FR 3074316 A1 20190531 FR 1761194 A 20171127 PROCÉDÉ ET DISPOSITIF DE SURVEILLANCE D'UN PROCESSUS GÉNÉRATEUR DE DONNÉES D'UNE MÉTRIQUE POUR LA PRÉDICTION D'ANOMALIES L'invention concerne le domaine de la surveillance de processus impliquant au moins un équipement électronique en fonctionnement, et générateurs de données. Certains systèmes, comme par exemple les calculateurs à hautes performances (ou HPCs (« High Performance Computers »)), sont impliqués dans des processus qui génèrent des données de métrique(s). On entend ici par « métrique » une variable pouvant prendre des valeurs alphanumériques prédéfinies. Ces valeurs sont fournies par au moins un équipement électronique, comme par exemple un capteur ou une sonde (éventuellement de température ou de pression), un ordinateur, un processeur (ou CPU (« Central Processing Unit »)), une carte électronique, ou un contrôleur. Par conséquent, une métrique pourra, par exemple, être une température, une bande passante, un nombre d'entrées/sorties utilisées, un temps de réponse, un temps d'exécution, une consommation de ressource, ou un pourcentage de capacité de traitement utilisé, selon le processus considéré. Comme le sait l'homme de l'art, pendant un processus générateur de données de métrique(s) peuvent survenir des événements, et notamment des anomalies, comme par exemple une surchauffe, un temps de réponse de plus en plus long ou un pourcentage de capacité de traitement utilisé de plus en plus élevé d'un ordinateur ou d'une carte électronique. Certaines de ces anomalies peuvent être suivies par une panne ou une indisponibilité temporaire d'au moins un équipement électronique concerné qui peut s'avérer dommageable pour des usagers. C'est par exemple le cas lorsqu'une partie des ressources informatiques offertes par un ordinateur ou un calculateur à hautes performances n'est plus disponible et donc ne permet plus de réaliser de gros calculs et/ou traitements de données numériques et/ou contrôles 2 d'équipements électroniques. Dans de nombreux cas, prédire l'occurrence prochaine d'une anomalie peut permettre de prendre des mesures de nature à éviter une panne ou une indisponibilité temporaire d'au moins un équipement électronique. Or, plus le 5 nombre de données de métrique générées par un processus est élevé, plus il devient difficile de prévoir l'occurrence prochaine d'une anomalie, en particulier pour une personne. Actuellement, les méthodes de surveillance de processus ne font qu'analyser les données qui sont représentatives des événements (ou « logs ») 10 survenant pendant un processus. Lorsqu'au moins un événement représentatif d'une anomalie d'un type choisi est détecté, une alerte est générée afin qu'une éventuelle mesure soit prise. Un inconvénient principal de ce type de méthode de surveillance de processus réside dans le fait que l'alerte n'est générée qu'une fois l'anomalie survenue et détectée, et donc lorsqu'il est souvent trop 15 tard pour prendre une mesure réellement efficace. De plus, les méthodes de surveillance de processus connues sont presque toujours spécifiques au processus étudié et/ou au système impliqué dans ce processus, si bien qu'elles ne sont pas généralisables. L'invention a notamment pour but d'améliorer la situation. 20 Elle propose notamment à cet effet un procédé, destiné à surveiller un processus impliquant au moins un équipement électronique en fonctionnement et générateur de premières données d'une métrique, et comprenant : - une première étape dans laquelle on analyse de façon automatisée et en fonction d'au moins un mot clé des secondes données représentatives 25 d'événements survenus pendant le processus afin de déterminer des anomalies d'un type choisi, puis on détermine de façon automatisée un indicateur représentatif de la métrique puis une corrélation entre les anomalies déterminées et cet indicateur puis au moins une règle définissant cette corrélation, et 30 - une seconde étape dans laquelle on analyse, de façon automatisée, périodiquement et groupe après groupe, des premières données 3 nouvellement générées en vérifiant si une valeur de cet indicateur, déterminée à partir de ces dernières, satisfait à cette règle déterminée, afin de prédire l'occurrence de l'anomalie du type choisi dans un futur groupe de premières données lorsque cette valeur de l'indicateur satisfait à cette règle. 