Brevet FR3122935A1 — publié le 20221118

L’invention concerne un procédé (100) d’estimation d’une grandeur métrique, mis en œuvre par ordinateur, à partir d’une première et deuxième série de données, ledit procédé (100) comprenant : au moins une itération d’une phase d’estimation (102) de la grandeur métrique suivant les étapes : tirage (104) de n données avec remise de la première série de données pour obtenir une première série expérimentale, et tirage (104) de m données avec remise de la deuxième série de données pour obtenir une deuxième série expérimentale, alignement (106) de la première série expérimentale par rapport à la deuxième série expérimentale, ou inversement, comparaison (108) terme à terme entre la première série expérimentale et la deuxième série expérimentale afin de déterminer un gain terme à terme, pondération (110) de chaque gain par un facteur de pondération, calcul (112) de la grandeur métrique à partir des gains pondérés. Figure pour l’abrégé : La FIGURE 1 PROCÉDÉ D’ESTIMATION D’UNE GRANDEUR MÉTRIQUE RELATIVE À UNE DIFFÉRENCE ENTRE DES DONNÉES ISSUES DE DEUX SÉRIES DE DONNÉES La présente invention concerne un procédé d’estimation d’une grandeur métrique, mis en œuvre par ordinateur, à partir d’au moins deux séries de données. L’invention concerne également un programme d’ordinateur et un dispositif mettant en œuvre un tel procédé. Le domaine de l’invention est celui des procédés d’estimation de grandeur métrique, mis en œuvre par ordinateur, à partir d’au moins deux séries de données. Le domaine de l’invention est notamment celui des procédés d’estimation de grandeur métrique afin d’étudier la reproductibilité de l’estimation de la grandeur métrique à partir de plusieurs séries de données. Le domaine de l’invention est aussi celui de la gestion des données. Etat de la technique On connaît des procédés d’estimation de grandeurs métriques à partir d’au moins deux séries de données. Par exemple, il est connu un procédé d’estimation d’une tendance centrale mathématique comme la moyenne arithmétique, ou la médiane ou le mode, à partir d’une série de données mesurées comprenant de grandes fluctuations. Souvent, lorsque l’on cherche à étudier la reproductibilité de cette grandeur métrique, l’estimation directe de cette grandeur métrique à partir de la série de données n’est pas représentative car les valeurs extrêmes de la série de données, souvent causées par des événements isolés, sont calculées avec le même poids qu’une donnée ayant une valeur reproductible, c’est-à-dire courante ou commune à plusieurs séries de données se rapportant au même objet d’étude. Dans ce cas, il est connu de réaliser un prétraitement des données afin d’exclure les valeurs extrêmes de la série de données. Toutefois, cette méthode est fonctionnelle mais pose différents problèmes, notamment : de la sélection de la valeur du seuil d’exclusion car ce choix est souvent fait de manière empirique et de manière purement « arbitraire ». Par conséquent l’estimation ne peut être totalement automatisée et peut manquer d’efficacité. de reproductibilité car comme ce seuil dépend de la variation d’une série de données, il n’est pas forcément adéquate pour une autre série de données, de précision car ces valeurs extrêmes peuvent être sources d’information et aider dans de futures estimations ou prédictions de la variation de la grandeur métrique sur de nouvelles séries de données. Les exclure conduit souvent à une estimation biaisée et ne permet pas de remonter à leur origine. Un but de la présente invention est de remédier à au moins un des inconvénients précités. Un autre but de l’invention est de proposer un procédé d’estimation d’une grandeur métrique plus automatisé. Un autre but de l’invention est de proposer un procédé d’estimation d’une grandeur métrique plus efficace. Un autre but de l’invention est de proposer un procédé d’estimation d’une grandeur métrique reproductible. Un autre but de l’invention est de proposer un procédé d’estimation d’une grandeur métrique plus précis. L’invention permet d’atteindre au moins un des buts précités par un procédé d’estimation d’une grandeur métrique, mis en œuvre par ordinateur, à partir d’au moins deux séries de données, dites respectivement première série initiale et deuxième série initiale, ledit procédé comprenant : au moins une itération d’une phase d’estimation de la grandeur métrique suivant les étapes suivantes : tirage de n données avec remise de la première série initiale pour obtenir une première série de données, dite première série expérimentale, et tirage de m données avec remise de la deuxième série initiale pour obtenir une deuxième série de données, dite deuxième série expérimentale, alignement de la première série expérimentale par rapport à la deuxième série expérimentale, ou inversement, comparaison terme à terme entre la première série expérimentale et la deuxième série expérimentale suite à l’étape d’alignement, afin de déterminer un gain terme à terme, pondération de chaque gain en fonction d’un modèle statistique des valeurs de la première série initiale et d’un modèle statistique des valeurs de la deuxième série initiale, calcul de la grandeur métrique à partir des gains pondérés. Ainsi, le procédé selon l’invention permet d’estimer une grandeur métrique à partir d’au moins deux séries de données. Suivant le procédé selon l’invention, aucune valeur n’est choisie ou exclue de manière arbitraire. Par conséquent, le procédé est donc plus automatique, efficace, répétable et précis. En effet, comme aucune valeur extrême n’est exclue dans les séries initiales et/ou expérimentales, le procédé est plus précis et répétable à une multitude de séries de données pouvant comprendre différentes valeurs extrêmes. En outre, aucun seuil n’a besoin d’être défini de manière arbitraire en fonction de la variation des séries de données. Le procédé selon l’invention est donc plus automatique et efficace. Comme aucune valeur extrême n’est supprimée, le procédé selon l’invention permet d’étudier la variation des valeurs extrêmes sur plusieurs séries de données, ce qui permet de leur trouver une origine. En outre, la grandeur métrique estimée n’est pas biaisée par un seuil utilisé. Le procédé est donc plus précis. Le procédé selon l’invention réalise une étape d’alignement ce qui lui permet de travailler avec des séries initiales et/ou expérimentales de tailles différentes. Le procédé s’adapte à différentes tailles de série de données. En outre, par ces techniques de traitement, aucune valeur n’est exclue de manière arbitraire. En particulier, l’étape de tirage améliore la précision de l’estimation mais peut être coûteuse en calcul. Plus le nombre de tirages est grand, plus l’estimation est précise. Par conséquent, elle est définie en pratique selon un objectif de précision face à un coût de traitement. Ainsi, le procédé selon l’invention permet d’améliorer le traitement des données utilisées dans une estimation d’une grandeur métrique, ladite grandeur métrique étant suivant le procédé selon l’invention relative à une différence. Le calcul de la grandeur métrique peut comprendre le calcul de la moyenne arithmétique sur les gains obtenus suite à l’étape de comparaison. Le calcul de la grandeur métrique peut comprendre une multiplication d’une moyenne arithmétique sur les gains calculés suite à l’étape de comparaison par le facteur de pondération. Dans une première variante du procédé selon l’invention, le nombre de données tirées à l’étape de tirage peut être différent pour chaque série initiale. Le procédé selon l’invention peut estimer la grandeur métrique à partir d’un nombre N de séries initiales. Par exemple, le procédé peut être réalisé à partir de la première série initiale et deuxième série initiale puis ensuite, dans une autre réalisation, à partir de la première série initiale ou la deuxième série initiale avec une troisième série initiale, différente de la première et deuxième série initiale. Cela peut permettre de comparer des grandeurs métriques obtenues avec plusieurs séries initiales, notamment de regarder et d’étudier des performances. Lorsque plus de deux séries initiales sont utilisées, une série initiale, la première ou la deuxième série initiale, peut être utilisée comme série de référence. Dans ce cas, la série de référence peut être utilisée dans plusieurs réalisations du procédé selon l’invention avec une nouvelle série initiale à chaque réalisation. A titre d’exemple non limitatif la première série initiale peut être une série de référence, c’est-à-dire obtenue par un processus connu et la deuxième série initiale une série test, c’est-à-dire obtenue par un processus nouveau dont on ne connaît pas, par exemple, l’efficacité. Ainsi, le procédé selon l’invention peut permettre de comparer des données issues de processus différents (par exemple des procédés de fabrication différents) afin de comparer ces processus à partir de toutes les données à disposition. De préférence, les étapes de la phase d’estimation et/ou les étapes et/ou les phases du procédé selon l’invention peuvent être réalisées par un module de calcul distinct ou similaire. En particulier, chaque module peut être une unité de traitement. Dans le présent document, par « série de données » on entend un ensemble de données de même nature ou ayant entre elles une unité. La série de données peut être regroupée dans ou sous la forme d’une liste, d’un tableau, de préférence en une dimension, ou en plusieurs dimensions. Chaque