Brevet FR3096478A1 — publié le 20201127

Description Titre de l'invention : DISPOSITIF ET PRO CEDE D'ANALYSE DE L'ETAT D'UN SYSTEME Domaine de l'invention [0001] L'invention est dans le domaine de l'analyse de l'état d'un système, et en particulier, l'invention concerne un dispositif et un procédé permettant de contrôler la variance de signaux issus de capteurs. Etat de la Technique [0002] Dans un environnement donné, il peut être nécessaire de disposer d'informations sur l'état psycho-physiologique d'une personne ou l'état d'endommagement d'un équipement (structure métallique, pièce de moteur, pont, etc.). Pour ce faire, un ensemble de capteurs recueillent des informations de la personne ou de l'équipement et délivrent des signaux qui après analyse permettent d'attester et classifier l'état de la personne ou de l'équipement. [0003] A partir des signaux issus des capteurs, des signatures sont extraites. Ces dernières caractérisent les propriétés statistiques, temporelles ou fréquentielles de séries temporelles étudiées. Cependant, les signaux issus des capteurs sont généralement entachés de bruit de mesure, et les signatures extraites peuvent être modifiées du fait du bruit, et de fait impliquer des conséquences néfastes sur leur exploitation. [0004] Une signature particulière porte sur l'analyse temporelle du signal, en particulier sur sa régularité. Cette dernière retranscrit une invariance de comportement du signal par changement d'échelle temporelle. Pour connaître la régularité d'un signal, Il est commun d'estimer le coefficient ou index de Hurst, noté 'H'. [0005] Comme la signature va impliquer une décision quant à la détermination de l'état d'un système (personne, équipement), il est nécessaire d'avoir confiance dans l'estimation qui est faite de la réguhuité du signal. [0006] Généralement, la confiance qui est accordée en l'estimation d'une grandeur ou d'un signal issu d'un capteur est caractérisée par sa variance. La variance dépend de la méthode adoptée pour faire l'estimation, et ainsi plus la variance est faible, plus la méthode d'estimation est fiable. [0007] La variance d'un signal dépend aussi du contexte applicatif, i.e. de la nature du signal analysé. La variance d'un signal en contexte industriel n'est pas comparable et n'a pas les mêmes exigences que la variance en contexte médical par exemple. [0008] Aussi, il existe un besoin de proposer une méthode d'estimation de la régularité d'un signal, dans laquelle la réduction de la variance puisse être contrôlée pour être conforme aux exigences d'un contexte applicatif. 2 100091 Par ailleurs, l'étude des systèmes - personne ou équipement - est généralement faite par un praticien (médecin, technicien, ....) du contexte applicatiL Or, bien que ce dernier puisse avoir certaines possibilités de paramétrage des capteurs et des autres dispositifs d'analyse, il ressort qu'il n'est généralement pas un expert en mathématiques appliquées et/ou en traitement du signal, et qu'il ne peut développer ses propres méthodes fiables d'estimation pour les appliquer de manière adaptée au contexte de son étude. Ainsi, il existe aussi le besoin d'une solution qui soit générique, applicable à de nombreux domaines et utilisable par tout praticien. [0010] La présente invention répond à l'ensemble de ces besoins. Résumé de l'invention [0011] Un objet de la présente invention est un procédé permettant de contrôler la réduction de la variance d'estimation de la régularité d'un signal. [0012] Un autre objet de la présente invention est un dispositif qui comprend des moyens permettant dc mettre cn oeuvre un procédé pour contrôler la réduction dc la variance d'estimation de la régularité d'un signal. [0013] L'invention trouvera des applications avantageuses dans tous les domaines dont le milieu (bio)médical où l'analyse de l'état psycho-physiologique d'une personne est requise, mais aussi dans tous les domaines industriels nécessitant le contrôle dc pièces, que cc soit en aéronautique, automobile, ferroviaire, ou toute autre industrie lourde. [0014] Pour obtenir les résultats recherchés, il est revendiqué des procédés, dispositifs et produit programme d'ordinateur selon différents modes dc réalisation. [0015] En particulier, il est proposé un procédé mis en oeuvre par ordinateur pour déterminer l'état d'un système. Le procédé comprend des étapes consistant à: - collecter des données relatives à un système ; - générer un signal à analyser à partir des