Brevet FR3161488A1 — publié le 20251024

Un aspect de l’invention concerne un procédé de commande d’un système dont une grandeur de sortie est fonction d’une grandeur d’entrée , le procédé comprenant : - obtenir (410) un modèle espace-état du système ; - obtenir (420) une valeur cible de la grandeur de sortie ; - recevoir (430) une valeur observée de la grandeur de sortie ; - mettre à jour (450) l’équation d’état du modèle espace-état du système à partir de la valeur observée reçue ; - déterminer (460) une valeur de la grandeur d’entrée pour obtenir la valeur cible de la grandeur de sortie en utilisant un algorithme de commande prédictive basé sur le modèle mis à jour du système ; et - commander (470) le système à partir de la valeur de la grandeur d’entrée déterminée. Figure à publier avec l’abrégé : Figure 4 Procédé de commande d’un système DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui des procédés de commande de systèmes dont la ou les grandeurs de sortie sont fonctions d’au moins une grandeur d’entrée. Par exemple, un procédé de commande selon l’invention peut être appliqué, de manière non limitative, à des appareils de massage, et en particulier des appareils de massage comprenant une tête de massage et un système de commande configuré pour commander la tête de massage de sorte qu’une dépression soit générée dans la tête de massage. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Pour des systèmes dont la ou les grandeurs de sortie sont fonctions d’au moins une grandeur d’entrée, les valeurs de la ou les grandeurs d’entrée sont fixées pour obtenir une valeur consigne (ou cible) de la valeur de sortie. En pratique, il existe toujours un écart entre la valeur consigne et la valeur effectivement obtenue à partir des valeurs des grandeurs d’entrée déterminée. Pour réduire cet écart, il est connu d’utiliser un mécanisme d’asservissement du système. Un système asservi est un système apte à élaborer ou ajuster, de manière autonome, la ou les grandeurs de commande (appelées par la suite grandeurs d’entrée) pour atteindre une valeur de consigne (appelée également par la suite valeur cible), à partir d’une mesure de la sortie du système, par exemple acquise par le biais d’un ou plusieurs capteurs. L’ajustement de la ou les grandeurs d’entrée pour obtenir la valeur cible est classiquement effectué à l’aide d’un algorithme de régulation. L’algorithme de régulation le plus répandu est le régulateur (ou correcteur) PID, pour « Proportionnel, Intégral, Dérivé ». Cet algorithme est relativement simple à mettre en place et fournit de très bons résultats sur les systèmes SISO (pour « single input - single output » en anglais, ou « entrée simple – sortie simple » en français). Toutefois, peut être très sensible au bruit, aux erreurs de mesure et à toute variation du système sur lequel il a été préalablement réglé, et rendre le système très instable. En outre, les réglages sont compliqués à mettre en œuvre dans le cas de systèmes MIMO (pour « multiple input - multiple output » en anglais, ou « entrées multiples - sorties multiples » en français). Il existe également des algorithmes de régulation utilisant un modèle du système (par exemple, algorithme de placement de pôles, algorithme de commande linéaire quadratique – ou « commande LQ », algorithme de commande prédictive, etc.). Ces algorithmes sont très performants sur les systèmes MIMO mais sont beaucoup plus compliqués à mettre en œuvre, et nécessitent un modèle (i.e. une équation différentielle modélisant l’évolution du système) du système à réguler. Les modèles peuvent s’obtenir soit analytiquement soit par l’utilisation d’autres algorithmes qui analysent les données d’entrées et de sorties, appelés « Identification Système ». Cependant, ces algorithmes sont également très sensibles à toute variation du système qui infirme donc le modèle et dégrade la régulation. Il existe ainsi un besoin pour des procédés de commande qui ne souffrent pas des problèmes susmentionnés. L’invention vient améliorer la situation. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en proposant un procédé de commande utilisant un algorithme de commande prédictive basé sur un modèle du système, ledit modèle du système étant régulièrement mis à jour. Ainsi, quand bien même le comportement d’une machine ne suit pas le modèle théorique des machines de la même gamme, ou le modèle théorique prédéterminé pour cette machine, le procédé permet de corriger le modèle pour le faire davantage correspondre au comportement réel de la machine, et d’utiliser ce modèle corrigé pour déterminer les valeurs d’entrée à fournir pour obtenir une valeur de sortie cible (ou « consigne »), via un algorithme de commande prédictive. Un aspect de l’invention concerne ainsi un procédé, mis en œuvre par ordinateur, de commande d’un système dont une grandeur de sortie est fonction d’une grandeur d’entrée , le procédé comprenant : pour chaque instant d’une pluralité d’instants , étant un entier naturel non nul : – obtenir une valeur cible de la grandeur de sortie ; – obtenir un modèle espace-état du système comprenant : une équation d’état modélisant une évolution d’une valeur théorique de la grandeur de sortie à partir d’une valeur de la grandeur d’entrée ; et une équation de mesure modélisant une relation entre une valeur observée de la grandeur de sortie et la valeur théorique de la grandeur de sortie ; – recevoir une valeur observée de la grandeur de sortie ; – mettre à jour l’équation d’état du modèle espace-état du système à partir de la valeur observée reçue ; – déterminer une valeur de la grandeur d’entrée pour obtenir la valeur cible de la grandeur de sortie en utilisant un algorithme de commande prédictive basé sur le modèle mis à jour du système ; et – commander le système à partir de la valeur de la grandeur d’entrée déterminée. Par « grandeur de sortie », il est entendu une grandeur physique relative au système, que l’on cherche à contrôler ou à commander. Par « grandeur d’entrée », il est entendu une grandeur physique relative à un fonctionnement du système, dont la valeur a une influence sur la valeur de sortie. Par « commander un système », il est entendu un pilotage de la grandeur d’entrée pour atteindre une certaine valeur de sortie. Il est entendu qu’il peut y avoir une ou plusieurs grandeurs d’entrée et une ou plusieurs grandeurs de sortie. Aussi, les grandeurs d’entrée et/ou de sortie peuvent être vues comme des vecteurs, dont le nombre de composantes correspond au nombre de grandeurs à considérer. Par la suite, les terminologies « grandeur », « vecteur » et « variable » peuvent être utilisées sans distinction pour désigner la ou les grandeurs d’entrée ou de sortie. La valeur de sortie effectivement observée peut différer de la valeur de sortie attendue pour des valeurs d’entrée fixées. Pour marquer cette différence, la valeur de sortie effectivement observée est appelée ici valeur observée de la grandeur de sortie et la valeur de sortie attendue est appelée valeur théorique de la grandeur de sortie. Classiquement la grandeur théorique de sortie est appelée « variable cachée », par opposition à la variable observée . Par modèle espace-état, il est entendu une modélisation dynamique du système, qui comprend : – une ou plusieurs équations de mesure décrivant la manière dont les variables observées (ici, ) sont générées par les variables cachées (ici, ) ; et – une ou plusieurs équations d’état décrivant la manière dont les variables cachées (ici, ) sont générées à partir de leur retard (i.e. de valeurs passées des variables cachées) et de variable de commande (appelées aussi variables d’entrées, ici, ). Un tel modèle espace-état peut ainsi s’écrire : où est un entier naturel non nul, désigne la grandeur de sortie à l’instant , désigne la grandeur d’entrée à l’instant et