série de données peut être de préférence un ensemble de données enregistrées sous forme 2D. Ainsi chaque donnée peut être porteuse de deux informations. Par « donnée » on entend une quantité connue. Chaque donnée comprend de préférence ou est constituée de nombre ou de chiffre au format entier ou décimal. La grandeur métrique est de préférence un nombre ou un chiffre au format entier ou décimal. Les données constituant les première et deuxième séries initiales peuvent comprendre un chiffre au format entier ou décimal. Par grandeur métrique, on entend, une mesure ou une grandeur mesurable porteuse d’une information d’intérêt. Par « tirage avec remise » dans une série de données, on entend une expérience aléatoire dans laquelle la donnée tirée dans la série de données (ici initiale) est remise dans la série de données à chaque tirage avant de procéder à un nouveau tirage dans la même série de données. Le tirage de la donnée est aléatoire. L’étape de comparaison peut comprendre une différence terme à terme entre les séries expérimentales suite à l’étape d’alignement. Cette étape est facile à mettre en œuvre et peu coûteuse en temps de calcul. Le procédé selon l’invention peut utiliser différents types de gain dans son procédé d’estimation. Par exemple, l’étape de comparaison peut comprendre une différence terme à terme pour fournir un gain terme à terme ou un gain relatif terme à terme. Le gain terme à terme peut être calculé suivant la formule suivante : avec a(i) et b(i) étant chacune une donnée de la première (par exemple a(i)) ou deuxième (par exemple b(i)) série expérimentale après l’étape d’alignement. Le procédé selon l’invention est donc simple à mettre en œuvre. Aussi, suivant le procédé selon l’invention, la grandeur métrique est donc relative à une différence entre la première série initiale et la deuxième série initiale. De préférence, l’étape de comparaison peut comprendre le calcul d’un gain relatif terme à terme entre les séries expérimentales suite à l’étape d’alignement, déterminé par la formule suivante : avec a(i) et b(i) étant chacune une donnée de la première (par exemple a(i)) ou deuxième par exemple b(i)) série expérimentale après l’étape d’alignement. Un tel calcul permet de mieux prendre en compte la variation d’une des séries de données, ce qui permet d’améliorer la précision du procédé selon l’invention. De préférence, le quotient dans la formule Math 2 peut être fonction de la série de référence, qui peut être, à titre d’exemple non limitatif, la première série initiale. Le procédé selon l’invention peut comprendre une étape de détermination de la taille de chaque série initiale, avant la phase d’estimation, le nombre de données tirées avec remise pour chaque série initiale, à l’étape de tirage, étant fonction de la série initiale de plus petite taille. Ainsi, suivant le procédé selon l’invention, le nombre de tirage avec remise peut être fonction de la série initiale de plus petite taille. Le nombre de données tirées avec remise peut être équivalent pour chaque série initiale (i.e. n = m), même si le procédé selon l’invention travaille avec des séries initiales de tailles différentes. Utiliser un même nombre de tirage pour chacune des séries initiales permet de gagner en temps de calcul, ce qui permet au procédé selon l’invention d’être plus rapide. Dans une variante, le nombre de données tirées avec remise (i.e. n et m) pour chaque série initiale peut être inférieur ou égal à la taille de la série initiale de plus petite taille, de préférence égal à la taille de la série initiale de plus petite taille. Lorsque n et m sont identiques, alors l’étape d’alignement peut comprendre un tri de chaque série expérimentale suivant un même critère. Ainsi, l’étape d’alignement peut être simple à mettre en œuvre permettant ainsi au procédé selon l’invention d’être moins coûteux en temps de calcul. En outre, cela permet de traiter les données avant l’étape de comparaison afin de comparer des données « similaires », c’est-à-dire d’un même ordre de grandeur, des séries expérimentales. Par exemple, de cette façon les données élevées de la première série expérimentale seront seulement comparées avec des données élevées de la deuxième série expérimentale. Cela permet donc d’éviter d’augmenter la variance des données obtenues suite à l’étape de comparaison. Le critère peut comprendre un rangement par ordre croissant ou décroissant de chaque série expérimentale. Ainsi, le procédé selon l’invention peut classer chaque série initiale suivant un même critère avant l’étape de comparaison. Le rangement par ordre croissant ou décroissant peut être assimilé à une méthode d’alignement. Une réalisation de l’étape d’alignement suivant ces étapes produit un alignement de bonne qualité pour un temps calcul très faible. L’étape d’alignement peut être mise en œuvre par d’autres méthodes mathématiques. Par exemple, la méthode d’alignement utilisée par le procédé selon l’invention peut être de type : de déformation temporelle dynamique, issu de l’anglais de Dynamic Time Warping (DTW), ou de distance de Levenshtein, issu de l’anglais de Levenshtein distance recalage élastique, issu de l’anglais Elastic matching, ou d’alignement de séquences, issu de l’anglais Sequence alignment, ou algorithme de Wagner–Fischer, issu de l’anglais Wagner–Fischer algorithm, ou algorithme de Needleman–Wunsch, issu de l’anglais Needleman–Wunsch algorithm, ou distance de Fréchet, issu de l’anglais Fréchet distance. Le nombre d’itérations de la phase d’estimation peut être supérieur à 100 et inférieur à 20000, de préférence égal à 10000. Ainsi, le procédé d’estimation peut comprendre une résolution dépendant du nombre d’itérations de la phase d’estimation. Le nombre d’itérations de la phase d’estimation peut être modifiable, par exemple par un utilisateur (i.e. technicien) utilisant le procédé selon l’invention suivant un compromis précision de l’estimation et temps de calcul pour réaliser l’estimation. Plus le nombre d’itérations est élevé, plus l’estimation de la grandeur métrique est précise. Le nombre d’itérations peut être décidé en fonction des besoins du procédé d’estimation, c’est à dire si l’on souhaite une estimation très précise avec en contrepartie un temps de mise en œuvre un peu plus important ou à l’inverse obtenir une estimation rapide de la grandeur métrique mais avec une plus faible précision comparée à un procédé selon l’invention qui a effectué un plus grand nombre d’itérations. Chaque modèle statistique peut comprendre un modèle paramétrique ou un modèle de mélange gaussien, ledit procédé pouvant comprendre, avant l’étape de pondération, de préférence avant la phase d’estimation, une étape de modélisation de chaque série initiale suivant le modèle paramétrique ou le modèle de mélange gaussien. Ainsi, suivant le procédé selon l’invention, un modèle sur les séries initiales est choisi et ledit modèle choisi peut être ensuite appliqué sur les séries expérimentales lors de l’étape de pondération. L’étape de modélisation peut comprendre une étape de calcul d’au moins un paramètre, par exemple le calcul de la moyenne arithmétique et de la variance de chaque série initiale, l’au moins un paramètre pouvant être utilisé dans l’étape de modélisation. Le procédé peut en outre comprendre après l’étape de modélisation, une étape d’optimisation du modèle de chaque série initiale sur les séries initiales correspondantes de manière à obtenir une distribution probable de chaque donnée des séries initiales. Ainsi, suivant le procédé, il est possible d’améliorer le modèle statistique après l’étape de modélisation avant d’obtenir des paramètres de chaque modèle statistique qui correspondent au mieux aux données des séries initiales. De préférence, l’étape d’optimisation peut comprendre une régression du modèle de chaque série initiale sur les séries expérimentales. Suivant le procédé selon l’invention, le modèle paramétrique ou de mélange statistique peut être fonction de la variation des données de chaque série expérimentale. A titre d’exemple non limitatif, le modèle paramétrique choisi peut être un un modèle gaussien, de Laplace, de préférence log-normale. Le modèle paramétrique choisi ou le modèle par mélange gaussien peut être similaire ou différent pour les deux séries initiales. Le modèle paramétrique de chaque série initiale peut être choisi : de manière empirique, par exemple en fonction de la variation des données de chaque série expérimentale, ou de manière automatique, par exemple à partir d’un modèle prédéfini à l’avance. Dans ce cas, le modèle paramétrique peut être mémorisé dans ledit ordinateur mettant en œuvre le procédé. L’étape de pondération peut utiliser un facteur de pondération déterminé selon la relation suivante : où et ou Et avec a(i) et b(i) étant chacune une donnée de la première ou deuxième série expérimentale après l’étape d’alignement ou une donnée de la première ou deuxième série initiale, et f A et f B étant des modèles statistiques des valeurs de la première série initiale ou des valeurs de la deuxième série initiale. Ainsi, suivant le procédé selon l’invention, le facteur de pondération est fonction des séries expérimentales. Par conséquent, la pondération est plus précise car elle suit au plus près la variation des données des séries expérimentales. La formule Math 4 combinée avec la formule Math 5 sont préférées car elles donnent de meilleurs résultats, notamment en termes de précision. Les données a(i) et b(i) peuvent être des