Brevet FR3119309A1 — publié le 20220805

Système de surveillance (7) pour élevage porcin, comportant un boîtier électronique (1) contenant un moyen de commande et un moyen de collecte de données et une caméra (2) connectée audit boîtier électronique, ledit système de surveillance comportant une unité de traitement de données (6) reliée par une connectique au moyen de collecte de données dudit boîtier électronique, caractérisé en ce que l’unité de traitement de données (6) intègre un algorithme (3) d’analyse d’images pour la détection d’une présence d’au moins un animal en position couchée dans une zone d’élevage de l’animal. Figure pour l’abrégé : Fig. 4 système d’analyse comportementale pour l’élevage animal La présente invention est du domaine de la surveillance du comportement des animaux sur leur lieu d’élevage, et concerne en particulier la surveillance des comportements associés à des pathologies dans des élevages porcins. Traditionnellement, du personnel est affecté sur les lieux d’élevage pour assurer le nourrissage et le soin des animaux dans les installations. Des systèmes de surveillance sont également mis en œuvre pour pouvoir contrôler à distance le bâtiment contenant l’élevage. La surveillance de l’état de santé des animaux d’élevage peut, par exemple, être mise en œuvre en ayant recours à un système apte à détecter, par l’enregistrement et l’analyse de sons de toux, le début d’une pathologie respiratoire pendant les phases d’engraissement. De tels systèmes permettent le suivi de la clinique respiratoire des animaux par l’emploi d’une plateforme dédiée à la gestion des données relatives à des seuils d’alerte définis. Cependant, de tels systèmes uniquement basés sur les enregistrements sonores en temps donné ne peuvent pas détecter tous les types de pathologies associées aux élevages porcins. Une autre méthode connue de surveillance des élevages par un suivi des émissions sonores met en œuvre une analyse des sons produits dans les bâtiments d’élevage couplée à des systèmes d’intelligence artificielle ayant recours à des réseaux de neurones profond, plus connus sous le nom d’apprentissage profond (de l’anglais « deep learning »). Un tel système est efficace pour détecter les pathologies associées à l’émission de sons inhabituels et est spécifique des maladies respiratoires occasionnant des toux ou de éternuements. La demande WO2017/161167 décrit une méthode d’analyse comportementale des animaux mettant en œuvre des caméras, en particulier la souris de laboratoire, pour détecter un changement immédiat du comportement de l’animal en temps donné. Une telle méthode, bien qu’elle montre une certaine efficacité pour la détection des maladies neurodégénératives ou liées à l’anxiété chez les animaux, n’est pas bien d’adaptée au suivi des maladies telles que la grippe porcine. Les virus influenza A responsables de la grippe chez le porc peuvent provoquer des formes enzootiques d’infection caractérisées par une persistance de ces virus à l’échelle du troupeau et infectant systématiquement toutes les bandes de porcs en croissance à un âge fixe. Ces infections grippales « récurrentes » sont fréquentes chez les porcelets de 5 à 8 semaines d’âge. La maitrise de la clinique associée est un enjeu majeur pour l’éleveur, mais le suivi des signes cliniques peut se révéler difficile. Les maladies pulmonaires enzootiques, telles que la grippe porcine, constituent une préoccupation sanitaire majeure dans tous les pays producteurs de porcs où les animaux sont élevés en grandes collectivités dans des bâtiments. Ces maladies sont responsables de pertes économiques importantes pour la filière porcine en raison d’une réduction des performances zootechniques des animaux affectés, d’une élévation du taux de saisies à l’abattoir et d’une augmentation des coûts de production liée aux traitements médicamenteux et aux vaccinations administrées. Au-delà de leur impact en termes de santé et de bien-être animal, les maladies pulmonaires représentent un enjeu sur le plan de la santé publique vétérinaire. En effet, les maladies respiratoires constituent un motif important d’utilisation d’antibiotiques chez le porc (Chauvin et al., « A survey of group-level antibiotic prescriptions in pig production in France » Prev. Vet. Med. 55, 109-112, 2002), ce qui peut avoir des conséquences en termes de risque de développement d’antibiorésistances et pose le problème du rejet de résidus de produits antimicrobiens dans l’environnement (Fablet et al., « Infectious agents associated with respiratory diseases in 125 farrow-to-finish pig herds: A cross-sectional study » Vet. Micro. 