Brevet FR3068494A1 (20190104)

REVENDICATIONS1. Système pour la gestion de risques dans un processus industriel d'une chaîne de production comprenant au moins une base de données (6) contenant au moins un ensemble de séries temporelles de données brutes relatives audit processus, au moins un dispositif de pré-traitement de données (3) pour transformer, pour chaque série temporelle, lesdites données brutes en un ensemble de « proxies » de la volatilité mémorisé et relié à au moins une entité pertinente dudit processus, au moins un dispositif d'analyse de corrélations (4) connecté audit dispositif de pré-traitement de données (3) pour analyser les corrélations entre lesdits « proxies », au moins un dispositif d'identification de modèle (2) connecté audit dispositif de pré-traitement de données (3) pour produire au moins un modèle de prédiction basé sur ledit ensemble de « proxies », ledit modèle de 15 prédiction étant utilisé par au moins un dispositif de prédiction (1) connecté au dispositif de pré-traitement de données (3) et audit dispositif d'identification de modèle (2), chacun desdits dispositifs de pré-traitement de données, d'identification de modèle, d'analyse de corrélations et de prédiction comportant au moins une mémoire pour le stockage de données 20 et au moins un module, chaque module étant un programme exécutable par ordinateur, au moins un processeur pour l'exécution dudit module, le système étant caractérisé en ce que le dispositif d'analyse de corrélations (4), connecté audit dispositif d'identification de modèle (2) permet de sélectionner les « proxies » à utiliser pour l'identification du modèle de 25 prédiction sur la base de la comparaison des valeurs des corrélations entre les « proxies » et une valeur seuil, et ledit dispositif de prédiction (1) permet de calculer, sur la base du modèle d'identification et de l'ensemble de « proxies », les prédictions desdits « proxies » de volatilité au moyen d'au moins une combinaison d'un des « proxies » de volatilité avec au moins un 30 paramètre exogène, ledit paramètre étant un « proxy » de volatilité inclus dans l'ensemble des « proxies » de volatilité transmis par le dispositif de pré- 30 traitement de données (3), lesdites prédictions étant enregistrées dans la mémoire du dispositif de prédiction (1) afin d'être utilisées pour la gestion de risque dans ledit processus.\n<CLM>\1\tSystème pour la gestion de risques selon la revendication 1, 5 caractérisé en ce que le dispositif de pré-traitement de données (3) comprend au moins un module d'imputation (31) et un module de génération de « proxies » (32), dont les exécutions sur le processeur dudit dispositif de pré-traitement (3) permet respectivement d'attribuer des valeurs manquantes aux séries temporelles desdites données brutes, et de générer pour chaque série temporelle, un ensemble de « proxies » en utilisant lesdites données imputées.\n<CLM>\1\tSystème pour la gestion de risques selon la revendication 1, caractérisé en ce que le dispositif de corrélation (4) comprend au moins un module « block » de corrélation (41) qui lit pour chaque ensemble de « proxies » correspondant à une série temporelle donnée et transmis par le dispositif de pré-traitement (3), et évalue les coefficients de corrélation entre les différents « proxies » dudit ensemble de « proxies », lesdits coefficients de corrélation étant agrégés pour toutes les séries temporelles par au moins un module de méta-analyse (42) qui fait la moyenne desdits coefficients pour produire une mesure agrégée des coefficients de corrélation à enregistrer.\n<CLM>\1\tSystème pour la gestion de risques selon les revendications 1 à 3, caractérisé en ce que le dispositif de corrélation (4) comprend un module pour générer un rapport de corrélation comportant la mesure agrégée des coefficients de corrélation, au moins toutes les séries temporelles et les « proxies » de volatilité correspondants, ledit rapport de corrélation étant transmis audit dispositif d'identification de modèle (2).\n<CLM>\1\tSystème pour la gestion de risques selon les revendications 1 à 4, caractérisé en ce que le dispositif d'identification (2) comprend au moins un module pour l'analyse du rapport de corrélation transmis par le 30 dispositif de corrélation (4) afin de sélectionner comme données d'entrée des 31 « proxies » de volatilité, parmi tous les ensembles de « proxies » de volatilité, à utiliser pour l'identification du modèle de prédiction.