données des séries expérimentales brutes ou des données d’un modèle déterminé à partir des séries expérimentales, par exemple après l’étape de modélisation. Ainsi, le facteur de pondération dépend des données des séries expérimentales et des modèles statistiques déterminés à partir des données initiales, à l’inverse des procédés de l’état de l’art qui peuvent choisir des facteurs de pondérations arbitraires. Ceci renforce la précision du procédé d’estimation. Ainsi, le facteur de pondération suivant le procédé selon l’invention peut être déterminé à partir des étapes de : sommation ou multiplication terme à terme entre les données des modèles statistiques de la première et deuxième série après l’étape d’alignement ou entre les données des modèles statistiques de la première et deuxième série initiale (de préférence, entre les modèles paramétriques ou modèles de mélange gaussien obtenus en sortie de l’étape de régression ou en sortie de l’étape de détermination d’un modèle), normalisation suite l’étape de sommation, par exemple pour que la somme des données soit égale à 1. Dans une autre variante du procédé selon l’invention, le facteur de pondération peut être égal à un coefficient qui peut être déterminé de manière empirique. Par exemple il peut être égal à la valeur moyenne, ou à la médiane, ou à l’écart type d’une des séries expérimentales, ou à un coefficient multiplicateur entier ou décimal déterminé de manière empirique. Le procédé selon l’invention peut, préalablement à la phase d’estimation, et de préférence après l’étape de modélisation, comprendre une phase de filtrage de chaque série initiale par seuillage. La phase de filtrage peut comprendre une attribution, dans chaque série initiale, de la valeur moyenne du modèle fourni après l’étape de modélisation à toutes les données en dehors d’un seuil ou une attribution d’une valeur moyenne d’une distribution de chaque série initiale à toutes les données en dehors d’un seuil. Ainsi, la phase de filtrage permet de remplacer les valeurs erronées de chaque série initiale par une valeur plus probable, qui peut être la valeur moyenne de la série initiale considérée. Par conséquent, aucune donnée n’est éliminée. La taille de chaque série initiale est donc conservée. Notamment, une telle phase de filtrage évite les biais importants qui pourraient altérer ou fausser le résultat de la phase d’estimation. La valeur moyenne de la distribution de chaque série initiale peut être fournie par une représentation de chaque série initiale sous la forme d’une distribution, par exemple après affichage d’un histogramme. Le seuil peut être choisi de manière empirique, c’est-à-dire en fonction de la variation des données de chaque série initiale ou de manière automatique, c’est à dire prédéfini à l’avance. Notamment, un seuil plausible peut être enregistré et utilisé une première fois dans le procédé selon l’invention. Ce seuil peut ensuite être modifié en fonction des attentes et résultats obtenus avec un précédent seuil. Le seuil peut être déterminé en fonction de l’espérance mathématique, de la valeur moyenne ou la valeur maximale de chaque modèle choisi ou de chaque distribution choisie. Le seuil peut être similaire ou équivalent pour chaque série initiale. Le procédé selon l’invention peut comprendre une étape : d’enregistrement de la grandeur métrique calculée à chaque itération de la phase d’estimation, et modélisation d’un modèle paramétrique de la grandeur métrique à partir de l’ensemble des grandeurs métriques enregistrées ou représentation d’une distribution de la grandeur métrique à partir de l’ensemble des grandeurs métriques enregistrées. L’étape de modélisation d’un modèle paramétrique de la grandeur métrique permet de modéliser le comportement de l’ensemble des grandeurs métriques enregistrées. L’étape de représentation de la distribution permet de directement visualiser de comportement de l’ensemble des grandeurs métriques enregistrées. Par exemple, l’étape de représentation peut comprendre un affichage des données, par exemple sous la forme d’un histogramme. Ainsi, l’étape de modélisation ou de représentation permet d’étudier le comportement de la grandeur métrique sur l’ensemble des itérations de la phase d’estimation. La grandeur métrique peut être enregistrée dans une base de données ou sur un moyen de stockage de l’ordinateur, par exemple dans la mémoire interne de l’ordinateur mettant en œuvre ledit procédé. Pour chaque base de données mentionnées dans la suite du document, la base de données peut être distante, par exemple enregistrée sur le « Cloud » ou sur un serveur connecté à l’appareil ou le dispositif mettant en œuvre le procédé selon l’invention. La base de données peut être accessible au travers d’un réseau de communication, par exemple de type internet, par une connexion filaire ou sans fil de type WIFI, Bluetooth, modem ou réseau 3, 4, 5G. La base de données peut être un serveur local ou externe ou un moyen d’enregistrement dudit ordinateur (mémoire interne, disque dur interne ou externe). Ainsi, avec le procédé selon l’invention, il est possible d’observer le comportement ou la variation de la grandeur métrique au cours du temps. Le temps pouvant être considéré, par exemple, par le nombre d’itérations de la phase d’estimation ou par des comparaisons avec des résultats futurs obtenus par le procédé selon l’invention. La grandeur métrique peut être enregistrée dans un fichier d’écriture, par exemple au format csv ou binaire, sous la forme d’une liste ou un tableau. La distribution peut être prédéfinie ou dépendre des variations de la grandeur métrique obtenue suite à l’ensemble des itérations. La distribution de la grandeur métrique peut être, à titre d’exemple non limitatif, une loi gaussienne, une loi de poisson, une distribution lorentzienne, une distribution exponentielle, une loi Maxwell-Boltzmann, etc. De préférence, le procédé peut comprendre une étape d’évaluation des grandeurs métriques estimées par un indice de confiance déterminé à partir du modèle paramétrique de la grandeur métrique, ou à partir de l’ensemble des grandeurs métriques enregistrées suite aux itérations de la phase d’estimation ou de préférence à partir de la distribution de la grandeur métrique. L’indice de confiance peut comprendre un intervalle de confiance, une médiane, une moyenne arithmétique, ou tous autres outils pour juger le niveau de confiance des grandeurs métriques estimées, par exemple un affichage de la distribution de l’ensemble des grandeurs métriques enregistrées. Le niveau de l’intervalle de confiance dépend des objectifs de l’estimation de la grandeur métrique. A titre d’exemples non limitatifs, le niveau de l’intervalle de confiance peut être supérieur à 50 %, ou supérieur à 80 %, ou supérieur ou égal à 90 %, de préférence égal à 95 %. Ainsi, lorsqu’une grandeur métrique est jugée « peu probable », le procédé selon l’invention peut les filtrer ou les éliminer. Le procédé selon l’invention peut comprendre une phase de mesure réalisée avant la phase d’estimation, ladite phase de mesure comprenant une étape de mesure des deux séries initiales et une étape d’enregistrement de chaque série initiale sur une base de données apte à communiquer avec ledit ordinateur. Ainsi, le procédé selon l’invention peut être mis en œuvre à partir de séries initiales pré enregistrées ou enregistrées. L’étape de mesure peut comprendre une mesure d’une multitude de données. L’étape de mesure de la première et deuxième série initiales peut être, de préférence, réalisée en même temps ou séparées dans le temps. L’étape de mesure des deux séries initiales peut être réalisée sur une certaine période temporelle. La période temporelle pour les étapes de mesure de la première et deuxième série initiale peut être similaire ou différente. La période temporelle peut être comptée en heures, journées, mois, en années, etc. Par conséquent, la période temporelle de l’étape de mesure peut être quelconque. Les données mesurées peuvent ensuite être enregistrées dans un fichier de sauvegarde sur une base de données. L’étape de mesure peut être réalisée par un moyen de mesure. Le moyen de mesure peut comprendre au moins un capteur ou un capteur physique ou un capteur logiciel. Les capteurs peuvent être de différents types ou de même nature. Ainsi, le procédé selon l’invention ne fonctionne qu’avec des données mesurées, c’est-à-dire acquises par un capteur quelconque. Le procédé selon l’invention permet d’améliorer le traitement des données mesurées et utilisées dans une estimation d’une grandeur métrique. Le procédé selon l’invention permet donc une meilleure gestion des données mesurées, notamment le procédé selon l’invention améliore l'utilisation des données mesurées par des capteurs grâce à une meilleure estimation statistique. Le procédé permet ainsi de réaliser une meilleure estimation de la grandeur métrique. La phase de mesure peut comprendre, dans l’étape de mesure, une mesure de k données avec k pouvant être un nombre pair ou impair. Ainsi, chaque capteur utilisé dans la phase de mesure peut collecter un nombre quelconque de valeurs. Par exemple, si le procédé est utilisé pour la comparaison de deux machines, la phase de mesure comprend des mesures faites sur une première machine qui vont consister en la première série initiale et des mesures faites sur une deuxième machine qui vont consister en la deuxième série initiale. De préférence, les séries initiales sont enregistrées sur une base de données apte