données collectées ; - effectuer une analyse de régularité dudit signal pour un taux dc précision initial ; - déterminer si la variance d'estimation de la régularité dudit signal doit être réduite ; et - si oui, définir un nouveau taux de précision et effectuer une nouvelle analyse de régularité dudit signal pour le nouveau taux de précision ; ou - si non, déterminer l'état du système en fonction du résultat de l'analyse de régularité. Selon des modes de réalisation du procédé, alternativement ou en combinaison : - les étapes d'analyse de régularité et de détermination de réduction de la variance sont répétées tant que la variance d'estimation de la régularité doit être réduite. - l'étape d'analyse de régularité comprend des étapes consistant à calculer pour ledit signal une pluralité de valeurs estimées de régularité relativement au taux de précision 3 et à calculer une valeur estimée moyenne de régularité pour la pluralité desdites valeurs estimées de régularité ; et l'étape de détermination de l'état du système consiste à déterminer l'état dudit système en fonction de la valeur estimée moyenne de régularité obtenue. - l'étape d'analyse de régularité comprend des étapes consistant à: - définir un nombre 'ne& tirages en fonction du taux de précision, et où chaque tirage a 'np' points de valeur 'N' ; et - pour chaque tirage : - estimer la tendance du signal pour la valeur 'N' de chacun des `np` points ; - calculer la valeur de la puissance du résidu pour chaque valeur 'N' ; - estimer la régularité du signal ; et - obtenir 'ne valeurs estimées de régularité. -l'étape de détermination de réduire la variance consiste à déterminer si au moins une valeur estimée moyenne de régularité permet de déterminer ou non l'état du système. - l'étape de collecter des données, consiste à collecter des données depuis des capteurs couplés au système. - les capteurs sont configurés pour relever des données relatives à la réponse électrique du cerveau (EEG) «ElectroEncephaloûramme » et/ou à la réponse électrique du coeur (ECU) « ElectroCardioGramme » et/ou à la réponse électroderrnalc et/ou à la pupillométrie. - les capteurs comprennent au moins un capteur inertiel qui comprend des accéléromètres et des gyromètres. - le procédé comprend de plus une étape consistant à afficher l'état dudit système. [0016] L'invention couvre aussi un produit programme d'ordinateur, ledit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code permettant d'effectuer les étapes du procédé revendiqué, lorsque le programme est exécuté sur un ordinateur. [0017] L'invention couvre de plus un dispositif pour déterminer l'état d'un système, le dispositif comprenant : - des moyens pour collecter des données relatives au système ; - des moyens pour générer un signal à analyser à partir des données collectées ; - des moyens pour définir un taux de précision ; - des moyens pour effectuer une analyse de régularité dudit signal pour un taux de précision défini ; - des moyens pour déterminer si la variance d'estimation de la régularité dudit signal doit être réduite ; et - des moyens pour déterminer l'état du système en fonction du résultat de l'analyse de régularité. [0018] Le dispositif comprend de plus une interface utilisateur configurée pour définir un taux de précision et pour fournir l'état du système. Description des figures [0019] Différents aspects et avantages de l'invention vont apparaitre en appui de la des- cription (l'un mode préféré d'implémentation de l'invention mais non limitatif, avec référence aux figures ci-dessous, où : [0020] [fig.11 la figure 1 est un schéma bloc illustrant une implémentation du dispositif de l'invention selon un mode de réalisation ; [0021] [fig.21 la figure 2 illustre un enchainement d'étapes pour déterminer l'état d'un système, selon un mode de réalisation de l'invention ; [0022] [fig.31 la figure 3 illustre un enchainement d'étapes pour estimer des valeurs de ré- gularité, selon un mode de réalisation der invention ; [0023] [fig.4] la figure 4 est une représentation de la pente de la régression de points obtenus à partir de différentes tendances d'un même signal ; [0024] W8.51 la figure 5 illustre un graphe log(F(N)) en fonction de log(N) ; [0025] [fig.6] la figure 6 montre une comparaison de résultats obtenus par une méthode connue et par la méthode de l'invention. Description détaillée de l'invention [0026] La figure 1 montre une implémentation du dispositif (100) de l'invention, selon un mode