Brevet FR3068494A1 — publié le 20190104

Système et Procédé de gestion de risques dans un processus DOMAINE TECHNIQUE DE L'INVENTION La présente invention se rapporte au domaine de la surveillance de processus et plus précisément à un système et une méthode de supervision des risques dans lesdits processus. Un tel système pourrait être appliqué au contrôle des processus industriels ou aux prévisions météorologiques ou économiques. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L'INVENTION L'efficacité énergétique ou économique, par exemple, d'une chaîne de production d'un processus industriel peut être affectée lorsqu'au moins un élément de ladite chaîne de production est défaillant au cours dudit processus. Cette perte d'efficacité peut être encore plus dommageable lorsque ladite chaîne de production est complexe. Par exemple et de manière non limitative, les avancées en matière de technologie dans le domaine de la production d'énergie nucléaire augmente la complexité et les facteurs de risque car l'installation de production d'énergie nucléaire et les réacteurs nucléaires utilisent des éléments hautement explosifs et radioactifs et peuvent exiger un contrôle très précis en temps réel. Afin d'éviter de tels inconvénients, l'on doit pouvoir contrôler, en temps réel, au moins chaque étape ou élément pertinent de ladite ligne de production industrielle. DESCRIPTION GENERALE DE L'INVENTION 2 La présente invention a pour but de pallier certains inconvénients de l'art antérieur en proposant un moyen de supervision de processus dans une chaîne de production industrielle. 5 Ce but est atteint par un système pour la gestion de risques dans un processus industriel d'une chaîne de production comprenant au moins une base de données contenant au moins un ensemble de séries temporelles de données brutes relatives audit processus, au moins un dispositif de pré-traitement de données pour transformer, pour chaque série temporelle, 10 lesdites données brutes en un ensemble de « proxies » de la volatilité mémorisé et relié à au moins une entité pertinente dudit processus, au moins un dispositif d'analyse de corrélations connecté audit dispositif de pré-traitement de données pour analyser les corrélations entre lesdits « proxies », au moins un dispositif d'identification de modèle connecté audit 15 dispositif de pré-traitement de données pour produire au moins un modèle de prédiction basé sur ledit ensemble de « proxies », ledit modèle de prédiction étant utilisé par au moins un dispositif de prédiction connecté au dispositif de pré-traitement de données et audit dispositif d'identification de modèle, chacun desdits dispositifs de pré-traitement de données, d'identification de 20 modèle, d'analyse de corrélations et de prédiction comportant au moins une mémoire pour le stockage de données et au moins un module, chaque module étant un programme exécutable par ordinateur, au moins un processeur pour l'exécution dudit module, le système étant caractérisé en ce que le dispositif d'analyse de corrélations, connecté audit dispositif 25 d'identification de modèle permet de sélectionner les « proxies » à utiliser pour l'identification du modèle de prédiction sur la base de la comparaison des valeurs des corrélations entre les « proxies » et une valeur seuil, et ledit dispositif de prédiction permet de calculer, sur la base du modèle d'identification et de l'ensemble de « proxies », les prédictions desdits « proxies » de volatilité au moyen d'au moins une combinaison d'un des « proxies » de volatilité avec au moins un paramètre exogène, ledit paramètre étant un « proxy » de volatilité inclus dans l'ensemble des 3 « proxies » de volatilité transmis par le dispositif de pré-traitement de données, lesdites prédictions étant enregistrées dans la mémoire du dispositif de prédiction afin d'être utilisées pour la gestion de risque dans ledit processus.. 5 Selon une autre particularité, le dispositif de pré-traitement de données comprend au moins un module d'imputation et un module de génération de « proxies »), dont les exécutions sur le processeur dudit dispositif de pré-traitement permet respectivement d'attribuer des valeurs 10 manquantes aux séries temporelles desdites données brutes, et de générer pour chaque série temporelle, un ensemble de « proxies » en utilisant lesdites données imputées. Selon une autre particularité, le dispositif de corrélation comprend au 15 moins un module « block » de corrélation qui lit pour chaque ensemble de « proxies » correspondant à une série temporelle donnée et transmis par dispositif de pré-traitement, et évalue les coefficients de corrélation entre les différents « proxies » dudit ensemble de « proxies », lesdits coefficients de corrélation étant agrégés pour toutes les séries temporelles par au moins un 20 module de méta-analyse qui fait la moyenne desdits coefficients pour produire une mesure agrégée des coefficients de corrélation à enregistrer. Selon une autre particularité, le dispositif de corrélation comprend un module pour générer un rapport de corrélation comportant la mesure 25 agrégée des coefficients de corrélation, au moins toutes les séries temporelles et les « proxies » de volatilité correspondants, ledit rapport de corrélation étant transmis audit dispositif d'identification de modèle. Selon une autre particularité, le dispositif d'identification comprend au 30 moins un module pour l'analyse du rapport de corrélation transmis par le dispositif de corrélation afin de sélectionner comme données d'entrée des 4 « proxies » de volatilité, parmi tous les ensembles de « proxies » de volatilité, à utiliser pour l'identification du modèle de prédiction.. Selon une autre particularité, le système comprend une interface 5 utilisateur interactive connecté au dispositif d'identification de modèle, ladite interface comprenant au moins un moyen pour sélectionner: - au moins une méthode d'apprentissage automatique à utiliser pour la prédiction, parmi un ensemble de méthodes d'apprentissage automatique enregistré dans la mémoire dudit dispositif d'identification de modèle; - au moins une procédure d'évaluation, également enregistrée dans la mémoire dudit dispositif d'identification de modèle, à utiliser pour l'évaluation de la méthode d'apprentissage automatique sélectionnée; 15 la méthode d'apprentissage automatique et la procédure d'évaluation de ladite méthode étant transmises au dispositif d'identification de modèle. Selon une autre particularité, le dispositif d'identification de modèle comprend au moins un module d'identification structurelle et un module 20 d'identification paramétrique, dont les exécutions sur ledit dispositif d'identification de modèle, permettent de générer respectivement un modèle optimal et des paramètres optimaux reliés audit modèle sur la base des informations transmises par l'interface utilisateur interactive, le dispositif de pré-traitement de données et le dispositif d'analyse de corrélation. 25 Selon une autre particularité, le dispositif de prédiction comprend au moins un module d'implémentation de modèle, une mémoire de données originales pour enregistrer les valeurs « observées » à une date donnée des « proxies » de volatilité reliés à au moins un ensemble d'entités que 30 l'utilisateur souhaite contrôler et un module de mesure d'erreurs, l'exécution dudit module d'implémentation de modèle permettant de générer les prédictions de l'ensemble des « proxies » de volatilité sur la base de 5 l'ensemble des « proxies » de volatilité transmis par le dispositif de pré-traitement de données et le modèle optimal et les paramètres optimaux transmis par le dispositif d'identification de modèle, l'exécution du module de mesure d'erreurs permettant d'évaluer l'efficacité du modèle de prédiction en 5 moyennant les erreurs obtenues par la différence entre les prédictions de l'ensemble des « proxies » de volatilité obtenues au moyen du module d'implémentation et les valeurs « observées » dudit ensemble de « proxies » de volatilité enregistrées dans la mémoire de données originales. 