Brevet FR3151400A1 — publié le 20250124

La présente invention concerne un procédé pour déterminer la concentration d’un composé chimique d’un fluide, au moyen d’un système de mesure optique pour mesurer un spectre d’intensité lumineuse, tel que : (i) au moyen d’une base d’apprentissage comprenant une pluralité de spectres d’intensité lumineuse d’apprentissage mesurés pour une pluralité de fluides d’apprentissage dont la concentration est prédéterminée, on construit un modèle pour déterminer la concentration d’au moins un composé chimique d’un fluide en entrainant un réseau de neurones convolutif unidimensionnel sur la base d'apprentissage, le réseau étant tel que le nombre de filtres convolutifs par couche décroit avec la position de la couche dans le réseau ; (ii) : au moyen du système de mesure optique, on mesure au moins un spectre d’intensité lumineuse du fluide ; (iii) on applique le modèle construit au spectre d’intensité lumineuse mesuré, et on détermine la concentration en le composé chimique du fluide. Figure 2 à publier. PROCEDE POUR LA MESURE DE LA CONCENTRATION EN UN COMPOSE CHIMIQUE CONTENU DANS UN FLUIDE, AU MOYEN D’UN SYSTEME DE MESURE OPTIQUE La présente invention concerne le domaine de la mesure de la concentration d’au moins un composé chimique contenu dans un fluide, au moyen d’un système de mesure optique pour mesurer des spectres d’intensité lumineuse. La présente invention s’applique avantageusement et non limitativement au domaine de la dépollution des gaz d’échappement de moteurs ou à la dépollution des fumées industrielles, ou encore au domaine de la surveillance des émissions polluantes des gaz d’échappement de moteurs ou la surveillance des émissions polluantes des fumées industrielles. La présente invention peut en outre et non limitativement s’appliquer au domaine de la surveillance de la qualité de l'air ou des eaux de baignade, au domaine du traitement d'un biogaz, à la surveillance de fuites de gaz et plus généralement d’accidents industriels. Les normes d’émission de substances polluantes issues de la combustion (dans des moteurs à combustion interne, des turbines, des fours industriels, des usines d’incinération, des centrales thermiques, etc) requièrent dorénavant, dans la plupart des cas, la réduction des concentrations de ces substances, par exemple à l’aide de traitements catalytiques post combustion. Les substances polluantes dans les gaz d’échappement sont classiquement des hydrocarbures imbrûlés, le monoxyde de carbone (CO), le monoxyde d’azote (NO) et le dioxyde d’azote (NO 2 ) communément désignés sous l’acronyme NOx, le protoxyde d’azote N 2 O, l’ammoniac (NH 3 ), les composés soufrés tel que le sulfure d’hydrogène (H 2 S) ou les oxydes de soufre comme le dioxyde de soufre (SO 2 ), l’ozone O 3 , etc. Certaines de ces substances font l’objet de règlementations strictes, selon lesquelles des concentrations limites doivent être respectées lors du rejet à l’atmosphère. Les NOx par exemple ont un impact néfaste directement sur la santé de l'être humain et indirectement par la formation secondaire d'ozone troposphérique. La règlementation impose d’ores et déjà un contrôle de la concentration du groupe NOx formé par ces oxydes d’azote, et pourra être amenée à évoluer pour imposer le contrôle des concentrations de chaque oxyde d’azote, de manière individuelle, par exemple le NO 2 . A propos des NOx, il est connu de mettre en œuvre sur la ligne d’échappement des gaz un système de réduction catalytique sélective (SCR) qui permet de réduire sélectivement les NOx en azote grâce à l'action d'un agent réducteur généralement injecté en amont du système SCR, par exemple de l'ammoniac ou un composé générant de l'ammoniac par décomposition, comme de l'urée qui peut être utilisée de manière avantageuse en solution aqueuse. Ainsi, l’ammoniac représente également une substance pour laquelle une surveillance de la concentration peut être utile, non seulement dans le cadre d’un contrôle des concentrations imposé par les normes actuelles ou à venir, mais également dans un objectif de diagnostic et/ou de contrôle du système de dépollution. Dans ce contexte, il est avantageux de pouvoir procéder à la mesure de la concentration des substances polluantes, notamment afin de contrôler et/ou de diagnostiquer les systèmes de dépollution post combustion. Dans un but de maîtrise de la combustion, il peut également être pertinent de mesurer les autres produits de combustion comme le dioxyde de carbone (CO 2 ), l’oxygène (O 2 ) et l’eau (H 2 O). Dans le domaine de la surveillance de la qualité de l'air (par exemple des espaces confinés ou semi-confinés tels que des parcs souterrains de stationnement de véhicules, des tunnels routiers ou ferroviaires), des systèmes de ventilation et d’extraction et/ou d’insufflation d’air sont généralement installés. Cependant, ces systèmes s’avèrent souvent insuffisants pour garantir une qualité de l’air correcte. Par exemple, pour les réseaux ferrés de type métro, on vient prélever de l’air extérieur urbain pour renouveler l’air. Or l’air urbain peut déjà présenter un niveau de pollution significatif, notamment en termes de particules fines mais également en termes de polluants gazeux (comme les NOx, les COV, l’ozone (O 3 ) ou les dérivés soufrés comme les oxydes de soufre SOx), notamment du fait du trafic automobile, du chauffage urbain, ou d’activités industrielles proches. Quant aux espaces confinés du type tunnels routiers ou parcs de stationnement, où l’air est chargé de particules et de gaz polluants du fait du trafic routier souterrain, on vient extraire cet air pollué pour le rejeter à l’extérieur, en venant ainsi polluer l’atmosphère extérieure proche de ces espaces confinés. Il existe donc un réel besoin d’estimer la concentration en polluants de l’air arrivant dans et/ou extrait de ces espaces confinés, pour améliorer la qualité de l’air dans ces espaces, et/ou l’air dans leur voisinage. Le biogaz est issu d’une décomposition anaérobie de déchets d'origine organique, tels que les boues des stations d'épuration, les déchets agricoles, les décharges. Le biogaz est principalement composé de méthane (de 40 à 70 %), de CO 2 et de vapeur d'eau, mais il contient également des impuretés, telles que des composés soufrés (H 2 S, SO 2 , …) des siloxanes, des halogénés ou bien encore des COV (Composés Organiques Volatiles). Le biogaz n'est donc pas directement exploitable. Pour pouvoir exploiter un biogaz, il est nécessaire qu'il soit épuré (ou encore purifié), notamment pour éliminer le dioxyde de carbone et le sulfure d'hydrogène, mais également les autres impuretés. On obtient ainsi du biométhane que l'on peut injecter dans le réseau de distribution du gaz naturel, ou utiliser comme bio-carburant. De plus, le biogaz produit peut-être additivé d’une