désigne la grandeur observée en sortie du système à l’instant . et sont deux bruits, qui peuvent être des bruits blancs Gaussiens, supposés mutuellement indépendants (i.e. indépendants d’un instant à l’autre et indépendants entre eux) et indépendants d’un état initial . La première équation est classiquement appelée équation d’évolution ou équation d’état, et la deuxième équation est classiquement appelée équation de mesure. peut être appelée fonction d’évolution, et peut être appelée fonction de mesure. Il est noté que les équations ci-dessus ne sont pas les seules possibles pour un modèle d’espace-état, en particulier il peut exister des décalages d’indice dans leur écriture. Par exemple l’équation d’état peut s’écrire : . De telles variations induisent quelques différences dans la résolution du modèle, mais les principes généraux restent les mêmes. Par « valeur cible de la grandeur de sortie », il est entendu la valeur que l’on souhaite obtenir en sortie du système. On parle également de « valeur consigne », ou simplement « consigne ». Par « mettre à jour l’équation d’état du modèle espace-état », il est entendu que les paramètres de l’équation d’état (en particulier, des coefficients caractéristiques de la fonction ) sont mis à jour à partir des observations reçues. Le modèle espace-état obtenu à l’instant correspond au modèle espace-état mis à jour à l’instant précédent . Ainsi, selon l’invention, le modèle du système est régulièrement mis à jour avec les observations reçues, et les valeurs d’entrées à utiliser pour obtenir des valeurs cibles de la grandeur de sortie sont déterminées à partir de ce modèle mis à jour, permettant ainsi un contrôle plus précis que s’il était effectué à partir d’un modèle prédéfini. Le procédé peut en outre comprendre une étape préalable dans lequel des valeurs initiales sont reçues, les valeurs initiales comprenant : une valeur initiale de la grandeur de sortie, une valeur initiale de la grandeur d’entrée, une valeur initiale de la fonction d’évolution, et les matrices de covariance des bruits et . Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le procédé peut en outre comprendre : - déterminer une estimation d’une valeur de la grandeur de sortie à partir de la valeur observée reçue ; et la détermination de la valeur de la grandeur d’entrée est en outre basée sur l’estimation . Alternativement, la détermination de la valeur de la grandeur d’entrée est en outre basée sur la valeur observée reçue. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, la mise à jour de l’équation d’état du modèle espace-état est mise en œuvre à partir d’un algorithme de filtrage. Il est rappelé qu’un algorithme de filtrage est un algorithme qui permet d’estimer séquentiellement les valeurs des états cachés à partir des valeurs observées . Lorsque le procédé comprend la détermination de l’estimation de la valeur de la grandeur de sortie à partir de la valeur observée reçue, cette détermination peut aussi être mise en œuvre par un algorithme de filtrage. En particulier, la mise à jour de l’équation d’état du modèle espace-état et la détermination de l’estimation de la valeur de la grandeur de sortie peuvent être mise en œuvre par un même algorithme de filtrage. Par exemple, l’algorithme de filtrage peut être un filtre de Kalman. En particulier, le filtre de Kalman peut être un filtre de Kalman « classique » (lorsque le modèle espace-état est linéaire), mais aussi tout autre filtre dérivé du filtre de Kalman classique, comme le filtre de Kalman étendu ou le filtre de Kalman sans parfum. Il est entendu que d’autres algorithmes de filtrage peuvent être utilisés, par exemple des algorithmes de filtrage particulaire. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, la mise à jour de l’équation d’état du modèle espace-état du système comprend une linéarisation de l’équation d’état. Une telle linéarisation permet de simplifier les calculs pour la mise à jour du modèle du système, sans toutefois engendrer des erreurs importantes. En effet, comme le système est mis à jour régulièrement, les variations peuvent être considérées comme suffisamment faibles pour que le modèle linéaire obtenu ne soit pas, localement, trop éloigné du modèle non approximé. Par exemple, l’équation d’état linéarisée s’écrit : où désigne la valeur théorique de la grandeur de sortie à un instant , désigne la valeur théorique de la grandeur de sortie à un instant , désigne la valeur de la grandeur d’entrée à l’instant , où et désignent des matrices de coefficients respectifs et , et étant des entiers naturels non nuls, et où est un bruit blanc Gaussien. Le filtre de Kalman peut être un filtre de Kalman augmenté sur la variable de sortie augmentée issue d’une concaténation de la grandeur de sortie et des coefficients et . Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le système peut être un appareil de massage comprenant une tête de massage et un module de commande, le module de commande étant connecté à une électrovanne reliée à une pompe, l’électrovanne étant en outre reliée à la tête de massage, le module de commande étant configuré pour commander un pourcentage d’ouverture de l’électrovanne pour générer une dépression dans la tête de massage, une amplitude de ladite dépression étant liée au pourcentage d’ouverture de l’électrovanne, dans lequel la grandeur de sortie correspond à l’amplitude de la dépression générée dans la tête de massage et la grandeur d’entrée correspond au pourcentage d’ouverture de l’électrovanne. Par « dépression », il est entendu une différence négative de pression dans la tête de massage par rapport à la pression atmosphérique. En d’autres termes, la pression à l’intérieur de la tête de massage est inférieure à la pression atmosphérique, et la dépression représente la différence (négative) entre la pression dans la tête de massage et la pression atmosphérique. Une telle dépression a pour effet, lorsque la tête de massage est appliquée contre la peau du sujet (à la surface de celle-ci), d’aspirer la peau à l’intérieur de la tête de massage. Cette aspiration permet de former un pli cutané, qui peut ensuite être travaillé (massé) à l’aide d’actionneurs mécaniques, tels que des clapets ou des rouleaux. Dans des modes de réalisation alternatifs, le système peut être une automobile, dans lequel la grandeur de sortie correspond à une vitesse de l’automobile et la grandeur d’entrée correspond à un pourcentage d’ouverture d’un boîtier papillon de l’automobile. Bien entendu, le procédé de commande selon l’invention peut être utilisé pour d’autres systèmes que les deux exemples mentionnés ci-dessus. Il peut être utilisé pour tout système automatique dans lequel une ou plusieurs variables de sortie dépendent d’une ou plusieurs variables d’entrée. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, chaque instant est séparé d’un instant suivant d’un intervalle de temps compris entre 5 ms et 15 ms. Un tel intervalle de temps représente un bon compromis entre précision (plus l’intervalle de temps est faible, plus la mise à jour est précise) et coût calculatoire. Un autre aspect de l’invention concerne un système comprenant un module de commande configuré pour commander une valeur d’une grandeur de sortie , la grandeur de sortie étant fonction d’une grandeur d’entrée , le module de commande étant configuré pour : pour chaque instant d’une pluralité d’instants , étant un entier naturel non nul : – obtenir une valeur cible de la grandeur de sortie ; – obtenir un modèle espace-état du système comprenant : une équation d’état modélisant une évolution d’une valeur théorique de la grandeur de sortie à partir d’une valeur de la grandeur d’entrée ; et une équation de mesure modélisant une relation entre une valeur observée de la grandeur de sortie et la valeur théorique de la grandeur de sortie ; – recevoir une valeur observée de la grandeur de sortie ; – mettre à jour l’équation d’état du modèle espace-état du système à partir de la valeur observée reçue ; – déterminer une valeur de la grandeur d’entrée pour obtenir la valeur cible de la grandeur de sortie en utilisant un algorithme de commande prédictive basé sur le modèle mis à jour du système ; et – commander le système à partir de la valeur de la grandeur d’entrée déterminée. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le système comprend en outre un capteur configuré pour mesurer les valeurs observées de la grandeur de sortie. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le système peut être un appareil de massage comprenant une tête de massage et le module de commande, le module de commande étant connecté à une électrovanne reliée à une pompe, l’électrovanne étant en outre reliée à la tête de massage, le module de commande étant configuré pour commander un pourcentage d’ouverture de l’électrovanne pour générer une dépression dans la tête de massage, une amplitude de ladite dépression étant liée au pourcentage d’ouverture de l’électrovanne, dans lequel la grandeur de sortie correspond à l’amplitude de la dépression générée dans la tête de massage et la grandeur d’entrée correspond au pourcentage d’ouverture de l’électrovanne. Dans des modes de réalisation alternatifs, le système peut être une automobile, dans lequel la grandeur de sortie correspond à une vitesse de l’automobile et la grandeur d’entrée correspond à un pourcentage d’ouverture d’un boîtier papillon de l’automobile. Un programme informatique, mettant en œuvre tout ou partie du procédé décrit ci-avant, installé sur un équipement préexistant, est en lui-même avantageux. Ainsi, la présente invention vise également un produit programme informatique comportant des instructions pour mettre en œuvre le procédé précédemment décrit, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Ce programme peut utiliser n'importe quel langage de programmation (par exemple, un langage-objet ou autre), et être sous la forme d'un code source interprétable, d'un code partiellement compilé ou d'un code totalement compilé. La FIG. 4 décrite en détail ci-après peut former l'organigramme de l'algorithme général d'un tel programme informatique. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description, qui peut être lue en regard des figures. Ces figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La FIG. 1 représente l’évolution temporelle de la dépression au sein d’une tête de massage d’un appareil de massage de l’état de la technique opérant dans le mode continu. La FIG. 1 représente l’évolution temporelle de la dépression au sein d’une tête de massage d’un appareil de massage de l’état de la technique opérant dans le mode alterné. La FIG. 2 représente les écarts entre des valeurs de dépression cibles et des valeurs de dépression observées sur un appareil de massage dont la tête de massage présente un défaut d’étanchéité. La FIG. 3 représente un exemple de système dans lequel un procédé de commande selon un mode de réalisation de l’invention peut être utilisé. La FIG. 4 représente un procédé de commande selon un mode de réalisation de l’invention. La FIG. 5 représente la dépression générée au sein de la tête de massage de l’appareil de massage de la FIG. 2 , lorsque le procédé de commande de la FIG. 4 est utilisé. La FIG. 6 représente un exemple de module configuré pour mettre en œuvre un procédé de commande selon un mode de réalisation de l’invention. Les Figures 7a et 7b représentent des variations temporelles de la dépression obtenues en utilisant un procédé de commande selon l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE La FIG. 3 représente un exemple de système dans lequel un procédé de commande selon un mode de réalisation de l’invention peut être utilisé. Le système de la FIG. 3 est appareil de massage, mais il est entendu que l’invention ne se limite pas à ce type de systèmes. L’appareil de massage 100 de la FIG. 3 comprend au moins une tête de massage 1a, 1b (aussi appelée tête de traitement) destinée à être appliquée contre la peau d’un sujet. Par exemple, l’appareil de massage 100 peut comprendre une tête de massage 1a destinée à être utilisée pour masser une partie du corps d’un sujet, la tête de massage 1a étant configurée pour aspirer la peau du sujet et comprenant éventuellement un ou deux rouleaux motorisés associés à un ou deux clapets motorisés pour stimuler la peau pendant son aspiration. En alternative ou en complément, l’appareil de massage 100 peut comprendre une tête de massage 1b destinée à être utilisée pour masser le visage d’un sujet, la tête de massage 1b étant configurée pour aspirer la peau du sujet et comprenant éventuellement un ou deux clapets motorisés pour stimuler la peau pendant son aspiration. L’appareil de massage 100 comprend en outre un système de commande 2 configuré pour générer une dépression au sein de la ou les têtes de massage 1a, 1b. Par exemple, le système de commande 2 peut être relié à la ou les têtes de massage 1a, 1b par au moins un conduit d’aspiration respectif 3a, 3b. Dans le cas où l’appareil de massage 100 comprend plusieurs têtes de massage 1a, 1b, le système de commande 2 peut être configuré pour générer une dépression au sein d’une seule des têtes de massage 1a, 1b, ou au sein de plusieurs têtes de massage 1a, 1b. Dans ce dernier cas, l’amplitude de la dépression générée peut être différente d’une tête de massage à l’autre. De manière optionnelle, un filtre 4a, 4b peut être disposé entre le système de commande 2 et chaque tête de massage 1a, 1b, pour récupérer des impuretés telles que des peaux mortes ou des poussières. Ainsi, chaque conduit d’aspiration 3a, 3b peut comprendre deux portions, l’une reliant le système de commande 2 au filtre 4a, 4b, et l’autre reliant le filtre 4a, 4b à la tête de massage 1a, 1b. Par exemple, le système de commande 2 peut être un système électropneumatique comprenant un module de commande 21 et un dispositif d’aspiration 22 connecté au module de commande 21, le dispositif d’aspiration 22 étant relié à la tête de massage 1 par l’au moins un conduit d’aspiration 3a, 3b. Le dispositif d’aspiration 22 est configuré pour générer une aspiration, entraînant ainsi une dépression au sein d’une tête de massage 1a, 1b. La dépression ainsi générée permet d’aspirer la peau du sujet lorsque la tête de massage 1a, 1b est appliquée contre la peau du sujet. Par exemple, comme représenté sur la FIG. 3 , le dispositif d’aspiration 22 peut comprendre deux pompes 221, 222. Le fait d’utiliser deux pompes permet une bonne efficacité d’aspiration, tout en minimisant le nombre de composants du dispositif d’aspiration, mais il est noté qu’il est possible d’utiliser une seule pompe, ou plus de deux pompes. Chaque pompe 221, 222 peut être associée à une électrovanne 223, 224 respective, par exemple une électrovanne proportionnelle, permettant de faire varier la dépression générée. Le dispositif d’aspiration 22 peut en outre comprendre une troisième électrovanne 225, par exemple proportionnelle, reliée à la pression atmosphérique, pour ajuster la dépression générée au sein du tuyau 226 qui relie les électrovannes 223, 224, 225 à la ou les têtes de massage 1a, 1b. Dans un mode de réalisation, les deux électrovannes 223, 224 peuvent être contrôlées de manière similaire en parallèle, c’est-à-dire qu’elles peuvent être mises simultanément à un même pourcentage d’ouverture. Ainsi, pour ajuster la dépression générée au sein du tuyau 226, il est possible de contrôler deux paramètres (ou « grandeurs d’entrée ») et , où représente le pourcentage d’ouverture des électrovannes 223 et 224 reliées aux pompes 221 et 222, et où représente le pourcentage d’ouverture de l’électrovanne 225 reliée à