157, 152-163, 2012) Pour pallier tout ou partie des inconvénients susmentionnés de l’état de la technique, la présente invention concerne un système de surveillance pour élevage porcin, comportant un boîtier électronique contenant un moyen de commande et un moyen de collecte de données et une caméra connectée audit boîtier électronique, ledit système de surveillance comportant une unité de traitement de données reliée par une connectique au moyen de collecte de données dudit boîtier électronique, caractérisé en ce que l’unité de traitement de données intègre un algorithme d’analyse d’images pour la détection d’une présence d’au moins un animal en position couchée dans une zone d’élevage de l’animal. Grâce à un tel système de détection, une surveillance du nombre d’animaux inactifs et potentiellement atteints par une maladie respiratoire est rendue possible. L’invention est avantageusement mise en œuvre selon les modes de réalisation et les variantes exposées ci-après, lesquelles sont à considérer individuellement ou selon toute combinaison techniquement opérante. Avantageusement, l’unité de traitement localise l’animal en position couchée et détermine sa localisation éventuelle en périphérie de la zone d’élevage. Les animaux malades préfèrent le plus souvent s’allonger en bordure des zones d’élevage. Avantageusement, l’unité de traitement calcule le ratio du nombre d’animaux couchés sur le nombre total d’animaux dans la zone d’élevage et compare ledit ratio à des valeurs seuils calculées en amont. L’algorithme est auto-adaptatif en ce qu’il permet de définir par calcul lors d’une phase préalable d’étalonnage des valeurs seuils, dans une configuration d’élevage particulière. Ces valeurs seuils correspondent à un ratio du nombre de porcs couchés sur le nombre de porcs au total présents dans l’élevage considéré, et sont représentatives d’une anomalie liée à une pathologie, en particulier la présence d’une maladie pulmonaire telle que la grippe porcine. Avantageusement, l’unité de traitement comporte un réseau de neurones. La présente invention concerne également un procédé de surveillance d’animaux malades, mettant en œuvre le système de surveillance tel que décrit précédemment dans le cadre de l’invention, comportant les étapes suivantes : a- sélection d’une séquence d’images collectées depuis la caméra ; b- intégrations des images dans une unité de stockage comportant de préférence une plateforme web ; c- analyse des images par une unité de traitement intégrant un algorithme d’analyse d’images mettant en œuvre un réseau de neurones ; d- calcul des barycentres des carrés des dessins obtenus par l’algorithme ; et e- détermination du nombre d’animaux couchés. Un tel procédé permet, grâce à la valeur obtenue à l’étape e-, de pouvoir déterminer si la posture et la position dans la zone d’élevage des animaux correspond à une anomalie. Avantageusement, le procédé selon l’invention comporte une étape f- de localisation des animaux dans une zone d’intérêt. Une telle zone d’intérêt est de préférence localisée en bordure de la zone d’élevage, les tests mis en œuvre ont permis de constater que les animaux atteints de la grippe viennent s’allonger dans les espaces situés en périphérie de leur lieu de vie. Avantageusement, le procédé selon l’invention comporte une étape g- de calcul du ratio du nombre d’animaux couchés sur le nombre total d’animaux dans la zone d’élevage. Avantageusement, le procédé selon l’invention comporte une étape h- de comparaison de la valeur obtenue à e- ou g- avec une valeur seuil. Grâce au résultat obtenu la détermination du franchissement d’un seuil d’animaux malades est obtenue et permet de générer des alertes. D’autres avantages, buts et caractéristiques de la présente invention ressortent de la description qui suit faite, dans un but explicatif et nullement limitatif, en regard des dessins annexés, dans lesquels : représente des valeurs de ratio du nombre de porc couchés sur le nombre de porc présent au total dans une zone pour l’élevage A ; représente des valeurs de ratio du nombre de porc couchés sur le nombre de porc présent au total dans une zone pour l’élevage B ; et représente des valeurs de ratio du nombre de porc