Brevet FR3164550A1 — publié le 20260116

Titre : Procédé d’analyse d’un signal d’entrée et dispositif intégrant un circuit électronique pour la mise en œuvre d’un tel procédé L’invention concerne un procédé d’analyse d’un signal d’entrée comprenant : - une étape de paramétrage ; - une étape d’obtention d’un signal filtré par filtrage dudit signal d’entrée, et - une étape d’analyse dudit signal filtré, caractérisé en ce que le procédé comprend, entre l’étape d’obtention et l’étape d’analyse, une étape de caractérisation du signal filtré, paramétrée pour autoriser ou interdire, à partir d’une consigne prédéterminée, l’étape d’analyse dudit signal filtré. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Procédé d’analyse d’un signal d’entrée et dispositif intégrant un circuit électronique pour la mise en œuvre d’un tel procédé Domaine de l’invention Le domaine de l’invention est celui du traitement de signal. Plus particulièrement, l’invention se rapporte au domaine du traitement de signal dans un système contraint, particulièrement dans un système contraint en termes de consommation d’énergie. État de la technique Ces dernières années ont connu, la révolution de l’Internet des Objets (IoT) et celle du traitement des données à distance (connue sous son expression anglaise « cloud computing »). Le nombre de dispositifs IoT ne cesse de croitre annuellement et il est prévu qu’au moins 30 milliards de dispositifs sont opérationnels dans le monde entier d’ici quelques années. La plupart de ces systèmes transmettent des données brutes pour les traiter à distance. Souvent, les méthodes de traitement à distance utilisent des algorithmes d’Intelligence Artificielle (IA) couteux en termes d’énergie : par exemple le réseau neuronal convolutif (CNN) qui peut avoir des dizaines de milliers des neurones et quelques millions de connections. Étant donné que la majeure partie de la consommation d’énergie est consacrée à la transmission des données (et non au traitement), le schéma global de gestion et de traitement des donnés à distance est très gourmand en énergie. Il est donc nécessaire d’augmenter le niveau sémantique de l’information obtenue localement au sein des dispositif IoT. Par exemple, dans la plupart des cas de surveillance thermo-industrielle, la température peut être normalement constante : il n’est pas nécessaire de transférer ces données de bas niveau car les événements pertinents ne se produisent que lorsqu’il y a un changement significatif dans la mesure. La détection de cet événement devrait être réalisée localement, en augmentant le niveau sémantique du signal à transférer à distance. Dans ce cas, une alerte peut être envoyée à distance, ce qui évite de devoir transférer des données brutes de bas niveau. Cette nécessité de traitement local soulève cependant un problème : comment mettre en œuvre des traitement complexes et notamment des traitements à base d’intelligence artificielle dans les architectures embarquées de type IoT ? En effet, le fait d’éviter de transférer en permanence toutes les données des capteurs implique leur traitement local. Cela est nécessaire et a été souligné dans le texte de la commission européenne sur les orientations en matière de communication et de numérique, définissant un objectif de 80% du traitement des données effectué localement. Cependant, cela soulève de multiples problèmes techniques : le traitement local des données doit être adapté au matériel disponible dans les systèmes embarqués, notamment en termes de mémoire et de puissance de calcul. D’ailleurs, l’introduction du traitement du signal (ou de l’intelligence artificielle) augmente la consommation électrique moyenne, surtout si des algorithmes avancés comme l’apprentissage profond (deep learning) sont utilisés, même si elle réduit également la consommation électrique due à la transmission des données. Étant donné que la capacité des batteries est limitée dans de nombreux produits industriels ou de la vie quotidienne, l’utilisation d’une partie importante de l’énergie pour les tâches d’intelligence artificielle entraîne également une réduction de la durée de vie du