\n<CLM>\1\tSystème pour la gestion de risques selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend une interface utilisateur interactive (5) 5 connecté au dispositif d'identification de modèle (2), ladite interface (5) comprenant au moins un moyen pour sélectionner: - au moins une méthode d'apprentissage automatique à utiliser pour la prédiction, parmi un ensemble de méthodes d'apprentissage automatique enregistré dans la mémoire 10 dudit dispositif d'identification de modèle (2); - au moins une procédure d'évaluation, également enregistrée dans la mémoire dudit dispositif d'identification de modèle (2), à utiliser pour l'évaluation de la méthode d'apprentissage automatique sélectionnée; 15 la méthode d'apprentissage automatique et la procédure d'évaluation de ladite méthode étant transmises au dispositif d'identification de modèle (2). Système pour la gestion de risques selon la revendication 1, caractérisé en ce que le dispositif d'identification de modèle (2) comprend au moins un module d'identification structurelle (21) et un module d'identification 20 paramétrique (22), dont les exécutions sur ledit dispositif d'identification de modèle (2), permettent de générer respectivement un modèle optimal et des paramètres optimaux reliés audit modèle sur la base des informations transmises par l'interface utilisateur interactive (5), le dispositif de pré-traitement de données(3) et le dispositif d'analyse de corrélation (4). 25\n<CLM>\1\tSystème pour la gestion de risques selon la revendication 1, caractérisé en ce que le dispositif de prédiction (1) comprend au moins un module d'implémentation de modèle (11), une mémoire de données originales (12) pour enregistrer les valeurs « observées » à une date donnée des « proxies » de volatilité reliés à au moins un ensemble d'entités que l'utilisateur souhaite contrôler et un module de mesure d'erreurs (13), 32 l'exécution dudit module d'implémentation de modèle (11) permettant de générer les prédictions de l'ensemble des « proxies » de volatilité sur la base de l'ensemble des « proxies » de volatilité transmis par le dispositif de pré-traitement de données (3) et le modèle optimal et les paramètres optimaux 5 transmis par le dispositif d'identification de modèle (2), l'exécution du module de mesure d'erreurs (13) permettant d'évaluer l'efficacité du modèle de prédiction en moyennant les erreurs obtenues par la différence entre les prédictions de l'ensemble des « proxies » de volatilité obtenues au moyen du module d'implémentation (11) et les valeurs « observées » dudit ensemble 10 de « proxies » de volatilité enregistrées dans la mémoire de données originales (12).\n<CLM>\1\tSystème pour la gestion de risques selon les revendications 1 à 8, caractérisé en ce qu'il comprend également un module de rapport, dont l'exécution permet de générer un rapport de prédiction comprenant au 15 moins des informations relatives aux prédictions des « proxies » de volatilité, les erreurs de prédiction et la mesure agrégée des coefficients de corrélation.\n<CLM>\1\tSystème pour la gestion de risques selon les revendications 1 à 9, caractérisé en ce que le rapport de prédiction généré par le module de 20 rapport permet à un système de générer une alerte lorsqu'un risque pour un processus donné est évalué.\n<CLM>\1\tSystème pour la gestion de risques selon les revendications 1 à 10, caractérisé en ce qu'il comprend au moins une alarme (6) pour produire une alerte lorsque l'erreur prédite est supérieure à une valeur de 25 tolérance prédéterminée.\n<CLM>\1\tSystème pour la gestion de risques selon les revendications 1 à 11, caractérisé en ce que le rapport de prédiction est affiché sur l'interface utilisateur interactive (5), ladite interface comprenant au moins un moyen pour permettre à un utilisateur ou un opérateur d'interrompre le 33 processus ou de le laisser se poursuivre selon qu'une alerte est émise ou non.\n<CLM>\1\tProcédé pour la gestion de risques dans un processus industriel d'une chaîne de production contrôlé par un système comprenant 5 au moins une base de données comportant des séries temporelles de données brutes, une architecture informatique comprenant au moins un processeur, au moins une mémoire pour le stockage de données et au moins un ensemble de modules, ledit ensemble de modules étant exécuté sur ledit processeur de ladite architecture informatique pour mettre en oeuvre 10 ledit procédé comprenant au moins: - le pré-traitement (El) ) d'un ensemble de données brutes, pour chaque série temporelle, pour produire un ensemble de « proxies » de volatilité; - l'analyse de corrélations (E2) entre les « proxies » dudit 15 ensemble de « proxies » de volatilité; - l'identification (E3) d'au moins un modèle et de paramètres optimaux qui dépendent au moins de l'ensemble de « proxies » de volatilité produits dans