Brevet FR3075995A1 — publié le 20190628

PROCEDE DE DETECTION DE DONNEES ABERRANTES. DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention concerne le domaine le domaine du traitement des séries temporelles de données, typiquement obtenue par mesures successives d'un ou plusieurs capteurs synchrones et disposés généralement à proximité les uns des autres, ou des séries temporelles de données pour le pilotage d'automates. Dans des séries temporelles de données, il est classique qu'une ou plusieurs d'entre elles soient aberrantes pour différentes raisons (dérive de capteur, perturbation extérieure, artéfact, etc.). Pour résoudre ce problème, il est proposé ici une solution astucieuse basée sur une méthode graphique d'analyse multivariée, visant à comparer une série temporelle de données avec au moins une autre série temporelle de données. Les séries temporelles de données sont synchrones. Par concision le terme « synchrone » sera donc omis pour le reste de la description. De même, les séries de données étant temporelles, le terme « temporel » sera le plus souvent omis. RESU ME DE L'INVENTION Plus précisément, selon un premier de ses objets, l'invention concerne un procédé de détection de données aberrantes dans une série temporelle de données, comprenant des étapes consistant à: - enregistrer préalablement une première série temporelle de données A(t) dans une mémoire, - enregistrer préalablement au moins une deuxième série temporelle de données B(t) dans une mémoire, préférentiellement la même mémoire, - obtenir une matrice de données représentant la première série de données A(t) en fonction de la deuxième série de données B(t), la corrélation entre la première série la deuxième série étant assurée par leur relation au temps (t), - représenter graphiquement la matrice de données sous forme de graphique bidimensionnel qui comprend un ensemble de points, chaque point ayant pour coordonnées (A(t) ; B(t)), avec - A(t) la valeur d'une donnée de la première série de données à un instant (t), et 2 - B(t) la valeur d'une donnée de la deuxième série de données au même instant (t). Il est essentiellement caractérisé en ce qu'il comprend en outre : - enregistrer le graphique bidimensionnel sous forme d'image des données dont la 5 résolution est prédéfinie, et comprenant un ensemble de points représentés par des pixels, - détecter des contours dans l'image des données, pour générer un ensemble de points isolés et un ensemble de clusters, - traiter l'image des données pour supprimer au moins les clusters et ne conserver que les points isolés. 10 Par exemple, l'étape consistant à enregistrer préalablement une première série temporelle de données A(t) et au moins une deuxième série temporelle de données B(t) comprend une étape consistant à mesurer et collecter lesdites séries de données avant enregistrement de celles-ci. 15 On peut prévoir en outre : - enregistrer dans une mémoire au moins les valeurs suivantes : o (A_min), la valeur minimale de la première série de données A(t), o (A_max), la valeur maximale de la première série de données A(t), 20 o (B_min), la valeur minimale de la deuxième série de données B(t), et o (B_max), la valeur maximale de la deuxième série de données B(t) ; - le graphique bidimensionnel comprenant un ensemble de points normaux et un ensemble de points suspects, les points du graphique bidimensionnel étant représentés par des pixels dans un repère orthonormé (XY), chaque pixel ayant pour coordonnées X(t) et Y(t) avec : 25 o X(t) l'abscisse du pixel correspondant au point A(t), et o Y(t) l'ordonnée du pixel correspondant au point B(t) ; - enregistrer dans une mémoire au moins les valeurs suivantes : o (X_max), la valeur maximale d'un pixel selon l'axe des abscisses X, et o (Y_max), la valeur maximale d'un pixel selon l'axe des ordonnées Y. 30 Dans un mode de réalisation, l'étape consistant à traiter l'image des données comprend : - une étape consistant à calculer l'aire de chaque cluster, - une étape de comparaison consistant à comparer l'aire calculée de chaque cluster à une valeur seuil prédéterminée, et 35 - si la valeur de l'aire calculée d'un cluster est supérieure à la valeur seuil prédéterminée, supprimer tous les pixels dudit cluster. 