Brevet FR3152071A1 — publié le 20250214

L’invention concerne un procédé de commande d’une action relative à un actif, mis en œuvre par un système informatique, comprenant des étapes de : Récolte de données sur l’actif évoluant sur une période P1, Détermination d’une pluralité de stratégies d’actions à effectuer sur l’actif sur la période P1, Elaboration d’une base de données associant à chaque stratégie, les données de l’actif et au moins un résultat d’une évaluation sur la période P1 de ladite stratégie d’actions relatives à l’actif, Génération de paramètres d’un algorithme d’apprentissage automatique entraîné sur la base de données préalablement élaborée, Prédiction d’un résultat sur une période P2, distincte de P1, pour chaque stratégie grâce à l’algorithme d’apprentissage automatique, Commande d’une action relative à l’actif en sélectionnant automatiquement la stratégie ayant le meilleur résultat. figure pour l’abrégé : figure 1 Système et procédé de sélection d’une stratégie d’action relative à au moins un actif et de commande associée DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine de l’invention est celui de l’informatique. Plus précisément, l’invention concerne un système et procédé de sélection d’une stratégie d’action relative à au moins un actif et de commande associée. L’invention trouve notamment des applications pour déterminer une action relative à un actif tel qu’une matière première, une énergie, une machine, une infrastructure. L’actif peut également être lié à un registre inaltérable, répliqué sur une multitude d’infrastructures informatiques, tel qu’une chaine de bloc, également connue sous le terme anglais de « blockchain ». ÉTAT DE LA TECHNIQUE Il est connu de l’art antérieur des procédés de commande d’action relative à un ou plusieurs actifs. Ils sont utilisés afin de réaliser une ou des actions pour, par exemple, allouer des ressources dans différents actifs afin d'atteindre des objectifs spécifiques. Les utilisateurs de ces procédés cherchent donc à commander l’action ou l’ensemble d’actions optimisé pour atteindre un objectif préétabli, dans un contexte donné, en temps réel. Parmi les procédés existants, des procédés de commande basés sur un ensemble de règles prédéfinies peuvent être utilisés. Néanmoins, les règles sont générales, elles ne prennent pas en compte les spécificités du contexte en temps réel. Elles ne sont pas, non plus, adaptées précisément à chaque actif. De plus, elles ne sont pas en mesure d’évaluer l’effet de chaque action et leurs éventuelles corrélations. Leurs mises en œuvre sont souvent très chronophages. Ainsi, ces procédés ne sont pas adaptés pour commander une action optimisée dans le but d’atteindre un objectif préétabli en temps réel. Il existe également les modèles de Markowitz. Ces modèles, intégrés dans un procédé de commande, permettent d’optimiser la répartition des actifs en fonction d’objectifs prédéfinis, à titre d’exemple, au risque et du rendement attendus. Les procédés reposant sur ces modèles traitent de la gestion parallèle de plusieurs actifs, en permettant la sélection et la détermination d’actions autour des combinaisons d'actifs. Autrement dit, les modèles de Markowitz tiennent compte de la corrélation entre les actifs pour prendre des décisions de répartition répondant à un objectif établi au préalable. Néanmoins, ces modèles présentent l’inconvénient d’être trop généralistes, ils ne sont pas en mesure de prendre en compte l’influence de l’environnement. De plus, ils ne prennent pas en compte toutes les actions que l’on peut réaliser. Ainsi, l’optimisation basée sur ce modèle que l’on pourrait effectuer serait sur un champ très limité, et peu précise. Ces dernières années, des procédés prédictifs de commande d’actions ont émergés. Ils utilisent des techniques d'apprentissage automatique et d'analyse des données pour prévoir les performances d’actions relatives à un actif. Néanmoins, ceux-ci ont un champ d’application limité, ils ne permettent pas de confronter plusieurs actions, de déterminer l’influence des paramètres constituant chacune d’entre elles, et d’être utilisées en temps réel. Aucun des procédés actuels ne permet de répondre simultanément à tous les besoins requis. La présente invention vise à remédier à tout ou partie des inconvénients de l’état de la technique cités ci-dessus. L’invention concerne un procédé de commande d’une action relative à un actif, mis en œuvre par un système informatique, comprenant des étapes de : Récolte de données sur l’actif évoluant sur une période P1, Détermination d’une pluralité de stratégies d’actions à effectuer sur l’actif sur la période