Brevet FR3161829A1 — publié le 20251031

Procédé de gestion d’un ensemble de règles de compression de paquets de données L’invention se rapporte à un procédé de gestion d’un ensemble (RS) de règles de compression s’appliquant à des paquets de données, dit ensemble initial, caractérisé en ce que le procédé comprend les étapes suivantes : Obtention d’un lot (L) de paquets de données, dit lot obtenu ; Suppression de l’ensemble initial (RS) de règles de compression d’une règle (R), dite règle supprimée, qui ne s’applique à aucun paquet du lot obtenu (L). Figure 1 Procédé de gestion d’un ensemble de règles de compression de paquets de données Le domaine technique est celui de la compression et de la décompression de données. Plus précisément, l’invention se rapporte à un procédé de gestion d’un ensemble de règles de compression de paquets de données. Ces paquets de données sont destinées à être transmis dans un réseau informatique ou de télécommunications. Le procédé selon l’invention vise en particulier à améliorer la qualité de l’ensemble de règles de compression. L’informatique en réseau et les télécommunications numériques modernes fonctionnent sur le principe de l’échange de paquets de données entre émetteurs et récepteurs suivant des protocoles tels que le protocole IP (acronyme de l’anglais Internet Protocol ). Un ensemble de paquets de données relatifs à une communication est envoyé par l’émetteur vers un récepteur. Les paquets contiennent l’adresse du récepteur pour pouvoir lui être adressé grâce à différents algorithmes de routage, et le contenu de la communication est reconstruit par le récepteur en regroupant les données contenues dans les différents paquets. Pour réaliser une communication complète, de nombreux protocoles doivent être utilisés qui remplissent chacun un rôle depuis l’envoi physique de bits, éléments atomiques constituant les données numériques, jusqu’à l’interprétation de données pour les applications informatiques. Les bits sont classiquement regroupés en octets, ensembles de huit bits. Les différents protocoles sont classiquement vus comme étant organisés en couches, un protocole d’une couche s’appuyant sur un protocole d’une couche inférieure. Le modèle OSI (de l’anglais Open Systems Interconnection ) et le modèle Internet décrivent l’articulation des divers protocoles entre différentes couches. Par exemple, dans une version simplifiée, le protocole HTTP (de l’anglais Hypertext Transfer Protocol ) est un protocole de la couche Application, qui permet de transférer des données vers ou depuis un site web. Les données à transférer sont organisées en paquets de données. Le protocole HTTP utilise le protocole TCP (de l’anglais Transmission Control Protocol ) qui appartient à la couche Transport, par exemple pour demander le transfert de paquets de données représentant le contenu d’un site web vers un utilisateur. Le protocole TCP, par exemple, fonctionne en trois phases : l’établissement d’une connexion, le transfert de données, et la fin de la connexion. Les protocoles de la couche Transport utiliseront un protocole de la couche Réseau, en général le protocole IP ( Internet Protocol ) dans une de ses versions IPv4 ou IPv6. Ce protocole ne s’intéresse qu’à la transmission de données organisées en paquets d’une adresse vers une autre, sans s’occuper de l’établissement de la connexion ou de l’ordre d’arrivée des paquets de données formant une transmission, ces considérations étant gérées par le protocole de la couche Transport supérieure. Le protocole IP utilisera un protocole de la couche Liaison, par exemple le protocole Ethernet qui va organiser l’envoi des données élémentaires constituant le paquet, ces données élémentaires étant des bits, transmis en utilisant la couche Physique, que ce soit en utilisant une émission par fibre optique, ou par une communication sans fil suivant les cas. D’autres protocoles de la couche Application vont utiliser d’autres protocoles des couches inférieures pour réaliser leurs fonctions. Par exemple, le protocole CoAP (de l’anglais Constrained Application Protocol ) utilisé dans le domaine de l’Internet des objets s’appuie en général sur le protocole UDP (de l’anglais User Datagram Protocol ) de la couche Transport. Un point commun à l’ensemble des protocoles sur l’ensemble des couches est l’organisation des données échangées en paquets de données. Un paquet de données est organisé en deux parties : une première partie est l’en-tête (traduction de l’anglais header ) du paquet qui regroupe les informations nécessaires au protocole qui a la charge de traiter le paquet ; une seconde partie est la charge (traduction de l’anglais payload ) qui regroupe les données transportées dans le paquet lui-même. Dans le cas où les paquets d’un protocole donné contiennent un ou des paquets encapsulés d’un autre protocole, la charge d’un paquet du premier protocole peut contenir l’en-tête d’un autre protocole. Au niveau de la couche Liaison, on parle de trame plutôt que de paquet, et, en plus de l’en-tête, il existe un pied de trame indiquant la fin de la trame. Les en-têtes de paquets comprennent des champs. Un champ est un ensemble continu de bits d’une longueur fixe ou variable. Quand un champ est de longueur variable, des mécanismes permettent de savoir quelle est la longueur du champ effectivement transmis. Quand la valeur présente dans un champ de longueur fixe est de longueur variable, des bits de bourrage (traduction de l’anglais padding ) vont compléter la valeur jusqu’à la longueur fixe du champ. Un champ dispose d’un identifiant qui indique la nature de la valeur qui est présente dans le champ. Les valeurs présentes dans le champ sont utilisées par le protocole concerné pour traiter le paquet de façon appropriée. Par exemple, dans l’en-tête d’un paquet IP, un champ dont l’identifiant est Version contiendra le numéro de version du protocole utilisé. La taille de ce champ est de quatre bits. D’autres champs concernent par exemple les adresses IP source et destination du paquet. Un en-tête est donc naturellement divisé en plusieurs sections, à savoir les champs de l’en-tête. La charge du paquet peut également être divisée en plusieurs sections, par exemple en définissant des sections d’une longueur constante exprimée en nombre de bits. Un outil d’analyse de paquets tel que Wireshark ou tcpdump permet de capturer et analyser des paquets de données. L’analyse permet de séparer un paquet de données échangé sur un réseau entre son en-tête et la charge utile, et de lire les informations comprises dans l’en-tête et les données comprises dans la charge utile et d’identifier les diverses sections d’un paquet, à la fois dans son en-tête et dans sa charge. Nous rappelons que, à la suite de l’encapsulation des paquets de données, l’en-tête typique d’un paquet sera constitué de plusieurs en-têtes concaténés, un pour chaque protocole encapsulé. Par exemple, une trame Ethernet encapsulant un paquet IP commencera par l’en-tête IP, suivi de l’en-tête UDP. Un datagramme UDP porté par une trame Ethernet présentera alors successivement l’en-tête Ethernet suivie de l’en-tête IP puis de l’en-tête UDP. Il existe un besoin clair de compression des données échangées en informatique et dans les télécommunications numériques pour économiser au mieux les ressources matérielles et en énergie consommées par les réseaux informatiques ou de télécommunications. Ce besoin explique la création de protocoles dédiés à la compression des paquets de données échangées. On connaît comme exemples de