FR 2597284 A1 19871016 FR 8605139 A 19860410 1 2597284 PROBCEDE DE COMPRESSION D'UN ENSEMBLE D'INFORMATIONS La présente invention a pour objet un procédé de compression d'un ensemble d'informations correspondant à des mesures successives d'une même grandeur physique sur une durée 5 prédéterminée. L'invention concerne toute activité quantifiable variant dans le temps, mesurée régulièrement, et relativement souvent, par exemple toutes les heures. L'analyse des valeurs successives de la grandeur mesurée, par exemple pour déterminer des cycles journaliers, 10 hebdomadaires ou autres, par un opérateur humain devient rapidement impossible devant le volume des valeurs mesurées. Celles-ci sont donc inexploitables. Le nombre de grandeurs mesurées est particulièrement important dans un réseau téléphonique. Un réseau téléphonique est 15 composé de noeuds, constitués par des autocommutateurs de transit ou des autocommutateurs d'abonnés, et des liaisons entre ces noeuds, constituées par des faisceaux. Pour une bonne gestion des ressources du réseau, il est important de connaître le taux de charge de chaque élément de ce réseau. Il est donc procédé 20 régulièrement, par exempte toutes les demi-heures ou toutes Les heures, à des mesures de trafic sur chaque faisceau et de mesures de trafic des autocommutateurs. Plus précisément, pour un autocommutateur d'abonné, on mesure le trafic de départ (correspondant aux appels des abonnés 25 reliés à cet autocommutateur), le trafic d'arrivée (correspondant à des appels destinés à des abonnés reliés à l'autocommutateur), le trafic interne (correspondant à un appel téléphonique entre deux abonnés de l'autocommutateur) ou autre. Les données mesurées sont mémorisées dans un ordinateur et sont éditées soit 30 périodiquement, soit à la demande. L'édition de l'ensemble des données mesurées sur un seul autocommutateur pendant un mois représente une centaine de pages. Il s'agit à l'évidence d'un volume de données trop important pour qu'un opérateur humain puisse exploiter ces 2 2597284 données. IL est donc nécessaire de comprimer Les données mémorisées avant de les présenter à un opérateur humain. Dans le cas particulier des observations de trafic dans un réseau téléphonique, on utilise, selon l'art connu, un procédé 5 de filtrage grossier fondé sur le calcul d'une valeur représentative mensuelle et d'une valeur représentative annuelle de chaque grandeur mesurée. Ces valeurs permettent une compression très importante des données mesurées mais interdisent toute analyse fine d'une grandeur mesurée, par exemple La 10 recherche de cycles journaliers ou hebdomadaires. L'invention a pour but de permettre une représentation synthétique d'un ensemble de données représentant des valeurs successives d'une grandeur évoLuant dans le temps afin de rendre possible l'exploitation de ces données par un opérateur humain et 15 de faciliter la prise de décision humaine, par exemple, dans le cas d'un autocommutateur de transit d'un réseau téléphonique, pour gérer la table des acheminements dans cet autocommutateur. Selon l'invention, la compression d'un ensemble d'informations constituées de n mesures successives d'une même 20 grandeur physique sur une première durée prédéterminée, l'ensemble desdites mesures étant appelé profil mesuré, consiste, d'une part, à créer une bibliothèque de modèles de profils, chaque modèle de profil comprenant n valeurs dites valeurs de référence, et, d'autre part, à comparer Ledit profil mesuré à 25 chaque modèle de profil pour déterminer une distance entre ledit profil mesuré et chaque modèle de profil, à comparer ladite distance à un premier seuil, et à remplacer ledit profil mesuré par un couple de valeurs, la première valeur contenant une référence à un modèle de profil pour lequel la distance entre ce 30 modèLe de profil et le profil mesuré est inférieure audit seuil et la seconde valeur étant représentative du rapport des amplitudes du profiL mesuré et dudit modèle de profil. Le taux de