Brevet FR3151457A1 — publié le 20250124

L’invention concerne un procédé de contrôle du fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire, caractérisé en ce qu’il comprend ce qui suit : - collecter (S2) pour la première cellule deux premières séries temporelles de valeurs prises au cours du temps par deux indicateurs de performance mesurés pour la première cellule, - collecter (S2) pour la deuxième cellule deux deuxièmes séries temporelles de valeurs prises au cours du temps par lesdits deux indicateurs de performance mesurés pour la deuxième cellule, - convertir (S6) lesdites deux séries temporelles en respectivement des première et deuxième images (IM i ; IM j ) comprenant des pixels dont les valeurs correspondent aux valeurs des deux séries temporelles respectivement, - en fonction du résultat d’une comparaison (S7) de la première image avec la deuxième image, identifier que lesdites deux première et deuxième cellules ont, en fonctionnement, un comportement commun ou pas. Fig. 3 Contrôle du fonctionnement d’un réseau de communication Domaine de l’invention Le domaine de l’invention est celui des réseaux de radiocommunication cellulaires et plus particulièrement du contrôle du fonctionnement de ces réseaux, pour notamment la gestion du paramétrage et la surveillance des conditions de ces réseaux. Un tel contrôle implique de mettre en œuvre une technique d’identification de comportements communs sur un ensemble de cellules radio, dans le but de regrouper les cellules similaires pour une gestion commune. L’invention s’applique notamment au traitement de problématiques affectant les cellules radio d’un ensemble de cellules radio considéré dans un réseau de radiocommunication, telles que l’optimisation des ressources, la planification du réseau, la détection d’anomalies, etc. Art antérieur Les caractéristiques temporelles d’un réseau de radiocommunication cellulaire sont des métriques sur les performances des cellules mesurées à intervalles de temps réguliers, telles que par exemple le nombre moyen d’utilisateurs connectés à la cellule, le pourcentage de perte de paquets radio, le nombre de transferts intercellulaires, etc. De telles caractéristiques temporelles sont généralement appelées « indicateurs de performance » ou KPI (« Key Indicator Performance » en anglais). Pour contrôler le fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire, il existe des techniques permettant d’identifier si les cellules d’un ensemble de cellules considéré dans le réseau ont un comportement commun, et ainsi de regrouper les cellules radio de cet ensemble par comportement. A cet effet, pour un indicateur de performance considéré pour chaque cellule d’un ensemble de cellules, le regroupement des cellules est réalisé en fonction de nouvelles valeurs calculées à partir des valeurs observées de l’indicateur de performance, selon l’un des trois procédés suivants : - en fonction de statistiques calculées sur les valeurs observées au niveau de chaque cellule (moyenne des valeurs, écart type, etc.) ; - en fonction des distances entre les indicateurs de performance respectifs des différentes cellules (distance Euclidienne, DTW (en anglais « Dynamic Time Warping », etc.) ; - en fonction de nouvelles caractéristiques extraites des valeurs observées de l’indicateur de performance, de telles nouvelles caractéristiques étant par exemple la saisonnalité, la tendance, etc. Les cellules les plus proches en termes de statistiques, de distance ou de nouvelles caractéristiques sont alors regroupées ensemble. La généralisation à plusieurs indicateurs de performance est réalisée en appliquant l’un des trois procédés précités à chacun des indicateurs de performance de manière indépendante. Le regroupement des cellules est alors réalisé en se basant sur les nouvelles valeurs calculées sur l’ensemble des cellules et l’ensemble des métriques. L’inconvénient de ces techniques d’identification réside dans le fait que les nouvelles valeurs sont générées sur chacun des indicateurs considérés de manière indépendante. On perd ainsi l’information sur les valeurs conjointes de l’ensemble des indicateurs de performance aux mêmes instants d’observation. Or, compte tenu de la multitude de facteurs qui peuvent impacter les performances des cellules radio et du changement incessant de l’état des cellules, un regroupement basé sur une seule caractéristique ou sur plusieurs caractéristiques prises indépendamment ne peut être optimal pour identifier le comportement de chacune des cellules. Objet et résumé de l'invention Un des buts de l'invention est de remédier à au moins un des inconvénients de l'état de la technique précité en proposant une nouvelle technique d’identification du comportement commun des cellules d’un ensemble de cellules, laquelle se base, pour chaque cellule, sur la prise en compte conjointe de plusieurs indicateurs de performance différents mesurés pour chaque cellule. A cet effet, un objet de la présente invention concerne un procédé de contrôle du fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire à partir d’une comparaison, entre au moins des première et deuxième cellules du réseau, de l’évolution au cours du temps d’au moins un indicateur de performance mesuré pour la première, respectivement deuxième, cellule. Un tel procédé est caractérisé en ce qu’il comprend ce qui suit : - collecter pour la première cellule au moins deux premières séries temporelles de valeurs prises au cours du temps par ledit au moins un indicateur de performance et respectivement au moins un autre indicateur de performance mesuré pour la première cellule, - collecter pour la deuxième cellule au moins deux deuxièmes séries temporelles de valeurs prises au cours du temps par ledit au moins un indicateur de performance et respectivement ledit au moins un autre indicateur de performance mesuré pour la deuxième cellule, - convertir lesdites au moins deux premières et deuxièmes séries temporelles, en respectivement au moins une première et une deuxième image, les première et deuxième images comprenant des pixels dont les valeurs correspondent aux valeurs des au moins deux premières et deuxièmes séries temporelles respectivement, - en fonction du résultat d’une comparaison de la première image avec la deuxième image, identifier que lesdites au moins deux première et deuxième cellules ont, en fonctionnement, un comportement commun ou pas. Un tel procédé de contrôle permet d’identifier efficacement qu’au moins deux cellules d’un réseau de radiocommunication cellulaire fonctionnent ou pas de la même manière ou de manière similaire, en prenant en compte conjointement, pour chaque cellule, l’évolution au cours du temps d’au moins deux indicateurs de performance mesurés pour chacune des deux cellules. Ainsi, il est possible d’obtenir une meilleure caractérisation du comportement de chacune des deux cellules, dans un but de regroupement plus performant des cellules en fonction de leur comportement, notamment à des fins d’optimisation des ressources du réseau de radiocommunication cellulaire, de planification de ce réseau, de détection d’anomalies dans ce réseau, etc. Selon un mode de réalisation particulier, l’identification que les au moins deux première et deuxième cellules ont, en fonctionnement, un comportement commun ou pas, est mise en œuvre en fonction du résultat d’une comparaison de la première image avec la deuxième image, d’au moins un premier paramètre associé à la première cellule et d’au moins un deuxième paramètre associé à la deuxième cellule. L’ajout d’un tel paramètre pour chacune des deux cellules permet d’optimiser l’obtention d’une caractérisation du comportement de chacune des deux cellules. Un tel paramètre comprend par exemple, pour chacune des deux cellules, la fréquence radio de transmission, la hauteur de l’antenne, l’azimut, le tilt, la puissance d’émission, le nombre de cellules voisines, etc. Selon un autre mode de réalisation particulier, préalablement à la comparaison, le procédé comprend ce qui suit : - découper la première image en au moins deux zones, respectivement la deuxième image en au moins deux zones, - extraire au moins une caractéristique par zone de la première image, respectivement au moins une caractéristique par zone de la deuxième image, - générer au moins une première matrice de caractéristiques à partir de ladite au moins une caractéristique extraite par zone de la première image, respectivement au moins une deuxième matrice de caractéristiques à partir