Brevet FR3108188A1 — publié le 20210917

Le document décrit des dispositifs et des procédés mis en œuvre par ordinateur pour l’analyse de bases de données de navigation, comprenant notamment les étapes consistant à: comparer deux bases de données et déterminer une liste de procédures différentes entre les bases (dits écarts); décrire une ou plusieurs de ces procédures par N cas de vols distincts, correspondant à différentes combinaisons de variations de valeurs de paramètres de vol (combinaisons de variations de paramètres de performance, de météorologie et/ou de vitesse); dans un calculateur aéronautique e.g. FMS, pour un cas de vol, déterminer une ou plusieurs trajectoires volables associées à une (ou plusieurs ou chaque) procédures de ∆P. Des développements décrivent la détermination d’impacts opérationnels, des procédés d’apprentissage automatique, des analyses d’écarts par trajectoire, par procédure ou par écarts entre procédures. Des aspects de logiciels et de systèmes sont décrits. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Mises à jour de bases de données de navigation Domaine de l’invention Le document concerne le domaine des systèmes de navigation en général et en particulier celui des procédés et des systèmes pour l’analyse de l’impact opérationnel des mises à jour des bases de données de navigation e.g. NAVDB. Etat de la technique Les bases de navigation contiennent, entre autres données, les procédures de départ et d’arrivée sur les aéroports. Une variété de base de navigation est la base NAVDB, qui est fournie par des fournisseurs de données au format A424, puis mise au format binaire («packées») par les fournisseurs de systèmes de gestion de vol (« Flight Management System » acronyme FMS), ou par le fournisseur de données lui-même, puis utilisée par le FMS pour aider notamment au fonctionnement des fonctions de navigation. Une base de navigation NAVDB contient énormément de données (de l’ordre de grandeur de 500 000 procédures). Il se trouve que ce type de base de données est régulièrement mis à jour (cycle dit «Airac»): environ 10 % des données sont mises à jour tous les 28 jours. Il se pose alors de nombreux problèmes techniques. Par exemple, comment détecter les modifications directes et induites dans la base de navigation? Comment s’assurer facilement que les modifications NAVDB apportées n’induisent pas une trajectoire proposée au sol ou en vol au pilote qui serait erronée? Actuellement, certaines méthodes connues consistent à procéder à des analyses manuelles sur les données d’entrée. Ces analyses, lorsqu’elles sont faites sur la source de données A424, présentent les modifications directes de la base, mais elles ne présentent pas les modifications induites. Certaines modifications induites peuvent être détectées, lors de l’utilisation du binaire de la NAVDB (format servant aussi en entrée du FM). Des outils connus proposent d’identifier les écarts bruts, lorsque les analyses sont proposées uniquement sur la source A424, ou bien les écarts bruts et quelques modifications induites, lorsque les analyses sont conduites sur le format binaire. Selon la norme A424, une procédure est constituée d’un enregistrement (ou record) « procédure » qui référence des éléments (par exemple des points fixes ou des balises) qui sont définis à d’autres endroits dans la base. Une modification est dite directe , quand la procédure voit sa structure ou ses données directes modifiées. Une modification est dite induite ou indirecte , quand c’est un des enregistrements constitutifs qui est modifié, sans que l’enregistrement « procédure » soit lui-même modifié (indépendamment d’une modification de la page concernée). Les analyses connues concluront généralement au fait qu’il n’y a pas de modification de la «procédure». Actuellement, différents outils d’analyse sont commercialisés. Un équipementier propose un outil de consultation du contenu brut de chaque base, avant et après modification. Un autre outilpropose un outil de visualisation des écarts par groupe (analyse de profondeur 1). Un fournisseur propose un outil de consultation de comparaison des deux binaires lequel est paramétrable, notamment concernant les éléments à comparer et les seuils de détection des modifications. Les compagnies aériennes disposent généralement de leurs propres outils. Un produit logiciel est commercialisé, lequel permet de décoder Arinc424, de visualiser et cartographier les données. De nombreux obstacles techniques existent pour l’analyse des mises à jour des bases de données. Les volumes de données présentes dans la base ou utilisées par les compagnies aériennes sont significatifs. L’identification des modifications éventuelles est ardue. Il est en outre difficile de savoir quelle modification de donnée aura un impact opérationnel en vol, et le cas échéant dans quelle mesure. Les analyses ne sont généralement menées que de manière partielle (la seule obligation réglementaire porte sur les procédures RNP-AR). Les analyses prennent beaucoup de temps et les interprétations sont très difficiles (il est parfois besoin d’un simulateur de vol pour comprendre l’impact opérationnel). La littérature brevet ne décrit pas de solutions satisfaisantes aux problèmes décrits précédemment, et en particulier quant aux comparaisons entre bases de données embarquées. Le document décrit des dispositifs et des procédés mis en œuvre par ordinateur pour l’analyse de bases de données de navigation, le procédé comprenant les étapes consistant à : comparer deux bases de données, associées à des dates de mise à jour et/ou des sources différentes, et déterminer une liste ∆P, ayant pour longueur K, de procédures différentes entre lesdites bases; décrire une (ou au moins une, ou plusieurs, ou chacune) de ces procédures par N cas de vols distincts, lesdits N cas de vols correspondant à différentes combinaisons (individualisées) de variations de valeurs de paramètres de vol, en faisant varier notamment des paramètres de performance, de météorologie et/ou de vitesse ; dans un calculateur aéronautique de type FMS, pour un (ou plusieurs ou chacun des) N cas de vol, déterminer une ou plusieurs trajectoires volables associées à une (ou plusieurs ou chaque) procédures de ∆P (donc K x N x 2 trajectoires peuvent être générées). Des développements décrivent