compression obtenu peut être très important. Par exemple, pour une grandeur physique mesurée toutes les heures 35 sur une durée de 24 heures, le procédé de compression de l'invention permet de remplacer 24 mesures par deux valeurs. De manière préférée, chaque modèle de profil de la bibliothèque est normalisé et chaque profil mesuré est normalisé de la mime manière avant d'être comparé aux modèles de profil. Selon une caractéristique secondaire,pourtouslesprofils normalisés (mesurés ou modèles), un même niveau normalisé est affecté à la plus forte valeur du profiL non-normalisé. Selon une autre caractéristique secondaire,pourtousles profils normalisés (mesurés ou modèles), un même niveau normalisé 10 est affecté à une valeur de rang déterminé des valeurs successives formant le profil non-normalisé. De manière préférée, la seconde valeur du couple de valeurs remplaçant un profil mesuré est égale au poids du profil mesuré avant normaLisation, c'est-à-dire à la somme des valeurs 15 mesurées. Selon une variante, La seconde valeur du couple de valeurs remplaçant un profil mesuré est égale au poids d'une valeur de rang déterminé des valeurs successives formant le profil mesuré. L'invention concerne également la compression d'un ensemble d'informations représentées par des mesures successives d'une même grandeur physique sur une seconde durée prédéterminée, multiple de la première durée prédéterminée. Ces première et seconde durées prédéterminées sont par exemple respectivement 25 égales à un jour et à une semaine. La compression du profil mesuré sur La seconde durée prédéterminée se fait en remplaçant ce profil par un couple de valeurs comprenant une première valeur identifiant un modèLe de profil pour la seconde durée prédéterminée par un ensemble de 30 modèles de profil contenus dans une bibliothèque, et une seconde valeur exprimant un rapport des amplitudes entre ledit profil mesuré et le modèle de profit désigné par La première valeur. SeLon une première variante préférée, un modèle de profil pour La seconde durée prédéterminée est composé de p 35 couples de valeurs, o p est le rapport de durée entre la seconde durée prédéterminée et la première durée prédéterminée, chaque couple étant composé d'un identificateur désignant un modèle de profiL pour La première durée prédéterminée et d'une vateur exprimant te poids dudit modèle de profit pour ta première durée 5 prédéterminée dans te modèle de profit pour ta seconde durée prédéterminée. Selon une seconde variante préférée, un modèle de profit pour ta seconde durée prédéterminée est composé du nom d'un taux suivi, et des p valeurs de ce taux dans chacune des p 10 premières durées prédéterminées. Le taux peut être par exempte ta vaLeur minimum, La valeur maximum, ou autre de la grandeur physique sur La première durée prédéterminée. Les caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront mieux de ta description qui va suivre, donnée à 15 titre ittllustratif mais non limitatif, en référence aux dessins annexés, sur lesquels: - La figure 1 est un graphe sur tequel sont représentés Le profit mesuré correspondant au trafic interne d'un autocommutateur sur une journée, et un modèle de profil, Ledit 20 graphe permettant d'évaluer La distance entre te profil mesuré et Le modèLe de profil, - la figure 2 est un graphe semblabte à celui de ta figure 1, dans Lequel te profit mesuré correspond au trafic de départ d'un commutateur, la figure 3 est un graphe semblable à celui de ta figure 1 dans lequel te profit mesuré correspond au trafic d'arrivée d'un autocommutateur, et - la figure 4 est un graphe semblabte à celui de la figure I dans lequel te profil mesuré correspond au trafic total 30 d'un autocommutateur. D'une manière générale, le procédé de L'invention consiste à remplacer un volume de données correspondant à des mesures successives d'une mème grandeur physique sur une durée prédéterminée, par un nombre de données plus faibte sans qu'iL y 35 ait une perte sensible d'information. Le