produit dans les applications non rechargeables, ou la nécessité de recharger la batterie ou d’utiliser une alimentation externe. Il existe ainsi un besoin d’une solution pour disposer de dispositifs autonomes permettant de traiter des signaux localement, avec une réduction significative de la consommation d’énergie de tels dispositifs. C’est dans ce cadre qu’a été développée la solution technique divulguée dans le document de brevet publié sous le numéro FR3136573. Toutefois, cette technique reste perfectible. En effet, si sa consommation énergétique reste faible, les résultats d’analyse de cette solution manquent souvent de précision. Or, l’augmentation de la précision est généralement corrélée à l’augmentation de moyens de calcul et/ou d’analyse qui sont généralement gourmands en énergie. Il existe ainsi un besoin d’une solution pour disposer de dispositifs autonomes permettant de traiter des signaux localement, avec une augmentation de leur précision tout en minimisant leur consommation d’énergie. La technique divulguée vient améliorer la situation. Objectifs de l’invention L’invention a notamment pour objectif de pallier les inconvénients de l’art antérieur. Plus précisément, l’invention a pour objectif de proposer une solution d’analyse d’un signal permettant d’obtenir une précision d’analyse avec une consommation énergétique moindre. L’invention a également pour objectif de fournir une telle solution permettant un traitement mixte (analogique/numérique) d’un signal d’entrée. Ces objectifs, ainsi que d’autres qui apparaîtront par la suite, sont atteints grâce à l’invention qui a pour objet un procédé d’analyse d’un signal d’entrée comprenant : - une étape de paramétrage ; - une étape d’obtention d’un signal filtré par filtrage dudit signal d’entrée, et - une étape d’analyse dudit signal filtré, caractérisé en ce que le procédé comprend, entre l’étape d’obtention et l’étape d’analyse, une étape de caractérisation du signal filtré, paramétrée pour autoriser ou interdire, à partir d’une consigne prédéterminée, l’étape d’analyse dudit signal filtré. Cette étape de caractérisation permet ainsi de limiter l’analyse fine du signal d’entrée aux seuls cas où le signal présente un signal d’intérêt. Ainsi, la consommation énergétique d’un dispositif mettant en œuvre le procédé selon l’invention s’en trouve limitée. En effet, la consommation d’énergie, qui connait un pic lors de l’analyse précise d’un signal d’entrée, n’est importante que lorsque le signal d’entrée présente un intérêt à être analysé, cet intérêt étant détecté lors de l’étape de caractérisation. Selon un aspect avantageux, le procédé comprend également une étape de mise à jour de l’étape de paramétrage à partir de données de sortie de l’étape de caractérisation. Cette étape de mise à jour permet d’affiner le filtrage du signal d’entrée et donc d’affiner les résultats obtenus à l’étape de caractérisation. Par voie de conséquence, cela permet de limiter encore la consommation énergétique d’un dispositif mettant en œuvre le procédé. Selon un autre aspect avantageux, l’étape de mise à jour de l’étape de paramétrage comprend également l’intégration de données issues de l’étape d’analyse dudit signal filtré. L’affinage du traitement du signal d’entrée peut être modifié en fonction de la classification d’un signal de sortie, c’est-à-dire d’un signal traité de manière précise lors de l’étape d’analyse. Il en résulte un triple apprentissage pour affiner le traitement du signal d’entrée, à savoir un apprentissage par des consignes initiales de traitement du signal d’entrée, un apprentissage en sortie de l’étape de caractérisation et un apprentissage en sortie de l’étape d’analyse. Selon un autre aspect avantageux, le procédé comprend également une étape d’enregistrement temporaire d’un signal d’entrée sur une période prédéterminée. L’enregistrement permet de revenir un amont du point de traitement pour analyser un signal plus long que la portion intégrant le signal d’intérêt. En outre, l’enregistrement permet de garantir un traitement de tout signal même lorsque le traitement en cours est interrompu de manière