à communiquer avec ledit ordinateur mettant en œuvre ledit procédé. Dans une variante, le procédé selon l’invention peut comprendre, avant la phase d’estimation, une phase de mesure comprenant une étape de mesure, sur une certaine période temporelle d’une multitude de données, une étape de répartition, de manière aléatoire, dans la première et deuxième série initiale, des données mesurées sur la période temporelle et une étape d’enregistrement de chaque série initiale sur une base de données apte à communiquer avec ledit ordinateur. Cette variante peut correspondre à un test de type A/A. A titre d’exemple non limitatif, la phase de mesure peut comprendre un test de type A/B, par exemple un test A/B utilisé pour comparer des processus de fabrication ou utilisé dans le domaine médical pour comparer au moins deux médicaments. Un test A/A peut être réalisé dans une phase préliminaire pour tester l’efficacité du procédé selon l’invention avant le test A/B effectué avec le procédé suivant l’invention. De préférence, le calcul de la grandeur métrique peut être une moyenne arithmétique des gains pondérés. Ainsi, la grandeur métrique peut être relative à une différence moyenne entre deux séries de données, ce qui permet de comparer les processus des deux séries initiales utilisées. Notamment, des données comparées et pondérées peuvent être représentées suivant un seul et même critère tout en limitant les erreurs liées à des valeurs extrêmes. La grandeur métrique peut donner des informations qualitatives et quantitatives. Par exemple, si la première série initiale correspond à une série de référence (i.e. issue d’un processus connu et couramment utilisé) et la deuxième série initiale correspond à une série test (i.e. issue d’un processus inconnu, en phase de test), le procédé permet de mesurer l’effet de la deuxième série initiale vis-à-vis de la première série initiale. La grandeur métrique peut être relative à une différence, notamment une différence de la deuxième série initiale par rapport à la première série initiale. Ainsi, suivant le procédé selon l’invention, il est possible de mesurer plus finement l’effet du test (deuxième série initiale) par rapport à la référence (première série initiale) afin de décider de remplacer ou de ne pas remplacer le processus de référence par le processus test, par exemple en production. A titre d’exemple non limitatif, le processus test (i.e. Par exemple, le processus représenté par la deuxième série initiale) peut être considéré comme efficace si la grandeur métrique est supérieure à une valeur de référence, de préférence si la grandeur métrique obtenue à chaque itération est supérieure à la valeur de référence. La valeur de référence peut être supérieure ou égale à 0. Plus la grandeur métrique est élevée, plus le processus test est efficace. Les deux séries initiales peuvent comprendre chacune des données mesurées, par exemple l’audience d’un site internet ou tout autre moyen de communication, les données d'utilisation de logiciels ou d’application mobiles, des fréquences d’utilisation telles que des fréquences d’utilisation d’un site internet, des données transactionnelles, ou des mesures de grandeurs physiques telles qu’une dimension, le poids, la taille, une résistance de matériaux etc. Notamment, si les données mesurées sont relatives à des grandeurs physiques, le procédé selon l’invention peut comparer deux procédés de fabrication, un de référence et un de test afin de valider ou non le procédé test via la valeur de la grandeur métrique. Dans une autre variante, le procédé selon l’invention peut comparer deux machines, une machine de référence et une machine de test, permettant d’obtenir chacune un produit. Dans ce cas, le procédé selon l’invention peut être un procédé de comparaison du panier moyen dépensé par des consommateurs. L’entité de vente peut comprendre une multitude de magasins tels que des magasins e-commerce et/ou des magasins non e-commerce. Les données des séries initiales peuvent comprendre différents produits. Ainsi le procédé selon l’invention permet d’identifier les tendances de vente d’un commerce ou de dépense des consommateurs dans différents types d’enseignes par exemple e-commerce ou non. Le panier d’achat d’un consommateur peut comprendre l’achat de services ou de produits, les produits ou services pouvant être de même nature ou de nature différentes comme des produits informatiques, électroménagers, alimentaires, cosmétiques, de jeu, des habits etc. La confidentialité et l’anonymat des consommateurs, ou acheteurs sont aussi conservés. Par conséquent, le procédé selon l’invention peut permettre d’étudier, notamment d’estimer les dépenses d’un consommateur chez un commerçant, annonceur, détaillant, sites e-commerce ou toutes autres entités vendant des objets. Par objet on entend des objets inertes et/ou vivants tels que des animaux ou des robots. Le procédé selon l’invention utilisant au moins deux séries de données peut, par exemple, permettre d’étudier la différence d’argent ou de visite (i.e. vue) que rapporte la deuxième série initiale par rapport à la première série initiale, ou inversement. Le but étant de remplacer le processus relatif à la première ou deuxième série initiale. Les séries initiales peuvent se composer d’un ensemble de données de nombres réels et/ou entiers. Selon un autre aspect de l’invention, il est proposé un programme informatique pouvant comprendre des instructions exécutables par un dispositif de traitement de données, qui lorsqu’elles sont exécutées mettent en œuvre toutes les étapes du procédé selon l’invention. Le programme informatique peut être dans tout langage informatique tel que C, C++, JAVA, Python, langage machine, etc. Selon un autre aspect de l’invention, il est proposé un dispositif de traitement de données comprenant des moyens configurés pour mettre en œuvre toutes les étapes du procédé selon l’invention. Le dispositif selon l’invention confère les mêmes avantages que ceux énumérés pour le procédé selon l’invention Le dispositif de traitement de données peut être un PC, un smartphone, une tablette, une unité de calcul ou tout autre appareil informatique et/ou électronique. En particulier, le dispositif de traitement de données peut être une carte électronique comprenant au moins un composant analogique et/ou au moins un composant numérique. Dans un mode de réalisation particulier, le dispositif de traitement de données peut être un processeur, une puce, un calculateur, etc. Suivant un mode de réalisation, le dispositif selon l’invention peut comprendre : un module d’estimation, appelé premier module d’estimation, configuré pour déterminer une grandeur métrique, de préférence appelée première grandeur métrique, à partir de deux séries de données, dites respectivement première et deuxième série initiale, ledit module d’estimation pouvant comprendre : au moins un module de tirage configuré pour tirer n données de la première série initiale pour obtenir une première série de données, dite première série expérimentale, et tirer m données avec remise de la deuxième série initiale pour obtenir une deuxième série de données, dite deuxième série expérimentale, un module d’alignement configuré pour aligner la première série expérimentale par rapport à la deuxième série expérimentale, ou inversement, un module de comparaison configuré pour comparer terme à terme la première série expérimentale et la deuxième série expérimentale obtenues en sortie du module d’alignement afin de déterminer un gain terme à terme, un module de pondération configuré pour pondérer chaque gain en fonction d’un modèle statistique des valeurs de la première série initiale et d’un modèle statistique des valeurs de la deuxième série initiale, un module de calcul de la grandeur métrique à partir des gains pondérés. Dans une variante, le dispositif selon l’invention peut comprendre deux modules de tirage distincts pour chaque série initiale. Le dispositif selon l’invention peut comprendre un module de mesure configuré pour mesurer les deux séries initiales et enregistrer chaque série initiale, par exemple dans un fichier d’enregistrement. Les séries initiales peuvent être directement enregistrées sur ledit dispositif ou sur une base de données apte à communiquer avec ledit dispositif. Le module d’alignement peut être configuré pour trier chaque série initiale suivant un même critère. Le critère peut comprendre un rangement par ordre croissant ou décroissant de chaque série expérimentale. Le dispositif peut comprendre un module de modélisation configuré pour modéliser chaque série initiale suivant un modèle paramétrique ou un modèle de mélange gaussien. Le module de modélisation peut aussi être agencé pour optimiser le modèle de chaque série initiale sur les séries initiales correspondantes de manière à fournir une distribution probable de chaque donnée des séries initiales. Le dispositif selon l’invention peut comprendre un module de stockage configuré pour enregistrer la grandeur métrique calculée par le module d’estimation. Le module de stockage peut aussi être configuré pour modéliser la grandeur métrique à partir de l’ensemble des grandeurs métriques enregistrées. Dans une autre variante, le module de modélisation peut être configuré pour représenter ou afficher la distribution de la grandeur métrique à partir de l’ensemble des grandeurs métriques enregistrées. Le dispositif selon l’invention peut aussi comprendre un module de précision configuré pour déterminer