5 Ainsi, on peut désormais véritablement prédire l'occurrence d'une anomalie avant qu'elle ne survienne, ce qui permet notamment de prendre des mesures efficaces par anticipation. Le procédé de surveillance selon l'invention peut comporter d'autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et lo notamment : - dans la première étape on peut déterminer de façon automatisée l'indicateur parmi plusieurs indicateurs statistiques ; - dans la première étape on peut déterminer parmi les indicateurs statistiques celui qui qui représente le mieux une évolution temporelle 15 caractéristique d'un changement de comportement de la métrique ; - dans la première étape la métrique peut être choisie dans un groupe comprenant une température, une bande passante, un nombre d'entrées/sorties utilisées, un temps de réponse, un temps d'exécution, une consommation de ressource, et un pourcentage de capacité de traitement 20 utilisé ; - dans la première étape on peut déterminer la règle à partir de modèles prédéfinis qui sont alimentés avec les premières données ; - dans la première étape on peut déterminer une règle qui présente le pourcentage de corrélation le plus élevé avec l'anomalie parmi des règles 25 qui résultent respectivement des modèles prédéfinis alimentés avec les premières données ; - les modèles prédéfinis peuvent être choisis dans un groupe comprenant des forêts d'arbres décisionnels (ou « random forests »), des régressions linéaires et des réseaux de neurones ; 30 - dans la seconde étape on peut regrouper dans chaque groupe les N dernières premières données générées, avec N 2, dans des fenêtres glissantes, et on peut analyser les N premières données du dernier groupe 4 constitué en fonction de la règle déterminée afin de prédire l'occurrence de l'anomalie dans le prochain groupe de premières données lorsque les premières données du dernier groupe suivent cette règle. L'invention propose également un produit programme d'ordinateur 5 comprenant un jeu d'instructions qui, lorsqu'il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en oeuvre un procédé de surveillance du type de celui présenté ci-avant pour surveiller un processus impliquant au moins un équipement électronique en fonctionnement, et générateur de premières données d'une métrique. o L'invention propose également un dispositif, destiné à surveiller un processus impliquant au moins un équipement électronique en fonctionnement et générateur de premières données d'une métrique, et comprenant : - des moyens d'apprentissage analysant de façon automatisée et en fonction d'au moins un mot clé des secondes données qui sont représentatives 15 d'événements survenus pendant le processus afin de déterminer des anomalies d'un type choisi, puis déterminant de façon automatisée un indicateur représentatif de la métrique puis une corrélation entre les anomalies déterminées et cet indicateur puis au moins une règle définissant cette corrélation, et 20 - des moyens de surveillance analysant, de façon automatisée, périodiquement et groupe après groupe, des premières données nouvellement générées en vérifiant si une valeur de cet indicateur, déterminée à partir de ces dernières, satisfait à cette règle déterminée, afin de prédire l'occurrence de l'anomalie du type choisi dans un futur groupe de 25 premières données lorsque cette valeur de l'indicateur satisfait à cette règle. L'invention propose également un système comprenant au moins un équipement électronique impliqué dans un processus générateur de premières données d'une métrique, et un dispositif de surveillance du type de celui présenté ci-avant. 