Brevet FR3164297A1 — publié le 20260109

La présente invention concerne un procédé et un dispositif de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef dans lequel on : - obtient des caractéristiques de chaque aéroport, - obtient des données environnementales de chaque aéroport, - on forme (E500), pour chaque aéroport, un ensemble descriptif de l’aéroport à partir des caractéristiques de l’aéroport des données environnementales, - on détermine (E510) pour au moins un aéronef connu, une liste des aéroports visités par l’aéronef depuis la dernière installation de puits de chaleur sur l’aéronef, - on forme (E520, E530, E540) un jeu d’entrainement, - on entraine et évalue un modèle à partir du jeu d’entrainement, - on prédit (E550) un potentiel de vie de puits de chaleur de l’aéronef à partir de l’ensemble descriptif et d’une liste des aéroports visités par l’aéronef. Fig. 5 PROCEDE et DISPOSITIF DE PREDICTION DU POTENTIEL DE VIE D’UN PUITS DE cHALEUR D’UN AERONEF La présente invention concerne un procédé et un dispositif de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef. ETAT DE LA TECHNIQUE ANTERIEURE Dans le domaine de l’aéronautique, la prédiction de la durée de vie des équipements est un enjeu majeur et les puits de chaleurs font partie des équipements pour lesquels cela est particulièrement vrai. En effet, il existe une disparité importante de la durée de vie des puits de chaleur d’un aéronef à l’autre. Le puits de chaleur est la superposition des disques au niveau des roues du train d’atterrissage qui lorsqu’ils sont mis en contact les uns avec les autres permettent à l’avion de freiner. La prédiction du potentiel de vie d’un puits de chaleur est une tâche complexe et il n’existe pas aujourd’hui de solution capable de réaliser avec précision de telles prédictions. En effet, si l’utilisation de données mesurées et/ou mémorisées par des équipements compris dans un aéronef permet dans de nombreux cas de calculer une durée de vie restante, l’accessibilité à ce type d’information n’est pas garantie pour tous les aéronefs. L’absence de capteur adapté ou la difficulté d’accès aux données sont en effet des obstacles majeurs. Aujourd’hui, la majorité des aéronefs ne sont pas équipés de capteurs mesurant l’état d’usure d’un puits de chaleur. Si de tels capteurs existaient, l’accès à ces données à des fins de prédiction pour d’autres aéronefs est néanmoins difficile de par la quantité de données à traiter et de par l’autorisation par le titulaire de l’aéronef au traitement de ces données. La présente invention permet de s’affranchir du problème d’accès aux données, de réaliser une prédiction personnalisée du nombre de cycles que pourra réaliser un puits de chaleur et de fournir des recommandations aux compagnies aériennes qui leur permettront d’optimiser le temps de vie de leur puits de chaleur et de mieux gérer leur flotte. A cette fin, selon un premier aspect, un mode de réalisation propose un procédé de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef caractérisé en ce que le procédé comporte les étapes de : - obtention de caractéristiques de chaque aéroport, les caractéristiques d’un aéroport étant au moins représentatives des pistes de l’aéroport et de leurs caractéristiques, - obtention, pour différentes périodes de temps d’une année, de données environnementales de chaque aéroport, - formation, pour chaque aéroport, d’un ensemble descriptif de l’aéroport à partir des caractéristiques de l’aéroport des données environnementales pour les différentes périodes de temps, - détermination pour au moins un aéronef connu, d’une liste des aéroports visités par l’aéronef depuis la dernière installation de puits de chaleur sur l’aéronef, la détermination des aéroports étant effectuée à partir de données de vols de l’aéronef depuis la dernière installation du puits de chaleur et la liste des aéroports visités étant obtenue à partir de logiciels de suivi de vols, - formation d’un jeu d’entrainement à partir de l’ensemble descriptif et de la liste des aéroports visités par l’aéronef, - entrainement et évaluation d’un modèle à partir du jeu d’entrainement, le modèle ayant une propriété d’invariance à l’ordre des aéroports visités, - prédiction d’un potentiel de vie de puits de chaleur de l’aéronef à partir de l’ensemble descriptif et d’une liste des aéroports visités par l’aéronef. Un mode de réalisation concerne aussi un dispositif de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef caractérisé en ce que le dispositif comporte : - des moyens d’obtention de caractéristiques de chaque aéroport, les caractéristiques d’un aéroport étant au moins représentatives des pistes de l’aéroport et de leurs caractéristiques, - des moyens