10 Selon une autre particularité, le système comprend également un module de rapport, dont l'exécution permet de générer un rapport de prédiction comprenant au moins des informations relatives aux prédictions des « proxies » de volatilité, les erreurs de prédiction et la mesure agrégée des coefficients de corrélation. 15 Selon une autre particularité, le rapport de prédiction généré par le module de rapport permet à un système de générer une alerte lorsqu'un risque pour un processus donné est évalué. 20 Selon une autre particularité, le système comprend au moins une alarme pour produire une alerte lorsque l'erreur prédite est supérieure à une valeur de tolérance prédéterminée. Selon une autre particularité, le rapport de prédiction est affiché sur 25 l'interface utilisateur interactive, ladite interface comprenant au moins un moyen pour permettre à un utilisateur ou un opérateur d'interrompre le processus ou de le laisser se poursuivre selon qu'une alerte est émise ou non. 30 6 Un autre but de la présente invention est de fournir un méthode pour superviser le processus ou au moins un parmi une pluralité de composants dudit processus de la chaîne de production industrielle. 5 Ce but est atteint par un procédé pour la gestion de risques dans un processus industriel d'une chaîne de production contrôlé par un système comprenant au moins une base de données comportant des séries temporelles de données brutes, une architecture informatique comprenant au moins un processeur, au moins une mémoire pour le stockage de données 10 et au moins un ensemble de modules, ledit ensemble de modules étant exécuté sur ledit processeur de ladite architecture informatique pour mettre en oeuvre ledit procédé comprenant au moins: - le pré-traitement d'un ensemble de données brutes, pour chaque série temporelle, pour produire un ensemble de 15 « proxies » de volatilité; - l'analyse de corrélations entre les « proxies » dudit ensemble de « proxies » de volatilité; - l'identification (E3) d'au moins un modèle et de paramètres optimaux qui dépendent au moins de l'ensemble de 20 « proxies » de volatilité produits dans l'étape de pré- traitement de données brutes; - le calcul des prédictions (E4) de l'ensemble des « proxies » de volatilité produit dans l'étape de pré-traitement au moyen du modèle optimal et des paramètres optimaux identifiés 25 dans l'étape d'identification; ledit procédé étant caractérisé en ce que l'analyse des corrélations entre lesdits « proxies » permet de sélectionner les « proxies » à utiliser pour l'identification dudit modèle optimal et des paramètres optimaux et, le calcul des prédictions de l'ensemble des « proxies » de volatilité comprend la 30 combinaison d'au moins un desdits « proxies » de volatilité avec au moins un 7 paramètre exogène, ledit paramètre étant un « proxy » de volatilité inclus dans ledit ensemble de « proxies » de volatilité. Selon une autre particularité, l'étape de pré-traitement de données 5 brutes comprend au moins: - l'imputation de données brutes par assignation de valeurs manquantes aux séries temporelles desdites données brutes; - la génération de « proxies », pour chaque série temporelle, 10 d'un ensemble de « proxies » de volatilité en utilisant les données imputées. Selon une autre particularité, l'étape d'analyse de corrélations comprend au moins: 15 - recevoir pour chaque série temporelle, l'ensemble correspondant de « proxies » de volatilité calculé dans l'étape de pré-traitement; - évaluer les coefficients de corrélation entre les différents « proxies » dudit ensemble de «proxies» de volatilité; 20 - agréger les coefficients de corrélation obtenus pour toutes les séries temporelles pour obtenir une mesure agrégée statistiquement. Selon une autre particularité, l'étape d'identification au moins une des 25 étapes suivantes: - la réception d'au moins une méthode d'apprentissage automatique présélectionnée et une procédure d'évaluation, présélectionnée, de ladite méthode d'apprentissage automatique présélectionnée à partir des données entrées 30 par un utilisateur via une interface interactive; 8 - la réception, dans une mémoire, d'au moins un ensemble de « proxies » de volatilité obtenu dans l'étape de pré-traitement; - l'identification structurelle d'un modèle optimal et 5 l'identification paramétrique de paramètres optimaux en utilisant au moins la méthode d'apprentissage automatique présélectionnée, au moins la procédure d'évaluation présélectionnée et l'ensemble des « proxies » de volatilité; 10 Selon une autre particularité, la méthode d'apprentissage automatique présélectionnée est au moins une parmi les méthodes de réseau de neurones artificiels (ANN) et k-plus proches voisins (kNN). Selon une autre particularité, la procédure d'évaluation 15 présélectionnée est au moins une des analyses par fenêtre glissante (RW) et par origine glissante (RO), lesdites analyses étant des techniques pour évaluer au moins la stabilité des paramètres d'un modèle respectivement sur une fenêtre glissante de taille fixe ou une origine glissante en parcourant un ensemble de données, la fenêtre ou l'origine étant déplacée vers l'avant par 20 un incrément présélectionne. Selon une autre particularité, l'étape d'identification comprend au moins l'entraînement d'un modèle multivarié autoregressif non-linéaire afin de trouver un modèle optimal. 25 Selon une autre particularité, le calcul des prédictions des « proxies » de volatilité comprend au moins: - le calcul des prédictions, pour chaque série temporelle, de l'ensemble correspondant de « proxies » de volatilité au 30 moyen du modèle multivarié autoregressif non-linéaire obtenu dans l'étape d'identification ; 9 - le calcul des erreurs de prédiction relatives aux prédictions dudit ensemble de « proxies » de volatilité. Selon une autre particularité, les coefficients de corrélation pour une 5 série temporelle donnée et l'ensemble correspondant de « proxies » de volatilité sont évalués en utilisant la méthode des matrices de corrélation de Pearson. Selon une autre particularité, les coefficients de corrélation sont 10 agrégés en utilisant une méthode de méta-analyse. DESCRIPTION DES FIGURES ILLUSTRATIVES D'autres particularités et avantages de la présente invention 15 apparaîtront plus clairement à la lecture de la description ci-après, faite en référence aux dessins annexés, dans lesquels: - figure 1 représente le schéma du système de gestion de risques, selon un mode de réalisation; - figures 2 représente le schéma du dispositif d'analyse de corrélation, zo selon un mode de réalisation; - figures 3 représente le schéma du dispositif de prédiction, selon un mode de réalisation; - figure 4 représente les différentes étapes du procédé de gestion de risque, selon un mode de réalisation; 25 - figure 5 représente le schéma de l'architecture du perceptron multicouche, selon un mode de réalisation; - figure 6 représente le tableau de précision du système et du procédé de prédiction, selon un mode de réalisation. 