FR 2786002 A1 20000519 FR 9814422 A 19981117 OUTIL DE MODELISATION A CAPACITE CONTROLEE Le domaine de la présente invention consiste en les méthodes d'apprentissage et de modélisation. L'invention permet de trouver un modèle de prédiction de l'évolution d'un phénomène à partir d'un ensemble de données numériques d'une taille quelconque. Elle peut tre réalisée sous la forme de circuits intégrés conçus spécialement et se présente alors sous la forme d'un élément spécifique fonctionnant de manière indépendante. Elle peut aussi tre réalisée sous forme logicielle et tre intégrée dans un programme d'ordinateur. Elle peut-en particulier tre utilisée pour le traitement d'un signal, numérique dans un circuit électronique. Dans une application plus générale, elle permet la modélisation des phénomènes non linéaires, l'analyse des phénomènes grâce à des formules immédiatement exploitables et la génération de modèles robustes. La précision permise par ces nouvelles méthodes permettent d'augmenter sensiblement les vitesses d'apprentissage. L'invention peut aussi tre utilisée dans le domaine de l'analyse du risque par les compagnies d'assurance. Celles-ci conservent sous une forme plus ou moins structurée les caractéristiques des conducteurs, de leurs véhicules et des sinistres subis ou provoqués. A partir de ces éléments disponibles, on peut chercher quels sont les éléments à haut risque. Dans la modélisation de phénomènes physiques, les événements analysés correspondent en général aux données recueillies par les divers capteurs de la chaine de mesure. On peut, par exemple, déterminer quelles sont les combinaisons de facteurs qui sont la source de produits défectueux, donc anticiper les problèmes et gagner en productivité. Dans le domaine de la gestion des flux, ces événements correspondront plutôt aux informations recueillies au cours du temps. On peut, par exemple, chercher les relations existant entre les flux considérés et les données calendaires, ou les variables plus spécifiquesà 1'application considérée comme les données météorologiques pour la consommation d'électricité ou les périodes de promotion pour l'analyse des ventes, ce qui permettra de mieux gérer les stocks et la charge des usines de fabrication.~ Dans le secteur bancaire, les événements représenteront d'une part le profil des clients et d'autre part, un descriptif des opérations. La modélisation mettra en évidence, par exemple, les facteurs de risque liés aux individus et aux opérations. Le problème de l'apprentissage est de trouver des dépendances en utilisant un nombre limité d'observations. Il s'agit donc de choisir, dans un ensemble de fonctions donné f (x, a), aEA, A étant un ensemble de paramètres, celle qui permet d'approcher au mieux la sortie. Si L (y, f (x, oc)) est une mesure de l'écart entre la sortie réelle y et la sortie prévue par le modèle f (x, oc), on doit donc minimiser le risque effectif : R (a) L (y, f (x, cx)). dF (x, y) (1 tout en sachant que la distribution de probabilité F (x, y) est inconnue et que l'unique information dont on dispose est contenue dans les k données (x,, y,)..., (xk, y*) de 1'ensemble des observations (données d'apprentissage). Classiquement, on recherche la fonction qui minimise le risque empirique calculé sur la base des données d'apprentissage : Puis, on postule qu'elle sera la meilleure approximation de la fonction qui minimise le risque effectif donné par (1). Le problème qui se pose est de savoir dans quelle mesure un système construit sur le principe de minimisation du risque empirique (2) est généralisable, c'est-à-dire permet de minimiser le risque effectif (1) incluant des données n'ayant pas été apprises. Mathématiquement, un problème est dit correctement posé dès lors qu'il admet une solution unique et que cette solution est stable, c'est-à-dire qu'une légère modification des conditions initiales ne peut modifier que de manière infinitésimale la forme des solutions. Les problèmes qui ne possèdent pas ces propriétés sont appelés problèmes mal-posés. Il arrive fréquemment que-le problème de recherche de f satisfaisant ltégalité A. f =U soit mal-posé : mme s'il existe une solution unique à cette équation, une petite variation du second membre peut entraîner de fortes variations dans la solution. Dès lors que le second membre n'est pas exact (ue au lieu de u avec les fonctions qui minimisent le risque empirique R (f) =IIAf-uEllz ne sont pas nécessairement de bonnes approximations de la solution cherchée, mme e tend vers 0. Une amélioration dans la recherche des solutions consiste à minimiser une autre fonctionnelle, dite régularisée, de la forme : R' (f) =R (f) +i (g) Q (f) (3 où : est est une fonctionnelle qui appartient à un type spécial d'opérateurs dits régularisants, est est une constante bien choisie qui dépend du niveau de bruit existant sur les données. On obtient alors une suite de solutions qui converge vers la bonne solution lorsque E tend vers 0. En minimisant le risque régularisé plutôt que le risque empirique, on obtient ainsi à partir d'un nombre limité d'observations une solution généralisable à l'ensemble