un intervalle de confiance du modèle paramétrique de la grandeur métrique. Le dispositif peut aussi comprendre un module de filtrage configuré pour filtrer chaque série initiale par seuillage suivant un seuil. Le module de filtrage peut être compris dans le module de modélisation ou être distinct du module de modélisation. De préférence, le module de filtrage peut être configuré pour attribuer, dans chaque série initiale, la valeur moyenne du modèle fourni après l’étape de modélisation à toutes les données en dehors du seuil ou pour attribuer une valeur moyenne d’une distribution de chaque série initiale à toutes les données en dehors dudit seuil. Le dispositif selon l’invention peut aussi comprendre un module de calcul de la moyenne et de la variance configuré pour déterminer la moyenne arithmétique et/ou la variance de chaque série initiale. Le module de calcul de la moyenne / variance peut être distinct ou compris dans le module de modélisation et/ou de filtrage. Chaque module peut être un moyen de calcul, tel qu’un processeur, une unité de traitement, une puce électronique, programmé pour mettre en œuvre la fonction qui lui est attribuée. Ainsi le dispositif selon l’invention peut être agencé pour réaliser des calculs en parallèle en vue de réaliser plus rapidement les étapes et/ou les phases du procédé selon l’invention. Le dispositif selon l’invention peut comprendre un module de communication agencé pour récupérer la première et/ou la deuxième série initiale sur une base de données. Selon un autre aspect de l’invention, il est proposé un équipement comprenant : un moyen d’affichage comprenant une interface utilisateur configurée pour afficher des données, et un dispositif selon l’invention pour déterminer la grandeur métrique. L’équipement confère les mêmes avantages que ceux énumérés pour le procédé selon l’invention. Les données affichées par le moyen d’affichage peuvent comprendre la première série initiale et/ou la deuxième série initiale et/ou la première série expérimentale et/ou la deuxième série expérimentale. Les données affichées peuvent aussi comprendre la grandeur métrique mesurée par le procédé d’estimation selon l’invention et/ou l’ensemble des grandeurs métriques mesurées par l’ensemble des itérations de la phase d’estimation ou et/ou l’ensemble des grandeurs métriques mesurées après l’étape de détermination du modèle mathématique de la grandeur mesurée. Le moyen d’affichage peut être un écran, une interface. Le moyen d’affichage peut être tactile ou non. L’interface utilisateur peut être une interface homme machine. L’interface utilisateur peut comprendre une zone d’affichage pour afficher les données. L’interface utilisateur peut aussi comprendre une zone de saisie configurée pour entrer des commandes agencées pour être exécutées par ledit dispositif selon l’invention. L’interface utilisateur peut comprendre un moyen pour commander lesdits modules. Le moyen pour commander lesdits modules peut être un clavier, par exemple un clavier tactile ou manuel et/ou un pavé directionnel et/ou une souris d’ordinateur. De préférence, le clavier peut être un clavier alphanumérique. L'interface peut comprendre un bouton agencé pour être enclenché par l’utilisateur de manière à enclencher le procédé selon l’invention. L’interface peut comprendre un moyen pour sélectionner une ou plusieurs données, par exemple, dans la première série initiale et/ou la deuxième série initiale et/ou la première série expérimentale et/ou la deuxième série expérimentale, et/ou la grandeur métrique mesurée et/ou dans l’ensemble des grandeurs métriques enregistrées suite à l’ensemble des itérations de la phase d’estimation. Le moyen pour sélectionner des données peut être un pavé numérique, par exemple un pavé directionnel d’un clavier manuel ou tactile, et/ou une souris d’ordinateur, et/ou un curseur tactile se déplaçant au touché de l’utilisateur sur un écran tactile. D’autres avantages et particularités de l’invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée de mises en œuvre et de modes de réalisation nullement limitatifs, et des dessins annexés suivants. La est une représentation schématique d’un premier exemple de réalisation non limitatif d’un procédé selon l’invention ; La une représentation schématique d’un second exemple de réalisation non limitatif d’un procédé selon l’invention ; La est une représentation schématique d’un troisième exemple de réalisation non limitatif d’un procédé selon l’invention ; La est une représentation schématique d’un premier exemple d’un dispositif selon l’invention ; La est une représentation schématique d’un exemple d’équipement selon l’invention. La , illustre, dans une première partie FIG. 6A, un histogramme des données mesurées dans la phase de mesure du procédé selon l’invention ; une deuxième partie FIG. 6B, un histogramme de la première et deuxième séries initiales après une phase de mesure du procédé selon l’invention ; une troisième partie FIG. 6C, un histogramme d’un ensemble de grandeurs métriques mesurées suite à plusieurs itérations d’une phase d’estimation selon l’invention. Description détaillée des figures Il est bien entendu que les modes de réalisation qui seront décrits dans la suite ne sont nullement limitatifs. On pourra notamment imaginer des variantes de l’invention ne comprenant qu’une sélection de caractéristiques décrites par la suite isolées des autres caractéristiques décrites, si cette sélection de caractéristiques est suffisante pour conférer un avantage technique ou pour différencier l’invention par rapport à l’état de la technique antérieure. Cette sélection comprend au moins une caractéristique de préférence fonctionnelle sans détail structurel, ou avec seulement une partie des détails structurels si cette partie uniquement est suffisante pour conférer un avantage technique ou pour différencier l’invention par rapport à l’état de la technique antérieure. En particulier toutes les variantes et tous les modes de réalisation décrits sont combinables entre eux si rien ne s’oppose à cette combinaison sur le plan technique. Sur les figures, les éléments communs à plusieurs figures conservent la même référence. La est une représentation schématique d’un exemple de réalisation non limitatif d’un procédé 100 selon l’invention. Le procédé 100 est mis en œuvre par ordinateur. En particulier, le procédé 100 est un procédé d’estimation d’une grandeur métrique M, mis en œuvre par ordinateur, à partir d’au moins deux séries de données, dites respectivement première série initiale A et deuxième série initiale B. La première série initiale A et seconde B série initiale sont de taille différente (i.e elles contiennent un nombre de données différent). A titre d’exemple non limitatif, la première série initiale A correspond à une série de référence et la deuxième série initiale B correspond à une série test. Le procédé illustré en comprend au moins une itération d’une phase d’estimation 102 de la grandeur métrique M. La phase d’estimation 102 comprend une étape de tirage 104 de n données avec remise de la première série initiale A pour obtenir une première série de données, dite première série expérimentale a, et tirage de m données avec remise de la deuxième série initiale B pour obtenir une deuxième série de données, dite deuxième série expérimentale b. Ainsi, suite à l’étape de tirage deux nouvelles séries de données a et b, dites expérimentales, sont obtenues. La phase d’estimation 102 comprend ensuite une étape d’alignement 106 de la première série expérimentale a par rapport à la deuxième série expérimentale b, ou inversement, de manière à ce que la première série initiale A et la deuxième B série initiale soient de même taille. A titre d’exemple non limitatif, l’étape d’alignement utilise un algorithme d’alignement, tel que l’algorithme de déformation temporelle dynamique (DTW). La phase d’estimation comprend ensuite une étape de comparaison 108 terme à terme entre la première série expérimentale a et la deuxième série expérimentale b suite à l’étape d’alignement 106, afin de déterminer un gain terme à terme. Le gain terme à terme est de préférence un gain relatif terme à terme tel que décrit par la formule Math. 2, avec a(i) étant une donnée de la première série expérimentale a et b(i) étant une donnée de la deuxième série expérimentale b. La phase d’estimation 102 comprend ensuite une étape de pondération 110 de chaque gain en fonction d’un modèle statistique f A des valeurs de la première série initiale A et en fonction d’un modèle statistique f B des valeurs de la deuxième série initiale B. L’étape de pondération 110 comprend, de préférence, une sommation entre les données des modèles statistiques de la première et deuxième séries expérimentales a, b. On prévoit une étape de normalisation suite à l’étape de sommation. A titre d’exemple non limitatif, le facteur de pondération est calculé suivant la formule Math. 3 combinée aux formules Math. 4 et Math. 5 ou aux formules Math. 6 et Math. 7. Pour terminer, la phase d’estimation 102 comprend une étape de calcul 112 de la grandeur métrique M à partir des gains pondérés. L’étape de calcul 112 comprend le calcul de la moyenne arithmétique des gains relatifs. La grandeur métrique M est calculée par multiplication de la moyenne arithmétique des gains relatifs par le facteur de pondération. La grandeur métrique M est relative à une différence moyenne entre la première série initiale et la deuxième série initiale. De cette manière, la