30 10 DESCRIPTION DES MODES DE REALISATION PREFERES DE L'INVENTION La présente invention concerne un système pour la gestion de risques 5 dans un processus industriel dans une chaîne de production industrielle. Dans certains modes de réalisation, le système (Figure 1) pour la gestion de risques dans un processus industriel d'une chaîne de production comprend au moins une base de données (6) contenant au moins un 10 ensemble de séries temporelles de données brutes relatives audit processus, au moins un dispositif de pré-traitement de données (3) pour transformer, pour chaque série temporelle, lesdites données brutes en un ensemble de « proxies » de la volatilité mémorisé et relié à au moins une entité pertinente dudit processus, au moins un dispositif d'analyse de 15 corrélations (4) connecté audit dispositif de pré-traitement de données (3) pour analyser les corrélations entre lesdits « proxies », au moins un dispositif d'identification de modèle (2) connecté audit dispositif de pré-traitement de données (3) pour produire au moins un modèle de prédiction basé sur ledit ensemble de « proxies », ledit modèle de prédiction étant utilisé par au 20 moins un dispositif de prédiction (1) connecté au dispositif de pré-traitement de données (3) et audit dispositif d'identification de modèle (2), chacun desdits dispositifs de pré-traitement de données, d'identification de modèle, d'analyse de corrélations et de prédiction comportant au moins une mémoire pour le stockage de données et au moins un module, chaque module étant 25 un programme exécutable par ordinateur, au moins un processeur pour l'exécution dudit module, le système étant caractérisé en ce que le dispositif d'analyse de corrélations (4), connecté audit dispositif d'identification de modèle (2) permet de sélectionner les « proxies » à utiliser pour l'identification du modèle de prédiction sur la base de la comparaison des 30 valeurs des corrélations entre les « proxies » et une valeur seuil, et ledit dispositif de prédiction (1) permet de calculer, sur la base du modèle d'identification et de l'ensemble de « proxies », les prédictions desdits 11 « proxies » de volatilité au moyen d'au moins une combinaison d'un des « proxies » de volatilité avec au moins un paramètre exogène, ledit paramètre étant un « proxy » de volatilité inclus dans l'ensemble des « proxies » de volatilité transmis par le dispositif de pré-traitement de 5 données (3), lesdites prédictions étant enregistrées dans la mémoire du dispositif de prédiction (1) afin d'être utilisées pour la gestion de risque dans ledit processus. Pour la prédiction d'un proxy donné de volatilité relative à une entité donnée, les « proxies » sélectionnés pour l'identification du modèle optimal 10 et les paramètres optimaux sont ceux qui sont le plus corrélés audit proxy, c'est-à-dire que les coefficients de corrélation entre ledit proxy et chacun des proxy de l'ensemble des « proxies » sélectionnées sont supérieurs à une valeur de seuil prédéterminée donnée. Cela signifie également que les paramètres exogènes ou les « proxies » externes utilisés en combinaison 15 dans le dispositif de prédiction sont inclus dans les « proxies » sélectionnées. Le système, et en particulier le dispositif d'analyse de corrélation, permet de choisir une combinaison appropriée de « proxies » comme données d'entrée pour le dispositif de prédiction afin d'augmenter la 20 précision dudit dispositif de prédiction. Par risque, on entend un danger, un inconvénient plus ou moins probable auquel la chaîne de production ou au moins un élément de ladite chaîne de production est exposé. Par entité, on entend une variable ou un paramètre pertinent pour la surveillance ou le contrôle dudit processus, par exemple et de manière non limitative, la pression ou la température mesurée dans le processus de production d'énergie par un réacteur, un moteur, etc. 25 30 Par volatilité, on entend une mesure du degré de variation d'une série temporelle d'une entité pertinente liée à un processus donné dans le 12 temps. Par exemple et de manière non limitative, si le processus concerne la fusion nucléaire, la volatilité peut concerner la variation de la température de fusion, ladite température étant l'entité. 5 Par « proxy », on entend une variable utilisée pour quantifier la volatilité. Dans certains modes de réalisation, le système à surveiller comprend au moins un ensemble de capteurs (les éléments St S2 and S3 de 10 la Figure 1) recueillant des données dans le temps, ces données étant liées au processus industriel. Les capteurs, en général, collectent des données qui établissent l'état actuel du comportement de processus plus ou moins complexe avec une grande variance et une perturbation. Par exemple et de manière non limitative, dans le cas du processus de production d'énergie par 15 une centrale nucléaire ou électrique, lesdits capteurs (Si, S2, S3) peuvent collecter la température ou la pression dans un réacteur en fonction du temps. Le processus peut également concerner la production de produits tels que des voitures ou des appareils électroménagers, dans ce cas, les capteurs (St S2, S3) peuvent collecter les données relatives à la puissance 20 ou énergie fournie par au moins un ensemble de moteurs de la chaîne de production au cours du temps. Lesdites données collectées sont alors stockées au cours du temps dans la base de données et forment des données brutes historiques. L'ensemble des données brutes est alors transmis au dispositif de pré-traitement de données(3). 25 Dans certains modes de réalisation, le dispositif de pré-traitement de données (3) comprend, comme représenté sur la Figure 2, au moins un module d'imputation (31), dont l'exécution sur le processeur dudit dispositif de pré-traitement (3) permet d'attribuer des valeurs manquantes aux séries 30 temporelles desdites données brutes. Le module d'imputation vérifie lesdites données brutes pour trouver les valeurs manquantes. En cas de valeurs manquantes dans les données brutes, de nouvelles valeurs sont générées 13 par ledit module d'imputation, à partir des valeurs voisines des jours ou périodes précédent(e)s pendant lesquel(le)s le processus était en cours d'exécution. Les données imputées, c'est-à-dire auxquelles des valeurs manquantes ont été attribuées, sont ensuite transmises à un module de 5 génération de « proxies » (32) également inclus dans ledit dispositif de pré- traitement (3). Dans certains modes de réalisation, module de génération de proxy (32), après avoir reçu les données imputées du module d'imputation (31), 10 génère, pour chaque série temporelle de données, un ensemble de «proxies» de volatilité liées à au moins une entité pertinente pour le processus en utilisant lesdites données imputées. Comme mentionné précédemment, l'entité peut concerner, par exemple et de manière non limitative, une température, une pression, etc. 15 Le module de génération de proxy comprend au moins un ensemble de fonctions prédéfinies de proxy de volatilité. L'ensemble des « proxies » de volatilité générés peut comprendre des « proxies » liées à différents types d'entités. Par exemple, certains 20 «proxies» peuvent être liés à la température, tandis que d'autres peuvent être liés à la pression ou à une autre variable pertinente pour le processus. L'ensemble des « proxies » de volatilité est ensuite transmis au moins au dispositif d'analyse de corrélation (4), au dispositif d'identification (2) et au dispositif de prédiction (1). 25 Dans certains modes de réalisation, le dispositif de corrélation (4), connecté au dispositif de pré-traitement de données (3) comme représenté sur la Figure 1, enregistre dans sa mémoire l'ensemble des « proxies » de volatilité pour chaque série temporelle. Ledit dispositif de corrélation (4) 30 comprend au moins un module « block » de corrélation (41) qui lit pour chaque ensemble de « proxies » correspondant à une série temporelle donnée et transmis par le dispositif de pré-traitement (3), et évalue les 14 coefficients de corrélation entre les différents « proxies » dudit ensemble de « proxies ». Dans certains modes de réalisation, le dispositif d'analyse de 5 corrélation (4) comprend également au moins un module de méta-analyse (42), qui agrège, pour toutes les séries temporelles de données, les coefficients de corrélation correspondants en effectuant la moyenne desdits coefficients pour produire une mesure agrégée des coefficients de corrélation à enregistrer. 