Brevet FR3157946A1 — publié le 20250704

Procédé d’enrichissement d’une base structurée de données, procédé d’aide au pilotage d’un aéronef, produit programme d’ordinateur et dispositif électronique associés La présente invention concerne un procédé (100) d’enrichissement d’une base structurée de données destinée à l’aide à la décision d’un pilote d’un aéronef. Le procédé comprend les étapes suivantes : obtention (110) d’une base structurée de données initiale, dite base structurée initiale, comprenant une pluralité d’objets, détermination (120) d’au moins deux indicateurs parmi le groupe d’indicateurs constitué : d'un indicateur de fréquence, d’un indicateur d’interconnexion, d’un indicateur de pertinence, et d’un indicateur de précision, comparaison (130) de chaque indicateur déterminé avec au moins un seuil respectif, si le résultat de la comparaison est négatif, envoi (140) d’une commande d’enrichissement de la base structurée initiale pour former une base structurée de données enrichie, dite base structurée enrichie, comprenant un plus grand nombre d’objets, que la base structurée initiale. Figure pour l'abrégé : Figure 6 Procédé d’enrichissement d’une base structurée de données, procédé d’aide au pilotage d’un aéronef, produit programme d’ordinateur et dispositif électronique associés La présente invention concerne un procédé d’enrichissement d’une base structurée de données. La présente invention concerne également un dispositif électronique d’enrichissement propre à mettre en œuvre un tel procédé. La présente invention concerne également un procédé d’aide au pilotage et un système électronique d’aide au pilotage. La présente invention concerne également des produits programmes d’ordinateur propre à mettre en œuvre de tels procédés. La présente invention concerne le domaine des systèmes d’aide au pilotage. Dans le domaine, il est connu d’utiliser un ordinateur de vol pour fournir des données au pilote de l’aéronef. En règle général l’ordinateur de vol stocke une base de données comprenant une pluralité de données que le pilote de l’aéronef est propre à consulter. De manière classique, l’ordinateur de vol affiche sur des afficheurs des informations relatives à l’état courant et à venir de l’aéronef, afin que le pilote de l’aéronef prenne les meilleures décisions. Des versions plus élaborées des ordinateurs de vol incluent une interface homme-machine avec laquelle le pilote est propre à interagir. Par exemple, le pilote est propre à interroger les bases de données stockées dans l’ordinateur de vol pour obtenir des données plus riches et contextualisées. On parle alors de connaissances. Grâce à ces connaissances, le pilote a une compréhension plus fine de son environnement et de la situation qu’il rencontre. Les décisions prises par le pilote sont alors de meilleure qualité. Il est clair que la qualité des décisions que le pilote prend ; dépend alors fortement de la qualité des connaissances qui sont susceptibles d’être extraites de la base de données. Autrement dit, la qualité de ces décisions dépend intrinsèquement de la base de données elle-même. Toutefois, il est difficile d’évaluer si la base de données est convenable pour l’utilisation souhaitée. A titre d’exemple, si la base de données a trop peu de données, elle ne sera pas en mesure de fournir une réponse appropriée à chaque situation. A contrario , si la base de données comprend un nombre trop important de données, elle sera longue à parcourir et risquerait de fournir un nombre de réponse bien trop élevé pour que l’utilisateur ait le temps de toutes les analyser. Selon un autre exemple, la manière dont la base de données est organisée revêt également une grande importance. En effet, si la base de données n’est pas correctement organisée/structurée, il risque de s’avérer particulièrement complexe d’en extraire des connaissances intelligibles. Il existe donc un besoin pour un outil permettant d’assurer que la base de données considérée soit suffisamment complète tout en restant intelligible pour qu’un utilisateur soit en mesure de s’en servir. A cet effet, la présente invention concerne un procédé d’enrichissement d’une base structurée de données destinée à l’aide à la décision d’un pilote d’un aéronef, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif électronique d’enrichissement et comprenant les étapes suivantes : obtention d’une base structurée de données initiale, dite base structurée initiale, comprenant une pluralité d’objets parmi lesquels : une pluralité de classes, une pluralité de données, et des liens sémantiques associant chaque donnée à au moins une classe, chaque donnée et/ou chaque classe comprenant un ou plusieurs mots, détermination d’au moins deux indicateurs parmi le groupe d’indicateurs constitué : d'un indicateur de fréquence quantifiant une fréquence d’apparition de chaque mot dans la base structurée initiale, d’un indicateur d’interconnexion représentatif d’une répartition des liens sémantiques dans la base structurée initiale, d’un indicateur de pertinence quantifiant l’utilité des données de la base structurée initiale, d’un indicateur de précision quantifiant la polysémie de chaque mot de la base structurée initiale, comparaison de chaque indicateur déterminé avec au moins un seuil respectif, si le résultat de la comparaison est négatif, envoi d’une commande d’enrichissement de la base structurée initiale pour former une base structurée de données enrichie, dite base structurée enrichie, comprenant un plus grand nombre d’objets, que la base structurée initiale. Grâce à l’évaluation des différents indicateurs, il possible de garantir que la base structurée initiale, ou la base structurée enrichie, est suffisamment complète en informations tout en limitant le nombre de données qu’elle contient. Ainsi, la base structurée de données issue du procédé selon l’invention est optimisée pour que son utilisation, par un utilisateur, soit efficace. Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, le procédé d’enrichissement comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : l’étape de détermination des indicateurs comprend la détermination d’au moins trois indicateurs parmi le groupe d’indicateurs, l’étape de détermination des indicateurs comprenant préférentiellement la détermination de chaque indicateur du groupe d’indicateurs ; un des indicateurs déterminés lors de l’étape de détermination est l’indicateur de fréquence, l’étape de détermination comprenant : le calcul de l’entropie de Shannon associée à chaque mot de la base structurée initiale, l'évaluation du pourcentage de mots dont l’entropie de Shannon est supérieure à une valeur respective, l'application d’un test statistique aux entropies de Shannon calculées pour obtenir une p-valeur et un pourcentage de similarité, l’indicateur de quantité d’information comprenant : le pourcentage de mots dont l’entropie de Shannon est supérieure à la valeur prédéfinie, la p-valeur, et le pourcentage de similarité ; un des indicateurs déterminés lors de l’étape de détermination est l’indicateur d’interconnexion, l’étape de détermination comprenant: le calcul de la proportion du nombre de classes de la base structurée initiale comprenant un commentaire explicatif du contenu de la classe, le calcul du nombre de liens sémantiques reliant chaque classe à une donnée dans la base structurée initiale, l'évaluation du nombre de classes reliées à des données par un nombre de liens sémantiques inférieur à une première valeur respective ou supérieur à une deuxième valeur respective, le calcul d’une valeur de modularité des classes de la base structurée initiale, l’indicateur d’interconnexion comprenant : le nombre de classes de la base structurée initiale comprenant un commentaire explicatif du contenu de la classe, le nombre de classes reliées à des données par un nombre de liens sémantiques inférieur à la première valeur respective ou supérieur à la deuxième valeur respective, et la valeur de modularité des classes ; un des indicateurs déterminés lors de l’étape de détermination est l’indicateur de précision, l’étape de détermination comprenant : l'obtention d’un dictionnaire comprenant une pluralité de mots, et, pour chaque mot, au moins un sens, la comparaison de chaque mot de chaque classe de la base structurée initiale aux mots du dictionnaire, le calcul d’un pourcentage de mots de la base structurée initiale apparaissant dans le dictionnaire, parmi les mots apparaissant dans le dictionnaire, le calcul d’un pourcentage de mots ayant un unique sens dans le dictionnaire, la transformation de la base structurée initiale en un graphe, le graphe comprenant une classe centrale, dite classe