la détermination des impacts opérationnels associés aux trajectoires avioniques, des procédés d’apprentissage automatique, des analyses d’écarts par trajectoire, par procédure ou par écarts entre procédures. Des aspects de logiciels et de systèmes sont décrits. La comparaison de deux bases de données permet d’identifier une liste ∆P de K procédures différentes. K désigne le nombre total de procédures différentes. Une ou chaque procédure parmi cette liste de taille K est décrite par N cas de vol. Ces N cas de vols vont ainsi générer 2 x N trajectoires par procédure: N pour la première base de données et N pour la seconde. Une trajectoire T b ,i,j peut être définie avec: b = 1 ou 2 suivant la base de donnée; 1 Avec une numérotation différente, un cas de vol peut être nommé UC (acronyme UC pour «Use Case») et alors les différentes déclinaisons de vols (combinaisons individualisées, en faisant varier les paramètres de vol), peuvent être nommées UC j (avec 1 Le document décrit des systèmes et des procédés pour accélérer (e.g. aider l’opérateur dans) l’analyse d’impact d’une mise à jour d’une base de navigation NAVDB. Les systèmes et procédés décrivent comment détecter des écarts entre bases de données, et en particulier l’impact «opérationnel» d’une mise à jour d’une base de navigation NAVDB, c’est-à-dire sur les conséquences sur les trajectoires FMS (analyse de la validation du FM) ou les procédures de vol en NAVDB par exemple. En cela, les modes de réalisation de l’invention sont avantageux pour des audiences différentes: les ingénieurs en charge de la validation d’un système de gestion de vol et les pilotes ou compagnies aériennes pour traduire en opérations de vol les différentes conséquences causées par les modifications des bases de navigation. Les modes de réalisation de l’invention peuvent être avantageux pour de nombreux acteurs industriels, notamment les compagnies aériennes (services d’analyse de vol), pour les équipementiers fournisseurs de systèmes de gestion de vol FMS (e.g. développements, tests, validation valorisation FM, pour la valorisation et l’exposition de FM, etc), pour les fournisseurs de données de navigation (pour valoriser, sécuriser les codages proposés dans les bases), pour les concepteurs de procédures, etc. Avantageusement selon l’invention, les «résultats» (les impacts opérationnels) peuvent être connus rapidement, dès réception de la mise à jour de la nouvelle base par la compagnie aérienne, et de manière personnalisée (impacts focalisés sur les données propres à l’opérateur ou la compagnie aérienne). Description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à l’aide de la description qui suit et des figures des dessins annexés dans lesquels: La illustre des exemples d’étapes selon un mode de réalisation de l’invention; La illustre la structuration des objets manipulés par l’invention (procédures, trajectoires, caractéristiques de vol); La illustre une analyse par trajectoire; La illustre une analyse par procédure; La illustre une analyse par écarts entre procédures. Description détaillée de l’invention Aéronef Selon les modes de réalisation de l’invention, un «aéronef » peut être un drone, ou un avion commercial, ou un avion de fret, ou bien encore un hélicoptère, embarquant ou non des passagers. Plus généralement, le terme «aéronef» dans la description ci-après peut être remplacé par les termes de véhicule, voiture, camion, bus, train, moto, bateau, robot, sous-marin, etc. ou tout élément étant susceptible d’être télé-piloté (par liaison radio, satellite, ou autre), au moins partiellement (de manière intermittente, ou périodique, ou même opportuniste au cours du temps). Plus généralement, le terme aéronef désigne tout véhicule utilisant une base de données de navigation (ensemble de contraintes) couplée à un système de gestion du déplacement du véhicule. Anomalies ou “écarts” Les trajectoires manipulées peuvent être de différentes natures. Les trajectoires manipulées peuvent être des trajectoires «réelles» (e.g. courantes, historiques) et/ou peuvent être issues de trajectoires «virtuelles» (e.g. simulées, vraisemblables, calculées, etc). Plus généralement encore, les trajectoires manipulées par l’invention peuvent être des trajectoires en 3D (3 dimensions d’espace), mais aussi des trajectoires de N dimensions. Par exemple, les trajectoires peuvent être des trajectoires 4D (3D plus temps), 5D avec le carburant (fuel), 6D avec la météorologie, etc). Une anomalie peut concerner une ou plusieurs de ces dimensions ou paramètres. Les anomalies manipulées par l’invention peuvent être de différentes natures. Les anomalies peuvent être des anomalies de trajectoire, lesquelles peuvent être indicatives d’un certain nombre de problèmes sous-jacents. Une grande diversité d’anomalies sont possibles (boucle latérale non nécessaire, mode de poussée sélectionné pendant un temps très court, entrées/sorties d’aérofreins non nécessaires, etc). Dans le cadre de l’invention, les anomalies manipulées sont principalement des procédures différentes, et/ou des anomalies ou et/ou des écarts de trajectoire. En aval du procédé selon l’invention, certains modes de réalisation avantageux comprennent notamment la vente de services de validations de trajectoires. Ces analyses d’impacts opérationnels causés par les mises à jour de base de données de navigation peuvent être associées à d’autres types d’analyses. Des études approfondies peuvent utiles à une grande diversité d’acteurs, par exemple au concepteur de procédures aéronautiques, aux fournisseurs A424, aux compagnies aériennes (analyse des cycles de bases de données, ouverture de routes, analyse des comportements des pilotes, analyse des instructions émanant du contrôle aérien e.g. détection de comportements anormaux ou suspects, analyse des consommations de carburant pour les vols réels, etc.) Dans un mode de réalisation, les anomalies détectées sont stockées, pour référence ultérieure. Une anomalie peut être associée à de nombreuses métadonnées: nature de l’anomalie, aspects quantitatifs (numériques, valeurs statiques et/ou dynamiques e.g. dérives, etc), état (e.g. suspicion, infirmée, confirmée, avérée), relations (e.g. cause racine, relations de causalité tierces ou corrélations etc). Dans un mode de réalisation, des anomalies sont stockées