protocoles de compression les protocoles ROHC (acronyme de l’anglais RObust Header Compression ) qui est défini par l’organisme de standardisation IETF (pour Internet Engineering Task Force ) dans le document RFC ( Request For Comments , documents de spécification à la base d’Internet) numéro 3095, ainsi que le protocole SCHC (acronyme de l’anglais Static Context Header Compression ), défini par l’IETF dans la RFC 8724. Ces protocoles fonctionnent grâce à des règles de compression qui s’appliquent ou pas à un paquet de données particulier selon les valeurs prises par les différentes sections de ce paquet donné. Les règles de compression utilisées dans les protocoles ROHC ou SCHC ou dans d’autres protocoles similaires vont par exemple chercher à effacer une valeur connue prise par une section donnée d’un paquet et une règle de décompression complémentaire rétablira la valeur effacée à la réception du paquet. D’autres règles pourront remplacer une valeur donnée par l’index d’un dictionnaire ou bien n’effaceront qu’un préfixe de la valeur représentée comme une suite de bits, préfixe qui sera rétabli à la décompression. Un identifiant de la règle de compression utilisée pour compresser un paquet est transmis en même temps que le paquet afin que la règle symétrique de décompression puisse lui être appliqué à la réception et rétablir le paquet dans son intégralité. On obtient ainsi une compression très efficace des paquets de données même si la compression se limite aux en-têtes. Dans tous les cas, le fonctionnement de protocoles de compression de paquets de données va reposer sur l’existence d’ensembles de règles de compression qui décrivent les opérations de compression à mener sur des valeurs de champs d’en-têtes ou plus généralement de sections des paquets de données, pour peu que ces valeurs remplissent des conditions qui déclenchent l’application des opérations de compression présentes dans une règle. On dit d’une règle de compression qu’elle s’applique à un paquet quand les opérations de compression présentes dans la règle peuvent s’appliquer aux valeurs prises par les champs du paquet en question. Des opérations qui ne réalisent aucune compression mais qui s’appliquent potentiellement à toutes les valeurs possibles peuvent être définies pour des raisons de complétion, afin qu’il soit possible, pour tout paquet donné, de trouver une règle de compression qui s’applique à ce paquet, quitte à ne réaliser aucune compression. L’ensemble de ces éléments sont bien connus dans l’état de la technique et ne seront pas décrits plus avant. État de la technique En général, les ensembles de règles de compression sont définis par des experts à partir de leurs connaissances et d’une analyse de paquets représentatifs d’un trafic donné. Il commence à apparaître dans l’état de l’art l’idée que les ensembles de règles de compression puissent être obtenus par apprentissage automatique (traduction de l’anglais machine learning ). L’obtention d’un ensemble de règles de compression par apprentissage automatique se ferait là aussi en partant d’un ensemble de paquets représentatifs du trafic attendu, qui serait alors classiquement dénommé ensemble d’apprentissage. Pour assurer le meilleur fonctionnement possible des protocoles de compression, la qualité des ensembles de règles de compression est un enjeu majeur. Cette qualité se juge sur le taux de compression réalisé par un ensemble de règles donné quand il est déployé pour s’exécuter sur un trafic donné. La qualité d’un ensemble de règles de compression peut donc se mesurer de façon objective, en comparant les compressions réalisées par différents ensembles de règles sur un même trafic. Un autre critère de qualité d’un ensemble de règles de compression est sa taille. Plus petit sera l’ensemble, à taux de compression égal, meilleur il sera, car il prendra moins de place en mémoire dans les équipements récepteurs et émetteurs. De plus, quand l’ensemble de règles de compression est de petite taille, le protocole de compression prend moins de temps pour déterminer quelle est la règle à appliquer. Enfin, quand une règle est utilisée, son identifiant doit être en général transmis avec le paquet compressé pour permettre de réaliser l’opération inverse de décompression à la réception du paquet. Plus il y a de règles, plus grand sera la taille de l’identifiant de règle utilisé et donc plus grand le nombre de bits utilisé pour encoder cette information dans le paquet transmis, ce qui va à l’encontre de l’objectif de la compression. Les deux critères de taille et de taux de compression interviennent donc pour juger la qualité d’un ensemble de règles de compression, que cet ensemble soit donné par un expert ou bien obtenu par apprentissage automatique. Le procédé de gestion selon l’invention vise à améliorer un ensemble donné de règles de compression entre autres selon les deux critères de taille et de taux de compression. Un ensemble de règles de compression est obtenu à partir d’un ensemble de paquets représentatif du trafic attendu, par analyse automatique ou par analyse réalisée par un expert. Le risque est alors que l’ensemble de règles de compression souffre d’un manque de généralisation, c’est-à-dire que l’ensemble de règles de compression soit très efficace pour compresser l’ensemble représentatif qui a été utilisé pour construire l’ensemble de règles mais ne s’applique pas aussi efficacement à un trafic réel. Ce risque est particulièrement présent dans le cas d’un ensemble de règles obtenu par apprentissage automatique. A l’extrême, l’ensemble de règles peut être formé de règles qui ne compressent chacune qu’un seul paquet de l’ensemble de paquets qui a été utilisé pour construire les règles, chaque règle compressant ce paquet au maximum. Mais ces règles compressant un paquet unique ne pourront pas ensuite s’appliquer aux paquets du trafic réel qui ne correspondent pas forcément à des paquets de l’ensemble utilisé pour la construction. Une solution connue dans l’état de la technique est d’améliorer l’ensemble utilisé pour la construction, en le rendant plus représentatif du trafic réel qui sera soumis à l’ensemble de règles de compression. Mais les champs à compresser peuvent être d’une grande taille et prendre donc beaucoup de valeurs potentielles. Il n’est donc pas réaliste d’espérer obtenir un ensemble représentatif de tous les paquets pouvant circuler dans un trafic donné et de toutes les valeurs que peuvent prendre les sections des paquets de données. Une autre solution pour combattre le manque de généralisation, qui est utilisé classiquement dans d’autres domaines utilisant l’apprentissage automatique, est d’arrêter l’apprentissage lorsque le nombre de règles apprises dépasse un certain seuil. Mais le réglage de ce seuil fait intervenir un expert humain, ce qui va à l’encontre de l’objectif de l’apprentissage automatique. L’invention vient améliorer la situation. Selon un premier aspect fonctionnel, l’invention a trait à un procédé de gestion d’un ensemble de règles de compression s’appliquant à des paquets de données, dit ensemble initial, caractérisé en ce que le procédé comprend les étapes suivantes : Obtention d’un lot de paquets de données, dit lot obtenu ; Suppression de l’ensemble initial de règles de compression d’une règle, dite règle supprimée, qui ne s’applique à aucun paquet du lot obtenu. L’ensemble initial après que la règle supprimée en a été retirée est dit ensemble modifié. Dans des modes de réalisation, le procédé comprend en outre une étape de mise à disposition