mère, reliée à une pluralité de classes, dites classes filles, le calcul de l’entropie de Shannon associée à chaque classe fille, l'évaluation d’un pourcentage de classes filles dont l’entropie de Shannon est supérieure à une valeur respective, l’indicateur de précision comprenant : le pourcentage de mots de la base structurée initiale apparaissant dans le dictionnaire, pourcentage de mots de la base structurée initiale ayant un unique sens dans le dictionnaire, le pourcentage de classes filles dont l’entropie de Shannon est supérieure à la valeur respective ; la base structurée initiale comprend une pluralité de scenarii comportant chacun un jeu de valeurs et une action prise par le pilote de l’aéronef en présence de ce jeu de valeurs, chaque valeur du jeu de valeurs étant une valeur numérique d’une donnée de la base structurée initiale, un des indicateurs déterminés lors de l’étape de détermination étant l’indicateur de pertinence, l’étape de détermination comprenant : l’obtention d’un modèle d’intelligence artificielle entrainé pour, recevoir un scenario et déterminer une règle logique combinant les valeurs du jeu de valeurs aboutissant à l’action dudit scénario, et pour quantifier l’importance de chaque valeur dans l’action prise, application dudit modèle d’intelligence artificielle à chaque scenario de la base structurée initiale, pour obtenir, pour chaque valeur de chaque jeu de valeurs, un quantificateur d’importance dans l’action dudit scenario, calcul de la proportion de valeurs des jeux de valeurs pour lesquels le quantificateur d’importance est inférieure à un seuil respectif, l’indicateur de pertinence comprenant : ladite proportion de valeurs des jeux de valeurs pour lesquels le quantificateur d’importance est inférieure au seuil respectif ; suite à l’étape d’envoi d’une commande d’enrichissement, les étapes d’obtention, de détermination, de comparaison et le cas échéant d’envoi du procédé sont réitérées tant que le résultat de la comparaison est négatif, la base structurée enrichie d’une itération étant la base structurée initiale de l’itération suivante, la base structurée de données obtenue à l’issu des itérations étant dénommée base structurée validée ; et le procédé comprend, si le résultat de la comparaison est positif, une étape d’importation de la base structurée validée, dans un dispositif électronique d’interaction avec le pilote de l’aéronef, pour son utilisation au cours d’une mission avionique. L’invention a également pour objet un procédé d’aide au pilotage d’un aéronef à partir d’une base structurée de données initiale, dite base structurée initiale, le procédé comprenant une phase d’enrichissement et une phase d’exploitation, la phase d’enrichissement comprenant un enrichissement la base structurée initiale par application d’un tel procédé d’enrichissement, la phase d’exploitation étant mise en œuvre par un dispositif électronique d’interaction avec le pilote de l’aéronef, le dispositif électronique d’interaction comportant la base structurée de données issue de la phase d’enrichissement, dénommée base structurée validée, et comprenant les étapes suivantes : réception d’une requête depuis le pilote de l’aéronef, sélection d’objets, de la base structurée validée, en réponse à la requête reçue, émission, d’une instruction de pilotage élaborée à partir des objets sélectionnés, à destination de l’un parmi : le pilote de l’aéronef et un actionneur de l’aéronef. L’invention a également pour objet un produit programme d’ordinateur un produit programme d’ordinateur, comprenant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un tel procédé. L’invention a également pour objet un dispositif électronique d’enrichissement d’une base structurée de données destinée à l’aide à la décision d’un pilote d’un aéronef, le dispositif électronique d’enrichissement comprenant : un module d’obtention configuré pour obtenir une base structurée de données initiale, dite base structurée initiale, comprenant une pluralité d’objets parmi lesquels : une pluralité de classes, une pluralité de données, et des liens sémantiques associant chaque donnée à au moins une classe, chaque donnée et/ou chaque classe comprenant un ou plusieurs mots, un module de détermination configuré pour déterminer au moins deux indicateurs parmi le groupe d’indicateurs constitué : d'un indicateur de fréquence quantifiant une fréquence d’apparition de chaque mot dans la base structurée initiale, d’un indicateur d’interconnexion représentatif d’une répartition des liens sémantiques dans la base structurée initiale, d’un indicateur de pertinence quantifiant l’utilité des données de la base structurée initiale, d’un indicateur de précision quantifiant la polysémie de chaque mot de la base structurée initiale, un module de comparaison configuré pour comparer chaque indicateur déterminé avec au moins un seuil respectif, un module d’envoie configuré pour, si le résultat de la comparaison est négatif, envoyer une commande d’enrichissement de la base structurée initiale pour former une base structurée de données enrichie, dite base structurée enrichie, comprenant un plus grand nombre d’objets, que la base structurée initiale. L’invention a également pour objet un dispositif électronique d’enrichissement d’une base structurée de données destinée à l’aide à la décision d’un pilote d’un aéronef, le dispositif électronique d’enrichissement comprenant : un module d’obtention configuré pour obtenir une base structurée de données initiale, dite base structurée initiale, comprenant une pluralité d’objets parmi lesquels : une pluralité de classes, une pluralité de données, et des liens sémantiques associant chaque donnée à au moins une classe, chaque donnée et/ou chaque classe comprenant un ou plusieurs mots, un module de détermination configuré pour déterminer au moins deux indicateurs parmi le groupe d’indicateurs constitué : d'un indicateur de fréquence quantifiant une fréquence d’apparition de chaque mot dans la base structurée initiale, d’un indicateur d’interconnexion représentatif d’une répartition des liens sémantiques dans la base structurée initiale, d’un indicateur de pertinence quantifiant l’utilité des données de la base structurée initiale, d’un indicateur de précision quantifiant la polysémie de chaque mot de la base structurée initiale, un module de comparaison configuré pour comparer chaque indicateur déterminé avec au moins un seuil respectif, un module d’envoie configuré pour, si le résultat de la comparaison est négatif, envoyer une commande d’enrichissement de la base structurée initiale pour former une base structurée de données enrichie, dite base structurée enrichie, comprenant un plus grand nombre d’objets, que la base structurée initiale. L’invention a également pour objet un système électronique d’aide au pilotage d’un aéronef à partir d’une base structurée de données initiale, dite base structurée initiale, le système comprenant un dispositif électronique d’enrichissement comprenant : un module d’obtention configuré pour obtenir une base structurée de données initiale, dite base structurée initiale, comprenant une pluralité d’objets parmi lesquels : une pluralité de classes, une pluralité de données, et des liens sémantiques associant chaque donnée à au moins une classe, chaque donnée et/ou chaque classe comprenant un ou plusieurs mots, un module de détermination configuré pour déterminer au moins deux indicateurs parmi le groupe d’indicateurs constitué : d'un indicateur de fréquence quantifiant une fréquence d’apparition de chaque mot dans la base structurée initiale, d’un indicateur d’interconnexion représentatif d’une répartition des liens sémantiques dans la base structurée initiale, d’un indicateur de pertinence quantifiant l’utilité des données de la base structurée initiale, d’un indicateur de précision quantifiant la polysémie de chaque mot de la base structurée initiale, un module de comparaison configuré pour comparer chaque indicateur déterminé avec au moins un seuil respectif, un module d’envoie configuré pour, si le résultat de la comparaison est négatif, envoyer une commande d’enrichissement de la base structurée initiale pour former une base structurée de données enrichie, dite base structurée enrichie, comprenant un plus grand nombre d’objets, que la base structurée initiale, le système comprenant en outre un dispositif électronique d’interaction avec un pilote de l’aéronef, le dispositif électronique d’interaction comportant la base structurée de données issue de la phase du module d’enrichissement, dénommée base structurée validée, et comprenant : un module de réception configuré pour recevoir une requête