3 Dans un mode de réalisation, l'image des données est une matrice d'intensité de valeurs binaires, - l'étape de suppression comprenant une étape consistant à remplacer, dans la matrice d'intensité, la valeur binaire des pixels contenus dans ledit cluster par l'autre valeur binaire. 5 On peut prévoir que l'étape consistant à traiter l'image des données comprend : - une étape consistant à remplir d'une même couleur ledit cluster et - une étape consistant à supprimer tous les pixels adjacents ayant une même intensité. 10 On peut prévoir des étapes consistant à: - créer un polygone autour des clusters, et - supprimer tous les pixels compris à l'intérieur dudit polygone. On peut prévoir des étapes consistant à: 15 - calculer une distance euclidienne de grille (Distgrid), - calculer les distances euclidiennes : o soit entre un point (A(t), B(t)) du graphique bidimensionnel et l'ensemble des points (X'(t), Y'(t)) de l'image traitée, pour chaque point (A(t), B(t)) du graphique bidimensionnel, o soit entre un point (X'(t), Y'(t)) de l'image traitée et l'ensemble des points (A(t), B(t)) du 20 graphique bidimensionnel, pour chaque point (X'(t), Y'(t)) de l'image traitée, - sélectionner (Distmin) la plus petite des distances euclidiennes calculées, - comparer la distance euclidienne de grille (Distgrid) et la plus petite des distances euclidiennes calculées (Distmin), et - sélectionner le ou les points de la première série de données pour lesquels la distance 25 minimale (Distmin) est inférieure à la distance de grille (Distgrid). On peut prévoir une étape de floutage de l'image des données, préalable à l'étape de détection de contours. 30 On peut prévoir que l'image traitée comprend un ensemble de pixels correspondant à des points suspects, le procédé comprenant une étape consistant à transformer les coordonnées (X, Y) des pixels de l'image traitée en en unités réelles (X', Y'), identiques à celles de la première et de la deuxième série temporelle de données respectivement. 35 Selon un autre de ses objets, l'invention concerne un programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l'invention, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. 4 Comme exposé plus loin, la présente invention permet d'éviter des problèmes d'affichage dans le suivi des données. Elle peut également être utile dans une phase de prétraitement à de l'intelligence artificielle de modélisation et/ou prévision, par exemple des consommations énergétiques. 5 D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante donnée à titre d'exemple illustratif et non limitatif et faite en référence aux figures annexées. 10 DESCRIPTIF DES DESSINS - la figure 1 illustre une première série temporelle de données, - la figure 2 illustre une deuxième série temporelle de données, - la figure 3 illustre un graphique bidimensionnel selon l'invention, 15 - la figure 4 illustre l'image de données selon l'invention du graphique bidimensionnel de la figure 3, - la figure 5 illustre une image traitée selon l'invention, de l'image de données de la figure 4, - la figure 6 illustre un autre graphique bidimensionnel selon l'invention, 20 - la figure 7 illustre une image de données du graphique bidimensionnel de la figure 6, après une étape de floutage selon l'invention, - la figure 8 illustre une étape de création d'un polygone selon l'invention autour des contours de l'image de données de la figure 7, - la figure 9 illustre une matrice de données multivariée selon l'invention. 25 DESCRIPTION DETAILLEE La détection de points aberrants est utile dans de nombreux domaines techniques, par exemple pour le pilotage d'un automate (contrôle commande) ou celui d'un moteur, pour le 30 contrôle qualité d'un capteur, ou encore dans le domaine de la santé et du bien-être, par exemple pour le suivi d'un rythme cardiaque, etc. La présentation vise à détecter des points aberrants d'une série de données de manière particulièrement astucieuse en se basant sur un traitement graphique d'images en deux 35 dimensions, par exemple pour le suivi de données énergétiques. 5 En effet, des points aberrants peuvent provoquer des problèmes d'affichage du suivi des données : par exemple un point aberant ayant une valeur très supérieure aux autres peut aplatir l'image du suivi temporel des données. 