de réalisation. Le dispositif (100) comprend généralement un module d'acquisition de données (102) configuré pour recevoir des données d'au moins un capteur apte à enregistrer des informations sur un système surveillé (101), un module (104) configuré pour générer un signal à analyser à partir des données acquises, un module (106) de définition du taux de précision, un module (108) d'estimation de la régularité (108), un module (109) de détermination de réduction de la variance, un module (110) de détermination de l'état du système. Le dispositif de l'invention peut comprendre une interface utilisateur (112) configurée pour définir la taux de précision et fournir le résultat de l'analyse. 100271 La désignation d'un système surveillé dans le cadre de la présente invention doit se comprendre comme pouvant être une personne ou un équipement à surveiller. 100281 La désignation d'au moins un capteur dans le cadre de la présente invention n'est pas limitative en termes de nombre et de nature de capteurs. Ainsi, un ou une pluralité de capteurs peuvent être mis en oeuvre pour enregistrer des informations sur le système surveillé, et le signal qui est généré par le module de génération de signal (104) peut être obtenu à partir de différentes données issues de différents capteurs. 100291 Dans le cas où le système surveillé est une personne, dans le but de connaître par exemple son niveau d'attention, de somnolence, les capteurs peuvent être des électrodes installées sur la personne afin d'enregistrer des informations relatives à la réponse électrique du cerveau (LEC) « ElectroEncephaloGramme », à la réponse électrique du coeur (ECG) « ElectroCardioGramme », à la réponse electrodermale ou encore à la pupillometrie. [0030] Dans le cas où le système surveillé est un équipement, dans le but de connaître par exemple son niveau d'endommagement, les capteurs peuvent permettre d'étudier les forces qui lui sont appliquées et des vibrations qu'il subit. Dans un mode de réalisation, le capteur peut être un capteur inertiel de type « Incrtial Measurement Unit » (IMU) qui comprend des accéléromètres et des gyromètres, qui permettent aussi de suivre l'évolution de la position de l'objet dans l'espace. [0031] Le module d'acquisition de données (102) est configure pour recevoir et enregistrer des données issues des capteurs. La transmission des données depuis les capteurs peut être soit filaire, soit être sans fil. [0032] Le module de génération de signal (104) est configure pour générer une série temporelle à partir des données acquises. Selon des modes de réalisation, les données peuvent être formatées, filtrées, combinées afin de générer un signal à analyser. [0033] Le module d'estimation de la régularité (108) est configure pour estimer la régularité du signal généré selon les principes de l'invention. Avantageusement, le module d'estimation de la régularité prend en compte un paramètre de précision définissant un taux de précision à appliquer pour le système étudié. Le taux de précision peut être soit un paramètre prédéfini pour une application et un système donnés, soit il peut être défini par l'utilisateur au cours de l'analyse de manière itérative. [0034] Le module de détermination de réduction de la variance (109) permet de déterminer si la variance doit être ajustée, réduite. En effet, par exemple, dans un cas concret d'application de l'évaluation de la charge mentale d'un utilisateur, le coefficient de Hurst de signaux issus d'électrocardiogrammes varie généralement de 0.75 à 0.85, avec des variances de l'ordre de 10-2. Le tableau ci-dessous indique la moyenne (0.90 ; 0.75) et la variance (0.01 ; 0.01) de l'estimation des signaux respectivement associés à des niveaux de charge mentale élevé et faible. [0035] [Tableaux1] Niveaux de charge mentale Moyenne Variance Elevé 0.90 0.01 Faible 0.75 0.01 [0036] Or sur de tels résultats, une analyse de situation peut être faussée, cal les valeurs finales de chaque niveau avec la prise en compte de la variance peuvent se chevaucher, se mélanger. En effet, la valeur finale la plus haute pour le niveau faible de charge mentale peut être de : 6 [0037] 0.75 + 40.01 = 0.85 [0038] et la valeur finale la plus basse pour le niveau élevé de charge mentale peut être de : [0039] 0.90 - i10.01 = 0.80 [0040] Cela signifie que ces deux niveaux ne sont pas totalement séparables, puisque la valeur la plus haute (0.85) du niveau faible de charge mentale est supérieure à la