30 Un tel système peut, par exemple, constituer un calculateur à hautes performances (ou HPC). D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à 5 l'examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés, sur lesquels : - la figure 1 illustre de façon schématique et fonctionnelle un équipement de réseau équipé d'un exemple de réalisation d'un dispositif de surveillance 5 selon l'invention et couplé à un réseau de communication auquel sont également couplés des ordinateurs faisant partie d'un calculateur à hautes performances, - la figure 2 illustre un exemple d'algorithme mettant en oeuvre un procédé de surveillance de processus selon l'invention, et 10 - la figure 3 illustre au sein d'un diagramme l'évolution temporelle de trois indicateurs différents mais représentatifs d'une même métrique. L'invention a notamment pour but de proposer un procédé de surveillance, et un dispositif de surveillance DS associé, destinés à permettre la surveillance d'un processus qui implique au moins un équipement électronique 15 EEj en fonctionnement et qui génère des premières données d'une métrique. Dans ce qui suit, on considère, à titre d'exemple non limitatif, que le processus générateur de données implique un système S constituant un calculateur à hautes performances (ou HPC). Mais l'invention n'est pas limitée à ce type de système. Elle concerne en effet tout système comportant 20 au moins un équipement électronique impliqué dans un processus générateur de données de métrique(s). Ainsi, elle concerne également les plateformes de calcul distribué en agrégat (ou « cluster ») au sens large, les plateformes en charge de traitements massifs et/ou répétitifs, les ordinateurs (éventuellement portables), les équipements de communication, les installations 25 (éventuellement industrielles), et les bâtiments. D'une manière générale, l'invention concerne tous les systèmes évoluant au cours du temps. Par ailleurs, on considère dans ce qui suit, à titre d'exemple non limitatif, que le calculateur à hautes performances S est constitué de plusieurs ordinateurs EEj interconnectés via au moins un réseau de 30 communication RC (éventuellement privé). On notera qu'en variante le calculateur à hautes performances S pourrait faire partie d'un nuage informatique (ou « cloud ») ou de l' Internet. 6 De plus, on considère dans ce qui suit, à titre d'exemple non limitatif, que la métrique est une température. Elle est donc définie par des premières données fournies par des capteurs de température équipant les équipements électroniques EEj. Par exemple, lorsque l'on surveille la 5 température d'un processeur Intel, on utilise une métrique appelée DTS (« Digital Thermal Sensor ») qui représente plus précisément la distance entre la température en cours du processeur (ou CPU) et la valeur maximale de cette température (elle est donc négative ou nulle). Mais l'invention n'est pas limitée à ce type de métrique. Elle concerne en effet toute métrique dont les valeurs 10 sont générées pendant un processus. Ainsi, elle concerne également une bande passante, un nombre d'entrées/sorties utilisées, un temps de réponse, un temps d'exécution, une consommation de ressource, et un pourcentage de capacité de traitement utilisé, par exemple. On a schématiquement et fonctionnellement illustré sur la figure 1 un 15 réseau de communication RC auquel sont couplés un équipement de réseau ER équipé d'un exemple de réalisation non limitatif d'un dispositif de surveillance DS selon l'invention, et des équipements électroniques EEj faisant partie d'un système S constituant, ici, un calculateur à hautes performances S. 20 Dans l'exemple illustré non limitativement, le nombre d'équipements électroniques EEj (ici des ordinateurs) est égal à quatre (j = 1 à 4). Mais ce nombre peut prendre n'importe quelle valeur supérieure ou égale à un (1). Comme évoqué précédemment, l'invention propose un procédé destiné à surveiller un processus impliquant une partie au moins du système 25 S (et plus précisément au moins un équipement électronique EEj de ce dernier (S)). Un procédé de surveillance, selon l'invention, comprend des première et seconde étapes qui peuvent être mises en oeuvre au moyen d'un dispositif de surveillance DS comprenant au moins des moyens 30 d'apprentissage MA et des moyens de surveillance MS1. Comme illustré non limitativement sur la figure 1, ce dispositif de surveillance DS peut, par exemple, être intégralement installé dans un 7 équipement de réseau ER couplé au système S, et faisant éventuellement partie de ce dernier (S) comme illustré non limitativement sur la figure 1. Un tel équipement de