P1, Elaboration d’une base de données associant à chaque stratégie, les données de l’actif et au moins un résultat d’une évaluation sur la période P1 de ladite stratégie d’actions relatives à l’actif, Génération de paramètres d’un algorithme d’apprentissage automatique entraîné sur la base de données préalablement élaborée, Prédiction d’un résultat sur une période P2, distincte de P1, pour chaque stratégie grâce à l’algorithme d’apprentissage automatique, Commande d’une action relative à l’actif en sélectionnant automatiquement la stratégie ayant le meilleur résultat. L’invention permet avantageusement d’établir une commande d’une action relative à l’actif reliée à la stratégie la plus pertinente parmi un ensemble de stratégies. Aussi, cette invention permet de prendre en compte l’influence de l’environnement de l’actif, notamment de la période P2. Le fait qu’un ensemble de stratégies soient comparées entre elles permet de voir la corrélation entre les effets des différentes actions et l’environnement de l’actif. Le champ d’application de l’invention est particulièrement large dans la mesure où un grand champ de stratégies peut être testé pour une multitude d’actifs. Dans un mode de mise en œuvre particulièrement avantageux, l’étape de détermination d’une pluralité de stratégies d’actions à effectuer sur la période P1 comprend pour chaque stratégie les sous étapes suivantes : élaboration d’au moins une action associée à ladite stratégie, et d’un temps associé à ladite action, détermination d’au moins un indicateur de performance associé à ladite stratégie, chaque stratégie étant distincte. Ce mode de mise en œuvre est particulièrement avantageux car il permet de générer très facilement et rapidement de nombreuses stratégies et de prendre en compte l’impact de plusieurs actions et de le modéliser. Par exemple, les actions peuvent être choisies parmi une action d’un premier type, et une action d’un deuxième type, opposée au premier type. Cela permet avantageusement de commander des actions optimisées en fonction de la période P2 durant laquelle le procédé est mis en œuvre. Alternativement ou en complément, l’étape de commande d’une action relative à l’actif comprend une sous étape de classement des résultats obtenus par chaque stratégie. Ce mode de mise en œuvre particulier permet de mieux mesurer les performances de chacune des stratégies les unes par rapport aux autres. Dans des modes de mise en œuvre particuliers de l’invention, l’étape de l’élaboration d’une base de données comprend une sous-étape de prétraitement des données. Ce mode de mise en œuvre offre une meilleure précision des résultats obtenus par rapport à une alternative dans laquelle la base de données ne serait pas prétraité. Cela permet d’accélérer la convergence de l’étape de prédiction. L’invention concerne également un système informatique de commande d’une action relative à un actif, comprenant des moyens de : Récolte de données sur l’actif évoluant sur une période P1, Détermination d’une pluralité de stratégies d’actions à effectuer sur l’actif sur la période P1, Elaboration d’une base de données associant à chaque stratégie, les données de l’actif et au moins un résultat d’une évaluation sur la période P1 de ladite stratégie d’actions relatives à l’actif, Génération de paramètres d’un algorithme d’apprentissage automatique entraîné sur la base de données préalablement élaborée, Prédiction d’un résultat sur une période P2, distincte de P1, pour chaque stratégie grâce à l’algorithme d’apprentissage automatique, Commande d’une action relative à l’actif en sélectionnant automatiquement la stratégie ayant le meilleur résultat. Dans un mode de réalisation particulier, le moyen de détermination d’une pluralité de stratégie d’action est configuré pour élaborer au moins une action associée à ladite stratégie, et d’un temps associé à ladite action et déterminer au moins un indicateur de performance associé à ladite stratégie. Dans un mode de réalisation particulièrement avantageux, le moyen de commande est configuré pour sélectionner automatiquement la stratégie ayant le meilleur résultat. En complément, le moyen d’élaboration d’une base de données est configuré pour prétraiter les données. BRÈVE DESCRIPTION DES FIGURES D’autres avantages, buts et caractéristiques particulières de la présente invention ressortiront de la description non limitative qui suit d’au moins un mode de mise en œuvre particulier des procédés objets de la présente invention, en regard des dessins annexés, dans lesquels : est une vue synoptique d’un mode de mise en œuvre d’un procédé de commande d’une action relative à un actif selon l’invention ; est une vue synoptique d’une étape de détermination d’une pluralité de stratégies d’actions du procédé de commande d’une action relative à un actif d’un mode de mise en œuvre de l’invention ; est une vue schématique d’un mode de réalisation du système informatique selon l’invention. DESCRIPTION DÉTAILLÉE DE L’INVENTION La présente description est donnée à titre non limitatif, chaque caractéristique d’un mode de réalisation pouvant être combinée à toute autre caractéristique de tout autre mode de réalisation de manière avantageuse. La illustre un procédé 100 de commande d’une action relative à un actif tel qu’une ressource (matière première, énergie, etc.), une machine, voire une infrastructure. La valeur de l’actif peut être enregistrée dans un registre inaltérable, répliqué sur une multitude d’infrastructures informatiques, tel qu’une chaine de bloc, également connue sous le terme anglais de « blockchain ». L’objectif du procédé 100 selon l’invention est de déterminer la meilleure stratégie d’action à effectuer au regard de l’actif au regard d’un historique connu lié à l’actif sur une période P1. L’historique peut notamment comprendre des données d’état de l’actif au cours de la période P1, des données liées à l’environnement de l’actif au cours de la période P1, une valorisation de l’actif fluctuant au cours de la période P1, etc. Différentes stratégies d’actions sont évaluées sur cette période P1 afin de déterminer la meilleure stratégie à effectuer sur une période P2 distincte de P1, généralement ultérieure à P1, en tenant compte de tout ou partie de l’historique. Il convient de souligner que cette évaluation de stratégie est notamment adaptée à des actifs de type stochastiques dont l’évolution dans le temps est faiblement voire difficilement prévisible. Le procédé 100 de commande comprend une première étape 110 de récolte de données sur l’actif évoluant sur une période P1 ayant une durée prédéterminée. La période P1 est généralement un intervalle de temps continu mais peut être composé d’une pluralité d’intervalles de temps se chevauchant ou non. Plusieurs stratégies sont élaborées au cours d’une deuxième étape 120 du procédé 100, pouvant être effectuée concomitamment à l’étape 110. Une stratégie peut se définir comme un ensemble comprenant au moins une action à effectuer sur l’actif, voire au moins un indicateur de performance. Un temps peut également être associé à chaque action. Ce temps qui peut être distinct pour chaque action permet de programmer la ou les action(s) de la stratégie. Le temps peut être de type absolu par rapport à une référence ou de type relatif comme par exemple un pas entre deux actions. La pluralité de stratégies peut être déterminée de différentes manières : soit de manière automatique, par exemple de manière aléatoire selon au moins un schéma prédéterminé ; soit de manière manuelle par un utilisateur ; soit une combinaison automatique et manuelle. Par exemple, l’étape 120 comprend les sous-étapes suivantes : élaboration 121 d’au moins une action associée à ladite stratégie, et d’un temps associé à ladite action ; détermination 122 d’au moins un indicateur de performance associé à ladite stratégie. Il convient de souligner que les stratégies sont généralement distinctes les unes des autres. Une fois les stratégies d’actions déterminées, chaque stratégie est évaluée sur la période P1 afin d’obtenir un résultat permettant d’évaluer au moins un indicateur de performance de ladite stratégie. Une base de données est ainsi élaborée au cours de cette troisième étape 130 du procédé 100. La base de données comprend une pluralité de fiches, chaque fiche comprenant une stratégie, une période d’évaluation (par exemple P1), les données de l’actif sur ladite période d’évaluation et au moins un résultat de l’évaluation de la stratégie. Il convient de souligner que la période d’évaluation peut être différente sur chaque fiche et qu’une même stratégie peut être évaluée sur diverses périodes. Des paramètres d'un algorithme d’apprentissage automatique sont générés au cours d’une quatrième étape 140 du procédé 100 de commande, par un entraînement sur la base de données liées aux stratégies évaluées au cours de l’étape 130. L’algorithme d’apprentissage automatique peut être un algorithme dit supervisé. Il peut s’agir d’un réseau de neurones artificiels par exemple de type convolutif dont les nœuds comprennent chacun au moins un paramètre qui est généré pendant l’apprentissage. L’apprentissage peut se faire en plusieurs temps, en partitionnant la base de données en plusieurs parties : au moins une pour l’apprentissage et une pour tester les paramètres générés