de ladite au moins une caractéristique extraite par zone de la deuxième image, - découper au moins la première matrice en au moins deux sous-matrices de caractéristiques, respectivement au moins la deuxième matrice en au moins deux sous-matrices de caractéristiques, - réduire la dimension desdites au moins deux sous-matrices issues du découpage de la première matrice, générant au moins une première matrice de caractéristiques de taille réduite, respectivement la dimension desdites au moins deux sous-matrices issues du découpage de la deuxième matrice, générant au moins une deuxième matrice de caractéristiques de taille réduite, - générer un premier vecteur à partir desdites caractéristiques d’au moins la première matrice de taille réduite, respectivement un deuxième vecteur à partir desdites caractéristiques d’au moins la deuxième matrice réduite. Un tel mode de réalisation permet, grâce à un traitement de découpage des au moins première et deuxième images en au moins deux zones, puis de conversion de chacune de ces première et deuxième images découpées en zones en respectivement une première matrice de données caractérisant les zones de la première image et une deuxième matrice de données caractérisant les zones de la deuxième image, et enfin de génération respectivement d’une première matrice de caractéristiques de taille réduite à partir de la première matrice de données et d’une deuxième matrice de caractéristiques de taille réduite à partir de la deuxième matrice de données, de réaliser une extrapolation des caractéristiques des au moins première et deuxième cellules sous la forme de vecteurs facilement comparables car de dimension beaucoup plus faible que celle des au moins première et deuxième images obtenues initialement. Selon un autre mode de réalisation particulier, les étapes de découpage en au moins deux zones de la première image, respectivement de la deuxième image, d’extraction d’au moins une caractéristique par zone de la première image, respectivement de la deuxième image, de génération d’au moins une première matrice de caractéristiques, respectivement d’une deuxième matrice de caractéristiques, de découpage de ladite au moins une première matrice de caractéristiques, respectivement de ladite au moins une deuxième matrice de caractéristiques, de réduction, et de génération d’un premier vecteur, respectivement d’un deuxième vecteur, sont mises en œuvre par un réseau de neurones convolutifs qui reçoit en entrée la première image, respectivement la deuxième image, et qui délivre en sortie le premier vecteur caractérisant la première cellule, respectivement le deuxième vecteur caractérisant la deuxième cellule. L’utilisation d’un tel réseau de neurones convolutifs est particulièrement bien adaptée pour traiter conjointement les deux dimensions de la première image, respectivement de la deuxième image. Grâce à ses différents niveaux de couches de convolution, différentes zones de chacune des première et deuxième images peuvent être traitées et assemblées de manière progressive pour obtenir respectivement des première et deuxième matrices de données de taille ou dimension inférieure à la taille ou dimension des première et deuxième images respectivement, et ainsi en extraire les caractéristiques. En outre, un tel réseau de neurones est capable de traiter un nombre élevé d’images, qui plus est, de grande dimension. Ainsi, le procédé de contrôle du fonctionnement du réseau de radiocommunication cellulaire peut s’appliquer au-delà de deux cellules, et au-delà de deux indicateurs de performance considérés par cellule. Selon un autre mode de réalisation particulier, le procédé comprend en outre ce qui suit : - appliquer les premier et deuxième vecteurs en entrée d’un module de regroupement de vecteurs, - générer en sortie du module de regroupement de vecteurs un groupe de vecteurs contenant les premier et deuxième vecteurs si les premier et deuxième vecteurs remplissent un critère de regroupement. Un tel mode de réalisation permet de déduire du regroupement des premier et deuxième vecteurs, que les première et deuxième cellules ont, en fonctionnement, un comportement commun. Dans le cas où les premier et deuxième vecteurs ne sont pas regroupés, un tel mode de réalisation permet de déduire que les première et deuxième cellules ont, en fonctionnement, un comportement différent. Selon un autre mode de réalisation particulier, le premier vecteur, respectivement le deuxième vecteur, est appliqué en entrée du module de regroupement de vecteurs, conjointement au premier paramètre associé à la première cellule, respectivement conjointement à un deuxième paramètre associé à la deuxième cellule. Un tel mode de réalisation a pour avantage d’obtenir un regroupement des cellules plus précis car basé à la fois, pour chaque cellule, sur l’évolution temporelle de plusieurs indicateurs de performance différents et sur un ou plusieurs paramètres de la cellule. Un tel regroupement est par ailleurs plus efficace en termes d’homogénéité du comportement des cellules. Les différents modes ou caractéristiques de réalisation précités peuvent être ajoutés indépendamment ou en combinaison les uns avec les autres, au procédé de contrôle du fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire tel que défini ci-dessus. L’invention concerne également un dispositif de contrôle du fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire à partir d’une comparaison, entre au moins des première et deuxième cellules du réseau, de l’évolution au cours du temps d’au moins un indicateur de performance mesuré pour la première, respectivement deuxième, cellule. Un tel dispositif est caractérisé en ce qu’il est configuré pour : - collecter pour la première cellule au moins deux premières séries temporelles de valeurs prises au cours du temps par ledit au moins un indicateur de performance et respectivement au moins un autre indicateur de performance mesuré pour la première cellule, - collecter pour la deuxième cellule au moins deux deuxièmes séries temporelles de valeurs prises au cours du temps par ledit au moins un indicateur de performance et respectivement ledit au moins un autre indicateur de performance mesuré pour la deuxième cellule, - convertir lesdites au moins deux premières et deuxièmes séries temporelles, en respectivement au moins une première et une deuxième image, les première et deuxième images comprenant des pixels dont les valeurs correspondent aux valeurs des au moins deux premières et deuxièmes séries temporelles respectivement, - en fonction du résultat d’une comparaison de la première image avec la deuxième image, identifier que lesdites au moins deux première et deuxième cellules ont, en fonctionnement, un comportement commun ou pas. L'invention concerne également un programme d'ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé de contrôle conforme à l'invention, selon l’un quelconque des modes particuliers de réalisation décrits précédemment, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur. De telles instructions peuvent être stockées durablement dans un support mémoire non transitoire du dispositif de réception de contenu mettant en œuvre le procédé de contrôle selon l’invention. Ce programme peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. L’invention vise également un support d’enregistrement ou support d’informations lisible par un ordinateur, et comportant des instructions d’un programme d’ordinateur tel que mentionné ci-dessus. Le support d'enregistrement peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un support mobile, un disque dur ou un SSD. D'autre part, le support d'enregistrement peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens, de sorte que le programme d’ordinateur qu’il contient est exécutable à distance. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau, par un exemple un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé de contrôle précité. Selon un exemple de réalisation, la présente technique est mise en œuvre au moyen de composants logiciels et/ou matériels. Dans cette optique, le terme « dispositif » ou « module » peut correspondre dans ce document aussi bien à un composant logiciel, qu'à un composant matériel ou à un ensemble de composants matériels et logiciels. D'autres caractéristiques et avantages apparaîtront à la lecture de modes de réalisation particuliers de l'invention, donnés à titre d’exemples illustratifs et non limitatifs, et des dessins annexés, parmi lesquels : La représente une architecture dans laquelle est mis en œuvre le procédé de contrôle du fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire, selon un mode de réalisation particulier de l'invention, La représente un dispositif de contrôle du fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire, selon un mode de réalisation particulier de l’invention, tel que mis en œuvre dans l’architecture de la , La représente les principales actions mises en œuvre dans le procédé de contrôle du fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire, selon un mode de réalisation particulier de l’invention, tel que mis en œuvre dans l’architecture de la , La représente les principales actions mises en œuvre lors d’une des étapes du procédé de contrôle du fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire illustré à la , La représente une matrice de données obtenue lors de la mise en œuvre du procédé de contrôle du fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire illustré à la , La représente des détails d’une des sous-étapes de l’étape illustrée à la , La représente des détails d’une autre étape du procédé de contrôle du fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire illustré à la , La représente un mode de réalisation d’un réseau de neurones utilisé dans le procédé de contrôle du fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire illustré à la , La représente un exemple d’une image IM T en entrée du réseau de neurones illustré à la , La représente un exemple d’une image IM’ T en sortie du réseau de neurones illustré à la , La représente un diagramme de l’évolution des valeurs d’un même KPI extrait des images IM T et IM’ T illustrées respectivement sur les figures 9A et 9B. Description détaillé e d’un mode de réalisation de l’invention La représente une architecture dans laquelle est mis en œuvre un procédé de contrôle du fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire RC, selon un mode de réalisation de l'invention. Un tel réseau RC est par exemple de type 3G, 4G, 5G, etc. Une telle architecture comprend : - un ensemble EC d’au moins deux cellules radio CL i , CL j parmi N cellules radio CL 1 , CL 2 , …, CL i , …, CL j , …, CL N (N≥2) du réseau RC, pour lequel on souhaite vérifier si les cellules de cet ensemble ont un comportement homogène ou non ; - un dispositif DCF de contrôle du fonctionnement desdites au moins deux cellules radio CL i , CL j , le dispositif DCF étant configuré pour délivrer un ou plusieurs groupes GC 1 , GC 2 , … de cellules radio, un groupe comprenant des cellules radio considérées comme ayant un fonctionnement homogène sur un intervalle de temps donné, par exemple une journée, une ou plusieurs heures, une semaine, etc. Le dispositif DCF est par exemple un serveur, une plateforme, etc., le dispositif DCF étant installé dans le réseau RC ou dans un autre réseau de communication non représenté. Dans le mode de réalisation représenté, le dispositif DCF comprend : - un module CI de collecte de données qui est configuré pour collecter : -- pour la cellule CL 1 , un nombre p (p≥1) de séries temporelles I 11 , I 21, …, I p 1 de chacune n valeurs associées respectivement à p indicateurs de performance ou KPIs tels que mesurés pour la cellule CL 1 , et éventuellement au moins un paramètre statique PS k1 parmi un nombre Q de paramètres statiques PS 11 , PS 21, …, PS k1 , …, PS Q1 , (1≤k1≤Q), -- pour la cellule CL 2 , un nombre p (p≥1) de séries temporelles I 12 , I 22, …, I p 2 de chacune n valeurs associées respectivement à p indicateurs de performance ou KPIs tels que mesurés pour la cellule CL 2 , et éventuellement au moins un paramètre statique PS k2 parmi un nombre Q de paramètres statiques PS 12 , PS 22, …, PS k2 , …, PS Q2 , (1≤k1≤Q), --…, -- pour la cellule CL i , un nombre p (p≥1) de séries temporelles I 1i , I 2i, …, I p i de chacune n valeurs associées respectivement à p indicateurs de performance ou KPIs tels que mesurés pour la cellule CL i , et éventuellement au moins un paramètre statique PS ki parmi un nombre Q de paramètres statiques PS 1i , PS 2i, …, PS ki , …, PS Qi , (1≤ki≤Q), --…, -- pour la cellule CL j , un nombre p (p≥1) de séries temporelles I 1j , I 2j, …, I p j de chacune n valeurs associées respectivement à p indicateurs de performance ou KPIs tels que mesurés pour la cellule CL j , et éventuellement au moins un paramètre statique PS kj parmi un nombre Q de paramètres statiques PS 1j , PS 2j, …, PS kj , …, PS Qj , (1≤kj≤Q), --…, -- pour la cellule CL N , un nombre p (p≥1) de séries temporelles I 1N , I 2N, …, I p N de chacune n valeurs associées respectivement à p indicateurs de performance ou KPIs tels que mesurés pour la cellule CL N , et éventuellement au moins un paramètre statique PS kN parmi un nombre Q de paramètres statiques PS 1N , PS 2N, …, PS kN , …, PS k N , (1≤kN≤Q). Des exemples de tels KPIs sont le nombre moyen d’utilisateurs connectés à la cellule considérée, le pourcentage de perte de paquets radio, le nombre de transferts intercellulaires, etc. Les paramètres statiques PS k1 , PS k2 , …, PS ki , …, PS kj , …, PS kj , …, PS kN sont du même type, par exemple la fréquence radio de transmission ou la hauteur de l’antenne ou l’azimut ou le tilt ou la puissance d’émission ou le nombre de cellules voisines, ou autres, etc. Le dispositif DCF comprend en outre : - un module CN de traitement de données configuré pour convertir : -- le nombre p de séries temporelles I 11 , I 21, …, I p1 en une image IM 1 comprenant pxn pixels dont les valeurs correspondent aux n valeurs de chacune des p séries temporelles I 11 , I 21, …, I p1 , -- le nombre p de séries temporelles I 12 , I 22, …, I p2 en une image IM 2 comprenant pxn pixels dont les valeurs correspondent aux n valeurs de chacune des p séries temporelles I 12 , I 22, …, I p2 , --…, -- le nombre p de séries temporelles I 1 i , I 2 i , …, I p i en une image IM i comprenant pxn pixels dont les valeurs correspondent aux n valeurs de chacune des p séries temporelles I 1 i , I 2 i , …, I p i , --…, -- le nombre p de séries temporelles I 1 j , I 2 j , …, I p j en une image IM j comprenant pxn pixels dont les valeurs correspondent aux n valeurs de chacune des p séries temporelles I 1 j , I 2 j , …, I p j , -- …, -- le nombre p de séries temporelles I 1 N , I 2 N , …, I p N en une image IM N comprenant pxn pixels dont les valeurs correspondent aux n valeurs de chacune des p séries temporelles I 1 N , I 2 N , …, I p N . Dans un mode de réalisation préféré, le module CN de traitement de données est un réseau de neurones convolutifs. En variante, le module CN est un calculateur algorithmique. Le dispositif DCF comprend en outre un module CM de comparaison des images entre elles selon un critère de similarité, permettant : - de regrouper les images IM 1 à IM N dans un ou plusieurs groupes d’images GC 1 , GC 2 , …, chaque groupe rassemblant des images dont le contenu a été estimé similaire selon le critère de similarité précité, - et d’en déduire par analogie, parmi les cellules CL 1 à CL N , celles qui, en fonctionnement, ont un comportement homogène, et celles qui n’ont pas un comportement homogène. Dans l’exemple représenté : - le groupe GC 1 comprend deux cellules CL 1 et CL 5 ayant été déterminées comme ayant, en fonctionnement, un comportement homogène, - le groupe GC 2 comprend des cellules CL 3 , CL 4 , …, CL i ayant été déterminées comme ayant, en fonctionnement, un comportement homogène, - …. Bien que sur la , les modules CI, CN et CM soient intégrés au dispositif DCF de contrôle de fonctionnement dudit réseau RC, à titre d’alternative, tout ou partie de ces modules pourrait être externe et piloté par le dispositif DCF en tant que serveur de contrôle de ces modules. On va maintenant décrire, en référence à la , la structure simplifiée du dispositif de contrôle DCF. Le dispositif DCF comprend : - une interface de communication COM configurée pour communiquer, via le réseau RC de la , avec les cellules CL 1 à CL N , - le module CI de collecte, par cellule, de KPIs, et éventuellement d’au moins un paramètre statique PS relatif à la cellule considérée, - le module CN de conversion de KPIs en images IM 1 à IM N , - le module CM de comparaison entre elles des images IM 1 à IM N , pour en déduire un ou plusieurs groupes de cellules GC 1 , GC 2 , …, tels que définis ci-dessus. Dans l’exemple représenté, les modules CI, CN et CM sont installés dans le dispositif DCF. Alternativement, tout ou partie de ces modules peut être