d’obtention, pour différentes périodes de temps d’une année, de données environnementales de chaque aéroport, - des moyens de formation, pour chaque aéroport, d’un ensemble descriptif de l’aéroport à partir des caractéristiques de l’aéroport des données environnementales pour les différentes périodes de temps, - des moyens de détermination pour au moins un aéronef connu, d’une liste des aéroports visités par l’aéronef depuis la dernière installation de puits de chaleur sur l’aéronef, la détermination des aéroports étant effectuée à partir de données de vols de l’aéronef depuis la dernière installation du puits de chaleur et la liste des aéroports visités étant obtenue à partir de logiciels de suivi de vols, - des moyens de formation, pour chaque aéroport d’un jeu d’entrainement à partir de l’ensemble descriptif et de la liste des aéroports visités par l’aéronef, - des moyens d’entrainement et d’évaluation d’un modèle à partir du jeu d’entrainement, le modèle ayant une propriété d’invariance à l’ordre des aéroports visités, - des moyens de prédiction d’un potentiel de vie de puits de chaleur de l’aéronef à partir de l’ensemble descriptif et d’une liste des aéroports visités par l’aéronef. Ainsi, la présente invention permet de prédire le potentiel de vie de puits de chaleurs sans nécessiter l’utilisation de capteurs. La présente invention permet de s’affranchir du problème d’accès aux données intrinsèques d’un aéronef. La présente invention permet aussi d’effectuer une prédiction précise et personnalisée du nombre de cycles que pourra réaliser un puit de chaleur en fonction des aéroports sur lesquels il sera amené à opérer. La présente invention permet aussi de prendre en compte les différents facteurs influent sur l’usure des puits de chaleur et permet de fournir des recommandations aux compagnies aériennes permettant d’optimiser le temps de vie de leur puits de chaleur et de mieux gérer leur flotte. La propriété d’invariance du modèle permet d’évaluer un potentiel de vie de puits de chaleur et d’entrainer le modèle une seule fois sur le jeu d’entrainement pour ensuite prédire le nombre de cycles que pourra réaliser un puits de chaleur. Selon un mode particulier, le procédé comporte en outre une étape de détermination d’un score de sévérité de chaque aéroport à partir du modèle entrainé, de l’ensemble descriptif de l’aéroport et d’une liste ne contenant que l’aéroport. La propriété d’invariance du modèle permet d’extrapoler un score de sévérité des aéroports individuellement et d’entrainer le modèle une seule fois sur le jeu d’entrainement. Ainsi, le modèle a deux capacités, celle de prédire le nombre de cycles que pourra réaliser un puits de chaleur étant donné ses fréquences de visites des différents aéroports. Ainsi la présente invention permet d’identifier les aéroports à l’origine d’une usure importante des puits de chaleur. Selon un mode particulier, les caractéristiques d’un aéroport sont le nombre de pistes de chaque aéroport, le nombre de pistes disposant d’un revêtement, un indicateur de l’état du revêtement de chaque piste, la longueur des pistes de chaque aéroport, les caractéristiques mécaniques du revêtement de la piste, les distances des voies de circulation de l’aéroport aménagées pour le déplacement des avions entre les points de stationnement et les pistes, la propreté des pistes, l’altitude de l’aéroport. Ainsi la présente invention permet d’identifier les aéroports à l’origine d’une usure importante des puits de chaleur. Selon un mode particulier, les données environnementales sont parmi la température, l’humidité, le vent, la visibilité, la pollution pendant la période de temps de l’année. Ainsi la présente invention permet d’effectuer une prédiction précise et personnalisée du nombre de cycles que pourra réaliser un puits de chaleur en fonction des aéroports sur lesquels il sera amené à opérer et en fonction des saisons. Selon un mode particulier, le procédé comporte en outre une étape de détermination de la fréquence des visites de chaque aéroport. Le modèle prend ainsi en entrée une liste d’aéroports et une liste de fréquence de visite associée, et permet, en ne faisant qu’un entrainement du modèle une seule fois, d’obtenir à la fois une prédiction du nombre de cycles et une prédiction de la sévérité de l’aéroport. Selon un mode particulier, la détermination d’un score de sévérité et la prédiction sont effectuées à partir d’un logiciel d’apprentissage automatique. Selon un mode particulier, le logiciel d’apprentissage automatique détermine le score de sévérité et la prédiction à partir de deux niveaux de réseaux neuronaux denses et entre les deux niveaux de réseaux neuronaux denses le procédé comporte une étape de pondération