au cours de l’apprentissage. Une fois les paramètres de l’algorithme d’apprentissage automatique affinés sur la base de données au cours de l’étape 140, une prédiction d’un résultat sur une période P2 distincte de P1 peut être effectuée pour chaque stratégie au cours d’une cinquième étape 150 du procédé 100. Une commande d’une action relative à l’active peut alors être effectuée au cours d’une sixième étape 160 en sélectionnant automatiquement la stratégie ayant le meilleur résultat. Il convient de souligner que ce meilleur résultat peut être sélectionné au regard d’un indicateur de performance préalablement choisi. En fonction du ou des indicateur(s) de performance choisi(s) comme critère, la sélection de la stratégie à actionner peut ainsi être différente. Un indicateur de performance peut être par exemple lié à une durée, à une moyenne, à une valeur crête, etc. Cette sixième étape peut comprendre une sous-étape 165 de classement des résultats obtenus pour chaque stratégie. Chaque résultat peut être formalisé sous forme d’un poids, c’est-à-dire un nombre réel entre 0 et 1. Ainsi, le classement des résultats obtenus pour chaque stratégie permet de mieux mesurer les performances de chacune des stratégies les unes par rapport aux autres. Dans le cas où plusieurs indicateurs de performances sont associés à une même stratégie, un résultat peut être calculé pour chaque indicateur de performances. Un résultat global peut être calculé en, par exemple, faisant la moyenne de l’ensemble des résultats pour chaque indicateur de performance pour une même stratégie. Il convient de noter que les différents résultats des indicateurs de performance pour une même stratégie peuvent être pondérés. Cela permet avantageusement d’accorder une importance différente aux indicateurs de performances. Un profil de pondération peut alors être créé et utilisé pour l’ensemble des stratégies. Si un indicateur de performance ne peut être mesuré pour une stratégie, alors le résultat associé à cet indicateur de performance peut être égal à 0. Plusieurs stratégies peuvent ainsi être comparées entre elles, même si elles n’ont pas les mêmes indicateurs de performances. Les données sur l’actif récoltées lors de l’étape 110 peuvent être prétraitées lors d’une sous étape 135 de l’étape 130 de l’élaboration de la base de données. Lesdites données peuvent être formalisées sous forme de tableau constitué de i lignes et j colonnes. Le tableau peut comprendre les valeurs wij, correspondant au résultat de chacune des stratégies sur chaque période de test, i correspondant à la stratégie testée, j correspondant à la période de test. Le pré-traitement permet d’améliorer l’efficacité de l’entrainement de l’algorithme d’apprentissage automatique Le procédé peut comprendre une étape facultative 170 de mise en forme des résultats. Ceux-ci peuvent être intégrés sous forme de graphiques. Des indicateurs mesurant des performances peuvent être calculés. Le procédé peut également fournir une représentation graphique de la performance de la stratégie de trading. Le procédé peut être mis en œuvre plusieurs fois d’affilées pour commander un ensemble d’actions de manière autonome. Ainsi, une étape complémentaire pourra calculer une valeur de performance relative à un combinaison de stratégies. Plus précisément, le procédé peut alors calculer les poids relatifs à la combinaison des actions. La combinaison d’actions ayant le poids le plus élevé est considérée comme la combinaison d’actions ayant le meilleur résultat. Comme illustré par la , l’invention concerne également un système informatique 200 de commande d’une action relative à un actif. Il comprend des moyens de : Récolte 210 de données sur l’actif évoluant sur une période P1, Détermination 220 d’une pluralité de stratégies d’actions à effectuer sur l’actif sur la période P1, Elaboration 230 d’une base de données associant à chaque stratégie, les données de l’actif et au moins un résultat d’une évaluation sur la période P1 de ladite stratégie d’actions relatives à l’actif, Génération 240 de paramètres d’un algorithme d’apprentissage automatique entraîné sur la base de données préalablement élaborée, Prédiction 250 d’un résultat sur une période P2, distincte de P1, pour chaque stratégie grâce à l’algorithme d’apprentissage automatique, Commande 260 d’une action relative à l’actif en sélectionnant automatiquement la stratégie ayant le meilleur résultat. Les moyens de mise en œuvre des étapes 210 à 250 peuvent comprendre un calculateur comprenant un CPU, une mémoire vive ainsi qu’une mémoire de stockage comme un cloud ou un disque dur. Il peut aussi avoir un système de transmission