involontaire puisqu’il est possible de recommencer le traitement à partir du signal d’entrée enregistré. Selon un autre aspect avantageux, ladite durée prédéterminée est inférieure ou égale à 1 seconde. Un tel délai permet de limiter la taille de la mémoire pour l’enregistrement du signal, tout en minimisant la consommation énergétique d’un dispositif mettant en œuvre le procédé. L’invention concerne également un circuit électronique pour l’analyse d’un signal d’entrée, comprenant : - une unité électronique principale ; - une banque de filtres passe-bande recevant des consignes de filtrages émises par l’unité électronique pour obtenir un signal filtré à partir du signal d’entrée, et - un réseau neuronal convolutif destiné à analyser ledit signal filtré, caractérisé en ce que les filtres de la banque de filtres passe-bande sont couplés chacun à des détecteurs d'enveloppe, et en ce que le circuit électronique comprend, entre la banque de filtres passe bande et le réseau neuronal convolutif, une unité d’analyse configurée pour autoriser une analyse du signal filtré par le réseau neuronal convolutif lorsqu’au moins une fréquence d’intérêt est détectée dans le signal filtré ou, au inversement, interdire une analyse du signal filtré par le réseau neuronal convolutif lorsqu’aucune fréquence d’intérêt est détectée dans le signal filtré. L’unité d’analyse permet ainsi de limiter l’analyse fine du signal d’entrée aux seuls cas où le signal présente un signal d’intérêt. Ainsi, la consommation énergétique dudit dispositif s’en trouve limitée. En effet, la consommation d’énergie, qui connait un pic lors de l’analyse précise d’un signal d’entrée par le réseau neuronal convolutif, n’est importante que lorsque le signal d’entrée présente un intérêt à être analysé, cet intérêt étant détecté par l’unité d’analyse. Selon un aspect avantageux, l’unité d’analyse comprend un réseau de neurones simplifié et unité électronique secondaire. Un tel réseau de neurones simplifié peut évoluer dans le temps afin de détecter de nouveaux signaux d’intérêt ou, autrement dit, afin de détecter des signaux d’intérêt mis à jour en fonction des signaux d’entrée par exemple. Par ailleurs l’unité électronique secondaire assure, de manière simple et peu énergivore, le choix d’autorisation ou d’interdiction de l’analyse fine du signal d’entrée par le réseau neuronal convolutif. Selon un autre aspect avantageux, l’unité d’analyse est configurée pour être active en continu. Cela permet de limiter l’analyse fine aux seuls signaux d’entrée présentant un signal d’intérêt, par exemple une fréquence cible correspondant à un évènement particulier à identifier. Selon un autre aspect avantageux, l’unité d’analyse est paramétrée pour transmettre à l’unité électronique principale des données d’analyse pour la modification des consignes de filtrage existantes ou la création de nouvelles consignes de filtrage. Cela permet d’affiner le filtrage du signal d’entrée et donc d’affiner les résultats obtenus à en sortie de l’unité d’analyse. Par voie de conséquence, cela permet de limiter encore la consommation énergétique dudit dispositif. Selon un autre aspect avantageux, le réseau neuronal convolutif est paramétrée pour transmettre à l’unité électronique principale des données de modification des consignes de filtrage. L’affinage du traitement du signal d’entrée peut être modifié en fonction de la classification d’un signal de sortie, c’est-à-dire d’un signal traité de manière précise lors par le réseau neuronal convolutif. Il en résulte un triple apprentissage pour affiner le traitement du signal d’entrée, à savoir un apprentissage par des consignes initiales de traitement du signal d’entrée, un apprentissage en sortie de l’unité d’analyse et un apprentissage en sortie du réseau neuronal convolutif. Selon un autre aspect avantageux, les filtres de la banque de filtres passe-bande sont couplés chacun à des détecteurs d'enveloppe. Les détecteurs d'enveloppe permettent d'effectuer une opération d'extraction de moment sur le signal d’entrée, c'est à dire passer d'un signal haute fréquence (signal acoustique) à un signal très