Brevet FR3153172A1 — publié le 20250321

L’invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour la génération de données contrefactuelles à partir de données réelles, lesdites données réelles étant représentatives d’un système technique, ledit procédé comportant les étapes consistant à : (a) entraîner un auto-encodeur contrastif à partir de données réelles, ledit auto-encodeur comportant un encodeur et un décodeur, la représentation dans l’espace latent comportant au moins une dimension mélangeante et au moins une dimension séparante, (b) créer des représentations de données contrefactuelles à partir des représentations des données réelles dans l’espace latent, en modifiant tout ou partie des dimensions séparantes, (c) générer des données contrefactuelles à partir desdites représentations de données contrefactuelles. Figure de l’abrégé : Figure 3 Procédé de génération de données contrefactuelles à partir de données réelles Le présent document concerne un procédé de génération de données contrefactuelles à partir de données réelles, lesdites données réelles étant représentatives d’un système technique Etat de la technique La détection de biais dans un système d'intelligence artificielle constitue un enjeu crucial pour garantir son acceptabilité et sa fiabilité. Le terme "biais" désigne un déséquilibre dans les prédictions générées par le système par rapport à une variable déterminée comme sensible. La variable sensible sépare ici les observations en deux groupes, un des deux ayant des décisions potentiellement moins justes que le second. Dans ce contexte, il est essentiel de développer des méthodes permettant d'identifier, quantifier et corriger ces biais afin de préserver la justesse ou l’efficacité des décisions prises par les systèmes d'intelligence artificielle. Il est courant en pratique de disposer de jeux de données d'apprentissage et de test qui présentent des déséquilibres par rapport aux variables sensibles. De manière plus subtile, de nouvelles formes de biais peuvent émerger à la fois lors de la phase d'apprentissage et lors des prises de décisions ultérieures, lorsque de nouvelles données sont intégrées. Cela souligne la nécessité de pouvoir évaluer de manière précise et fiable la présence de biais, et ce, dans le but de certifier la conformité des décisions algorithmiques. Il est en pratique commun de disposer de bases d'apprentissage et de tests déséquilibrés par rapport aux variables sensibles. De manière plus subtile, de nouveaux types de biais peuvent apparaître à la fois dans les bases d'apprentissage et dans les décisions d'intelligence artificielle basées sur ces bases quand de nouvelles données sont utilisées. Pouvoir quantifier un biais et le mesurer de manière précise et fiable est alors un problème majeur. En effet, si la notion de biais peut être définie mathématiquement en utilisant la notion de dépendance en probabilité, fournir une stratégie pour certifier la présence ou l'absence de biais dans les bases d'apprentissage et les décisions automatiques sur les données tests est fondamentales pour prouver la conformité de décisions algorithmiques. Il apparaît donc impératif de développer une nouvelle approche pour évaluer les biais envers les variables sensibles, en intégrant des caractéristiques de robustesse face aux données utilisées. Cette nouvelle approche vise notamment à fournir des mesures de biais plus fiables et cohérentes, dans l'optique de garantir la certification et l'acceptabilité des systèmes d'intelligence artificielle dans des contextes variés. Le présent document propose un procédé s’inscrivant dans cette démarche. Il existe ainsi un besoin de définir une nouvelle manière de fournir des mesures de biais par rapport à une variable sensible ayant des propriétés de robustesse vis-à-vis des données utilisées, notamment en vue de leur certification. Pour pallier l’instabilité des outils de mesures de biais par rapport à une variable sensible, une solution consiste à générer une observation contrefactuelle pour chaque observation à partir de laquelle le biais sera mesuré. La variable sensible découpant l’ensemble des observations connues en deux groupes, le contrefactuelle d’une observation correspond à ce que serait vraisemblablement une observation équivalente dans l’autre groupe. Comme montré dans le document « De Lara L., González-Sanz A., Asher N., Risser L. & Loubes J. M. (2021). Transport-based counterfactual models. https://arxiv.org/abs/2108.13025 », utiliser une métrique de mesure de biais sur l’ensemble des observations ainsi que leur observation