procédé consiste principalement à comparer un profil mesuré, c'est-à-dire une suite de mesures effectuées sur une grandeur physique, à des modèles de profil contenus dans une bibliothèque. Ces modèles de profil sont des profils caractéristiques des valeurs de la 5 grandeur physique à analyser. Ils peuvent être créés soit par calcul, soit par des mesures expérimentales sur cette grandeur physique. La durée prédéterminée associée à un profil dépend de la grandeur physique mesurée et de l'analyse que l'on souhaite en 10 faire. Dans de nombreux cas, cette durée peut être Liée à un cycle de l'activité humaine. La durée prédéterminée peut alors être égale à une journée, une semaine, un mois, une saison ou une année. Elle peut également avoir la durée d'un cycle lunaire, solaire, ou autre. A titre d'exemple, on va considérer le cas d'un autocommutateur d'abonné dans un réseau téléphonique, dans Lequel les grandeurs physiques mesurées sont: - le trafic interne, c'est-à-dire les communications entre deux abonnés reliés à l'autocommutateur, - le trafic de départ, c'est-à-dire les communications demandées par un abonné relié à l'autocommutateur avec un abonné relié à un autre autocommutateur, - le trafic arrivée, c'est-àdire les communications demandées par un abonné relié à un autre autocommutateur avec un 25 abonné relié à l'autocommutateur, - le trafic total, égal à la somme des trafics internes, de départ et d'arrivée. A titre d'exemple, on choisit une durée prédéterminée égale à une journée, les mesures étant effectuées toutes les 30 heures. Le procédé de l'invention consiste à remplacer chaque profil mesuré, c'est-à-dire chaque ensemble de 24 valeurs, par seulement deux valeurs: une valeur pour désigner le modèle de profil d'une bibliothèque de modèle de profil le plus proche du 35 profil mesuré, et une autre valeur pour exprimer un rapport entre les amplitudes des valeurs du profil mesuré et les amplitudes des valeurs de référence du modèle de profil. La mise en oeuvre du procédé de l'invention nécessite donc la constitution d'une bibliothèque de modèle de profil. Dans 5 le cas de l'exemple choisi, l'amplitude des valeurs mesurées et la distribution des valeurs de forte amplitude dépend, de manière non négligeable, du jour de la mesure. En effet, il est bien clair que le nombre de communications téléphoniques dépend de l'activité économique et n'est donc pas la même par exemple en 10 début de semaine ou pendant le week-end. La bibliothèque de modèles de profil peut donc avantageusement, dans ce cas, comprendre quelques modèles de profils particuliers pour chaque jour de la semaine. Ces modèles de profils sont par exemple obtenus de manière expérimentale, et 15 par moyennage de plusieurs profils expérimentaux. La bibliothèque de modèles de profils peut également inclure des modèles de profils particuliers pour rendre compte de certains types de journées dont on sait, par expérience, qu'elles conduisent à des profils spécifiques. Il en est ainsi, par exemple, des jours 20 fériés. La bibliothèque de modèles de profils étant créée, il reste, pour mettre en oeuvre le procédé de l'invention, à définir le critère de distance qui est utilisé pour comparer un profil mesuré au modèle de profil de la bibliothèque. Cette comparaison 25 doit être précédée d'une étape de normalisation du profil mesuré pour que la comparaison ne soit pas faussée par des différences d'échelle entre le profil mesuré et les modèles de profil. Les modèles de profil sont normalisés lorsqu'ils sont entrés dans la bibliothèque. Cette normalisation consiste par 30 exemple à affecter le niveau 100 à une valeur particulière du profil et à exprimer les autres valeurs de ce profil sous forme de pourcentage de cette valeur. La valeur particulière choisie peut être la valeur de plus forte amplitude du profil. Dans ce cas, toutes les autres 35 valeurs du profil ont un niveau compris entre 0 et 100. Une 7 2 2597284 variante consiste à choisir, comme valeur particulière, la