molécule odorante, la plupart du temps soufrée (mercaptans, par exemple le Tétraydrotiophène (THT) en France) qui nécessite un dosage précis, vérifié de manière analytique. Pour le biogaz, une utilisation particulière sous forme épurée est la pile à combustible ("fuel cell" en anglais), pour laquelle les seuils de tolérance aux impuretés ou contaminants sont particulièrement exigeants afin de ne pas endommager le système. La mise au point de procédés de mesure de chacune des substances polluantes revêt ainsi un intérêt majeur, pour contrôler le processus de traitement des biogaz et pour la qualification du biométhane obtenu après purification, en vue de son utilisation. Les documents suivants seront cités au cours de la description : Kawamura, Kensuke; Nishigaki, Tomohiro; Andriamananjara, Andry; Rakotonindrina, Hobimiarantsoa; Tsujimoto, Yasuhiro; Moritsuka, Naoki et al. (2021) Using a One-Dimensional Convolutional Neural Network on Visible and Near-Infrared Spectroscopy to Improve Soil Phosphorus Prediction in Madagascar. In : Remote Sensing, vol. 13, n° 8, p. 1519. DOI: 10.3390/rs13081519. Malek, Salim; Melgani, Farid; Bazi, Yakoub (2018) One-dimensional convolutional neural networks for spectroscopic signal regression. In : Journal of Chemometrics, vol. 32, n° 5, e2977. DOI: 10.1002/cem.2977. La technique de quantification classique de composés chimiques présents dans un fluide utilisée dans les techniques de spectrométrie d’absorption repose sur une approche chimiométrique. Plus précisément, les techniques de spectrométrie d’absorption permettent de quantifier des composés chimiques en mesurant l’intensité du rayonnement électromagnétique qu’ils absorbent à des longueurs d’onde différentes (spectre d’absorption), sous l’hypothèse que l'absorption est proportionnelle à la concentration en ces composés. Le spectre d’absorption ( )) est obtenu en appliquant la loi de Beer-Lambert à un spectre d’intensité lumineuse de référence, ou ligne de base ( et au spectre lumineux ( obtenu en présence de l’échantillon d’intérêt selon l’équation suivante : Dans le domaine de la dépollution et/ou de la surveillance des gaz d’échappement de moteurs ou de fumées industrielles, on connait notamment la demande de brevet WO 2019/020326 A1, qui concerne un système et un procédé pour la mesure de la concentration en différentes espèces chimiques contenues dans des gaz d’échappement. Plus précisément, à partir de la mesure de l’intensité en fonction de la longueur d’onde d’un rayonnement UV ayant traversé des gaz d’échappement présents dans une zone de mesure, on détermine une absorbance en fonction de la longueur d’onde des gaz d’échappement contenus de la zone de mesure. Puis, on détermine la concentration en chaque composé présent dans les gaz, à partir de l’absorbance des gaz ainsi calculée, et à partir également de caractéristiques prédéterminées d’absorbance et d’informations relatives à la température et la pression de chacune des espèces chimiques à quantifier. Différents types d'algorithmes peuvent être utilisés pour les calculs de concentration, tels que des algorithmes d'ajustement des moindres carrés appliqués aux signaux d'absorbance eux-mêmes, aux dérivés des signaux d'absorbance, ou aux signaux d'absorbance dans le domaine fréquentiel (typiquement dérivés d'une transformée de Fourier). De même, un certain nombre de méthodes statistiques peuvent être utilisées pour ce processus, comme l'analyse des composants principaux (PCA) ou les algorithmes des moindres carrés partiels (PLS). L'approche chimiométrique, théoriquement simple, souffre de trois problèmes de robustesse : Réponse non linéaire du système : la réponse du système réel peut s'écarter du régime linéaire, soit pour une concentration trop élevée de l'espèce (densité optique élevée), soit pour une réponse non linéaire du capteur (spectromètre). Si le premier aspect peut être calibré et pris en compte dans la théorie chimiométrique, le second aspect nécessite un calibrage fin du spectromètre et une correction pour chaque système physique. Interférence de différentes espèces : s'il est vrai que chaque espèce est caractérisée par un spectre d'absorption spécifique, plusieurs espèces absorbent sur la même plage spectrale. La différenciation des différentes signatures spectrales et la quantification relative est un défi majeur dans cet aspect. L'approche classique consiste à rechercher et à définir des plages spectrales d'intérêt pour chaque espèce afin de réduire les interférences. Cet aspect est souvent résolu de manière empirique et doit être adapté en fonction du type de mélange gazeux attendu et des espèces cibles, mais prend beaucoup de temps et peut avoir un grand impact sur la qualité des résultats. Adaptation à l’évolution du système : le système physique de mesure peut évoluer dans le temps à cause, par exemple, du vieillissement, de l’encrassement ou du désalignement des éléments optiques et des éléments actifs (spectromètre, lampe). Des solutions mathématiques empiriques peuvent être mises en place mais l’efficacité de cette solution est strictement liée au type d’évolution attendu. Plus récemment, des procédés de détection ou de classification de molécules dans des liquides et parfois des gaz, basés sur des réseaux de neurones convolutifs 1D et appliqués à la spectroscopie, ont été développés. Notamment, on connait le document (Malek et al., 2018) qui concerne un procédé de mesure de concentrations dans des liquides alimentaires (vin, jus d’orange) à partir de spectres proche infrarouge (NIR) auxquels on applique des réseaux convolutifs 1D. Plus précisément, le procédé décrit dans ce document utilise des réseaux de neurones convolutifs 1D ayant au plus 3 couches, un nombre variable de caractéristiques (« features » en anglais) inférieur ou égal à 5 et une taille de convolution libre et limitée à 10% de la taille des données d’entrée. La structure optimale est déterminée par un calcul exhaustif de toutes les combinaisons de structure sur les données d’entrainement. Cette phase est donc très longue et la structure optimale peut présenter des risques de surapprentissage. La structure finale du réseau est a priori inconnue. On connait en outre la demande de brevet CN114707598 A, qui concerne un procédé d’identification et de quantification d’espèces dans un gaz mixte, à partir de spectres et au moyen d’un réseau de neurones convolutif 1D. Ce procédé est toutefois silencieux sur la structure des réseaux de neurones utilisés. De plus, il semblerait qu’il soit nécessaire d’ajouter des paramètres avancés (« meaningful high level features parameters ») pour que le procédé fonctionne. On connait aussi le document (Kawamura et al. 2021), qui concerne un procédé pour la quantification du phosphore dans les sols, et qui est basé sur une structure « croissante » d’un réseau de neurones convolutif, c’est-à-dire sur un nombre croissant de filtres au fur et à mesure qu’on s’enfonce dans le réseau (plus précisément 32 filtres, puis 64, 128, et enfin 256), et sur une taille des données divisée par deux entre chaque couche. Toutefois ce procédé présente l’inconvénient d’avoir un très grand nombre de paramètres (de 1 à plusieurs millions) ce qui le rend peu robuste et sujet au surapprentissage (« overfitting » en anglais) sur de petits ensembles de données d’entrainement et de validation. La présente invention vise à pallier ces inconvénients. Plus précisément, la présente invention concerne un procédé pour déterminer la concentration d’au moins un composé chimique d’un fluide, au moyen au moins d’un système de mesure optique apte à mesurer un spectre d’intensité lumineuse et d’un réseau de neurones convolutif unidimensionnel particulier. Plus précisément, le réseau de neurones convolutif unidimensionnel selon l’invention est caractérisé en ce que le nombre de filtres convolutifs par couche convolutive décroit avec la position de la couche convolutive dans ledit réseau de neurones convolutif. Une telle structure permet une mise en œuvre plus rapide d’un procédé de quantification d’un composé chimique dans un fluide basé sur des réseaux de neurones convolutionnels unidimensionnels, nécessitant qui plus est moins de données d’entrainement, moins de mémoire de stockage et permettant une plus grande robustesse du réseau, dans le sens où celui-ci est moins sensible aux phénomènes de sur-apprentissage (« overfitting » en anglais). Par ailleurs, par rapport aux approches chimiométriques, le procédé selon l’invention ne nécessite pas de spectre de référence (ligne de base) pour constituer des spectres d’absorption, puisque les entrées du procédé selon l’invention sont directement des spectres d’intensité lumineuse. L'invention concerne un procédé pour déterminer la concentration d’au moins un composé chimique d’un fluide, au moyen au moins d’un système de mesure optique apte à mesurer un spectre d’intensité lumineuse. Ledit procédé comprend au moins les étapes suivantes : A) au moyen d’une base d’apprentissage comprenant une pluralité de spectres d’intensité lumineuse d’apprentissage mesurés pour une pluralité de fluides d’apprentissage dont la concentration en au moins ledit composé chimique est prédéterminée, on construit un modèle pour déterminer la concentration d’au moins un composé chimique d’un fluide en entrainant un réseau de neurones convolutif unidimensionnel sur ladite base d'apprentissage, ledit réseau de neurones convolutif unidimensionnel étant tel qu’un nombre de filtres convolutifs par couche convolutive dudit réseau de neurones convolutif unidimensionnel décroit avec une position de ladite couche convolutive dans ledit réseau de neurones convolutif unidimensionnel ; B) au moyen dudit système de mesure optique, on mesure au moins un spectre d’intensité lumineuse dudit fluide ; C) on applique ledit modèle construit pour déterminer la concentration d’au moins un composé chimique d’un fluide à l’étape A) audit au moins un spectre d’intensité lumineuse mesuré à l’étape B), et on détermine ladite concentration en au moins ledit composé chimique dudit fluide. Selon une mise en œuvre de l’invention, ledit système de mesure optique peut comprendre au moins une source lumineuse émettant un rayonnement et au moins un capteur, de préférence un spectromètre, pour mesurer l’évolution de l’intensité lumineuse en fonction de la longueur d’onde d’un rayonnement transmis au travers dudit fluide, et à partir duquel, au moyen de ladite source lumineuse, on peut émettre un rayonnement au travers dudit fluide, puis, au moyen dudit capteur, on peut mesurer au moins l’évolution de l’intensité lumineuse en fonction de la longueur d’onde dudit rayonnement transmis au travers dudit fluide. Selon une mise en œuvre de l’invention, ledit système de mesure optique peut être choisi parmi des moyens aptes à mesurer un spectre d’intensité lumineuse dudit fluide au moyen d’une spectroscopie Ultra-Violet, d’une spectroscopie visible, d’une spectroscopie Raman, la spectroscopie Infra-Rouge ou d’une spectroscopie proche Infra-Rouge. Selon une mise en œuvre de l’invention, ledit nombre de filtres convolutifs par couche convolutive dudit réseau de neurones convolutif unidimensionnel peut décroitre par un multiple de deux d’une couche convolutive à une autre. Selon une mise en œuvre de l’invention, ledit réseau de neurones convolutif unidimensionnel peut être de type ResNet. Selon une mise en œuvre de l’invention, ledit réseau de neurones convolutif unidimensionnel peut comprendre en outre au moins une couche intermédiaire de maxpooling disposée entre deux couches convolutives dudit réseau de neurones convolutif unidimensionnel. Selon une mise en œuvre de l’invention, une étape d’aplatissement des données peut être effectuée entre une dernière couche convolutive dudit réseau de neurones convolutif unidimensionnel et une couche pleinement connectée dudit réseau de neurones convolutif unidimensionnel. Selon une mise en œuvre de l’invention, à l’étape B), on peut mesurer une pluralité de spectres d’intensité lumineuse dudit fluide au moyen dudit système de mesure optique, et l’étape C) peut être appliquée à une moyenne de ladite pluralité de spectres d’intensité lumineuse mesurés. Selon une mise en œuvre de l’invention, ladite base d’apprentissage peut être diversifiée au moyen d’au moins un spectre d’intensité lumineuse additionnel résultant d’une correction apportée à un desdits spectres d’intensité lumineuse d’apprentissage selon une formule du type : où est un spectre d’absorption mesuré pour un ou des composés chimiques distincts dudit au moins un composé chimique et présents dans des concentrations prédéterminées, et λ est la longueur d'onde. L’invention concerne en outre un produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre au moins des étapes A) et/ou C) du procédé tel que décrit ci-dessus, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Liste des figures [Fig 1] La présente de manière schématique un mode de réalisation du système de mesure optique pouvant être mis en œuvre dans le procédé selon l’invention. [Fig 2] La présente un exemple d’un spectre d’intensité lumineuse mesuré pour un fluide dont on cherche à déterminer la concentration en NO, SO 2 , NH 3 , O 2 et H 2 O. [Fig 3A] La présente la comparaison entre les valeurs de la concentration en H 2 O et en O 2 déterminées par le procédé selon l’invention et par une méthode de référence. [Fig 3B] La présente la comparaison entre les valeurs de la concentration en NH 3 , en NO, et en SO 2 déterminées par le procédé selon l’invention et par une méthode de référence. Le procédé selon l’invention concerne