5 Données La présente invention s'applique à tout autre type de capteur et à tout domaine, ainsi qu'aux ensembles de données générées non pas par des capteurs mais par des calculateurs, ce qui peut être le cas par exemple pour certains automates, par exemple pour un compteur 10 électrique où la tension U et l'intensité I sont mesurées, et la puissance P = U*I est calculée. À titre d'exemple purement illustratif et non limitatif, on considère une chambre de combustion équipée d'un capteur de pression, d'un capteur de température et éventuellement d'autres capteurs, par exemple un débitmètre, un puissance mètre, etc. On prévoit d'obtenir une première série de données, voir figure 1, appelée A(t) avec A la première grandeur - ou unité réelle - préenregistrée dans une mémoire ou mesurée en fonction du temps t, par exemple par un capteur de température, et enregistrée dans une mémoire. En l'espèce A(t) est une grandeur « cible » (voir aussi figure 9). La première série de données est enregistrée de préférence sous forme vectorielle. On prévoit également d'obtenir une deuxième série de données, voir figure 2, appelée B(t) avec B la deuxième grandeur - ou unité réelle - préenregistrée dans une mémoire ou 25 mesurée en fonction du temps t, par exemple par un capteur de pression, et enregistrée dans une mémoire. En l'espèce B(t) est une grandeur « x1 » (voir aussi figure 9). La deuxième série de données est enregistrée de préférence sous forme vectorielle. 30 A titre d'exemple purement illustratif : - la première série de données A comprend 8 mesures de température T à 8 instants t, telles que T(t=0) = 10°C, T(t=1) = 12°C, T(t=2) = 15°C, T(t=3) = 17°C, T(t=4) = 15°C, T(t=5) = 12°C, T(t=6) = 50°C, T(t=7) = 10°C; 35 - la deuxième série de données B comprend 8 mesures de puissance P aux mêmes 8 instants t, telles que P(t=0) = 100W, P(t=1) = 120W, P(t=2) = 170W, P(t=3) = 200W, P(t=4) = 160W, P(t=5) = 110W, P(t=6) = 105W, P(t=7) = 100W. 15 20 6 On peut prévoir d'obtenir une troisième série de données, en l'espèce par un débitmètre ; une quatrième série de données, en l'espèce par un débitmètre, etc. On a donc le tableau suivant : Temps 1ère série de 2è" série de 3è" série de 4è" série de données (T en °C) données données données (P en Watts) 0 10 100 ... ... 1 12 120 ... ... 2 15 170 ... ... 3 17 200 ... ... 4 15 160 ... ... 5 12 110 ... ... 6 50 105 ... ... 7 10 100 ... ... Au sens de la présente invention, les séries de données étant traitées deux à deux, on peut donc ne considérer simultanément qu'une première série de données (ou premier ensemble de données) A(t) et qu'une deuxième série de données (ou deuxième ensemble de données) B(t) pour obtenir une matrice de données décrite ci-dessous. Matrice de données On prévoit d'obtenir une matrice de données représentant un couple de séries de données, c'est à dire une série de données en fonction d'une autre série de données, en 15 l'espèce la première série de données A(t) en fonction de la deuxième série de données B(t), la corrélation entre la première série la deuxième série étant assurée par leur relation au temps t. A l'évidence en cas de plus de deux séries de données, on peut obtenir autant de matrices de données que de couples de séries de données. Comme exposé ultérieurement, on 20 prévoit alors d'obtenir une matrice de données représentant la première série de données A(t) en fonction de l'une au moins des autres séries de données, c'est à dire d'obtenir en outre une matrice de données représentant la première série de données A(t) en fonction de la troisième série de données C(t), puis d'obtenir une matrice de données représentant la première série de données A(t) en fonction de la quatrième série de données D(t), etc. 25 5 10 La figure 9 illustre de manière générique une matrice de données représentant : 7 - une première série de données Y comprenant un ensemble de n valeurs y(1), y(2) ... y(n) ; - une deuxième série de données X1 comprenant un ensemble de n valeurs x1 (1), x1 (2) ... x1(n) ; 5 - une troisième série de données X2 comprenant un ensemble de n valeurs x2(1), x2(2) xé(n) ; - une m-ième série de données Xm comprenant un ensemble de n valeurs xm(1), xm(2) xm(n). 