10 Dans certains modes de réalisation, le dispositif d'analyse de corrélation (4) comprend également un module pour générer un rapport de corrélation comportant la mesure agrégée des coefficients de corrélation, au moins toutes les séries temporelles et les « proxies » de volatilité 15 correspondants, ledit rapport de corrélation étant transmis audit dispositif d'identification de modèle (2). Dans certains modes de réalisation, le dispositif d'identification (2) comprend au moins un module pour l'analyse du rapport de corrélation 20 transmis par le dispositif de corrélation (4) afin de sélectionner comme données d'entrée des « proxies » de volatilité, parmi tous les ensembles de « proxies » de volatilité, à utiliser pour l'identification du modèle de prédiction. Le coefficient de corrélation entre un proxy de l'ensemble de « proxies », lié à l'entité que l'utilisateur ou l'opérateur souhaite surveiller, et 25 un autre proxy de cet ensemble de proxies est comparé à une valeur seuil. Ledit autre proxy est sélectionné selon que ledit coefficient de corrélation est supérieur ou non à la valeur seuil. Dans certains modes de réalisation, le système comprend une 30 interface utilisateur interactive (5) connecté au dispositif d'identification de modèle (2), ladite interface (5) comprenant au moins un moyen pour sélectionner: 15 - au moins une méthode d'apprentissage automatique à utiliser pour la prédiction, parmi un ensemble de méthodes d'apprentissage automatique enregistré dans la mémoire dudit dispositif d'identification de modèle (2); 5 - au moins une procédure d'évaluation, également enregistrée dans la mémoire dudit dispositif d'identification de modèle (2) et, à utiliser pour l'évaluation de la méthode d'apprentissage automatique sélectionnée; la méthode d'apprentissage automatique et la procédure d'évaluation de ladite méthode étant transmises au dispositif d'identification de modèle (2). Dans certains modes de réalisation, dispositif d'identification de modèle (2) comprend au moins un module d'identification structurelle (21) et un module d'identification paramétrique (22), dont les exécutions sur ledit 15 dispositif d'identification de modèle (2), permettent de générer respectivement un modèle optimal et des paramètres optimaux reliés audit modèle sur la base des informations transmises par l'interface utilisateur interactive (5), le dispositif de pré-traitement de données (3) et le dispositif d'analyse de corrélation (4). 20 Le module d'identification structurelle construit, en fonction des données d'entrée reçues par le dispositif d'identification de modèle (2), un modèle qui ajuste le mieux les données brutes, tandis que le module d'identification paramétrique recherche les paramètres dudit modèle. Les paramètres optimaux et/ou le modèle optimal dépendent du 25 choix des «proxies» de volatilité sélectionnés par le dispositif d'identification du modèle (2), sur la base du rapport de corrélation, pour la prédiction d'un proxy de volatilité d'une entité donnée. Il s'ensuit que si l'ensemble des «proxies» de volatilité sélectionnés en entrée change, ce modèle ou ces paramètres changent également. 30 Dans certains modes de réalisation, le dispositif de prédiction (1) comprend au moins un module d'implémentation de modèle (11), l'exécution 16 dudit module d'implémentation de modèle (11) permettant de générer les prédictions de l'ensemble des « proxies » de volatilité relatif à au moins un ensemble d'entités, sur la base de l'ensemble des « proxies » de volatilité transmis par le dispositif de pré-traitement de données (3) et le modèle 5 optimal et les paramètres optimaux transmis par le dispositif d'identification de modèle (2). Le processus par lequel les données collectées par les capteurs (Si, S2, S3) sont générées est en général inconnu. En effet, il existe des facteurs 10 externes ou des perturbations qui peuvent influencer les résultats de la mesure des entités. Par exemple et sans limitation, dans le cas de la production d'énergie par un réacteur nucléaire, on peut s'intéresser à la surveillance d'une entité telle que la température dans ledit réacteur. Cependant, les valeurs de température mesurées par les capteurs (S1, S2, 15 S3) peuvent être corrélées à la pression à l'intérieur du réacteur ou à la quantité de combustible, ce qui rend difficile de prévoir exactement les valeurs futures prises par ladite entité. Un tel processus s'appelle, en général, le processus de génération de données (DGP) et comprend toutes les influences aléatoires qui se combinent pour mener à des observations 20 individuelles. Le DGP est inconnu, comme mentionné ci-dessus, et estimé par le modèle optimal obtenu par le dispositif d'identification du modèle (2). Les données obtenues dans le DGP peuvent être considérées comme des valeurs «réelles» ou «vraies» ou «originales» ou «observées» à une date ou à une heure donnée. L'ensemble des « proxies » générés, à partir des 25 données collectées par les capteurs (51, S2, S3), par le dispositif de pré- traitement correspond aux valeurs "observées" des proxies. Le modèle optimal obtenu par le dispositif d'identification du modèle (2) permet d'estimer lesdites valeurs «observées». 30 Dans certains modes de réalisation, le dispositif de prédiction (1) une mémoire de données originales (12), pour enregistrer les valeurs 17 « observées » à une date donnée des « proxies » de volatilité reliés à au moins un ensemble d'entités que l'utilisateur souhaite contrôler. Dans certains modes de réalisation, le dispositif de prédiction (1) 5 comprend également au moins un module de mesure d'erreurs (13) dont l'exécution permet d'évaluer l'efficacité du modèle de prédiction en moyennant les erreurs obtenues par la différence entre les prédictions de l'ensemble des « proxies » de volatilité obtenues au moyen du module d'implémentation (11) et les valeurs « observées » dudit ensemble de 10 « proxies » de volatilité enregistrées dans la mémoire de données originales (12). Dans certains modes de réalisation, le système comprend également un module de rapport, dont l'exécution permet de générer un rapport de 15 prédiction comprenant au moins des informations relatives aux prédictions des « proxies » de volatilité, les erreurs de prédiction et la mesure agrégée des coefficients de corrélation. Dans certains modes de réalisation, le rapport de prédiction généré 20 par le module de rapport permet à un système de générer une alerte lorsqu'un risque pour un processus donné est évalué. Dans certains modes de réalisation, le système comprend également au moins une alarme (6) pour produire une alerte lorsque l'erreur prédite est 25 supérieure à une valeur de tolérance prédéterminée. Dans certains modes de réalisation, le rapport de prédiction est affiché sur l'interface utilisateur interactive (5), ladite interface comprenant au moins un moyen pour permettre à un utilisateur ou un opérateur 30 d'interrompre le processus ou de le laisser se poursuivre selon qu'une alerte est émise ou non. Par exemple et de manière non limitative, dans le cas de la surveillance de la température à l'intérieur du réacteur d'une centrale 18 nucléaire, si ladite prévision du proxy de volatilité lié à l'entité, qui est la température, est supérieure à une valeur critique, l'opérateur peut arrêter le processus de production d'énergie dudit réacteur ou activer un ensemble d'instructions pour réguler ladite température. 5 Le système peut également être utilisé pour une surveillance en temps réel du fonctionnement de chaque élément d'une infrastructure (moteur, architecture informatique, etc.) utilisée pour implémenter un processus donné, par exemple le réacteur d'une centrale nucléaire ou le générateur électrique d'une éolienne. 