basse fréquence (limitée par la constante de temps du filtre passe-bas du détecteur d'enveloppe). Couplé à un unique filtre passe-bande, chaque détecteur d'enveloppe permet d'obtenir l'énergie moyenne présente dans une bande de fréquence délimitée par le filtre passe bande. Intégré à une banque de filtres, l'ensemble de N ( couple d’un filtre passe bande avec un détecteur d'enveloppe) permet de connaitre l'énergie moyenne présente dans chacune des bande de fréquences sélectionnées par les différents filtres passe-bande, cette grandeur de sortie évoluant lentement (constante de temps du filtre passe-bas du détecteur d'enveloppe), ce qui permet de faire (en analogique) une analyse temps-fréquence duale d'une transformée de Fourier rapide (FFT) en numérique, tout en garantissant une consommation énergétique bien plus faible. L’invention concerne en outre un dispositif électronique intégrant un circuit tel que précédemment présenté. L’invention concerne enfin un produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un microprocesseur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions de code de programme pour l’exécution d’un procédé d’analyse d’un signal d’entrée te que précédemment présenté, lorsqu’il est exécuté. Figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d’un mode de réalisation préférentiel de l’invention, donné à titre d’exemple illustratif et non limitatif, et des dessins annexés décrits ci-après. FIG. 1 La FIG. 1 est une représentation schématique d’un dispositif intégrant un circuit électronique selon l’invention, pour l l’analyse d’un signal d’entrée. FIG. 2 La FIG. 2 est une représentation schématique d’un procédé d’analyse d’un signal d’entrée selon l’invention. Description détaillée de l’invention De mêmes éléments ont été désignés par de mêmes références dans les différentes figures. En particulier, les éléments structurels et/ou fonctionnels communs aux différents exemples de réalisation peuvent présenter les mêmes références et peuvent disposer de propriétés structurelles, dimensionnelles et matérielles identiques. Par souci de clarté, seuls les étapes et éléments utiles à la compréhension des exemples de réalisation décrits ont été représentés et sont détaillés. En particulier, des circuits de génération d'un signal et de commande de fréquence ou d’intensité de ce signal, ainsi que des circuits de commande et de réception de valeurs fournies par des capteurs, ne sont pas décrits en détail, les exemples de réalisation décrits étant compatibles avec de tels circuits usuels. Sauf précision contraire, lorsque l'on fait référence à deux éléments connectés entre eux, cela signifie directement connectés sans éléments intermédiaires autres que des conducteurs, et lorsque l'on fait référence à deux éléments reliés ou couplés entre eux, cela signifie que ces deux éléments peuvent être connectés ou être reliés ou couplés par l'intermédiaire d'un ou plusieurs autres éléments. Dans la description qui suit, lorsque l'on fait référence à des qualificatifs de position absolue, tels que les termes "avant", "arrière", "haut", "bas", "gauche", "droite", etc., ou relative, tels que les termes "dessus", "dessous", "supérieur", "inférieur", etc., ou à des qualificatifs d'orientation, tels que les termes "horizontal", "vertical", etc., il est fait référence sauf précision contraire à l'orientation des figures. Sauf précision contraire, les expressions "environ", "approximativement", "sensiblement", et "de l'ordre de" signifient à 10 % près, de préférence à 5 % près. Comme explicité précédemment, la divulgation porte, dans un premier aspect, sur un dispositif 100 intégrant un circuit électronique qui comprend une portion analogique et une portion numérique pour le traitement d’un signal d’entrée S. La portion analogique est remarquable en ce qu’elle comprend des fonctionnalités paramétrables (FPAA, FPMA). Cette portion analogique comprend une pluralité de fonctionnalités (filtres notamment) potentiellement utilisables, nommées « features » ou « primitives ». Ces fonctionnalités sont indépendamment activables et paramétrables de sorte que la consommation