dans une chaine de blocs (e.g. anomalies simulées, avérées, «vraies», telles qu’agréées par consensus distribué entre pilote, compagnie et ATC par exemple). «Big Data» L’expression anglaise “ Big Data “ désigne la collecte et l’analyse de données, effectuées de manière massive. Ce concept est associé avec des caractéristiques de nature technique qui comprennent: le volume (e.g. grandes collections de données, même si elles sont redondantes), la variété (e.g. de nombreuses sources différentes sont utilisées), la vélocité (e.g. les données sont «fraiches» ou constamment mises à jour dans des environnements changeants ou dynamiques), attestant d’une certaine véracité (e.g. les signaux faibles qui sont noyés dans le bruit ne sont pas supprimés et peuvent par suite être détectés ou amplifiés), pour représenter in fine une certaine valeur (par exemple d’utilité du point de vue technique et/ou métier i.e. business). La présente invention renforce significativement les caractéristiques de vélocité et de véracité des données (données fraiches ou valides, pas obsolètes ou autrement datées). Il est décrit un procédé mis en œuvre par ordinateur pour l’analyse de bases de données de navigation, le procédé comprenant les étapes consistant à : comparer deux bases de données, associées à des dates de mise à jour et/ou des sources différentes, et déterminer une liste ∆P, ayant pour longueur K, de procédures différentes entre lesdites bases; décrire une ou plusieurs ou chacune de ces procédures par N cas de vols distincts, lesdits cas de vols correspondant à différentes combinaisons de variations de valeurs de paramètres de vol, en faisant varier notamment des paramètres de performance, de météorologie et/ou de vitesse ; dans un calculateur aéronautique de type FMS, pour un (ou plusieurs ou chaque) cas de vol, déterminer une ou plusieurs trajectoires volables associées à une (ou plusieurs ou chaque) procédures de la liste ∆P L’invention peut s’appliquer à l’analyse d’une seule et même base de données (dates de mises à jour distinctes). Dans un mode de réalisation, on travaille de manière plus systématique, en augmentant la couverture de l’espace des possibles. Typiquement, plus de 30 000 cas de vols distincts peuvent être considérés, cad simulés afin de constater les impacts opérationnels sur un cycle Airac de 28 jours. Ce qui pouvait être fait à la main à très petite échelle est ici systématisé (automatisation par génération et nombre de possibilités de trajectoires) et par ailleurs incorpore l’exécution du fonctionnement de systèmes avionique (le cas de vol est entré dans un FM). L’invention peut, plus généralement encore s’appliquer à la comparaison de deux bases de données associées à des dates de mise à jour et/ou des sources différentes. Dans un mode de réalisation, deux bases de données de navigation quelconques peuvent être comparées entre elles. Les bases de navigation peuvent provenir de fournisseurs différents, ou pour un même fournisseur être datées différemment (e.g. versions). Par exemple, une base (n-8) peut être comparée avec une base (n-2). Ceci peut être avantageux pour des analyses spécifiques (analyse d’incidents, investigations a posteriori, etc). Dans un mode de réalisation, l’analyse est incrémentale, i.e. deux bases de données successives sont comparées entre elles. Dans un mode de réalisation, les deux bases de données sont celles de deux cycles Airac successifs (la dernière base est la plus à jour, en vigueur, tandis que la base de (n-1) est la base précédente). Plus encore, les modes de réalisation de l’invention permettent de tester le couplage {base de navigation / système de navigation}. Par exemple, dans un système dual, on peut vouloir comparer FMS gauche et FMS droite. Il est également possible de tester une base selon deux versions de FMS différents. L’étape consistant à générer différentes combinaisons de paramètres de données avioniques ou de vol (en faisant notamment varier les paramètres de performance, de météorologie et/ou de vitesse / cad les caractéristiques constitutives de la trajectoire de vol d’un aéronef} vise un « pavage optimal » de l’espace des trajectoires possibles. Dit autrement, les tests sont systématisés le plus possible, et comparativement plus complets que ce qui se fait aujourd’hui. Dans un développement, le procédé comprend en outre l’étape consistant à déterminer pour une (ou plusieurs ou chaque) procédure ∆P i de ∆P un score, ledit score étant représentatif de l’impact opérationnel associé. Les modifications entre différentes versions sont censées être négligeables. En réalité, les impacts opérationnels peuvent être significatifs. Un renommage du nom d’un aéroport peut ne pas avoir d’impact du tout. Par contre, un petit changement peut entrainer des changements importants (nouvelle procédure d’approche). Des impacts opérationnels peuvent être prédéfinis, par exemple par catégories (nouveau déroutement, nouvelle piste, etc). Dans un mode de réalisation spécifique, l’impact opérationnel d’un écart (un élément de la liste des procédures différentes entre bases) est évalué, selon différentes méthodes. Dans un mode de réalisation spécifique, l’étape consistant à analyser l’impact opérationnel d’un écart détecté comprend l’étape consistant à déterminer un score associé audit écart. Cette étape peut par exemple utiliser une fonction analytique (e.g. avec des coefficients ou des pondérations), des systèmes d’équations, ou bien encore résulter de l’exécution d’un algorithme (définition algorithmique du score). Dans un développement, ledit score est appris par apprentissage automatique, les données d’entrainement comprenant les trajectoires volables en entrée et des scores associés en sortie. Le « score » (associé à un écart) est donc soit une annotation humaine au cas par cas, soit un résultat « appris » par la machine, au fur et à mesure que les annotations s’accumulent. Dans un développement, un écart est déterminé par classification non-supervisée. Les méthodes de classification non-supervisée ou de "clustering non supervisé" comprennent notamment le partitionnement de données. Le partitionnement de données (ou "data clustering" en anglais) est une méthode d'analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents groupes homogènes, de manière à ce que les