10 La présente invention concerne également un procédé pour la gestion de risque dans un processus industriel d'une chaîne de production. Dans certains modes de réalisation, le procédé pour la gestion de 15 risque dans un processus industriel d'une chaîne de production contrôlé par un système comprenant au moins une base de données comportant des séries temporelles de données brutes, une architecture informatique comprenant au moins un processeur, au moins une mémoire pour le stockage de données et au moins un ensemble de modules, ledit ensemble 20 de modules étant exécuté sur ledit processeur de ladite architecture informatique pour mettre en oeuvre ledit procédé comprenant au moins: - le pré-traitement (El) ) d'un ensemble de données brutes, pour chaque série temporelle, pour produire un ensemble de « proxies » de volatilité; 25 - l'analyse de corrélations (E2) entre les « proxies » dudit ensemble de « proxies » de volatilité; - l'identification (E3) d'au moins un modèle et de paramètres optimaux qui dépendent au moins de l'ensemble dde « proxies » de volatilité produits dans l'étape de pré- 30 traitement de données brutes; 19 - le calcul des prédictions (E4) de l'ensemble des « proxies" »de volatilité produit dans l'étape de pré-traitement au moyen du modèle optimal et des paramètres optimaux identifiés dans l'étape d'identification; 5 ledit procédé étant caractérisé en ce que l'analyse (E2) des corrélations entre lesdits « proxies » permet de sélectionner les « proxies » identification utiliser pour l'identification (E3) dudit modèle optimal et des paramètres optimaux et, le calcul des prédictions (E4) de l'ensemble des « proxies » de volatilité comprend la combinaison d'au moins un desdits « proxies » de 10 volatilité avec au moins un paramètre exogène, ledit paramètre étant un « proxy » de volatilité inclus dans ledit ensemble de « proxies » de volatilité. Dans certains modes de réalisation, l'étape de pré-traitement de données brutes (El) ) comprend au moins: 15 - l'imputation de données brutes par assignation de valeurs manquantes aux séries temporelles desdites données brutes; - la génération de « proxies », pour chaque série temporelle, d'un ensemble de « proxies » de volatilité en utilisant les 20 données imputées. L'exécution d'un module de génération de « proxies » sur le processeur d'un périphérique de pré-traitement de données peut implémenter plusieurs types de fonctions de « proxies » utilisés pour évaluer 25 la volatilité liée à une entité. De préférence, l'ensemble des fonctions de proxy utilisé dans l'étape de génération de proxy comprend au moins: - une variance ou un écart type glissant(e), sur une fenêtre de temps passée de taille n d'une entité ou d'une variable P, calculée par la relation suivante: SD ,n n-1 ' 1 -1 i=0 Où rt représente un paramètre mémorisé lié à une entité au temps t et est une moyenne calculée et mémorisée de ce paramètre au cours de la période {t, t - n}. Par exemple et de manière non limitative, si l'entité représente la température (alors P=T) à l'intérieur d'un réacteur d'une centrale nucléaire, le paramètre rt peut être défini comme le logarithme du rapport entre la température Tt au temps t, et la température Tt_i_ au temps t - 1, rt = In (Tt/Tt_1). - une information intra-journalière grossière qui est une famille de proxies ( Pc, , P - max Pmin) dépendant d'au moins une parmi les valeurs mémorisées suivantes de ladite entité pour un temps donné: la valeur initial Pc, de l'entité, sa valeur maximale Pmax, sa valeur minimale Pinin; - un proxy aG basé sur l'approche GARCH. En général, le proxy basé sur l'approche GARCH comporte l'expression suivante: Y j(e-j)2 -Fcti(Et-t)2 1=1 1=1 et est dénoté par GARCH( p, q ). Et est un composant stochastique variable dans le temps lié à une distribution normale, y, le et a sont des paramètres ajustables. De préférence, nous utilisons le modèle GARCH(1,1) 20 Dans certains modes de réalisation, l'étape d'analyse de corrélations (E2) comprend au moins: 21 - recevoir pour chaque série temporelle, l'ensemble correspondant de « proxies » de volatilité calculé dans l'étape de pré-traitement; - évaluer les coefficients de corrélation entre les différents 5 « proxies » dudit ensemble de « proxies » de volatilité; - agréger les coefficients de corrélation obtenus pour toutes les séries temporelles pour obtenir une mesure agrégée statistiquement. 10 De préférence, les coefficients de corrélation pour une série temporelle donnée et l'ensemble correspondant de proxies de volatilité sont évalués en utilisant l'approche de la matrice de corrélation de Pearson. Soit un ensemble de séries temporelle de données avec les indices j = 1,..., N. Pour chaque série temporelle], Les coefficients de corrélation 15 mémorisés de l'ensemble des « proxies » de volatilité correspondant à ladite série temporelle j sont les éléments d'une matrice de corrélation Corr(o-M). Les différentes matrices de corrélation, Corr(o-M) , Corr(o-(N)) , sont ensuite agrégées en faisant la moyenne des éléments desdites matrices de corrélation. De préférence, au moins une technique de méta-analyse est 20 utilisée pour agréger les matrices de corrélation. Dans certains modes de réalisation, l'étape d'identification (E3) au moins une des étapes suivantes: - la réception d'au moins une méthode d'apprentissage 25 automatique présélectionnée et une procédure d'évaluation présélectionnée de ladite méthode d'apprentissage automatique présélectionnée à partir des données entrées par un utilisateur via une interface interactive; - la réception, dans une mémoire, d'au moins un ensemble de 30 « proxies » de volatilité obtenu dans l'étape de pré-traitement (El); 22 - l'identification structurelle d'un modèle optimal et l'identification paramétrique de paramètres optimaux en utilisant au moins la méthode d'apprentissage automatique présélectionnée, au moins la procédure d'évaluation 5 présélectionnée et l'ensemble des « proxies » de volatilité; Dans certains modes de réalisation, la méthode d'apprentissage automatique présélectionnée est au moins une parmi les méthodes de réseau de neurones artificiels (ANN) et k-plus proches voisins (kNN). 10 Dans certains modes de réalisation, la procédure d'évaluation présélectionnée est au moins une des analyses par fenêtre glissante (RW) et par origine glissante (RO), lesdites analyses étant des techniques pour évaluer au moins la stabilité des paramètres d'un modèle respectivement sur 15 une fenêtre glissante de taille fixe ou une origine glissante en parcourant un ensemble de données, la fenêtre ou l'origine étant déplacée vers l'avant par un incrément présélectionne. Dans certains modes de réalisation, l'étape d'identification comprend 20 au moins l'entraînement d'un modèle multivarié autoregressif non-linéaire afin de trouver un modèle optimal. De préférence, nous utilisons un modèle NARX (nonlinear autoregressive with exogenous input) multi-étapes lorsque la méthode the ANN est sélectionnée. Dans notre approche, la prédiction d'un « proxy » donné de volatilité qui est lié à une entité que l'on souhaite 25 contrôler, par exemple et de manière non limitative, la température (ou la pression) à l'intérieur d'un réacteur d'une centrale nucléaire, est obtenue en utilisant des données historiques dudit « proxy » et des données passées, c'est à dire antérieures au temps où l'utilisateur souhaite effectuer la prédiction, d'un second proxy comme mesure d'entrée externe également 30 appelée régresseur externe, par exemple un proxy lié à la pression (ou à la température) à l'intérieur dudit réacteur. Le proxy lié à la pression (ou à la température) s'appelle une donnée ou un paramètre d'entrée exogène. Le 23 modèle NARX a, en général, la forme suivante o-tf+h = f(/'...,af m,e,...,o-tx-m)+ W. o-t-1 est le « proxy » que l'utilisateur ou l'opérateur souhaite prédire, e est le proxy exogène, co est un paramètre représentant la valeur moyenne du bruit et f est une fonction non-linéaire. La 5 fonction utilisée peut être une fonction de seuil, une fonction de base radiale, une fonction tangente hyperbolique ou une fonction sigmoïdale. De préférence, nous utilisons une fonction sigmoïdale. Le paramètre h représente l'horizon de prévision, qui est la durée dans le futur pour laquelle la prévision doit être effectuée et le paramètre m représente la taille d'une 10 fenêtre de temps passé. La prédiction multi-étapes est obtenue par une stratégie de prédiction directe dans laquelle: - Pour chaque horizon h, un seul modèle est utilisé; - la prédiction au pas h s'effectue en utilisant le hième modèle. 