rendue accessible par le dispositif DCF, via le réseau RC ou tout autre réseau sans fil ou non, selon l’implémentation envisagée, par exemple si le dispositif DCF n’a pas les ressources matérielles et logicielles nécessaires pour stocker, pour chacune des cellules, les KPIs, le ou les paramètres statiques PS, les images IM 1 à IM N , le ou les groupes d’images GC 1 , GC 2 , …généré(s). A l'initialisation, les instructions de code du programme d'ordinateur PG sont par exemple chargées dans une mémoire RAM (non représentée) avant d'être exécutées par le processeur PROC. Le processeur PROC de l'unité de traitement UTR met notamment en œuvre les actions suivantes, dans le cadre du procédé de contrôle du fonctionnement du réseau RC qui va être décrit ci-dessous, selon les instructions du programme d'ordinateur PG : - collecter, pour une cellule CL i , au moins deux séries temporelles STa i , STb i de chacune n valeurs prises au cours du temps par respectivement deux indicateurs de performance, parmi I 1i à I pi , mesurés pour la cellule CL i , - collecter, pour au moins une autre cellule CL j , au moins deux séries temporelles STa j , STb j de chacune n valeurs, prises au cours du temps par respectivement deux indicateurs de performance, parmi I 1j à I pj , mesurés pour la cellule CL j , - convertir lesdites au moins deux séries temporelles STa i , STb i , en une image IM i de 2xn pixels dont les valeurs correspondent aux valeurs respectives des au moins deux séries temporelles STa i , STb i , - convertir lesdites au moins deux séries temporelles STa j , STb j , en une image IM j de 2xn pixels dont les valeurs correspondent aux valeurs respectives des au moins deux séries temporelles STa j , STb j , - en fonction du résultat d’une comparaison de l’image IM i avec l’image IM j , identifier que les cellules CL i et CL j ont, en fonctionnement, un comportement commun ou pas. On décrit maintenant, en relation avec la , ensemble les figures 1 et 2, le déroulement d’un procédé de contrôle du fonctionnement du réseau de radiocommunication cellulaire RC, selon un mode de réalisation particulier de l’invention. Un tel procédé est appliqué à l’ensemble de cellules EC précité, un tel ensemble étant disposé dans un périmètre donné, tel qu’une ville, plusieurs villes, un pays, etc. Au cours d’une étape S1, une communication est établie entre l’ensemble de cellules EC et le dispositif DCF via son interface de communication COM. Au cours d’une étape S2, le module de collecte CI de la collecte : - pour la cellule CL 1 , un nombre p (p≥1) de séries temporelles I 11 , I 21, …, I p1 de chacune n valeurs associées respectivement à p indicateurs de performance ou KPIs tels que mesurés pour la cellule CL 1 , - pour la cellule CL 2 , un nombre p (p≥1) de séries temporelles I 12 , I 22, …, I p2 de chacune n valeurs associées respectivement à p indicateurs de performance ou KPIs tels que mesurés pour la cellule CL 2 , -…, - pour la cellule CL i , un nombre p (p≥1) de séries temporelles I 1i , I 2i, …, I pi de chacune n valeurs associées respectivement à p indicateurs de performance ou KPIs tels que mesurés pour la cellule CL i , -…, - pour la cellule CL j , un nombre p (p≥1) de séries temporelles I 1j , I 2j, …, I pj de chacune n valeurs associées respectivement à p indicateurs de performance ou KPIs tels que mesurés pour la cellule CL j , -…, - pour la cellule CL N , un nombre p (p≥1) de séries temporelles I 1N , I 2N, …, I pN de chacune n valeurs associées respectivement à p indicateurs de performance ou KPIs tels que mesurés pour la cellule CL N . Chacune des séries temporelles précitées représente n valeurs d’un indicateur réseau qui sont mesurées à différents instants. En d’autres termes, pour par exemple la cellule CL i , une série temporelle I vi (1≤v≤p) est un vecteur d’observations x v i 1 , x v i 2 , …, x v i n , indexé par le temps. L’intervalle de temps qui sépare deux observations correspond à la granularité du KPI et peut être quelconque : une journée, une heure, 15 min, etc. Selon l’invention, au moins deux séries temporelles de deux indicateurs différents sont obtenues par cellule. Lorsqu’une série temporelle d’un seul indicateur est obtenue par cellule, on parle de série temporelle univariée. Puisque conformément à l’invention, au moins deux séries temporelles sont obtenues par cellule, on parle de séries temporelles multivariées, qui regroupe plusieurs séries univariées par cellule. L’obtention d’au moins deux séries temporelles par cellule permet de mieux caractériser la cellule dont on souhaite contrôler le fonctionnement. Ainsi, selon l’invention, un nombre p de séries temporelles univariées sont mesurées sur chacune des N cellules CL 1 à CL N , pxN séries temporelles univariées correspondant chacune à un vecteur de n observations. Au cours d’une étape S3, le module de collecte CI de la peut collecter également : - pour la cellule CL 1 , au moins un paramètre statique PS k1 parmi un nombre Q de paramètres statiques PS 11 , PS 21, …, PS k1 , …, PS Q1 , (1≤k1≤Q), - pour la cellule CL 2 , au moins un paramètre statique PS k2 parmi un nombre Q de paramètres statiques PS 12 , PS 22, …, PS k2 , …, PS Q2 , (1≤k2≤Q), -…, - pour la cellule CL i , au moins un paramètre statique PS ki parmi un nombre Q de paramètres statiques PS 1i , PS 2i, …, PS ki , …, PS Qi , (1≤ki≤Q), -…, - pour la cellule CL j , au moins un paramètre statique PS kj parmi un nombre Q de paramètres statiques PS 1j , PS 2j, …, PS kj , …, PS Qj , (1≤kj≤Q), -…, - pour la cellule CL N , au moins un paramètre statique PS kN parmi un nombre Q de paramètres statiques PS 1N , PS 2N, …, PS kN , …, PS Q N , (1≤kN≤Q). Cette étape S3 étant optionnelle, elle est représentée en pointillé sur la . Au cours d’une étape S4, les KPIs obtenus à l’étape S2 peuvent subir un traitement. Une telle étape S4 est optionnelle. Pour cette raison, elle est représentée en pointillé sur la . Un tel traitement est mis en œuvre dans le cas par exemple ou certaines valeurs des séries temporelles obtenues sont manquantes, ce qui peut se produire lorsqu’une maintenance est en cours sur une des cellules de l’ensemble EC, lorsqu’un disfonctionnement s’est produit dans le réseau RC, etc. Pour éviter tout problème de cohérence entre les valeurs des séries temporelles obtenues, une valeur manquante pouvant être par exemple considérée comme nulle, sur l’ensemble des p KPIs et des N cellules, seules les valeurs des séries temporelles renseignées à un certain pourcentage sont conservées. Ainsi, l’étape S4 comprend un filtrage des valeurs des p séries temporelles obtenues par cellule, ainsi qu’une sélection de certaines cellules parmi les N cellules. Un tel filtrage est mis en œuvre selon par exemple l’algorithme suivant : 1. Pour chaque KPI, I u , (1≤u≤p) calculer le pourcentage de valeurs manquantes (valeurs non renseignées ou égales à Null), soit vm u Si vm u > 30 % alors Ecarter I u Sinon : Si vm i > 0% alors Identifier les cellules qui ont au moins une valeur manquante Pour une cellule CL i ayant au moins une valeur manquante vm u interpolation linéaire de la valeur manquante à partir de la valeur précédente et de la valeur suivante Sinon Considérer les valeurs du KPI considéré telles quelles Fsi (pour Fin de la boucle « Si ») Fsi 2. Pour chaque cellule, CL i , (1≤i≤N) vérifier que l’ensemble des KPIs retenus à l’étape 1 sont bien renseignés, Si oui alors Garder la cellule CL i Sinon Ecarter la cellule CL i A l’issue de la mise en œuvre de cet algorithme, sont obtenues p’xN ’ séries temporelles univariées, chacune correspondant à un vecteur de n observations. p’ (p’≤ p) est le nouveau nombre de KPIs conservés par cellule et N’ (N’ ≤ N) est le nouveau nombre de cellules conservées. Au cours d’une étape S5, une sélection de certains des p’ KPIs obtenus à l’étape S4 peut être mise en œuvre. Une telle sélection est optionnelle. Il s’agit d’une étape de sélection d’au moins deux KPIs, parmi les p’ KPIs, qui est basée sur la corrélation entre eux. Sur un ensemble de KPIs fortement corrélés, c’est-à-dire des KPIs différents mais représentant la même caractéristique, seul un seul KPI est conservé pour le regroupement des cellules. Ceci permet d’éviter toute redondance d’information qui viendrait biaiser les résultats obtenus à l’issue du procédé de contrôle du fonctionnement du réseau de radiocommunication cellulaire conforme à l’invention. Une telle sélection S5 est mise en œuvre par un algorithme de sélection de KPIs, qui comprend par