un procédé pour déterminer la concentration d’au moins un composé chimique d’un fluide, au moyen au moins d’un système de mesure optique apte à mesurer un spectre d’intensité lumineuse du fluide. Le fluide selon l’invention peut être un gaz tel qu’un gaz d’échappement d’un moteur, un biogaz, ou des fumées industrielles (issues par exemple d’un site d’incinération, d’une usine de traitement de la biomasse, etc). Le fluide selon l’invention peut être un liquide, tel que des eaux de baignade, des eaux propres à la consommation, ou encore des eaux de rejet industriel (issus par exemple d’une teinturerie, d’une usine de traitement des eaux, d’infrastructures de production pétrolière, etc). Par système de mesure optique apte à mesurer un spectre d’intensité lumineuse, on entend un système de mesure optique apte à produire, par mesure, une courbe représentative de l’évolution de l’intensité lumineuse en fonction de la longueur d’onde. Il est bien clair que le système de mesure optique est au moins apte à émettre un rayonnement et à mesurer l’intensité d’un rayonnement dans la gamme de longueur d’ondes caractéristique du composé chimique dont on cherche la concentration. Par gamme de longueurs d’onde caractéristique du composé chimique, on entend une gamme de longueurs d’onde dans laquelle le spectre d’absorption du composé chimique (obtenu en appliquant la loi de Beer-Lambert aux spectres d'intensité lumineuse) a des valeurs d’absorbance non nulles (ou encore mesurables). Selon une mise en œuvre de l’invention, le système de mesure optique peut comprendre au moins une source émettant un rayonnement et un capteur pour mesurer l’évolution de l’intensité lumineuse en fonction de la longueur d’onde d’un rayonnement. A partir d’un tel système de mesure optique, au moyen de la source lumineuse, on peut émettre un rayonnement au travers du fluide d’intérêt, par exemple au sein d'une zone de mesure, puis, au moyen du capteur, on mesure au moins l’évolution de l’intensité lumineuse en fonction de la longueur d’onde du rayonnement ayant traversé le fluide dans la zone de mesure. Selon une mise en œuvre de l’invention, le système de mesure optique peut être notamment choisi parmi des moyens aptes à la spectroscopie Ultra-Violet (UV), la spectroscopie visible, la spectroscopie Raman, la spectroscopie Infra-Rouge (IR) ou la spectroscopie proche Infra-Rouge. Ainsi, selon cette mise en œuvre de l’invention, le système de mesure optique peut comprendre un spectromètre, tel qu’un spectromètre UV, un spectromètre visible, un spectromètre Raman, ou un spectromètre IR. Les moyens de mesure par spectrométrie sont avantageux car ils sont peu encombrants, faciles à mettre en œuvre et utilisables facilement en ligne. De manière plus générale, selon cette mise en œuvre de l’invention, le système de mesure optique peut comprendre : une source lumineuse pour émettre un rayonnement au moins dans une gamme de longueurs d’onde caractéristique du composé chimique ; un spectromètre pour mesurer une intensité lumineuse en fonction de la longueur d’onde dans au moins la gamme de longueurs d’onde caractéristique du composé chimique. Avantageusement, dans le cas où le composé chimique correspond à de l’ammoniac (NH 3 ), à du dioxyde soufre (SO 2 ), à de l’oxyde d’azote (NO), à du dioxyde d’azote (NO 2 ), à de l’oxygène (O 2 ) ou à de l’eau (H 2 O), le système de mesure optique peut comprendre une source lumineuse pour émettre au moins un rayonnement dans l’UV, et un spectromètre UV. En effet, le spectre d’absorption de ces composés chimiques présente des valeurs d’absorbance non nulles dans l’UV. Avantageusement, dans le cas où le composé chimique correspond à du monoxyde de carbone (CO), à du protoxyde d’azote (N 2 O) ou à du dioxyde de carbone (CO 2 ), le système de mesure optique peut comprendre une source lumineuse pour émettre au moins un rayonnement dans l’IR, et un spectromètre IR ou un détecteur IR. En effet, le spectre d’absorption de ces composés chimiques présente des valeurs d’absorbance non nulles dans l’IR. La présente de manière schématique un mode de réalisation du système de mesure optique SMO pouvant être mis en œuvre dans le procédé selon l’invention, comprenant une source lumineuse SL pour émettre un rayonnement RE, dans une zone de mesure ZM comprenant un fluide FL, et un capteur SP pour mesurer l’intensité en fonction de la longueur d’onde du rayonnement RT ayant traversé le fluide FL dans la zone de mesure ZM selon un chemin optique de longueur d. Selon une mise en œuvre selon laquelle le procédé a pour objet de déterminer la concentration d’une pluralité de composés chimiques d’un fluide, le système de mesure optique mis en œuvre peut comprendre une pluralité de sources lumineuses et/ou une pluralité de capteurs pour mesurer l’évolution de l’intensité lumineuse en fonction de la longueur d’onde d’un rayonnement, cet ensemble de sources et capteurs étant apte à émettre un rayonnement et à mesurer l’intensité d’un rayonnement dans la gamme de longueur d’ondes caractéristique de chacun des composés chimiques dont on cherche la concentration. Selon un exemple de mise en œuvre de l’invention, la source lumineuse peut être une source halogène-deutérium, tel que le modèle AvaLight-DH-S-BAL de la société Avantes (Pays-Bas) et/ou le spectromètre peut être un spectromètre fibré haute sensibilité, tel que le modèle AvaSpec-HS2048XL-EVO de la société Avantes (Pays-Bas). Selon une mise en œuvre de l’invention, le système de mesure optique peut comprendre des moyens de traitement pour mesurer une évolution de l’intensité lumineuse en fonction de la longueur d’onde d’un rayonnement peuvent comprendre un ordinateur sur lequel est installé le logiciel Avasoft de la société Avantes (Pays-Bas). Avantageusement, le système de mesure optique peut comprendre en outre des moyens pour la transmission (par exemple par voie filaire électrique, par fibre optique ou par un système de communication sans fil) des mesures réalisées par le capteur du système de mesure optique aux moyens de traitement du système de mesure optique. Selon une mise en œuvre de l'invention, le procédé peut comprendre une étape, éventuellement préalable, de calibration du système de mesure optique. Une telle étape de calibration peut comprendre une mesure d’une intensité lumineuse en fonction de la longueur d’onde transmise au travers d’un fluide de référence idéalement transparent dans la gamme spectrale considérée, tel que de l’azote (N 2 ) ou de l’air sec. Selon une réalisation de cette mise en œuvre de l’invention, l’étape de calibration peut comprendre les étapes suivantes : - l’émission d’un rayonnement à travers le fluide de référence au sein d’une zone de mesure ; - la mesure d’une intensité lumineuse en fonction de la longueur d’onde du rayonnement ayant