valeur de la grandeur métrique M peut permettre de valider le processus de la deuxième série initiale B (série test). Lorsque la phase d’estimation 102 est réalisée, une nouvelle itération de ladite phase d’estimation 102 peut être réalisée. A titre d’exemple non limitatif, le procédé 100 peut être configuré pour réaliser 10 000 itérations de la phase d’estimation 102. Le nombre d’itérations de la phase d’estimation 102 est modifiable par un utilisateur. A titre d’exemple non limitatif, les données de chaque série initiale A, B comprennent un historique de vente de différents produits d’une enseigne e-commerce sur les mois de novembre à décembre. Par exemple, les données de la première série initiale peuvent être issues d’un historique de vente de produits sur un site particulier d’une enseigne alors que les données de la deuxième série initiales peuvent être issues d’un historique de vente en magasin de ladite enseigne. La grandeur métrique estimée peut donc être la différence moyenne du panier dépensé par un consommateur dans ladite enseigne. La valeur de la grandeur métrique M peut permettre de déterminer quel processus de vente est le plus efficace et lui attribuer une valeur quantitative. Dans une autre variante, les séries initiales peuvent être des données de grandeurs physiques d’objet de même nature. Ainsi, les données de la première série initiale A peuvent correspondre à des grandeurs mesurées sur des produits obtenus par un premier procédé de fabrication, appelé procédé de référence tandis que les données de la deuxième série initiale B peuvent correspondre à des grandeurs mesurées sur des produits obtenus par un deuxième procédé de fabrication, appelé procédé test. La valeur de la grandeur métrique M, relative à la différence moyenne entre les données de deuxième série initiale et de première série initiale, peut permettre de valider ou non le procédé de fabrication test. A titre d’exemple non limitatif, si la grandeur métrique M est supérieure à une valeur de référence, par exemple supérieure à 1, le procédé test est efficace. La est une représentation schématique d’un exemple de réalisation non limitatif d’un procédé 200 selon l’invention. Le procédé 200 illustré en comprend toutes les étapes du procédé 100 illustré en . Seules les différences avec le procédé de la seront décrites. Le procédé 200 comprend en outre une phase de mesure 202 réalisée avant la phase d’estimation 102, ladite phase de mesure 202 comprenant une étape de mesure des deux séries initiales A et B. Les données peuvent être mesurées sur une certaine période temporelle, par exemple sur une semaine. A titre d’exemple non limitatif, le moyen de mesure peut être un moyen de comptage qui par exemple enregistre, dans un fichier d’enregistrement, les valeurs dépensées par un groupe de consommateurs sur la période temporelle. A la fin de la période temporelle, un historique des ventes est enregistré sur une base de données connectée à l'ordinateur mettant en œuvre le procédé 200. A titre d’exemple non limitatif, les données de la première série initiale A peuvent correspondre à un historique de vente sur un magasin e-commerce sur une première période temporelle. Les données de la deuxième série initiale B peuvent correspondre à un historique de vente du magasin e-commerce sur une deuxième période temporelle, égale à la première période temporelle, mais après diffusion d’une publicité. L’étape de comparaison 108 permet de mesurer une différence entre des paniers dépensés par des consommateurs. L’étape de pondération 110 suivie de l’étape de calcul 112 de la grandeur métrique permet de mesurer la différence moyenne du panier dépensé par des consommateurs suivant les deux processus de vente. Si la grandeur métrique M est supérieure à zéro, alors cela peut signifier que la publicité a permis d’améliorer les ventes (information qualitative). En outre, elle donne aussi une information quantitative sur le bénéfice qui peut être réalisé par le processus de vente relatif aux données de la deuxième série initiale B. Dans un second exemple non limitatif, le moyen de mesure peut être un capteur ou un moyen de mesure, par exemple un moyen de mesure de la résistance de matériaux. Dans cet exemple, deux procédés de fabrication de mousquetons sont testés. Un premier procédé, dit de référence, dans lequel une première liste de composants est utilisée et un deuxième procédé, dit test, dans lequel on ajoute à la liste de composants du premier procédé un matériau supplémentaire. Le but de l’expérience est de comparer la résistance des mousquetons du procédé de référence avec celle des mousquetons du procédé test. Le moyen de mesure est utilisé pour mesurer la résistance des mousquetons du procédé de référence. Ces mesures sont enregistrées dans la première série initiale A. Le moyen de mesure est aussi utilisé pour mesurer la résistance des mousquetons du procédé test. Ces mesures sont enregistrées dans la deuxième série initiale B. Le procédé 200 est mis en œuvre et permet de mesurer une différence de résistance moyenne entre le procédé de référence et de test. Notamment, l’étape de comparaison 108 permet de comparer la rigidité du procédé test par rapport au procédé de référence. L’étape de pondération 110 suivie de l’étape de calcul de la grandeur métrique 112 permet de mesurer une différence de résistance moyenne du procédé test par rapport au procédé de référence. Ainsi, si la grandeur métrique M est supérieure à zéro, alors cela peut signifier que les produits du procédé test ont gagné en résistance par rapport au produit du procédé de référence. De cette manière, le procédé selon l’invention peut permettre de valider le procédé test par rapport au procédé de référence car il permet d’obtenir des mousquetons plus résistants. Cet exemple est aussi applicable à la comparaison de machines permettant la fabrication de produits. Ainsi le procédé selon l’invention peut permettre de calculer la différence moyenne entre deux groupes de mesures. En outre, l’ensemble des mesures comparées peuvent être représentées suivant un seul et même critère (i.e. la grandeur métrique M) tout en limitant les erreurs liées à des valeurs extrêmes. Cette grandeur métrique M donne à la fois une information quantitative et qualitative. Dans le cas de la , les séries initiales A et B comprennent un nombre de données différentes, elles ne sont donc pas de même taille. Les première A et deuxième B séries initiales sont ensuite enregistrées, lors d’une étape d’enregistrement de la phase de mesure 202, sur la base de données apte à communiquer avec l’ordinateur mettant en œuvre ledit procédé 200. La phase de mesure 202 comprend après l’étape de mesure, une étape d’enregistrement de chaque série initiale A et B sur une base de données apte à communiquer avec ledit ordinateur. De manière non limitative, le procédé 200 peut ensuite comprendre une étape de récupération des séries initiales A et B sur ladite base de données. A titre d’exemple non limitatif, les séries initiales A et B sont enregistrées sur un serveur externe connecté à un réseau auquel l’ordinateur a accès. Le procédé comprend une étape de détermination de la taille de chaque série initiale A et B avant le début de la phase d’estimation 102. A titre d’exemple non limitatif, l’étape de détermination de la taille de chaque série initiale est réalisée après l’étape de mesure de la phase de mesure 202 des séries initiales A et B, notamment au moment de l’enregistrement des séries initiales A et B sur la base de données. A titre d’exemple non limitatif, la première série initiale A est de plus petite taille et comprend 1000 données. Dans le cas du procédé 200 illustré en , le nombre de données tirées avec remise est fonction de la série de plus petite taille, soit ici de la taille de la première série initiale A. Ainsi dans le procédé 200 illustré en , : l’étape de tirage 104 comprend un tirage de n données pour chaque série initiale A et B, c'est-à-dire un tirage de 1000 données pour chaque série initiale A et B. Deux séries expérimentales a et b de même taille, ici de taille égale à 1000, sont donc obtenues suite à l’étape de tirage 104 ; l’étape d’alignement 106 comprend directement un tri de chaque série expérimentale a et b suivant un même critère. A titre d’exemple non limitatif, les séries expérimentales a et b sont rangées par ordre croissant. Dans cet exemple non limitatif, le rangement par ordre croissant est associé à un algorithme d’alignement ; l’étape de comparaison 108 comprend une différence terme à terme entre les séries expérimentales a et b suite à l’étape d’alignement 106. Le procédé 200 illustré en est donc plus rapide et plus simple à mettre en œuvre que le procédé 100 illustré en . La est une représentation schématique d’un exemple de réalisation non limitatif d’un procédé 300 selon l’invention. Le procédé 300 illustré en comprend toutes les étapes du procédé 200 illustré en . Seules les différences avec le procédé de la seront décrites. Pour chaque série initiale A, B, le modèle statistique f A , f B utilisé dans l’étape de pondération 110 peut comprendre ou consister en un modèle paramétrique ou un modèle de mélange gaussien. A titre d’exemple non limitatif, le procédé 300 peut comprendre, avant l’étape de pondération 110, une étape de modélisation 302. L’étape de modélisation 302 est de préférence réalisée après la phase de mesure 202 et avant la phase d’estimation 102. L’étape de modélisation 302 peut être une modélisation