couchés sur le nombre de porc présent au total dans une zone pour l’élevage C. représente un système de surveillance selon l’invention. PARTIE EXPERIMENTALE Protocoles et outils de collecte de données et d’analyse Trois élevages porcins sont utilisés pour recueillir des données qui servent de référence dans la base de données d’une unité de traitement mise en œuvre dans un système de surveillance pour élevage porcin suivant l’invention. Parmi les trois élevages porcins susmentionnés, deux sont affectés par les virus de la Grippe en post-sevrage (PS) et un élevage est un élevage « témoin », c’est-à-dire sans circulation virale grippale : Elevage « A » (atteint) : naisseur-engraisseur de 650 truies conduit en 10 bandes de 65 truies ; les porcelets sont sevrés à 21 jours d’âge et sont logés dans des cases de 28 animaux ; Elevage « B » (atteint) : naisseur-engraisseur de 220 truies conduit en sept bandes de 32 truies ; les porcelets sont sevrés à 28 jours d’âge et sont logés en post sevrage à 33 jours d’âge dans des cases de 25 animaux ; Elevage « C » (contrôle) : naisseur-engraisseur de 600 truies conduites en 20 bandes de 30 truies ; les porcelets sont sevrés à 21 jours et sont logés dans des cases de 25 animaux. L’élevage A est historiquement affecté par les virus de la Grippe (H1N1 et H1N2) qui en post sevrage se manifeste entre 6 et 8 semaines d’âge de façon récurrente. Le diagnostic de laboratoire fait par PCR et RT-PCR multiplex sur surnageant d’écouvillons naseaux, selon le protocole RESAVIP_ (Hervé et al., « Virological and epidemiological patterns of swine influenza A virus infections in France: Cumulative data from the RESAVIP surveillance network, 2011–2018 » Vet. Micro. 239, 2019), est réalisé avant l’inclusion. Ce diagnostic a permis de confirmer la présence du virus lors d’épisodes cliniques caractéristiques. L’élevage B présente une clinique respiratoire récurrente en post sevrage entre 5 et 8 semaines, d’apparition récente. L’élevage C pour lequel aucune problématique respiratoire particulière en post sevrage durant les trois dernières années qui ont précédé la phase expérimentale n’est observé. Une visite préalable à l’inclusion est réalisée avec le but de s’assurer de l’absence de clinique notable. Description de la collecte des données : Dans chacun des trois élevages susmentionnés, un boîtier électronique 1 commercialisé sous la référence Copeeks® par la société Copeeks comprenant une caméra 2 avec une optique de précision est installés dans une salle de post sevrage pendant la durée de la présence des porcelets, sur une bande et dès l’entrée des porcelets. Les images sont analysées par un algorithme d’analyse d’image 3 qui est programmé sur la base d’un apprentissage supervisé préalable, lui permettant d’identifier des animaux couchés ou debout à un endroit prédéfini de la zone ou lieu d’élevage (case), qualifiée de zone d’intérêt, laquelle zone d’intérêt étant selon un mode de réalisation avantageux localisée en périphérie du lieu d’élevage. Le boitier électronique 1 est connecté à une unité de stockage de données 4 et transfert les données suivant la norme 4G. L’unité de stockage 4 est de type « cloud » et transfère les données sous forme d’images vers une plateforme web 5. Les images collectées depuis le boitier électronique sont ensuite analysées par une unité de traitement de données 6 configurée à l’aide d’un algorithme d’analyse d’images 3. L’ensemble de ces éléments forment un système de surveillance 7, tel qu’illustré à la . L’algorithme d’analyse d’images 3 a été testé à l’aide d’images dans lesquelles des porcelets étaient debout ou couchés dans la zone d’intérêt. [Tableau 1] présente la matrice de confusion obtenue à partir des prédictions de l’algorithme d’analyse d’images 3, en ce qui regarde la détection des porcelets dans la zone d’intérêt Cette matrice permet de comparer les prédictions de l’algorithme d’analyse d’images 3 avec la réalité. L’algorithme a correctement identifié la posture des porcelets dans 7867 cas, et des erreurs ont été constatées dans 830 cas, sur un total 8697 cas. Prédiction correcte de la posture du porcelet Porcelet couché/debout dans la zone d’intérêt Porcelet non présent dans la zone d’intérêt Positive 7132 313 Négative 517 735 A partir de ces résultats, trois indicateurs sont calculés afin de mesurer la fiabilité de l’algorithme : la sensibilité, la spécificité et la précision de