FR 2851675 A1 20040827 FR 0302268 A 20030225 La présente invention concerne un procédé intelligent de prédiction de comportements et/ou de génération de scénarios optimaux et/ou de surveillance de paramètres inaccessibles de processus réels. Ce procédé est destiné à aider les acteurs du monde applicatif à rendre visible, à surveiller, à optimiser et à maîtriser des processus spécifiques à intérêt majeur pour la performance et/ou le management du risque. Sur un marché concurrentiel féroce et dans un contexte particulier de sécurité et de sreté, les acteurs du monde applicatif: aéronautique, bancaire, industriel, nucléaire, etc. sont forcés d'être performants et en même temps d'assurer la maîtrise du risque de leurs processus. Partant du principe de décomposition d'un processus global en processus élémentaires et du constat que tout processus à ses propres " clients ", l'optimisation du triangle " satisfaction des besoins client - rentabilité - maîtrise du risque " est nécessaire à tous les niveaux. Des indicateurs de performance et des facteurs ou des précurseurs de risque doivent être identifiés, surveillés, quantifiés et intégrés en temps réel dans une analyse multidimensionnelle complexe spécifique à la synergie performance management du risque. Malheureusement, dans des conditions réelles d'exploitation, suite à diverses causes, certains processus considérés comme élémentaires, deviennent temporellement inaccessibles. Dans ces 25 cas, la connaissance de leurs paramètres étant impossible, la maîtrise locale des facteurs de type performance - risque est déficitaire. De plus, les processus réels sont soumis continuellement à l'action de divers facteurs faiblement influents en action individuelle. Mais par concidence, par propagation et/ou suite à la fusion d'effets élémentaires, l'effet global sur la performance et la maîtrise du risque peut prendre de l'importance. A titre d'exemple, non limitatif, les procédures spécifiques au management du risque aéronautique demandent de rendre les 35 événements visibles, d'identifier et de hiérarchiser les précurseurs, de quantifier les effets des combinaisons en concidence, de surveiller les précurseurs influents, de bâtir des stratégies de prévention et d'évaluer les pratiques. Le procédé selon l'invention permet de remédier à ces inconvénients. Il consiste, en effet, selon une première caractéristique, a extraire automatiquement les relations parfois non-linéaires de cause à effet et à répondre aux interrogations nouvelles en intégrant des critères de robustesse, de stabilité et de confiance. Il consiste, selon une deuxième caractéristique, à prédire le 10 comportement du processus dans des conditions spécifiques. Il consiste, selon une troisième caractéristique, à générer et à proposer des scénarios de conduites optimales par rapport à des critères de performance imposés et de risque assumés. Il consiste, selon une quatrième caractéristique, à surveiller 15 les paramètres de processus même dans des conditions d'inaccessibilité au niveau des effets, des indicateurs internes, voire dans certaines conditions au niveau des causes. Les dessins annexés illustrent l'invention La figure 1 représente un descriptif du procédé global de 20 l'invention. La figure 2 représente un descriptif de la prédiction du comportement d'un processus par l'interrogation d'une connaissance en associant aux réponses des critères de robustesse, de stabilité et de la confiance. La figure 3 représente un descriptif de la génération de scénarios optimaux par rapport à des critères de conduite du processus. La figure 4 représente un descriptif de la surveillance d'un processus même dans de conditions d'inaccessibilité de certains 30 paramètres. Le procédé, selon l'invention, est destiné à la surveillance, à l'optimisation et à la maîtrise de processus continu et de processus discret. Le processus est vu à travers d'informations et/ou de données 35 et/ou de connaissances sur des paramètres le décrivant. Les paramètres représentent des entrées (causes> et/ou des indicateurs internes et/ou des sorties (effets) et/ou des perturbations agissantes sur le processus. A titre d'exemple non limitatif, les sources d'informations et/ou de données et/ou de connaissances sont des mesures et/ou des 5 consignes et/ou des connaissances empiriques et/ou des souhaits de comportement et/ou des simulations et/ou des modélisations et/ou des calculs mathématiques et/ou des