par fréquence des visites de chaque aéroport. Un mode particulier concerne aussi un produit programme d’ordinateur. Il comprend des instructions pour implémenter, par un équipement, le procédé selon l’un des modes de réalisation précédents, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur du dispositif. Un mode particulier concerne aussi un support de stockage. Il stocke un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour implémenter, par un dispositif nœud, le procédé selon l’un des modes de réalisation précédents, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur du dispositif. Les caractéristiques de l'invention mentionnées ci-dessus, ainsi que d'autres, apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un exemple de réalisation, ladite description étant faite en relation avec les dessins joints, parmi lesquels : FIG. 1 illustre schématiquement un exemple d’un algorithme de détermination de données descriptives d’un aéroport pour différentes périodes d’une année ; FIG. 2 illustre schématiquement un exemple d’un algorithme de détermination pour chaque aéronef des aéroports visités par l’aéronef depuis la dernière installation de puits de chaleur sur l’aéronef ; FIG. 3 illustre schématiquement un exemple d’un algorithme d’entrainement et d’évaluation d’un modèle ; FIG. 4 illustre schématiquement un exemple d’un algorithme de prédiction du potentiel de vie d’un puits de chaleur ; FIG. 5 illustre schématiquement un exemple d’un algorithme de prédiction d’un score de sévérité d’un aéroport ; FIG. 6 illustre schématiquement un exemple d’architecture d’un dispositif de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef. EXPOSE DETAILLE DE MODES DE REALISATION La FIG. 1 illustre schématiquement un exemple d’un algorithme de détermination de données descriptives d’un aéroport pour différentes périodes d’une année. Le dispositif 60 de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef obtient les caractéristiques de chaque aéroport à l’étape E100. Les caractéristiques d’un aéroport sont par exemple, le nombre de pistes de chaque aéroport, le nombre de pistes disposant d’un revêtement, un indicateur de l’état du revêtement de chaque piste, la longueur des pistes de chaque aéroport, les caractéristiques mécaniques du revêtement de la piste, les distances des voies de circulation (taxiways) de l’aéroport aménagées pour le déplacement des avions entre les points de stationnement et les pistes, la propreté des pistes et l’altitude de l’aéroport. Par construction, toute caractéristique pouvant être mesurée dans l’ensemble des aéroports du monde est à même d’être intégrée. Par exemple, l’utilisation de données satellitaires peut être utilisée pour associer à chaque piste la longueur des taxiways ou la proximité aux habitations. En effet, la longueur d’une piste a un effet sur la nécessité ou pas pour le pilote d’un aéronef de procéder à une inversion de poussée lors d’un atterrissage court. De même la proximité d’habitations d’une des pistes de l’aéroport peut influencer sur l’utilisation de celle-ci ou pour limiter l’impact sonore. Le dispositif 60 de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef obtient des données environnementales de chaque aéroport à l’étape E110. Les données environnementales sont par exemple la température, l’humidité, le vent, la visibilité, la pollution, etc... A l’étape E120, le dispositif 60 de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef forme des couples aéroport / périodes de temps prédéterminées. Les conditions environnementales pouvant fortement varier au cours de l’année, les données environnementales sont regroupées en plusieurs périodes prédéterminées d’une année telles que par exemple les saisons. La représentation par saison permet d’avoir une vision plus juste des conditions aux aéroports en fonction de la période. A l’étape E130, le dispositif 60 de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef agrège l’ensemble des informations obtenues à l’étape E120 de manière à avoir une représentation statistique des caractéristiques environnementales de l’aéroport. Les données d’un même aéroport sont agrégées à l’aide des outils statistiques suivants : médiane, les quantiles (Q10 et q90) et écart moyen à la médiane. On qualifie de quantile 10 (Q10) la valeur en-dessous de laquelle on trouve 10% des valeurs les plus basses et de quantile 90 (Q90), la valeur au-delà de laquelle on trouve 10% des valeurs les plus hautes. A l’étape E140, le dispositif 60 de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef effectue un prétraitement des données obtenues aux étapes E100 et E130. Chaque couple (saison, aéroport) est ainsi représenté par un vecteur dont les valeurs