l’algorithme d’analyse d’images 3. Pour cet algorithme, la sensibilité est de 93.2%, la spécificité est de 58.7% et la précision est de 95.8%. L’algorithme d’analyse d’images 3 donne donc des résultats satisfaisants pour la détection des porcelets couchés ou debout dans la zone d’intérêt. Les photos en provenance de la caméra sont ainsi temporairement stockées dans le « cloud » avant d’être analysées dans l’unité de traitement de données 6. Des équipements de connectivité de type modulateur-démodulateur (modem) sont connectés par une connectique de type USB à une unité centrale contenue dans le boitier électronique 1. L’unité centrale communique avec la plateforme web 5 pour recevoir des ordres venant de l'utilisateur, afin de modifier son comportement en fonction du contexte. La plateforme permet de dessiner une zone intérêt sur une photo, pour faire correspondre des zones de l'image, avec les bords de la case où sont les animaux. Cette zone d'intérêt est appliquée automatiquement sur toutes les nouvelles photos. A chaque photo récupérée, une tâche est créée et envoyée à des logiciels connus sous le nom de « workers », en anglais, répartis sur le cloud ayant la fonction de récupérer la nouvelle photo avec sa zone d’intérêt. Un réseau de neurones permet d'identifier les cochons dans une image, et de les discriminer en fonction de leur position. La photo est ainsi analysée par le réseau de neurones intégré dans l’outil d’apprentissage Tensorflow mis à disposition par la société Google LLC™ ; ledit outil étant configuré avec une architecture de type MOBILENET SSD V3™. Le barycentre des carrés dessinés par algorithme est récupéré, la posture de l'animal est déterminée, et, pour chaque animal il est recherché si ce dernier est dans l'une des zones d'intérêt précédemment récupérées. Le worker renvoie à une plateforme (copeek.io) le résultat de l'analyse, dont : nombre d'animaux couchés dans chaque zone d'intérêt, nombre d'animaux total. Le système de surveillance 7 comportant l’ensemble des éléments reliés et/ou connectés entre eux entre le boitier de surveillance 1 et l’unité de traitement de données 6, analyse chaque photo et les discrimine en fonction de la position des porcs. Le système de surveillance 7 renvoie à la plateforme le résultat de l'analyse (nombre d'animaux couchés dans chaque zone d'intérêt et nombre total d'animaux). L’ensemble de ces actions est réalisé automatiquement par le logiciel possédant l’algorithme. Pour chaque élevage (A à C), plus de cent images sont collectées par jour sur une période de plusieurs mois. Division de la phase de post sevrage en trois périodes : A partir de la littérature (Trombani et al., « Suivi de la clinique grippale récurrente en post sevrage : intérêt d’un outil d’analyse d’image en temps réel », Proceedings du congrès annuel de l’AFMVP, 2019.) et des observations réalisées sur les élevages porcins, la phase de présence des porcelets en post sevrage est divisée en trois périodes : -une période 1 d’une durée de 10 jours fait référence à la phase d’adaptation des animaux en post-sevrage (Orgeur et al., « Conséquences comportementales d’un sevrage ultra-précoce chez le porcelet Large-White » Journées de la Recherche Porcine en France 30, 383- 388. 1998.) ; -une période 2 qui est déterminée par défaut entre la fin de la période 1 et le début de la période 3, décrite ci-après ; et -une période 3 qui débute à partir du moment où l’éleveur ou le vétérinaire de suivi de l’élevage remarque la présence d’animaux manifestant un comportement pouvant évoquer l’expression de la pathologie. Cette période se termine le jour de l’entrée en engraissement. Pour l’élevage A, un prélèvement de fluides oraux est réalisé le jour de l’appel dans les quatre cases suivies en posant deux cordes dans chaque case (une corde pour 14 animaux). La PCR individuelle Grippe est réalisée sur les huit fluides oraux par pool de deux (chaque pool représentant une case) et a donné un résultat positif. Pour l’élevage B, la surveillance rapprochée de l’évolution du ratio du nombre de porcelets couchés sur le nombre total de porcelets dans la case a permis au vétérinaire d’intervenir au moment opportun pour la réalisation des prélèvements permettant une mise en évidence de la pathologie respiratoire. Concernant l’élevage C, le début de la période 3 est déterminé à l’aide de la bibliographie concernant l’âge fréquent de détection de la clinique grippale récurrente en post sevrage, c’est-à-dire entre 5 et 8 semaines d’âge (Cador et al., “Maternally-derived antibodies do not prevent transmission of swine influenza A virus between pigs.” Veterinary Research 47, 86. 