calculs statistiques et/ou des calculs par éléments finis et/ou des estimations. A titre d'exemple non limitatif, les supports des sources sont 10 des systèmes de mesure et/ou d'acquisition et/ou des tableaux et/ou des abaques et/ou des fiches et/ou des procédures et/ou des images et/ou des états de suivi et/ou des calculateurs. A titre d'exemple non limitatif, les paramètres de processus sont du type ou combinaison des types suivants: tout ou rien, 15 booliennes, numériques, catégories, étiquettes, linguistiques. A titre d'exemple non limitatif, les données correspondantes aux paramètres sont homogènes ou hétérogènes, statiques et/ou dynamiques, brutes et/ou transformées (mise en échelle, normalisées, codées, filtrées, vectorisées). A titre d'exemple non limitatif, les configurations de processus sont des essais et/ou des réglages et/ou des exemples et/ou des formules et/ou des échantillons et/ou des cas de représentions et/ou des séquences et/ou des observations et/ou des états du processus. A titre d'exemple non limitatif, les scénarios de processus sont représentés par des jeux de valeurs des paramètres de processus à travers une ou plusieurs configurations. A titre d'exemple non limitatif, la bases de données de référence est figée en nombre, en type et en étendue des paramètres 30 ou ouverte via des nouveaux et/ou des types et/ou des étendues des paramètres. A titre d'exemple non limitatif, la bases de données de référence est une base structurée et/ou représentative du processus et/ou contenant des configurations décrites à travers de variables 35 clefs. Figure 1 En référence à ces dessins, le procédé consiste à - Extraire (A), à partir de la base de données de référence (1), la connaissance de référence (2) ; - Prédire (B) les comportements (3) du processus suite à l'interrogation, en interpolation et/ou en extrapolation, de la connaissance (2), avec des configurations nouvelles (4) et/ou des scénarios nouveaux (5) en générant des valeurs pour les critères de robustesse (6), de stabilité (7) et de confiance (8); - Générer (C) des scénarios optimaux (9) de conduite en intégrant de contraintes spécifiques (10) sur le processus; 10 - Générer (D) des indicateurs de référence (11) pour la surveillance du processus; - Enrichir (E) la base de données de référence (1) avec des données nouvelles (12) provenant du fonctionnement du processus; - Interroger (F) la connaissance de référence (2) avec les 15 données nouvelles (12) et prédire (B) le comportement (3) du processus; - Surveiller (G) les indicateurs de fonctionnement (13) et les paramètres de processus (14) accessibles et/ou inaccessibles, en intégrant un masque de filtrage (15) et une table d'indexation 20 paramétrique (16) Figure 2 En référence à ces dessins, la prédiction (B) des comportements du processus, consiste à : - Interroger (Bl) la connaissance de référence (2) avec des 25 configurations (4) et/ou des scénarios (5) et/ou des données de fonctionnement (12) ; - Prédire (B2) les comportements (3) du processus pour les interrogations posées; - Générer et lister (B3) les robustesses (6) associées aux 30 prédictions (3) ; - Générer et lister (B4) les stabilités (7) associées aux prédictions (3); - Générer et lister (B5) les confiances (8) associées aux prédictions (3) Figure 3 En référence à ces dessins, la génération (C) de scénarios optimaux (9) de conduite d'un processus en intégrant des contraintes spécifiques (10), consiste à : Générer en combinatoire (Cl), à partir des contraintes (10) spécifiques, des scénarios (17) de conduite du processus; - Interroger (Bl) la connaissance de référence (2) avec les scénarios (17) ; - Prédire (B2) les comportements (18) du processus pour les scénarios (17) ; - Déterminer (C2) les valeurs pour les critères spécifiques (19) de performance et/ou de risque, à partir des comportements (18) ; - Construire (C3) une base associative intelligente (20) par la mise en association et l'indexation des scénarios (17) et des 15 critères spécifiques (19); - Transformer et protéger (C4) la base associative (20) dans une nouvelle base associative intelligente (21) obtenue par routage des critères spécifiques et des scénarios, par échelonnement suivant les valeurs des critères spécifiques et par 20 enregistrement; - Interroger (C5) en interpolation et/ou en extrapolation la base associative intelligente (21) avec questions (22) constituées des valeurs et/ou des domaines de variation