données de chaque groupe partagent des propriétés communes. Il existe de multiples méthodes de partitionnement des données, parmi lesquelles les méthodes basées centroïdes telles que les algorithmes des k-moyennes ou k-médoïdes ; les méthodes de regroupement hiérarchique ; des algorithmes de maximisation de l'espérance (EM) ; des algorithmes basés sur la densité tels que DBSCAN ou OPTICS ; des méthodes connexionnistes telles que les cartes auto adaptatives. Il est possible d'utiliser un critère de proximité (similarité), en introduisant des mesures ou des classes de distance entre objets. Un partitionnement peut viser à minimiser l'inertie intra-classe (pour obtenir des groupes homogènes) et/ou à maximiser l'inertie interclasse (afin d'obtenir des sous-ensembles bien différenciés). Dans d’autres modes de réalisation, le partitionnement est un « clustering » hiérarchique ou dendrogramme. Le fait que la classification ne soit pas supervisé signifie que des techniques de "machine learning" vont permettre de trouver certaines similarités pour pouvoir classer les données. Ce type d’analyse permet d’avoir un profil des différents groupes. Cela permet donc de simplifier l’analyse des données en faisant ressortir les points communs et les différences et en réduisant ainsi le nombre de variable des données. Dans un développement, le procédé comprend une étape consistant à détecter une ou plusieurs anomalies dans une ou plusieurs trajectoires par classification non-supervisée. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend une étape consistant à détecter une ou plusieurs trajectoires anormales par classification non-supervisée (130). Une « anomalie » peut correspondre à un score excessif. Dans l'exploration de données, la détection d'anomalies (en anglais, « anomaly detection » ou « outlier detection ») est l'identification d'éléments, d'événements ou d'observations rares qui soulèvent des suspicions en différant de manière significative de la majorité des autres données. Il existe trois grandes catégories de techniques de détection d'anomalies : les techniques dites non-supervisées, les techniques dites supervisées et les techniques semi-supervisées. Plus en détails, les techniques de détection d'anomalies non-supervisées détectent les anomalies dans un ensemble de données non étiquetées. Généralement, il est supposé que la majorité des données est normale et les données déviantes sont recherchées. Les techniques de détection d'anomalies supervisées opèrent sur des données qui sont étiquetée ou labélisées ou autrement annotées (selon des discrétisations binaires e.g. normales ou anormale, ou quantifiées e.g. scores). Ces techniques impliquent l'entrainement d'un « classifieur ». En apprentissage automatique, le terme de classifieur (linéaire) désigne des algorithmes de classement statistique. Un classifieur vise à classer dans des classes des échantillons qui ont des propriétés similaires, mesurées sur des observations. Un classifieur linéaire est un type particulier de classifieur, opérant par combinaison linéaire des échantillons. Les techniques de détection d’anomalies comprennent une ou plusieurs des techniques comprenant : une technique fondée sur la densité (par exemple la méthode des k plus proches voisins, du facteur local aberrant en anglais, « local outlier factor ») ; une machine à vecteurs de support (à une classe) ; un réseau de neurones récurrents ; un auto-encodeur ; un ou plusieurs réseaux bayésiens ; des modèles de Markov cachés ; des analyses par partitionnement de données; par déviation des règles d'association ; des techniques de logique floue ou de l’apprentissage automatique ensembliste. Dans un développement, les écarts sont déterminés par trajectoire (ou entre trajectoires) . Ce type d’analyse est avantageux pour un ingénieur concepteur de FMS. L’intérêt d’une analyse par LOF (local outlier factor) est que cette analyse produit une note entre 0 et 1, pas seulement une réponse binaire (par exemple 0 signifie qu’il n’y a aucun impact, e.g. simple changement de nom). Dans un développement, les écarts sont déterminés par procédure (ou entre procédures). Ce type d’analyse est avantageux pour le pilote. Des fonctions de scores servent à établir les scores sur les procédures qui seront ensuite ordonnées lors de la présentation des résultats finaux (procédures scores) / lien affichage Dans un développement, les écarts sont déterminés par écarts entre procédures (ou entre écarts entre procédures) Les méthodes d’analyse « Big Data » qui sont utilisées peuvent être constituées d’une combinatoire innovante de « fonctions de scores » sur les éléments précédents (critères, procédures, trajectoires, écarts, …), consolidées pour chaque type d’analyse, aboutissant à l’attribution d’un score pour chaque objet d’étude de l’analyse associée. De telles analyses peuvent être conduites sur les trajectoires (Clustering, LOF (Local Outlier Factor), …), sur les faisceaux de trajectoires par procédure (LOF, …). Des analyses de « Performance Variability » (LOF sur les procédures pour la détection d’anomalie de la variabilité de la performance de la procédure). Des analyses peuvent être conduites pour les variations de faisceaux de trajectoires par procédure (« Evolution mean » soit la moyenne des évolutions sur les différents critères et « Evolution Spread » soit l’écart type des évolutions). Enfin différentes analyses de trajectoires ou de vérification de trajectoires peuvent être déterminées. Dans un développement, les deux bases de navigation étant des bases de navigation NAVDB d’un même cycle AIRAC. Dans un développement, un ou plusieurs des résultats de calcul intermédiaires, notamment un ou plusieurs écarts et/ou scores et/ou anomalies, des informations relatives aux causes racines et/ou du contexte de calcul des étapes du procédé, fait l’objet d’un affichage dans une interface homme-machine. Dans un développement, le procédé comprend en outre l’affichage adapté à l’utilisateur des résultats des fonctions de coûts appliquées aux K procédures. L’adaptation de l’affichage à l’utilisateur peut être diversement configurable, notamment en matière de critères, de données à surveiller, de filtres (mise en avant par codes d’alerte des écarts entre plusieurs instances ou versions, menus permettant de retracer des