contrefactuelle permet de stabiliser et augmenter la robustesse de la mesure des biais. Comparer une observation individuelle à son observation contrefactuelle permet de même d’expliquer quels critères distinguent cette observation d’une observation dans l’autre groupe. Si ce groupe est la prédiction d’un classifieur automatique sur des données techniques, comme par exemple des séries temporelles issues de capteurs, cela permet d’expliquer sur quels critères le classifieur prend ses décisions. Si la personne comparant les observations et leur contrefactuelle ont une expertise sur les données, cela peut aussi permettre de valider que les décisions sont prises pour de bonne raisons. Calculer le contrefactuel d’observations complexes, telles que celles de séries temporelles issues de capteurs, demeure une tâche complexe car seule une partie de la structure des données peut permettre de distinguer deux groupes d’observations. De même, cette structure discriminante peut ne pas être représentée par une variable observée directement mais seulement être déduite à l’aide d’une combinaison non-linéaire des variables observées. On parle alors de variable latente. L’objectif du présent document est de spécifiquement calculer le contrefactuel d’observations complexes, au sens où la variable sensible n’est pas directement exprimée par une variable observée. A cet effet, la présente invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour la génération de données contrefactuelles à partir de données réelles, lesdites données réelles étant représentatives d’un système technique, ledit procédé comportant les étapes consistant à : entraîner un auto-encodeur contrastif à partir de données réelles appartenant respectivement à un premier groupe ou groupe positif, et à un second groupe ou groupe négatif, ledit auto-encodeur comportant un encodeur apte à générer une représentation d’une donnée dans un espace latent et un décodeur apte à générer une donnée de sortie à partir de ladite représentation dans l’espace latent, ladite représentation dans l’espace latent comportant au moins une dimension ou variable dite mélangeante représentant des caractéristiques extraites des données qui sont les plus indépendantes possibles du groupe auquel appartiennent lesdites données, et au moins une dimension ou variable dite séparante, représentant des caractéristiques extraites des données qui sont les plus dépendantes possibles du groupe auquel appartiennent lesdites données, créer des représentations de données contrefactuelles à partir des représentations des données réelles dans l’espace latent, obtenues à l’aide de l’encodeur de l’auto-encodeur contrastif entraîné, en modifiant tout ou partie des dimensions séparantes desdites représentations des données réelles, générer des données contrefactuelles à partir desdites représentations de données contrefactuelles, à l’aide du décodeur de l’auto-encodeur contrastif entraîné. Une donnée réelle fait référence à une observation réellement collectée. Il s’agit d’une donnée authentique provenant d’une source concrète et reflétant des événements, des comportements ou des phénomènes réels. Ces données réelles peuvent inclure une variété de types de données, tels que des images, des textes, des séries temporelles, des enregistrements audio, d’autres types de données issues de capteurs, etc. Une donnée contrefactuelle d'un système technique fait référence à une observation hypothétique qui représente une réalité alternative ou un scénario pour ce système. En d'autres termes, il s'agit de données qui décrivent comment le système aurait réagi ou fonctionné différemment si des conditions particulières avaient été modifiées. Dans le contexte d'un système technique, les données contrefactuelles sont utilisées pour comprendre comment le système aurait réagi si des variables ou des paramètres clés avaient été ajustés. Cela peut être utile pour évaluer l'impact de différentes modifications sur le fonctionnement du système, pour prévoir les résultats potentiels ou pour analyser les relations de cause à effet. Par exemple, prenons le cas d’un four industriel équipé d’un système de contrôle de température. Des données sur les températures du four ainsi que les signaux de commande du four peuvent être collectés. Une donnée contrefactuelle dans ce contexte pourrait être une observation hypothétique qui montre comment les températures du four auraient évolué si le signal de commande avait été ajusté d'une manière spécifique. Cela permet d'évaluer comment différentes stratégies de contrôle peuvent influencer le