de chaque série initiale A, B suivant un modèle paramétrique ou un modèle de mélange gaussien. L’étape de modélisation permet d’obtenir les modèles statistiques f A et f B de chaque série initiale A, B. Optionnellement, l’étape de modélisation 302 peut comprendre une étape optimisation du modèle de chaque série initiale A, B sur les séries initiales A, B de manière à obtenir une distribution probable de chaque donnée des séries initiales A, B. A titre d’exemple non limitatif, l’étape de modélisation 302 peut être une modélisation d’un modèle paramétrique suivant une loi log-normale. Pour cela, des paramètres sont calculés sur chaque série initiale A et B avant l’étape de modélisation 302. Les paramètres peuvent comprendre au moins la moyenne arithmétique et la variance de chaque série initiale A, B. Ces paramètres peuvent être calculés à partir d’une distribution d’un histogramme de chaque série initiale A, B. En particulier, les paramètres tels que la moyenne et la variance peuvent ensuite être optimisés afin que le modèle déterminé soit le plus proche de la variation des données de chaque série initiale A, B. A chaque itération n1, n2, n3 etc. de la phase d’estimation 102, le procédé 300 comprend une étape d’enregistrement 304 de la grandeur métrique M calculée. La grandeur métrique M est enregistrée sur un moyen de stockage dudit ordinateur ou la base de données dans laquelle les séries initiales sont enregistrées. Le procédé 300 illustré en comprend, à titre d’exemple non limitatif, 10000 itérations 308 de la phase d’estimation 102. Le nombre d’itérations 308 est choisi en fonction d'un compromis vitesse/précision. Plus le nombre d’itérations 308 est grand, plus l’estimation de la grandeur métrique M est précise, mais cela peut être coûteux en temps de calcul. Les grandeurs métriques M mesurées sont ainsi enregistrées dans un fichier d’enregistrement, par exemple un tableau ou document csv comprenant l’ensemble des grandeurs métriques mesurées, soit ici 1000 mesures. A partir de ces 1000 mesures de la grandeur métrique, le procédé 300 comprend une étape de modélisation 306 d’un modèle paramétrique de la grandeur métrique M à partir de l’ensemble des grandeurs métriques M enregistrées ou une étape de représentation 306 d’une distribution de la grandeur métrique à partir de l’ensemble des grandeurs métriques M enregistrées, soit à partir des 1000 mesures de la grandeur métrique M. Le modèle paramétrique de la grandeur métrique M obtenu suite à l’ensemble des itérations du procédé 300 peut être une loi gaussienne. L’étape de représentation d’une distribution 306 peut comprendre l’affichage d’un histogramme des 1000 mesures de la grandeur métrique M. L’histogramme des données peut suivre une loi gaussienne. Chaque itération n1, n2, n3 etc. du procédé 300 permet d’obtenir plusieurs grandeurs métriques M relatives à une différence entre les données de chaque série initiale A, B pour pouvoir ensuite étudier la distribution de ces grandeurs métriques M. Optionnellement, le procédé 300 peut comprendre une phase de filtrage 310 après l’étape de modélisation 302. La phase de filtrage 310 est de préférence réalisée préalablement à la phase d’estimation 102 sous la forme d’un seuillage. La phase de filtrage peut utiliser l’espérance du modèle paramétrique ou de mélange statistique déterminée dans l’étape de modélisation 302. A titre d’exemple non limitatif, la phase de seuillage 310 comprend, pour chaque série initiale A, B, une étape d’attribution, de l’espérance du modèle paramétrique ou de mélange gaussien à toutes les données en dehors du seuil. La est une représentation schématique d’un exemple d’un dispositif 400 selon l’invention. Le dispositif 400 est par exemple une unité de calcul 400. Le dispositif 400 peut être compris dans un ordinateur. Le dispositif 400 est agencé pour mettre en œuvre le procédé 100 ou 200 et comprend un module d’estimation 402 comprenant : un module de tirage 404 configuré pour tirer n données de la première série initiale A pour obtenir la première série de données, dite première série expérimentale a, et tirer m ou n données avec remise de la deuxième série initiale B pour obtenir la deuxième série de données, dite deuxième série expérimentale b. Dans le cas illustré, les première et deuxième séries initiales A, B sont de la même taille. Dans le cas considéré, n données avec remise sont tirées à partir de la deuxième série initiale B. un module d’alignement 406 configuré pour aligner la première série expérimentale a par rapport à la deuxième série expérimentale b, ou inversement, un module de comparaison 408 configuré pour comparer terme à terme la première série expérimentale a et la deuxième série expérimentale b obtenues en sortie du module d’alignement 406 afin de déterminer un gain terme à terme, un module de pondération 410 configuré pour pondérer chaque gain en fonction du modèle statistique f A des valeurs de la première série initiale A et du modèle statistique f B des valeurs de la deuxième série initiale B, un module de calcul 412 de la grandeur métrique M à partir des gains pondérés. En , les séries initiales A, B sont préenregistrées sur une base de données. La base de données peut être directement enregistrée sur un moyen de stockage du dispositif 400 ou sur un « Cloud » ou un réseau connecté audit dispositif 400. En particulier, ledit ordinateur comprenant le dispositif 400 comprend en outre un module de communication (non illustré) pour communiquer les séries initiales A, B audit dispositif 400. La communication peut être sans fil, par exemple en utilisant le WIFI, le réseau 3, 4, 5G. La grandeur métrique M est fournie en sortie du module d’estimation 402 à chaque itération de la phase d’estimation 102. La est une représentation schématique d’un exemple d’un équipement 500 selon l’invention. L’équipement comprend un dispositif 502. Le dispositif 502 comprend tous les éléments du dispositif 400 illustré en . Le dispositif 502 est par exemple une unité de calcul. Le dispositif 502 peut être compris dans un ordinateur. Le dispositif 502 est agencé pour mettre en œuvre le procédé 100, 200, 300, 400. Ainsi le dispositif 502 fournit donc une grandeur métrique M à chaque itération de la phase d’estimation 102. Le dispositif 502 comprend en outre un module de mesure 504 configuré pour mettre en œuvre la phase de mesure 202 du procédé 200 et/ou du procédé 300. Le dispositif 502 peut comprendre un module de modélisation 506 configuré pour mettre en œuvre l’étape de modélisation 302 illustrée en . Le module de modélisation 506 fournit en sa sortie un modèle paramétrique ou de mélange gaussien f A , f B de chaque série initiale A, B. Le modèle f A , f B de chaque série initiale A, B est utilisé par le module de pondération 410 dans l’étape de pondération 110. Optionnellement, le dispositif 502 peut comprendre un module de filtrage 507 configuré pour mettre en œuvre la phase de filtrage 310 du procédé 300. La phase de filtrage 310 étant optionnelle, elle peut être effective si un opérateur commande au dispositif 502 sa réalisation. Le module de filtrage 507 peut utiliser le modèle f A , f B de chaque série initiale A, B dans la phase de filtrage 310.Le dispositif 502 comprend en outre un module de stockage 508 configuré pour mettre en œuvre l’étape d’enregistrement 304 de la grandeur métrique M à chaque itération (n1, n2, n3, etc.) de la phase d’estimation 102 du procédé 300. Ainsi, lorsque la grandeur métrique est fournie par le module d’estimation 402, ladite grandeur métrique M est transmise au module de stockage 508. Le module de stockage 508 peut être la mémoire de l’ordinateur du dispositif 502, un moyen de stockage externe tel qu’un disque dur externe ou la base de données avec laquelle le dispositif 502 peut communiquer, par exemple via le module de communication dudit ordinateur. La base de données enregistrant la valeur mesurée peut être sur le « Cloud » ou un serveur externe connecté audit dispositif 502. L’ensemble des grandeurs métriques mesurées peut être enregistré dans un fichier de sauvegarde sous la forme d’une liste, ou d’un tableau. Le dispositif 502 comprend en outre un autre module de modélisation 510 ou un module de représentation 510 de l’étape de modélisation 306 ou représentation 306 du procédé 300. Ainsi, après plusieurs itérations (n1, n2, n3, etc.) du procédé 100, 200 ou 300, l’ensemble des grandeurs métriques M enregistrées peuvent être transmises au module de modélisation 510 ou de représentation 510 afin de modéliser le comportement de la grandeur métrique M sur l’ensemble des itérations 308 de la phase d’estimation 102 ou d’afficher la variation de la grandeur métrique M, par exemple sous la forme d’un histogramme. Chaque module peut être un moyen de calcul, tel qu’un processeur, agencé pour exécuter le programme informatique selon l’invention ou des lignes de commandes dédiées à l’étape ou l’opération à réaliser du procédé 100 ou 200. Bien que représentés séparément, au moins deux des modules, en particulier tous les modules, peuvent être intégrés dans un même processeur. Le dispositif 502 est agencé pour exécuter des instructions d’un programme informatique pour mettre en œuvre toutes les étapes du procédé tel que décrit dans les FIGURES 1, 2, 3. De manière non limitative, le programme informatique peut être rédigé en Python. L’équipement 500 comprend en outre un moyen d’affichage 512 comprenant une zone d’affichage et une zone de saisie. La zone de saisie et la