analyses passées et faire le delta avec des analyses présentes par exemple sous forme de statistiques, etc). Les étapes d’affichage peuvent être adaptées à l’utilisateur, notamment en présentant des résultats des fonctions de coûts appliquées aux K procédures, cet affichage permettant à l’utilisateur une vision synthétique de ces écarts: affichage selon des critères habituels (distance, etc), selon un classement lié aux fonctions de coût utilisé (critères complexes). L’affichage peut permettre d’aider l’utilisateur dans sa gestion des analyses. Dans un mode de réalisation, un affichage synthétique de type tableau de bord donne accès à un affichage présentant les classements dans leur ensemble ou filtrés, suivi de l’affichage détaillé sur demande quant à l’impact des modifications de la NAVDB. L’interaction homme-machine est discutée ci-après. Un procédé selon l’invention peut comprendre une ou plusieurs boucles de rétroaction (e.g. aval rétroagissant sur l’amont, feedforward, etc). Une boucle de rétroaction peut être « fermée » c’est-à-dire inaccessible au contrôle par l’humain (elle est exécutée par la machine). Elle peut être « ouverte » (e.g. étape d’affichage dans une interface homme-machine, validation ou tout autre système de confirmation par l’humain). Différents modes de réalisation peuvent aboutir à des implémentations différentes en fermant, respectivement en ouvrant, une ou plusieurs boucles ouvertes, respectivement fermées. Par exemple, le procédé selon l’invention peut invoquer uniquement des boucles de rétroaction ouvertes (i.e. le pilote intervient à tous les stades), ou bien uniquement des boucles de rétroaction fermée (e.g. automatisation totale), ou bien une combinaison des deux (la mise à contribution de l’humain étant variable ou configurable). De la sorte, le procédé (qui peut être d’ « intelligence artificielle ») peut être interprété comme « transparent », au sens de contrôlable. L’affichage peut concerner des résultats de calcul intermédiaires, des informations relatives aux causes racines, et/ou au contexte de calcul. De la sorte le procédé peut être considéré comme « explicable ». Dans un développement, le procédé comprend en outre l’étape consistant à superposer les affichages associés aux trajectoires avant et après mise à jour de la base de navigation. D’autres analyses peuvent être mises en œuvre, notamment en considérant les propriétés graphiques des trajectoires considérées (e.g. densité de points, formes, comparaison des surfaces ou des aires entre les trajectoires, etc). les trajectoires peuvent être comparées suivant différents critères prédéfinis (comprenant notamment le nombre de changements de cap, le nombre de segments, la répartition de ces segments dans l’espace, la distribution des segments de vol selon leur longueur). Dans un développement, l’affichage permet à l’opérateur de sélectionner ou d’indiquer qu’une procédure est acceptable, ou non. Des moyens de saisie pour une rétroaction peuvent être prévus. Dans un développement, l’affichage souligne les nouvelles procédures, les procédures modifiées, et/ou les procédures supprimées et/ou des périphériques de saisie permettent d’indiquer qu’une procédure sélectionnée est vérifiée ou non, et le cas échéant acceptable ou non. Dans un développement, le procédé comprend en outre l’application de un ou plusieurs filtres de données, l’application d’un ou de plusieurs filtres appliqués aux données (e.g. seuillage, normalisation, etc) et/ou à leur affichage (e.g. personnalisation, mise en évidence, etc), lesdits filtres étant configurables. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend l’application d’une ou plusieurs listes blanches et/ou liste noires de données ou type de données. Par exemple les listes blanches peuvent comprendre des types de données ou des données qu’il est important de surveiller. Les listes noires correspondent aux données ou types de données de données qui peuvent être ignorées. Dans un développement, une base de données de navigation est une base de navigation NAVDB, une base de données DAFIF, une base de données de terrain, ou une base de données d’obstacles ou culturale. Il est décrit un produit programme d’ordinateur, ledit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code permettant d’effectuer une ou plusieurs des étapes du procédé, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Il est décrit un système pour l’analyse de trajectoires d’aéronefs, le système comprenant des moyens pour mettre en œuvre une ou plusieurs des étapes du procédé. La figure 1 illustre des exemples d’étapes selon un mode de réalisation de l’invention. En considérant des bases de navigation 110, un ou plusieurs écarts 120 sont déterminés, en utilisant notamment des générations de trajectoires volables (c’est-à-dire produite par des procédés et systèmes FM), puis des impacts opérationnels 130 sont déterminés. Enfin, différents affichages à but explicatif 140 peuvent être mis en œuvre (Interface Homme-Machine, acronyme IHM). Dans un mode de réalisation, le procédé comprend les étapes consistant à définir une chaine de traitement de définition d’impact des évolutions de bases de données de navigation; détecter la modification de la source; simuler des trajectoires; définir et ajuster des fonctions de coût ou de score prédéfinies; analyser des trajectoires, selon les fonctions de coût appropriées, pour définir l’impact des évolutions de la référence de base de données sur le système complet; optionnellement afficher des résultats (e.g. associée à la base courante) ou des écarts liés aux évolutions de la base de données ordonnés selon des critères de coûts personnalisés. L’affichage 140 des résultats est une étape optionnelle mais avantageuse, qui peut par exemple permettre d’ordonner la liste des procédures selon leur score après traitement par la fonction de score. L’avantage associé à ces affichages réside dans le fait qu’ils explicitent le cheminement logique pour l’analyse opérationnelle des impacts des évolutions de procédure entre cycles. En d’autres termes, l’utilisateur peut être guidé (activement) dans son analyse, ou cette dernière peut être facilitée (passivement). Les affichages des résultats intermédiaires peuvent contribuer à aider l’utilisateur à s’organiser dans ses analyses pour