dudit ensemble modifié. Grâce à l’invention, un ensemble de règles de compression est modifié et amélioré. Cette amélioration se fait suivant les deux critères qui gouvernent la qualité d’un ensemble de règles de compression. L’ensemble initial de règles de compression s’applique à des paquets de données. L’ensemble initial de règles de compression cherche à compresser des paquets de données d’un trafic donné mais peut avoir été établi de façon imparfaite et nécessiter une amélioration. En obtenant un lot de paquets de données, et en supprimant de l’ensemble des règles celles qui ne s’appliquent à aucun paquet du lot obtenu, le procédé s’attaque au manque de généralisation éventuel de l’ensemble initial, en ne conservant que les règles qui s’appliquent à au moins un autre paquet, en dehors des exemples de paquets qui ont servi à construire l’ensemble de règles au départ. On peut donc s’attendre à une amélioration du taux de compression obtenu par l’ensemble amélioré sur du trafic réel, car une étape permet de vérifier que, dans le cas où l’ensemble initial a été obtenu à partir d’exemples de paquets de données, cet ensemble initial n’a pas été obtenu en optimisant les compressions réalisées par cet ensemble initial de façon trop forte par rapport aux exemples utilisés. Après une ou plusieurs suppressions, l’ensemble ainsi modifié à partir de l’ensemble initial est mis à disposition, dans certains modes de réalisation, pour être utilisé dans des protocoles de compression de paquets de données. Dans d’autres modes de réalisation, l’ensemble initial de règles de compression est utilisé pour réaliser des compressions de paquets de données tout au long de l’exécution du procédé, au fur et à mesure de son amélioration, sans que n’ait lieu une étape dédiée de mise à disposition de l’ensemble de règles de compression. Comme l’amélioration de l’ensemble de règles est réalisée en supprimant une ou plusieurs règles, le procédé de gestion d’un ensemble de règles de compression respecte également un second critère pour juger de la qualité d’un ensemble de règles de compression, à savoir sa taille. Le procédé fonctionne en effet en supprimant des règles de l’ensemble initial, ce qui va nécessairement diminuer sa taille, et donc améliorer sa qualité selon ce second critère. De plus, l’invention est réalisée par un procédé automatique, sans intervention d’un expert. Dans le cas d’un apprentissage automatique des règles de compression, le procédé est donc plus intéressant que l’état de l’art dans lequel un expert décide d’une taille maximale de l’ensemble de règles de compression car le procédé ne fait pas intervenir d’expert. Selon un mode de mise en œuvre particulier de l’invention, l’ensemble initial de règles de compression est obtenu au préalable par un algorithme d’apprentissage automatique en utilisant un lot de paquets de données comme ensemble d’apprentissage, dit lot initial, et le lot obtenu de paquets de données est disjoint du lot initial. Grâce à l’invention, un ensemble de règles de compression obtenu par apprentissage automatique peut être amélioré. Le procédé selon l’invention dans ce mode de réalisation est particulièrement utile dans le cas où l’ensemble initial de règles de compression est obtenu par apprentissage automatique. Ici, l’apprentissage de l’ensemble de règles de compression a utilisé un lot initial de paquets comme ensemble d’apprentissage, différent du lot qui est obtenu dans la première étape du procédé. La notion d’ensemble d’apprentissage est bien connue dans le domaine de l’apprentissage automatique et n’est pas détaillée davantage. En retirant de l’ensemble de règles de compression les règles qui ne s’appliquent à aucun paquet du lot obtenu, le procédé va améliorer l’ensemble de règles de compression en évitant un manque de généralisation possible dans l’apprentissage automatique, dans lequel l’ensemble de règles serait adapté exclusivement aux paquets du lot initial qui a été utilisé pour l’apprentissage automatique. Le lot de paquets de données obtenu dans la première étape du procédé joue en quelque sorte un rôle de contrôle du niveau de généralisation des règles de l’ensemble initial obtenu par apprentissage à partir du lot initial. De plus, comme le lot obtenu est disjoint du lot initial, les paquets présents dans le lot obtenu n’ont pas du tout été utilisés pour l’apprentissage. Les règles appartenant à l’ensemble de règles de compression n’ont donc pas été spécialement adaptées aux paquets du lot obtenu. Les paquets du lot obtenu représentent donc des paquets du trafic que les règles de compression sont susceptibles de rencontrer lorsqu’elles seront appliquées à un trafic réel et auxquels elles n’ont pas été confrontées lors de l’apprentissage automatique. Une règle qui ne trouverait à s’appliquer à aucun paquet du lot obtenu est donc clairement trop spécialisée, et doit être retirée de l’ensemble de règles pour améliorer celui-ci. Si un ou plusieurs paquets du lot obtenu avaient été utilisés durant l’apprentissage, les règles obtenues seraient au moins partiellement influencées par ces paquets du lot obtenu et ce lot serait moins performant pour jouer le rôle de contrôle du niveau de généralisation présenté par les règles de compression. Selon un autre mode de mise en œuvre de l’invention, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, l’ensemble initial de règles de compression est représenté par une structure de données dans laquelle une règle de compression, dite première règle, est reliée à une autre règle de compression, dite deuxième règle, lorsque, si la première règle s’applique à un paquet donné, la deuxième règle s’applique au même paquet. Grâce à ce mode de réalisation, les règles de compression présentes dans l’ensemble initial sont représentées et organisées dans une structure de données qui permet de savoir si une règle donnée va s’appliquer à un sous-ensemble ou à un sur-ensemble des paquets auxquels s’applique une autre règle. Quand une première règle est reliée à une deuxième règle de telle manière que, pour n’importe quel paquet auquel la première règle s’applique, alors la deuxième règle s’applique, on dit que la première règle est plus spécialisée que la deuxième règle. Selon un autre mode de mise en œuvre de l’invention, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, lorsqu’une règle de compression, dite règle supprimée, est supprimée de l’ensemble initial, le procédé comprend une détermination d’une suppression d’une autre règle en utilisant la structure de données. Grâce à ce mode de réalisation, la suppression des règles de l’ensemble initial est accélérée en utilisant la structure de données qui permet de retrouver facilement s’il existe une relation de spécialisation entre règles. Quand une règle ne s’applique à aucun paquet du lot obtenu, elle est supprimée. Une règle plus spécialisée que la règle supprimée s’applique à un sous-ensemble de paquets si on la compare à la règle supprimée. On est donc certain qu’une règle plus spécialisée que la règle supprimée ne s’appliquera non plus à aucun paquet du lot obtenu. Elle peut ou doit donc être également supprimée. La structure de données dans laquelle l’information de spécialisation entre règles est enregistrée permet de réaliser efficacement ces suppressions supplémentaires, en la consultant. Selon un autre mode de mise en œuvre de l’invention, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, la structure de données qui représente l’ensemble initial a été obtenue par l’algorithme