iième valeur de La suite des vaLeurs constituant Le profit, o i est un nombre prédéterminé compris entre 1 et 24. Avec ce choix, ta valeur particulière dont Le niveau, par définition, est égal à 100, n'est pas nécessairement La valeur de plus forte amplitude. Dans La description qui suit du procédé de L'invention, on utilise, à titre d'exempLe, cette variante pour normaliser Les modèles de profits et Les profiLs mesurés. La recherche du modèle de profil te pLus proche d'un 10 profit mesuré consiste à mesurer La distance entre Ledit profiL mesuré et chaque modèle de profit seLon un critère de distance prédéterminé. De manière générale, La distance entre Le profil mesuré et un modèle de profiL est une fonction de L'écart entre chaque valeur mesurée du profit mesuré et La vaLeur de référence 15 correspondante du modèle de profil. Un critère possible pour décider qu'un profil mesuré est semblable à un modèle de profil est de vérifier que chaque écart est inférieur à un seuil fixé. Celui-ci peut être indépendant de la valeur de référence. Il s'agit alors de 20 vérifier l'inégalité IVR-VMIT, o VR est une valeur du modèle de profil, VM la valeur mesurée correspondante et T Le seuil. Les variables VR et VM sont normalisées et sont donc comprises, en général, entre 0 et 100. La valeur de T est de queLques unités. Suivant une variante, le seuil peut être une fonction 25 de la valeur du modèle de profil, par exempte si l'inégalité à vérifier est: IVR-VMITxVR/100. Dans les deux inégalités précédentes, la tolérance T est indépendante du niveau de La valeur de référence VR. Mais la gamme [0,100] de valeur pour la vaLeur de référence VR peut aussi 30 être, par exemple, décomposée en une plage inférieure, une plage intermédiaire et une plage supérieure, La tolérance T étant différente pour chaque pLage. Enfin, La comparaison entre le profit mesuré et un modèle de profil peut tenir compte également de l'écart entre le 35 poids du profil mesuré, c'est-à-dire La somme des valeurs mesurées, et le poids du modèle de profit. Le profit mesuré et Le modèle de profil sont semblables si L'écart entre les poids des profils normalisés est inférieur à un -seuit prédétermine. On va maintenant décrire, à titre d'exempte, La 5 compression de données correspondant au trafic d'un autocommutateur, en relation avec les figures 1 à 4. Dans le tableau I, on a indiqué les trafics interne, de départ, d'arrivée et total d'un autocommutateur d'abonnés. Pour chaque trafic, on a noté Le nombre de dizièmes d'erLang pendant chaque heure sur 10 une période de 24 heures. Dans le -tableau II, on a noté de la même manière un modète de profit correspondant à un trafic typique pour un autocommutateur d'abonné. Ce modèle de profil a été normalisé en prenant pour base la 11ème valeur dont le niveau a été fixé à la 15 valeur 100. Pour qu'une comparaison entre le modèle de profiL et chaque profil mesuré puisse être réalisée, chaque profil mesuré a été normalisé de La même manière que Le modèle de profil. Le niveau 100 a donc été affecté à la 11ème valeur de chaque profil 20 mesuré. Les profits mesurés normalisés sont représentés sur le tableau III. Le modèle de profil indiqué dans le tableau II et les profils mesurés normalisés indiqués dans le tableau III sont comparés respectivement sur les figures 1 à 4. Sur chacune de ces 25 figures, chaque valeur mesurée est située par rapport à un intervalle centré sur La valeur de référence correspondante et ayant une largeur de 6 unités. Ainsi, lorsque la valeur mesurée est comprise dans cet intervalle, cela signifie que L'écart entre la valeur mesurée VM et La valeur de référence VR est inférieure, 30 en valeur absolue, à un seuil égal à trois unités. Dans les exemples représentés sur les figures I à 4, ce seuil est constant. Il ne dépend pas du niveau de La valeur de référence. On constate que chaque valeur du profil mesuré 35 normalisé du trafic interne, représenté sur la figure 1, se 9 2 2597284 trouve dans L'intervalle centré