traversé le fluide de référence. Le procédé selon l’invention comporte au moins les étapes suivantes : 1) Construction d’un modèle pour déterminer la concentration d’au moins un composé chimique d’un fluide à partir d’au moins un spectre d’intensité lumineuse 2) Mesure d’au moins un spectre d’intensité lumineuse du fluide au moyen du système de mesure optique 3) Application du modèle construit pour déterminer la concentration d’au moins un composé chimique d’un fluide à partir d’au moins un spectre d’intensité lumineuse mesuré L’étape 1) peut être réalisée une seule fois, et au préalable. Autrement dit, une fois que le modèle pour déterminer la concentration d’au moins un composé chimique d’un fluide à partir d’au moins un spectre d’intensité lumineuse est construit, on peut appliquer ce modèle une ou plusieurs fois, à des spectres d’intensité lumineuse acquis. Par exemple, si l’on souhaite déterminer la concentration d’un composé chimique dans différents échantillons du fluide d’intérêt, on peut répéter les étapes 2 et 3 pour ces différents échantillons, le modèle pouvant n’être construit qu’une seule fois. On peut par exemple ainsi suivre l’évolution dans le temps de la concentration d’au moins un composé chimique d’un fluide, par exemple circulant dans une conduite d’échappement, une cheminée d’un site industriel, etc. Au moins les étapes 1) et/ou 3) peuvent être mises en œuvre par des moyens informatiques, notamment un ordinateur, un processeur ou un calculateur. Les étapes du procédé selon l’invention sont détaillées ci-après. 1) Construction d’un modèle pour déterminer la concentration d’au moins un composé chimique d’un fluide à partir d’au moins un spectre d’intensité lumineuse Au cours de cette étape, au moyen d’une base d’apprentissage comprenant une pluralité de spectres d’intensité lumineuse d’apprentissage mesurés pour une pluralité de fluides d’apprentissage dont la concentration en au moins ledit composé chimique est prédéterminée, on construit un modèle pour déterminer la concentration d’au moins un composé chimique d’un fluide en entrainant un réseau de neurones convolutif unidimensionnel (c’est-à-dire un réseau de neurones convolutif 1D) sur ladite base d'apprentissage. Selon l’invention, le réseau de neurones convolutif unidimensionnel est tel que le nombre de filtres convolutifs par couche convolutive décroit avec la position de la couche convolutive dans le réseau de neurones convolutif unidimensionnel. En effet, les réseaux de neurones convolutifs sont constitués d’une pluralité de couches convolutives, chaque couche comportant des filtres convolutifs. De manière classique dans le domaine des réseaux de neurones convolutifs au sens large (c’est-à-dire y compris dans d’autres domaines que celui de la détermination de la concentration d’un composé chimique dans un fluide), le nombre de filtres des couches convolutives d’un réseau de neurones convolutif croit avec la position de la couche dans le réseau. Par exemple, la première couche convolutive peut comprendre 4 filtres convolutifs, la deuxième couche convolutive peut comprendre 8 filtres convolutifs, la troisième couche convolutive peut comprendre 16 filtres convolutifs, etc., avec une ou deux couches de réseaux neuronaux pleinement connectées en bout de réseau. Cela se justifie par le fait qu’on effectue des opérations simples au début, et qu’ensuite on traite un nombre de « features » (propriétés déterminées par le réseau) de plus en plus nombreux suivant la diversité de la population en entrée. De manière surprenante, la Demanderesse a observé qu’un nombre de filtres convolutifs par couche convolutive décroissant avec la position de la couche convolutive dans le réseau de neurones convolutif unidimensionnel permet une mise en œuvre plus rapide d’un procédé de quantification d’un composé chimique dans un fluide, nécessitant qui plus est moins de données d’entrainement, moins de mémoire de stockage et permettant une plus grande robustesse à l’extrapolation, tout en assurant une précision suffisante. Cela est dû à la structure modulaire (empilement préétabli de couches) et parcimonieuse (beaucoup moins de paramètres que les réseaux utilisés de manière classique) du réseau de neurones convolutif selon l’invention. Par la suite, la structure du réseau de neurones convolutif unidimensionnel selon l’invention est désignée sous le terme de « structure décroissante », et la structure classiquement utilisée dans l’état de l’art au sens large est désignée sous le terme de « structure croissante ». En effet, dans le cas de spectres (ici des spectres d’intensité lumineuse), la population en entrée est fixe (quelques molécules) et il s’agit de prédire leur quantité. De fait, le nombre de couches convolutives nécessaire n’est pas aussi important. En prenant une structure décroissante, la taille des données intermédiaires (entre deux couches du réseau) diminue d’autant plus rapidement et le nombre total de paramètres reste contenu, en particulier, celui de la couche finale, pleinement connectée. Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut utiliser le réseau de type ResNet en tant que réseau de neurones convolutif unidimensionnel. Ce type de réseau est une évolution robuste des réseaux de neurones convolutif, en réduisant les problèmes de disparition du gradient (« vanishing gradient » en anglais). Les blocs de tels réseaux comportent des voies parallèles à chaque couche qui ajoutent l’information d’entrée sous-échantillonnée au résultat de la couche neuronale. Ce type de réseau est par exemple décrit dans le document (He et al., 2015). Avantageusement, le nombre de filtres convolutifs d’une couche convolutive à une autre du réseau de neurones convolutif décroit par un multiple de deux d’une couche convolutive à une autre. Selon une mise en œuvre de l’invention, le réseau de neurones convolutif unidimensionnel peut comprendre en outre au moins une couche intermédiaire, dite de "maxpooling" ("sous-échantillonnage par valeur maximale" en français), disposée entre deux couches convolutives. Une telle couche permet de réduire la taille des données tout en préservant leurs caractéristiques principales. De manière générale, chaque couche de « maxpooling » permet de réduire la taille des données intermédiaires par deux et le nombre de caractéristiques est lui aussi diminué à chaque couche, préférentiellement aussi dans un rapport 2 (par exemple, respectivement 32/16/8/4 caractéristiques). Cela réduit drastiquement le nombre de paramètres et la quantité de calculs dans le réseau de neurones. On améliore ainsi l'efficacité du réseau et on évite le sur-apprentissage. Avantageusement, une étape d’aplatissement des données (« flatten step » en anglais) peut être effectuée entre la dernière couche convolutive et la couche finale du réseau