple d'algorithme de la figure 2. En revanche, si le résultat du test est positif (et donc si la valeur est supérieure à si), alors les moyens d'analyse MA stockent la règle temporelle, en correspondance de chaque valeur d'indicateur de qualité associée, dans des seconds moyens de stockage B2 qui peuvent faire partie du dispositif DS, comme illustré non limitativement sur la figure 1. Cette règle temporelle fait alors partie de l'ensemble de règles temporelles utilisables. Ces seconds moyens de stockage B2 peuvent, par exemple, être agencés sous la forme d'une seconde base de données. Ce stockage correspond à la sous-étape 60 de l'exemple d'algorithme de la figure 2. De préférence, chaque règle temporelle est intégrée à l'ensemble de règles temporelles stockées dans les seconds moyens de stockage B2 après avoir été validée ou approuvée. Cette validation (ou approbation) est de préférence réalisée par une personne autorisée suite à un raisonnement. Mais elle pourrait être réalisée par les moyens d'analyse MA ou par d'autres moyens dédiés du dispositif DS. On notera qu'au début de la première étape l'ensemble de règles temporelles peut être vide (et donc peut ne comprendre aucune règle temporelle). Une seconde étape, du procédé selon l'invention, est ensuite réalisée en temps réel sur les nouvelles données générées par le processus. Il s'agit donc d'une étape de surveillance. Cette seconde étape correspond aux sous- étapes 70 à 110 de l'exemple d'algorithme de la figure 2. Dans cette seconde étape, on (des moyens de surveillance MS du dispositif (de surveillance) DS) détermine(nt) en temps réel si les données nouvellement générées par le processus vérifient des règles temporelles précédemment déterminées par les moyens d'analyse MA et qui sont associées à une valeur d'indicateur de qualité qui est supérieure au premier seuil choisi s1. En d'autres termes, les moyens de surveillance MS vérifient lors de test(s) si chaque règle temporelle de l'ensemble stocké est satisfaite par une ou plusieurs données nouvellement générées. Cette vérification correspond à la sous-étape 70 de l'exemple d'algorithme de la figure 2. Si le résultat d'une vérification est négatif (et donc si des données nouvellement générées ne vérifient pas au moins une règle temporelle), on (les moyens de surveillance MS) modifie(nt) chaque règle temporelle non vérifiée ou la valeur d'indicateur de qualité associée et/ou on crée au moins une nouvelle règle temporelle pour l'ensemble. Cette modification et/ou création correspond à la sous-étape 80 de l'exemple d'algorithme de la figure 2. Elle est par exemple réalisée par les moyens d'analyse MA à la requête des moyens de surveillance MS. La règle temporelle modifiée et/ou créée est ensuite intégrée à l'ensemble de règles temporelles dans les seconds moyens de stockage B2 (éventuellement après une validation), lors d'une sous-étape similaire à la sous-étape 60 précédemment décrite. Si le résultat d'une vérification est positif (et donc si des données nouvellement générées vérifient une règle temporelle), on (les moyens de o surveillance MS) génère(nt) un premier message contenant une proposition d'action(s) à réaliser du fait de la vérification d'au moins une règle temporelle par les données nouvellement générées. Cette génération correspond à la sous-étape 90 de l'exemple d'algorithme de la figure 2. Ce premier message peut être de type textuel ou sonore, et peut être 15 éventuellement crypté. Selon l'application concernée, le premier message peut être affiché et/ou diffusé soit par l'équipement électronique EE, soit par au moins un terminal de communication TCj après avoir été transmis via un réseau de communication RC par l'équipement électronique EE. On comprendra que ce premier message est destiné à prévenir au 20 moins une personne du fait qu'une ou plusieurs actions doivent être envisagées compte tenu des dernières données générées par le processus. Une action peut être un déclenchement d'alarme ou une proposition d'intervention, éventuellement en urgence. On notera que l'on (les moyens de surveillance MS) peu(ven)t ensuite 25 éventuellement générer un second message contenant une justification d'un raisonnement ayant conduit à la proposition d'action(s) à réaliser contenue dans le premier message. Cette génération correspond à la sous-étape 100 de l'exemple d'algorithme de la figure 2. Ce second message peut être de type textuel ou sonore, et peut être 30 éventuellement crypté. Selon l'application concernée, le second message peut être affiché et/ou diffusé soit par l'équipement électronique EE, soit par au moins un terminal de communication TCj après avoir été transmis via un réseau de communication RC par l'équipement électronique EE. On comprendra que ce second message est destiné à fournir à moins une personne une explication (ou justification) des raisons qui ont amené à proposer une ou plusieurs actions. On notera également qu'en cas de vérification d'une règle temporelle, on peut augmenter la valeur d'indicateur de qualité qui lui est associée au sein de l'ensemble de règles temporelles stocké. En effet, une telle vérification positive est de nature à renforcer l'intérêt prédictif que représente cette règle temporelle vis-à-vis du processus. Cette modification correspond à la sous-étape 110 de l'exemple d'algorithme de la figure 2. Elle est par exemple la réalisée par les moyens d'analyse MA à la requête des moyens de surveillance MS. On notera également que l'on peut supprimer une règle temporelle non vérifiée (jusqu'alors stockée dans les seconds