valeur la plus basse (0.80) du niveau élevé de charge mentale. [0041] Aussi, pour éviter de mauvaises analyses d'état d'un système, les deux niveaux doivent être séparés de manière plus précise. Il est alors nécessaire de réduire la variance d'estimation. Dans l'exemple pris, en réduisant la variance de quatre fois, on obtient alors les valeurs finales suivantes. Pour le niveau faible de charge mentale, la valeur finale la plus haute devient : [0042] 0.75 + .10'21 - 0.80 [0043] et pour le niveau élevé de charge mentale, la valeur finale la plus basse : [0044] 0.90 - N 4 - 0.85 [0045] Avec ces valeurs, il ressort que les deux distributions sont totalement séparées et qu'une analyse de situation est alors plus fiable. [0046] Le module de détermination de réduction de la variance (109) permet soit de manière automatique, soit par une détermination faite par l'utilisateur de décider si la variance doit être ou non réduite. [0047] Ainsi, un praticien qui souhaite réduire la variance peut redéfinir un taux de précision. Le taux de précision choisi peut être fondé sur des expériences précédentes déjà menées. [0048] L'interface utilisateur (112) peut être configurée pour définir le taux de précision qui va être utilisé par le module d'estimation de la régularité. L'interface utilisateur peut être graphique pour visualiser les résultats obtenus par le module d'estimation de la régularité. L'interface utilisateur peut comprendre des moyens additionnels pour générer par exemple les résultats de manière audio. [0049] Revenant à la figure 1, le module de détermination de l'état du système (110) pennet de déterminer l'état du système surveillé selon le résultat de l'estimation de régularité obtenu soit avec un taux de précision initial, soit obtenu avec un taux de précision modifié si il a été déterminé que la variance devait être réduite. [0050] Le dispositif de la présente invention peut s'implémenter à partir d'éléments matériels et/ou logiciel. Le procédé opéré peut être disponible en tant que produit programme d'ordinateur sur un support lisible par ordinateur. Le support peut être électronique, magnétique, optique ou électromagnétique. Dans le cas où l'invention est implantée sur une machine de calcul reprogrammable (par exemple un circuit FPGA), le programme correspondant (c'est-à-dire la séquence d'instructions) peut être stocké 7 dans ou sur un médium de stockage amovible (par exemple une carte SD, ou un stockage de masse tel que un disque dur ex. un SSD) ou non-amovible, volatile ou non-volatile, ce médium de stockage étant lisible partiellement ou totalement par un ordinateur ou un processeur. Le support lisible par ordinateur peut être transportable ou communicable ou mobile ou transmissible (i.e. par un réseau de télécommunication 2G, 3G, 4G, Wifi, BLE, fibre optique ou autre). [0051] Matériellement, le calculateur permettant d'opérer le procédé décrit, peut être im- plémenté sur tablette ou ordinateur portable. A titre d'exemple d'architecture matérielle adaptée à mettre en oeuvre l'invention, un dispositif peut comporter un bus de communication auquel sont reliés une unité centrale de traitement ou microprocesseur (CPU, acronyme de « Central Processing Unit » en anglais), lequel processeur peut être "multicore" ou "many-core"; une mémoire morte (ROM, acronyme de « Read Oniy Memory » en anglais) pouvant comporter les programmes nécessaires à la mise en oeuvre de l'invention; une mémoire vive ou mémoire cache (RAM, acronyme de « Random Access Memory » en anglais) comportant des registres adaptés à enregistrer des variables et paramètres créés et modifiés au cours de l'exécution des programmes précités ; et une interface de communication ou E/S (I/O acronyme de « Input/ouput » en anglais) adaptée à transmettre et à recevoir des données. [0052] La figure 2 illustre un enchainement d'étapes (200) pour déterminer l'état d'un système, selon un mode de réalisation de l'invention. Dans une première étape (202), le procédé permet (le collecter des données du ou des capteurs utilisés pour surveiller un système. Dans une implémentation, les données sont enregistrées par le module d'acquisition de données (102) du dispositif (100) de la figure 1. [0053] Dans une étape suivante (204), le procédé permet de générer à partir des données acquises, un signal pour lequel la régularité va être analysée. [0054] L'homme de l'art connait différentes méthodes pour l'analyse de régularité d'un signal, qui se