de neurones convolutif, dite couche pleinement connectée (« fully-connected » en anglais). Au cours de l’étape 1), le modèle du procédé selon l’invention est construit par entrainement du réseau de neurones convolutif unidimensionnel tel que décrit ci-dessus sur une base d’apprentissage, la base d’apprentissage étant formée par une pluralité de spectres d’intensité lumineuse d’apprentissage mesurés pour une pluralité de fluides d’apprentissage dont la concentration, en au moins le composé chimique, est prédéterminée. On parle par la suite de « données de la base d’apprentissage » pour l’ensemble des couples formés par un spectre d’intensité lumineuse et une concentration relatifs à chacun des fluides d’apprentissage de la base d’apprentissage. Avantageusement, la base d’apprentissage peut etre construite à partir d’au moins 100 fluides d’apprentissage, de préférence entre 100 et 300 fluides d’apprentissage. En effet, une telle base d’apprentissage s’avère suffisante pour résoudre le problème posé. Selon une mise en œuvre de l’invention, le procédé selon l’invention peut comprendre une étape préalable de construction de la base d’apprentissage. Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut construire la base d’apprentissage de la manière suivante : à partir d’une pluralité d’échantillons de fluides d’apprentissage pour lesquels la concentration, en au moins le composé chimique d’intérêt est prédéterminée, on mesure un spectre d’intensité lumineuse pour chaque échantillon de la pluralité de fluides d’apprentissage, de préférence au moyen du système de mesure optique selon l’un quelconque de ses modes de réalisation tels que décrits ci-dessus. Selon une mise en œuvre de l’invention, chaque échantillon de la pluralité d’échantillons de fluides d’apprentissage peut avoir une composition chimique identique à celle du fluide d’intérêt, mais avec des concentrations variées en le composé chimique d’intérêt. La concentration en au moins le composé chimique d’intérêt peut être prédéterminée par mesure, par exemple au moyen de moyens analytiques de référence comme des analyseur par Diode Laser Ajustable (« Tunable Diode Laser » en anglais, connus sous l’acronyme TDL) ou encore par Spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier (« Fourier Transform InfraRed spectroscopy » en anglais, connue sous l’acronyme FTIR). La concentration en au moins le composé chimique d’intérêt peut être alternativement prédéterminée lors de la préparation des différents échantillons de fluides d’apprentissage. Avantageusement, on peut construire la base d’apprentissage dans des conditions de pression et/ou de température proches (par exemple à 10% près) de celles de la mise en œuvre du procédé selon l’invention. Avantageusement, la base d'apprentissage peut être découpée en 2, de préférence 3, sous-ensembles : - un premier sous-ensemble, comprenant par exemple entre 70% à 85%, de préférence 80% de l’ensemble des données de la base d'apprentissage, destiné à l’apprentissage du réseau : ces données vont directement déterminer la mesure d’erreur d’estimation du réseau et la façon d’ajuster les valeurs des paramètres du réseau de neurones ; c’est la base de données d'entrainement ("training set" en anglais). - un deuxième sous-ensemble, comprenant par exemple entre 15% et 30%, de préférence 20% de l’ensemble des données de la base d'apprentissage, destiné à valider le processus d’apprentissage pendant son exécution : ces données servent à suivre le succès de l’opération d’apprentissage pendant son déroulement mais n’influent pas directement sur l’ajustement des paramètres du réseau ; c’est la base de données de validation. Si les résultats obtenus ne sont pas satisfaisants, cela peut signifier que la base d’apprentissage n’est pas suffisamment représentative et qu’il peut être nécessaire d’augmenter la base de d’apprentissage avec des données d’entrainement couvrant une gamme plus large de concentrations en le composé chimique d’intérêt. - de manière optionnelle mais avantageuse, un troisième sous-ensemble, comprenant un nombre de données issues de la base d'apprentissage dans une proportion équivalente à la base de données de validation, destiné à tester la performance d’apprentissage, à la fin de l'apprentissage ; c’est la base de données de test. Selon une mise en œuvre de l'invention, pour constituer les sous-ensembles décrits ci-dessus, on peut réaliser un tirage aléatoire parmi l’ensemble des données de la base d'apprentissage. Selon une mise en œuvre de l’invention, on peut diversifier les données de la base d’apprentissage, afin d’augmenter la robustesse du modèle déterminé par apprentissage. Selon une première alternative, on peut diversifier la base d’apprentissage au moyen de mesures de spectres intensité lumineuse réalisées de manière régulièrement espacée dans le temps et/ou de manière irrégulière dans le temps. Par exemple, dans le cas d’une analyse en ligne de la composition d’un gaz d’échappement circulant dans une conduite d’échappement, on peut réaliser des mesures de spectres d’intensité lumineuse sur plusieurs jours non consécutifs. Cela peut permettre de prendre en compte l’évolution dans le temps de la composition du gaz d’échappement à analyser et/ou du système de mesure optique (son encrassement par exemple). De façon générale, l’homme du métier sait fixer les intervalles de temps ad hoc en fonction du fluide à analyser et des variations de composition attendues dans le temps. Selon une deuxième alternative pouvant toutefois être cumulée avec la première alternative décrite ci-dessus, on peut diversifier la base d’apprentissage au moyen de mesures de spectres d’intensité lumineuse réalisées au moyen de systèmes de mesure optique distincts. Cela peut permettre la prise en compte des défauts inhérents à chacun des systèmes de mesure optique. Selon une troisième alternative pouvant toutefois être cumulée avec les première et/ou deuxième alternatives décrites ci-dessus, la base d’apprentissage peut être diversifiée au moyen de spectres d’intensité lumineuse additionnels résultant d’une correction apportée aux spectres d’intensité lumineuse d’apprentissage (autrement dit aux spectres faisant partie de la base d’apprentissage) selon une formule du type : où est un spectre d’absorption mesuré pour un ou des composés chimiques différents de celui ou ceux d’intérêt (par exemple issues de la littérature ou d’études antérieures), ces composés étant présents à des concentrations connues. De cette façon, la présence d’espèces non mesurées dont les spectres d’absorption sont disponibles par des études antérieures ou dans la littérature peut être simulée mathématiquement pour augmenter la base d’apprentissage. Ainsi, à l’issue de cette étape, on obtient un modèle pour déterminer la concentration d’au moins un composé chimique d’un fluide. 