la pression atmosphérique. D’autres modes de réalisation sont bien entendu possibles. En particulier, les deux électrovannes 221 et 222 peuvent être contrôlées de manière indépendante, et peuvent ainsi avoir des pourcentages d’ouverture différents. Dans ce cas, il est possible de contrôler trois grandeurs d’entrée , et , où représente le pourcentage d’ouverture de l’électrovanne 223 reliée à la pompe 221, représente le pourcentage d’ouverture de l’électrovanne 224 reliée à la pompe 222, et représente le pourcentage d’ouverture de l’électrovanne 225 reliée à la pression atmosphérique. Par souci de simplification, les exemples ci-dessous sont donnés dans le cas où les électrovannes sont contrôlées de manière similaire en parallèle, et qu’il y a donc deux grandeurs d’entrée et . Dans le cas où l’appareil de massage 100 comprend plusieurs têtes de massage 1a, 1b, l’appareil de massage 100 peut en outre comprendre des électrovannes de sélection 227, 228. Chaque électrovanne de sélection 227, 228 peut par exemple être disposée entre le tuyau 226 et la tête de massage 1a, 1b correspondante, pour gérer la dépression générée au sein de chaque tête de massage 1a, 1b. Par exemple, lorsqu’une dépression est générée dans seulement l’une des têtes de massage 1a, 1b, l’électrovanne associée à cette tête de massage peut être en position ouverte, tandis que toutes les autres électrovannes sont en position fermée. Lorsque des dépressions sont générées au sein de plusieurs têtes de massage simultanément, les électrovannes 227, 228 peuvent être configurées pour « distribuer » l’aspiration du tuyau 226 vers les différentes têtes de massage 1a, 1b en fonction de la dépression souhaitée dans chacune des têtes de massage 1a, 1b. Ainsi, dans ces modes de réalisation, les électrovannes de sélection 227, 228 sont disposées entre le tuyau 226 situé en sortie des électrovannes 223, 224, 225 et le ou les tuyaux 3a, 3b reliant le système de commande 2 à la ou les têtes de massage 1a, 1b. La dépression générée au sein de chaque tête de massage 1a, 1b peut être déterminée à l’aide d’au moins un capteur de pression 5a, 5b. Par exemple, un capteur de pression 5a, 5b peut être positionné sur chaque tuyau 3a, 3b reliant le système de commande 2 à une tête de massage 1a, 1b respective, pour déterminer la dépression effectivement générée au sein de cette tête de massage 1a, 1b. Dans la suite, par souci de simplification, il est considéré qu’une dépression est générée au sein d’une seule tête de massage 1a, 1b. Il est entendu que l’invention ne se limite pas à ce cas de figure. Le module de commande 21 peut ainsi être configuré pour envoyer au dispositif d’aspiration 22 un signal de commande comprenant un profil de dépression donné, et à la réception de ce signal de commande, le dispositif d’aspiration 22 peut être configuré pour générer une aspiration pour engendrer, dans la tête de massage 1a, 1b, une dépression correspondant au profil de dépression du signal de commande. Ainsi, le système de commande 2 permet de commander une dépression au sein de la tête de massage 1a, 1b selon un profil de dépression donné. Un profil de dépression correspond à une fonction de dépression représentant une variation temporelle de la dépression générée dans la tête de massage 1a, 1b. Aujourd’hui, les appareils de massage tels que ceux représentés sur la FIG. 3 permettent une aspiration de la peau selon plusieurs modes, notamment : – un mode dit « continu », dans lequel une aspiration est générée en appliquant une dépression constante dans la tête de massage, la puissance de l’aspiration étant choisie par l’opérateur ; et – un mode dit « alterné », comprenant une succession d’aspirations et de « relâchés » grâce à une succession alternée de dépressions hautes et de dépressions basses dans la tête de massage. Les Figures 1a et 1b illustrent de tels modes connus de l’état de la technique. En particulier, la FIG. 1 représente l’évolution temporelle de la dépression au sein de la tête de massage en mode continu, et la FIG. 1 représente l’évolution temporelle de la dépression au sein de la tête de massage en mode alterné. Sur les Figures 1a et 1b, l’axe des abscisses représente le temps et l’axe des ordonnées représente la dépression générée au sein de la tête de massage. En mode continu, représenté sur la FIG. 1 , une aspiration est appliquée à la peau du sujet en générant une dépression constante, égale à une valeur de pression p F fixe et éventuellement sélectionnée au préalable par l’opérateur, dans la tête de massage. En mode alterné, représenté sur la FIG. 1 , une succession d’aspirations et de relâchés est appliquée à la peau du sujet. Pour cela, des phases pendant lesquelles une dépression ayant une valeur p 2 est générée dans la tête de massage alternent avec des phases pendant lesquelles une dépression plus faible, de valeur p 1 2 , est générée dans la tête de massage. La durée ΔT 2 des phases de dépression de valeur p 2 et la durée ΔT 1 des phases de dépression de valeur p 1 peuvent être égales ou différentes. Comme mentionné ci-dessus, ces deux modes permettent d’aspirer la peau du sujet pour former un pli cutané à l’intérieur de la tête de massage. Des actionneurs mécaniques de la tête de massage, par exemple des clapets ou des rouleaux, permettent ensuite d’effectuer un massage de la peau ainsi aspirée. Il est noté qu’il est possible de générer des profils de dépression plus complexes, par exemple des profils sinusoïdaux (i.e. la courbe représentative de la fonction de dépression est une courbe sinusoïdale). De manière générale, la fonction de dépression peut être n’importe quelle fonction, par exemple une fonction périodique. En référence à nouveau à la FIG. 3 , le profil de dépression peut être fourni au système de commande 2 par une interface utilisateur 6, par exemple un ensemble de boutons et/ou un écran tactile. Par exemple, l’interface utilisateur 6 peut être reliée au module de commande 21, et l’opérateur peut sélectionner, via l’interface utilisateur 6, un profil de dépression parmi une pluralité de profils de dépression prédéfinis et enregistrés dans le module de commande 21. Il est entendu que le « profil de dépression » (tel que celui représenté sur la FIG. 1 ou 1b) représente ici la dépression souhaitée au sein de la tête de massage, i.e. la dépression « cible » (ou « consigne », ou « idéale »). En d’autres termes, le profil de dépression correspond à la dépression que l’on souhaite idéalement obtenir dans la tête de massage. Aujourd’hui, cet écart est contrôlé par un algorithme de régulation de type PID (pour « Proportionnel, Intégral, Dérivé »), qui permet de régler la dépression générée au sein de la tête de massage. Les coefficients de cet algorithme sont définis en amont de la construction des appareils de massage, et sont identiques pour tous les appareils d’une même gamme. Toutefois, les appareils d’une même gamme peuvent présenter de fortes disparités, notamment pour les raisons suivantes : – les têtes de massage sortant de production présentent des écarts importants d’étanchéité du fait des éléments mécaniques qu’ils intègrent (par exemple des clapets) ; – l’étanchéité des têtes se dégrade dans le temps. Une tête de massage présentant un niveau d’étanchéité satisfaisant en sortie de production peut présenter des fuites importantes après de nombreuses utilisations ; – l’échauffement de l’appareil de massage, du fait de son utilisation, entraîne des modifications du système électropneumatique. Ainsi, l’écart entre la dépression cible et la dépression observée est généralement plus important lorsque l’appareil est en fonctionnement pendant une période prolongée (par exemple de quelques heures) ; – l’encrassement des tuyaux ; – la forme de la zone sur laquelle la tête de massage est appliquée peut causer des