comportement du système. En résumé, les données contrefactuelles pour un système technique sont des données simulées ou hypothétiques qui aident à explorer les résultats potentiels en modifiant les variables clés du système tout en maintenant le reste de l'environnement constant. Cela peut être une approche utile pour prendre des décisions éclairées concernant les ajustements ou les améliorations à apporter au système technique. Les données contrefactuelles ainsi obtenues peuvent être utilisées pour rééquilibrer les distributions des données en cas de biais. En particulier, en cas de sous-représentation d'un groupe particulier, des exemples contrefactuels pour ce groupe peuvent être créés afin d'augmenter sa représentation dans le jeu de données. Un système technique est un ensemble interconnecté de composants, de dispositifs ou de processus, qu'ils soient mécaniques, électroniques, électriques, informatiques ou d'autres natures, travaillant ensemble pour accomplir une fonction spécifique. Ledit système technique peut être équipé de capteurs. Ledit système technique est apte à fournir des informations ou un signal apte à renseigner sur l’état dudit système technique. On définit ci-dessous à titre d’exemples une liste non exhaustive de grandeurs physiques ou de propriétés pouvant être mesurées par des capteurs dans des systèmes techniques ainsi que des informations de sortie qui peuvent être fournies par différents systèmes techniques : Systèmes Mécaniques : Position (encodeurs, capteurs de position), Vitesse (capteurs de vitesse, compteurs de tours), Accélération (accéléromètres), Force (capteurs de force, dynamomètres), Pression (manomètres, capteurs de pression), Déformation (capteurs de déformation), Vibration (capteurs de vibration), Température (thermomètres), Rotation (capteurs de rotation), Niveau (capteurs de niveau) Systèmes Électroniques ou Électriques : Tension (voltmètres), Courant (ampèremètres), Résistance (ohmmètres), Fréquence (fréquencemètres), Puissance (wattmètres), Facteur de puissance (indicateurs de facteur de puissance), Courbe de réponse en fréquence (analyseurs de spectre), Ondulation (oscilloscopes), Tension de seuil (détecteurs de seuil), Intensité lumineuse (photomètres) Systèmes Informatiques ou Logiciels : Données (flux de données), Statut (état du système, erreurs), Temps d'exécution (horodatage), Utilisation CPU (moniteurs de performances), Mémoire utilisée (moniteurs de mémoire), Latence (mesures de latence), Débit de réseau (analyseurs de trafic), Événements (journaux d'événements) Systèmes Environnementaux : Température ambiante (thermomètres), Humidité (hygromètres), Pression atmosphérique (baromètres), Niveau sonore (sonomètres), Qualité de l'air (capteurs de qualité de l'air), Rayonnement solaire (pyranomètres), Vitesse du vent (anémomètres), Précipitations (pluviomètres) Systèmes de Contrôle et d'Automatisation : Commandes (signaux de commande), États (états du système), Alarmes (alertes d'anomalies), Erreurs (messages d'erreur), Signaux de rétroaction (retours du système), États de commutation (états d'interrupteurs, relais), États d'activation (états de moteurs, actionneurs), Un auto-encodeur contrastif, également connu sous le nom d'auto-encodeur avec paires contrastives (Contrastive Autoencoder en anglais), est une variante d'un auto-encodeur classique qui vise à apprendre des représentations utiles en se concentrant sur les différences et les similarités entre les données d'entrée. Ce type d'auto-encodeur est généralement utilisé pour apprendre des caractéristiques discriminantes dans le cadre de la classification, de la réduction de dimension ou de la recherche d'anomalies. L'approche contrastive dans un auto-encodeur contrastif consiste à encourager le modèle à capturer les informations pertinentes pour distinguer différentes paires d'échantillons d'entraînement. Plutôt que de simplement minimiser la distance de reconstruction entre l'entrée et la sortie (comme dans un auto-encodeur traditionnel), l'auto-encodeur contrastif maximise la similarité entre des paires d'exemples positifs (qui devraient être similaires) et minimise la similarité entre des paires d'exemples négatifs (qui devraient être différents). En d'autres termes, l'auto-encodeur contrastif tente de projeter des exemples similaires proches dans l'espace de représentation latente (ou espace latent), tout en éloignant les exemples différents. Cela permet au modèle d'apprendre des représentations qui capturent les variations significatives et les différences entre les exemples. L’auto-encodeur