2) Mesure d’au moins un spectre d’intensité lumineuse du fluide au moyen du système de mesure optique Au cours de cette étape, il s’agit de mesurer au moins un spectre d’intensité lumineuse du fluide d’intérêt au moyen du système de mesure optique selon l’invention. Avantageusement, on peut mesurer une pluralité de spectres d’intensité lumineuse du fluide d’intérêt au moyen du système de mesure optique selon l’invention, et on peut réaliser une moyenne des spectres ainsi mesurés à laquelle l’étape 3) décrite ci-dessous peut être appliquée. Pour cette étape, on peut mettre en œuvre l’une quelconque des variantes de mise en œuvre du système optique selon l’invention décrites ci-dessus. Pour rappel, le système de mesures optique selon l’invention est au moins apte à émettre un rayonnement et à mesurer l’intensité d’un rayonnement dans la gamme de longueur d’ondes caractéristique du au moins un composé chimique dont on cherche à déterminer la concentration. Selon une mise en œuvre de l’invention selon laquelle on cherche à déterminer la concentration d’une pluralité de composés chimiques du fluide d’intérêt, on peut utiliser un système de mesure optique comportant une pluralité de sources et capteurs aptes à émettre un rayonnement et à mesurer l’intensité d’un rayonnement dans la gamme de longueur d’ondes caractéristique de l’ensemble des composés chimiques dont on cherche à déterminer la concentration. 3) Application du modèle construit pour déterminer la concentration d’au moins un composé chimique d’un fluide à partir d’au moins un spectre d’intensité lumineuse mesuré Au cours de cette étape, il s’agit d’appliquer le modèle pour déterminer la concentration d’au moins un composé chimique d’un fluide construit à l’étape 1) décrite ci-dessus audit au moins un spectre d’intensité lumineuse mesuré à l’étape 2 décrite ci-dessus. Autrement dit, au cours de cette étape, il s’agit d’appliquer le réseau de neurones convolutif unidimensionnel entrainé tel que décrit à l’étape 1) au(x) spectre(s) mesuré(s) à l’étape 2) ci-dessus, optionnellement moyennés. On détermine ainsi la concentration en au moins le composé chimique du fluide considéré. Selon une mise en œuvre selon laquelle le procédé vise à déterminer la concentration d’une pluralité de composés chimiques, et si le modèle pour déterminer la concentration d’au moins un composé chimique d’un fluide a été construit à l’étape 1) de manière à déterminer la concentration de la pluralité de composés chimiques, cette étape peut être mise en œuvre une seule fois. Alternativement, si le modèle pour déterminer la concentration d’au moins un composé chimique d’un fluide a été construit à l’étape 1) de manière à déterminer la concentration de d’un unique composé chimique, les étapes 1) à 3) telles que décrites ci-dessus sont répétées pour chaque composé chimique de la pluralité de composés chimiques dont on cherche à déterminer la concentration. En outre, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par un ordinateur (par exemple un calculateur embarqué) et/ou exécutable par un processeur. Ce programme comprend des instructions de code de programme pour la mise en œuvre du procédé tel que décrit ci-dessus, notamment des étapes 1) et/ou 3) décrites ci-dessus, lorsque le programme est exécuté sur un ordinateur. Les caractéristiques et avantages du procédé selon l’invention apparaitront plus clairement à la lecture de l’exemple d’application ci-après. Pour cet exemple d’application, le fluide d’intérêt correspond à un mélange de gaz à concentrations variables et aléatoires. Les composés chimiques dont on cherche à déterminer la concentration sont les suivants : NO, SO 2 , NH 3 , O 2 et H 2 O. Ces gaz ont la particularité d’être absorbants dans une gamme UV allant de 200 à 400 nm. Le présent exemple d’application a été mis en œuvre au moyen d’un système de mesure optique portable comportant une source Xénon et un spectromètre compact (poids Une base d’apprentissage constituée d’un ensemble de 265 spectres d’intensité lumineuse ainsi que des concentrations en les composés chimiques d’intérêts, associées à chacun de ces spectres d’ intensité lumineuse, a été construite. Les spectres d’ intensité lumineuse ont été mesurés au moyen du système de mesure optique utilisé pour cet exemple d’application sur 265 fluides d’apprentissage caractérisés par des concentrations variables en les composés chimiques d’intérêt. Les concentrations ont été déterminées au moyen d’un appareil de mesure de référence, en l’espèce une baie d’analyse FTIR (Spectroscopie Infrarouge à Transformée de Fourier). Un premier sous-ensemble, comprenant 80% de l’ensemble des données de la base d'apprentissage, est destiné à l’apprentissage du réseau (base de données d'entrainement), et un deuxième sous-ensemble, comprenant 20% de l’ensemble des données de la base d'apprentissage, est destiné à valider le processus d’apprentissage (base de données de validation). Le modèle pour déterminer la concentration des composés chimiques d’intérêt a été construit en entrainant un réseau de neurones convolutif unidimensionnel selon l’invention sur la base d'apprentissage décrite ci-dessus. Plus précisément, le réseau de neurones convolutif unidimensionnel est un réseau de type ResNet, constitué d’un empilement de couches convolutives dont le nombre de filtres convolutifs par couche est divisé par 2 d’une couche convolutive à une autre. Entre chaque couche, une réduction de la taille de donnée de type « maxpooling » est effectuée jusqu’à obtenir une taille de données intermédiaires, avant la couche finale pleinement connectée, de l’ordre de 10 à 30 fois le nombre de données de sorties à prédire (Par exemple, pour prédire 5 concentrations, l’ordre de grandeurs du nombre de données intermédiaires avant la dernière couche doit être d’environ 50 à 150). Une étape d’aplatissement des données (« flatten step ») est effectuée entre la dernière couche ResNet et la couche finale de réseau de neurones pleinement connectée. Le modèle pour déterminer la concentration des composés chimiques d’intérêt construit tel que décrit ci-dessus a été appliqué à une moyenne d’une pluralité de spectres d’intensité lumineuse mesurés au moyen du système de mesure optique selon l’invention. La présente un exemple d’un spectre d’intensité lumineuse, représentant donc l’évolution de l’intensité lumineuse I en fonction de la longueur d’onde L, mesuré pour un fluide dont on cherche à déterminer la concentration en NO, SO 2 , NH 3 , O 2 et H 2 O. La présente la comparaison entre les valeurs de la concentration C en H 2 O (noté H2O sur la figure) et en O 2 (noté O2 sur la figure) déterminées par le procédé selon l’invention (histogrammes INV) et la concentration mesurée par une méthode de référence (histogrammes