15 Dans la méthode ANN, une approche perceptron multicouche (MLP) est, de préférence, utilisée. Le MLP est un réseau de neurones qui possède des connexions unidirectionnelles entre les couches d'entrée et de sortie. Le MLP a, en général, trois types de couches: une couche d'entrée, une couche de sortie et une couche cachée, comme le montre la Figure 5. La couche 20 d'entrée comprend des noeuds ou des neurones contenant des données d'entrée qui sont des « proxies » de volatilité. Les noeuds ou les neurones dans la couche d'entrée ne servent que de tampons pour distribuer les signaux d'entrée, dans ce cas l'ensemble des « proxies » de volatilité, vers d'autres noeuds ou neurones de la couche cachée. 25 Chaque noeud ou neurone de la couche cachée comprend une fonction d'activation, fh , qui reçoit comme entrées les signaux d'entrée provenant de tous les noeuds ou neurones de la couche d'entrée et additionne les signaux d'entrée après leur pondération avec les poids, w, des connexions respectives de la couche d'entrée. La couche de sortie comprend 30 au moins un noeud ou un neurone et une fonction d'activation, fo. Le noeud ou le neurone de la couche de sortie reçoit, en tant que données, les signaux 24 d'entrée de tous les noeuds de la couche d'entrée et les sommes de tous les noeuds de la couche cachée. Ensuite, la fonction d'activation fo calcule la sortie en fonction desdits signaux d'entrée et desdites sommes. La sortie est la valeur prédite du proxy de volatilité lié à l'entité que l'utilisateur ou 5 l'opérateur souhaite surveiller ou contrôler. La sortie est donnée par la relation suivante: aJ = f t+h 10 1 H bc, +w10 fh+ b1 i=1 1=1 i=1 Le terme bo + EL,w0o-tf , est une composante autorégressive linéaire d'ordre! le terme E w fh(1 w i+ bi) est une composante non-linéaire d'ordre H. bc, et bi sont des biais inclus respectivement dans le 10 noeud ou le neurone de la couche de sortie et les noeuds ou neurones de la couche cachée. Le biais est une valeur qui peut être associée à un noeud ou à un neurone d'un réseau neuronal afin d'augmenter la capacité dudit réseau à résoudre des problèmes. Les fonctions d'activation fo et fh toutes deux des fonctions sigmoïdales. 15 Dans le cas de la méthode kNN, et contrairement à l'approche ANN, La prédiction d'un « proxy » donné de volatilité, et lié à une entité, est basée sur la recherche des « proxies » de voisins optimaux qui possèdent les valeurs les plus proches dudit « proxy » donné de volatilité, pour lequel un 20 utilisateur ou un opérateur exécute une opération de prédiction, au lieu de la recherche d'un modèle optimal et de paramètres optimaux comme dans la méthode ANN. Le kNN est une méthode non paramétrique qui peut être utilisée pour la classification et la régression. La prédiction d'un ensemble donné de 25 « proxies » est obtenue grâce à un apprentissage local en ajustant un modèle local simple dans le voisinage du proxy à prédire. Le voisinage d'un proxy est défini en prenant les k valeurs des « proxies » ayant les valeurs 25 minimales pour une métrique de distance prédéfinie choisie. La prédiction est une moyenne pondérée desdites k valeurs, 1/k étant le poids. Dans l'étape d'identification du modèle, une approche de validation 5 croisée est utilisée pour la méthode ANN. Dans ladite approche, les données d'entrée sont divisées en deux parties. La première partie est utilisée pour la construction du modèle de prédiction et la deuxième partie est utilisée pour tester ou valider les résultats dudit modèle et calculer les erreurs de prédiction. La construction et l'étape de test sont mises en oeuvre en utilisant 10 la procédure d'évaluation présélectionnée. Dans le cas de la méthode kNN, le nombre de voisins optimaux est fixé par la valeur de k. L'étape d'identification dans ce cas comprend au moins la sélection de la valeur optimale pour k. Le critère de sélection de la valeur de k est basé sur la déviation stochastique Ai, entre la séquence de 15 prédiction d'un proxy donné ébs k = {6-t+1, --- } et la série temporelle originale dudit proxy cf) = {0-1, ...,o-t}. Le critère de sélection de la valeur optimale de k est donc basé sur la minimisation de Ak , c'est à dire k* = argminAk , où k* est la valeur optimale de k. 20 Pour un proxy donné de volatilité lié à une entité qu'un utilisateur ou un opérateur souhaite surveiller, l'analyse de corrélation permet de choisir le meilleur ensemble de « proxies » externes ayant une influence sur le comportement dudit proxy de volatilité donné et permet ainsi de mieux 25 comprendre La dynamique ou l'évolution de ladite entité. Cette approche permet de contrôler avec précision les paramètres pertinents de chaque processus ou de chaque élément de la chaîne de production industrielle. Dans certains modes de réalisation, le calcul des prédictions (E4) 30 des « proxies » de volatilité comprend au moins: 26 - le calcul des prédictions, pour chaque série temporelle, de l'ensemble correspondant de « proxies » de volatilité au moyen du modèle multivarié autoregressif non-linéaire obtenu dans l'étape d'identification (E3); 5 - le calcul des erreurs de prédiction relatives aux prédictions dudit ensemble de « proxies » de volatilité. La solution technique décrite ci-dessus peut également être utilisée 10 dans d'autres domaines tels que la prévision en météorologie ou les prévisions en économie. Dans ce dernier cas, par exemple et de manière non limitative, l'entité utilisée dans le calcul du proxy de volatilité de l'écart type peut être le prix de clôture d'un marché, donc P = Dans la famille de proxies ol(Po, P -max, Pmin) relative à l'information 15 intra-journalière grossière, Pc, peut être le prix d'ouverture du marché /3(0, Pmax peut être le prix le plus élevé du marché /3(1) et Pmin peut être le prix le plus bas /3(0 sur le marché pour un jour donné. Ladite famille peut comprendre au moins un des « proxies » suivants: p (C7 =l )1 2 01) [n t+1- (c) Pt 1 _ i Fin t+1/)1 ut -rp In pt(c' 20 avec p inclus dans l'intervalle [0, 1]. Le premier élément du terme de droite est liée à la volatilité nocturne tandis que le second élément est lié à la volatilité intra-journalière; 2 t2 = 21n1(4) [ln (13t(h)/pt( 2 Fin D (c) 2 1 I t +1/ pt(0) + p) 2(1 - 27 2 = [ln (p(o) t+1/ (c))I + 1 - a o-2 P Pt (1 - P) t où a est un paramètre de pondération; = 0.511(u - d)2 - 0.019[c(u + d) - 2ud] - 0.383c2 = 0.511(u - d)2 -(21n2 - 1)c2 et 2 p(o) e = [ln (I t+1/ (c) )I + 1 a o-4 P Pt (1 - t 5 où les paramètres u = 1n (/F0)), c/ = ln(Pt(I)/Pt(°)), et c = ln(Pt(c)/Pt(°)), sont les prix normalisés respectivement haut, bas et de clôture. Comme application, l'ensemble de « proxies », défini ci-dessus, a été calculé sur un ensemble de 40 séries temporelles constituant l'indice 10 boursier CAC40 pour environ six ans pour un total de 1489 échantillons OHLC (prix d'ouverture, haut, bas et de clôture) pour chaque série temporelle. En plus des « proxies », une variable de volume (représentant le nombre de transactions pour un jour donné du marché boursier) a également été incluse. À titre de comparaison, la méthode ANN, la méthode kNN et le 15 modèle GARCH (1, 1) ont été implémentés. La précision également appelée MASE (erreur moyenne absolue d'échelle) des méthodes de prédiction décrites a ensuite été calculée. La Figure 6, montre un tableau contenant la MASE de la méthode de prédiction décrite ci-dessus. La MASE a été normalisée par une méthode 20 dite "naïve" pour un horizon de prédiction de volatilités de 10, pour les combinaisons de « proxies » (ligne) et différentes techniques de prévision (colonnes). L'indice X indique l'utilisation du second proxy en tant que régresseur ou paramètre externe. Dans la méthode dite «naïve», la valeur prédite, d'un proxy donné de volatilité d'un ensemble de « proxies » est 28 obtenue en faisant une moyenne des autres « proxies » dudit ensemble de « proxies », sur un horizon donné h de prédiction. On peut observer que la combinaison de « proxies » telle que décrite dans la présente invention permet une bonne prévision du « proxy » de 5 volatilité liée à une entité donnée, et permet ainsi un suivi précis de ladite entité et plus généralement le processus pour lequel l'entité est pertinente. 