réseau ER peut, par exemple, être dédié à la supervision du système S. Mais le dispositif de surveillance DS pourrait être réparti dans 5 plusieurs (au moins deux) équipements électroniques, éventuellement dédiés. Ainsi, ses moyens d'apprentissage MA pourraient, par exemple, faire partie d'un équipement de réseau, et ses moyens de surveillance MS1 pourraient, par exemple, être implantés dans les différents équipements électroniques EEj du système S. Par conséquent, un dispositif de surveillance DS, selon l'invention, o peut être réalisé soit sous la forme de modules logiciels (ou informatiques (ou encore « software »)) ; on est alors en présence d'un produit programme d'ordinateur comprenant un jeu d'instructions qui, lorsqu'il est exécuté par des moyens de traitement de type circuits électroniques (ou « hardware »), est propre à mettre en oeuvre le procédé de surveillance, soit sous la forme 15 d'une combinaison de modules logiciels et de circuits électroniques. Dans une première étape, dite d'apprentissage, du procédé selon l'invention, on (les moyens d'apprentissage MA du dispositif (de surveillance) DS) commence(nt) par analyser de façon automatisée et en fonction d'au moins un mot clé des secondes données qui sont représentatives d'événements (ou 20 logs) survenus pendant le processus concerné, afin de déterminer des anomalies d'un type choisi. Par exemple, lorsque la métrique est une température relevée dans un équipement électronique EEj, les anomalies recherchées peuvent être des signalements de surchauffe dans cet équipement électronique EEj à certains 25 instants. Dans ce cas, le mot clé recherché dans les secondes données d'événements analysées peut être surchauffe (ou « overheating » en anglais). Les secondes données qui sont analysées ont été préalablement acquises pendant que le processus se déroulait dans le système S. Ces secondes données sont générées par les équipements électroniques EEj du 30 système S qui font l'objet d'une surveillance ou par un autre équipement électronique dédié à la surveillance de ces derniers (EEj). Par exemple, dans le cas de la métrique DTS les événements (ou logs ou encore secondes données) 8 sont générés par un module de température qui est généralement intégré au processeur ou (CPU). Mais dans le cas d'un circuit de refroidissement d'ordinateur ou CPUs les événements (ou logs ou encore secondes données) sont générés par une sonde externe. On notera que les secondes données 5 sont stockées en correspondance des instants où elles ont été respectivement générées, par exemple dans des moyens de stockage MS2 qui font éventuellement partie du dispositif de surveillance DS, comme illustré non I imitativement. On notera également que des premières données, de la métrique 10 concernée par le processus (ici une température), ont aussi été préalablement acquises pendant que le processus se déroulait dans le système S. Ces premières données sont générées par les équipements électroniques EEj du système S qui font l'objet d'une surveillance ou par d'autres équipements électroniques dédiés à la surveillance de ces derniers (EEj), comme par 15 exemple des capteurs de température. On notera que ces premières données sont stockées en correspondance des instants où elles ont été respectivement générées, par exemple dans les moyens de stockage M52. L'acquisition des premières et secondes données correspond à la sous-étape 10 de l'exemple d'algorithme de la figure 2, qui met en oeuvre un 20 procédé de surveillance de processus selon l'invention. La détermination des anomalies d'un type choisi correspond à la sous-étape 20 de l'exemple d'algorithme de la figure 2. La première étape, du procédé selon l'invention, se poursuit par la détermination (par les moyens d'apprentissage MA), de façon automatisée, 25 d'un indicateur ik qui est représentatif de la métrique concernée (ici une température). Cette détermination d'indicateur ik correspond à la sous-étape 30 de l'exemple d'algorithme de la figure 2. Par exemple, dans la première étape on (les moyens d'apprentissage 30 MA) peu(ven)t déterminer de façon automatisée l'indicateur ik parmi plusieurs indicateurs statistiques. Ces derniers sont bien adaptés au