électrique de celles-ci est limitée aux usages qui en sont fait. Le nombre potentiel de fonctionnalités paramétrables implémentables dépend essentiellement de la complexité de la portion analogique. Le circuit comprend également une portion numérique. Cette portion numérique est interfacée avec la portion analogique par l’intermédiaire d’au moins un convertisseur 110 analogique/numérique (un seul convertisseur 110 étant illustré par la représentation schématique de la FIG. 1 ). La portion numérique, pour sa part comprend notamment des moyens de prise de décision, en l’espèce un réseau neuronal convolutif 120. Le réseau neuronal convolutif 120 comprend typiquement quelques centaines ou plus de neurones à en fonction de l’application visée et de la consommation électrique visée. Dans un tel circuit électronique, comme expliqué plus en détails ci-après, le ou chaque signal d’entrée S est donc traité à l’aide d’une architecture mixte dans laquelle la portion analogique est mise en œuvre pour effectuer une première série de traitement de données (traitement de fréquence, extraction de moments, etc.) et ces données obtenues à partir du signal d’entrée S sont fournies au réseau de neuronal convolutif 120, sur la portion numérique pour traitement à des fréquences plus faible et obtention de résultats (par exemple une classification du ou de chaque signal d’entrée S). Cette architecture permet une première limitation de consommation d’énergie. En effet, une caractéristique importante de la divulgation se rapporte à la configuration générale du circuit électronique proposé. L’apprentissage des paramètres analogiques et numériques d’un tel circuit est réalisé globalement et comprend tout à la fois l’apprentissage des paramètres du réseau de neurones numérique et, en même temps, l’apprentissage des paramètres des primitives de la portion analogique. Ainsi, le circuit est utilisable dans de nombreuses situations et peut disposer d’une unique certification, ce qui en réduit également les coûts de mise en œuvre. En d’autres termes, le réseau de primitives constitue une architecture électronique mixte (analogique et numérique) destinée à implanter de l’intelligence artificielle embarquée pour la prise de décision ou l’identification de patterns (schémas), en ciblant des applications ultra basse consommation avec une optimisation conjointe de la consommation énergétique et de la précision de classification, avec les particularités suivantes : La technique proposée se distingue des autres architectures classiques pour l’IA embarquée comprenant un circuit frontal analogique figé et une portion numérique implantant des réseaux de neurones, par le fait qu’elle permet un apprentissage conjoint de bout en bout des paramètres des parties analogique et numérique. La technique proposée permet d’obtenir des systèmes ultra basse consommation et des réseaux de taille limitée. A titre indicatif et non limitatif, la technique permet notamment le traitement d’un signal d’entrée S dans une gamme de fréquence proche de celle de la parole, voire de l’ultrason, c’est-à-dire de 100Hz jusqu’à 100KHz. Pour cela, en référence à la FIG. 1 , le circuit électronique comprend, dans sa partie analogique : - une unité électronique principale 130 ; - une banque de filtres passe-bande 140, et - une unité d’analyse 150. L’unité électronique principale 130 comprend un ensemble de préfiltres paramétrable permettant d'amplifier ou d'atténuer des zones fréquentielles du signal d’entrée S. Ces préfiltres sont paramétrables en fréquence et en gain, comme il sera expliqué ci-après. La banque de filtres passe-bande 140 reçoit des consignes de filtrages émises par l’unité électronique 130 pour obtenir un signal filtré à partir du signal d’entrée S. Les filtres sont couplés à des détecteurs d'enveloppe. La banque de filtres passe-bande 140 (avec les détecteurs d'enveloppe) permet quant à elle une analyse temps-fréquence ultérieure, celle-ci étant duale d'une transformée de Fourier rapide (FFT). Comme expliqué précédemment, la banque de filtre passe-bande couplée à des détecteurs d'enveloppe (chaque filtre passe-bande