10 La présente demande décrit diverses caractéristiques techniques et avantages en référence aux figures et/ou à divers modes de réalisation. L'homme de métier comprendra que les caractéristiques techniques d'un mode de réalisation donné peuvent en fait être combinées avec des caractéristiques d'un autre mode de réalisation à moins que l'inverse ne soit 15 explicitement mentionné ou qu'il ne soit évident que ces caractéristiques sont incompatibles ou que la combinaison ne fournisse pas une solution à au moins un des problèmes techniques mentionnés dans la présente demande. De plus, les caractéristiques techniques décrites dans un mode de réalisation donné peuvent être isolées des autres caractéristiques de ce 20 mode à moins que l'inverse ne soit explicitement mentionné. Il doit être évident pour les personnes versées dans l'art que la présente invention permet des modes de réalisation sous de nombreuses autres formes spécifiques sans l'éloigner du domaine d'application de 25 l'invention comme revendiqué. Par conséquent, les présents modes de réalisation doivent être considérés à titre d'illustration, mais peuvent être modifiés dans le domaine défini par la protection demandée, et l'invention REVENDICATIONS1. Système pour la gestion de risques dans un processus industriel d'une chaîne de production comprenant au moins une base de données (6) contenant au moins un ensemble de séries temporelles de données brutes relatives audit processus, au moins un dispositif de pré-traitement de données (3) pour transformer, pour chaque série temporelle, lesdites données brutes en un ensemble de « proxies » de la volatilité mémorisé et relié à au moins une entité pertinente dudit processus, au moins un dispositif d'analyse de corrélations (4) connecté audit dispositif de pré-traitement de données (3) pour analyser les corrélations entre lesdits « proxies », au moins un dispositif d'identification de modèle (2) connecté audit dispositif de pré-traitement de données (3) pour produire au moins un modèle de prédiction basé sur ledit ensemble de « proxies », ledit modèle de 15 prédiction étant utilisé par au moins un dispositif de prédiction (1) connecté au dispositif de pré-traitement de données (3) et audit dispositif d'identification de modèle (2), chacun desdits dispositifs de pré-traitement de données, d'identification de modèle, d'analyse de corrélations et de prédiction comportant au moins une mémoire pour le stockage de données 20 et au moins un module, chaque module étant un programme exécutable par ordinateur, au moins un processeur pour l'exécution dudit module, le système étant caractérisé en ce que le dispositif d'analyse de corrélations (4), connecté audit dispositif d'identification de modèle (2) permet de sélectionner les « proxies » à utiliser pour l'identification du modèle de 25 prédiction sur la base de la comparaison des valeurs des corrélations entre les « proxies » et une valeur seuil, et ledit dispositif de prédiction (1) permet de calculer, sur la base du modèle d'identification et de l'ensemble de « proxies », les prédictions desdits « proxies » de volatilité au moyen d'au moins une combinaison d'un des « proxies » de volatilité avec au moins un 30 paramètre exogène, ledit paramètre étant un « proxy » de volatilité inclus dans l'ensemble des « proxies » de volatilité transmis par le dispositif de pré- 30 traitement de données (3), lesdites prédictions étant enregistrées dans la mémoire du dispositif de prédiction (1) afin d'être utilisées pour la gestion de risque dans ledit processus. 2. Système pour la gestion de risques selon la revendication 1, 5 caractérisé en ce que le dispositif de pré-traitement de données (3) comprend au moins un module d'imputation (31) et un module de génération de « proxies » (32), dont les exécutions sur le processeur dudit dispositif de pré-traitement (3) permet respectivement d'attribuer des valeurs manquantes aux séries temporelles desdites données brutes, et de générer pour chaque série temporelle, un ensemble de « proxies » en utilisant lesdites données imputées. 3. Système pour la gestion de risques selon la revendication 1, caractérisé en ce que le dispositif de corrélation (4) comprend au moins un module « block » de corrélation (41) qui lit pour chaque ensemble de « proxies » correspondant à une série temporelle donnée et transmis par le dispositif de pré-traitement (3), et évalue les coefficients de corrélation entre les différents « proxies » dudit ensemble de « proxies », lesdits coefficients de corrélation étant agrégés pour toutes les séries temporelles par au moins un module de méta-analyse (42) qui fait la moyenne desdits coefficients pour produire une mesure agrégée des coefficients de corrélation à enregistrer. 4. Système pour la gestion de risques selon les revendications 1 à 3, caractérisé en ce que le dispositif de corrélation (4) comprend un module pour générer un rapport de corrélation comportant la mesure agrégée des coefficients de corrélation, au moins toutes les séries temporelles et les « proxies » de volatilité correspondants, ledit rapport de corrélation étant transmis audit dispositif d'identification de modèle (2). 5. Système pour la gestion de risques selon les revendications 1 à 4, caractérisé en ce que le dispositif d'identification (2) comprend au moins un module pour l'analyse du rapport de corrélation transmis par le 30 dispositif de corrélation (4) afin de sélectionner comme données d'entrée des 31 « proxies » de volatilité, parmi tous les ensembles de « proxies » de volatilité, à utiliser pour l'identification du modèle de prédiction. 6. Système pour la gestion de risques selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend une interface utilisateur interactive (5) 5 connecté au dispositif d'identification de modèle (2), ladite interface (5) comprenant au moins un moyen pour sélectionner: - au moins une méthode d'apprentissage automatique à utiliser pour la prédiction, parmi un ensemble de méthodes d'apprentissage automatique enregistré dans la mémoire 10 dudit dispositif d'identification de modèle (2); - au moins une procédure d'évaluation, également enregistrée dans la mémoire dudit dispositif d'identification de modèle (2), à utiliser pour l'évaluation de la méthode d'apprentissage automatique sélectionnée; 15 la méthode d'apprentissage automatique et la procédure d'évaluation de ladite méthode étant transmises au dispositif d'identification de modèle (2). Système pour la gestion de risques selon la revendication 1, caractérisé en ce que le dispositif d'identification de modèle (2) comprend au moins un module d'identification structurelle (21) et un module d'identification 20 paramétrique (22), dont les exécutions sur ledit dispositif d'identification de modèle (2), permettent de générer respectivement un modèle optimal et des paramètres optimaux reliés audit modèle sur la base des informations transmises par l'interface utilisateur interactive (5), le dispositif de pré-traitement de données(3) et le dispositif d'analyse de corrélation (4). 