ramènent à deux grandes familles : - celle des estimateurs reposants sur l'analyse tiéquentielle du signal où l'on trouve par exemple la méthode de Whittle locale, la méthode du périodogramme, la méthode fondée sur la transformée en ondelettes ou encore la méthode semi-paramétrique. Plus récemment, des solutions reposant sur « l'Empirical Mode Decomposition » (EMD) ou la transformée de Fourier fractionnelle sont apparues. - celle des estimateurs reposants sur l'analyse temporelle du signal où l'on trouve par exemple l'analyse appelée « Rescaled Range », la méthode « Aggregated variance », la méthode de «l'absolute-value » ou encore la méthode de la variance du résidu. [0055] Le procédé de l'invention rentre dans la famille de l'analyse temporelle d'un signal, par l'estimation du coefficient de Hurst 'H'. Avant de détailler la méthode revendiquée, il est fait un rappel des approches connues afin d'estimer le coefficient de 8 Hurst d'un processus mono-fractal. [0056] Une méthode nommée en anglais « Fluctuation Analysis » (FA) a été proposée au début des années 1990. Le principe est le suivant : après intégration d'un signal à analyser, conduisant à une nouvelle séquence il est calculé pour différentes valeurs de la grandeur suivante : [0057] F FA(1) ' où représente la moyenne temporelle. [0058] Puisque FrAW ei avec u représentant une relation de proportionnalité, log (FFA(1 ) ) peut être représenté en fonction de log (.1) afin d'estimer la valeur de 'H' qui est alors égale à la valeur de la pente de la droite de régression obtenue. [0059] Plus récemment, deux méthodes dérivées de la méthode (FA) sont largement utilisées pour l'estimation du coefficient de Hurst : la méthode dite « Detrended Fluctuation Analysis » (DFA) et la méthode dite « Detrending Moving Average » (DMA). 100601 La méthode DFA est décrite par C. K. Pene, S. V. Buldyrev, S. Havlin, M. Simons, H. E. Stanley et A. L. Goldberger dans «Mosaic organization of DNA nucleotides» Physical Review, n° %149, pp. 1685-1689, 1994. 100611 La méthode DMA est décrite par D. Osborne dans «Moving average detrending and the analysis of business cycles» Oxford Bull. Econom. Statist, n° %157, pp. 547-558, 1995. 100621 Ces deux approches reposent sur un même principe qui est l'estimation de la tendance du signal intégré relativement à une valeur 'N', en vue d'obtenir la puissance de résidu associé. Le résidu est défini comme la différence entre la version intégrée du signal et la tendance estimée. Si le principe est le même pour les deux méthodes, la manière d'estimer la tendance diffère selon l'approche, tout comme la définition de la valeur 'N', 100631 Pour la méthode DFA, l'estimation de la tendance du signal intégré se fonde sur un découpage du signal en segments de taille 'N' dont on estime la tendance au sens des moindres carrés, i.e. comme la droite de régression sur le segment. Pour la méthode DMA, le paramètre 'N' correspond à l'ordre du filtre passe-bas qui est appliqué au signal intégré pour en obtenir la tendance. 100641 Les étapes de l'analyse temporelle d'un signal selon les approches DFA et DMA sont rappelées ci-après. 100651 En considérant 'M' échantillons successifs { y (fit) } d'un signal 'y', = m chaque méthode comprend quatre étapes principales : [0066] Étape 1: Le signal est intégré et sa moyenne lui est retranchée. Cette étape aboutit à un nouveau signal appelé 'le profil de y' qui est noté: 9 L [0067] Yint ) = Y - y / où P Y désigne la moyenne de Y. [0068] Étape 2 : La tendance du profil est estimée. [0069] Dans le cas de la méthode DFA, le profil est découpé en '1,7 segments de taille 'N'. Puisque 'M' le nombre d'échantillons successifs n'est pas nécessairement un multiple de 'N', on ne prend en compte que L'W échantillons. Lal-ième tendance locale = 1, . . , L) est estimée sur le segment au sens des moindres carrés. La tendance globale est alors définie comme la concaténation des L tendances locales. Un exemple de tendances de profil est illustré sur la partie gauche de la figure 4 pour différentes valeurs de N = (10, 20,40). [0070] Dans le cas de la méthode DMA, le signal est filtré par un filtre passe bas dépendant de 'N'. En effet, la réponse impulsionnelle du filtre est définie par t, ntrAM(n) = 1 N pourri = 0, , N - 1. La tendance est alors le signal résultant de ce filtrage. [0071] Étape 3 : La tendance globale obtenue est retranchée au profil, dans le but d'obtenir le résidu relatif à N. Une grandeur F(N) est ensuite calculée comme la racine carrée de la puissance du résidu. [0072] Étape 4 : Les étapes 2 et 3 sont répétées pour différentes valeurs de N. Puisque /IN) cz. Ara avec a = H -IL.1 dû à l'intégration du signal, log (. 