depuis le pilote de l’aéronef, un module de sélection configuré pour sélectionner des objets, de la base structurée validée, en réponse à la requête reçue, un module d’émission configuré pour émettre une instruction de pilotage élaborée à partir des objets sélectionnés, à destination de l’un parmi : le pilote de l’aéronef et un actionneur de l’aéronef. L’invention apparaîtra plus clairement à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins dans lesquels : FIG. 1 la FIG. 1 est un schéma d’un système électronique d’aide au pilotage selon l’invention, FIG. 2 la FIG. 2 est une représentation schématique d’une base structurée de données utilisée par le système électronique selon l’invention, FIG. 3 la FIG. 3 est une représentation visuelle d’un indicateur de fréquence déterminé par un dispositif électronqiue d’enrichissement du système électronique d’aide à la décision de la FIG. 1 , FIG. 4 la FIG. 4 est une représentation visuelle d’un élément déterminé par un dispositif électronqiue d’enrichissement du système électronique d’aide à la décision de la FIG. 1 , FIG. 5 la FIG. 5 est une représentation visuelle d’un élément déterminé par un dispositif électronqiue d’enrichissement du système électronique d’aide à la décision de la FIG. 1 , FIG. 6 la FIG. 6 est un organigramme d’un procédé d’aide au pilotage mis en œuvre par le système d’aide à la décision de la FIG. 1 . Sur la FIG. 1 est représenté un système 10 électronqiue d’aide au pilotage d’un aéronef 15. Le système 10 comprend un dispositif 20 électronique d’enrichissement d’une base structurée de données qui sera décrite ci-après, et un dispoisitif 25 électronique d’interraction avec un pilote de l’aéronef 15. Le dispositif d’enrichissement 20 est de préférence déporté de l’aéronef 15. Le dispositif d’enrichissement 20 comprend un module 30 d’obtention d’une base structurée de données initiale 32, dite base structurée initiale 32, un module 35 de détermination d’indicateurs qui seront décrits ci-après, un module 40 de comparaison des indicateurs déterminés avec des seuils respectifs, et un module d’envoi 45. Le dispositif d’interraction 25 est de préférence embarqué dans l’aéronef 15. Le dispositif d’interraction 25 comprend quant à lui un module 50 de réception d’une requête depuis un pilote de l’aéronef 15, un module de sélection 55 et un module d’émission 60. Dans l’exemple de la FIG. 1 , le dispositif électronique d’enrichissement 20 et le dispositif électronique d’interaction 25 comprennent respectivement une première et une deuxième unités de traitement d’informations. La première unité de traitement d’informations est par exemple formée d’une première mémoire 70 et d’un premier processeur 75 associé à la première mémoire 70. Dans l’exemple de la FIG. 1 , le module d’obtention 30, le module de détermination 35, le module de comparaison 40, et le module d’envoi 45, sont réalisés chacun sous forme d’un logiciel, ou d’une brique logicielle, exécutable par le premier processeur 75. La première mémoire 70 du dispositif électronique d’enrichissement 20 est alors apte à stocker un logiciel d’obtention, un logiciel de détermination, un logiciel de comparaison, et un logiciel d’envoi. Le premier processeur 75 est alors apte à exécuter chacun des logiciels parmi le logiciel d’obtention, le logiciel de détermination, le logiciel de comparaison et le logiciel d’envoi. Similairement, la deuxième unité de traitement d’informations est par exemple formée d’une deuxième mémoire 80 et d’un deuxième processeur 85 associé à la deuxième mémoire 80. Dans l’exemple de la FIG. 1 , le module de réception 50, le module de sélection 55, et le module d’émission 60 sont réalisés chacun sous forme d’un logiciel, ou d’une brique logicielle, exécutable par le deuxième processeur 85. La deuxième mémoire 80 du dispositif électronique d’interaction 25 est alors apte à stocker un logiciel de réception, un logiciel de sélection et un logiciel d’émission. Le deuxième processeur 85 est alors apte à exécuter chacun des logiciels parmi le logiciel de réception, le logiciel de sélection, et le logiciel d’émission. En variante non représentée, le module d’obtention 30, le module de détermination 35, le module de comparaison 40, et le module d’envoie 45, ainsi qu’en complément facultatif le module de réception 50, le module de sélection 55 et le module d’émission 60, sont réalisés chacun sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), ou encore d’un circuit intégré, tel qu’un ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ). Lorsque le dispositif électronique d’enrichissement 20 et le dispositif électronique d’interraction 25 sont réalisés respectivement sous forme d’un ou plusieurs logiciels, c’est-à-dire sous forme d’un programme d’ordinateur, également appelé produit programme d’ordinateur, ils sont en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple un medium apte à mémoriser des instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non-volatile (par exemple FLASH ou NVRAM) ou une carte magnétique. Sur le support lisible est alors mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions logicielles. Préférentiellement, le dispositif d’interration 25 comprend en outre un écran d’affichage 65 et/ou un clavier 67 pour que le pilote puisse communiquer une requête au dispositif d’interaction 25. Le module d’obtention 30 est configuré pour obtenir la base structurée de données initiale 32, dite base structurée initiale 32. Dans la présente demande on entend par base structurée de données, une base de données comprenant une pluralité d’objets parmi lesquels : une pluralité de classes, une pluralité de données, aussi appelées instances de classes, et des liens sémantiques associant chaque donnée à au moins une classe. Préférentiellement, la base structurée initiale 32 est une ontologie. Chaque donnée/instance de classe, et chaque classe, comprend un ou plusieurs mots. Préférentiellement chaque classe et chaque instance de classe est un groupe nominal. Dans la présente demande, on entend par « instance de classe », une donnée visant à qualifier ou quantifier un aspect d’une classe. Préférentiellement, certains liens sémantiques relient également deux classes entre elles, pour indiquer un lien de dépendance entre ces deux classes. Grâce aux liens sémantiques, il est possible de représenter la base structurée initiale 32 sous la forme d’un graphe. La FIG. 2 représente un exemple de base structurée initiale 32 comprenant les classes suivantes : « aéronef », « propriétés physiques », « contrôle du trafic aérien », « emplacement », « catégorie d’approche », « propriétés du vol », « indicatif d’appel », « contrôleur », « temps », « vitesse de l’air », « altitude », et « heure d’arrivée ». Dans cet exemple, les différentes instances de classes sont les suivantes : « avorter », « termes clés en communication », « accuser réception », « temps d'atterrissage réel calculé », « affirmatif », « type d'aéronef », « alerte », « autorisé », « commandes », « composante de vent traversier », « météo », « heure de départ », « point de rosée », « élévation », « aéroport », « erreur », « règles de vol », « carburant restant », « porte (d'embarquement) », « terminal », « vitesse au sol », « cap », « piste », « maintenez votre position », « identifiant », « immédiatement », « latitude », « longueur », « longitude », « mayday mayday mayday », « négatif », « pilote », « tangage », « taux de tangage », « roulis », « taux de roulis », « condition du ciel », « en attente », « température », « taux de virage », « visibilité », « turbulence de sillage », « classe de poids », et « cisaillement de vent ». Sur la FIG. 2 , les liens sématiques sont représentés par des traits continus reliant une classe à une instance de classe, ou deux classes entre elles. De manière non-représentée, dans la base structurée initiale 32, au moins une classe et de préférence plusieurs classes, comprennent un commentaire explicatif du contenu de la classe. Dans l’exemple précédent, un commentaire explicatif de la classe est par exemple «« Un aéronef possède une latitude et se trouve sur aéroport ». Optionellement, aux moins certaines données/instances de classes correspondent à des paramètres phyisques quantifiables. Dans l’exemple précédent, ces données/instances de classes sont par exemple les suivantes : « vitesse de l’air », « altitude », « emplacement », « composante de vent traversier », « point de rosée », « élévation », « vitesse au sol », « cap », « latitude », « longueur », « longitude », « tangage », « roulis », « taux de roulis », « température », « taux virage », et « cisaillement du vent ». La base structurée initiale 