cas où le nombre de premières données de la métrique est très important, car ils peuvent fournir une 9 indication représentative d'un nombre important de premières données appartenant à un même intervalle de temps et ainsi permettre une réduction de la complexité des données en entrée. De nombreux indicateurs statistiques peuvent être utilisés, et 5 notamment une valeur moyenne, un écart type ou un histogramme. Ce dernier est particulièrement intéressant lorsque le nombre de premières données de la métrique est très important. Ainsi, si l'on dispose d'une première donnée de la métrique à chaque minute, on peut, par exemple, définir un histogramme des premières données 10 par intervalles de temps de cinq minutes. Dans ce cas, chaque intervalle de temps est associé à cinq premières données successives. Par exemple, si l'on a dans un intervalle de temps de cinq minutes les cinq premières données [1,35,20,2,3] (en valeur absolue), on peut construire l'histogramme suivant : dans l'intervalle de valeurs [1-10[ on a trois premières données [1,2,3], dans 15 l'intervalle de valeurs [10-20[ on a aucune première donnée, dans l'intervalle de valeurs [20-30[ on a une première donnée [20], dans l'intervalle de valeurs [3040[ on a une première donnée [35], et dans l'intervalle de valeurs [0-+.0[ on a aucune première donnée. Le nombre de premières données de chaque intervalle de valeurs est ensuite normalisé par rapport au nombre totale de 20 valeurs (ici égal à cinq) afin d'obtenir le pourcentage de premières données par intervalle de valeurs. On aura donc le pourcentage de 60% (ou 0,6) associé à l'intervalle de valeurs [1-10[, le pourcentage de 0% (ou 0) associé à l'intervalle de valeurs [10-20[, le pourcentage de 20% (ou 0,2) associé à l'intervalle de valeurs [20-30[, le pourcentage de 20% (ou 0,2) associé à l'intervalle de 25 valeurs [30-40[, et le pourcentage de 0% (ou 0) associé à l'intervalle de valeurs [0-+.0[. L'indicateur ik est donc ici constitué des pourcentages associés respectivement aux quatre différents intervalles de valeurs possibles pour la métrique, pour l'intervalle de temps de cinq minutes considéré. On notera que la taille de chaque intervalle de temps et la taille de 30 chaque intervalle de valeurs peuvent varier afin de s'adapter à chaque type de premières données de métrique, aux fréquences respectives d'acquisition des premières et secondes données et au nombre d'équipements électroniques EEj 10 surveillés. L'objectif est en effet de pouvoir ajuster dynamiquement les intervalles de l'histogramme en fonction des premières données en entrée. A titre d'exemple, dans la première étape on (les moyens d'apprentissage MA) peu(ven)t, par exemple, déterminer parmi les indicateurs 5 statistiques celui qui représente le mieux une évolution temporelle caractéristique d'un changement de comportement de la métrique. Pour ce faire, plusieurs indicateurs statistiques sont déterminés par les moyens d'apprentissage MA à partir du même ensemble de premières données stockées, et les moyens d'apprentissage MA retiennent celui qui représente le o mieux une évolution temporelle caractéristique du changement de comportement de la métrique. On a schématiquement illustré dans le diagramme de la figure 3 les évolutions temporelles respectives de trois indicateurs ik (k = 1 à 3) différents mais représentatifs d'une même métrique. Comme on peut le constater, la 15 courbe de l'indicateur i3 est tout particulièrement représentative d'une évolution temporelle caractéristique d'un changement de comportement de la métrique, alors que l'on ne peut tirer aucun enseignement direct, relatif à cette métrique, des courbes des deux autres indicateurs il et i2. Dans une telle situation c'est donc l'indicateur i3 qui sera choisi par les moyens d'apprentissage MA pour 20 caractériser les changements de comportement de la métrique. La première étape, du procédé selon l'invention, se poursuit par la détermination (par les moyens d'apprentissage MA), de façon automatisée, d'une corrélation entre les anomalies qui ont été déterminées dans les secondes données stockées et l'indicateur ik qui vient d'être déterminé à partir 25 des premières données stockées. Toute