10 La comparaison de données faite entre deux séries de données est illustrée par des double-flèches sur la figure 9, en l'espèce entre Y et X1, entre Y et X2, ..., entre Y et Xm. Graphique bidimensionnel 15 On peut prévoir ensuite de réaliser un graphique bidimensionnel de la matrice de données sous forme de nuage de points, voir figure 3, c'est à dire un graphique bidimensionnel orthonormé AB dont l'un des axes représente la première série de données A et l'autre axe représente la deuxième série de données B. 20 Le graphique bidimensionnel comprend un ensemble de points, chaque point ayant pour coordonnées (A(t) ; B(t)), avec - A(t) la valeur d'une donnée de la première série de données à un temps t, et - B(t) la valeur d'une donnée de la deuxième série de données au même temps t. 25 De préférence, toutes les données représentant la première série de données A(t) et la deuxième série de données B(t) sont représentées sur le graphique bidimensionnel. La résolution du graphique bidimensionnel, c'est-à-dire le nombre de points par unité de longueur et dite C * D avec C et D des entiers naturels, peut être variable et dépendre 30 typiquement du nombre de données enregistrées ou mesurées, par exemple C = 1000 points (grandeur A) et D = 1000 points (grandeur B). On enregistre dans une mémoire au moins les 4 valeurs remarquables suivantes : - A_min, la valeur minimale de la première série de données A(t), 35 - A_max, la valeur maximale de la première série de données A(t), - B_min, la valeur minimale de la deuxième série de données B(t), et - B_max, la valeur maximale de la deuxième série de données B(t) ; afin de permettre une transformation aux coordonnées réelles décrite ultérieurement. Image des données On prévoit d'enregistrer le graphique bidimensionnel sous forme d'image, voir figure 4, ci- 5 après « image des données », dont la résolution est prédéfinie, à titre d'exemple purement illustratif 540*460 pixels. Sur l'image des données, qui est une matrice d'intensité de valeurs binaires, les points du graphique bidimensionnel sont représentés par des pixels dans un repère orthonormé XY, 10 chaque pixel ayant pour coordonnées X(t) et Y(t) avec : - X(t) l'abscisse du pixel correspondant au point A(t), et - Y(t) l'ordonnée du pixel correspondant au point B(t). On entend donc indistinctement « point » et « pixel ». 15 Ainsi, il existe une sorte de correspondance entre les valeurs (A(t), B(t)) du graphique bidimensionnel et les valeurs (X(t), Y(t)) de l'image des données. Cependant, la résolution du graphique bidimensionnel est le plus souvent différente de la résolution de l'image des données, et en général inférieure à celle-ci. De ce fait, il n'existe pas 20 de correspondance biunivoque prédéfinie entre un point (A(t), B(t)) du graphique bidimensionnel et un point (X(t), Y(t)) de l'image des données. Pour palier à cet inconvénient, on enregistre dans une mémoire, préalablement à l'étape de seuillage décrite ultérieurement, au moins les 2 valeurs remarquables suivantes : 25 - X_max, la valeur maximale d'un pixel selon l'axe des X, et - Y_min, la valeur minimale d'un pixel selon l'axe des Y. On peut aussi enregistrer : - X_min, la valeur minimale d'un pixel selon l'axe des X, et 30 - Y_max, la valeur maximale d'un pixel selon l'axe des Y. Ces valeurs sont utilisées dans une étape de transformation aux coordonnées réelles décrite ultérieurement. 35 L'avantage d'une résolution du graphique bidimensionnel inférieure à la résolution de l'image des données augmente la vitesse de calculs. Si on choisit une haute résolution, les temps de calculs sont plus longs. Il existe donc un compromis entre la résolution et les temps de calcul. Premier mode de réalisation Détection de contours 5 On peut prévoir une étape de filtrage de l'image des données, consistant à détecter des contours dans l'image des données. La détection de contours peut être réalisée par tous moyens connus, en particulier sous 10 forme de logiciel, par exemple par une détection de gradient, un Laplacien, etc. En l'espèce on prévoit de mettre en oeuvre un Laplacien de Gaussienne (LoG ou filtre de Marr). 