l'étape de pré-traitement de données brutes; 20 - le calcul des prédictions (E4) de l'ensemble des « proxies » de volatilité produit dans l'étape de pré-traitement au moyen du modèle optimal et des paramètres optimaux identifiés dans l'étape d'identification; ledit procédé étant caractérisé en ce que l'analyse (E2) des corrélations 25 entre lesdits « proxies » permet de sélectionner les « proxies » à utiliser pour l'identification (E3) dudit modèle optimal et des paramètres optimaux et, le calcul des prédictions (E4) de l'ensemble des « proxies » de volatilité comprend la combinaison d'au moins un desdits « proxies » de volatilité avec au moins un paramètre exogène, ledit paramètre étant un « proxy » de 30 volatilité inclus dans ledit ensemble de « proxies » de volatilité. 34\n<CLM>\1\tProcédé pour la gestion de risques selon la revendication 13, caractérisé en ce que l'étape de pré-traitement de données brutes (El) comprend au moins: - l'imputation de données brutes par assignation de valeurs 5 manquantes aux séries temporelles desdites données brutes; - la génération de « proxies », pour chaque série temporelle, d'un ensemble de « proxies » de volatilité en utilisant les données imputées. 10\n<CLM>\1\tProcédé pour la gestion de risques selon la revendication 13, caractérisé en ce que l'étape d'analyse de corrélations (E3) comprend au moins: - recevoir pour chaque série temporelle, l'ensemble correspondant de « proxies » de volatilité calculé dans 15 l'étape de pré-traitement (El); - évaluer les coefficients de corrélation entre les différents « proxies » dudit ensemble de «proxies» de volatilité; - agréger les coefficients de corrélation obtenus pour toutes les séries temporelles pour obtenir une mesure agrégée 20 statistiquement.\n<CLM>\1\tProcédé pour la gestion de risques selon la revendication 13, caractérisé en ce que l'étape d'identification (E3) au moins une des étapes suivantes: - la réception d'au moins une méthode d'apprentissage 25 automatique présélectionnée et une procédure d'évaluation, présélectionnée, de ladite méthode d'apprentissage automatique présélectionnée à partir des données entrées par un utilisateur via une interface interactive; - la réception, dans une mémoire, d'au moins un ensemble de « proxies » de volatilité obtenu dans l'étape de pré-traitement (El); - l'identification structurelle d'un modèle optimal et 5 l'identification paramétrique de paramètres optimaux en utilisant au moins la méthode d'apprentissage automatique présélectionnée, au moins la procédure d'évaluation présélectionnée et l'ensemble des « proxies » de volatilité;\n<CLM>\1\tProcédé pour la gestion de risques selon une des 10 revendications 13 ou 16, caractérisé en ce que la méthode d'apprentissage automatique présélectionnée est au moins une parmi les méthodes de réseau de neurones artificiels (ANN) et k-plus proches voisins (kNN).\n<CLM>\1\tProcédé pour la gestion de risques selon une des revendications 13 ou 16, caractérisé en ce que la procédure d'évaluation 15 présélectionnée est au moins une des analyses par fenêtre glissante (RW) et par origine glissante (RO), lesdites analyses étant des techniques pour évaluer au moins la stabilité des paramètres d'un modèle respectivement sur une fenêtre glissante de taille fixe ou une origine glissante en parcourant un ensemble de données, la fenêtre ou l'origine étant déplacée vers l'avant par 20 un incrément présélectionné.\n<CLM>\1\tProcédé pour la gestion de risques selon la revendication 16, caractérisé en ce que l'étape d'identification (E3) comprend au moins l'entraînement d'un modèle multivarié autoregressif non-linéaire afin de trouver un modèle optimal. 25\n<CLM>\1\tProcédé pour la gestion de risques selon la revendication 13, caractérisé en ce que le calcul des prédictions (E4) des « proxies » de volatilité comprend au moins: - le calcul des prédictions, pour chaque série temporelle, de l'ensemble correspondant de « proxies » de volatilité au 36 moyen du modèle multivarié autoregressif non-linéaire obtenu dans l'étape d'identification (E3); - le calcul des erreurs de prédiction relatives aux prédictions dudit ensemble de « proxies » de volatilité. 5\n<CLM>\1\tProcédé pour la gestion de risques selon la revendication 15, caractérisé en ce que les coefficients de corrélation pour une série temporelle donnée et l'ensemble correspondant de « proxies » de volatilité sont évalués en utilisant la méthode des matrices de corrélation de Pearson.\n<CLM>\1\tProcédé pour la gestion de risques selon la revendication 15, 10 caractérisé en ce que les coefficients de corrélation sont agrégés en utilisant une méthode de méta-analyse.