est couplé à un unique détecteur d'enveloppe) permet d'effectuer en temps réel, une analyse temps-fréquence duale d'une FFT. A titre indicatif et non limitatif, la banque de filtres passe-bande comprend soixante-quatre filtres qui peuvent être utilisés simultanément ou non. Comme cela sera développé par la suite, l’accentuation ou l’atténuation de certains filtres est le résultat d’un apprentissage continu. L’unité d’analyse 150 est positionnée entre la banque de filtres passe bande 140 et le réseau neuronal convolutif 120. Plus précisément, l’unité d’analyse 150 est située en amont du convertisseur 110. L’unité d’analyse 150 est configurée pour autoriser une analyse du signal filtré par le réseau neuronal convolutif 120 lorsqu’au moins une fréquence d’intérêt est détectée dans le signal filtré ou, inversement, interdire une analyse du signal filtré par le réseau neuronal convolutif 120 lorsqu’aucune fréquence d’intérêt est détectée dans le signal filtré. Plus en détails, l’unité d’analyse 150 comprend un réseau neuronal simplifié 151 et une unité électronique secondaire 152. Le signal filtré est analysé par le réseau neuronal simplifié 151 pour détecter un signal d’intérêt, par exemple un pic de fréquence ou une séquence prédéterminée. L’utilisation de pics de fréquence de manière chronologique peut notamment permettre l’obtention d’une « image » du passé, c’est-à-dire de l’évolution du signal dans le temps, cela pour une courte durée, par exemple de l’ordre de quelques millisecondes. Lorsqu’un signal d’intérêt est détecté par le réseau neuronal simplifié 151, l’unité électronique secondaire 152 transmet au convertisseur 110 une consigne de conversion du signal d’entrée S et/ou du signal filtré pour qu’il soit analysé par le réseau neuronal convolutif 120. Par ailleurs, l’unité électronique secondaire 152 transmet des données d’analyse à un superviseur 160 qui transforme lesdites données d’analyse en conditions de filtrage à intégrer par l’unité électronique 130 pour générer de nouvelles consignes de filtrage ou modifier les consignes de filtrage existantes. Cela se traduit par exemple par l’augmentation ou la diminution de bandes de fréquence prises en compte par la banque de filtres passe-bande 140. Afin de limiter encore la consommation énergétique du circuit électronique, et donc du dispositif 100, l’unité d’analyse 150 est configurée pour être active en continu. En d’autres termes, dès lors que le dispositif est allumé ou le circuit électronique alimenté, l’unité d’analyse 150 est active. Le dispositif 100 comprend également un outil de classification 170 et une mémoire tampon 180. L’outil de classification peut par exemple prendre la forme d’une ligne de commande exécutée par un calculateur dédié pour classifier les résultats d’analyse en sortie du réseau neuronal convolutif 120. Quant elle, la mémoire tampon 180 permet d’enregistrer pendant une durée inférieure ou égale à 1 seconde, et de préférence inférieure ou égale à 0,6 secondes le ou chaque signal d’entrée S pour son analyse comme expliqué ci-après. Le dispositif 100 est utilisé pour la mise en œuvre d’un procédé d’analyse d’un signal entrant S tel qu’illustré par la FIG. 2 . Le procédé d’analyse d’un signal d’entrée S comprend une étape de paramétrage 210 durant laquelle des paramètres de filtrage sont exécutés pour générer des consignes de filtrage du ou de chaque signal d’entrée S. Cette étape de paramétrage 210 peut être effectuée par un technicien qui charge lesdits paramètres dans l’unité électronique 130 lors d’une première utilisation du dispositif 100, ou par l’unité électronique 130 qui met alors en exécution des lignes de code, lors d’utilisation continues. Le procédé comprend ensuite une étape d’obtention 220 d’un signal filtré par filtrage dudit signal d’entrée S. Dans le dispositif de la FIG. 1 , c’est la banque de filtres passe-bande 140 qui permet d’obtenir le signal filtré à partir des consignes de filtrage transmises par l’unité électronique 130. Autrement dit, le couplage entre la banque de filtres passe-bande 140 et l’unité électronique 130 permet l’obtention d’un signal