contrastif est notamment connu du document « Contrastive Variational Autoencoder Enhances Salient Features, Abubakar Abid and James Zou, 2019, arXiv 1902.04601 ». L’architecture et/ou les hyperparamètres de l’encodeur et du décodeur peuvent être classiques et adaptés au type et aux dimensions des données d’entrée. De même, le nombre de dimensions de l’espace latent peut être adapté au cas d’usage. Ledit procédé peut comporter, avant l’étape (a), une étape préalable de mesure des données réelles à l’aide d’au moins un capteur équipant le système technique. Ledit procédé peut comporter une étape ultérieure d’analyse des données réelles et des données contrefactuelles, puis une étape de correction de paramètres de fonctionnement du système technique, en fonction de ladite analyse. L’auto-encodeur peut être un auto-encodeur variationnel. Un tel auto-encodeur est notamment connu du document « Diederik P. Kingma et Max Welling, Auto-Encoding Variational Bayes, arXiv:1312.6114 ». Lors de l’étape (a), la fonction de coût utilisée peut être du type : , où - est une donnée ou observation d’entrée, est la fonction de l’encodeur, et la fonction du décodeur, est une représentation d’une donnée ou observation dans l’espace latent, de sorte que , l’espace latent en sortie de l’encodeur étant subdivisé en deux parties ou deux ensembles de dimensions, notées respectivement et , formant respectivement les dimensions ou variables mélangeantes et séparantes, est une pénalité de similarité, et sont des poids, , où est la distance de Sinkhorn entre deux sous-groupes des observations latentes , ces observations étant subdivisées en deux jeux de taille similaire, , où et sont les observations issues de et dans les groupes , à savoir le second groupe ou groupe négatif, et , à savoir le premier groupe ou groupe positif, où les sont subdivisées aléatoirement en deux jeux { } de taille similaire et où les sont subdivisées aléatoirement en deux jeux { } de taille similaire, . Lors de l'entraînement de l’auto-encodeur, la fonction de coût, également appelée fonction d’erreur ou pénalité, est classiquement utilisée pour mesurer la différence entre les données d'entrée et les données de sortie reconstruites par le modèle, pour un ensemble de données d'entraînement. L'objectif principal de l'entraînement est de minimiser cette fonction de coût, ce qui signifie que le réseau de neurones cherche à ajuster ses paramètres de manière à réduire les erreurs entre les prédictions et les valeurs cibles. L'optimisation consiste à trouver les valeurs des paramètres qui minimisent la fonction de coût, ce qui conduit à des prédictions plus précises et plus fidèles aux données d'entraînement. et peuvent être définis par un utilisateur. peut être égale à . D’autres fonctions de similarité classiques peuvent être utilisées. La pénalité tend à disperser les données. La pénalité tend à indépendamment regrouper les données du premier groupe entre elles, et les données du second groupe entre elles. La pénalité tend à mélanger les données des deux groupes. La distance de Sinkhorn peut être calculé de la manière suivante. Soient des mesures de probabilités et soit >0, alors la version régularisée par l'entropie du problème de transport optimal est définie comme suit : Ce problème admet une formulation duale Lorsque les probabilités sont discrètes, il existe un algorithme en pour calculer le plan de transport de Sinkhorn et donc la distance de Sinkhorn qui est décrit dans le document « M. Cuturi, Sinkhorn distances: Lightspeed computation of optimal transport, Advances in neural information processing systems, 26, 2013. » Lors de l’étape (b), les dimensions ou variables latentes d’une représentation d’une donnée ou observation dans l’espace latent étant séparées en deux groupes et , formant respectivement les dimensions ou variables mélangeantes et séparantes de , la représentation de donnée contrefactuelle correspondante peut être obtenue par concaténation des groupes et formant respectivement les dimensions ou variables mélangeantes et séparantes de , où et où étant la partie séparante de l'espace latent représentant une observation appariée à à l'aide de la fonction , c’est-à-dire minimisant la distance de Sinkhorn entre deux nuages de points issus des groupes , à savoir le second groupe ou groupe négatif, et , à savoir le premier groupe ou groupe positif. En particulier, afin de calculer , considérons la partie séparante de l'espace latent d'un ensemble observations , obtenues à l'aide de l'encodeur . Considérons de même que la catégorie de chaque observation