1".N )) est représenté en fonction de lOg (N). La valeur de la pente de la droite de régression des points obtenus est alors une estimation de u et donc de la régularité du signal. Une représentation d'une droite de régression obtenue à partir de trois tendances de profil est illustrée sur la partie droite de la figure 4. [0073] Ces deux approches qui ont été largement appliquées dans le domaine biomédical pour l'étude de pathologies dans la voix, des signaux EEG et ECG, ont montré de bonnes performances dans l'estimation du coefficient de Hurst. Leur utilisation reste plus limitée dans d'autres domaines conflue par exemple dans un contexte industriel tel qu'en météorologie illustré par la demande de brevet W02017/132225 Al «Weather-based industry analysis system». [0074] Il existe des variantes de ces approches dont le but est de leur apporter des correctifs. Pour la méthode DFA, on peut citer par exemple les DFA d'ordre supérieur à 1, tels que « l'Adaptative Fractal Analysis » (AFA) ou le « Regularized DFA », reposant sur une régularisation de de Tikhonov, ou citer J. W. Kantelhardt, E Koscielny-Bunde, H. H. A. Rego, S. Havlin et A. Bunde dans «Detecting long-range correlations with detrended fluctuation analysis,» Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, n° %1295, pp. 441-454, 2001 qui propose une étude qui vise à ajouter un terme correctif pour les petites valeurs de N. [0075] Pour la méthode DMA, on peut citer les variantes « Centered DMA », « Weigted DMA d'ordre I» (WDMA-1), « Weigted Centercd DMA d'ordre I » (WCDMA-1). [0076] TI ressort que le choix des différentes valeurs de N a un impact direct sur l'estimation du coefficient de Hurst. Dans la littérature et jusqu'à présent dans la pratique, les valeurs de N sont prédéfinies. Elles varient selon le nombre d'échantillons disponibles et selon le domaine d'application. Habituellement, les valeurs de N choisies sont toutes des valeurs entières comprises entre N = 3 et %I Mi. = 10 [0077] Du fait de la représentation en échelle logarithmique, et la figure 5 illustre l'évolution de log (F (N)) en fonction de log ( F (N)) quand toutes les valeurs de N sont prises en compte pour un seul tirage comme la méthode DFA, il ressort que plus d'importance est accordée aux valeurs de N élevées dans l'analyse et que la contribution des petites valeurs de N est minorée. Ceci produit des résultats d'étude long terme du signal et néglige alors les résultats d'analyse court terme. [0078] Le procédé de la présente invention rétabli l'équilibre entre la prise en compte des petites et des grandes valeurs dc N, et la contribution des petites valeurs et des grandes valeurs dc N est rééquilibrée. [0079] Revenant à la figure 2, l'analyse du signal selon la présente invention consiste à effectuer (206) une analyse de régularité du signal pour un taux dc précision donné (205). Dans une étape suivante (212), le procédé permet dc décider si la variance doit être réduite. [0080] Si la variance est satisfaisante, le procédé permet dc déterminer l'état du système (214) selon le résultat de l'analyse de régularité. Si la variance doit être ajustée, le procédé permet de définir un nouveau taux de précision (205) et de réitérer l'étape (206) d'analyse de régularité. [0081] Dans un mode de réalisation préférentiel, l'analyse de régularité (206) consiste à calculer (208) une pluralité de valeurs estimées de régularité cr en prenant en compte le taux de précision défini, et dans une étape suivante (210), puis à calculer une valeur estimée moyenne de régularité â. La valeur estimée moyenne de régularité permet ensuite dc déterminer l'état du système (214). En effet, en se reposant sur l'état de l'art, il est possible de comparer la valeur obtenue à des valeurs connues pour une application. Dans un mode dc réalisation, il est possible d'entrainer un algorithme de classification fondé sur cette signature permettant d'évaluer automatiquement l'état d'un système. [0082] La figure 3 illustre un mode de réalisation de l'étape (208) visant à calculer des valeurs estimées de régularité. A partir d'un taux de précision choisi (305), qu'il soit prédéfini ou ultérieurement sélectionné par l'utilisateur, le procédé permet dans une première étape (302) de