exemple les étapes suivantes : - calculer une matrice de corrélation entre les p’ KPIs en considérant les N’ cellules, - identifier un ou plusieurs groupes de KPIs fortement corrélés entre eux (corrélation > 90% par exemple), - pour chaque groupe identifié, ne garder qu’un seul KPI (choix aléatoire). A l’issue de l’étape de sélection S5, sont délivrées p’’xN’ séries temporelles univariées, chacune correspondant à un vecteur de n observations. M’’ ( M’’ ≤ M’ ) est le nouveau nombre de KPIs conservés. Au cours d’une étape S6, dans le cas où les étapes S4 et S5 ne sont pas effectuées, les pxN séries temporelles univariées sont converties en respectivement N images par le module de conversion CN. Chacune des N images comprend pxn pixels dont les valeurs correspondent aux valeurs respectives des p séries temporelles univariées associées respectivement aux p KPIs. Alternativement, au cours de l’étape S6, dans le cas où les étapes S4 et S5 sont effectuées, les p’’xN’ séries temporelles univariées sont converties en respectivement N’ images par le module de conversion CN. Chacune des N’ images comprend p’’xn pixels dont les valeurs correspondent aux valeurs respectives des p’’ séries temporelles univariées associées respectivement aux p’’ KPIs. Au cours d’une étape S7, les N ou N’ images sont comparées entres elles par le module de comparaison CM. A l’issue de cette comparaison, sont générés un ou plusieurs groupes de cellules GC 1 , GC 2 , …, tels que définis ci-dessus, chacun de ces groupes contenant des cellules ayant, en fonctionnement, un comportement homogène. Au cours de l’étape S7, dans un souci d’optimisation du regroupement des cellules, la comparaison peut également tenir compte : - des paramètres statiques PS 11 , PS 21, …, PS k1 , …, PS Q1 à PS 1N , PS 2N, …, PS kN , …, PS QN collectés à l’étape S3, dans le cas où les étapes S4 et S5 ne sont pas mises en œuvre, - des paramètres statiques PS 11 , PS 21, …, PS k1 , …, PS Q1 à PS 1N’ , PS 2N’, …, PS kN ’ , …, PS QN ’ associés respectivement aux N’ cellules sélectionnées en S4. On va maintenant décrire, en référence à la , un mode de réalisation de l’étape S6 de conversion précitée. Dans l’exemple représenté, et pour des raisons de simplification des notations, on considère que les étapes S4 et S5 ne sont pas mises en œuvre. Toutefois, la conversion qui va être décrite ci-dessous s’applique de manière similaire à p’’ séries temporelles I 1i , I 2i, …, I pi de chacune n valeurs. Pour une cellule considérée parmi N, par exemple la cellule CL i , l’étape S6 de conversion de la cellule CL i en une image IM i comprend, en S60, une modélisation du nombre p de séries temporelles I 1i , I 2i, …, I pi de chacune n valeurs associées respectivement à p indicateurs de performance ou KPIs de la cellule CL i , par une matrice MAT i à deux dimensions pxn comme illustré sur la . Sur la : - pour un même KPI, par exemple I vi , x vi1 , x vi2 , …, x viw , …, x vin (1≤w≤n) représentent les n valeurs de ce KPI mesurées à différents pas de temps, - pour un même pas de temps, par exemple t 2 , les valeurs x 1i2 , x 2i2 , …, x vi2 , …, x pi2 sont les valeurs respectives des p KPIs. Une telle représentation matricielle permet de considérer conjointement l’ensemble des p KPIs contrairement aux méthodes existantes qui ne considèrent que la dimension ligne. L’ajout de l’information sur la valeur de tous les KPIs aux différents pas de temps t 1 à t N permet d’avoir une meilleure caractérisation du comportement de chaque cellule et donc un regroupement plus efficace des cellules en fonction de leur comportement. La conversion S6 se poursuit avec, en S61, une mise à l’échelle des valeurs de ces p KPIs. Les n valeurs de chacun des p KPIs étant d’amplitudes différentes, une mise à l’échelle de ces n valeurs, par KPI et par cellule, est nécessaire pour une conversion en image. Le but est de ramener l’ensemble des valeurs à un même intervalle [0, 1] suivant par exemple l’algorithme ci-dessous : Pour la matrice MAT i des KPIs de la cellule CL i : Pour chaque ligne, par exemple la ligne de valeurs de I vi , effectuer la mise à l’échelle comme suit : 1. Mise à l’échelle des valeurs de ] suivant la méthode de mise à l’échelle robuste (en anglais « RobustScaler ») : C 5 étant le 5 e centile et C 9 5 le 95 e centile. 2. Mise à l’échelle des valeurs de = [ ] suivant la méthode de mise à l’échelle MinMax (en anglais « MinMaxScaler ») : A l’issue de cet algorithme, les valeurs de l’ensemble des KPIs sur l’ensemble des cellules sont mises à l’échelle. D’autres méthodes de mise à l’échelle connues existent et peuvent être utilisées. Toutefois, RobustScaler a été choisi pour sa robustesse vis-à-vis des valeurs aberrantes, tandis que MinMaxScaler a été choisi pour la maitrise de l’intervalle final des valeurs. La conversion S6 se poursuit avec, en S62, un traitement de la matrice MAT i en vue d’extraire une ou plusieurs caractéristiques de la cellule CL i . Un tel traitement est un traitement d’image conformément à l’invention. A cet effet, comme représenté sur la , les valeurs x 1ii à x piN de la matrice MAT i sont considérés comme des valeurs de pixels d’une image IM i à un seul canal, c’est-à-dire une image qui n’est pas en couleur et qui possède une seule valeur par pixel. L’étape de traitement S62 comprend les sous-étapes suivantes : - en S620, découper l’image IM i en au moins deux zones Z 1 i , Z 2 i qui ne se chevauchent pas, - en S621, extraire au moins une caractéristique f 1i de la zone Z 1 i et au moins une caractéristique f 2i de la zone Z 2i , - en S622, générer au moins une matrice MATD 1i contenant au moins les caractéristiques f 1i , f 2i , - en S623, découper la matrice MATD 1i en au moins deux sous-matrices de caractéristiques SMATD 10i , SMATD 11i , - en S624, réduire la dimension desdites au moins deux sous-matrices, générant une matrice de caractéristiques de taille réduite, MATN 1i , - en S625, générer un vecteur Y i à partir desdites caractéristiques d’au moins la matrice réduite MATN 1i , et le cas échéant, à partir de caractéristiques d’autres matrices réduites correspondant respectivement à d’autres types de filtrage de l’image IM i , ledit vecteur Y i comprenant des caractéristiques D 1i , D 2 i ,…, D Ri caractérisant la cellule CL i . Sur la , seulement deux zones ont été représentées pour des raisons de clarté de la figure. Il convient de noter que les zones obtenues à l’issue du découpage S620 couvrent toute l’image IM i . Dans l’exemple représenté, toutes les zones sont de même taille. En fonction de l’implémentation envisagée, la taille choisie pour ces zones peut bien sûr différer. Chacune des zones Z 1 i , Z 2 i contient à la fois une information sur la variation temporelle d’au moins un KPI et une information sur les valeurs de plusieurs KPIs au même instant. Ainsi, dans l’exemple représenté : - la zone Z 1i contient à la fois une information sur la variation temporelle entre t 1 et t 2 des deux KPIs I 1 i et I 2 i et une information sur les valeurs respectives de I 1 i et I 2 i à t 1 et t 2 , - la zone Z 2i contient à la fois une information sur la variation temporelle entre t 3 et t 4 des deux KPIs I 1i , I 2i , et une information sur les valeurs respectives de I 1i , I 2i à t 3 et t 4 . L’étape S620 comprend un balayage horizontal de l’image zone par zone, par exemple dans le sens de la flèche F1 et un balayage vertical de l’image zone par zone, par exemple dans le sens des flèches F2 et F3. Un tel balayage est mis en œuvre par un algorithme de filtrage. Les autres étapes S621 à S625 sont mises en œuvre par un algorithme d’extraction des données du vecteur Y i à partir de la matrice MATN 1i de taille réduite. De manière préférentielle, conformément à l’invention et comme représenté sur la , ces étapes sont mises en œuvre par un réseau de neurones convolutif RNC. Un tel réseau de neurones apprend au préalable à mettre en œuvre les étapes S620 à S625 sur une pluralité d’images. Puis, pour chaque image IM 1 à IM N , il découpe l’image en zones qui sont alors traitées et assemblées de manière progressive par différentes couches neuronales du réseau RNC afin d’extraire les caractéristiques de cette image. Dans le mode de réalisation représenté sur la , le réseau RNC comprend par exemple au moins une couche de convolution CNV suivie d’une couche de mise en commun CMC. La couche de convolution CNV prend en entrée l’image IM i et applique le découpage en zones S620 précité. La couche CMC applique une matrice de