filtré. Le signal filtré peur alors être analysé lors d’une étape d’analyse 240 pour permettre une classification du signal d’entrée S par exemple. Dans le dispositif 100 de la FIG. 1 , l’analyse est réalisée par le réseau neuronal convolutif 120 Comme expliqué précédemment, dans le but de limiter la consommation énergétique liée à sa mise en œuvre, le procédé comprend, entre l’étape d’obtention 220 et l’étape d’analyse 240, une étape de caractérisation 230 du signal filtré. Cette étape est paramétrée pour autoriser ou interdire, à partir d’une consigne prédéterminée, l’étape d’analyse 240 dudit signal filtré. La consigne prédéterminée peut être modulée en fonction de l’utilisation du procédé, notamment en fonction du type de signal d’entrée et/ou du type d’analyse à effectuer. Dans le dispositif 100 de la FIG. 1 , cette étape de caractérisation 230 est réalisée par l’unité d’analyse 150, et plus particulièrement, par le réseau neuronal simplifié 152 qui détecte un signal d’intérêt dans le signal filtré, puis par l’unité électronique secondaire 152 qui autorise ou non l’analyse du signal d’entrée S lors de l’étape d’analyse 240. En outre, tel qu’illustré par la FIG. 2 , le procédé comprend également une étape de mise à jour 250 de l’étape de paramétrage 210 à partir de données de sortie de l’étape de caractérisation 230. Cela permet alors un apprentissage par la partie analogique du circuit électronique du dispositif 100. L’apprentissage par la partie analogique du circuit électronique du dispositif 100 est également réalisée par l’intégration de données issues de l’étape d’analyse 240 dudit signal filtré, ou plus généralement du signal d’entrée S. il est à noter que le signal filtré est un signal affiné du signal d’entrée S. Lors de l’étape d’analyse 240, le signal analysé est alors soit le signal filtré, soit le signal d’entrée S dans sa version brute. Dans le dispositif 100 de la FIG. 1 , le signal analysé provient soit de la banque de filtres passe-bande 140 auquel cas il s’agit du signal filtré, soit de la mémoire tampon 180 auquel cas il s’agit su signal d’entrée S dans sa version brute. Pour que le signal analysé lors de l’étape d’analyse 240 soit le signal d’entrée S dans sa version brute, le procédé comprend également une étape d’enregistrement 260 temporaire du signal d’entrée S sur une durée prédéterminée. Ladite durée prédéterminée est par exemple inférieure ou égale à 1seconde et de préférence inférieure ou égale à 0,6 secondes. Via sa mise en œuvre par l’exemple de réalisation illustré au moyen du dispositif 100 le procédé qui vient d’être décrit permet de réaliser une analyse précise d’un signal d’entrée S avec une consommation énergétique limitée. La consommation cible du dispositif 100 en une année est par exemple équivalente à l’énergie électrique contenue dans une pile de type bouton, par exemple connue sous la dénomination commerciale LR44. Cela est rendu possible grâce au triple apprentissage offert par le procédé et sa mise en œuvre. En effet, un premier apprentissage est réalisé par l’implémentation lors de la phase de paramétrage 210 de consigne de filtrage qui permettent de réduire le bruit du signal, c’est-à-dire les fréquences qui ne sont pas digne d’intérêt. Cette phase de paramétrage 210 permet de réduire le bruit ou d’amplifier certaines zones fréquentielles du signal d’entrée S. La phase de paramétrage 210 est ajustée dynamiquement en cours de fonctionnement. Il y a donc un couplage d’un apprentissage initial et d’un ajustement dynamique. L'ajustement dynamique en fonction de critères issus l’utilisation de l’unité d’analyse 150 et de l’outil de classification 170. Un deuxième apprentissage réside dans l’étape de mise à jour 250 durant laquelle des données issues de l’étape d’analyse 240 sont utilisées pour modifier les consignes de filtrage ou en générer de nouvelles. Dans le dispositif 100 cela se traduit par l’accentuation ou l’atténuation de certains filtres de la banque de filtres passe-bande 140 à partir des données fournies par l’outil de classification 170. Enfin un troisième apprentissage réside dans l’étape de caractérisation 