d’apprentissage automatique qui a permis d’obtenir l’ensemble initial. Un algorithme d’apprentissage de règles de compression peut fonctionner en partant de règles générales et chercher des règles plus spécialisées qui s’appliquent aux paquets de données du lot de paquets qui sert d’ensemble d’apprentissage. Ce type d’algorithme d’apprentissage pourra produire comme effet de bord (traduction de l’anglais side effect ) une structure de données qui conserve l’information de quelle règle a été créée à partir de quelle autre et plus généralement de quelle règle est plus spécialisée qu’une autre. Dans ce mode de réalisation, cette information, qui était un à-côté de l’algorithme d’apprentissage automatique, devient une information très utile pour accélérer le procédé de gestion selon l’invention. Comme le procédé est accéléré, il pourra être utilisé sur des ensembles de règles et des lots de paquets plus grands, ce qui les rend plus représentatifs des trafics de données attendus. Selon un autre mode de mise en œuvre de l’invention, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, la structure de données qui représente l’ensemble initial est un arbre dont les nœuds sont les règles de compression de l’ensemble initial et une règle, dite première règle, sera placée dans l’arbre comme descendante d’une autre règle, dite deuxième règle, lorsque, si la première règle s’applique à un paquet donné, la deuxième règle s’applique au même paquet. Grâce à ce mode de réalisation, la mise en œuvre du procédé est encore accélérée. L’utilisation d’un arbre comme structure de données permet de disposer très rapidement de l’information selon laquelle une règle est plus ou moins spécialisée qu’une autre. Si une règle est descendante d’une autre dans l’arbre, elle sera nécessairement plus spécialisée et s’appliquera à un sous-ensemble des paquets auxquels la règle parente s’applique. L’utilisation d’un arbre comme structure de données permet donc d’appliquer très facilement le procédé : dès qu’une règle est identifiée dans l’arbre comme devant être supprimée, toutes ses descendantes doivent aussi l’être car elles sont plus spécialisées que la règle supprimée. D’autres structures de données peuvent être utilisées, comme un tableau des règles de compression, dans lequel une liste de règles plus spécialisées est associée à chaque règle de compression. L’avantage d’une telle structure de données est la plus grande facilité de programmation. Selon un autre mode de mise en œuvre de l’invention, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, le procédé de gestion est itératif et un nouveau lot de paquets de données est obtenu et une règle est supprimée de l’ensemble de règles de compression lorsqu’elle ne s’applique à aucun paquet du nouveau lot obtenu. Grâce à ce mode de réalisation, le procédé peut être répété plusieurs fois, au fur et à mesure que de nouveaux lots de paquets de données sont obtenus. Ces lots de plus en plus représentatifs du trafic réel permettent d’améliorer de façon itérative l’ensemble de règles de compression initial, en le modifiant étape par étape au fur et à mesure de l’obtention de nouveaux lots. Selon un autre mode de mise en œuvre de l’invention, qui pourra être mis en œuvre alternativement ou cumulativement avec les modes précédents, les règles de compression sont des règles du protocole SCHC. Le procédé selon l’invention peut permettre d’améliorer des ensembles de règles de compression pour le protocole SCHC et en particulier d’améliorer des ensembles obtenus par apprentissage automatique, en évitant que ceux-ci ne souffrent d’un manque de généralisation. Dans d’autres modes de réalisation, les règles de compression sont celles d’autres protocoles de compression. Selon un premier aspect matériel, l’invention se rapporte à une entité de gestion gérant un ensemble de règles de compression s’appliquant à des paquets de données, dit ensemble initial, comprenant les modules suivants : Module d’obtention d’un lot de paquets de données, dit lot obtenu ; Module de suppression de l’ensemble initial de règles de compression d’une règle, dite règle supprimée, qui ne s’applique à aucun paquet du lot obtenu. L’ensemble initial après que la règle supprimée en a été retirée est dit ensemble modifié. Dans des modes de réalisation, l’entité de gestion comprend en outre un module de mise à disposition dudit ensemble modifié. Selon un mode de réalisation de ce premier aspect matériel, l’invention se rapporte à un équipement de télécommunications comprenant une entité de gestion selon l’invention. Selon un autre mode de réalisation, l’invention se rapporte à un terminal mobile comprenant une entité de gestion selon l’invention. Selon un autre aspect matériel, l’invention a trait à un programme d'ordinateur, le programme comprenant des instructions de code qui, lorsqu’il est exécuté par un processeur, réalise les étapes du procédé de gestion défini ci-dessus. Enfin, selon un autre aspect matériel, l’invention a trait à un support de données sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des séquences d’instructions pour la mise en œuvre du procédé de gestion défini ci-dessus. Le support de données peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker les programmes. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique tel qu’un un disque dur. D'autre part, le support peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Le programme selon l’invention peut utiliser tout type de technologie informatique en terme de langages de programmation compilés, interprétés, ou une combinaison des deux ainsi qu’en terme de systèmes d’exploitation. Brève description des figures L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit, donnée à titre d'exemple, et faite en référence aux dessins annexés sur lesquels : FIG. 1 représente une entité de gestion réalisant le procédé selon l’invention. FIG. 2 représente une suite d’étapes effectuées durant le procédé selon l’invention. FIG. 3 représente un exemple de structure de données utilisée dans le procédé selon l’invention. Description détaillée La FIG. 1 représente une entité de gestion 100 apte à réaliser un procédé de gestion selon l’invention. Dans l’exemple de réalisation représenté dans la FIG. 1 , l’entité de gestion 100 comprend les modules suivants : Un module 101 d’obtention d’un lot L de paquets de données, dit lot obtenu ; Un module 102 de suppression de l’ensemble initial RS de règles de compression d’une règle R, dite règle supprimée, qui ne s’applique à aucun paquet du lot obtenu L ; Un module 103 de mise à disposition de l’ensemble modifié RS’ de règles de compression. Dans d’autres exemples de réalisation, l’entité de gestion 100 ne comprend pas de module 103 de mise à disposition de l’ensemble modifié dénoté RS’ dans l’exemple de la FIG. 1 . L’ensemble modifié RS’ correspond à l’ensemble initial RS duquel la règle R a été supprimée. L’entité de gestion 100 présente l’architecture matérielle d’un ordinateur conventionnel. Elle comporte notamment un processeur, une mémoire vive de type RAM et une mémoire morte telle qu’une mémoire de type Flash, ROM, (non représentés sur la figure) ainsi que des dispositifs d’entrée-sortie tels que, dans certains cas, des claviers et/ou écrans (non représentés sur la figure), et des ports réseaux permettant de communiquer avec d’autres entités et serveurs grâce à un réseau de communication tel qu’Internet non représenté sur la figure. L’entité de gestion sera par exemple un serveur informatique qui réalise le procédé