32 comprend optionellement une pluralité de scenarii comportant chacun un jeu de valeurs et une action prise par le pilote de l’aéronef 15 en présence de ce jeu de valeurs. Chaque valeur du jeu de valeurs est une valeur numérique d’une donnée de la base structurée initiale 32. Préférentiellement chaque valeur d’un jeu de valeur est une valeur numérique d’une instance de classe correspondant à un paramètre physique. Ainsi, l’instance de classe et la valeur associée forment une connaissance. A titre d’exemple, un scenario est lors d'un atterrissage, une évaluation de remise gaz d'un aéronef, le module proposé évalue les instances de classes suivantes : vitesse de l'air, altitude et le roulis de classe aéronef ; la composante de vent traversier et le cisaillement du vent provenant de classe météo ; le cap de la piste de l'aéroport. Par exemple, d'un point de vue opérationnel, si la situation renvoie des paramètres physiques (et leurs interactions) non nominaux, il est demandé à l'opérateur de procéder à une remise des gaz de l'aéronef. Plus précisément, si l'aéronef n'est pas aligné par son roulis à la piste, et/ou si l'aéronef possède une vitesse de l'air supérieur à la vitesse recommandée pour atterrir (supérieur de 20% par rapport à la réglementation en vigueur), et/ou si le cisaillement du vent ou la composante de vent traversier est trop important (supérieur de 15% par rapport à la réglementation), il est demandé au pilote de procéder à une remise de gaz. Préférentiellement, le module d’obtention 30 est configuré pour recevoir la base structurée initiale 32 depuis un utilisateur du dispositif d’enrichissement 20. Le module de détermination 35 est configuré pour déterminer au moins deux indicateurs parmi le groupe d’indicateurs constitué : d'un indicateur de fréquence quantifiant une fréquence d’apparition de chaque mot dans la base structurée initiale 32, d’un indicateur d’interconnexion représentatif d’une répartition des liens sémantiques dans la base structurée initiale 32, d’un indicateur de pertinence, et d’un indicateur de précision quantifiant la polysémie de chaque mot de la base structurée initiale 32. Préférentiellement, le module de détermination 35 est configuré pour déterminer au moins trois indicateurs dudit groupe d’indicateurs. Plus préférentiellement, le module de détermination 35 est configuré pour déterminer chaque indicateur dudit groupe. L’indicateur de fréquence permet de quantifier si les mots présents dans la base structurée initiale 32 sont sémantiquement suffisamment distincts les uns des autres et ainsi de s’assurer qu’il ne présente pas trop de synonymes qui pourrait nuire à l’intelligibilité de la base structurée initiale 32. Pour déterminer l’indicateur de fréquence, le module de détermination 35 est préférentiellement configuré pour calculer de l’entropie de Shannon associée à chaque mot de la base structurée initiale 32. A cet effet, le module de détermination 35 est par exemple configuré pour calculer pour chaque mot de la base structurée initiale 32, un score de similarité avec chaque autre mot de la base structurée de données 32. Le module de détermination 35 est par exemple configuré pour utiliser un modèle de type « sentence transformer » pour associer un vecteur de valeurs numériques à chaque mot, et pour calculer le score de similarité entre deux mots comme étant un produit scalaire normalisé entre les vecteurs associés à chacun des deux mots. Le modèle de type de « sentence transformers » est par exemple issu de l’outil Universal sentence encoder de Google ® . Préférentiellement, l’entropie de Shannon est calculée selon la formule suivante : où est un mot présent dans la base structurée initiale 32, est l’entropie de Shannon du mot , est le score de similarité entre le mot et le mot , et est la fonction logarithmique en base 2. Préférentiellement encore, le module de détermination 35 est configuré pour ensuite évaluer le pourcentage de mots, dans la base structurée initiale 32, dont l’entropie de Shannon est supérieure à une première valeur prédéfinie. La première valeur prédéfinie est par exemple égale à 5%. Le module de détermination 35 est configuré pour ensuite appliquer un test statistique aux entropies de Shannon calculées pour obtenir une p-valeur (de l’anglais, p- value) et un pourcentage de similarité. Le test statistique est par exemple un test de Student connu en soit. Préférentiellement, le module de détermination 35 est configuré pour obtenir, lors de l’application du test de Student, pour chaque mot de la base structurée initiale 32, un score de similarité, par exemple compris entre 0 et 1. Le module de détermination 35 est alors configuré pour calculé le pourcentage de similarité comme étant le pourcentage de mots de base structurée initiale 32, dont le score de similarité est supérieur à une deuxième valeur prédéfinie. La deuxième valeur prédéfinie est par exemple égale à 0.8. La p-valeur quantifie si la base structurée initiale 32 comporte suffisamment de classes. Le pourcentage de similarité quantifie, quant à lui, si la base structurée initiale 32 ne comporte pas trop de classes. Le module de détermination 35 est alors configuré pour déterminer l’indicateur de fréquence comme comprenant le pourcentage de mots dont l’entropie de Shannon est supérieure à la première valeur prédéfinie, la p-valeur, et le pourcentage de similarité. Dans l’exemple précédent, le pourcentage de mots dont l’entropie de Shannon est supérieure à la première value prédéfinie est égale à 5%, la p-valeur est égale à 4.50418514748828 10 -17 , et le pourcentage de similarité est égal à 0.4563605248146035. La FIG. 3 illustre un exemple d’une fenêtre informatique représentant ces résultats. Sur la FIG. 3 , « valeur d’entropie » correspond à la somme des entropies calculés. Sur la FIG. 3 toujours, « valeur max d’entropie » correspond à ladite somme si tous les scores de similarité étaient égaux à 0.5, i.e. si tous les mots étaient sensiblement similaires. Toujours sur la FIG. 3 , « ratio » correspond au rapport entre « valeur d’entropie » et « valeur max d’entropie ». L’indicateur d’interconnexion quantifie si les instances de classes sont bien réparties parmi les classes de la base structurée initiale 32. En effet, une base structurée comprenant une classe fortement majoritaire comprenant la quasi intégralité des instances de classes, s’avèrerait difficile à parcourir puisqu’elle requerrait le passage pas un nombre trop conséquent de ramifications. Pour déterminer l’indicateur d’interconnexion, le module de détermination 35 est préférentiellement configuré pour calculer la proportion du nombre de classes de la base structurée initiale 32 comprenant un commentaire explicatif du contenu de la classe. Préférentiellement, le module de détermination 35 est en outre configuré pour calculer le nombre de liens sémantiques reliant chaque classe à une donnée/instance de classe, dans la base structurée initiale 32. Ce nombre de liens sémantiques quantifie le nombre d’instances de classe associés à chaque classe. Optionnellement, le module de détermination 35 est de plus configuré pour évaluer le nombre de classes reliées à des données/instances de classe, par un nombre de liens sémantiques inférieur à une première valeur respective, dite troisième valeur prédéfinie, ou supérieur à une deuxième valeur respective, dite quatrième valeur prédéfinie. A cet effet, le module de détermination 35 est de préférence configuré pour trier les classes en fonction du nombre de liens sémantiques reliant ladite classe à une instance de classe. La FIG. 4 représente un histogramme des classes ainsi triées dans l’exemple précédent de base structurée initiale 32. L’abscisse de la FIG. 4 représente les classes de la base structurée initiale 32. L’ordonnée de la FIG. 4 représente le nombre d’instance de classe associées à chaque classe, i.e. le nombre de liens sémantiques reliant ladite classe et une instance de classe. Toujours à cet effet, le module de détermination 35 est de préférence configuré pour calculer une boite à moustache sur le nombre desdits liens par classe. La troisième valeur correspond alors à la valeur du premier quartile, et la quatrième valeur correspond à la valeur du troisième quartile. Autrement dit, le module de détermination 35 est préférentiellement configuré pour déterminer le nombre de classes de la base structurée initiale 32, dont le nombre d’instance n’est pas compris entre le premier et le troisième quartile. Dans le précédent exemple, ce nombre de classe est égal à 2, soit 16.67% des classes. Le module de détermination 35 est en outre configuré pour calculer la modularité des classes