230. En effet, les données issues de cette étape sont également utilisées dans l’étape de mise à jour 250. Plus spécifiquement, les données relatives à la détection d’un signal d’intérêt sont utilisées pour effectuer un apprentissage supplémentaire permettant au superviseur 160 de transformer lesdites données d’analyse en conditions de filtrage à intégrer par l’unité électronique 130 afin de générer de nouvelles consignes de filtrage ou modifier les consignes de filtrage existantes. Ainsi, grâce à la première étape d’analyse par l’unité d’analyse 150, le signal d’entré S n’est analysé de manière précise que lorsqu’il présente certaines caractéristiques correspondant par exemple à un signal d’intérêt tel qu’une fréquence cible. Dès lors, la consommation énergétique liée à la mise en œuvre du procédé par le dispositif 100 reste limitée et est augmentée uniquement pour certains signaux d’entrée S qui se révèlent pertinents. Procédé d’analyse d’un signal d’entrée comprenant : - une étape de paramétrage ; - une étape d’obtention d’un signal filtré par filtrage dudit signal d’entrée, et - une étape d’analyse dudit signal filtré, caractérisé en ce que le procédé comprend, entre l’étape d’obtention et l’étape d’analyse, une étape de caractérisation du signal filtré, paramétrée pour autoriser ou interdire, à partir d’une consigne prédéterminée, l’étape d’analyse dudit signal filtré. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu’il comprend également une étape de mise à jour de l’étape de paramétrage à partir de données de sortie de l’étape de caractérisation. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’étape de mise à jour de l’étape de paramétrage comprend également l’intégration de données issues de l’étape d’analyse dudit signal filtré. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend également une étape d’enregistrement temporaire d’un signal d’entrée sur une période prédéterminée. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que ladite durée prédéterminée est inférieure ou égale à 1 seconde. Circuit électronique pour l’analyse d’un signal d’entrée, comprenant : - une unité électronique principale ; - une banque de filtres passe-bande recevant des consignes de filtrages émises par l’unité électronique pour obtenir un signal filtré à partir du signal d’entrée, et - un réseau neuronal convolutif destiné à analyser ledit signal filtré, caractérisé en ce que les filtres de la banque de filtres passe-bande sont couplés chacun à des détecteurs d'enveloppe, et en ce que le circuit électronique comprend, entre la banque de filtres passe bande et le réseau neuronal convolutif, une unité d’analyse configurée pour autoriser une analyse du signal filtré par le réseau neuronal convolutif lorsqu’au moins une fréquence d’intérêt est détectée dans le signal filtré ou, au inversement, interdire une analyse du signal filtré par le réseau neuronal convolutif lorsqu’aucune fréquence d’intérêt est détectée dans le signal filtré. Circuit selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’unité d’analyse comprend un réseau de neurones simplifié et unité électronique secondaire. Circuit selon l’une des revendications 6 ou 7, caractérisé en ce que l’unité d’analyse est configurée pour être active en continu. Circuit selon l’une des revendications 6 à 8, caractérisé en ce que l’unité d’analyse est paramétrée pour transmettre à l’unité électronique principale des données d’analyse pour la modification des consignes de filtrage existantes ou la création de nouvelles consignes de filtrage. Circuit selon l’une des revendications 6 à 9, caractérisé en ce que le réseau neuronal convolutif est paramétrée pour transmettre à l’unité électronique principale des données de modification des consignes de filtrage. Dispositif électronique intégrant un circuit selon l’une des revendications 6 à 10. Produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un microprocesseur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions de code de programme pour l’exécution d’un procédé d’analyse d’un signal d’entrée selon l’une des revendications 1 à 5, lorsqu’il est exécuté.