identifier les cas à impacts opérationnels importants. Parmi les fonctionnalités associées à l’affichage, il est en particulier possible de restreindre les analyses à des aspects ou des données particulières. Dans un mode de réalisation où l’affichage est découpé en une pluralité de «couches» d’informations, par exemple par niveaux d’abstraction, une première couche peut par exemple présenter les informations de manière macroscopique ou synthétique (e.g. compteurs, cartographie, synthèse, application de filtres, etc.), un second niveau peut présenter les résultats de manière exhaustive (e.g. liste des procédures, liste des procédures présentant une modification entre deux cycles de NAVDB, possibilités de tri et de filtrage sur les champs présentés, et sur les scores calculés, etc.). Un troisième niveau peut consister en un une présentation opérationnelle, c’est-à-dire affichant les trajectoires du cycle considéré et/ou avant et après mise à jour. Différents moyens de visualisation et de navigation peuvent être utilisés (e.g. écrans tactiles, réalité virtuelle, réalité augmentée, vidéo projection, hologrammes, haptique, dataglove, etc). Dans le détail, le procédé peut comprendre une ou plusieurs des étapes décrites ci-après Dans un mode de réalisation de l’invention, le procédé comprend l’étape consistant à recevoir des données de la base de navigation NAVDB (étape de lecture, comptage statistique des éléments de la base, etc). Dans un cycle initial, la liste des éléments sur lesquels calculer les trajectoires est établie. Les éléments nécessaires aux calculs des trajectoires sont extraits. Les procédures complètes de départ, d’arrivées (opération appelée stringing dans le FMS) sont construites. Ces procédures sont analysées. Le cycle itératif (en delta) comprend en plus les étapes consistant à: i) déterminer un ou plusieurs écarts contextuels entre deux bases de navigation NAVDB ; cette étape peut comprendre une ou plusieurs sous étapes, notamment: détecter ou déterminer des écarts dits «bruts» (par ajout et/ou suppression et/ou modification de données); détecter ou déterminer des écarts récursifs (une donnée est dite «en écart» si un de ses éléments constitutifs à subit une modification). Une ou plusieurs de ces étapes peut être approfondies; par exemple certains types de données à analyser peuvent être sélectionnés; des listes blanche ou noire peuvent être prédéfinies (e.g. ignorer un changement de nom d’un aéroport); application de seuils ou de plages de seuils (par exemple, ne pas relever l’écart si le changement de CRS et ii) établir la liste des éléments à comparer (elle peut contenir les éléments modifiés, supprimés et/ou nouveaux); cette étape peut comprendre une ou plusieurs sous-étapes, notamment l’étape consistant à extraire des éléments (ou données) nécessaires aux calculs des trajectoires et à construire une ou plusieurs procédures complètes de départ et/ou d’arrivée (ces opérations sont appelées stringing dans le FMS). Dans un mode de réalisation de l’invention, le procédé comprend une étape consistant à récupérer ou déterminer des compteurs et/ou des écarts qui ne sont pas utiles aux calculs des trajectoires, mais qui le sont pour l’affichage final. L’affichage peut aussi avoir comme objet l’affichage de statistiques et/ou d’écarts sur une ou plusieurs des bases du cycle et/ou sur le delta (la différence) entre les bases d’un cycle. Dans un mode de réalisation de l’invention, associé(s) à un ou plusieurs écarts, un ou plusieurs impacts opérationnels peuvent être déterminés (ou calculés ou simulés ou inférés). Dans un mode de réalisation, par procédure, chaque procédure est décrite par N trajectoires («N cas de vols»), par exemple de manière combinatoire. Différents types de génération massive sont possibles. Dans un mode de réalisation, les trajectoires sont obtenues en faisant varier plusieurs facteurs, notamment les performances de l’aéronef (de manière à couvrir le domaine opérationnel de vol), les différentes méthodes de pilotage (choix des vitesses, des cost index …), et/ou en faisant varier les différents paramètres influençant la trajectoire d’un aéronef (e.g. météorologie, température, masse de l’avion, état de l’avion). De la sorte, un grand nombre de trajectoires peut être généré. Ces trajectoires générées sont dites «volables», i.e. de type FMS, donc qui respectent les normes sur les performances de navigation (RNP) DO236/D0283, et qui exploitent les variations de tous les paramètres opérationnels. Dans un mode de réalisation spécifique, un FMS générique peut être utilisé pour calculer les plans de vol et les trajectoires (les trajectoires présentées auront une très grande similitude avec ce qui est présenté au pilote lors du déroulement du vol) Avantageusement, une génération massive permet de couvrir toutes les opérations possibles de la compagnie aérienne, notamment l’utilisation des procédures de départ et arrivée dans le cadre PBN (« Performance Based Navigation» ), en prenant en compte les contraintes interne de la NAVDB et les contraintes liées aux performances à travers l’utilisation du FMS. il est remarquable que ces trajectoires sont différentes de celles proposées par les outils sol des centres de contrôle opérationnel (« Operational Control Center», OCC ). Dans le cas de la comparaison de deux bases de navigation, la combinatoire peut consister à calculer un nombre de trajectoires égales à 2 fois le nombre d’éléments à comparer, multiplié par les N cas de vol. Dans un mode de réalisation spécifique, l’impact opérationnel d’un écart est évalué , selon différentes méthodes. Dans un mode de réalisation spécifique, l’étape consistant à analyser l’impact opérationnel d’un écart détecté comprend l’étape consistant à déterminer un score associé audit écart. Cette étape peut par exemple utiliser une fonction analytique (e.g. avec des coefficients ou des pondérations), des systèmes d’équations, ou bien encore résulter du déroulement d’un algorithme (définition algorithmique du score). Les procédures et trajectoires peuvent être déterminées puis évaluées, par des différentes méthodes dites Big Data et/ou d’apprentissage automatique (infra). Dans un mode de réalisation, plusieurs types d’analyse (ou «démarches») peuvent être effectuées afin d’effectuer l’analyse d’un nouveau cycle