25 8. Système pour la gestion de risques selon la revendication 1, caractérisé en ce que le dispositif de prédiction (1) comprend au moins un module d'implémentation de modèle (11), une mémoire de données originales (12) pour enregistrer les valeurs « observées » à une date donnée des « proxies » de volatilité reliés à au moins un ensemble d'entités que l'utilisateur souhaite contrôler et un module de mesure d'erreurs (13), 32 l'exécution dudit module d'implémentation de modèle (11) permettant de générer les prédictions de l'ensemble des « proxies » de volatilité sur la base de l'ensemble des « proxies » de volatilité transmis par le dispositif de pré-traitement de données (3) et le modèle optimal et les paramètres optimaux 5 transmis par le dispositif d'identification de modèle (2), l'exécution du module de mesure d'erreurs (13) permettant d'évaluer l'efficacité du modèle de prédiction en moyennant les erreurs obtenues par la différence entre les prédictions de l'ensemble des « proxies » de volatilité obtenues au moyen du module d'implémentation (11) et les valeurs « observées » dudit ensemble 10 de « proxies » de volatilité enregistrées dans la mémoire de données originales (12). 9. Système pour la gestion de risques selon les revendications 1 à 8, caractérisé en ce qu'il comprend également un module de rapport, dont l'exécution permet de générer un rapport de prédiction comprenant au 15 moins des informations relatives aux prédictions des « proxies » de volatilité, les erreurs de prédiction et la mesure agrégée des coefficients de corrélation. 10. Système pour la gestion de risques selon les revendications 1 à 9, caractérisé en ce que le rapport de prédiction généré par le module de 20 rapport permet à un système de générer une alerte lorsqu'un risque pour un processus donné est évalué. 11. Système pour la gestion de risques selon les revendications 1 à 10, caractérisé en ce qu'il comprend au moins une alarme (6) pour produire une alerte lorsque l'erreur prédite est supérieure à une valeur de 25 tolérance prédéterminée. 12. Système pour la gestion de risques selon les revendications 1 à 11, caractérisé en ce que le rapport de prédiction est affiché sur l'interface utilisateur interactive (5), ladite interface comprenant au moins un moyen pour permettre à un utilisateur ou un opérateur d'interrompre le 33 processus ou de le laisser se poursuivre selon qu'une alerte est émise ou non. 13. Procédé pour la gestion de risques dans un processus industriel d'une chaîne de production contrôlé par un système comprenant 5 au moins une base de données comportant des séries temporelles de données brutes, une architecture informatique comprenant au moins un processeur, au moins une mémoire pour le stockage de données et au moins un ensemble de modules, ledit ensemble de modules étant exécuté sur ledit processeur de ladite architecture informatique pour mettre en oeuvre 10 ledit procédé comprenant au moins: - le pré-traitement (El) ) d'un ensemble de données brutes, pour chaque série temporelle, pour produire un ensemble de « proxies » de volatilité; - l'analyse de corrélations (E2) entre les « proxies » dudit 15 ensemble de « proxies » de volatilité; - l'identification (E3) d'au moins un modèle et de paramètres optimaux qui dépendent au moins de l'ensemble de « proxies » de volatilité produits dans l'étape de pré-traitement de données brutes; 20 - le calcul des prédictions (E4) de l'ensemble des « proxies » de volatilité produit dans l'étape de pré-traitement au moyen du modèle optimal et des paramètres optimaux identifiés dans l'étape d'identification; ledit procédé étant caractérisé en ce que l'analyse (E2) des corrélations 25 entre lesdits « proxies » permet de sélectionner les « proxies » à utiliser pour l'identification (E3) dudit modèle optimal et des paramètres optimaux et, le calcul des prédictions (E4) de l'ensemble des « proxies » de volatilité comprend la combinaison d'au moins un desdits « proxies » de volatilité avec au moins un paramètre exogène, ledit paramètre étant un « proxy » de 30 volatilité inclus dans ledit ensemble de « proxies » de volatilité. 34 14. Procédé pour la gestion de risques selon la revendication 13, caractérisé en ce que l'étape de pré-traitement de données brutes (El) comprend au moins: - l'imputation de données brutes par assignation de valeurs 5 manquantes aux séries temporelles desdites données brutes; - la génération de « proxies », pour chaque série temporelle, d'un ensemble de « proxies » de volatilité en utilisant les données imputées. 10 15. Procédé pour la gestion de risques selon la revendication 13, caractérisé en ce que l'étape d'analyse de corrélations (E3) comprend au moins: - recevoir pour chaque série temporelle, l'ensemble correspondant de « proxies » de volatilité calculé dans 15 l'étape de pré-traitement (El); - évaluer les coefficients de corrélation entre les différents « proxies » dudit ensemble de «proxies» de volatilité; - agréger les coefficients de corrélation obtenus pour toutes les séries temporelles pour obtenir une mesure agrégée 20 statistiquement. 16. Procédé pour la gestion de risques selon la revendication 13, caractérisé en ce que l'étape d'identification (E3) au moins une des étapes suivantes: - la réception d'au moins une méthode d'apprentissage 25 automatique présélectionnée et une procédure d'évaluation, présélectionnée, de ladite méthode d'apprentissage automatique présélectionnée à partir des données entrées par un utilisateur via une interface interactive; - la réception, dans une mémoire, d'au moins un ensemble de « proxies » de volatilité obtenu dans l'étape de pré-traitement (El); - l'identification structurelle d'un modèle optimal et 5 l'identification paramétrique de paramètres optimaux en utilisant au moins la méthode d'apprentissage automatique présélectionnée, au moins la procédure d'évaluation présélectionnée et l'ensemble des « proxies » de volatilité; 17. Procédé pour la gestion de risques selon une des 10 revendications 13 ou 16, caractérisé en ce que la méthode d'apprentissage automatique présélectionnée est au moins une parmi les méthodes de réseau de neurones artificiels (ANN) et k-plus proches voisins (kNN). 18. Procédé pour la gestion de risques selon une des revendications 13 ou 16, caractérisé en ce que la procédure d'évaluation 15 présélectionnée est au moins une des analyses par fenêtre glissante (RW) et par origine glissante (RO), lesdites analyses étant des techniques pour évaluer au moins la stabilité des paramètres d'un modèle respectivement sur une fenêtre glissante de taille fixe ou une origine glissante en parcourant un ensemble de données, la fenêtre ou l'origine étant déplacée vers l'avant par 20 un incrément présélectionné. 19. Procédé pour la gestion de risques selon la revendication 16, caractérisé en ce que l'étape d'identification (E3) comprend au moins l'entraînement d'un modèle multivarié autoregressif non-linéaire afin de trouver un modèle optimal. 25 20. Procédé pour la gestion de risques selon la revendication 13, caractérisé en ce que le calcul des prédictions (E4) des « proxies » de volatilité comprend au moins: - le calcul des prédictions, pour chaque série temporelle, de l'ensemble correspondant de « proxies » de volatilité au 36 moyen du modèle multivarié autoregressif non-linéaire obtenu dans l'étape d'identification (E3); - le calcul des erreurs de prédiction relatives aux prédictions dudit ensemble de « proxies » de volatilité. 5 21. Procédé pour la gestion de risques selon la revendication 15, caractérisé en ce que les coefficients de corrélation pour une série temporelle donnée et l'ensemble correspondant de « proxies » de volatilité sont évalués en utilisant la méthode des matrices de corrélation de Pearson. 22. Procédé pour la gestion de risques selon la revendication 15, 10 caractérisé en ce que les coefficients de corrélation sont agrégés en utilisant une méthode de méta-analyse.