convolution, dite filtre, à chaque zone. Le résultat de l’application de la matrice de convolution à une zone, par exemple Z 2i , est une nouvelle zone ZD 2i de même taille que la zone Z 2i et comprenant un nombre de données correspondant au nombre de pixels de la zone Z 2i . Le résultat de l’application de la matrice de convolution à toutes les zones est donc une matrice MATD 1i de la même taille que l’image IM i en entrée. Afin d’extraire plusieurs caractéristiques de l’image IM i , plusieurs filtres différents, c’est-à-dire dotés de paramètres différents, peuvent être appliqués à cette image, quatre filtres dans l’exemple représenté. A titre d’exemples non limitatifs, un filtre est dédié au filtrage du contour de l’image, un autre est dédié au filtrage de la texture de l’image, etc. En sortie, la couche CNC produit autant de matrices MATD 1i , MATD 2i , MATD 3i , MATD 4i que de filtres appliqués à l’image IM i et la taille de chacune de ces matrices est égale à la taille de l’image IM i . Pour des raisons de clarté des dessins, seules MATD 1i et MATD 2i sont référencées sur la . La couche de mise en commun CMC a pour fonction de réduire la dimension de chacune des matrices de données MATD 1i , MATD 2i , MATD 3i , MATD 4i produites par la couche de convolution CNV et avoir ainsi moins de variables. A cet effet, à partir d’une matrice de données, par exemple la matrice MATD 1i , la couche CMC découpe cette matrice en au moins deux sous-matrices SMATD 10 i et SMATD 11i . A partir de ces sous-matrices, la couche CMC calcule une nouvelle matrice MATN 1i , dans laquelle une donnée D est représentée à titre d’exemple sur la , ladite donnée D ayant une valeur extraite de la sous-matrice SMATD 10i . Une telle valeur correspond par exemple à la valeur maximale des valeurs des données d’une zone de la sous-matrice SMATD 10i . En variante, une telle valeur pourrait correspondre à une moyenne des valeurs des données de la zone de la sous-matrice SMATD 10i , à une variance de ces valeurs, etc. D’autres zones de la sous-matrice SMATD 10i , ainsi que de la sous-matrice SMATD 11i , sont traitées par la couche CMC pour compléter les valeurs de la nouvelle matrice MATN 1i . D’autres matrices MATN 2i , MATN 3i , MATN 4i sont calculées par la couche CMC de la même manière que la matrice MATN 1i . Pour des raisons de clarté des dessins, seules MATN 1i et MATN 2i sont référencées sur la . A l’issue de l’activation de cette couche CMC, sont produites une pluralité de données D 1i , D 2i , …, D R i constituant les valeurs du vecteur Y i . Afin d’optimiser la précision des données D 1i , D 2i , …, D Ri , le réseau de neurones RNC peut comprendre une succession de couches CNV (extraire des caractéristiques des résultats de la couche précédente) et CMC (réduire la dimension des sorties de la couche précédente). En sortie de cette succession de couches, est délivré le vecteur de caractéristiques Y i . La conversion S6 est mise en œuvre de manière itérative pour 1≤i≤N. Ainsi, pour au moins une autre cellule considérée parmi N, par exemple la cellule C j , l’étape S6 de conversion de la cellule CL j en une image IM j comprend, en S60, une modélisation du nombre p de séries temporelles I 1j , I 2j, …, I pj de chacune n valeurs associées respectivement à p indicateurs de performance ou KPIs de la cellule CL i , par une matrice MAT j . En S61, une mise à l’échelle des valeurs de ces p KPIs est mise en œuvre. En S62, est mis en œuvre un traitement de la matrice MAT j en vue d’extraire une ou plusieurs caractéristiques de la cellule CL j . L’étape de traitement S62 comprend les sous-étapes suivantes : - en S620, balayer l’image IM j en plusieurs zones Z 1 j , Z 2 j , … couvrant toute l’image IM j et ne se chevauchant pas, - en S621, extraire au moins une caractéristique f 1j de la zone Z 1 j et au moins une caractéristique f 2j de la zone Z 2j , - en S622, générer au moins une matrice MATD 1 j contenant au moins les caractéristiques f 1 j , f 2 j , - en S623, découper la matrice MATD 1 j en au moins deux sous-matrices de caractéristiques SMATD 10 j , SMATD 11 j , - en S624, réduire la dimension desdites au moins deux sous-matrices, générant une matrice de caractéristiques de taille réduite, MATN 1 j , - en S625, générer un vecteur Y j à partir desdites caractéristiques d’au moins la matrice MATN 1 j de taille réduite, et le cas échéant, à partir de caractéristiques d’autres matrices réduites correspondant respectivement à d’autres types de filtrage de l’image IM j , ledit vecteur Y j comprenant des caractéristiques D 1 j , D 2 j ,…, D R j caractérisant la cellule CL j . Les étapes S620 à S625 sont itérées pour l’ensemble des N images. A l’issue de la conversion S6, sont alors obtenus N vecteurs Y 1 à Y N caractérisant respectivement les N cellules CL 1 à CL N . On va maintenant décrire, en référence à la , un mode de réalisation de l’étape S7 précitée de regroupement des N ou N’ images. De manière avantageuse, conformément à l’invention, le regroupement n’est pas basé directement sur les images IM 1 à IM N , respectivement IM 1 à IM N’ , mais sur respectivement les vecteurs de caractéristiques Y 1 à Y N , respectivement Y 1 à Y N’ , tels qu’obtenus à l’issue de l’étape de conversion S6 précitée, de tels vecteurs étant de dimension beaucoup plus faible que celle des images IM 1 à IM N , respectivement IM 1 à IM N’ . Optionnellement, afin d’affiner l’étape de regroupement, le regroupement peut également tenir compte d’au moins un paramètre statique PS k1 , …, PS KN , respectivement PS k1 , …, PS KN’ , associé respectivement aux N images, respectivement N’ images. Le module CM (figures 1 et 2) qui met en œuvre l’étape S7 est configuré, dans le mode de réalisation de la , pour générer, à partir des vecteurs Y 1 à Y N ou Y 1 -PS 1 à Y N -PS N , respectivement le ou les groupes GC 1 , GC 2 , …, GC N de cellules radio, ou à partir des vecteurs Y 1 à Y N ’ ou Y 1 -PS 1 à Y N ’ -PS N ’ , respectivement le ou les groupes GC 1 , GC 2 , …, GC N’ de cellules radio. Le module CM utilise par exemple un algorithme de regroupement (en anglais « clustering »), tel que l’algorithme K-Means, pour lequel le nombre de groupes à générer est prédéfini et peut pendre une valeur quelconque, l’algorithme DBSCAN (« density-based spatial clustering of applications with noise » en anglais), la technique du modèle de mélange gaussien (en anglais « Gaussian Mixture Model »), etc. Chacun des groupes GC 1 , GC 2 , …, GC N , respectivement GC 1 , GC 2 , …, GC N’ , est associé à un identifiant de groupe respectif IDG 1 , IDG 2 , …, IDG N , respectivement IDG 1 , IDG 2 , …, IDG N’ . On décrit maintenant, en relation avec la , un mode de réalisation du réseau de neurones convolutif RNC. Le type de réseau de neurones qui est considéré est un auto-encodeur convolutif. Les auto-encodeurs sont une technique d’apprentissage non-supervisé pour apprendre des codages efficaces de données, généralement pour la réduction de la dimensionnalité. Comme illustré sur la , un auto-encodeur comprend deux couches d’apprentissage : une couche d'encodage ENC qui transforme les données d'entrée d’une image IM T générée à partir de différents KPIs (au moins deux) et une couche de décodage DEC qui recrée les données d'entrée à partir d’une représentation codée DC de l’image IM T . Le but de cet apprentissage est que les valeurs des pixels de l’image IM T appliquée en entrée soient égales respectivement aux valeurs des pixels de l’image IM’ T obtenue en sortie. Les tests effectués sur l’auto-encodeur RNC ont permis de vérifier et de valider les points suivants : - les images générées à partir des KPIs peuvent être utilisées dans un processus d’apprentissage et elles ne sont pas du bruit, - les principales caractéristiques des KPIs sont reconstituées par le décodeur, - compte tenu du point précédent, les données codées en sortie de l’encodeur peuvent être utilisées comme entrée d’algorithmes de regroupement tels que ceux mis en œuvre dans le module de comparaison CM précité. Dans un mode de réalisation de l’invention, l’auto-encodeur RNC présente la configuration suivante obtenue, à titre d’exemple non limitatif, à partir de la librairie TensorFlow de Python. Les phrases précédées du symbole # expliquent les lignes de code qui suivent directement ces phrases. model = Sequential() # Application sur une image de 360x48 pixels de 14 filtres de dimension 7x7, donc génération de 14 cartes de caractéristiques