sur La vaLeur de référence correspondante du modèle de profil, à L'exception de la 22ème valeur. Il *en est de même pour le profil mesuré normalisé du trafic total représenté sur La figure 4. Pour le trafic de départ, dont le profil mesuré est représenté sur la figure 2, chaque valeur mesurée se trouve dans l'intervalLe centré sur ta valeur de référence correspondante du modèle de profil. Enfin, pour le trafic d'arrivée, représenté sur la figure 3, les 16ème, 17ème, 18ème et 22ème valeurs se trouvent 10 à l'extérieur des intervalles centres sur les valeurs de référence correspondantes du modèle de profiL. Le profil mesuré correspondant au trafic de départ de l'autocommutateur (figure 2) est conforme au modèle de profit. It peut donc être codé à l'aide de deux valeurs, L'une notant le 15 numéro de référence du modèle de profil, et l'autre exprimant te rapport entre l'amplitude du profil mesuré non normaLisé et l'amplitude du modèLe de profil normalisé. Cette autre valeur peut être par exemple le poids du profil mesuré non normalisé, c'est-à-dire la somme des valeurs constituant le profiL; Le 20 poids de la valeur du profil mesuré non normalisé correspondant à la valeur prise comme base (c'est-à-dire dont le niveau ou le poids est égal à 100) dans le modèle de profil normalisé; ou le rapport entre le poids du profil mesuré et le poids du modèle de profil normalisé. Pour le trafic interne et pour le trafic total de l'autocommucateur, une distorsion entre le profil mesuré normalisé et le modèle de profil n'existe que pour La 22ème valeur. On peut noter que cette valeur est particulière car elle correspond à une pointe de trafic dont le niveau est supérieur à 30 100. On peut choisir de tenir compte ou de ne pas tenir compte de ces pointes de trafic lors de la comparaison d'un profil mesuré à un modèLe de profil. En effet, on peut considérer que les pointes de trafic correspondent à des évènements 35 particuliers qui ne sont pas représentatifs de l'évolution générale de la grandeur mesurée. On peut alors décider que les pointes de trafic ne sont pas prises en compte dans la comparaison du profil mesuré au modèle de profil. Dans ce cas, les profils mesurés correspondant au 5 trafic interne et au trafic total de l'autocommutateur (figures 1 et 4) sont chacun conformes au modèle de profil. Ils peuvent alors être codés de la même manière que le profit représentant le trafic interne de l'autocommutateur. Le trafic d'arrivée de l'autocommutateur (figure 3) ne 10 peut pas être codé de la même manière car les valeurs 16, 17 et 18 du profil mesuré ne coïncident pas avec les valeurs correspondantes du modèle de profil. Si cette distorsion existe entre le trafic d'arrivée et chaque modèle de profil de la bibliothèque, la mémorisation du profil mesuré nécessite alors la 15 mémorisation de chaque valeur mesurée. Cependant, si ce profil mesuré s'écarte notablement des modèles de profil contenus dans la bibliothèque et auxquels il a été compare, il peut être intéressant de retenir ce profil mesuré comme un nouveau modèle de profil. Il est alors ajouté à la 20 bibliothèque et, par ailleurs, peut être codé de la même manière que les autres profils mesurés. Dans la description qui précède, la bibliothèque contient des modèles de profit qui correspondent à des profils possibles pour une grandeur physique sur une durée prédéterminée 25 égale à une journée. Ces modèles de profil peuvent être également utilisés avantageusement pour définir des modèles de profil hebdomadaires, ou de manière générale des modèles de profil pour toute durée multiple d'une journée. Les modèles de profil hebdomadaires peuvent être 30 définis par référence aux modèles de profil journaliers par exemple sous la forme de 7 couples, chaque couple étant constitué d'une référence à un modèle de profil journalier et d'une valeur indiquant le rapport d'amplitude entre le profil journalier contenu dans le profil hebdomadaire et le modèle de profil 35 normalisé contenu dans la