de la base structurée initiale 32. A cet effet, le module de détermination 35 est par exemple configuré pour appliquer l’algorithme Louvain, connu en soit. L’algorithme Louvain permet de former des grappes (de l’anglais cluster ) de classes et d’instances et fournit une valeur de modularité comprise entre -1 et 2.1. La FIG. 5 représente un exemple des grappes de classes et d’instances issus de l’algorithme Louvain appliqué à l’exemple précédent. Comme visible sur la FIG. 5 , les classes les plus importantes de chaque grappe, i.e. celles connectées par un plus grand nombre de liens sémantiques dans chaque grappe, sont représentées en gras dans une police plus grande que les autres classes et instances de classe. Sur la FIG. 5 , les classes centrales sont : « aéronef », « propriétés du vol », « commandes, « météo », « aéroport », « termes clés en communication », et « contrôle du trafic aérien ». La valeur de modularité quantifie le caractère aléatoire des liens sémantiques entre les classes et les instances de classe, ou entre des pairs de classes. Plus la valeur de modularité est élevée, moins les liens sémantiques sont aléatoires, i.e. plus ils sont bien organisés. Dans l’exemple précédent et en référence à la FIG. 5 , la valeur de modularité est par exemple égale à 0.7. Le module de détermination 35 est préférentiellement configuré pour déterminer l’indicateur d’interconnexion comme comprenant : la proportion du nombre de classes de la base structurée initiale 32 comprenant un commentaire explicatif du contenu de la classe, le nombre de classes reliées à des données par un nombre de liens sémantiques inférieur à la troisième valeur prédéfinie ou supérieur à la quatrième valeur prédéfinie (préférentiellement le résultat de la boite à moustache), et la valeur de modularité des classes. L’indicateur de précision quantifie dans quelle mesure les données de base structurée initiale 32 sont compréhensibles sans ambiguïté. Pour déterminer l’indicateur de précision, le module de détermination 35 est préférentiellement configuré pour obtenir un dictionnaire comprenant une pluralité de mots, et, pour chaque mot, au moins un sens. Le dictionnaire non-représenté, est par exemple stocké dans le première mémoire 70. Le dictionnaire est par exemple le dictionnaire World Net connu en soi. Le module de détermination 35 est configuré pour ensuite comparer chaque mot de chaque classe de la base structurée initiale 32 aux mots du dictionnaire, et pour calculer un pourcentage de mots de la base structurée initiale 32 apparaissant dans le dictionnaire. Optionnellement, le module de détermination 35 est configuré chaque mot de la base structurée initiale 32, i.e. les instances de classes comprises, aux mots du dictionnaire. Le module de détermination 35 est préférentiellement configuré pour calculer, parmi les mots apparaissant dans le dictionnaire, un pourcentage de mots ayant un unique sens dans le dictionnaire. Le module de détermination 35 est en outre optionnellement configuré pour transformer la base structurée initiale 32 en un graphe, par exemple tel que représenté sur la FIG. 2 . Le graphe comprend au moins une classe centrale, dite classe mère, reliée à une pluralité de classes, dites classes filles. Dans l’exemple précédent, les classes mères sont « aéronef », « météo », « termes clés en communication », et « aéroport », comme le montre la FIG. 5 . Le module de détermination 35 est optionnellement configuré pour ensuite calculer l’entropie de Shannon associée à chaque classe fille tel que décrit précédemment en remplaçant chaque mot par le nom d’une classe fille. Le module de détermination 35 est alors configuré pour évaluer un pourcentage de classes filles dont l’entropie de Shannon est supérieure à une valeur prédéfinie respective, i.e. cinquième valeur prédéfinie. Le module de détermination 35 est préférentiellement configuré pour déterminer l’indicateur de précision comme comprenant le pourcentage de mots de la base structurée initiale 32 apparaissant dans le dictionnaire, le pourcentage de mots de la base structurée initiale 32 ayant un unique sens dans le dictionnaire, et le pourcentage de classes filles dont l’entropie de Shannon est supérieure à la cinquième valeur prédéfinie. L’indicateur de pertinence quantifie à quel point chaque données/instance de classes est importante pour la prise de décision. Si la base structurée initiale 32 comprend un trop grand nombre de données/instances de classes dont l’utilité est faible pour la prise de décision, elle sera particulièrement lourde à manipuler. Pour déterminer l’indicateur de pertinence, le module de détermination 35 est configuré obtenir un modèle d’intelligence artificielle entrainé pour : recevoir un scenario, déterminer une règle logique combinant les valeurs du jeu de valeurs aboutissant à l’action dudit scénario, et pour quantifier l’importance de chaque valeur dans l’action prise. En particulier, ledit modèle est de préférence configuré pour quantifier l’importance de chaque connaissance, c’est-à-dire de l’instance de classe ayant la valeur correspondante du jeu de valeurs. De préférence, ledit modèle est un modèle de type « Logic Tensor Networks », aussi nommé modèle LTN, connu en soi et notamment décrit dans l’article « Logic Tensor Networks : Deep Learning and Logical reasoning from Data and Knowledge » de Serafini et Al. Un tel modèle est par exemple un réseau de neurones entrainé sur une pluralité de scenarii d’historique. Les règles logiques que le modèle LTN est propre à déterminer comprennent par exemple uniquement des opérateurs élémentaires tels que « supérieur à », « inférieure à », « ET », « OU », « NON » et « IMPLIQUE ». Le modèle LTN est préférentiellement stocké dans la première mémoire 70. Le module de détermination 35 est configuré pour appliquer ledit modèle LTN à chaque scenario de la base structurée initiale, pour obtenir, pour chaque valeur de chaque jeu de valeurs, i.e. pour chaque connaissance, un quantificateur d’importance dans l’action dudit scenario. Par exemple chaque quantificateur d’importance est une valeur comprise entre 0 et 1. Un quantificateur d’importance proche de 0 correspond à une connaissance peu importante, alors qu’un quantificateur d’importance proche de 1 correspond à une connaissance très importante. Le module de détermination 35 est configuré pour calculer la proportion de valeurs des jeux de valeurs pour lesquels le quantificateur d’importance est inférieur à un seuil respectif, i.e. sixième seuil prédéfini. Le sixième seuil prédéfini est par exemple égal à 0.2. L’indicateur de pertinence comprend ladite proportion de valeurs des jeux de valeurs pour lesquels le quantificateur d’importance est inférieur au seuil respectif. Autrement dit, l’indicateur de pertinence comprend la proportion de connaissances, issues des scénarii, dont le quantificateur d’importance est inférieur au sixième seuil prédéfini. Le module de comparaison 40 est configuré pour comparer chaque indicateur déterminé avec au moins un seuil respectif. Lorsque le ou chaque indicateur déterminé comprend plusieurs valeurs, ladite comparaison est considérée comme étant la comparaison de chaque valeur dudit indicateur à une valeur de seuil respective. En particulier, pour l’indicateur de fréquence, le seuil respectif du pourcentage de mots dont l’entropie de Shannon est supérieure à la première valeur prédéfinie est par exemple égal à 0.002. Toujours pour l’indicateur de fréquence, le seuil respectif de la p-valeur est par exemple égal à 0.05, i.e. le résultat de cette comparaison est positif si la p-valeur est inférieure à 0.05, et négatif sinon. Toujours pour l’indicateur de fréquence, le seuil respectif du pourcentage de similarité est par exemple à 0.8, i.e. le résultat de cette comparaison est positif si la p-valeur est supérieure 0.8. Pour l’indicateur d’interconnexion, le seuil respectif de la proportion du nombre de classes comprenant un commentaire explicatif du contenu de la classe, est par exemple égal à 80%, i.e. le résultat de cette comparaison est positif si la proportion du nombre desdites classes est supérieure à ce seuil, et négatif sinon. Pour l’indicateur d’interconnexion toujours, le seuil respectif du nombre de classes reliées à des données par un nombre de liens sémantiques inférieur à la troisième valeur prédéfinie ou supérieur à la quatrième valeur prédéfinie est préférentiellement défini par le premier et le troisième quartile des nombres de connexions entre les différentes classes., i.e. le résultat de cette comparaison est positif si le nombre desdites classes est compris entre ces quartiles, et négatif sinon. Par exemple si la