représentent les caractéristiques de l’aéroport. Afin que ces vecteurs soient exploitables par un réseau de neurones, nous réalisons un encodage 1 parmi n qui consiste à encoder une variable à n états sur n bits sur les variables catégorielles et une normalisation sur les variables numériques. Les données aberrantes sont identifiées et supprimées. Les valeurs manquantes sont remplacées par la moyenne dans le cas numérique ou par la valeur la plus fréquente dans le cas catégoriel. Les données prétraitées sont ainsi disponibles à l’étape E150 et forment un ensemble descriptif des couples saisons aéroports. La FIG. 2 illustre schématiquement un exemple d’un algorithme de détermination pour chaque aéronef des aéroports visités par l’aéronef depuis la dernière installation de puits de chaleur sur l’aéronef. A l’étape E200, le dispositif 60 de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef obtient un identifiant (tail number) de chaque aéronef. A l’étape E210, le dispositif 60 de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef obtient, pour chaque aéronef identifié, la dernière date d’expédition et de réception du puits de chaleur. A l’étape E220, le dispositif 60 de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef obtient, pour chaque aéronef identifié, la liste de tous les aéroports visités par l’aéronef depuis qu’il est équipé des puits de chaleurs reçus. La liste des aéroports visités est selon l’invention obtenue à partir de logiciels de suivi de vols tels que les logiciels dénommés « FlightRadar24 » et « FlightAware » disponibles sur le réseau internet. Ces logiciels indiquent la position des aéronefs en vol. A partir des positions de chaque aéronef identifié, il est possible de déduire la liste des aéroports visités par chaque aéronef identifié et ce depuis que celui-ci est équipé des puits de chaleurs reçus. Cette solution évite d’interroger l’opérateur de l’aéronef identifié. A l’étape E230, le dispositif 60 de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef détermine pour chaque aéronef identifié la fréquence des visites, par saison, de l’aéronef identifié de chaque aéroport. A l’étape E240, le dispositif 60 de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef détermine un jeu de données d’entrainement au moins à partir de la fréquence des visites et de l’ensemble descriptif des couples saisons aéroports. Les données obtenues aux étapes E230 et E240 forment un jeu de données d’entrainement sous la forme de vecteurs des représentations des aéroports visités et les fréquences de visites à l’étape E250. La FIG. 3 illustre schématiquement un exemple d’un algorithme d’entrainement et d’évaluation d’un modèle. Selon l’invention, un modèle d’apprentissage tel que décrit dans la publication intitulée « Deep Sets » dont les auteurs sont Manzil Zaheer, Satwik Kottur, et Siamak Ravanbhakhsh est utilisé à l’étape E320. Le modèle respecte les conditions explicitées dans le papier DeepSet afin d’assurer une propriété d’invariance à l’ordre des aéroports visités. Le modèle prend en entrée E300 les vecteurs des représentations des aéroports visités et les fréquences de visites obtenues à l’étape E250. Une première succession de couches de neurones denses réalise une représentation de ces vecteurs dans un espace latent pour effectuer une prédiction E330 du nombre de cycles réalisés et effectuer par la suite une pénalisation de l’erreur E340. L’entrainement se fait de manière supervisée à l’aide d’une descente de gradient E350 et un ajustement des poids E360. Plusieurs combinaisons d’hyperparamètres E370 sont testées à l’aide d’une technique telle que par exemple GridSearch pour paramétrer le modèle de la meilleure manière possible (nombres de neurones, de couches.) afin d’obtenir un modèle entrainé E310 qui après plusieurs itération est évalué E380. La FIG. 4 illustre schématiquement un exemple d’un algorithme de prédiction d’un score de sévérité d’un aéroport. Cet algorithme est effectué pour chaque aéroport. Pour générer le score de sévérité d’un aéroport, il suffit de donner en entrée E410 du modèle entrainé une liste ne contenant, par saison, que l’aéroport dont on souhaite prédire la sévérité et lui associer une fréquence de visite de 1. La prédiction ainsi obtenue correspond au nombre de cycles total théoriquement attendu si seul cet aéroport était visité. Cette valeur peut donc être interprétée comme la sévérité de l’aéroport pour le modèle. Comme le modèle est utilisé pour prédire individuellement la sévérité des aéroports visités, il est préférable que le modèle soit indépendant de l’ordre de visite des aéroports. En effet, la présente invention vise à obtenir des scores de sévérité absolus, indépendants des conditions