fuites. Ainsi, les coefficients de l’algorithme de régulation, fixés sur la base d’un niveau d’étanchéité prédéfini pour une gamme d’appareils de massage, ne sont pas adaptés dès lors qu’un appareil a un niveau d’étanchéité qui s’écarte de ce niveau d’étanchéité prédéfini. L’écart entre la courbe de dépression cible et la courbe de dépression réellement obtenue avec le régulateur PID est représenté sur la FIG. 2 . La FIG. 2 représente ainsi deux courbes : une première courbe 210 (en trait plein) qui correspond à une courbe de dépression cible, et une deuxième courbe 220 (en points) qui correspond à la courbe de dépression réellement observée. Dans l’exemple de la FIG. 2 , la courbe de dépression cible 210 (i.e. la consigne) est linéaire croissante. La courbe de dépression observée 220 a été obtenue sur un appareil de massage dont la tête de massage présentait une mauvaise étanchéité. On peut observer que, très rapidement, la valeur réellement observée (courbe de dépression observée 220) « décroche » de la valeur cible (courbe de dépression cible 210). Actuellement, dans de tels cas de figure, c’est l’opérateur (i.e. celui qui manipule l’appareil de massage), qui compense l’écart entre la valeur observée et la valeur cible en augmentant ou diminuant manuellement la dépression appliquée. Par exemple, avec l’appareil de massage utilisé pour générer la courbe de dépression observée 220 de la FIG. 2 , l’opérateur doit sélectionner une valeur de dépression égale à 240 mbar pour obtenir une dépression réelle de 200 mbar dans la tête de massage. Il est noté que sur l’exemple de la FIG. 2 , la courbe de dépression observée 220 atteint un plafond autour d’une valeur Th ≈ 260 mbar. Il s’agit de la dépression maximale atteignable pour l’appareil de massage. Ainsi, pour une valeur cible au-delà de cette valeur Th, la valeur de dépression observée ne peut de toute façon pas atteindre la valeur consigne. Ainsi, la dépression effectivement observée au sein de la tête de dépression 1a, 1b (obtenue grâce au capteur de pression 5a, 5b associé) ne correspond pas exactement à la dépression cible, et peut même s’en éloigner considérablement, malgré l’utilisation d’un régulateur PID. Pour compenser cet écart de manière efficace, l’invention propose d’utiliser un procédé de commande qui permet de réguler efficacement l’aspiration, de sorte à obtenir une dépression observée plus proche de la dépression cible. Plus précisément, le procédé de commande selon l’invention propose de mettre à jour le modèle du système en temps réel et de générer une commande à partir du modèle ainsi mis à jour. En particulier, le procédé de commande selon l’invention utilise une technique de commande prédictive, qui utilise un modèle du système mis à jour en temps réel. Par temps réel, il est entendu que le modèle du système est mis à jour à une fréquence prédéfinie, pendant que le système est en fonctionnement. La fréquence de mise à jour du modèle est fonction de la vitesse à laquelle le système évolue et peut être déterminée par des experts. Par exemple, lorsque le système est un appareil de massage par dépression comme celui de la FIG. 3 , la fréquence peut être de l’ordre de 10 millisecondes (ms), par exemple entre 5 ms et 15 ms. La FIG. 4 représente un exemple d’un tel procédé de commande. Dans le cas où le procédé de commande de la FIG. 4 est utilisé pour commander un appareil de massage 100 comme celui de la FIG. 3 , ce procédé de commande peut être mis en œuvre par le module de commande 21, ou par un autre module dédié de l’appareil de massage 100 et relié au module de commande 21. Le procédé de la Figure 4 est un procédé itératif, dans lequel chaque itération comprend les étapes 410 à 470 décrites ci-après. Les itérations sont mises en œuvre à des instants successifs , avec un entier naturel non nul, tels que . Les étapes 410 à 470 sont maintenant décrites lors d’une itération correspondant à un instant , en supposant donc que les étapes 410 à 470 correspondant à l’instant précédent sont terminées. Lors d’une étape 410, une valeur cible d’une grandeur de sortie du système à l’instant est obtenue. Cette valeur cible de la grandeur de sortie correspond à la valeur souhaitée en sortie du système à l’instant . Par « grandeur de sortie », il est entendu une grandeur physique obtenue en sortie du système considéré. Par exemple, lorsque le système est un appareil de massage par dépression comme celui de la Figure 3, la grandeur de sortie du système peut correspondre à la dépression générée au sein de la tête de massage. Lorsque, selon un autre exemple, le système est une voiture, la grandeur de sortie du système peut correspondre à la vitesse de la voiture. Il est noté qu’il peut y avoir plusieurs grandeurs de sortie du système (par exemple, dans le cas de deux têtes de massage fonctionnant simultanément, une première grandeur de sortie peut être la dépression générée au sein de la première tête de massage et une deuxième grandeur de sortie peut être la dépression générée au sein de la deuxième tête de massage). De manière générale, le procédé de commande selon l’invention peut s’étendre à n’importe quel système dans lequel une grandeur de sortie dépend d’un ensemble de grandeurs d’entrée du système , où est un entier naturel non nul. Ces grandeurs d’entrée du système sont des grandeurs physiques liées au fonctionnement du système. Par exemple, dans le cas de l’appareil de massage par dépression de la Figure 3, il peut y avoir deux grandeurs d’entrée du système et , où correspond au pourcentage (commun) d’ouverture des électrovannes 223 et 224 reliées aux pompes 221 et 222, et correspond au pourcentage d’ouverture de l’électrovanne 225 reliée à la pression atmosphérique. Dans le cas d’une voiture, la grandeur d’entrée du système peut être le pourcentage d’ouverture du boîtier papillon, qui gère la quantité de comburant (en l’occurrence, l’air) envoyée dans la chambre de combustion. Dans l’exemple de procédé de la Figure 4, une valeur cible de la grandeur de sortie peut être reçue à chaque itération. Il est noté que dans certains modes de réalisation, un ensemble de valeurs cibles peut être obtenu « d’un bloc », par exemple : – sous la forme d’une pluralité de valeurs , étant un entier naturel non nul, chaque valeur étant associée à un instant respectif (avec compris entre 1 et ) tel que ; ou – sous la forme d’une fonction temporelle . Dans le premier cas, le module mettant en œuvre le procédé obtient d’un bloc un ensemble de valeurs souhaitées sur plusieurs pas de temps à venir. Dans le deuxième cas, le module mettant en œuvre le procédé obtient la fonction représentant les variations temporelles souhaitées pour la grandeur de sortie (par exemple, le module peut obtenir le profil de dépression souhaité). Il est noté que dans tous les cas, les valeurs peuvent être modifiées au cours du procédé (par exemple, l’opérateur peut ajuste manuellement la valeur de dépression appliquée, ou peut sélectionner un nouveau profil de dépression). Quel que soit le mode de réalisation, il est possible de déterminer, à chaque itération, la valeur cible souhaitée pour la grandeur de sortie à l’instant . Ainsi, pour l’étape 410, il est noté que par « obtenir une valeur cible », on entend que la valeur cible peut être reçue directement par le module mettant en œuvre le procédé, ou bien déterminée par ce module. A une étape 420, un modèle du système à l’instant est obtenu. Ce modèle est typiquement un modèle espace-état de la forme : où est la valeur de la grandeur de sortie à l’instant , est la valeur de la grandeur de sortie à l’instant , est la valeur de la grandeur observée en sortie du système (mesurée par exemple à l’aide d’un capteur, tel que les capteurs de pression 5a, 5b de la Figure 3) à l’instant , est la valeur du vecteur des grandeurs d’entrée (appelé vecteur de commande) à l’instant , représente la valeur d’un bruit d’évolution à l’instant et représente la valeur d’un bruit de mesure à l’instant . Comme mentionné précédemment, , et peuvent être des vecteurs : avec , et des entiers naturels non nuls. Ainsi, les bruits d’évolution et de mesure peuvent aussi être des vecteurs : Il est supposé que le bruit d’évolution suit une loi Gaussienne centrée et de matrice de covariance : Il est également supposé que le bruit de mesure suit une loi Gaussienne centrée et de matrice de covariance : Par exemple, dans le cas où l’équation d’évolution (1) est linéaire, cette équation d’évolution peut s’écrire : avec et deux matrices : Dans la suite, peut être appelé grandeur de sortie, variable de sortie ou vecteur de sortie. De manière similaire, peut être appelé grandeur d’entrée, variable d’entrée ou vecteur d’entrée. Enfin, peut être appelée grandeur observée, variable observée ou vecteur observé. Par exemple, dans le cas où le système est l’appareil de massage par dépression de la FIG. 3 : – le vecteur de sortie comprend une seule composante qui correspond à la dépression générée au sein de la tête de massage 1a, 1b sélectionnée ; – le vecteur d’entrée comprend 2 composantes et , où correspond au pourcentage d’ouvert (commun) des électrovannes 223 et 224 reliées aux pompes 221 et 222, et correspond au pourcentage d’ouverture de l’électrovanne 225 reliée à la pression atmosphérique ; et – le vecteur observé en sortie comprend une composante qui correspond à la dépression réellement observée dans la tête de massage 1a, 1b sélectionnée (déterminée par le capteur de pression correspondant 5a, 5b). L’équation (1’) devient alors : De manière générale, la fonction de l’équation d’évolution (1) peut être mise sous une forme paramétrique, avec un ensemble de paramètres , où est un entier naturel non nul. En particulier, la fonction peut être une fonction polynomiale. Par exemple, dans le cas où le système est l’appareil de massage par dépression de la FIG. 3 , l’équation d’évolution (1) peut être une équation polynomiale d’ordre 2 du type : Dans la suite, il est considéré par souci de simplification que les matrices de covariance et des bruits d’évolution et de mesure sont constants, et ne dépendent donc pas de l’instant considéré. Ainsi, par la suite le bruit d’évolution est simplement noté et est supposé suivre une loi Gaussienne , et le bruit de mesure est simplement noté et est supposé suivre une loi Gaussienne . Le modèle (1)-(2) du système peut être par exemple être obtenu de manière analytique (à partir de lois physiques qui régissent le fonctionnement du système), ou à l’aide d’un algorithme d’identification de système, dans lequel des données (connues) d’entrée sont fournies au système, et le modèle est déterminé à partir des sorties obtenues à partir des données d’entrée fournies (et éventuellement de connaissances a priori du système, notamment sur les principes physiques impliqués dans le système). Toutefois, le modèle ainsi obtenu n’est généralement pas parfait. Par exemple, lorsque le système est en fonctionnement, il s’échauffe, et cet échauffement peut modifier les relations entre les entrées et les sorties. Pour éviter des erreurs de prédiction dues à des écarts entre le modèle théorique (1)-(2) du système et les vraies relations entre les entrées et les sorties du système, l’invention propose de mettre à jour le modèle à chaque itération, à partir de la variable observée . Par exemple, lorsque la fonction est une fonction paramétrique dépendant des paramètres , les paramètres peuvent ainsi être mis à jour à chaque itération. Cette mise à jour est détaillée ci-après en référence à l’étape 450 de la FIG. 4 . En faisant à nouveau référence à la Figure 4, lors d’une étape 430 du procédé, une valeur de la grandeur observée en sortie du système est reçue. Cette valeur est typiquement mesurée à l’aide d’un capteur et envoyée par le capteur au module mettant en œuvre le procédé de la FIG. 4 . Lors d’une étape 440, une valeur de la variable de sortie est déterminée à partir du modèle du système obtenu à l’étape 420 et de la valeur observée en sortie du système reçue à l’étape 430. L’étape 440 peut être mise en œuvre à partir de n’importe quel algorithme de filtrage de l’état de la technique, par exemple des algorithmes de type filtre de Kalman ou des algorithmes de filtrage particulaire. Lors d’une étape 450, le modèle du système est mis à jour à partir de la valeur observée en sortie du système reçue à l’étape 430. Il existe différentes méthodes de l’état de la technique pour estimer les paramètres d’un modèle espace-état, en particulier des méthodes itératives qui mettent à jour à chaque itération les paramètres estimés à l’itération précédente – comme les algorithmes espérance-maximisation (ou EM, pour « expectation-maximization » en anglais). Dans des modes de réalisation, l’étape 440 peut être mise en œuvre à partir d’un algorithme de type filtre de Kalman, comme un filtre de Kalman classique, un filtre de Kalman étendu (en anglais, « extended Kalman filter ») ou un filtre de Kalman sans parfum (en anglais, « unscented Kalman filter »), et l’étape 450 peut être mise en œuvre en utilisant un algorithme EM. Dans ces modes de réalisation, les étapes 440 et 450 sont mises en œuvre de manière successive. Alternativement, les étapes 440 et 450 peuvent être mises en œuvre de manière simultanée. Par exemple, il est possible d’utiliser un vecteur de sortie augmenté , qui comprend à la fois les composantes du vecteur de sortie et l’ensemble de paramètres du modèle du système, et de déterminer la valeur du vecteur de sortie augmenté à l’instant à partir de la valeur observée. En particulier, un algorithme de type Filtre de Kalman augmenté (connu de l’état de la technique) peut être utilisé. Un exemple d’un tel algorithme est maintenant présenté. On considère le vecteur de sortie augmenté : On obtient le nouvel espace-état : Un filtre de Kalman (en particulier, un filtre de Kalman non linéaire, par exemple un filtre de Kalman étendu ou un filtre de Kalman sans parfum) peut ensuite être utilisé sur ce nouveau modèle espace-état pour en déduire la variable de sortie prédite (estimation de la valeur de la variable de sortie à l’instant sachant la valeur observée ). Lors de la première itération du procédé de la FIG. 4 , des valeurs initiales sont utilisées. Ces valeurs initiales peuvent être prédéterminées, et dépendent du système considéré. Puis, de manière classique, le filtre de Kalman comprend deux étapes : une étape de prédiction, et une étape de mise à jour. Ci-après, les notations et désignent l’estimation et la covariance de l’estimateur obtenues pour la variable de sortie augmentée à l’instant à partir des observations jusqu’à l’instant . L’étape de prédiction s’écrit : dans laquelle l’équation (5) a été linéarisée grâce à la matrice jacobienne : Puis, l’étape de mise à jour s’écrit : dans lequel l’équation de mesure (6) est linéarisée à l’aide de la matrice jacobienne : Il est noté que le modèle est mis à jour à chaque itération, à une fréquence prédéfinie dont la valeur est fixée en fonction du système considéré, pour être adaptée à la vitesse d’évolution du système. Par exemple, la fréquence des itérations peut être de l’ordre de 10 ms, par exemple entre 5 ms et 15 ms. Sur cette courte période, l’approximation linéaire du modèle via les matrices jacobiennes ne génère pas d’erreurs importantes. On peut ensuite déduire de l’estimation d’une part l’estimation de la variable de sortie , et d’autre part les valeurs mises à jour des coefficients du système et . Il est rappelé que l’exemple ci-dessus n’est nullement limitatif, et que d’autres algorithmes de filtrage ou d’estimation peuvent être utilisés. En faisant à nouveau référence à la Figure 