2016 a. ET “Maternally Derived Immunity Extends Swine Influenza A Virus Persistence within Farrow-to-Finish Pig Farms: Insights from a Stochastic Event-Driven Metapopulation Model.” PLoS One 11 (9) 2016 b.). Analyses statistiques : La variable « ratio du nombre de porcelets couchés sur nombre total de porcelets de la case » est créée à partir du nombre d’individus couchés dans la zone prédéfinie sur le nombre d’animaux présents dans la case. Ce nombre d’individus est déterminé automatiquement pour chaque image par le logiciel d’analyse. Cette valeur permet de suivre avec plus de précision l’évolution du nombre d’individus couchés dans la zone d’intérêt prédéfinie. Pour les analyses statistiques, une moyenne du « ratio du nombre de porcelets couchés sur le nombre total de porcelets dans la case » est calculée par case et par période. La case constitue l’unité expérimentale. Les analyses statistiques ont été réalisées avec le logiciel R™ (version 3.6.0). Pour les élevages A et C, une analyse de la variance, connue sous l’abréviation anglaise : « ANOVA », est effectué sur mesures répétées et réalisée intra élevage, en prenant comme effet fixe le temps (les périodes) et comme effet aléatoire la case. Pour l’élevage B, les données ont également été traitées par ANOVA avec le temps (les périodes) comme effet fixe. Un test de Tukey (Cornillon et al., « Statistiques avec R », 2008) a ensuite permis de comparer les moyennes 2 à 2 entre périodes. Les résultats sont considérés comme significatifs à P Résultats et discussion Elevage A : Pour l’élevage A, les animaux ont manifesté un comportement pouvant évoquer l’expression de pathologie respiratoire à 7,5 semaines d’âge, ce qui est en adéquation avec la littérature (Cador et al., 2016 a et 2016 b). [Tableau 2] décrit l’effet de la période sur le ratio « porcelets couchés dans la zone prédéfinie sur nombre total de porcelets dans la case » pour l’élevage A (1) . (1) Moyennes brutes ; (2) Ratio du nombre de porcelets couchés sur nombre total de porcelets dans la case ; (3) ETR : Ecart-type résiduel ; les valeurs non suivies d’une même lettre sont différentes pour le test de Tukey. Le traitement statistique montre une différence significative de la moyenne du ratio consistant en le nombre de porcelets couchés sur le nombre total d’animaux dans les cases entre la période 2, en absence présumé de signes cliniques, et la période 3 qui est caractérisée par la présence de la clinique grippale, comme cela est déduit du tableau 2, et de la . La est un diagramme en boite comportant pour les trois périodes - 1 : période 1 ; 2 : période 2 ; 3 : période 3 - reportées en abscisse, le ratio déduit sur l’échelle en ordonnée du nombre de porcelets couchés sur nombre total de porcelets dans la case en fonction des différentes périodes pour l’élevage A. Elevage B : En ce qui concerne l’élevage B, la détection tardive des symptômes évocateurs de pathologie respiratoire par l’éleveur n’avait pas encore permis au vétérinaire de suivi de l’élevage d’établir un diagnostic de certitude de présence de grippe récurrente en post sevrage par la réalisation de prélèvements. Cependant, grâce à la mise de l’outil d’analyse d’image dans le cadre de cette étude, le vétérinaire, via le suivi quotidien du nombre de porcelets couchés dans la zone d’intérêt, a pu intervenir au moment adéquat pour confirmer la présence de grippe dans cet élevage. Pour cet élevage, les animaux ont manifesté un comportement pouvant évoquer l’expression de pathologie respiratoire à 5.5 semaines d’âge. [Tableau 3] décrit l’effet de la période sur le ratio « porcelets couchés dans la zone prédéfinie sur nombre total de porcelets dans la case » pour l’élevage B 1 . (1) Moyennes brutes ; (2) Ratio du nombre de porcelets couchés sur nombre total de porcelets dans la case ; (3) ETR : Ecart-type résiduel ; les valeurs non suivies d’une même lettre sont différentes pour le test de Tukey. Le modèle statistique a également permis de mettre en évidence un effet de la période sur le « ratio du nombre porcelets couchés sur nombre total de porcelets dans la case ». Une augmentation significative de ce ratio est constatée entre la période 1, la période 2 