zone d’affichage peuvent appartenir à une interface utilisateur. Le moyen d’affichage 512 est un écran. Le moyen d’affichage 512 peut être tactile. L’équipement 500 comprend un clavier alphanumérique 514 connecté au dispositif 502. Le clavier alphanumérique 514 est agencé pour saisir manuellement des commandes, par exemple dans la zone de saisie de l’interface utilisateur. Les commandes peuvent comprendre une commande d’affichage des données, par exemple pour afficher les séries initiales sous la forme d’un graphique. Le clavier alphanumérique 514 peut être tactile en étant directement compris dans le moyen d’affichage 512. L’équipement 500 comprend un moyen de sélection 516 configuré pour sélectionner des données, par exemple pour sélectionner des données dans une des séries initiales. Le moyen de sélection 516 peut être une souris d’ordinateur. La illustre plusieurs zones d’affichage 602 de l’interface utilisateur affichée sur l’écran 512 de l’équipement 500. La illustre dans une première partie FIG. 6A, un exemple d’histogramme de données mesurées dans la phase de mesure 202. Les données mesurées illustrées en FIG. 6A peuvent correspondre aux données mesurées de la première série initiale A ou aux données mesurées de la deuxième série initiale B. L’histogramme de la partie FIG. 6A est de type “longue traîne”, et comprend plusieurs valeurs extrêmes 604 qui peuvent biaiser l’estimation du calcul d’une valeur moyenne dans des procédés de l’état de l’art. Les valeurs extrêmes des données mesurées illustrées en FIG. 6A ne sont pas supprimées dans les procédés 100, 200, 300, 400. Les données mesurées dans la phase de mesure 202 suivent une loi log-normale. La phase d’estimation 102 va être appliquée à la série de données illustrée en FIG. 6A. La illustre dans une deuxième partie FIG. 6B un exemple d’histogramme de la première série initiale A et un histogramme de la seconde série initiale B après la phase de mesure 202. Ainsi, deux séries initiales A, B sont obtenues suite à la phase de mesure 202. Dans le cas illustré en FIG. 6B, la première série initiale A et la deuxième série initiale B sont de même taille. La première A et deuxième B séries initiales sont obtenues suivant un test A/B. A titre d’exemple non limitatif, la première série initiale A et la deuxième série initiale B, sont de même loi mathématique, en particulier elles se représentent sous la forme d’une loi log-normale. La distribution de la deuxième série initiale B est décalée par rapport à la première série initiale A. La illustre dans une quatrième partie FIG. 6C un histogramme des 1000 grandeurs métriques mesurées via le procédé 100, 200, 300, 400. En particulier, l’histogramme obtenu en FIG. 6C est celui obtenu suite à l’étape de représentation 306 de la distribution de la grandeur métrique M. A titre d’exemple non limitatif, un intervalle de confiance à 95 % des grandeurs métriques M mesurées a été calculé afin de conserver les valeurs les plus probables des grandeurs métriques M enregistrées. Les grandeurs métriques M calculées peuvent être dans certaines itérations négatives et pour d’autres, majoritaires, positives. Lorsqu’elles sont positives, cela peut signifier que la série test apporte un gain par rapport à la série de référence. A titre d’exemple non limitatif, l’histogramme des données de la FIG. 6C suit une loi gaussienne. Bien entendu, l’invention n’est pas limitée aux exemples qui viennent d’être décrits. De nombreuses modifications peuvent être apportées à ces exemples sans sortir du cadre de la présente invention telle que décrite. Procédé d’estimation (100, 200, 300) d’une grandeur métrique pour comparer des processus ou des machines, mis en œuvre par ordinateur, à partir d’au moins deux séries de données, dites respectivement première série initiale d’un premier processus ou d’une première machine, et deuxième série initiale d’un deuxième processus ou d’une deuxième machine, ledit procédé (100, 200, 300, 400) comprenant : une phase de mesure (202) comprenant une étape de mesure des deux séries initiales et une étape d’enregistrement de chaque série initiale sur une base de données apte à communiquer avec ledit ordinateur, au moins une itération d’une phase d’estimation (102) de la grandeur métrique suivant les étapes suivantes : tirage (104) de n données avec remise de la première série initiale de la première série initiale pour obtenir une première série de données, dite première série expérimentale, et tirage (104) de m données avec remise de la deuxième série initiale pour obtenir une deuxième série de données, dite deuxième série expérimentale, alignement (106) de la première série expérimentale par rapport à la deuxième série expérimentale, ou inversement, comparaison (108) terme à terme entre la première série expérimentale et la deuxième série expérimentale suite à l’étape d’alignement, afin de déterminer un gain terme à terme, pondération (110) de chaque gain en fonction d’un modèle statistique f A des valeurs de la première série initiale et d’un modèle statistique f B des valeurs de la deuxième série initiale, calcul (112) de la grandeur métrique à partir des gains pondérés, comparaison de la grandeur métrique à une valeur de référence. Procédé (100, 200, 300) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’étape de comparaison (108) comprend une différence terme à terme entre les séries expérimentales en sortie de l’étape d’alignement (106). Procédé (100, 200, 300) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape de comparaison (108) comprend le calcul d’un gain relatif terme à terme entre les séries expérimentales suite à l’étape d’alignement (106), déterminé par la formule suivante : avec a(i) et b(i) étant chacune une donnée de la première ou deuxième série expérimentale après l’étape d’alignement (106). Procédé (100, 200, 300) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend une étape de détermination de la taille de chaque série initiale, avant la phase d’estimation (102), le nombre de données tirées avec remise pour chaque série initiale, à l’étape de tirages (104), étant fonction de la série initiale de plus petite taille. Procédé (200, 300) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que, lorsque n et m sont identiques, alors l’étape d’alignement (108) comprend un tri de chaque série expérimentale suivant un même critère. Procédé (100, 200, 300) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le critère comprend un rangement par ordre croissant ou décroissant de chaque série expérimentale. Procédé (100, 200, 300) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce chaque modèle statistique f A , f B comprend un modèle paramétrique ou un modèle de mélange gaussien, ledit procédé comprenant, avant l’étape de pondération (110), de préférence avant la phase d’estimation (102), une étape de modélisation (306) de chaque série initiale suivant ledit modèle paramétrique ou ledit modèle de mélange gaussien. Procédé (100, 200, 300) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape de pondération utilise un facteur de pondération déterminé selon la relation suivante : où et ou et avec a(i) et b(i) étant chacune une donnée de la première ou deuxième série expérimentale après l’étape d’alignement ou une donnée de la première ou deuxième série initiale, et avec f A et f B étant des modèles statistiques des valeurs de la première série initiale A ou des valeurs de la deuxième série initiale B. Procédé (100, 200, 300) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend, préalablement à la phase d’estimation (102), une phase de filtrage (302) de chaque série initiale par seuillage, comprenant des étapes de : modélisation de chaque série initiale suivant un modèle paramétrique ou représentation de chaque série initiale sous la forme d’une distribution, et attribution, dans chaque série initiale, de l’espérance du modèle correspondant ou de la valeur moyenne de la distribution correspondante à toutes les données en dehors d’un seuil . Procédé (100, 200, 300) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend une étape : d’enregistrement (304) de la grandeur métrique calculée à chaque itération de la phase d’estimation, et de détermination (306) de la distribution de la grandeur métrique à partir de l’ensemble des grandeurs métriques enregistrées. Procédé (200, 300) selon l’une quelconque des revendication précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend une phase de mesure (202) réalisée avant la phase d’estimation (102), ladite phase de mesure (202) comprenant une étape de mesure des deux séries initiales et une étape d’enregistrement de chaque série initiale sur une base de données apte à communiquer avec ledit ordinateur. Procédé (100, 200, 300) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le calcul de la grandeur métrique est une moyenne arithmétique des gains pondérés. Procédé (100, 200, 300) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les données constituant les première et deuxième séries initiales comprennent un chiffre au format entier ou décimal. Programme informatique comprenant des instructions exécutables par un dispositif (400, 502) de traitement de données, qui lorsqu’elles sont exécutées mettent en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes. Dispositif (400, 502) de traitement de données comprenant des moyens configurés pour mettre en œuvre toutes les étapes du procédé (100, 200, 300, 400) selon l’une quelconque des revendications précédentes.