d’informations à un actionneur. Le système informatique peut également comprendre une application avec une Interface Homme Machine (IHM), permettant de recueillir des données d’un utilisateur comme un actif à considérer, une période, et un indicateur de performance, et de mettre en forme des résultats. Les moyens de mise en œuvre d’une commande 260 d’une action relative à l’actif peut être réalisée par l’actionneur suivant les informations transmises par le calculateur. L’actionneur est alors défini comme l’élément réalisant l’action relative à l’actif. Le moyen de détermination d’une pluralité de stratégie d’action peut être configuré pour élaborer au moins une action associée à ladite stratégie, et d’un temps associé à ladite action et déterminer au moins un indicateur de performance associé à ladite stratégie. Dans un mode de réalisation particulièrement avantageux, le moyen de commande est configuré pour sélectionner automatiquement la stratégie ayant le meilleur résultat. En complément, le moyen d’élaboration d’une base de données est configuré pour prétraiter les données. Exemple de mise en œuvre pour un actif étant une ressource Dans un mode de mise en œuvre, l’invention concerne un procédé 100 de commande d’une action relative à un actif tel qu’une ressource. Par exemple, cette ressource peut être une matière première ou de l’énergie. De nombreuses actions peuvent être commandées. Parmi elles, nous pouvons citer une extraction, une exploitation, un stockage ou encore une distribution. Il peut aussi s’agir d’une production. L’action relative à la ressource peut également être un achat ou une vente d’une quantité donnée de ladite ressource. Il convient de noter que l’action peut elle-même comprendre deux actions alternatives. Le choix entre l’une ou l’autre des actions alternatives peut se faire en fonction d’une condition prédéfinie qui est remplie ou non. Par exemple, si l’action concerne l’ajout de matière première d’un réservoir, la condition prédéfinie peut être un volume vide suffisant dans ledit réservoir pour accueillir la matière première. Ainsi, si la condition est remplie, c’est-à-dire que le réservoir a un volume vide suffisant pour être rempli par ladite matière première, l’action de remplissage peut être commandée. Si la condition n’est pas remplie, une action alternative comme l’acheminement des matières premières vers un autre réservoir peut être réalisée. Il convient également de noter que les actions peuvent être choisies parmi une action d’un premier type, et une action d’un deuxième type, opposée au premier type. Une action opposée à une première action est une action qui a un effet contraire à la première action. Une action d’un premier type peut être un achat dudit actif, et une action opposée peut être une vente du même actif. De même, une action d’un premier type peut être un remplissage d’un réservoir d’une quantité dudit actif, et une action d’un deuxième type peut être une évacuation du réservoir d’une quantité du même actif. L’actionneur pour réaliser ces actions peut, par exemple, être configuré pour extraire des matières premières à un débit donné. Dans ce mode de mise en œuvre, les données récoltées lors de l’étape 110 peuvent concerner un besoin de la ressource, le cours de cette ressource lors de la période P1, l’impact environnemental lié au transport de la ressources, ou encore des données liées à la sécurité. Dans ce mode de mise en œuvre, divers indicateurs de performances suivants peuvent être considérés. Un prix d’achat, un prix de vente, une moyenne mobile d’une valorisation d’un actif en fonction du temps peuvent notamment être définis comme indicateurs de performance. Exemple de mise en œuvre pour un actif étant une machine ou une infrastructure Dans un mode de mise en œuvre, l’invention concerne un procédé 100 de commande d’une action relative à un actif tel qu’une machine ou une infrastructure. Par exemple, cette machine peut être un dispositif mécanique nécessitant d’être alimenté en énergie. L’action relative à la machine ou l’infrastructure peut également être sa mise en mouvement, ou encore son achat, sa vente, sa distribution, ou encore son échange. L’action relative à cet actif peut être son alimentation en énergie. L’alimentation en énergie peut être réalisée à partir d’un choix entre plusieurs énergies. L’actionneur peut alors être configuré pour distribuer de l’énergie à cette machine ou cette infrastructure, selon des proportions établies par des stratégies, par exemple en fonction des sources d’énergie. L’actionneur peut également être configuré pour permettre le stockage de l’énergie dans cette