4, à l’issue de l’étape 450, les coefficients du système ont été mis à jour en utilisant la valeur observée . Lors d’une étape 460, un algorithme classique de régulation peut être utilisé à partir des coefficients mis à jour, pour déterminer les valeurs des grandeurs d’entrée à fournir au système à l’instant pour obtenir la valeur consigne de l’étape 410. Cette étape 460 est typiquement mise en œuvre à l’aide d’un algorithme de commande prédictive (appelé MPC, pour « Model Predictive Control » en anglais). De tels algorithmes sont basés sur l’utilisation d’un modèle du système pour prédire la sortie du système, et ainsi adapter la consigne (i.e. les grandeurs d’entrée) pour que la sortie du système coïncide avec la sortie souhaitée (i.e. la sortie « cible » ou « consigne »), sur un horizon fini. De tels algorithmes sont connus de l’état de la technique, et ne sont pas davantage détaillés ici. Selon les modes de réalisation, l’algorithme de régulation utilisé à l’étape 460 peut utiliser soit la valeur observée et mesurée par le capteur, soit la valeur estimée obtenue à l’issue de l’étape 440. Il est noté que dans les algorithmes de commande prédictive de l’état de la technique, le modèle du système est fixe. Dans la présente invention, ce modèle est mis à jour à chaque itération, à partir des observations reçues. Le fait de coupler un algorithme de commande prédictive à un algorithme d’estimation permet de s’adapter de manière beaucoup plus souple et plus efficace aux variations du système (dues à une utilisation prolongée, ou à une usure de certaines pièces). Ainsi, le procédé de commande de l’invention permet une adaptation beaucoup plus fine que les algorithmes de commande prédictive classiques. Il est noté que du fait de l’actualisation régulière du modèle, il n’est pas nécessaire de choisir un horizon de prédiction important pour l’algorithme de commande prédictive, un horizon de prédiction égal à 1 ou 2 est suffisant. Les valeurs des grandeurs d’entrée déterminées à l’étape 460 sont ensuite fournies comme entrées au système à une étape 470. Comme mentionné précédemment, le procédé de commande de la FIG. 4 peut être mis en œuvre au sein de n’importe quel système automatique. Quelques exemples d’application sont maintenant détaillés. Selon un premier exemple, le système est une automobile, et le procédé est utilisé pour contrôler la vitesse de l’automobile. La régulation de la vitesse de l’automobile à l’aide d’un boîtier papillon permettant de contrôler la quantité d’air injecté dans un moteur thermique peut être modélisée par un système SISO, dans lequel la variable de sortie représente la vitesse du véhicule et la variable d’entrée représente le pourcentage d’ouverture du boîtier papillon. Ce système peut être modélisé par un modèle espace-état, dont l’équation d’évolution peut par exemple être linéarisée sur chaque intervalle de temps séparant deux instants consécutifs , . Une telle équation d’évolution linéarisée peut ainsi s’écrire : avec un bruit blanc Gaussien. On peut alors définir le vecteur augmenté : On a alors : avec et deux bruits blancs Gaussiens et . L’équation de mesure peut en outre s’écrire : avec un bruit blanc Gaussien. On retrouve alors les équations (7) à (13), avec : et : Selon un deuxième exemple, le système est un appareil de massage comme celui représenté à la Figure 3, et le procédé est utilisé pour contrôler la dépression générée au sein de la tête de massage. Comme détaillé ci-dessus, un tel appareil est un système MISO (pour « multiple-inputs multiple-outputs » en anglais, ou « entrées multiples sorties multiples » en français) ayant 2 entrées et 1 sortie, la première variable d’entrée représentant le pourcentage d’ouverture (commun) des électrovannes 221, 222 reliées aux pompes 223, 224, la deuxième variable d’entrée représentant le pourcentage d’ouverture de l’électrovanne 225 reliée à la pression atmosphérique, et la variable de sortie représentant la dépression générée dans le tuyau 226. Ce système peut être modélisé par un modèle espace-état, dont l’équation d’évolution peut par exemple être linéarisée sur chaque intervalle de temps séparant deux instants consécutifs , . Une telle équation d’évolution linéarisée peut ainsi s’écrire : avec un bruit blanc Gaussien. On peut alors définir le vecteur augmenté : On a alors : avec , et des bruits blancs Gaussiens et . L’équation de mesure peut en outre s’écrire : avec un bruit blanc Gaussien. On retrouve alors les équations (7) à (13), avec : et : Bien entendu, d’autres applications sont envisageables, par exemple de la régulation thermique dans un bâtiment, le contrôle du niveau d’eau dans le ballon d’une centrale thermique, le contrôle des températures de la vapeur surchauffée d’une centrale thermique, etc. De manière générale, l’invention peut être utilisée dans tout système dont la régulation est effectuée à l’aide d’un algorithme de contrôle à base de modèle linéaire (placement de pôle, commande linéaire quadratique LQR, etc.) ou non linéaire (par ex. commande prédictive), l’invention proposant de mettre à jour, à une fréquence « élevée » du modèle du système. Par fréquence « élevée », il est entendu une fréquence suffisamment élevée pour anticiper les variations du modèle. Une telle fréquence dépend du système considéré. Par exemple, dans le cas du contrôle de vitesse d’une automobile ou du contrôle de la dépression générée au sein de la tête de massage d’un appareil de massage électropneumatique, cette fréquence peut par exemple être comprise entre 50 Hz et 200 Hz. La FIG. 5 représente la dépression générée au sein de la tête de massage de l’appareil de massage de la FIG. 2 , lorsque le procédé de commande de la FIG. 4 est utilisé. Sur la Figure 5, la courbe 510 en trait plein représente la variable de sortie « cible » (i.e. la dépression que l’on souhaite obtenir dans la tête de massage). Cette courbe 510 est la même que la courbe 210 de la Figure 2. La courbe 520 en points représente les observations (i.e. la dépression mesurée en sortie de la tête de massage) avec le régulateur PID classique. Cette courbe 520 est la même que la courbe 220 de la Figure 2. Enfin, la courbe 530 en tirets représente les observations obtenues avec le procédé de commande selon la Figure 4. Il apparait de cette figure que la valeur observée avec le procédé de commande selon l’invention est beaucoup plus proche de la valeur cible . Ainsi, le procédé de commande selon l’invention permet une régulation beaucoup plus précise que le régulateur PID classique. Les erreurs quadratiques moyennes ont été calculées pour les deux courbes, pour des valeurs consignes comprises entre 30 mbar et 270 mbar (incrémentées par pas de 30 mbar). Il a été obtenu une erreur quadratique moyenne égale à 27,5 pour la courbe 520 obtenue avec le régulateur PID classique, et une erreur quadratique moyenne égale à 3,3 pour la courbe 530 obtenue avec le procédé de commande selon l’invention. Comme dans la FIG. 2 , il est noté que les courbes de dépression observées 520, 530 atteignent un plafond autour d’une valeur Th ≈ 260 mbar, qui correspond à la dépression maximale atteignable pour l’appareil de massage. La FIG. 7 représente la dépression observée dans la tête de massage en mode continu, i.e. lorsque la dépression cible suit la courbe de la FIG. 1 . La FIG. 7 représente la dépression observée dans la tête de massage en mode alterné, i.e. lorsque la dépression cible suit la courbe de la FIG. 1 . Il apparaît sur les Figures 7a et 7b que le procédé de commande selon l’invention permet d’obtenir une dépression effectivement générée au sein de la tête de massage qui suit de près la dépression cible, même dans les sauts de valeurs de la dépression cible. La FIG. 6 représente un exemple de module 600 configuré pour mettre en œuvre le procédé de commande