et/ou souhaits pour les critères (19) de performance et/ou de risque; - Générer (C6) par la base associative intelligente (21) des scénarios (9) optimaux par rapport aux questions (22). Figure 4 En référence à ces dessins, la surveillance (G) des indicateurs de fonctionnement (13) et des paramètres (14) 30 accessibles et/ou inaccessibles d'un processus, consiste à - Superposer en combinatoire (Gi) sur la base de données de référence (1) contenant les valeurs des paramètres de référence, d'un masque de filtrage (15) composé des zones transparentes et des zones opaques pour les paramètres à cacher; Extraire (G2) une matrice (23) contenant les valeurs et les index des paramètres cachés provenant de la base de référence (1) à travers la superposition combinatoire (Gi) ; - Générer en combinatoire (G3) des scénarios (24) ayant la valeur unitaire pour tous les paramètres cachés et les vraies valeurs pour le reste; - Extraire (A) et indexer les connaissances (25) correspondantes aux scénarios (24) ; - Générer (D) et indexer les indicateurs (26) à partir de chaque connaissance (25) ; Construire (G4) une base associative intelligente (27) par la mise en association et l'indexation des matrices (23), des 10 connaissances (25) et des indicateurs (26) ; - Transformer et protéger (G5) la base associative intelligente (27) dans une nouvelle base associative intelligente (28) par routage des indicateurs (26) à la place des matrices (23) et par enregistrement; - Superposer (G6) une table d'indexation (16) contenant les index des paramètres de fonctionnement à surveiller, accessibles et/ou inaccessibles, sur des données de fonctionnement nouvelles (12) ; - Construire (G7) un scénario de fonctionnement (29) ayant la 20 valeur unitaire pour tous les paramètres indexés et les vrais valeurs pour le reste; - Extraire (A) la connaissance de fonctionnement (30) du scénario de fonctionnement (29) ; - Générer (D) les indicateurs de fonctionnement (13) à partir 25 de la connaissance (30) ; - Interroger (G8) en interpolation et/ou en extrapolation la base associative intelligente (28) avec la question constituée de la connaissance de fonctionnement (30) et/ou des indicateurs de fonctionnement (13) ; Générer (G9) par la matrice associative intelligente (28), la matrice contenant les valeurs des paramètres (14) à surveiller. En référence avec ces dessins, la connaissance de référence (2), les connaissances (25) et la connaissance (30) sont liées aux relations linéaires et/ou non linéaires de type causes à effets 35 entre les paramètres et/ou entre les paramètres et les comportements du processus. En référence avec ces dessins, le critère de robustesse (6) est lié à l'éloignement et au positionnement du vecteur question par rapport à l'étendue respectivement la concavité ou la convexité du domaine de la connaissance (2), En référence avec ces dessins, le critère de stabilité (7) est lié aux variations de la prédiction (3) spécifiques aux variations des composantes d'une interrogation de type (4),(5) ou (12). En référence avec ces dessins, le critère de confiance (8) est lié à l'exactitude et/ou à la fidélité et/ou à la justesse de 10 prédictions (3) . En référence avec ces dessins, toute réponse à une interrogation est associée avec des valeurs pour les critères de robustesse, de stabilité et de confiance. En référence avec ces dessins, les contraintes (10) 15 spécifiques sont des exclusions entre certaines valeurs paramétriques et/ou de zones d'instabilité du processus et/ou des frontières du domaine de fonctionnement et/ou accessible et/ou dangereux du processus et/ou des pondérations spécifiques et/ou des seuillages de certaines combinaisons entre les paramètres et/ou des 20 seuillages de certains paramètres et/ou des pas de variations de paramètres et/ou des critères spécifiques de cot et/ou de risque. En référence avec ces dessins, les indicateurs (11), (13) et (26) sont des tables corrélatives et/ou des cartographies corrélationnelles linéaires et/ou non-linéaires multi-paramétriques 25 et/ou des axes d'inertie correspondants à une analyse en composantes principales et/ou en composantes indépendantes et/ou des indicateurs d'activations synaptiques et/ou des matrices d'apprentissage et/ou des écarts type et/ou des distributions statistiques et/ou des combinaisons entre des éléments dérivés de 30 la base de donnée, de la connaissance, des contraintes imposées au processus et plus spécifiquement