classe « aéroport » a trois connexions, on vérifie si cette classe est entre le premier et le troisième quartile du jeu de données qui correspond à l’ensemble des connexions de chaque classe. Toujours pour l’indicateur d’interconnexion, le seuil respectif de la valeur de modularité des classes est par exemple égal à 0, i.e. le résultat de cette comparaison est positif si la valeur de modularité est supérieure à ce seuil, et négatif sinon. Pour l’indicateur de précision, le seuil respectif du pourcentage de mots de la base structurée initiale 32 apparaissant dans le dictionnaire est par exemple égal à 80%, i.e. le résultat de cette comparaison est positif si ledit pourcentage est supérieure à ce seuil, et négatif sinon. Toujours pour l’indicateur de précision, le seuil respectif du pourcentage de mots de la base structurée initiale 32 ayant un unique sens dans le dictionnaire est par exemple égal à 80%, i.e. le résultat de cette comparaison est positif si ledit pourcentage est supérieure à ce seuil, et négatif sinon. Toujours concernant l’indicateur de précision, le seuil respectif du pourcentage de classes filles dont l’entropie de Shannon est inférieure à la cinquième valeur prédéfinie, est par exemple à 80%, i.e. le résultat de cette comparaison est positif si ledit pourcentage est supérieure à ce seuil, et négatif sinon. Pour l’indicateur de pertinence, le seuil respectif de la proportion de connaissance dont le quantificateur est inférieur au sixième seuil prédéfini et par exemple égal à 66% i.e. le résultat de cette comparaison est positif si ladite proportion est supérieure à ce seuil, et négatif sinon. Le module de comparaison 40 est préférentiellement configuré pour renvoyer un résultat négatif si la comparaison d’au moins un des indicateurs, ou d’au moins une valeur d’au moins un indicateur, avec le seuil respectif, renvoie un résultat négatif. Il est clair que le module de comparaison 40 est alors configuré pour renvoyer un résultat positif uniquement si la comparaison de chaque indicateur, i.e. de chaque valeur de chaque indicateur, avec le seuil respectif, renvoie un résultat positif. Le module d’envoi 45 est configuré pour, si le résultat de la comparaison est négatif, envoyer une commande d’enrichissement de la base structurée initiale 32 pour former une base structurée de données enrichie, dite base structurée enrichie, comprenant un plus grand nombre d’objets, que la base structurée initiale 32. Le module d’envoi 45 est par exemple configuré pour envoyer cette commande d’enrichissement à un utilisateur du dispositif d’enrichissement 20 pour qu’il enrichisse manuellement la base structurée initiale 35, par exemple en ajoutant une ou plusieurs classes, instances de classe et/ou liens sémantique. En variante, le module d’envoi 45 est configuré pour envoyer la commande d’enrichissement à un système automatique d’enrichissement non-représenté. Un tel système automatique est par exemple configuré pour concaténer la base structurée initiale 32 avec une autre base structurée de données, par exemple trouvée sur internet, pour former la base structurée enrichie. Dans l’exemple précédent, un enrichissement comprend optionnellement l’ajout des données « carburant restant », « aéronef », et « aéroport », « communication » et des liens sémantiques reliant ces données à la donnée « alerte » qui devient alors une classe de la base structurée enrichie. Le dispositif d’enrichissement 20 est préférentiellement configuré pour répéter les actions de ses modules 30, 35, 40, 45 à partir de la base structurée enrichie, plutôt que de la base de données initiale 32. Le module d’envoi 45 est configuré pour, si lors d’une itération, le résultat de la comparaison est positif, envoyer la base structurée initiale 32, au dispositif d’interraction 25, préférentiellement pour sa mémorisation dans la deuxième mémoire 80. Il est clair que si l’itération en cours et une autre itération que la première, la base structurée initiale 32 considéré est la base structurée enrichie issue de la précédente itération. Ainsi, la base structurée que le module d’envoi 45 est configuré pour envoyer sera par la suite nommée base structurée validée 95 Le dispositif d’interraction 25 va maintenant être décrit. Comme indiqué précédemment, le dispositif d’interraction 25 stocke la base structurée validée 95 obtenue depuis le module d’envoi 45. Le module de réception 50 est configuré pour recevoir une requête depuis le pilote de l’aéronef 15. La requête est par exemple une phrase telle que « Chercher la liste des aéroports de destination selon mon carburant restant et la météo à destination » . A cet effet, le pilote rentre par exemple sa requête via le clavier 67. En alternative, si le module d’interraction 25 comprend un microphone, le pilote rentre envoie sa requête au dispositif d’interraction 25 en l’énonçant vocalement. Le module de sélection 55 est configuré pour sélectionner des objets, de la base structurée validée 95, en réponse à la requête reçue. Préférentiellement, le module de sélection 55 est configuré pour sélectionner, dans la base structurée validée 95, la ou les classes, instances de classes et éventuellement valeurs d’instances de classes concernées de manière connue en soit. Le module de sélection 55 est configuré pour élaborer une instruction de pilotage à partir des objets identifiés. Le module d’émission 60 est configuré pour émettre, l’instruction de pilotage élaborée à partir des objets sélectionnés, à destination de l’un parmi : le pilote de l’aéronef 15, et un actionneur de l’aéronef 15. Le fonctionnement du système d’aide au pilotage 10 va maintenant être décrit en référence à la FIG. 6 illustrant un organigramme d’un procédé d’aide au pilotage selon l’invention. Le procédé d’aide au pilotage comprend une phase d’enrichissement 100 et une phase d’exploitation 200. Préférentiellement, la phase d’enrichissement 100 est mise en œuvre préalablement au vol de l’aéronef 15. La phase d’enrichissement 100 est par exemple mise en œuvre dans un bureau d’étude. La phase d’enrichissement 100 est préférentiellement mise en œuvre par le dispositif d’enrichissement 20 et comprend la mise en œuvre d’un procédé d’enrichissement 100. Le procédé d’enrichissement 100 comprend une étape 110 d’obtention de la base structurée initiale 32. Le procédé d’enrichissement 100 comprend en outre une étape 120 de détermination d’au moins deux indicateurs parmi le groupe d’indicateurs constitué : de l’indicateur de fréquence, de l’indicateur d’interconnexion, de l’indicateur de pertinence, et de l’indicateur de précision. Préférentiellement, l’étape 120 de détermination des indicateurs comprend la détermination d’au moins trois indicateurs parmi le groupe d’indicateurs. Plus préférentiellement, l’étape 120 de détermination des indicateurs comprend la détermination de chaque indicateur du groupe d’indicateurs. Si, lors de l’étape de détermination 120, un des indicateurs déterminés est l’indicateur de fréquence, l’étape de détermination 120 comprend alors le calcul de l’entropie de Shannon associée à chaque mot de la base structurée initiale 32. L’étape de détermination 120 comprend en outre l'évaluation du pourcentage de mots dont l’entropie de Shannon est supérieure à la valeur respective (première valeur prédéfinie). L’étape de détermination 120 comprend en outre l'application du test statistique aux entropies de Shannon calculées pour obtenir la p-valeur et le pourcentage de similarité. Ces actions mises en œuvre pendant l’étape de détermination 120 sont préférentiellement comme expliquées précédemment en référence au module de détermination 35. L’indicateur de quantité d’information comprend alors le pourcentage de mots dont l’entropie de Shannon est supérieure à la valeur respective (i.e. première valeur prédéfinie), la p-valeur, et le pourcentage de similarité. Si, lors de l’étape de détermination 120, un des indicateurs déterminés est l’indicateur d’interconnexion, l’étape de détermination comprend le calcul de la proportion du nombre de classes de la base structurée initiale 32 comprenant un commentaire explicatif du contenu de la classe. L’étape de détermination 120 comprend en outre le calcul du nombre de liens sémantiques reliant chaque classe à une donnée/instance de classe dans la base structurée initiale 32. L’étape de détermination 120 comprend en outre l'évaluation du nombre de classes reliées à des données/instance de classe par un nombre de liens sémantiques inférieur à une première valeur respective (troisième valeur prédéfinie) ou supérieur à une deuxième valeur respective (quatrième valeur respective). L’étape de détermination 120 comprend