bibliothèque. Cette valeur peut par exemple être le poids réel d'une mesure du profil hebdomadaire dont la valeur de référence correspondante dans le modèle de profil normalisé journalier a un niveau égat à 100. De cette manière, le codage des valeurs mesurées d'une 5 grandeur physique sur une durée d'une semaine peut se ramener à seulement deux valeurs: une référence à un modèle de profil hebdomadaire et une valeur représentant le rapport entre les amplitudes du profit hebdomadaire mesuré et du modèle de profil hebdomadaire. Ceci est réalisé par un codage en deux étapes, la première étape permettant de remplacer chaque profil mesuré journalier par une référence à un modèLe de profil journalier et à un poids, la seconde permettant de remplacer l'ensemble des 7 couples journaliers par un coupte unique comprenant une référence 15 à un modèle de profil hebdomadaire et un poids. Les modèles de profils hebdomadaires peuvent également être définis par la valeur journalière, pour chaque jour de La semaine, d'un paramètre prédéterminé. Ce paramètre peut être par exemple la valeur minimale de la grandeur physique au cours de la 20 journée, la valeur maximale de la grandeur physique au cours de la journée, ou autre. Le modèle de profil hebdomadaire comprend alors 7 valeurs auxquelles s'ajoutent un identificateur pour désigner le paramètre retenu. La comparaison d'un profil hebdomadaire mesuré à un modèle de profil hebdomadaire consiste,dans ce cas, à comparer, pour chaque jour de la semaine, la valeur du paramètre dans te modèle de profil hebdomadaire et la valeur mesurée de ce paramètre. L'invention a été décrite en référence à des mesures de trafic sur un autocommutateur faites sur des durées de une journée et de une semaine. Il est bien entendu cependant que l'invention n'est pas liée à la nature de la grandeur physique mesurée non plus qu'à la durée de mesure de cette grandeur. m TABLEAU I 1 à _I heures I trafic I trafic _ _ trafic I trafic | heures | trafic | trafic | trafic | trafic | I | interne | départ | arrivée | -total I --------------------------------------------------- I 1 1 2 3 6 7 8 9 1 1 10 1 1 il1 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 o o0 24 96 178 211 203 169 137 154 189 180 166 106 94 188 231 13 o 109 513 1937 3422 4050 3986 3239 2616 3012 3720 3518 3280 2117 1913 3692 4527 295 83 il 106 491 1862 3283 3847 3789 3076 2501 2847 3326 3207 2959 2042 1838 3532 4019 291 87 2 2 24 219 | 1028 3895 6883 8108 7978 6484 5254 6013 7235 6905 6405 4265 3845 7412 8777 599 173 I I I i II I poids I 2348 | 46045 43118 I 91511 I à_________________________________________________- TABLEAU II _________________I heure modèlte I I | de I | profil 1 1 0 1 2 0 3 0 4 0 0 6 0 7 2 8 12 9 48 85 11 100 12 99 13 82 14 65 75 16 92 17 87 18 81 19 52 47 21 91 22 113 23 7 24 2 TABLEAU III _________________________________________________| heures I trafic | trafic I trafic trafic! I I interne I départ I arrivée I total I | 1 1 21 31 41 51 61 71 81 91 1 1 1 il 1 12 1 | 13 14 15 1 16 1 | 17 | 18 | 19 20 1 | 21 22 23 24 o o0 o o0 o 2 11 45 84 100 96 80 65 73 90 85 79 50 45 89 109 0 0 0 0 1 0 1 2 1 48 1 84 100 98 80 1 65 1 74 1 92 1 87 81 1 52 1 47 91 1 7 1 2 I O l I21 I 13 I I 48 I 84 I I 100 I I 98 I I 80 I I 65 I I 74 I I 92 I 87 I I 81 | I 52 I I 91 | I 112 | I 21 o 0 0O 3 13 48 85 100 98 80 65 74 86 83 77 53 48 92 104 0 0 0 0 0 0 1 3 1 48 98 ' 80 -J 65 " 74 89 85 1 79 1 53 1 47 91 108 1 7 2 I O i I 3 1 | 13 | I 48 I |;85 I | 100 | I 98 I I -80 I -l 65 I i 74 I i 89 I 85 I 79 I I 53 i I 47 i | 91 | I 108 i I 7 1 i 2 1 REVENDICATIONS 1. Procédé de compression d'un ensemble d'informations formées de _ mesures successives d'une même grandeur physique sur une première durée prédéterminée, l'ensemble desdites mesures 5 étant appelé profil mesuré, procédé- caractérisé en ce qu'il consiste d'une part, à créer une bibliothèque de modèles de profil, chaque modèle de profil comprenant n valeurs dites valeurs de référence, et, d'autre part, à comparer ledit profil mesuré à chaque modèle de profil pour déterminer une distance 10 entre ledit profil mesuré et chaque modèle de profil, à comparer ladite distance à un premier seuil, et à remplacer ledit profil mesuré par un couple de valeurs, la première valeur contenant une référence à un modèle de profil pour lequel la distance entre ce modèle de profil et le profil mesuré est inférieure audit seuil 15 et la seconde valeur étant représentative du rapport des amplitudes du profil mesuré et dudit modèle de profil. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que chaque modèle de profil de la bibliothèque est normalisé et en ce que chaque profil mesuré est normalisé de la même manière 20 avant d'être comparé aux modèles de profil. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que pour tous les profils normalisés (mesurés ou modèles), un même niveau normalisé est affecté à la plus forte valeur du profil non-normalisé. 4. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que pour tous les profils normalisés (mesurés ou modèles), un même niveau normalisé est affecté à une valeur de rang déterminé des valeurs successives formant le profil non-normalisé. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 30 à 4, caractérisé en ce que la seconde valeur du couple de valeurs remplaçant un profil mesuré est égale au poids du profil mesuré avant normalisation, c'est-à-dire à la somme des valeurs mesurées. 15 20 25 30 35 6. Procédé seLon L'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que La seconde valeur du couple de vaLeurs remplaçant un profiL mesuré est égaLe au poids d'une vaLeur de rang déterminé des vaLeurs successives formant le profil mesuré. 7. Procédé seLon L'une quelconque des revendications 2 à 6, caractérisé en ce que La comparaison entre un profil mesuré et un modèLe de profiL consiste à mesurer L'écart entre chaque vaLeur du profil mesuré et La vaLeur de référence de même rang du modèLe de profil. 8. Procédé selon La revendication 7, caractérisé en ce que La distance entre Le prof iL m esuré et le modèle de prof iL est inférieure au premier seuiL si chaque écart est inférieur à un second seuiL prédéterminé. 9. Procédé seLon La revendication 8, caractérisé en ce que Le second seuiL est une fonction du poids de La vaLeur de référence qui est 'comparée à une valeur mesurée. 10. Procédé selon L'une quelconque des revendications 1 à 9, caractérisé en ce que L'on crée, en outre, une bibLiothèquede modèles de profiL pour une seconde durée prédéterminée, muLtiple de La première durée prédéterminée, en ce qu'on mesure La grandeur physique sur La seconde durée prédéterminée et en ce qu'on remplace Le profil mesuré sur La seconde durée prédéterminée par un coupLe de vaLeurs, dans Lequel une première vaLeur note une référence à un modèLe de profiL pour la seconde durée prédéterminée pour LequeL une distance entre ce modèLe de profiL et Le profiL mesuré est inférieure à un seuiL et dans lequel La seconde vaLeur est représentative du rapport des amplitudes du profiL mesuré et dudit modèle de profiL. 11. Procédé seLon La revendication 10, caractérisé en ce que chaque modèLe de profiL pour La seconde durée prédéterminée est composé de p couples de vaLeurs, o p est le rapport de durée entre La seconde durée prédéterminée et La première durée prédéterminée, chaque couple étant composé d'un identificateur désignant un modèle de profil pour la première durée prédéterminée et d'une valeur exprimant Le poids dudit 17 2597284 modèle de profil pour la première durée prédéterminée dans le modèle de profil pour La seconde durée prédéterminée. 12. Procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que chaque modèle de profil pour la seconde durée 5 prédéterminée est composé du nom d'un taux suivi, et des p valeurs de ce taux dans chacune des p premières durées prédéterminées. Letaux peut être par exemple la valeur minimum, la valeur maximum, ou autre de la grandeur physique sur la première durée prédéterminée.