C2. Les sorties de ces analyses peuvent être combinées pour fournir une mesure (quantification) d’anomalie des composants du cycle courant. La illustre la structuration des objets manipulés pour une procédure. N (220) désigne le nombre de trajectoires par procédure. M (230) désigne le nombre de caractéristiques par trajectoire (ces caractéristiques peuvent être des paramètres géométriques définis par des experts FMS qui décrivent la nature et l’évolution de chacune de ces trajectoires d’un point de vue opérationnel). Dans l’exemple qui est illustré K = 1, N = 5 et M = 7. La illustre la structuration des objets manipulés pour un cycle. Pour un cycle AIRAC (C1 et C2 différent de C1), K1 et K2 désignent les nombres de procédures La caractéristique a est modifiée en a’, la caractéristique b est supprimée, la caractéristique c est inchangée et la caractéristique d est nouvelle. La illustre une analyse par trajectoire. K1 désigne le nombre de procédures pour la base (n-1); K2 désigne le nombre de procédures pour la base (n); N désigne le nombre de cas de vol: K1xN scores peuvent être déterminés pour la base (n-1) et K2xN scores peuvent être déterminés pour la base (n). Dans la matrice de dimensions [K2xN, M], K2 (210) désigne le nombre de procédures, N (220) désigne le nombre de trajectoires par procédure, M (230) désigne le nombre de caractéristiques par trajectoire. L’objet d’étude est une matrice de dimensions (410) [K2xN, M], où sont calculés l’ensemble des caractéristiques des trajectoires. En d’autres termes, pour les éléments «trajectoires», l’objet d’étude est une matrice de taille [K2xN, M] Chaque ligne provient d’une trajectoire unique de C2. Des algorithmes de clustering non-supervisé et de détection d’anomalies tel que LOF sont appliquées sur cette matrice pour associer à chaque trajectoire une mesure de son degré d’anomalie en regard de toutes les trajectoires générées. Chaque procédure parmi les K2 procédures de (n) contient alors N scores d’anomalie qui peuvent être groupées pour créer un score d’anomalie par procédure. La illustre une analyse par procédure. K2 désigne le nombre de procédures dans la base (n). Dans la matrice [K2, MxN], K2 désigne le nombre de procédures et le produit MxN égale M le nombre de caractéristiques par trajectoire multiplié par N le nombre de trajectoires par procédure, soit le nombre total de caractéristiques par procédure. L’objet d’étude (510) est une matrice de dimensions [K2, M xN], où sont calculés l’ensemble des caractéristiques des trajectoires. Pour chaque procédure, sont concaténées les caractéristiques des trajectoires qui la composent. Entre d’autres termes, pour les éléments «faisceau de trajectoires par procédure», l’objet d’étude est une matrice. Pour chaque procédure, un vecteur est calculé. Chaque vecteur provient d’une quantité N de trajectoires. Ce sont les trajectoires correspondant à chaque cas de vol de la procédure étudiée. Des algorithmes de clustering et de détection d’anomalies peuvent être appliqués sur cette nouvelle matrice pour associer à chaque procédure un score reflétant le degré d’anomalie de la variation de ses trajectoires par rapport aux autres procédures. Chaque procédure parmi les K2 procédures de (n) possède alors un score d’anomalie. La illustre une analyse par écart entre procédures. K1 désigne le nombre de procédures dans le cycle (n-1) et K2 désigne le nombre de procédures dans le cycle (n). K désigne le nombre de procédures modifiées entre les cycles (n-1) et (n), pouvant entraîner des conséquences opérationnelles distinctes. Pour cette analyse, les caractéristiques des trajectoires des procédures du cycle courant sont comparées avec les caractéristiques des trajectoires des procédures du cycle précèdent. Ces écarts entre procédures du cycle courant et précédent peuvent être déterminés, puis ces écarts peuvent être associés à des impacts opérationnels, en référence à des impacts opérationnels préalablement définis. Dans un mode de réalisation, les matrices courantes et précédentes sont soustraites l’une à l’autre : la matrice de différence est déterminée. Cette matrice de différence est projetée dans un espace de dimension P corrélées en un ensemble de variables décorrélées. Dans un mode de réalisation, les moments statistiques (comme la somme et l’écart-type) de ces variables décorrélées pour chaque procédure fournit deux nouvelles mesures d’écarts: la moyenne de l’évolution («Evolution Mean») 610 et l’écart type de l’évolution («Evolution Spread») 620. En d’autres termes, pour les éléments « variation de faisceau de trajectoires par procédure », l’objet d’étude est la différence des caractéristiques provenant des trajectoires des procédures modifiées entre les cycles (n) et (n-1). Pour chaque procédure de la liste ∆P, 2*N trajectoires sont générées: N pour le cycle (n) et N pour le cycle (n-1). Dans un mode de réalisation, la combinaison des différents scores (score 1, score 2, moyenne de l’évolution, écart type de l’évolution) permet d’obtenir une mesure (une quantification) pour la détection d’une ou de plusieurs anomalies de procédures. Avantageusement cette détection est adaptée et paramétrable. Il est décrit un procédé de calcul d’écart entre deux bases de données de navigation (BDD) explicitant l’impact sur les trajectoires de l’évolution entre les deux BDD, selon des fonctions de coût et des critères définis, comprenant les étapes: de détermination des écarts entre 2 bases de données de navigation Arinc 424; de détermination d’une liste de procédures à comparer (procédures de départ SID, …); déterminer une liste de N cas de vol (performances, masse, météo, cost index, vitesse…)par procédure; insertion de liste d’éléments dans un FMS générique pour les deux bases de données; calcul par le FMS générique des trajectoires associées à chaque procédure à comparer. Dans un développement, le procédé comprend en outre l’étape de définition de caractéristiques descriptives de trajectoires liées, à des fonctions de coûts complexes, notamment par choix des critères et des fonctions de scoring, par définition des critères en particulier pour la mesure d’écarts et par la mise en œuvre d’algorithmes d’apprentissage automatique pour sortir une note du LOF. Dans un développement, le procédé comprend en outre la détection d’anomalies