de la performance et/ou du risque. En référence avec ces dessins, le masque de filtrage (15) contient des zones transparentes et des zones opaques, en superposition sur une base de données, les zones transparentes 35 laissent les données à leurs places et les zones opaques les remplacent avec des valeurs unitaires. A titre d'exemple non limitatif, les zones transparentes du masque de filtrage (15) sont codées en " 0 " et les zones opaques sont codées en " 1 ". En référence avec ces dessins, la table d'indexation paramétrique (16) permet de spécifier les paramètres du processus qui sont inaccessibles à un moment donné et/ou imprécises et/ou non fiables et/ou incertains et/ou flous et/ou non confiants et/ou non rigoureux et/ou diffus et/ou à intérêt particulier pour la performance et/ou pour le risque. En référence avec ces dessins, la surveillance globale du processus est réalisée en positionnant les indicateurs de fonctionnement (13) par rapport aux indicateurs de référence (11). A titre d'exemple non limitatif, l'intégration de connaissances empiriques dans les bases de données, l'extraction et 15 l'interrogation de la connaissance, la construction et l'interrogation des bases associatives intelligentes sont réalisées à l'aide des hybridations pondérées de techniques spécifiques: corrélations linéaires et/ou nonlinéaires, analyse en composantes principales et/ou indépendantes, fusion de données et de connaissances, data mining, logique floue, réseaux de neurones, algorithmes génétiques. Le procédé selon l'invention, fait appel à des techniques classiques de traitement de l'information, de données et de la connaissance et de l'intelligence artificielle, chaque fonctionnalité étant réalisée par une hybridation spécifique de ces techniques. Le procédé selon l'invention est particulièrement destiné à l'aide des prises de décisions pour la performance et le management du risque, à la capitalisation de connaissances, à la surveillance 30 et à l'optimisation des processus dans les domaines suivants: aéronautique, assurance, banque, catastrophes naturelles et plus large cindyniques, chimie, compétition, environnement, industrie, médical, nucléaire, pétrole, pharmaceutique, sécurité, sciences de la vie et transport. REVENDICATIONS 1) Procédé intelligent de traitement automatique de données numériques, caractérisé en ce qu'il: - extrait (A), à partir de la base de données de référence (1), la connaissance de référence (2) ; - prédit (B) les comportements (3) du processus suite à l'interrogation, en interpolation et/ou en extrapolation, de la connaissance (2), avec des configurations nouvelles (4), des scénarios nouveaux (5), en générant des valeurs pour les critères de robustesse (6), de stabilité (7) et de confiance (8) ; génère (C) des scénarios optimaux (9) de conduite en intégrant de contraintes spécifiques (10) sur le processus; - génère (D) des indicateurs de référence (11) pour la surveillance du processus; enrichit (E) la base de données de référence (1) avec des 15 données nouvelles (12) provenant du fonctionnement du processus - interroge (F) la connaissance de référence (2) avec les données nouvelles (12) et prédit (B) le comportement (3) du processus; - surveille (G) les indicateurs de fonctionnement (13) et les 20 paramètres de processus (14), en intégrant un masque de filtrage (15) et une table d'indexation paramétrique (16). 2) Procédé selon la revendications 1, caractérisé en ce qu'il: - interroge (Bl) la connaissance de référence (2) avec des 25 configurations (4), des scénarios (5), des données de fonctionnement (12) ; - prédit (B2) les comportements (3) du processus pour les interrogations posées; - génère et liste (B3) les robustesses (6); 30 - génère et liste (B4) les stabilités (7); - génère et liste (B5) les confiances (8) associées aux prédictions (3). 3) Procédé selon les revendications 1 et 2, caractérisé en ce qu'il: génère en combinatoire (Cl), à partir des contraintes (10) spécifiques, des scénarios (17) de conduite du processus; - interroge (Bi) la connaissance de référence (2) avec les scénarios (17) ; - prédit (B2) les comportements (18) du processus pour les scénarios (17) ; - détermine (C2), à partir des comportements (18), les valeurs pour les critères spécifiques (19); - construit (C3) une base associative intelligente (20) par la 10 mise en association et l'indexation des scénarios (17) et des critères spécifiques (19) ; - transforme et protège (C4) la base associative (20) dans une nouvelle base associative intelligente (21) obtenue par routage des critères spécifiques et des scénarios, par échelonnement suivant 15 les valeurs des critères spécifiques et par enregistrement; - interroge (C5) la base associative intelligente (21) avec questions (22) constituées des valeurs, des domaines de variation, des souhaits pour les critères (19) ; - génère (C6) par la base associative intelligente (21) des 20 scénarios (9) optimaux par rapport aux questions (22). 