rencontrées dans les autres aéroports. Dans le cadre de la présente invention, l’ordre de visite des aéroports n’a pas d’impact sur l’usure. Cette propriété s’exprime sous la forme suivante : Avec π une permutation quelconque, x π(i) la représentation de l’aéroport π(i) et f notre modèle. Une telle fonction est dite invariante. D’après le théorème énoncé dans le papier Deepset, elle peut également être décomposée comme suit : Dans notre cas φ est la fonction qui à un aéroport associe sa représentation par le modèle, pondérée par sa fréquence de visite, et ρ est la fonction qui à partir de ses représentations pondérées prédit l’usure. La prédiction est effectuée à partir des vecteurs descriptifs des couples saisons aéroports E400 obtenus à l’étape E150 et des données de l’étape E410. Une première succession de couches de neurones denses E420 réalise une représentation de ces vecteurs dans un espace latent pour obtenir un modèle de représentation de l’aéroport E430. Une somme pondérée de ces représentations est effectuée en utilisant les fréquences E410 de visite de l’aéroport comme pondération. Le résultat de cette somme pondérée est donné en entrée d’une seconde succession de couches de neurones E440 qui prédisent en sortie E450 le nombre total de cycles que peut réaliser le puits de chaleur si seul l’aéroport est visité et qui correspond à un score de sévérité de l’aéroport visité. La FIG. 5 illustre schématiquement un exemple d’un algorithme de prédiction du potentiel de vie d’un puits de chaleur. L’utilisateur fournit la liste des aéroports visités et leur fréquence. Notre solution récupère pour chacun de ces aéroports les représentations vectorielles correspondantes et les fournit en entrée du modèle avec la liste des fréquences de visites associées. Le modèle prédit alors le nombre total de cycles attendus pour le puits de chaleur. La prédiction du potentiel de vie d’un puits de chaleur est effectuée à partir des vecteurs descriptifs des couples saisons aéroports E500 obtenus à l’étape E150 et des fréquences de visites anticipées pour chaque couple aéroport / saison. Une première succession de couches de neurones denses E520 réalise une représentation de ces vecteurs dans un espace latent pour obtenir un modèle de représentation des modèles des aéroports E530. Une somme pondérée de ces représentations est effectuée en utilisant les fréquences E510 de visites anticipées pour chaque couple aéroport / saison comme pondération. Le résultat de cette somme pondérée est donné en entrée d’une seconde succession de couches de neurones E540 qui prédisent en sortie le nombre total de cycles que peut réaliser le puits de chaleur E550. La FIG. 6 illustre schématiquement un exemple d’architecture d’un dispositif de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef. Selon l’exemple d’architecture matérielle représenté à la FIG. 6 , le dispositif 60 de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef comprend, reliés par un bus de communication 600 : un processeur ou CPU (« Central Processing Unit » en anglais) 601 ; une mémoire vive RAM (« Random Access Memory » en anglais) 602 ; une mémoire morte ROM (« Read Only Memory » en anglais) 603 ; une unité de stockage telle qu’un disque dur (ou un lecteur de support de stockage, tel qu’un lecteur de cartes SD (« Secure Digital » en anglais) 604 ; au moins une interface de communication 605 permettant au dispositif le dispositif 60 de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef d’accéder à différentes bases de données ou à différents logiciels de suivi de vol. Le processeur 601 est capable d’exécuter des instructions chargées dans la RAM 602 à partir de la ROM 603, d’une mémoire externe (non représentée), d’un support de stockage (tel qu’une carte SD), ou d’un réseau de communication. Lorsque le dispositif contrôleur Cont est mis sous tension, le processeur 601 est capable de lire de la RAM 602 des instructions et de les exécuter. Ces instructions forment un programme d’ordinateur causant la mise en œuvre, par le processeur 601, de tout ou partie du procédé décrit en relation avec les Figs. 1 à 5. Le procédé décrit ci-après en relation avec les Figs. 1 à 5 peut être implémenté sous forme logicielle par exécution d’un ensemble d’instructions par une machine programmable, par exemple un DSP (« Digital Signal Processor » en anglais) ou un microcontrôleur, ou être implémenté sous forme matérielle par une machine ou un composant dédié, par exemple un FPGA (« Field-Programmable Gate Array » en anglais) ou un ASIC (« Application-Specific Integrated Circuit » en anglais). En général, le dispositif 60 de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef comprend de la circuiterie électronique