dans les trajectoires et procédures, l’utilisation d’algorithmes de clustering et de détection d’anomalies sur les caractéristiques descriptives des trajectoires et des procédures; et la combinaison des résultats de ces algorithmes pour renforcer la robustesse de la détection d’anomalies. Dans un développement, le procédé comprend en outre la mesure d’écarts entre procédures, par projection de la matrice de distances entre procédures dans un espace aux dimensions décorrélées pour caractériser la différence et la variabilité d’une procédure entre deux cycles. Dans un développement, le procédé comprend en outre l’affichage adapté à l’utilisateur des résultats des fonctions de coûts appliquées aux K procédures. Dans un mode de réalisation, l’invention génère des variations des éléments constitutifs des trajectoires (pour paver l’espace des possibles de manière complète) qui sont validées par un FMS certifié pour donner des trajectoires volables. Des écarts sont mesurés entre ces trajectoires volables, puis éventuellement et sélectivement affichés au pilote. La présente invention peut s’implémenter à partir d’éléments matériel et/ou logiciel. Elle 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. Suivant les modes de réalisation de l’invention, la localisation des calculs peut être variée: à ce jour, des ressources tant locales (embarquées) qu’accédées à distance (Cloud) peuvent être mobilisées. Il est aussi légitime de penser que des moyens de calculs très significatifs peuvent - ou pourront à terme - être embarqués (serveur rack, PC, tablettes, smartphones, casques VR, etc). Dans un mode de réalisation, un aéronef est équipé d’un module de communication et de partage collaboratif de données issues des calculateurs embarqués dans l’aéronef. Ce module matériel peut être en relation avec divers utilisateurs et/ou fournisseurs de données. Au sol, des ressources informatiques peuvent être importantes (e.g. Cloud élastique) Matériellement, les modes de réalisation de l’invention peuvent être réalisés par ordinateur. L’ordinateur peut être un rack ou une tablette ou un EFB ou une partie logicielle intégrée dans le FMS, etc. l’architecture peut être distribuée, par exemple du type «informatique dans les nuages» (« cloud computing » en anglais). Des serveurs en pair-à-pair, entièrement ou partiellement distribués (existences de centres) peuvent interagir. Il peut exister un ou plusieurs nœuds privilégiés, quand il s’agit de cloud privé ou de chaîne de blocs privée. Les accès peuvent être multiplateformes (e.g. depuis EFB, WebApp, accès sol, etc). Un ou plusieurs EFB peuvent être en interaction avec un ou plusieurs FMS pour la gestion des calculs. Des ressources informatiques de calcul et/ou de mémoire, peuvent être accédées localement et/ou à distance, pour mettre en œuvre les étapes du procédé. Procédé mis en œuvre par ordinateur pour l’analyse de bases de données de navigation, le procédé comprenant les étapes consistant à : - comparer deux bases de données de navigation, associées à des dates de mise à jour et/ou des sources différentes, et déterminer une liste de procédures différentes, ou écarts, entre lesdites bases; -caractériser une procédure parmi cette liste par des cas de vols distincts, lesdits cas de vols correspondant à différentes combinaisons de variations de valeurs de paramètres de vol, les paramètres de vol comprenant notamment des paramètres de performance, de météorologie et/ou de vitesse ; - dans un calculateur aéronautique, par exemple de type FMS, générer des trajectoires associées aux cas de vol des procédures différentes entre les deux bases de navigation. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre l’étape consistant à déterminer un score, ledit score étant représentatif de l’impact opérationnel associé audit écart. Procédé selon la revendication 2, ledit score étant appris par apprentissage automatique, les données d’entrainement comprenant les trajectoires volables en entrée et des scores associés en sortie. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, un écart étant déterminée par classification non-supervisée. Procédé selon la revendication 2, les écarts étant déterminés par trajectoire. Procédé selon la revendication 2, les écarts étant déterminés par procédure. Procédé selon la revendication 2, les écarts étant déterminés par écarts entre procédures. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, les deux bases de navigation étant des bases de navigation NAVDB d’un même cycle AIRAC, ou étant deux bases de navigation quelconques, ou bien encore étant des versions de FM distinctes. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel un ou plusieurs des résultats de calcul intermédiaires, notamment un ou plusieurs écarts et/ou scores et/ou anomalies, des informations relatives aux causes racines et/ou du contexte de calcul des étapes du procédé, fait l’objet d’un affichage dans une interface homme-machine. Procédé selon la revendication 9, comprenant en outre l’étape consistant à superposer les affichages associés aux trajectoires avant et après mise à jour de la base de navigation. Procédé selon la revendication 9, dans lequel l’affichage souligne les nouvelles procédures, les procédures modifiées, et/ou les procédures supprimées et/ou dans lequel des périphériques de saisie permettent d’indiquer qu’une procédure sélectionnée est vérifiée ou non, et le cas échéant acceptable ou non. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre l’application d’un ou de plusieurs filtres appliqués aux données et/ou à leur affichage, lesdits filtres étant configurables. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, une base de données de navigation étant une base de navigation NAVDB, une base de données DAFIF, une base de données de terrain, ou une base de données d’obstacles ou culturale. Un produit programme d’ordinateur, ledit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code permettant d’effectuer les étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 13, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Un système pour l’analyse de trajectoires d’aéronefs, le système comprenant des ressources informatiques de calcul et/ou de mémoire, accédées localement et/ou à distance, pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 13.