de gestion dans le cadre du travail d’établissement d’ensembles de règles de compression avant leur déploiement dans un ou plusieurs équipements qui vont appliquer ultérieurement les règles de l’ensemble géré à des paquets de données qu’ils traitent dans le cadre d’un trafic réel. L’entité de gestion peut aussi être déployée dans une architecture en nuage (traduction de l’anglais cloud architecture ) dans laquelle l’utilisateur ne disposera pas d’un serveur dédié mais demandera des ressources de calcul, de mémoire et réseau qui rempliront les fonctions de l’entité de gestion. Dans d’autres exemples de réalisation, l’entité de gestion sera partie elle-même d’un équipement qui applique des règles de compression. L’entité de gestion est alors un composant de l’équipement en charge d’améliorer lors d’étapes successives le ou les ensembles de règles que le composant utilise pour compresser le trafic traité par l’équipement. Un tel équipement peut être par exemple un routeur. Ce routeur peut être un routeur déployé dans des réseaux locaux (traduction de l’anglais Local Area Network ) ou bien dans des réseaux métropolitains (traduction de l’anglais Metropolitan Area Network ) ou bien dans des réseaux étendus (traduction de l’anglais Wide Area Network ). L’équipement peut aussi être une passerelle assurant la liaison entre des réseaux distincts, par exemple une passerelle domestique ou bien une passerelle d’accès pour des objets connectés de l’Internet des objets ou bien une passerelle assurant la liaison entre des protocoles distincts, par exemple une passerelle traduisant des communications en voix sur IP (traduction de l’anglais Voice over IP ) vers un cœur de réseau IP ou au contraire vers un réseau d’accès téléphonique ou un réseau téléphonique fixe, par exemple un réseau d’entreprise. L’équipement peut également être une station de base utilisée dans un réseau de télécommunications mobiles. L’équipement peut aussi être un terminal mobile. Dans tous les cas, l’entité de gestion doit améliorer des ensembles de règles de compression utilisés par l’équipement pour compresser le trafic qu’il gère. Cette amélioration se fait en utilisant le procédé de gestion et des captures de paquets de données qui transitent par l’équipement et qui sont donc par définition représentatifs du trafic que l’équipement doit compresser. Dans l’exemple représenté dans la FIG. 1 , l’entité de gestion 100 gère un ensemble de règles de compression RS. Cet ensemble comprend en particulier, initialement, une règle R de compression. L’ensemble RS de règles de compression a pu être établi par un expert ou bien selon un procédé d’apprentissage automatique. L’ensemble RS peut être par exemple un ensemble de règles de compression selon le protocole SCHC et être adapté à un trafic particulier, c’est-à-dire adapté à compresser des paquets de données utilisés dans un contexte protocolaire donné, pour des équipements donnés. L’ensemble RS a pu ensuite être déployé pour être utilisé dans un équipement, et l’entité de gestion, dans ce cas, pourra être un composant de l’équipement en question. Ou bien, après avoir obtenu une première version de l’ensemble RS de règles de compression, celui-ci est transmis à l’entité de gestion 100 qui est un serveur qui ne va pas utiliser l’ensemble RS pour réaliser des compressions mais qui est dédié à l’amélioration des ensembles des règles de compression. Dans un exemple de réalisation, l’ensemble RS a pu être obtenu par apprentissage automatique et un lot L0, dit lot initial, est alors, dans cet exemple, l’ensemble des paquets de données qui ont été utilisés comme exemples de paquets représentatifs du trafic à compresser pour réaliser cet apprentissage automatique, c’est-à-dire l’ensemble d’apprentissage. La notion d’ensemble d’apprentissage est bien connue dans le domaine de l’apprentissage automatique et n’est pas détaillée davantage. Dans une première étape S1, visible sur la FIG. 2 qui sera décrite plus après, le module 101 de l’entité de gestion 100 obtient un lot L de paquets de données, dit lot obtenu. Ce lot obtenu L de paquets de données va être utilisé pour améliorer la qualité de l’ensemble RS de règles de compression, en s’assurant que cet ensemble ne souffre pas d’un manque de généralisation, tout en diminuant le nombre de règles dans l’ensemble RS. Le lot L peut être par exemple obtenu en enregistrant du trafic réel. L’entité de gestion 100 peut être un équipement de télécommunications qui réalise des transmissions de paquets de données, éventuellement compressés avec les règles de l’ensemble RS, et l’entité de gestion 100 va effectuer des captures de paquets de données pour construire le lot L. Pour un meilleur fonctionnement du procédé, le lot obtenu L doit être représentatif du trafic qui doit être compressé par l’ensemble RS de règles de compression. Par exemple, le lot L peut être construit en échantillonnant les paquets sélectionnés sur une période complète de 24 heures afin de ne pas sélectionner que des paquets émis à un certain moment de la journée qui peuvent ne pas être représentatifs du trafic complet. Dans d’autres exemples, le lot obtenu L peut être construit indépendamment d’un trafic réel. Des générateurs de paquets de données peuvent être utilisés pour construire des paquets avec des valeurs tirées aléatoirement pour certains champs du paquet. Un expert peut ainsi fournir un lot L de paquets de données représentatif d’un trafic attendu sans procéder à une capture du trafic réel. Dans un exemple de réalisation, l’ensemble RS de règles de compression a été obtenu par apprentissage automatique. Dans ce cas, dans la majorité des modes de réalisation, l’algorithme d’apprentissage a utilisé un lot L0 de paquets de données, dit lot initial, comme ensemble d’apprentissage. C’est donc ce lot initial L0 qui a permis de construire l’ensemble RS de règles de compression de paquets de données par apprentissage automatique. L’ensemble RS peut donc manquer de généralité et ne s’appliquer que trop étroitement aux paquets de données du lot initial L0 qui a servi d’ensemble d’apprentissage. Dans un mode de réalisation, le lot L obtenu par le module 101 devra être tel qu’il ne comprend aucun paquet de données qui a été utilisé pour obtenir l’ensemble RS par apprentissage automatique. En d’autres termes, dans ce mode de réalisation, l’ensemble RS est obtenu par apprentissage automatique et le lot initial L0 de paquets de données qui a servi d’ensemble d’apprentissage pour obtenir l’ensemble RS et le lot L de paquets de données obtenu par le module 101 de l’entité de gestion sont disjoints et il n’y a aucun paquet de données qui appartient en commun au lot initial L0 qui a servi d’ensemble d’apprentissage et au lot L obtenu par le module 101. Dans la suite du procédé décrit dans cet exemple, le module 102 de suppression va supprimer de l’ensemble RS une règle R, dite règle supprimée lors d’une étape S2 visible sur la FIG. 2 qui sera décrite plus après. La condition appliquée par le module 102 pour supprimer la règle R de l’ensemble RS de règles de compression est qu’une règle R est supprimée quand elle ne s’applique à aucun paquet de données présent dans le lot L de paquets de données, ce lot ayant été obtenu par le module 101. L’avantage de cette étape S2 est d’assurer que les règles de compression présentes dans l’ensemble RS s’appliquent bien à des paquets représentatifs du trafic attendu. Les règles de l’ensemble RS ont pu être apprises avec un lot initial L0 de paquets de données qui a servi d’ensemble