15 Cette étape de filtrage permet de générer un ensemble de points isolés et un ensemble d'agglomérats de points, ou clusters par anglicisme, chaque cluster présentant un contour fermé à l'intérieur duquel l'ensemble des points sont contigus. De préférence, on met en oeuvre des séries de données comprenant suffisamment de 20 données, c'est-à-dire avec un historique assez conséquent pour que la formation des clusters ait lieu, c'est à dire typiquement un nombre de données par série supérieur à une valeur seuil prédéterminée. La résolution du graphique bidimensionnel C * D influe sur la détection de contours et sur 25 le seuillage décrit ci-dessous. De préférence on choisit une résolution du graphique bidimensionnel C * D comprise entre deux valeurs seuils prédéterminées. Typiquement, le choix de la résolution C * D est un compromis, pour un calculateur donné, entre précision et temps de calcul. A une grande résolution le calcul est très précis, on peut identifier des points aberrants très isolés, mais au prix d'un temps de calcul numérique élevé. 30 Seuillage Une fois les clusters générés, on prévoit une étape consistant à calculer l'aire de chaque cluster par tout moyen connu, en particulier par logiciel. 35 On prévoit alors étape de comparaison consistant à comparer l'aire calculée de chaque cluster à une valeur seuil prédéterminée. 10 Si la valeur de l'aire calculée d'un cluster est supérieure à la valeur seuil prédéterminée, on prévoit alors une étape de suppression consistant à supprimer tous les pixels dudit cluster. La suppression consiste par exemple à remplacer, dans la matrice d'intensité, la valeur 5 binaire des pixels contenus dans chaque cluster dont l'aire est supérieure à la valeur seuil par l'autre valeur binaire. Alternativement, on peut prévoir une étape consistant à remplir le ou les cluster(s) par une couleur uniforme prédéterminée, puis supprimer de l'image des données tous les clusters 10 colorés dans ladite couleur prédéterminée. Par exemple on peut utiliser un algorithme de remplissage par diffusion, typiquement l'algorithme « Flood Fill », qui permet de remplir d'une même couleur ou de supprimer tous les points adjacents ayant une même intensité. L'image des données est alors dite « image traitée », elle ne comprend que des points considérés comme suspects, voir figure 5. A titre d'alternative, on peut prévoir un autre mode de réalisation. Deuxième mode de réalisation Dans un autre mode de réalisation, on prévoit également, comme décrit précédemment : - de réaliser un graphique bidimensionnel de la matrice de données sous forme de 25 nuage de points, voir figure 6, et - d'enregistrer le graphique bidimensionnel sous forme d'image. Dans le deuxième mode de réalisation, à la différence du premier mode de réalisation, on prévoit de préférence une étape de floutage préalable à l'étape de détection de contours. 30 L'étape de floutage consiste typiquement à appliquer un filtre gaussien à l'image des données, avec un coefficient de floutage important, c'est à dire supérieur à une valeur seuil prédéterminée. 15 20 35 L'étape de floutage permet d'éliminer graphiquement un certain nombre de points potentiellement aberrants, voir figure 7. 11 On prévoit une étape de détection de contours, par exemple comme décrit pour le premier mode de réalisation, ce qui permet de générer un ensemble d'au moins un cluster, voir également figure 7. 5 On prévoit alors une étape de création d'un polygone autour des contours, c'est à dire autour des clusters. On obtient ainsi un super-cluster comprenant l'ensemble des clusters, voire figure 8. 10 Dans l'image ainsi traitée, tous les points situés à l'intérieur du polygone sont considérés comme normaux, et tous les points en-dehors du polygone sont considérés comme suspects. Ce mode de réalisation permet des calculs plus rapides mais peut être moins précis que les calculs du premier mode de réalisation. Transformation aux coordonnées réelles L'image traitée, selon le premier ou le deuxième mode de réalisation, comprend un ensemble de pixels correspondant à des points suspects. Or puisqu'il s'agit de pixels d'une image, les coordonnées de ces points sont en X, Y et non en unités réelles A et B de la première et deuxième série de données. Il s'agit donc ici de transformer les coordonnées X, Y des points suspects respectivement 25 en coordonnées X', Y', avec X', Y' les valeurs en unités réelles identiques à celles du repère A, B. À partir de ces pixels de l'image, par exemple de coordonnées (X(t=0),Y(t=0)), (X(t=1),Y(t=1)), (X(t=2),Y(t=2)), (X(t=3),Y(t=3)), etc., on