model.add(layers.Conv2D(14, kernel_size=7, padding='same', activation='relu', input_shape=(360,48,1))) # Reduction de dimension en multipliant chacune des 14 cartes par une matrice de 2x2 model.add(layers.MaxPool2D((2,2), padding='same')) #Optimisation modèle model.add(layers.Dropout(0.2)) # Application sur toutes les zones 7x7 de 7 filtres de dimension 5x5, donc génération de 7 cartes de caractéristiques model.add(layers.Conv2D(7, kernel_size=5, padding='same', activation='relu')) # Reduction de dimension en multipliant chacune des 7 cartes par une matrice de 2x2 model.add(layers.MaxPool2D((2,2), padding='same')) #Optimisation modèle model.add(layers.Dropout(0.2)) # Application sur toutes les zones 5x5 de 7 filtres de dimension 3x3, donc génération de 7 cartes de caractéristiques et délivrance de Y model.add(layers.Conv2D(7, kernel_size=3, padding='same', activation='relu')) #fin encodeur #debut decodeur #inverse de maxpool model.add(layers.UpSampling2D((2,2))) model.add(layers.Dropout(0.2)) model.add(layers.Conv2D(14, kernel_size=5, padding='same', activation='relu')) model.add(layers.UpSampling2D((2,2))) model.add(layers.Dropout(0.2)) model.add(layers.Conv2D(1, kernel_size=7, padding='same', activation='relu')) model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mse']) model.summary() Dans un autre exemple, le langage Python précité peut être remplacé par le langage de programmation R. Pour entrainer le modèle de cet auto-encodeur RNC, 3140 cellules radio ont été divisées en 2 ensembles : 80% pour l’entrainement et 20% pour les tests. Les données d’entrainement ont par la suite été divisées en 2 sous-ensembles : 80% entrainement et 20% pour la validation. Les premiers entrainements du modèle ont donné de bons résultats à savoir une erreur quadratique moyenne de 0.0215 pour les données d’entrainement et de 0.017 pour les données de validation. Pour chacune de ces cellules, 48 KPIs sont considérés. Pour chacun de ces 48 KPIs, 360 valeurs par KPI ont été obtenues sur 24h pendant 15 jours. Un exemple d’une image test IM T , représentative de ces 48 KPIs, et appliquée en entrée de l’auto-encodeur RNC, est représentée sur la . L’axe vertical V de cette image représente le nombre de KPIs, soit 48, et l’axe horizontal H de cette image représente les 360 valeurs obtenues sur 24h pour chacun de ces KPIs. L’image IM’ T délivrée en sortie de l’auto-encodeur RNC est représentée à la . On constate, d’après le graphique représenté à la , lequel représente l’évolution sur 24h des valeurs (comprises entre 0 et 1) d’un même KPI extrait des deux images IM T et IM’ T , que le comportement du KPI est bien conservé en sortie de l’auto-encodeur. La courbe noire représente l’évolution du KPI extrait de l’image IM T en entrée, lequel est désigné par I T sur la . La courbe grise représente l’évolution de ce même KPI extrait de l’image IM’ T en sortie, lequel est désigné par I’ T sur la . Il résulte de ces tests effectués sur des données réelles, que l’encodeur ENC est un dispositif bien adapté pour être utilisé en tant que réseau de neurones RNC pour délivrer le vecteur Y i dont les données sont de même type que les données codées DC représentées à la . Ces données codées DC, ou les données codées de Y i si on considère par exemple l’image IM i , sont donc pertinentes pour faire l’objet du regroupement mis en œuvre à l’étape S7 de la , un tel regroupement étant obtenu en fonction de la saisonnalité et/ou de la tendance qui vont caractériser le comportement de chaque cellule en fonctionnement. On va maintenant décrire, de manière non exhaustive, différents exemples d’applications possibles de l’invention. La prise en compte, pour une cellule donnée, d’une multitude d’indicateurs de performance et éventuellement d’un ou de plusieurs paramètres statiques associés à cette cellule donnée, pour l’identification du comportement, permet un regroupement plus efficace en termes d’homogénéité des cellules. Ce regroupement est réalisé par le réseau et doit être périodique pour tenir compte des variations qui peuvent se produire au fil du temps et qui peuvent changer le comportement des cellules comme par exemple, le changement des paramètres des cellules, le déploiement de nouvelles cellules, le changement du comportement des usagers, etc. Une fois les cellules regroupées, les mécanismes de gestion des cellules peuvent être définis par groupe pour optimiser l’efficacité du réseau. Parmi ces mécanismes nous pouvons citer notamment : - La détection d’anomalies : L’objectif d’une telle détection est de garantir la qualité de service. Etant donné que les cellules d’un même groupe sont supposées se comporter de manière similaire, la détection d’anomalies peut se faire par groupe avec l’hypothèse qu’une anomalie correspond à un comportement diffèrent de celui du groupe. En s’intéressant par exemple à identifier si sur les n dernières valeurs observées sur les KPIs d’un ensemble de cellules, il y a eu anomalie ou non sur une ou plusieurs de ces cellules, les étapes de la détection d’anomalies peuvent être les suivantes : -- 1. Identification des groupes de cellules selon le procédé décrit précédemment ; -- 2. Sur chaque groupe considéré séparément : --- prédire, pour chaque cellule du groupe, en utilisant des méthodes de prédiction de séries temporelles telles que par exemple SARIMA (« Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average » en anglais), Prophet ou toute autre méthode, les n dernières valeurs attendues d’un ou de plusieurs KPIs. Les données en entrée de la méthode de prédiction peuvent par exemple être les valeurs horaires observées sur un ou plusieurs KPIs sur les deux dernières semaines à l’exception du dernier jour (donc 13 jours d’historique), et la sortie sera les valeurs attendues du ou des KPIs sur le dernier jour, calculées en fonction de l’historique ; --- calculer l’écart entre les valeurs prédites (attendues) et les valeurs observées ; --- identifier comme cellules présentant une anomalie, celles dont l’écart entre les valeurs prédites et les valeurs observées est beaucoup plus important par rapport à l’ensemble des cellules du groupe. - L’apprentissage par renforcement pour une gestion commune : Le but de cet apprentissage est de permettre au réseau cellulaire d’apprendre la meilleure politique de gestion qui dépend du comportement d’un groupe de cellules considéré. Une telle gestion peut être basée par exemple sur des paramétrages optimaux, des actions à effectuer en fonction de l’état du réseau, etc. L’apprentissage se fait au niveau du C-SON (« Centralized Self Organizing Network » en anglais) en se basant sur l’expérience de l’ensemble des cellules du même groupe, le C-SON étant la technologie permettant l’autoconfiguration, l’auto-exploitation et l’auto-optimisation des équipements du réseau mobile. Les étapes d’apprentissage peuvent être les suivantes : -- 1. identifier des groupes de cellules selon le procédé décrit précédemment, -- 2. dans chaque groupe, apprendre au C-SON le paramétrage optimal (exemple : puissance du signal d’émission, politique d’affectation des ressource radio, etc.) à travers les états et les actions exécutées au niveau de chacune des cellules du groupe. En apprentissage automatique, ceci fait référence à un apprentissage par renforcement dans lequel les cellules constituent les agents. A titre d’exemple, les principaux composants de l’apprentissage, à savoir : les états, les actions, les récompenses et les transitions peuvent correspondre à : --- Etats : relatifs au degré de charge de la cellule (fortement chargée, moyennement chargée, faiblement chargée, pas de charge …), --- Actions : des fonctions exécutées au niveau d’une cellule chargée permettant d’équilibrer sa charge avec les cellules voisines via par exemple un transfert d’utilisateurs, une diminution/augmentation de la puissance d’émission, etc., --- Récompense : mesurée par l’équité de la charge entre les cellules et la qualité de service fournie à l’utilisateur, --- Transitions : la transition d’un état à un autre est alors le changement de l’état d’une cellule suite à l’exécution d’une action, -- 3. appliquer aux cellules du même groupe les meilleures actions apprises par les C-SON pour une cellule. - Apprentissage collaboratif pour la prédiction d’indicateurs de performance Dans ce cas, les cellules collaborent ensemble pour la prédiction d’indicateurs dans le but d’anticiper les actions. Les étapes peuvent être les suivantes : -- 1. identifier des groupes de cellules selon le procédé décrit