d’apprentissage. Cet ensemble RS peut souffrir d’un manque de généralité. En le confrontant à d’autres paquets, ceux du lot L, le procédé permet de s’assurer que les règles de l’ensemble RS sont bien suffisamment générales. Plusieurs modes de réalisation possibles existent pour l’étape S2. Dans un exemple de réalisation, le procédé va consister en choisir une règle R dans l’ensemble RS puis passer en revue tous les paquets de données présents dans le lot obtenu L. Si la règle R ne s’applique à aucun paquet de données du lot obtenu L, alors la règle R est supprimée de l’ensemble RS de règles de compression. L’étape S2 peut être itérée : dès qu’un paquet est trouvé dans le lot L pour lequel la règle R s’applique, on sait que cette règle R ne doit pas être supprimée et il est possible d’examiner une autre règle présente dans l’ensemble RS des règles de compression jusqu’à ce que toutes les règles de l’ensemble RS aient été examinées. Dans un autre exemple de réalisation, l’étape S2 du procédé est réalisée de façon inverse. Les paquets de données du lot obtenu L sont considérés les uns après les autres. Pour un paquet, le procédé examine si une règle R s’applique au paquet ou non. Si la règle R s’applique au paquet, ce ne sera pas la peine de l’examiner pour les paquets suivants du lot obtenu L ; cette règle va être conservée dans l’ensemble RS puisqu’elle s’applique bien à un des paquets du lot L. Une fois que tous les paquets du lot obtenu L ont été examinés, les règles qui ne s’appliquent à aucun paquet du lot L peuvent être supprimées de l’ensemble RS de règles de compression. Dans un mode de réalisation, la suppression de règles est itérée jusqu’à ce que toutes les règles R qui ne s’appliquent à aucun paquet de données du lot obtenu L sont supprimées de l’ensemble RS de règles de compression, selon une application itérative décrite ci-dessus. Dans un autre mode de réalisation, la suppression de règles de l’ensemble RS peut être arrêtée dès qu’un nombre prédéfini de règles a été supprimé ou bien dès que le nombre de règles restant dans l’ensemble RS de règles de compression passe sous un certain seuil. Un avantage de ce mode de réalisation où la suppression s’arrête quand un nombre prédéterminé de règles a été supprimé ou qu’un seuil est atteint est sa plus grande rapidité puisque la totalité des règles présentes dans l’ensemble RS n’a pas à être examiné. Cette plus grande rapidité contrebalance une possible moins grande qualité du résultat obtenu puisque des règles potentiellement supprimées sont ici conservées. Dans des modes de réalisation, l’ensemble RS est représenté par une structure de données qui permet d’accélérer la réalisation de l’étape S2. Des exemples plus détaillés sont donnés dans la description de la FIG. 3 . Une fois la règle R supprimée de l’ensemble RS de règles de compression ainsi potentiellement que d’autres règles de compression, l’ensemble RS peut être dénommé comme ensemble modifié RS’ de règles de compression, qui ne comprend plus la règle supprimée R. Dans des modes de réalisation, l’ensemble modifié RS’ est mis à disposition par le module 103 de l’entité de gestion. Ledit ensemble modifié RS’ est l’ensemble initial RS après que la règle supprimée R, et éventuellement d’autres règles de compression, en a été retirée. Dans d’autres modes de réalisation, l’ensemble RS, RS’ de règles de compression peut être utilisé à tout moment pour effectuer des compressions de paquets de données sans mise en œuvre particulière d’une opération de mise à disposition. Dans notre exemple, cet étape de mise à disposition S3 (visible sur la FIG. 2 qui sera décrite plus après) peut être réalisée selon plusieurs modes de réalisation. Dans un mode de réalisation, l’entité de gestion 100 fait partie d’un équipement de télécommunications qui utilise l’ensemble RS de règles de compression pour réaliser des compressions de paquets de données d’un trafic assuré par l’équipement. Dans ce cas, le module 103 va mettre à disposition l’ensemble modifié RS’ en remplaçant l’ensemble de règles de compression utilisé par l’équipement pour compresser des paquets de données, qui était initialement l’ensemble RS, par l’ensemble modifié RS’. Dans un mode de réalisation, le module 103 peut transférer un fichier comprenant l’ensemble modifié RS’, ou tout autre objet informatique représentant l’ensemble modifié RS’, à d’autres entités qui veulent pouvoir l’utiliser. Par exemple, un équipement de télécommunications a pu transférer à l’entité de gestion 100, pour amélioration, un ensemble RS de règles de compression ainsi qu’un lot L de paquets de données et, après réalisation du procédé, le module 103 transmet en réponse l’ensemble modifié RS’. Dans un autre mode de réalisation, l’entité de gestion 100 a reçu un ensemble RS obtenu par apprentissage automatique utilisant un lot initial L0 de paquets de données comme ensemble d’apprentissage et l’entité de gestion 100, après avoir obtenu un lot L de paquets de données, va réaliser le procédé selon l’invention afin d’améliorer l’ensemble RS de règles de compression et le transformer en l’ensemble modifié RS’. Cet ensemble modifié RS’ sera ensuite utilisé à la place de l’ensemble initial RS. Dans d’autres exemples de réalisation, le procédé ne met pas en œuvre une étape S3 de mise à disposition. Dans ces exemples, l’ensemble RS de règles de compression peut être accédé et utilisé pour compresser des paquets de données à tout moment lors de l’exécution du procédé. La FIG. 2 , quant à elle, représente une suite d’étapes effectuées durant le procédé selon l’invention. Dans l’exemple représenté dans la FIG. 2 , le procédé commence par une étape S1 grâce à laquelle un lot L de paquets de données est obtenu par le module 101 de l’entité de gestion 100. Le lot L va être utilisé comme ensemble de contrôle pour s’assurer que les règles de compression de l’ensemble RS ne souffrent pas d’un manque de généralité et s’appliquent bien à des paquets de données représentatifs du trafic qui devra être compressé. L’ensemble RS a pu être calculé par un algorithme d’apprentissage automatique et un lot initial L0 de paquets de données a alors été utilisé comme ensemble d’apprentissage. Un risque de l’apprentissage automatique est que l’ensemble RS est trop spécifique au lot L0, d’où l’intérêt du procédé selon l’invention. Pour de meilleurs résultats, il faudra alors que le lot obtenu L soit disjoint du lot initial L0. En effet, si un paquet est présent à la fois dans le lot L obtenu et dans le lot L0 qui a servi d’ensemble d’apprentissage, les règles de l’ensemble RS vont probablement s’appliquer à ce paquet et le lot obtenu L ne pourra pas jouer son rôle d’ensemble de contrôle. Le lot L peut être obtenu par capture de trafic réel ou bien produit par un générateur automatique ou bien défini par un expert. Des combinaisons de techniques sont possibles dans lesquelles, par exemple, des paquets seront générés par des simulateurs à partir de paquets capturés dans un trafic réel, en utilisant de surcroît le guidage d’un expert. Le procédé dans cet exemple de réalisation se poursuit par une étape S2 de suppression dans l’ensemble RS d’une règle R. Cette étape S2 peut être itérée pour aboutir à plusieurs suppressions de règles, ce qui est symbolisé dans la FIG. 2 par la flèche circulaire associée à l’étape S2. Une règle R est supprimée de l’ensemble RS lors de l’étape S2 si elle ne s’applique à aucun paquet du lot obtenu L. L’étape S2 peut être réalisée en considérant les règles de l’ensemble RS une par