infrastructure. L’actionneur peut aussi être configuré pour mettre en fonctionnement la machine ou l’infrastructure, les alimenter selon un schéma particulier, ou encore les mettre en mouvement. Les données récoltées lors de l’étape 110 peuvent inclure des données de positions, des données de températures, de pression, ou autre grandeur physique de la machine ou de l’infrastructure. Il peut aussi s’agir de données sur le mode de fonctionnement de la machine ou de l’infrastructure, sur son état, sur sa maintenance, ou encore, sur les actions qu’elle peut faire. Les données sur les actifs sur des périodes passées et/ou en temps réel peuvent être recueilles par des dispositifs de surveillance. Il peut s’agir de capteurs, de bases de données actualisées régulièrement. Lesdits capteurs et bases de données peuvent également fournir des données permettant de déterminer les actions possibles sur l’actif. Les indicateurs de performance, dans ce mode de mise en œuvre, peuvent être, de manière non limitative, une consommation en électricité, un impact environnemental, la capacité de la machine ou de l’infrastructure à être alimentée par cette énergie, etc. Procédé (100) de commande d’une action relative à un actif, mis en œuvre par un système informatique, comprenant des étapes de : Récolte (110) de données sur l’actif évoluant sur une période P1, Détermination (120) d’une pluralité de stratégies d’actions à effectuer sur l’actif sur la période P1, Elaboration (130) d’une base de données associant à chaque stratégie, les données de l’actif et au moins un résultat d’une évaluation sur la période P1 de ladite stratégie d’actions relatives à l’actif, Génération (140) de paramètres d’un algorithme d’apprentissage automatique entraîné sur la base de données préalablement élaborée, Prédiction (150) d’un résultat sur une période P2, distincte de P1, pour chaque stratégie grâce à l’algorithme d’apprentissage automatique, Commande (160) d’une action relative à l’actif en sélectionnant automatiquement la stratégie ayant le meilleur résultat. Procédé (100) de commande selon la revendication 1, dans lequel l’étape de détermination d’une pluralité de stratégies d’actions à effectuer sur la période P1, comprend pour chaque stratégie les sous étapes suivantes : élaboration (121) d’au moins une action associée à ladite stratégie, et d’un temps associé à ladite action, détermination (122) d’au moins un indicateur de performance associé à ladite stratégie, chaque stratégie étant distincte. Procédé (100) de commande selon la revendication 2 dans lequel les actions peuvent être choisies parmi une action d’un premier type, et une action d’un deuxième type, opposée au premier type. Procédé (100) de commande selon l’une des revendications précédentes dans lequel l’étape (160) de commande d’une action relative à l’actif comprend une sous étape de classement des résultats obtenus par chaque stratégie. Procédé (100) de commande selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape (130) de l’élaboration d’une base de données comprend une sous-étape (135) de prétraitement des données. Système informatique (200) de commande d’une action relative à un actif, comprenant des moyens de : Récolte (210) de données sur l’actif évoluant sur une période P1, Détermination (220) d’une pluralité de stratégies d’actions à effectuer sur l’actif sur la période P1, Elaboration (230) d’une base de données associant à chaque stratégie, les données de l’actif et au moins un résultat d’une évaluation sur la période P1 de ladite stratégie d’actions relatives à l’actif, Génération (240) de paramètres d’un algorithme d’apprentissage automatique entraîné sur la base de données préalablement élaborée, Prédiction (250) d’un résultat sur une période P2, distincte de P1, pour chaque stratégie grâce à l’algorithme d’apprentissage automatique, Commande (260) d’une action relative à l’actif en sélectionnant automatiquement la stratégie ayant le meilleur résultat. Système informatique (200) selon la revendication 7 dans laquelle le moyen de détermination (220) d’une pluralité de stratégie d’action est configuré pour élaborer au moins une action associée à ladite stratégie, et d’un temps associé à ladite action et déterminer au moins un indicateur de performance associé à ladite stratégie. Système informatique (200) selon l’une des revendications 7 à 8, dans laquelle le moyen de commande (260) est configuré pour sélectionner automatiquement la stratégie ayant le meilleur résultat. Système informatique (200) selon l’une des revendications 7 à 9, dans laquelle le moyen d’élaboration (230) d’une base de données est configuré pour prétraiter les données.