de la FIG. 4 . Dans le cas où le système est un appareil de massage comme celui de la FIG. 3 , un tel module 600 peut être par exemple le module de commande 21. Dans ces modes de réalisation, le module 600 comprend une mémoire 601 pour stocker des instructions permettant la mise en œuvre du procédé, et des données temporaires pour réaliser différentes étapes du procédé de commande de la FIG. 4 . Le module 600 comporte en outre un circuit 602. Ce circuit 602 peut être, par exemple un processeur apte à interpréter des instructions sous la forme de programme informatique, une carte électronique dont les étapes du procédé de l'invention sont décrites dans le silicium, ou encore une puce électronique programmable comme une puce FPGA (pour « Field-Programmable Gate Array » en anglais). Le module 600 comporte une interface d'entrée 603 pour la réception d’un ensemble de valeurs consignes, et une interface de sortie 604 pour la fourniture des valeurs de la variable d’entrée pour obtenir l’ensemble de valeurs consignes. Le module 600 peut être relié à une interface utilisateur (par exemple l’interface utilisateur 6 de la FIG. 3 ) pour recevoir des instructions de l’utilisateur. Le schéma fonctionnel présenté sur la FIG. 4 est un exemple typique d'un programme dont certaines instructions peuvent être réalisées auprès du dispositif décrit. À ce titre, la FIG. 4 peut correspondre à l'organigramme de l'algorithme général d'un programme informatique au sens de l'invention. Procédé, mis en œuvre par ordinateur, de commande d’un système (100) dont une grandeur de sortie est fonction d’une grandeur d’entrée , le procédé comprenant : pour chaque instant d’une pluralité d’instants , étant un entier naturel non nul : - obtenir (410) une valeur cible de la grandeur de sortie ; - obtenir (420) un modèle espace-état du système comprenant : ▪ une équation d’état modélisant une évolution d’une valeur théorique de la grandeur de sortie à partir d’une valeur de la grandeur d’entrée ; et ▪ une équation de mesure modélisant une relation entre une valeur observée de la grandeur de sortie et la valeur théorique de la grandeur de sortie ; - recevoir (430) une valeur observée de la grandeur de sortie ; - mettre à jour (450) l’équation d’état du modèle espace-état du système à partir de la valeur observée reçue ; - déterminer (460) une valeur de la grandeur d’entrée pour obtenir la valeur cible de la grandeur de sortie en utilisant un algorithme de commande prédictive basé sur le modèle mis à jour du système ; et - commander (470) le système à partir de la valeur de la grandeur d’entrée déterminée. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre : - déterminer (440) une estimation d’une valeur de la grandeur de sortie à partir de la valeur observée reçue ; dans lequel la détermination (460) de la valeur de la grandeur d’entrée est en outre basée sur l’estimation . Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la mise à jour (450) de l’équation d’état du modèle espace-état est mise en œuvre à partir d’un algorithme de filtrage. Procédé selon la revendication 3, dans lequel l’algorithme de filtrage est un filtre de Kalman. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel la mise à jour (450) de l’équation d’état du modèle espace-état du système comprend une linéarisation de l’équation d’état. Procédé selon la revendication 5 prise en combinaison avec la revendication 4, dans lequel l’équation d’état linéarisée s’écrit : où désigne la valeur théorique de la grandeur de sortie à un instant , désigne la valeur théorique de la grandeur de sortie à un instant , désigne la valeur de la grandeur d’entrée à l’instant , où et désignent des matrices de coefficients respectifs et , et étant des entiers naturels non nuls, et où est un bruit blanc Gaussien, dans lequel le filtre de Kalman est un filtre de Kalman augmenté sur la variable de sortie augmentée issue d’une concaténation de la grandeur de sortie et des coefficients et . Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le système (100) est un appareil de massage comprenant une tête de massage (1a, 1b) et un module de commande (2), le module de commande (2) étant connecté à une électrovanne (223, 224) reliée à une pompe (221, 222), l’électrovanne (223, 224) étant en outre reliée à la tête de massage (1a, 1b), le module de commande (2) étant configuré pour commander un pourcentage d’ouverture de l’électrovanne (223, 224) pour générer une dépression dans la tête de massage (1a, 1b), une amplitude de ladite dépression étant liée au pourcentage d’ouverture de l’électrovanne (223, 224), dans lequel la grandeur de sortie correspond à l’amplitude de la dépression générée dans la tête de massage (1a, 1b) et la grandeur d’entrée correspond au pourcentage d’ouverture de l’électrovanne (223, 224). Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel le système (100) est une automobile, dans lequel la grandeur de sortie correspond à une vitesse de l’automobile et la grandeur d’entrée correspond à un pourcentage d’ouverture d’un boîtier papillon de l’automobile. Procédé selon la revendication 7 ou 8, dans lequel chaque instant est séparé d’un instant suivant d’un intervalle de temps compris entre 5 ms et 15 ms. Système (100) comprenant un module de commande configuré pour commander une valeur d’une grandeur de sortie , la grandeur de sortie étant fonction d’une grandeur d’entrée , le module de commande étant configuré pour : pour chaque instant d’une pluralité d’instants , étant un entier naturel non nul : - obtenir (410) une valeur cible de la grandeur de sortie ; - obtenir (420) un modèle espace-état du système comprenant : ▪ une équation d’état modélisant une évolution d’une valeur théorique de la grandeur de sortie à partir d’une valeur de la grandeur d’entrée ; et ▪ une équation de mesure modélisant une relation entre une valeur observée de la grandeur de sortie et la valeur théorique de la grandeur de sortie ; - recevoir (430) une valeur observée de la grandeur de sortie ; - mettre à jour (450) l’équation d’état du modèle espace-état du système à partir de la valeur observée reçue ; - déterminer (460) une valeur de la grandeur d’entrée pour obtenir la valeur cible de la grandeur de sortie en utilisant un algorithme de commande prédictive basé sur le modèle mis à jour du système ; et - commander (470) le système à partir de la valeur de la grandeur d’entrée déterminée. Système (100) selon la revendication précédente, comprenant en outre un capteur (5a, 5b) configuré pour mesurer les valeurs observées de la grandeur de sortie. Système (100) selon la revendication 10 ou 11, dans lequel le système (100) est un appareil de massage comprenant une tête de massage (1a, 1b) et le module de commande (2), le module de commande (2) étant connecté à une électrovanne (223, 224) reliée à une pompe (221, 222), l’électrovanne étant en outre reliée à la tête de massage (1a, 1b), le module de commande (2) étant configuré pour commander un pourcentage d’ouverture de l’électrovanne (223, 224) pour générer une dépression dans la tête de massage (1a, 1b), une amplitude de ladite dépression étant liée au pourcentage d’ouverture de l’électrovanne (223, 224), dans lequel la grandeur de sortie correspond à l’amplitude de la dépression générée dans la tête de massage (1a, 1b) et la grandeur d’entrée correspond au pourcentage d’ouverture de l’électrovanne (223, 224). Système selon la revendication 10 ou 11, dans lequel le système est une automobile, dans lequel la grandeur de sortie correspond à une vitesse de l’automobile et la grandeur d’entrée correspond à un pourcentage d’ouverture d’un boîtier papillon de l’automobile. Produit programme informatique comportant des instructions pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 9 lorsque ce programme est exécuté par un processeur.