une et en cherchant au moins un paquet dans le lot obtenu L auquel la règle R s’applique. Si ce n’est le cas pour aucun paquet, la règle R est supprimée. Il est possible d’utiliser dans l’application de l’étape S2 une structure de données dans laquelle les règles de l’ensemble RS sont enregistrées de manière à pouvoir déterminer facilement qu’une règle est plus spécialisée qu’une autre. Si une règle est supprimée, la lecture de la structure de données permettra de supprimer également les règles qui sont plus spécialisées que la règle supprimée. En effet, si une règle ne s’applique à aucun paquet du lot obtenu L, les règles plus spécialisées, par définition, ne s’appliqueront non plus à aucun paquet du même lot L et peuvent donc être aussi supprimées. Dans l’exemple représenté ici, le procédé se termine par une étape S3 de mise à disposition de l’ensemble modifié RS’. L’ensemble modifié RS’ est l’ensemble initial RS duquel une ou plusieurs règles de compression ont été supprimées à la suite d’une ou plusieurs exécutions des étapes S2. La mise à disposition de l’ensemble modifié RS’ peut se faire par un transfert de fichier ou de tout autre objet informatique pertinent depuis l’entité de gestion 100 vers un équipement qui doit utiliser l’ensemble RS’ de règles de compression. Dans ce contexte, l’entité de gestion 100 peut être un serveur dédié à la gestion et l’amélioration d’ensembles de règles de compression. La mise à disposition de l’ensemble RS’ peut aussi se faire en donnant accès à des requêtes pour obtenir l’ensemble RS’. Dans ce contexte, l’entité de gestion 100 peut être un composant d’un équipement de télécommunications qui utilise l’ensemble RS de règles de compression pour compresser le trafic qu’il transmet. L’entité de gestion 100 met alors à disposition de l’équipement de télécommunications qui l’englobe une version améliorée RS’ de l’ensemble initial RS de règles de compression. Dans d’autres exemples de réalisation, l’ensemble initial RS et l’ensemble modifié RS’ peuvent être accédés durant l’exécution du procédé par d’autres entités informatiques pour procéder à des compressions de paquets de données sans que l’entité de gestion 100 ait à réaliser une étape de mise à disposition 103. Par ailleurs, le procédé de gestion dans son ensemble peut être itéré, c’est-à-dire qu’après obtention d’un ensemble modifié RS’ de règles de compression, un nouveau lot L’ de paquets de données peut être obtenu et le procédé répété sur l’ensemble modifié RS’ avec le nouveau lot L’ pour obtenir un nouvel ensemble modifié RS’’ dans lequel les règles de compression qui ne s’appliquent à aucun paquet du nouveau lot L’ ont été supprimées. Ce nouvel ensemble modifié RS’’ pourra lui aussi être mis à disposition ou sera accessible à tout moment y compris lors des exécutions des étapes de suppression S2. La FIG. 3 , quant à elle, représente une structure de données utilisée dans certains modes de réalisation du procédé. Dans l’exemple représenté dans la FIG. 3 , l’ensemble initial RS de règles de compression comprend cinq règles R1, R2, R3, R4, R5. Ces règles R1, R2, R3, R4, R5 de l’ensemble RS sont représentées par une structure de données qui est un arbre. L’objectif de la structure de données est de permettre de retrouver rapidement la relation de spécialisation qui peut exister entre règles de compression. Une règle, dite première règle, est plus spécialisée qu’une autre règle, dite deuxième règle, si, quand la première règle s’applique à un paquet de données, alors la deuxième règle de compression s’applique aussi au même paquet de données. Dans la FIG. 3 , la structure de données est un arbre, et la relation de spécialisation est représentée par les flèches entre règles. Autrement dit, la règle R3 est plus spécialisée que la règle R2, elle-même plus spécialisée que la règle R1. Et par ailleurs, la règle R5 est plus spécialisée que la règle R4, elle-même plus spécialisée que la règle R1. Dans l’exemple de la FIG. 3 , les règles de compression sont des règles qui s’appliquent à des paquets de données comprenant au moins trois informations. La première information SRC est une donnée proche d’une adresse IP, par exemple une adresse IP source d’un message ; de même, la deuxième information DST est une donnée proche d’une adresse IP, par exemple une destination d’un message ; et enfin, la troisième information VAL est une valeur transmise dans le paquet, cette valeur étant une suite de 4 bits. Les règles de compression reprennent des opérations inspirées du protocole SCHC. La règle R1 ne réalise aucune compression, ce qui est décrit par le mot anglais nothing . L’utilisation d’une opération qui ne réalise aucune compression permet de définir une règle qui s’applique à tous les paquets de données et qui est donc la règle la moins spécialisée possible. Une telle règle sera au sommet d’un arbre qui représente cette relation de spécialisation entre règles de compression. Les autres opérations sont des opérations d’effacement des valeurs, effacement décrit par le mot anglais erase . Par exemple, la règle R2 consiste à dire que si, dans un paquet de données, le champ SRC prend la valeur 12.12, ce champ est effacé. Dans le fonctionnement normal du protocole de compression, la règle utilisée pour compresser un paquet serait connue et cette valeur 12.12 rétablie à la réception du paquet compressé. La règle R3, en plus d’effacer la valeur 12.12 si elle est prise par le champ SRC, efface la valeur 0101 si elle est prise par le champ VAL. La règle R4, quant à elle, efface la valeur 16.16 si elle est prise par le champ DST ; la règle R5 y rajoute l’effacement de la valeur 1111 si elle est prise par le champ VAL. Dans le protocole SCHC, d’autres règles de compression que l’effacement d’une valeur donnée existent, comme le remplacement d’une valeur donnée par un index d’un dictionnaire, ou l’effacement d’un préfixe d’une valeur exprimée comme suite de bits. Les règles R1 à R5 ont pu être apprises par un algorithme d’apprentissage automatique ou par un expert au vu d’un lot initial L0 de paquets de données qui a servi d’ensemble d’apprentissage. Ce lot L0 comprend deux paquets P1 et P2, qui prend des valeurs données dans la FIG. 3 . Dans un mode de réalisation, les règles de compression R1 à R5 sont apprises par apprentissage automatique, et la structure de données ou l’arbre, comme dans l’exemple de la FIG. 3 , qui représente les règles de compression et la relation de spécialisation entre les règles est obtenue au moment de cet apprentissage automatique. De cette manière, l’obtention de la structure de données qui va être utilisée ultérieurement se fait sans aucun effort de calcul supplémentaire. Dans des exemples réalistes, le lot initial L0 qui a été utilisé comme ensemble d’apprentissage comprendrait plusieurs milliers, voire millions, de paquets de données correspondant à du trafic réel de télécommunications. Dans un mode de réalisation du procédé, une structure de données, telle que par exemple l’arbre de la FIG. 3 , est utilisée pour accélérer le procédé d’amélioration de l’ensemble de règles de compression. Nous rappelons qu’un risque de l’apprentissage automatique est que l’ensemble appris automatiquement soit trop spécifique au lot L0 et ne s’applique pas à d’autres paquets qui n’ont pas été utilisés dans l’apprentissage. Pour éviter cela, un lot L de paquets de données est obtenu et utilisé dans le procédé selon l’invention. Dans un mode de réalisation, ce lot L de paquets de données n’a été utilisé en aucun cas lors de