et la période 3 (tableau 3, ). La est un diagramme en boite comportant pour les trois périodes - 1 : période 1 ; 2 : période 2 ; 3 : période 3 - reportées en abscisse, le ratio déduit sur l’échelle en ordonnée du nombre de porcelets couchés sur nombre total de porcelets dans la case en fonction des différentes périodes pour l’élevage B. Le système de surveillance selon l’invention a permis de détecter l’augmentation du nombre de porcs couchés au fil des jours pendant les trois périodes avec une augmentation particulière de ce nombre de porcelets couchés au moment où le vétérinaire a observé la clinique respiratoire. Dans les élevages A et B, atteints par le virus de la Grippe, les animaux observés sont donc moins actifs pendant la phase d’activité de la période 3 et ont tendance à se coucher davantage aux extrémités de la case, possible conséquence de la clinique grippale. Elevage C : Pour l’élevage C, non concerné par de la clinique respiratoire en post sevrage, le modèle statistique n’a pas permis de mettre en évidence une augmentation du « ratio du nombre porcelets couchés sur nombre porcelets total » entre la période 1 et 3 ainsi qu’entre la période 1 et 2 contrairement à ce qui est constaté au niveau des élevages A et B, atteints par le virus de la Grippe. [Tableau 4] décrit l’effet de la période sur le ratio « porcelets couchés dans la zone prédéfinie sur nombre total de porcelets dans la case » pour l’élevage C 1 . (1) Moyennes brutes ; (2) Ratio du nombre de porcelets couchés sur nombre total de porcelets dans la case ; (3) ETR : Ecart-type résiduel ; les valeurs non suivies d’une même lettre sont différentes pour le test de Tukey. Ainsi, à partir des données collectées et reportées dans le tableau 4 et la , dans le cas de l’élevage C, c'est-à-dire l’élevage sans pathologie identifiée, aucune augmentation significative du nombre de porcs couchés ou de la baisse de l’activité des animaux n’a pu être mise en évidence. Des seuils d’alertes sont paramétrés en fonction du ratio du nombre de porcelets couchés sur nombre total de porcelets dans une case. Le système de surveillance, lorsqu’il met en évidence le franchissement de l’un de ces seuils alerte les éleveurs en temps donnés sur une interface informatique dédiée (portable, tablette, smartphone, etc.). Système de surveillance (7) pour élevage porcin, comportant un boîtier électronique (1) contenant un moyen de commande et un moyen de collecte de données et une caméra (2) connectée audit boîtier électronique, ledit système de surveillance comportant une unité de traitement de données (6) reliée par une connectique au moyen de collecte de données dudit boîtier électronique, caractérisé en ce que l’unité de traitement de données (6) intègre un algorithme (3) d’analyse d’images pour la détection d’une présence d’au moins un animal en position couchée dans une zone d’élevage de l’animal. Système de surveillance (7) pour élevage porcin selon la revendication 1, dans lequel l’unité de traitement localise l’animal en position couchée et détermine sa localisation éventuelle en périphérie de la zone d’élevage. Système de surveillance (7) pour élevage porcin selon l’une quelconque des revendications 1 ou 2, dans lequel l’unité de traitement calcule le ratio du nombre d’animaux couchés sur le nombre total d’animaux dans la zone d’élevage et compare ledit ratio à des valeurs seuils calculées en amont. Procédé de surveillance d’animaux malades, mettant en œuvre le système de surveillance selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, comportant les étapes suivantes : a- sélection d’une séquence d’images collectées depuis la caméra (2) ; b- intégrations des images dans une unité de stockage ; c- analyse des images par une unité de traitement (6) intégrant un algorithme d’analyse d’images mettant en œuvre un réseau de neurones ; d- calcul des barycentres des carrés des dessins obtenus par l’algorithme ; et e- détermination du nombre d’animaux couchés. Procédé de surveillance selon la revendication 4, comportant une étape f- de localisation des animaux dans une zone d’intérêt. Procédé de surveillance selon la revendication 5, comportant une étape g- de calcul du ratio du nombre d’animaux couchés sur le nombre total d’animaux dans la zone d’élevage. Procédé de surveillance selon la revendication 6, comportant une étape h- de comparaison de la valeur obtenue à e- ou g- avec une valeur seuil.