technique de détermination de corrélation, connue de l'homme de l'art, peut être ici utilisée. Ainsi, on pourra, par exemple, déterminer si chaque anomalie à un instant t donné est temporellement corrélée à un passage d'une croissance à une décroissance de l'indicateur ik déterminé ou 30 inversement à un passage d'une décroissance à une croissance de l'indicateur ik déterminé. C'est notamment le cas dans l'exemple non limitatif qui est illustré sur la figure 3. En effet, il existe une corrélation entre chaque passage d'une 11 croissance à une décroissance de l'indicateur i3 survenant aux instants tl , t2 et t3 et des anomalies survenues juste après ces instants tl , t2 et t3. Mais d'autres corrélations peuvent être déterminées. Ainsi, on peut, par exemple, déterminer si chaque anomalie à un instant t donné est temporellement 5 corrélée à un maximum local ou minimum local de l'indicateur ik déterminé, ou à une variation particulière d'une moyenne, ou à un écart type supérieur à un seuil, ou encore à une distance seuil entre anomalies (technique dite DTW (ou « Dynamic Time Warping »)). La détermination de corrélation correspond à la sous-étape 40 de o l'exemple d'algorithme de la figure 2. La première étape, du procédé selon l'invention, se termine par la détermination (par les moyens d'apprentissage MA), de façon automatisée, d'au moins une règle définissant la corrélation venant d'être déterminée. Cette détermination de règle(s) correspond à la sous-étape 50 de 15 l'exemple d'algorithme de la figure 2. Par exemple, dans la première étape on (les moyens d'apprentissage MA) peu(ven)t déterminer la/chaque règle à partir de modèles prédéfinis qui sont alimentés avec les premières données stockées. Ces modèles prédéfinis peuvent, par exemple, être stockés dans les 20 moyens d'apprentissage MA ou bien dans les moyens de stockage MS2. Par ailleurs, ces modèles prédéfinis peuvent, par exemple et non limitativement, être choisis dans un groupe comprenant des forêts d'arbres décisionnels (ou « random forests »), des régressions linéaires et des réseaux de neurones. Par exemple, dans le cas de forêts d'arbres décisionnels, on 25 construit des arbres avec des branches et des feuilles à partir des premières données stockées. Les branches représentent les liens entre les règles et les feuilles représentent des règles. La construction de ce type d'arbre décisionnel étant bien connue de l'homme de l'art, elle ne sera donc pas décrite ci-après. On précisera simplement que l'on construit plusieurs arbres à partir d'un même 30 ensemble de premières données afin de les mettre en « concurrence ». En effet, les règles établies par un arbre sont basées sur des méthodes probabilistes et non déterministes, et par conséquent plusieurs arbres (une 12 forêt) ne produiront pas, a priori, les mêmes règles. On pourra donc ensuite sélectionner le/les meilleur(s) arbre(s) de la forêt, par exemple. A titre d'exemple, dans la première étape on (les moyens d'apprentissage MA) peu(ven)t déterminer la/chaque règle qui présente le 5 pourcentage de corrélation le plus élevé avec les anomalies détectées parmi des règles résultant respectivement des modèles prédéfinis alimentés avec les premières données. A titre d'exemple illustratif, une règle adaptée à l'évolution de l'indicateur i3 illustré sur la figure 3 peut être « est-on arrivé à la fin d'une phase 10 de croissance de l'indicateur i3 ? ». De manière plus formelle, cette règle peut s'écrire x(t+1) REVENDICATIONS1. Procédé de surveillance d'un processus impliquant au moins un équipement électronique (EEj) en fonctionnement, et générateur de premières données d'une métrique, caractérisé en ce qu'il comprend i) une première étape (10-50) dans laquelle on analyse de façon automatisée et en fonction d'au moins un mot clé des secondes données représentatives d'événements survenus pendant ledit processus afin de déterminer des anomalies d'un type choisi, puis on détermine de façon automatisée un indicateur représentatif de ladite métrique puis une corrélation entre lesdites anomalies déterminées et ledit indicateur puis au moins une règle définissant ladite corrélation, et ii) une seconde étape (60-80) dans laquelle on analyse, de façon automatisée, périodiquement et groupe après groupe, des premières données nouvellement générées en vérifiant si une valeur dudit indicateur, déterminée à partir de ces dernières, satisfait à ladite règle déterminée, afin de prédire l'occurrence de ladite anomalie dans un futur groupe de premières données lorsque cette valeur satisfait à ladite règle. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que dans ladite première étape (10-50) on détermine de façon automatisée ledit indicateur parmi plusieurs indicateurs statistiques. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que dans ladite première étape (10-50) on détermine parmi lesdits indicateurs statistiques celui qui représente le mieux une évolution temporelle caractéristique d'un 25 changement de comportement de ladite métrique. 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que dans ladite première étape (10-50) ladite métrique est choisie dans un groupe comprenant une température, une bande passante, un nombre d'entrées/sorties utilisées, un temps de réponse, un temps d'exécution, une 30 consommation de ressource, et un pourcentage de capacité de traitement utilisé. 5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que 16 dans ladite première étape (10-50) on détermine ladite règle à partir de modèles prédéfinis alimentés avec lesdites premières données. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que dans ladite première étape (10-50) on détermine une règle présentant le pourcentage de 5 corrélation le plus élevé avec ladite anomalie parmi des règles résultant respectivement desdits modèles prédéfinis alimentés avec lesdites premières données. 7. Procédé selon la revendication 5 ou 6, caractérisé en ce que lesdits modèles prédéfinis sont choisis dans un groupe comprenant des forêts d'arbres 10 décisionnels, des régressions linéaires et des réseaux de neurones. 8. Procédé selon l'une des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que dans ladite seconde étape (60-80) on regroupe dans chaque groupe les N dernières premières données générées, avec N 2, dans des fenêtres glissantes, et on analyse les N premières données du dernier groupe constitué 15 en fonction de ladite règle déterminée afin de prédire l'occurrence de ladite anomalie dans le prochain groupe de premières données lorsque lesdites premières données dudit dernier groupe suivent ladite règle. 9. Produit programme d'ordinateur comprenant un jeu d'instructions qui, lorsqu'il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en 20 oeuvre le procédé selon l'une des revendications précédentes pour surveiller un processus impliquant au moins un équipement électronique (EEj) en fonctionnement et générateur de premières données d'une métrique. 10. Dispositif (DS) de surveillance d'un processus impliquant au moins un équipement électronique (EEj) en fonctionnement, et générateur de premières données d'une métrique, caractérisé en ce qu'il comprend i) des moyens d'apprentissage (MA) analysant de façon automatisée et en fonction d'au moins un mot clé des secondes données représentatives d'événements survenus pendant ledit processus afin de déterminer des anomalies d'un type choisi, puis déterminant de façon automatisée un indicateur représentatif de ladite métrique puis une corrélation entre lesdites anomalies déterminées et ledit indicateur puis au moins une règle définissant ladite corrélation, et ii) des moyens de surveillance (MS1) analysant, de façon automatisée, périodiquement et groupe 17 après groupe, des premières données nouvellement générées en vérifiant si une valeur dudit indicateur, déterminée à partir de ces dernières, satisfait à ladite règle déterminée, afin de prédire l'occurrence de ladite anomalie dans un futur groupe de premières données lorsque cette valeur satisfait à ladite règle. 5 11. Système (S) comprenant au moins un équipement électronique (EEj) impliqué dans un processus générateur de premières données d'une métrique, caractérisé en ce qu'il comprend en outre un dispositif de surveillance (DS) selon la revendication 10. 12. Système selon la revendication 11, caractérisé en ce qu'il constitue o un calculateur à hautes performances.