l’apprentissage automatique qui a permis d’obtenir l’ensemble RS de règles de compression. Dans ce mode, les lots L0 et L sont disjoints. Dans l’exemple de la FIG. 3 , le lot obtenu L de paquets de données comprend deux paquets P3 et P4, dont les champs SRC, DST et VAL prennent les valeurs présentées en FIG. 3 . Le procédé selon l’invention va utiliser les paquets du lot L pour contrôler que les règles de l’ensemble RS ont suffisamment de généralité. Pour cela, les règles de l’ensemble RS qui ne s’appliquent à aucun paquet du lot obtenu L sont supprimées de l’ensemble RS. C’est le cas de la règle R3. Comme la règle R3 ne s’applique qu’à des paquets pour lesquels le champ SRC vaut 12.12 et le champ VAL vaut 0101, la règle R3 ne s’applique à aucun des paquets du lot L, même si pour tous les paquets du lot L, le champ SRC vaut bien 12.12. C’est la sélection sur la valeur VAL qui est trop discriminante pour cette règle. La suppression de la règle R3 de l’ensemble RS est représentée par une barre. Il en est de même pour la règle R4. La règle R4 s’applique à des paquets dont le champ DST présente la valeur 16.16, alors que pour les deux paquets P3, P4 du lot L, ce champ prend la valeur 10.10. La règle R4 est supprimée de l’ensemble RS, et grâce à l’organisation des règles de l’ensemble RS, il est possible de déduire immédiatement que la règle R5 peut être aussi supprimée. Cette suppression, déduite de la suppression de la règle R4 et non pas calculée en vérifiant si la règle R5 s’applique aux paquets du lot obtenu L, est représentée par une barre en pointillés sur la FIG. 3 . Cette déduction peut être faite car les règles de l’ensemble RS sont représentées par une structure de données, ici un arbre, dans laquelle il est facile de retrouver une relation de spécialisation entre règles de compression. Comme la règle R5 est fille de la règle R4 dans l’arbre qui représente l’ensemble RS, on sait que la règle R5 est plus spécialisée que la règle R4. Comme la règle R4 ne s’applique à aucun paquet du lot obtenu L, et que la règle R5 est plus spécialisée que la règle R4, on peut donc en déduire immédiatement que la règle R5 ne s’applique également à aucun paquet du lot L et peut donc être supprimée de l’ensemble RS. L’utilisation d’une structure de données telle que l’arbre de la FIG. 3 permet donc d’accélérer le procédé selon l’invention. A partir du moment où il est déterminé que la règle R4 doit être supprimée, toutes les règles descendantes, c’est-à-dire les règles présentes dans le sous-arbre dont le sommet est la règle supprimée (sous-arbre qui est réduit ici à seulement la règle R5), peuvent être supprimées également de l’ensemble RS et n’ont pas à être examinées pour voir si elles s’appliquent aux paquets du lot L. D’autres structures de données peuvent être utilisées comme un tableau listant l’ensemble des règles mais comprenant en plus des listes attachées à chaque règle précisant quelles autres règles sont plus spécialisées que la règle en question. Finalement, dans l’exemple de la FIG. 3 , l’ensemble de règles de compression comprend uniquement les règles R1 et R2 après l’exécution du procédé. Signalons enfin ici que, dans le présent texte, le terme « module » peut correspondre aussi bien à un composant logiciel qu’à un composant matériel ou un ensemble de composants matériels et logiciels, un composant logiciel correspondant lui-même à un ou plusieurs programmes ou sous-programmes d’ordinateur ou de manière plus générale à tout élément d’un programme apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions telles que décrites pour les modules concernés. De la même manière, un composant matériel correspond à tout élément d’un ensemble matériel (ou hardware) apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions pour le module concerné (circuit intégré, carte à puce, carte à mémoire, etc.). Procédé de gestion d’un ensemble (RS) de règles de compression s’appliquant à des paquets de données, dit ensemble initial, caractérisé en ce que le procédé comprend les étapes suivantes : Obtention d’un lot (L) de paquets de données, dit lot obtenu ; Suppression de l’ensemble initial (RS) de règles de compression d’une règle (R), dite règle supprimée, qui ne s’applique à aucun paquet du lot obtenu (L). Procédé de gestion selon la revendication 1 caractérisé en ce que l’ensemble initial (RS) de règles de compression est obtenu au préalable par un algorithme d’apprentissage automatique en utilisant un lot (L0) de paquets de données comme ensemble d’apprentissage, dit lot initial, et en ce que le lot obtenu (L) de paquets de données est disjoint dudit lot initial (L0). Procédé de gestion selon l’une des revendications 1 ou 2 caractérisé en ce que l’ensemble initial (RS) de règles de compression est représenté par une structure de données dans laquelle une règle de compression, dite première règle, est reliée dans la structure de données à une autre règle de compression, dite deuxième règle, lorsque, si la première règle s’applique à un paquet donné, la deuxième règle s’applique au même paquet. Procédé de gestion selon la revendication 3 caractérisé en ce que la structure de données qui représente l’ensemble initial (RS) est un arbre dont les nœuds sont les règles de compression de l’ensemble initial (RS) et caractérisé en ce que ladite première règle sera placée dans l’arbre comme descendante de ladite deuxième règle. Procédé de gestion selon l’une des revendications 3 ou 4 caractérisé en ce que lorsqu’une règle de compression (R), dite règle supprimée, est supprimée de l’ensemble initial (RS), le procédé comprend une détermination d’une suppression d’une autre règle en utilisant la structure de données. Procédé de gestion selon l’une des revendications 2 à 5 caractérisé en ce que la structure de données qui représente l’ensemble initial (RS) a été obtenue par l’algorithme d’apprentissage automatique qui a permis d’obtenir l’ensemble initial (RS). Procédé de gestion selon l’une des revendications 1 à 6 caractérisé en ce que le procédé de gestion est itératif et en ce qu’un nouveau lot (L’) de paquets de données est obtenu et une règle (R) est supprimée de l’ensemble (RS) de règles de compression lorsqu’elle ne s’applique à aucun paquet du nouveau lot (L’) obtenu. Procédé de gestion selon l’une des revendications 1 à 7 caractérisé en ce que les règles de compression sont des règles du protocole SCHC. Entité de gestion (100) gérant un ensemble (RS) de règles de compression s’appliquant à des paquets de données, dit ensemble initial, comprenant les modules suivants : Module (101) d’obtention d’un lot (L) de paquets de données, dit lot obtenu ; Module (102) de suppression de l’ensemble initial (RS) de règles de compression d’une règle (R), dite règle supprimée, qui ne s’applique à aucun paquet du lot obtenu (L). Equipement de télécommunications comprenant une entité de gestion (100) selon la revendication 9. Terminal mobile comprenant une entité de gestion (100) selon la revendication 9. Programme d’ordinateur apte à être mis en œuvre par une entité de gestion (100) selon la revendication 9, le programme comprenant des instructions de code qui, lorsqu’il est exécuté par un processeur, réalise les étapes du procédé de gestion défini dans la revendication 1. Support de données sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur selon la revendication 12 comprenant une séquence d’instructions pour la mise en œuvre du procédé de gestion conforme à la revendication 1 lorsqu’il est chargé dans et exécuté par un processeur.