précédemment, -- 2. prédire, pour chaque cellule du groupe, en utilisant des méthodes de prédiction de séries temporelles telles que SARIMA, Prophet ou toute autre méthode, les n dernières valeurs attendues d’un ou de plusieurs KPIs. Les données en entrée de la méthode de prédiction peuvent par exemple être les valeurs horaires observées sur un ou plusieurs KPIs sur les deux dernières semaines, ce qui correspond à 14 jours d’historique, et la sortie sera les valeurs attendues du ou des KPIs dans le futur (exemple le jour suivant), calculées en fonction de l’historique, -- 3. chaque cellule construit son modèle de prédiction des KPIs en utilisant par exemple un réseau de neurones. Les données en entrée de ce réseau de neurones sont les valeurs observées des KPIs et les données en sortie sont les valeurs prédites des KPIs, -- 4. chaque cellule partage les paramètres de son modèle, les poids des différentes couches du réseau de neurones ou le gradient, avec les cellules de son groupe, -- 5. chaque cellule optimise ses paramètres en fonction de ceux des cellules de son groupe, en calculant par exemple une moyenne pondérée sur l’ensemble des poids. Procédé de contrôle du fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire à partir d’une comparaison, entre au moins des première et deuxième cellules (CL i , CL j ) dudit réseau, de l’évolution au cours du temps d’au moins un indicateur de performance mesuré pour la première, respectivement deuxième, cellule, caractérisé en ce qu’il comprend ce qui suit : - collecter (S2) pour la première cellule au moins deux premières séries temporelles de valeurs prises au cours du temps par ledit au moins un indicateur de performance et respectivement au moins un autre indicateur de performance mesuré pour la première cellule, - collecter (S2) pour la deuxième cellule au moins deux deuxièmes séries temporelles de valeurs prises au cours du temps par ledit au moins un indicateur de performance et respectivement ledit au moins un autre indicateur de performance mesuré pour la deuxième cellule, - convertir (S6) lesdites au moins deux premières et deuxièmes séries temporelles, en respectivement au moins une première (IM i ) et une deuxième (IM j ) image, les première et deuxième images comprenant des pixels dont les valeurs correspondent aux valeurs des au moins deux premières et deuxièmes séries temporelles respectivement, - en fonction du résultat d’une comparaison (S7) de la première image avec la deuxième image, identifier que lesdites au moins deux première et deuxième cellules ont, en fonctionnement, un comportement commun ou pas. Procédé de contrôle du fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire selon la revendication 1, dans lequel l’identification que lesdites au moins deux première et deuxième cellules ont, en fonctionnement, un comportement commun ou pas, est mise en œuvre en fonction du résultat d’une comparaison de la première image avec la deuxième image, d’au moins un premier paramètre (PS ki ) associé à la première cellule (CL i ) et d’au moins un deuxième paramètre (PS kj ) associé à la deuxième cellule (CL j ). Procédé de contrôle du fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire selon la revendication 1 ou la revendication 2, dans lequel, préalablement à ladite comparaison, le procédé comprend ce qui suit : - découper (S620) la première image en au moins deux zones, respectivement la deuxième image en au moins deux zones, - extraire (S621) au moins une caractéristique par zone de la première image, respectivement au moins une caractéristique par zone de la deuxième image, - générer (S622) au moins une première matrice de caractéristiques (MATD 1i ) à partir de ladite au moins une caractéristique extraite par zone de la première image, respectivement au moins une deuxième matrice de caractéristiques (MATD 1 j ) à partir de ladite au moins une caractéristique extraite par zone de la deuxième image, - découper (S623) au moins la première matrice (MATD 1i ) en au moins deux sous-matrices de caractéristiques (SMATD 10i , SMATD 11i ), respectivement au moins la deuxième matrice (MATD 1j ) en au moins deux sous-matrices de caractéristiques (SMATD 10 j , SMATD 11 j ), - réduire (S624) la dimension desdites au moins deux sous-matrices issues du découpage de la première matrice, générant au moins une première matrice de caractéristiques de taille réduite (MATN 1i ), respectivement la dimension desdites au moins deux sous-matrices issues du découpage de la deuxième matrice, générant au moins une deuxième matrice de caractéristiques de taille réduite (MATN 1j ), - générer (S625) un premier vecteur (Y i ) à partir desdites caractéristiques d’au moins la première matrice de taille réduite (MATN 1i ), respectivement un deuxième vecteur (Y j ) à partir desdites caractéristiques d’au moins la deuxième matrice de taille réduite (MATN 1j ). Procédé de contrôle du fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire selon la revendication 3, dans lequel les étapes de découpage en au moins deux zones de la première image, respectivement de la deuxième image, d’extraction d’au moins une caractéristique par zone de la première image, respectivement de la deuxième image, de génération d’au moins une première matrice de caractéristiques, respectivement d’une deuxième matrice de caractéristiques, de découpage de ladite au moins une première matrice de caractéristiques, respectivement de ladite au moins une deuxième matrice de caractéristiques, de réduction, et de génération d’un premier vecteur, respectivement d’un deuxième vecteur, sont mises en œuvre par un réseau de neurones convolutifs qui reçoit en entrée la première image, respectivement la deuxième image, et qui délivre en sortie le premier vecteur caractérisant la première cellule, respectivement le deuxième vecteur caractérisant la deuxième cellule. Procédé de contrôle du fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire selon la revendication 3 ou la revendication 4, comprenant en outre ce qui suit : - appliquer (S7) les premier et deuxième vecteurs en entrée d’un module de regroupement de vecteurs, - générer (S7) en sortie du module de regroupement de vecteurs un groupe de vecteurs contenant les premier et deuxième vecteurs si les premier et deuxième vecteurs remplissent un critère de regroupement. Procédé de contrôle du fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire selon la revendication 5, dans lequel le premier vecteur, respectivement le deuxième vecteur, est appliqué en entrée du module de regroupement de vecteurs, conjointement au premier paramètre associé à la première cellule, respectivement conjointement à un deuxième paramètre associé à la deuxième cellule. Dispositif (DCF) de contrôle du fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire à partir d’une comparaison, entre au moins des première et deuxième cellules dudit réseau, de l’évolution au cours du temps d’au moins un indicateur de performance mesuré pour la première, respectivement deuxième, cellule, caractérisé en ce qu’il est configuré pour : - collecter pour la première cellule au moins deux premières séries temporelles de valeurs prises au cours du temps par ledit au moins un indicateur de performance et respectivement au moins un autre indicateur de performance mesuré pour la première cellule, - collecter pour la deuxième cellule au moins deux deuxièmes séries temporelles de valeurs prises au cours du temps par ledit au moins un indicateur de performance et respectivement ledit au moins un autre indicateur de performance mesuré pour la deuxième cellule, - convertir lesdites au moins deux premières et deuxièmes séries temporelles, en respectivement au moins une première et une deuxième image, les première et deuxième images comprenant des pixels dont les valeurs correspondent aux valeurs des au moins deux premières et deuxièmes séries temporelles respectivement, - en fonction du résultat d’une comparaison de la première image avec la deuxième image, identifier que lesdites au moins deux première et deuxième cellules ont, en fonctionnement, un comportement commun ou pas. Programme d'ordinateur comportant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre du procédé de contrôle du fonctionnement d’un réseau de radiocommunication cellulaire selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur. Support d'informations lisible par un ordinateur, et comportant des instructions d'un programme d'ordinateur selon la revendication 8.