définir le nombre nt de tirages en fonction du taux de 11 précision, où chaque tirage a 11p points de valeur N. Par exemple, à l'issue d'une première estimation (210), l'opérateur peut avoir besoin de réduire la variance d'estimation. Le procédé déduit un ratio de réduction (par exemple 2 I ou ) et un 10 nombre de tirages adéquat, 2 fois plus ou 10 fois plus respectivement. [0083] Dans l'exemple décrit précédemment, le nombre de tirages est égal au facteur de réduction de la variance. Il faut alors au moins quatre tirages aléatoires de points sans remise pour arriver aux valeurs recalculées. [0084] Pour chaque tirage (303), la manière de tirer chaque point se fait en tirant un nombre aléatoire réel (non nécessairement entier) entre log ( 3) et l-og ', , puis de chercher la valeur de log (N) la plus proche, le tirage étant supposé uniforme dans l'intervalle considéré. Le point correspondant est alors choisi. Si ce point a déjà été tiré, le procédé permet de prendre le deuxième point le plus proche (et ainsi de suite). De ce fait, les petites valeurs de N ont plus de chances d'être tirées, ce qui compense le fait qu'elles soient moins nombreuses. [0085] Revenant à la figure 3, pour chaque tirage, le procédé permet (304) d'estimer la tendance du signal pour la valeur N de chacun des np points. Dans une étape suivante (306) le procédé permet de faire la régression sur ces Hp points et calculer la valeur de la puissance du résidu F(N)pour chaque valeur N. Pour chaque tirage, le procédé permet ensuite (308) d'obtenir une valeur estimée de régularité, notée di . [0086] Les étapes 304 à 308 sont répétées pour les "t tirages de façon à obtenir (310), " valeurs estimées de régularité a. [0087] L'homme du métier comprend qu'il est possible de tirer deux fois le même point pour deux estimations différentes (remise entre deux tirages de sets consécutifs). Par exemple deux tirages pourraient être [3, 5, 7, 9] et [3, 4, 6, 10]. Il peut être observé que la valeur N=3 est tirée deux fois (1 fois dans chaque tirage). [0088] Quand les "t valeurs estimées de régularité u sont disponibles, le procédé permet de calculer (étape 210 de la figure 2) une valeur estimée moyenne de régularité notée Le' = [0089] Ainsi, puisque le tirage est aléatoire, et que l'information est ensuite moyennée, la contribution des petites valeurs de N et des grandes valeurs de N est rééquilibrée. De plus, la méthode revendiquée permet de s'affranchir de toute sélection de valeurs de N a priori. Il est possible de définir un taux de précision acceptable pour chaque application, et par le procédé revendiqué, le nombre nécessaire de tirages est alors déduit automatiquement. [0090] Enfin, le fait d'opérer plusieurs tirages permet une conservation de la moyenne, tout en réduisant la variance d'estimation. En effet, la variance est divisée par le nombre de 12 tirages effectués. [0091] En prenant a une variable aléatoire de moyenne ga et de variance 0.2a. Si l'on considère" réalisations indépendantes de a(ai, , a') et ap la moyenne des" réalisations : - En ternies de moyenne : 100921 g =Efa 1 avec E l'espérance mathématique ; tit a [0093] ga = rf- n 1 y" ,.1 = Eraii car l'espérance est un opérateur linéaire. I- l 100941 D'où ga 'Pa puisque chaque réalisation est de moyenne g a La moyenne est donc conservée. - En termes de variance : [0095] 02 1 1 Cr - = Var f a n " 1 = var ( . a.) =. 2 ar _ ) 1 _ a - 21tu a - Si P 1= n t= La variance est donc divisée par ". [0096] La figure 6 illustre des comparaisons de résultats obtenus sur 50 signaux synthétiques dont la valeur de régularité est connue (de 0.1 à 0.9 par pas de 0.1) et maitrisée. La valeur renseignée 'Norme des variances' correspond à la norme des neuf variances d'estimation sur les 50 signaux des neuf valeurs de régularité a priori. Le graphe du haut concerne les résultats par une méthode de l'état de l'art. Le graphe du bas concerne les résultats par la méthode de l'invention. [0097] Cinquante signaux de neuf régularités différentes ont été générés, puis le coefficient de Hurst a été estimé sur chaque signal, par une méthode classique, puis par la méthode de l'invention visant à réduire la variance. L'axe des abscisses représente la régularité a priori des signaux, l'axe des ordonnées représente la régularité estimée de ces mêmes signaux. Il est a noté que les valeurs de la régularité estimée se voient ajouter 1, dû à l'intégration des signaux. Pour chaque régularité a priori, une valeur de moyenne de variance d'estimation est calculée à partir des 50 signaux. 