moyens de stockage B2) lorsque la valeur d'indicateur de qualité associée est devenue strictement 15 inférieure à un second seuil s2. Ce second seuil s2 est de préférence inférieur au premier seuil s1. Mais il pourrait être égal à ce dernier (s1). On comprendra en effet qu'il n'est plus justifié d'utiliser une règle temporelle dès lors que son intérêt prédictif vis-à-vis du processus devient trop faible. Cette suppression est par exemple réalisée par les moyens d'analyse MA automatiquement, ou bien 20 à la requête des moyens de surveillance MS. Grâce à l'invention, il est désormais possible d'aider un expert à converger rapidement vers des règles temporelles prédictives qui vont ensuite permettre d'anticiper et de conseiller en temps réel des utilisateurs dans la résolution de problèmes éventuellement complexes. Elle permet une 25 interactivité entre l'homme et la machine par apprentissage. L'invention ne se limite pas aux modes de réalisation de procédé de surveillance, de dispositif de surveillance, et d'équipement électronique décrits ci-avant, seulement à titre d'exemple, mais elle englobe toutes les variantes que pourra envisager l'homme de l'art dans le seul cadre des revendications ci- 30 après. REVENDICATIONS1. Procédé de surveillance d'un processus générateur de données, caractérisé en ce qu'il comprend une première étape (10-60) dans laquelle on analyse de façon automatisée des données générées par ledit processus afin de déterminer un ensemble de règles temporelles de prédiction de génération de futures données consécutivement à la génération de données antérieures, chaque règle temporelle étant associée à au moins une valeur d'au moins un indicateur de qualité, et une deuxième étape (70-110) dans laquelle on détermine en temps réel si des données nouvellement générées par ledit processus vérifient des règles temporelles déterminées associées à une valeur d'indicateur de qualité supérieure à un premier seuil choisi, et dans la négative on modifie chaque règle temporelle non vérifiée ou la valeur d'indicateur de qualité associée et/ou on crée au moins une nouvelle règle temporelle pour ledit ensemble, tandis que dans l'affirmative on génère un premier message contenant une proposition d'action(s) à réaliser du fait de la vérification d'au moins une règle temporelle par les données nouvellement générées. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que dans ladite première étape on détermine chaque règle temporelle en fonction d'au moins une contrainte choisie. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 et 2, caractérisé en ce que dans ladite première étape on analyse de façon automatisée des données générées de type qualitatif. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que dans ladite première étape, en cas de génération d'une donnée de type quantitatif, on transforme cette donnée en une donnée de type qualitatif. 5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que chaque indicateur de qualité est choisi dans un groupe comprenant un taux de confiance représentatif de la probabilité qu'une suite ordonnée de données choisies aboutisse à la génération d'une autre donnée choisie, et un taux de support représentatif du nombre d'occurrences d'une donnée choisie résultant de l'occurrence d'une suite ordonnée d'autres données choisies. 6. Procédé selon l'une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que dans ladite deuxième étape, en cas de vérification d'une règle temporelle, on augmente ladite valeur d'indicateur de qualité qui lui est associée au sein dudit ensemble. 7. Procédé selon l'une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que dans ladite deuxième étape on génère également un second message contenant une justification d'un raisonnement ayant conduit à ladite proposition d'action(s) à réaliser. 8. Procédé selon l'une des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que dans ladite deuxième étape on supprime une règle temporelle non vérifiée lorsque la valeur d'indicateur de qualité associée est strictement inférieure à un second seuil. 9. Produit programme d'ordinateur comprenant un jeu d'instructions qui, lorsqu'il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en oeuvre le procédé selon l'une des revendications précédentes pour surveiller un processus générateur de données. 10. Dispositif (DS) de surveillance d'un processus générateur de données, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens d'analyse (MA) agencés pour analyser des données générées par ledit processus afin de déterminer un ensemble de règles temporelles de prédiction de génération de futures données consécutivement à la génération de données antérieures, chaque règle temporelle étant associée à au moins une valeur d'au moins un indicateur de qualité, et des moyens de surveillance (MS) agencés pour déterminer en temps réel si des données nouvellement générées par ledit processus vérifient des règles temporelles déterminées associées à une valeur d'indicateur de qualité supérieure à un premier seuil choisi, et dans la négative pour modifier chaque règle temporelle non vérifiée ou la valeur d'indicateur de qualité associée et/ou créer au moins une nouvelle règle temporelle pour ledit ensemble, ou dans l'affirmative pour générer un premier message contenant une proposition d'action(s) à réaliser du fait de la vérification d'au moins une règle temporelle par les données nouvellement générées. 11. Equipement électronique (EE), caractérisé en ce qu'il comprend un dispositif de surveillance (DS) selon la revendication 10.