est connue. Les observations auront été sélectionnées de manière à contenir un nombre suffisamment grand d'observations dans chaque classe et (typiquement observations par classe). L'appariement des observations de issues des groupe et est alors effectué en minimisant la distance de Sinkhorn entre ces deux nuages de points. Une fois cet appariement effectué, le sera le estimé comme étant le plus proche de par l'appariement dans le groupe différent de celui de l'observation . L’invention concerne également un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour la mise en œuvre du procédé du type précité, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. L’invention concerne également un support d'enregistrement non transitoire lisible par ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre de la méthode du type précité, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. L’invention concerne également un système informatique comprenant - une interface d'entrée pour recevoir des données représentatives d’un système technique, - une mémoire pour stocker au moins les instructions d'un programme d'ordinateur du type précité, - un processeur accédant à la mémoire pour lire lesdites instructions et exécuter ensuite le procédé du type précité, - une interface de sortie pour fournir des données contrefactuelles générées lors de l’étape (c). Description des figures D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse du dessin annexé présentant diverses figures, sur lesquelles : FIG. 1 représente schématiquement un exemple de système informatique selon la présente invention, FIG. 2 illustre l’entraînement de l’auto-encodeur contrastif, FIG. 3 illustre la génération des données contrefactuelles à l’aide de l’auto-encodeur contrastif entraîné, Description détaillée d’au moins un mode de réalisation La FIG. 1 représente schématiquement un système informatique (1) comprenant - une interface d'entrée (2) pour recevoir des données représentatives d’un système technique, - une mémoire (3) pour stocker au moins les instructions d'un programme d'ordinateur selon le présent document, - un processeur (4) accédant à la mémoire (3) pour lire lesdites instructions et exécuter ensuite le procédé selon le présent document, - une interface de sortie (5) pour fournir des données contrefactuelles. Dans la suite de la description, les notations suivantes vont être utilisées : : Un ensemble d'observations d'entrée. Chaque observation d'entrée peut être par exemple un ensemble de tableaux, d'images, ou de courbes. : Groupe des observations d'entrées de . Par convention désigne que l’observation i est dans un groupe potentiellement discriminé, et désigne le reste des observations. : Partie Encodeur de l'auto-encodeur contrastif. : Partie Décodeur de l'auto-encodeur contrastif. : Représentation latente des données dans l'auto-encodeur contrastif. On a ainsi L'espace latent en sortie de l'encodeur est subdivisé en deux parties, et . Les variables latentes de représentent des caractéristiques extraites de étant le plus indépendantes possibles du groupe . Les variables latentes de représentent des caractéristiques extraites de étant le plus dépendantes possibles du groupe . Ces propriétés de et seront favorisées par l'utilisation des pénalités ou fonction de coût lors de l'apprentissage. On note le contrefactuel de par rapport à la variable binaire . Si pour une observation 0, alors est égal à , où est une observation telle que . L'appariement entre les observations du groupe et se fera par transport optimal comme décrit ci-après. : Reconstruction des données par l'auto-encodeur contrastif. On a ainsi . Apprentissage de l’auto-encodeur contrastif (AEC) L'apprentissage de l'AEC diffère de l'apprentissage d'un auto-encodeur classique par l'utilisation de pénalités ou fonction de coût qui donneront à l'espace latent des propriétés favorisant le calcul de contrefactuels. Cette étape d'apprentissage est illustrée à la FIG. 2 . Notons que, lors de l’apprentissage, deux poids et peuvent être fixés par l'utilisateur. Lors d'une étape d'apprentissage, soit une observation issue d'un mini-lot d’un jeu de données d’entraînement, alors : On calcule tout d’abord . Les variables latentes de sont ensuite séparées en deux groupes et . On calcule ensuite les prédictions . La pénalité totale de la prédiction est ensuite déterminée comme suit : , où est une pénalité de similarité commune entre et (par exemple ), et les autres pénalités , et sont décrites ci-après. Le gradient de par rapport aux paramètres de et est alors calculé par