100981 L'homme de l'art remarque que bien que le biais ne varie pas (conservation de la moyenne), la variance est bien réduite. 100991 13 [Revendication 1] [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4] REVENDICATIONSProcédé (200) mis en oeuvre par ordinateur pour déterminer l'état d'un système, le procédé comprenant des étapes consistant à: - acquérir (202) des données relatives à un système ; - générer (204) un signal à analyser à partir des données collectées ; - effectuer (206) une analyse de régularité dudit signal pour un taux de précision initial (205); - déterminer (212) si la variance d'estimation de la régularité dudit signal doit être réduite ; et - si oui, définir un nouveau taux de précision (205) et effectuer (206) une nouvelle analyse de régularité dudit signal pour le nouveau taux de précision ; ou - si non, déterminer (214) l'état du système en fonction du résultat de l'analyse de régularité. Le procédé selon la revendication 1 dans lequel les étapes d'analyse de régularité (206) et de détermination de réduction de la variance (212) sont répétées tant que la variance d'estimation de la régularité doit être réduite. Le procédé selon la revendication 1 ou 2 dans lequel l'étape d'analyse de régularité (206) comprend des étapes consistant à calculer (208) pour ledit signal une pluralité de valeurs estimées de régularité relativement au taux de précision et à calculer (210) une valeur estimée moyenne de régularité pour la pluralité desdites valeurs estimées de régularité ; et l'étape de détermination (214) de l'état du système consiste à déterminer l'état dudit système en fonction de la valeur estimée moyenne de régularité obtenue. Le procédé selon la revendication 3, dans lequel l'étape (208) d'analyse de régularité comprend des étapes consistant à : - définir (302) un nombre 'nt'de tirages en fonction du taux de précision, et où chaque tirage a 'ne' points de valeur 'N' ; et - pour chaque tirage : - estimer (304) la tendance du signal pour la valeur 'N' de chacun des 'n p points ; - calculer (306) la valeur de la puissance du résidu pour chaque valeur 'N' ; - estimer (308) la régularité du signal ; et - obtenir (310) 'n,' valeurs estimées de régularité. 14 [Revendication 5] [Revendication 6] [Revendication 7] [Revendication 8] [Revendication 9] [Revendication 10] [Revendication 11] [Revendication 12] Le procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'étape (212) de détermination de réduire la variance consiste à déterminer si au moins une valeur estimée moyenne de régularité permet de déterminer ou non l'état du système. Le procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes dans lequel l'étape (202) d'acquisition des données, consiste à collecter des données depuis des capteurs couplés au système. Le procédé selon la revendication 6 dans lequel les capteurs sont configurés pour relever des données relatives à la réponse électrique du cerveau (EEG) « ElectroEncephaloGramme » et/ou à la réponse électrique du coeur (ECG) « ElectroCardioGramme » et/ou à la réponse électrodermale et/ou à la pupillométric. Le procédé selon la revendication 6 ou 7 dans lequel les capteurs comprennent au moins un capteur inertiel qui comprend des accéléromètres et des gyromètres. Le procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes comprenant de plus une étape consistant à afficher l'état dudit système. Produit programme d'ordinateur, ledit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code non transitoire permettant d'effectuer les étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Dispositif (100) pour déterminer l'état d'un système (101), le dispositif comprenant : - des moyens (102) pour acquérir des données relatives au système ; - des moyens (104) pour générer un signal à analyser à partir des données collectées ; - des moyens (106, 112) pour définir un taux de précision ; - des moyens (108) pour effectuer une analyse de régularité dudit signal pour un taux de précision défini ; - des moyens (109) pour déterminer si la variance d'estimation de larégularité dudit signal doit être réduite ; et - des moyens (110) pour déterminer l'état du système en fonction du résultat de l'analyse de régularité. Le dispositif selon la revendication 11 comprenant de plus une interface utilisateur (112) configurée pour définir un taux de précision et pour fournir l'état du système.