veut donc retrouver les coordonnées en 30 unités réelles des points suspects correspondants du graphique bidimensionnel, c'est à dire les couples de valeurs : (X(t=0),YM=0)) correspondant à (A(t=0),B(t=0)), avec (A(t=0),B(t=0)) le point du graphique bidimensionnel à l'origine du pixel de coordonnées (X(t=0),Y(t=0)) ; (X(t=1),YM=1)) correspondant à (A(t=1),B(t=1)), avec (A(t=1),B(t=1)) le point du 35 graphique bidimensionnel à l'origine du pixel de coordonnées (X(t=1),Y(t=1)) ; (X'(t=2),Y'(t=2)) correspondant à (A(t=2),B(t=2)), avec (A(t=2),B(t=2)) le point du graphique bidimensionnel à l'origine du pixel de coordonnées (X(t=2),Y(t=2)) ; 15 20 12 (X'(t=3),Y'(t=3)) correspondant à (A(t=3),B(t=3)), avec (A(t=3),B(t=3)) le point du graphique bidimensionnel à l'origine du pixel de coordonnées (X(t=3),Y(t=3)) ; etc. avec t compris entre 0 et T (T un entier naturel) représentant des valeurs de temps 5 arbitraires. Dans l'exemple purement illustratif précédent, on a 8 mesures initiales en coordonnées réelles A et B et, du fait d'une résolution inférieure, en l'espèce choisie à 50*75 pixels, on peut par exemple n'obtenir que 3 points en coordonnées pixel X et Y, au lieu de 8; par exemple les 10 pixels correspondant à X(t=0), X(t=1) et X(t=2). De préférence, les coordonnées sont enregistrées sous forme vectorielle. Pour illustrer l'exemple illustratif, on a : 15 Un premier vecteur X = [X(t=0) X(t=1) X(t=2)], et Un deuxième vecteur T7 = [Y(t=0) Y(t=1) Y(t=2)] En l'absence de table de correspondance entre les unités réelles A et B et les coordonnées des pixels, il est proposé ici une méthode tout à fait astucieuse, par un calcul de 20 distances euclidiennes entre 2 espaces : la matrice et l'image qui équivaut à superposer graphiquement l'image traitée et le graphique bidimensionnel. En l'espèce, on prévoit les calculs suivants : X'(t) = A_min + Y(t) * (A_max - A_min) / N 25 Y'(t) = B_min + X(t) * (B_max - B_min) / M Avec M et N des entiers naturels tels que la résolution de l'image des données est égale à M*N. De préférence, on prévoit que N=X_max et M=Y_max. En l'espèce, on peut prévoir l'algorithme suivant : 30 count = 1 ; for ii = 1 : M for jj = 1 : N x_vec(count) = A_min + jj * (A_max - A_min) / N; y_vec(count) = B_min + ii * (B_max - B_min) / M; 35 count = count+1; end end 13 dans lequel x_vec(count) = X'(t) et y_vec(count) = Y'(t). Grâce à cette transformation, chaque point de coordonnées (X, Y) en pixels se trouve 5 désormais avec des coordonnées (X', Y') en unités réelles, qui sont donc combinables aux unités d'origine (A, B) de la première et de la deuxième série de données. Distances euclidiennes 10 Cependant, du fait que la résolution M*N de l'image traitée diffère le plus souvent de la résolution C*D du graphique bidimensionnel, un point particulier de l'image traitée de coordonnées réelles (X'(t), Y'(t)) peut ne pas se superposer exactement avec le point du graphique bidimensionnel de coordonnées (A(t), B(t)) qui en est à l'origine. Autrement dit X'(t) <> A(t) et Y'(t) <> B(t). 15 Pour cette raison, on prévoit une étape consistant à calculer une distance euclidienne de grille. A cet effet, on prévoit tout d'abord de classer les composantes des vecteurs X et T7 de 20 l'image traitée par ordre croissant pour obtenir de nouveaux vecteurs triés et ÏT> . Dans l'exemple illustratif ci-avant où : = [X'(t=0) X'(t=1) X(t=2)], et tels que : Y = [YM=0) Y'(t=1) Y'(t=2)], 25 Si - X'(t=2) REVENDICATIONS1. Procédé de détection de données aberrantes dans une série temporelle de données, comprenant des étapes consistant à: - enregistrer préalablement une première série temporelle de données A(t) dans une mémoire, - enregistrer préalablement au moins une deuxième série temporelle de données B(t) dans une mémoire, préférentiellement la même mémoire, - obtenir une matrice de données représentant la première série de données A(t) en fonction de la deuxième série de données B(t), la corrélation entre la première série la deuxième série étant assurée par leur relation au temps (t), - représenter graphiquement la matrice de données sous forme de graphique bidimensionnel qui comprend un ensemble de points, chaque point ayant pour coordonnées (A(t) ; B(t)), avec - A(t) la valeur d'une donnée de la première série de données à un instant (t), et - B(t) la valeur d'une donnée de la deuxième série de données au même instant (t), Caractérisé en ce qu'il comprend en outre : - enregistrer le graphique bidimensionnel sous forme d'image des données dont la résolution est prédéfinie, et comprenant un ensemble de points représentés par des pixels, - détecter des contours dans l'image des données, pour générer un ensemble de points isolés et un ensemble de clusters, - traiter l'image des données pour supprimer au moins les clusters et ne conserver que les points isolés. 2. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre : - enregistrer dans une mémoire au moins les valeurs suivantes : o (A_min), la valeur minimale de la première série de données A(t), o (A_max), la valeur maximale de la première série de données A(t), o (B_min), la valeur minimale de la deuxième série de données B(t), et o (B_max), la valeur maximale de la deuxième série de données B(t) ; - le graphique bidimensionnel comprenant un ensemble de points normaux et un ensemble de points suspects, les points du graphique bidimensionnel étant représentés par des pixels dans un repère orthonormé (XY), chaque pixel ayant pour coordonnées X(t) et Y(t) avec : o X(t) l'abscisse du pixel correspondant au point A(t), et o Y(t) l'ordonnée du pixel correspondant au point B(t) ; - enregistrer dans une mémoire au moins les valeurs suivantes : o -(X_max), la valeur maximale d'un pixel selon l'axe des abscisses X, o -(Y_max), la valeur maximale d'un pixel selon l'axe des ordonnées Y. 19 3. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'étape consistant à traiter l'image des données comprend : - une étape consistant à calculer l'aire de chaque cluster, 5 - une étape de comparaison consistant à comparer l'aire calculée de chaque cluster à une valeur seuil prédéterminée, et - si la valeur de l'aire calculée d'un cluster est supérieure à la valeur seuil prédéterminée, supprimer tous les pixels dudit cluster. 10 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel l'image des données est une matrice d'intensité de valeurs binaires, - l'étape de suppression comprenant une étape consistant à remplacer, dans la matrice d'intensité, la valeur binaire des pixels contenus dans ledit cluster par l'autre valeur binaire. 15 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'étape consistant à traiter l'image des données comprend : une étape consistant à remplir d'une même couleur ledit cluster et une étape consistant à supprimer tous les pixels adjacents ayant une même intensité. 20 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 2, comprenant des étapes consistant à : - créer un polygone autour des clusters, et - supprimer tous les pixels compris à l'intérieur dudit polygone. 25 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, comprenant des étapes consistant à: - calculer une distance euclidienne de grille (Distgr,d), - calculer les distances euclidiennes : 30 o soit entre un point (A(t), B(t)) du graphique bidimensionnel et l'ensemble des points (X'(t), Y'(t)) de l'image traitée, pour chaque point (A(t), B(t)) du graphique bidimensionnel, o soit entre un point (X'(t), Y'(t)) de l'image traitée et l'ensemble des points (A(t), B(t)) du graphique bidimensionnel, pour chaque point (X'(t), Y'(t)) de l'image 35 traitée, - sélectionner (Dist,',') la plus petite des distances euclidiennes calculées, 20 - comparer la distance euclidienne de grille (Distgr,d) et la plus petite des distances euclidiennes calculées (Distmin), et - sélectionner le ou les points de la première série de données pour lesquels la distance minimale (Distm,n) est inférieure à la distance de grille (Distgrid)- 5 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, comprenant une étape de floutage de l'image des données, préalable à l'étape de détection de contours. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'image 10 traitée comprend un ensemble de pixels correspondant à des points suspects, le procédé comprenant une étape consistant à transformer les coordonnées (X, Y) des pixels de l'image traitée en en unités réelles (X', Y'), identiques à celles de la première et de la deuxième série temporelle de données respectivement. 15 10. Programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. 20