rétro-propagation. Les paramètres de et sont enfin mis à jour. Le but des pénalités sur est de mélanger la représentation latente des observations dans les groupes et tout en favorisant un étalement général des données. Le but des pénalités sur est de regrouper indépendamment la représentation latente des observations dans chacun des groupes et , tout en favorisant un étalement général des données. Pénalités utilisées lors de l'apprentissage Soit la distance de Sinkhorn entre deux sous-groupes des observations latentes . En se basant sur cette distance, il est possible de définir trois types de pénalités qui s'appliquent sur des sous-ensembles des variables latentes de l'auto-encodeur. La pénalité Les observations sont subdivisées aléatoirement en deux jeux de taille similaire. Alors : Cette pénalité tend à disperser les données. La pénalité Soit et les observations issues de et dans les groupes et , respectivement. Les sont subdivisées aléatoirement en deux jeux de taille similaire. Les sont subdivisées aléatoirement en deux jeux de taille similaire. Alors : Cette pénalité tend à indépendamment regrouper les données de groupe entre elles, et celles du groupe entre elles. La pénalité On nomme et les observations issues de et dans les groupes et , respectivement. Alors : Cette pénalité tend à mélanger les données de groupe et celles du groupe . Estimation d'une observation contrefactuelle Un appariement entre les observations latentes du groupe et du groupe est effectué comme décrit ci-après. La notation signifie que et sont différents groupes, et que est l'observation appariée à . Les différentes étapes de ce calcul sont illustrées à la FIG. 3 . Le calcul des observations contrefactuelles entre les groupes et se fait par transport optimal sur qui est en dimension faible comparé à . Le calcul de l'observation contrefactuelle à l'observation est réalisé de la manière suivante, à partir de l’auto-encodeur entraîné. On détermine . Les variables latentes de sont ensuite séparées en deux groupes et . est ensuite déterminé par calcul puis et sont concaténés. L'observation latente contrefactuelle résultante est notée . Enfin, on détermine . La notation signifie que et sont différents groupes, et que est l'observation appariée à . L'appariement est celui qui minimise . Le détail de son calcul est décrit dans le document « M. Cuturi, Sinkhorn distances: Lightspeed computation of optimal transport, Advances in neural information processing systems, 26, 2013. » Application au domaine de la cybersécurité Dans un contexte de cybersécurité par exemple, considérons un jeu d'observations composé de séries temporelles représentant des flux de données dans un réseau de télécommunications. Chacune d'elles a un nombre de pas de temps constant et a été labellisée comme étant soit normale ( ), soit comme à risque ( ). Cette labellisation peut correspondre à la sortie d'un classifieur pré-entrainé à détecter les flux à risque. Elle peut aussi avoir été réalisée par un expert. Les raisons ayant conduit à avoir l'appartenance au groupe normal ou à risque sont supposées inconnues. Si un classifieur a été utilisé, il peut être basé sur un modèle de type réseau de neurones ou forêts aléatoires par exemple, dont les mécanismes internes sont alors difficiles à expliquer si l'on se réfère au traitement algorithmique des données. Si un expert a labellisé les séries, il peut également ne plus être disponible pour expliquer ses choix. Le but du procédé décrit précédemment est de permettre d'expliquer à un utilisateur les raisons pour lesquelles une série temporelle spécifique est à risque. Considérons la série comme étant à risque, c'est-à-dire, telle que . Nous supposons que cette série est dûe à un mélange de critères normaux (ex : variations de trafic dûes aux horaires sur une journée) et de critères à risques (ex : suractivité soudaine dûe à une attaque). Afin de comprendre les raisons pour lesquelles est à risque, l'auto-encodeur contrastif peut être utilisé pour générer une série contrefactuelle qui est en tout point similaire à sur des critères non liés au risque, mais différente de sur les critères liés à ce risque. La série peut alors être interprétée comme ce qu'aurait été s'il n'y avait pas de risque. Comparer visuellement et peut permettre alors à un utilisateur d'interpréter les règles de détection du risque (qui sont inconnues) dans ce cas précis. Le fait de générer des données contrefactuelles, permet d’utiliser les outils classiques de mesure de biais issus de la littérature sur les données brutes et les données contrefactuelles. Bien