configurée pour mettre en œuvre les procédés décrits en relation avec les Figs. 1 à 5. Procédé de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef caractérisé en ce que le procédé comporte les étapes de : - obtention de caractéristiques de chaque aéroport, les caractéristiques d’un aéroport étant au moins représentatives des pistes de l’aéroport et de leurs caractéristiques, - obtention, pour différentes périodes de temps d’une année, de données environnementales de chaque aéroport, - formation (E500), pour chaque aéroport, d’un ensemble descriptif de l’aéroport à partir des caractéristiques de l’aéroport des données environnementales pour les différentes périodes de temps, - détermination (E510) pour au moins un aéronef connu, d’une liste des aéroports visités par l’aéronef depuis la dernière installation de puits de chaleur sur l’aéronef, la détermination des aéroports étant effectuée à partir de données de vols de l’aéronef depuis la dernière installation du puits de chaleur et la liste des aéroports visités étant obtenue à partir de logiciels de suivi de vols, - formation (E520, E530, E540) d’un jeu d’entrainement à partir de l’ensemble descriptif et de la liste des aéroports visités par l’aéronef, - entrainement et évaluation d’un modèle à partir du jeu d’entrainement, le modèle ayant une propriété d’invariance à l’ordre des aéroports visités, - prédiction (E550) d’un potentiel de vie de puits de chaleur de l’aéronef à partir de l’ensemble descriptif et d’une liste des aéroports visités par l’aéronef. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le procédé comporte en outre une étape de détermination d’un score de sévérité de chaque aéroport à partir du modèle entrainé, de l’ensemble descriptif de l’aéroport et d’une liste ne contenant que l’aéroport. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les caractéristiques d’un aéroport sont le nombre de pistes de chaque aéroport, le nombre de pistes disposant d’un revêtement, un indicateur de l’état du revêtement de chaque piste, la longueur des pistes de chaque aéroport, les caractéristiques mécaniques du revêtement de la piste, les distances des voies de circulation de l’aéroport aménagées pour le déplacement des avions entre les points de stationnement et les pistes, la propreté des pistes, l’altitude de l’aéroport. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que les données environnementales comprennent une ou plusieurs grandeurs parmi la température, l’humidité, le vent, la visibilité, la pollution. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que le procédé comporte en outre une étape de détermination de la fréquence des visites de chaque aéroport. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que la détermination d’un score de sévérité et la prédiction sont effectuées à partir d’un logiciel d’apprentissage automatique. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que le logiciel d’apprentissage automatique détermine le score de sévérité et la prédiction à partir de deux niveaux de réseaux neuronaux denses et en ce que, entre les deux niveaux de réseaux neuronaux denses, le procédé comporte une étape de pondération par fréquence des visites de chaque aéroport. Dispositif de prédiction du potentiel de vie de puits de chaleur d’un aéronef caractérisé en ce que le dispositif comporte : - des moyens d’obtention de caractéristiques de chaque aéroport, les caractéristiques d’un aéroport étant au moins représentatives des pistes de l’aéroport et de leurs caractéristiques, - des moyens d’obtention, pour différentes périodes de temps d’une année, de données environnementales de chaque aéroport, - des moyens de formation, pour chaque aéroport, d’un ensemble descriptif de l’aéroport à partir des caractéristiques de l’aéroport des données environnementales pour les différentes périodes de temps, - des moyens de détermination pour au moins un aéronef connu, d’une liste des aéroports visités par l’aéronef depuis la dernière installation de puits de chaleur sur l’aéronef, la détermination des aéroports étant effectuée à partir de données de vols de l’aéronef depuis la dernière installation du puits de chaleur et la liste des aéroports visités étant obtenue à partir de logiciels de suivi de vols, - des moyens de formation d’un jeu d’entrainement à partir de l’ensemble descriptif et de la liste des aéroports visités par l’aéronef, - des moyens d’entrainement et évaluation d’un modèle à partir du jeu d’entrainement, le modèle ayant une propriété d’invariance à l’ordre des aéroports visités, - des moyens de prédiction d’un potentiel de vie de puits de chaleur de l’aéronef à partir de l’ensemble descriptif et d’une liste des aéroports visités par l’aéronef.