4) Procédé selon les revendications 1 et 2, caractérisé en ce qu'il: superpose en combinatoire (Gi) sur la base de données de référence (1) contenant les valeurs des paramètres de référence, un 25 masque de filtrage (15) composé des zones transparentes et des zones opaques pour les paramètres à cacher; - extrait (G2) une matrice (23) contenant les valeurs et les index des paramètres cachés provenant de la base de référence (1) à travers la superposition combinatoire (Gi) ; - génère en combinatoire (G3) des scénarios (24) ayant la valeur unitaire pour tous les paramètres cachés et les vraies valeurs pour le reste; - extrait (A) et indexe les connaissances (25) correspondantes aux scénarios (24) ; génère (D) et indexe les indicateurs (26) à partir de chaque connaissance (25) ; construit (G4) une base associative I intelligente (27) par la mise en association et l'indexation des matrices (23), des connaissances (25) et des indicateurs (26) ; - transforme et protège (G5) la base associative intelligente (27) dans une nouvelle base associative intelligente (28) par routage des indicateurs (26) à la place des matrices (23) et par enregistrement; - superpose (G6) une table d'indexation (16) contenant les index des paramètres de fonctionnement à surveiller, sur des données de fonctionnement nouvelles (12) ; - construit (G7) un scénario de fonctionnement (29) ayant la valeur unitaire pour tous les paramètres indexés et les vrais valeurs pour le reste; - extrait (A) la connaissance de fonctionnement (30) du scénario de fonctionnement (29) ; - génère (D) les indicateurs de fonctionnement (13) à partir de la connaissance (30) ; - interroge (G8) en interpolation et/ou en extrapolation la base associative intelligente (28) avec la question constituée de la connaissance de fonctionnement (30) et des indicateurs de 20 fonctionnement (13) ; - génère (G9) par la matrice associative intelligente (28), la matrice contenant les valeurs des paramètres (14) à surveiller. 5) Procédé selon l'une quelque des revendications 1 et 2, caractérisé en ce qu'il réalise le critère de robustesse (6) à partir de l'éloignement et du positionnement du vecteur question par rapport à l'étendue respectivement la concavité ou la convexité du domaine de la connaissance (2). 6) Procédé selon l'une quelque des revendications 1 et 2, caractérisé en ce qu'il réalise le critère de stabilité (7) à 30 partir des variations de la prédiction (3) spécifiques aux variations des composantes d'une interrogation de type (4), (5) et (12). 7) Procédé selon l'une quelque des revendications 1 et 2, caractérisé en ce qu'il réalise le critère de confiance (8) à 35 partir de l'exactitude, de la fidélité, de la justesse de prédictions (3). 8) Procédé selon l'une quelque des revendications 1,2,3 et 4, caractérisé en ce qu'il associe des valeurs pour les critères de robustesse, de stabilité et de confiance à la réponse de toute interrogation. 9) Procédé selon l'une quelque des revendications 1 et 3, caractérisé en ce que les contraintes (10) spécifiques sont de type exclusions entre certaines valeurs paramétriques, de type zones d'instabilité du processus, de type frontières du domaine de fonctionnement, d'accessible, de danger du processus, de type pondérations spécifiques, de type seuillages de paramètres, de type pas de variations de paramètres. 10) Procédé selon l'une quelque des revendications 1 et 4, caractérisé en ce que les indicateurs (11), (13) et (26) sont de type tables corrélatives, de type des cartographies corrélationnelles (linéaires, nonlinéaires), de type axes d'inertie d'une analyse en composantes (principales, indépendantes), de type indicateurs d'activations synaptiques, de type matrices d'apprentissage, de type indicateurs statistiques (écarts, distributions), de type combinaisons entre des éléments dérivés de la base de données, de la connaissance, des contraintes imposées au processus.