entendu, ce même procédé peut être utilisé dans d’autres domaines techniques. Procédé mis en œuvre par ordinateur pour la génération de données contrefactuelles à partir de données réelles, lesdites données réelles étant représentatives d’un système technique, ledit procédé comportant les étapes consistant à : (a) entraîner un auto-encodeur contrastif à partir de données réelles appartenant respectivement à un premier groupe ou groupe positif, et à un second groupe ou groupe négatif, ledit auto-encodeur comportant un encodeur apte à générer une représentation d’une donnée dans un espace latent et un décodeur apte à générer une donnée de sortie à partir de ladite représentation dans l’espace latent, ladite représentation dans l’espace latent comportant au moins une dimension ou variable dite mélangeante représentant des caractéristiques extraites des données qui sont les plus indépendantes possibles du groupe auquel appartiennent lesdites données, et au moins une dimension ou variable dite séparante, représentant des caractéristiques extraites des données qui sont les plus dépendantes possibles du groupe auquel appartiennent lesdites données, (b) créer des représentations de données contrefactuelles à partir des représentations des données réelles dans l’espace latent, obtenues à l’aide de l’encodeur de l’auto-encodeur contrastif entraîné, en modifiant tout ou partie des dimensions séparantes desdites représentations des données réelles, (c) générer des données contrefactuelles à partir desdites représentations de données contrefactuelles, à l’aide du décodeur de l’auto-encodeur contrastif entraîné. Procédé selon la revendication précédente, comportant, avant l’étape (a), une étape préalable de mesure des données réelles à l’aide d’au moins un capteur équipant le système technique. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, lors de l’étape (a), la fonction de coût utilisée est du type : , où - est une donnée ou observation d’entrée, est la fonction de l’encodeur, et la fonction du décodeur, est une représentation d’une donnée ou observation dans l’espace latent, de sorte que , l’espace latent en sortie de l’encodeur étant subdivisé en deux parties ou deux ensembles de dimensions, notées respectivement et , formant respectivement les dimensions ou variables mélangeantes et séparantes, est une pénalité de similarité, et sont des poids, , où est la distance de Sinkhorn entre deux sous-groupes des observations latentes , ces observations étant subdivisées en deux jeux de taille similaire, , où et sont les observations issues de et dans les groupes , à savoir le second groupe ou groupe négatif, et , à savoir le premier groupe ou groupe positif, où les sont subdivisées aléatoirement en deux jeux { } de taille similaire et où les sont subdivisées aléatoirement en deux jeux { } de taille similaire, . Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, lors de l’étape (b), les dimensions ou variables latentes d’une représentation d’une donnée ou observation dans l’espace latent étant séparées en deux groupes et , formant respectivement les dimensions ou variables mélangeantes et séparantes de , la représentation de donnée contrefactuelle correspondante est obtenue par concaténation des groupes et formant respectivement les dimensions ou variables mélangeantes et séparantes de , où et où étant la partie séparante de l'espace latent représentant une observation appariée à à l'aide de la fonction , c’est-à-dire minimisant la distance de Sinkhorn entre deux nuages de points issus des groupes , à savoir le second groupe ou groupe négatif, et , à savoir le premier groupe ou groupe positif. Programme d'ordinateur comprenant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l'une des revendications précédentes, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Support d'enregistrement non transitoire lisible par ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre de la méthode selon l'une des revendications 1 à 3, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Système informatique (1) comprenant - une interface d'entrée (2) pour recevoir des données représentatives d’un système technique, - une mémoire (3) pour stocker au moins les instructions d'un programme d'ordinateur selon la revendication 5, - un processeur (4) accédant à la mémoire (3) pour lire lesdites instructions et exécuter ensuite le procédé selon l'une des revendications 1 à 4, - une interface de sortie (5) pour fournir des données contrefactuelles générées lors de l’étape (c) du procédé selon l'une des revendications 1 à 4.