REF) pour ces mêmes composés. La présente la comparaison entre les valeurs de la concentration C en NH 3 (noté NH3 sur la figure), en NO et en SO 2 (noté SO2 sur la figure) déterminées par le procédé selon l’invention (histogrammes INV) et la concentration mesurée par une méthode de référence (histogrammes REF) pour ces mêmes composés. On peut observer une parfaite correspondance entre la valeur de la concentration déterminée par le procédé selon l’invention et la concentration mesurée par une méthode de référence pour les composés NO, SO 2 , NH 3 , O 2 et H 2 O. Un écart absolu de l’ordre du ppm et un écart relatif d’environ 5% sont observés entre les valeurs de concentration déterminées par le procédé selon l’invention et les concentrations mesurées par une méthode de référence pour le NO. Ces écarts peuvent s’expliquer par l’incertitude sur les données mesurées et l’incertitude du modèle lui-même pour les valeurs absolues les plus faibles. Ces résultats ont été obtenus en moins d’une dizaine de minutes sur un processeur de type intel core i7 avec 16 Go de mémoire. Ainsi, le procédé selon l’invention permet de déterminer la concentration en des composés chimiques d’un fluide de manière précise, rapide et efficace. Plus précisément, la présente invention permet, par rapport aux méthodes classiques basées sur la chimiométrie, de : Simplifier et automatiser la mise en œuvre d’un système de mesure de concentration de gaz ou de liquides par spectroscopie en évitant de recourir à de la chimiométrie, et donc diminuer les temps de développement sans sacrifier la précision de la réponse. Améliorer la prise en compte des interférences spectrales entre les différentes espèces Limiter les essais de caractérisation, et potentiellement améliorer la précision, via par exemple une compensation des non-linéarités. Ajouter la mesure de nouvelles espèces en augmentant numériquement la base d’apprentissage, potentiellement avec un nombre très limité de mesures de calibration. Par ailleurs, la présente invention permet, par rapport aux procédés existants basés sur des réseaux de neurones convolutifs, de : simplifier la mise en œuvre du réseau de neurones convolutif avec une structure parcimonieuse en paramètres (environ un facteur 100 par rapport à l’état de l’art) limiter le nombre de données d’entrainement, limiter le risque de surapprentissage, nécessiter moins de temps de calcul et moins de capacité mémoire, ce qui permet une utilisation embarquée de l’algorithme. Procédé pour déterminer la concentration d’au moins un composé chimique d’un fluide, au moyen au moins d’un système de mesure optique (SMO) apte à mesurer un spectre d’intensité lumineuse dudit fluide, ledit procédé étant caractérisé en qu’il comprend au moins les étapes suivantes : A) Au moyen d’une base d’apprentissage comprenant une pluralité de spectres d’intensité lumineuse d’apprentissage mesurés pour une pluralité de fluides d’apprentissage dont la concentration en au moins ledit composé chimique est prédéterminée, on construit un modèle pour déterminer la concentration d’au moins un composé chimique d’un fluide en entrainant un réseau de neurones convolutif unidimensionnel sur ladite base d'apprentissage, ledit réseau de neurones convolutif unidimensionnel étant tel qu’un nombre de filtres convolutifs par couche convolutive dudit réseau de neurones convolutif unidimensionnel décroit avec une position de ladite couche convolutive dans ledit réseau de neurones convolutif unidimensionnel ; B) au moyen dudit système de mesure optique (SMO), on mesure au moins un spectre d’intensité lumineuse dudit fluide; C) on applique ledit modèle construit pour déterminer la concentration d’au moins un composé chimique d’un fluide à l’étape A) audit au moins un spectre d’intensité lumineuse mesuré à l’étape B), et on détermine ladite concentration en au moins ledit composé chimique dudit fluide. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ledit système de mesure optique (SMO) comprend au moins une source lumineuse (SL) émettant un rayonnement (RE) et au moins un capteur (SP), de préférence un spectromètre (SP), pour mesurer l’évolution de l’intensité lumineuse en fonction de la longueur d’onde d’un rayonnement transmis (FL) au travers dudit fluide (FL), et à partir duquel, au moyen de ladite source lumineuse (SMO), on émet un rayonnement émis (RE) au travers dudit fluide (FL), puis, au moyen dudit capteur (SP), on mesure au moins l’évolution de l’intensité lumineuse en fonction de la longueur d’onde dudit rayonnement (RT) transmis au travers dudit fluide (FL). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit système de mesure optique (SMO) est choisi parmi des moyens aptes à mesurer un spectre d’intensité lumineuse dudit fluide (FL) au moyen d’une spectroscopie Ultra-Violet, d’une spectroscopie visible, d’une spectroscopie Raman, la spectroscopie Infra-Rouge ou d’une spectroscopie proche Infra-Rouge. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit nombre de filtres convolutifs par couche convolutive dudit réseau de neurones convolutif unidimensionnel décroit par un multiple de deux d’une couche convolutive à une autre. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit réseau de neurones convolutif unidimensionnel est de type ResNet. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit réseau de neurones convolutif unidimensionnel comprend en outre au moins une couche intermédiaire de maxpooling disposée entre deux couches convolutives dudit réseau de neurones convolutif unidimensionnel. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel une étape d’aplatissement des données est effectuée entre une dernière couche convolutive dudit réseau de neurones convolutif unidimensionnel et une couche pleinement connectée dudit réseau de neurones convolutif unidimensionnel. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, à l’étape B), on mesure une pluralité de spectres d’intensité lumineuse dudit fluide au moyen dudit système de mesure optique, et dans lequel l’étape C) est appliquée à une moyenne de ladite pluralité de spectres d’intensité lumineuse mesurés. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite base d’apprentissage est diversifiée au moyen d’au moins un spectre d’intensité lumineuse additionnel résultant d’une correction apportée à un desdits spectres d’intensité lumineuse d’apprentissage selon une formule du type : où est un spectre d’absorption mesuré pour un ou des composés chimiques distincts dudit au moins un composé chimique et présents dans des concentrations prédéterminées, et λ est la longueur d'onde. Produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre au moins des étapes A) et/ou C) du procédé selon l'une des revendications précédentes, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.