en outre le calcul de la modularité des classes de la base structurée initiale 32. Ces actions mises en œuvre pendant l’étape de détermination 120 sont préférentiellement comme expliquées précédemment en référence au module de détermination 35. L’indicateur d’interconnexion comprend le nombre de classes de la base structurée initiale 32 comprenant un commentaire explicatif du contenu de la classe, le nombre de classes reliées à des données/instances de classe par un nombre de liens sémantiques inférieur à la première valeur respective (troisième valeur prédéfinie) ou supérieur à la deuxième valeur respective (quatrième valeur prédéfinie), et la valeur de modularité des classes. Si, lors de l’étape de détermination 120, un des indicateurs déterminés est l’indicateur de précision, l’étape de détermination 120 comprend l'obtention du dictionnaire. L’étape de détermination 120 comprend en outre la comparaison de chaque mot de chaque classe de la base structurée initiale 32 aux mots du dictionnaire. L’étape de détermination 120 comprend en outre le calcul du pourcentage de mots de la base structurée initiale 32 apparaissant dans le dictionnaire. L’étape de détermination 120 comprend en outre le calcul, parmi les mots apparaissant dans le dictionnaire, du pourcentage de mots ayant un unique sens dans le dictionnaire. L’étape de détermination 120 comprend en outre la transformation de la base structurée initiale en un graphe. L’étape de détermination 120 comprend en outre le calcul de l’entropie de Shannon associée à chaque classe fille du graphe. L’étape de détermination 120 comprend en outre l'évaluation du pourcentage de classes filles dont l’entropie de Shannon est supérieure à une valeur respective (cinquième valeur prédéfinie). Ces actions mises en œuvre pendant l’étape de détermination 120 sont préférentiellement comme expliquées précédemment en référence au module de détermination 35. L’indicateur de précision comprend le pourcentage de mots de la base structurée initiale 32 apparaissant dans le dictionnaire, le pourcentage de mots de la base structurée initiale 32 ayant un unique sens dans le dictionnaire, et le pourcentage de classes filles dont l’entropie de Shannon est supérieure à la valeur respective (cinquième valeur prédéfinie). Si, lors de l’étape de détermination 120, un des indicateurs déterminés est l’indicateur de pertinence, l’étape de détermination 120 comprend l’obtention du modèle d’intelligence artificielle entrainé pour : recevoir un scenario, déterminer une règle logique combinant les valeurs du jeu de valeurs aboutissant à l’action dudit scénario, et pour quantifier l’importance de chaque valeur dans l’action prise. Le modèle d’intelligence artificielle est de préférence un modèle LTN. L’étape de détermination 120 comprend en outre l’application dudit modèle d’intelligence artificielle à chaque scenario de la base structurée initiale 32, pour obtenir, pour chaque valeur de chaque jeu de valeurs, un quantificateur d’importance dans l’action dudit scenario. Préférentiellement, chaque quantificateur d’importance est associé à une connaissance respective issue du scénario, i.e. une paire instance de classe et valeur correspondante. L’étape de détermination 120 comprend de plus le calcul de la proportion de valeurs des jeux de valeurs pour lesquels le quantificateur d’importance est inférieur à un seuil respectif, i.e. au sixième seuil prédéfini. Ces actions mises en œuvre pendant l’étape de détermination 120 sont préférentiellement comme expliquées précédemment en référence au module de détermination 35. L’indicateur de pertinence comprend alors ladite proportion de valeurs des jeux de valeurs pour lesquels le quantificateur d’importance est inférieur au seuil respectif, i.e. au sixième seuil prédéfini. Le procédé d’enrichissement 100 comprend en outre une étape de comparaison 130, lors de laquelle chaque indicateur déterminé est comparé avec au moins un seuil respectif, comme expliqué précédemment. Si le résultat de la comparaison est négatif, i.e. si la comparaison d’au moins un indicateur avec le seuil respectif renvoie un résultat négatif, le procédé d’enrichissement comprend une étape 140 d’envoi d’une commande d’enrichissement de la base structurée initiale 32 pour former la base structurée de données enrichie, dite base structurée enrichie, comprenant un plus grand nombre d’objets que la base structurée initiale 32. Les étapes d’obtention 110, de détermination 120, de comparaison 130, et le cas échéant d’envoi 140 sont préférentiellement réitérées tant que le résultat de la comparaison est négatif. La base structurée enrichie d’une itération étant la base structurée initiale 32 de l’itération suivante. La base structurée de données obtenue à l’issu des itérations, c’est à dire après la première itération pour laquelle le résultat de la comparaison est positif, est dénommée base structurée validée 95. Préférentiellement, lorsque le résultat de la comparaison est positif, alors la base structurée initiale 32 est validée et devient la base structurée validée. Le procédé d’enrichissement 100 comprend une étape d’importation 150 au cours de laquelle le module d’envoi 45 envoie la base structurée validée 95 au dispositif d’interaction 25. La phase d’enrichissement 100 prend alors préférentiellement fin. La phase d’exploitation 200 est par exemple mise en œuvre par le dispositif d’interaction 25. Préférentiellement, la phase d’exploitation 200 est mise en œuvre au cours d’un vol de l’aéronef 15, la base structurée validée 95 étant par exemple stockée dans la deuxième mémoire 80. A un instant du vol de l’aéronef 15, le pilote de l’aéronef 15 souhaite obtenir des informations depuis la base structurée validée 95. La phase d’exploitation 200 comprend une étape 210 de réception de la requête depuis le pilote de l’aéronef 15, par exemple via le clavier 67 ou tout autre moyen permettant au pilote d’envoyer une requête au dispositif d’interaction 25. La phase d’exploitation 200 comprend en outre une étape 220 de sélection d’objets, de la base structurée validée, en réponse à la requête reçue, préférentiellement comme décrit précédemment. Optionnellement, durant la phase de sélection 220, le dispositif d’interaction 25 élabore l’instruction de pilotage en réponse à la requête à partir des objets sélectionnés. La phase d’exploitation 200 comprend de plus une étape 230 d’émission de l’instruction de pilotage élaborée à partir des objets sélectionnés, à destination de l’un parmi : le pilote de l’aéronef 15 et un actionneur de l’aéronef 15. Par exemple, si l’instruction de pilotage est émise à destination du pilote, elle est affiché sur l’écran d’affichage 65. Le pilote décide alors s’il implémente ou non l’instruction de pilotage. A contrario , si l’instruction de pilotage est émise à destination d’un actionneur de l’aéronef 15, ladite instruction prend la forme d’une commande de pilotage qui est directement implémenté par ledit actionneur. L’actionneur est par exemple un moteur de l’aéronef 15, une gouverne ou tout autre type d’actionneur. Préférentiellement, la phase d’exploitation 200 est réitérée à partir d’une nouvelle requête du pilote. La présente invention permet donc de garantir que la base structurée de données utilisée comme aide au pilotage convient à l’utilisation en encadrant son enrichissement, i.e. sa construction, par différents indicateurs, aussi appelés métriques. Procédé (100) d’enrichissement d’une base structurée de données destinée à l’aide à la décision d’un pilote d’un aéronef (15), le procédé étant mis en œuvre par un dispositif électronique d’enrichissement (20) et comprenant les étapes suivantes : obtention (110) d’une base structurée de données initiale (32), dite base structurée initiale (32), comprenant une pluralité d’objets parmi lesquels : une pluralité de classes, une pluralité de données, et des liens sémantiques associant chaque donnée à au moins une classe, chaque donnée et/ou chaque classe comprenant un ou plusieurs mots, détermination (120) d’au moins deux indicateurs parmi le groupe d’indicateurs constitué : d'un indicateur de fréquence quantifiant une fréquence d’apparition de chaque mot dans la base structurée initiale (32), d’un indicateur d’interconnexion représentatif d’une répartition des liens sémantiques dans la base structurée initiale (32), d’un indicateur de pertinence quantifiant l’utilité des données de la base structurée initiale (32), d’un indicateur de précision quantifiant la polysémie de chaque mot de la base structurée initiale (32), comparaison (130) de chaque indicateur déterminé avec au moins un seuil respectif, si le résultat de la comparaison est négatif, envoi (140) d’une commande d’enrichissement de la base structurée initiale (32) pour former une base structurée de données enrichie, dite base structurée enrichie, comprenant un plus grand nombre d’objets, que la base structurée initiale (32). Procédé (100) selon la revendication 1, dans lequel l’étape (120) de détermination des indicateurs comprend la détermination d’au moins trois indicateurs parmi le groupe d’indicateurs, l’étape (120) de détermination des indicateurs comprenant préférentiellement la détermination de chaque indicateur du groupe d’indicateurs. Procédé (100) selon la revendication 1 ou 2, dans lequel un des indicateurs déterminés lors de l’étape de détermination (120) est l’indicateur de fréquence, l’étape de détermination (120) comprenant : le calcul de l’entropie de Shannon associée à chaque mot de la base structurée initiale (32), l'évaluation du pourcentage de mots dont l’entropie de Shannon est supérieure à une valeur respective, l'application d’un test statistique aux entropies de Shannon calculées pour obtenir une p-valeur et un pourcentage de similarité, l’indicateur de quantité d’information comprenant : le pourcentage de mots dont l’entropie de Shannon est supérieure à la valeur prédéfinie, la p-valeur, et le pourcentage de similarité. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel un des indicateurs déterminés lors de l’étape de détermination (120) est l’indicateur d’interconnexion, l’étape de détermination (120) comprenant: le calcul de la proportion du nombre de classes de la base structurée initiale (32) comprenant un commentaire explicatif du contenu de la classe, le calcul du nombre de liens sémantiques reliant chaque classe à une donnée dans la base structurée initiale (32), l'évaluation du nombre de classes reliées à des données par un nombre de liens sémantiques inférieur à une première valeur respective ou supérieur à une deuxième valeur respective, le calcul d’une valeur de modularité des classes de la base structurée initiale (32), l’indicateur d’interconnexion comprenant : le nombre de classes de la base structurée initiale (32) comprenant un commentaire explicatif du contenu de la classe, le nombre de classes reliées à des données par un nombre de liens sémantiques inférieur à la première valeur respective ou supérieur à la deuxième valeur respective, et la valeur de modularité des classes. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel un des indicateurs déterminés lors de l’étape de détermination (120) est l’indicateur de précision, l’étape de détermination (120) comprenant : l'obtention d’un dictionnaire comprenant une pluralité de mots, et, pour chaque mot, au moins un sens, la comparaison de chaque mot de chaque classe de la base structurée initiale (32) aux mots du dictionnaire, le calcul d’un pourcentage de mots de la base structurée initiale (32) apparaissant dans le dictionnaire, parmi les mots apparaissant dans le dictionnaire, le calcul d’un pourcentage de mots ayant un unique sens dans le dictionnaire, la transformation de la base structurée initiale (32) en un graphe, le graphe comprenant une classe centrale, dite classe mère, reliée à une pluralité de classes, dites classes filles, le calcul de l’entropie de Shannon associée à chaque classe fille, l'évaluation d’un pourcentage de classes filles dont l’entropie de Shannon est supérieure à une valeur respective, l’indicateur de précision comprenant : le pourcentage de mots de la base structurée initiale (32) apparaissant dans le dictionnaire, pourcentage de mots de la base structurée initiale (32) ayant un unique sens dans le dictionnaire, le pourcentage de classes filles dont l’entropie de Shannon est supérieure à la valeur respective. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la base structurée initiale (32) comprend une pluralité de scenarii comportant chacun un jeu de valeurs et une action prise par le pilote de l’aéronef (15) en présence de ce jeu de valeurs, chaque valeur du jeu de valeurs étant une valeur numérique d’une donnée de la base structurée initiale (32), un des indicateurs déterminés lors de l’étape de détermination (120) étant l’indicateur de pertinence, l’étape de détermination (120) comprenant : l’obtention d’un modèle d’intelligence artificielle entrainé pour, recevoir un scenario et déterminer une règle logique combinant les valeurs du jeu de valeurs aboutissant à l’action dudit scénario, et pour quantifier l’importance de chaque valeur dans l’action prise, application dudit modèle d’intelligence artificielle à chaque scenario de la base structurée initiale (32), pour obtenir, pour chaque valeur de chaque jeu de valeurs, un quantificateur d’importance dans l’action dudit scenario, calcul de la proportion de valeurs des jeux de valeurs pour lesquels le quantificateur d’importance est inférieure à un seuil respectif, l’indicateur de pertinence comprenant : ladite proportion de valeurs des jeux de valeurs pour lesquels le quantificateur d’importance est inférieure au seuil respectif. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, suite à l’étape d’envoi d’une commande d’enrichissement, les étapes d’obtention (110), de détermination (120), de comparaison (130) et le cas échéant d’envoi (140) du procédé sont réitérées tant que le résultat de la comparaison est négatif, la base structurée enrichie d’une itération étant la base structurée initiale (32) de l’itération suivante, la base structurée de données obtenue à l’issu des itérations étant dénommée base structurée validée (95). Procédé (100) selon la revendication précédente, dans lequel le procédé comprend, si le résultat de la comparaison est positif, une étape (150) d’importation de la base structurée validée (95), dans un dispositif (25) électronique d’interaction avec le pilote de l’aéronef (15), pour son utilisation au cours d’une mission avionique. Procédé d’aide au pilotage d’un aéronef (15) à partir d’une base structurée de données initiale (32), dite base structurée initiale (32), le procédé comprenant une phase d’enrichissement (100) et une phase d’exploitation (200), la phase d’enrichissement (100) comprenant un enrichissement la base structurée initiale (32) par application d’un procédé d’enrichissement (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, la phase d’exploitation (200) étant mise en œuvre par un dispositif (25) électronique d’interaction avec le pilote de l’aéronef (15), le dispositif électronique d’interaction (25) comportant la base structurée de données issue de la phase d’enrichissement (100), dénommée base structurée validée (95), et comprenant les étapes suivantes : réception (210) d’une requête depuis le pilote de l’aéronef (15), sélection (220) d’objets, de la base structurée validée (95), en réponse à la requête reçue, émission (230), d’une instruction de pilotage élaborée à partir des objets sélectionnés, à destination de l’un parmi : le pilote de l’aéronef (15) et un actionneur de l’aéronef (15). Produit programme d’ordinateur, comprenant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes. Dispositif (20) électronique d’enrichissement d’une base structurée de données destinée à l’aide à la décision d’un pilote d’un aéronef (15), le dispositif électronique d’enrichissement (20) comprenant : un module d’obtention (30) configuré pour obtenir une base structurée de données initiale (32), dite base structurée initiale (32), comprenant une pluralité d’objets parmi lesquels : une pluralité de classes, une pluralité de données, et des liens sémantiques associant chaque donnée à au moins une classe, chaque donnée et/ou chaque classe comprenant un ou plusieurs mots, un module de détermination (35) configuré pour déterminer au moins deux indicateurs parmi le groupe d’indicateurs constitué : d'un indicateur de fréquence quantifiant une fréquence d’apparition de chaque mot dans la base structurée initiale (32), d’un indicateur d’interconnexion représentatif d’une répartition des liens sémantiques dans la base structurée initiale (32), d’un indicateur de pertinence quantifiant l’utilité des données de la base structurée initiale (32), d’un indicateur de précision quantifiant la polysémie de chaque mot de la base structurée initiale (32), un module de comparaison (40) configuré pour comparer chaque indicateur déterminé avec au moins un seuil respectif, un module d’envoie (45) configuré pour, si le résultat de la comparaison est négatif, envoyer une commande d’enrichissement de la base structurée initiale (32) pour former une base structurée de données enrichie, dite base structurée enrichie, comprenant un plus grand nombre d’objets, que la base structurée initiale (32).