des cas. L'introduction du terme régularisant permet de fournir à coup sûr une solution unique à un problème malposé. Celle-ci peut-tre légèrement moins fidèle que la solution classique, mais elle possède la propriété fondamentale d'tre stable, entrainant par là mme une plus grande robustesse des résultats. Les méthodes de résolution des problèmes malposés montrent qu'il existe d'autres principes inductifs qui permettent d'obtenir une meilleure capacité de régularisation que le principe consistant à minimiser l'erreur faite sur 1'ensemble d'apprentissage. Dès lors, le principal objectif de l'analyse théorique est de trouver les principes permettant de contrôler la capacité de généralisation des systèmes d'apprentissage et de construire des algorithmes qui implémentent ces principes. La théorie de Vapnik est l'outil permettant de trouver des conditions nécessaires et suffisantes pour qu'un processus d'apprentissage basé sur le principe de minimisation de l'erreur empirique soit généralisable ont été établies, conduisant à un nouveau principe inductif dit principe de minimisation du risque structurel. On peut montrer que le risque effectif vérifie une inégalité de la forme : R (a) -h est la dimension de Vapnik-Chervonenkis de 1'espace des fonctions f (x, a) parmi lesquelles on recherche la solution, -k est le nombre d'observations disponibles pour construire le modèle, -F est une fonction croissante de h et décroissante de k. On voit immédiatement que, comme le nombre k des observations disponibles est fini, le fait de minimiser l'erreur empirique ne peut suffire à minimiser l'erreur effective. L'idée gérrérale du principe de minimisation du risque structurel est de tenir compte des deux termes du second membre de (4), plutôt que du seul risque empirique. Ceci implique de contraindre la structure de 1'ensemble des fonctions f (x, a) parmi lesquelles on recherche la solution pour limiter voire contrôler le paramètre h. Suivant ce principe, le développement de nouveaux algorithmes permettant de contrôler la robustesse des systèmes d'apprentissage devient envisageable. L'invention porte sur une nouvelle technologie de modélisation à usage très général, dont les caractéristiques essentielles portent sur l'efficacité de la méthode, la simplicité des modèles obtenus, leur robustesse, c'est à dire leurs performances sur des données n'ayant pas servi à l'apprentissage. L'implantation de cette technique dans un système informatique, électronique ou mécanique doté de capteurs et de fonctions d'exploitation des modèles permet de concevoir un outil capable de s'adapter et de contrôler un environnement dans lequel existent des phénomènes complexes et changeants, et où les capteurs ne rendent compte que partiellement de 1ensemble des phénomènes mis en jeu. Par ailleurs, l'extrme simplicité des modèles obtenus apportent à l'utilisateur de l'outil une compréhension intuitive des phénomènes qu'il cherche à contrôler. L'invention utilise à la fois des techniques classiques, comme le calcul des matrices de covariance, et des théories plus récentes, comme celles de la régularisation statistique et de la consistance des procédés d'apprentissage. L'invention consiste en ce que les matrices de covariance ne sont pas utilisées telle quelle, mais selon un procédé nouveau qui consiste d'une part à perturber la matrice de covariance d'une certaine façon, et d'autre à régler le niveau de bruit ajouté d'une autre façon. On décrit ici de façon mathématique la manière de rajouter et de contrôler le bruit aux données, mais il est possible de réaliser ces opération-s de façon électronique ou mécanique. L'invention consiste en un procédé de modélisation de données numériques à partir d'un échantillon de données comportant des moyens pour acquérir les données d'entrée, des moyens pour préparer les données d'entrée, des moyens pour construire un modèle par apprentissage sur les données traitées des moyens pour analyser les performances du modèle obtenu, des moyens pour exploiter le modèle obtenu caractérisés en ce que l'on contrôle la consistance du procédé d'apprentissage classique par régression par l'addition à la matrice de covariance d'une perturbation sous la forme d'une matrice H dépendant d'un vecteur de k paramètres ou sous la forme du produit d'un scalaire X par une matrice H pendant le calcul du modèle. La matrice H peut tre telle que H (p+l, p+1) est différent d'au moins un des termes H (i, i) pour i compris entre 1 et p. Par la suite, on considère que deux nombres sont voisins lorsque leur écart relatif ne dépasse pas 10%. Avantageusement, la matrice H vérifie les conditions suivantes : H (i, i) est voisin de 1 pour i compris entre 1 et p, H (p+l, p+1) est voisin de 0 et H (i, j) est voisin de 0 pour i différent de j. Dans une variante, la matrice H vérifie les conditions suivantes : H (i, i) est voisin d'une variable a pour i compris entre 1 et p, H (p+l, p+1) est voisin d'une variable b, H (i, j) est voisin d'une variable c pour i différent de j avec a = b + c Dans une variante avantageuse, la matrice H vérifie les conditions supplémentaires suivantes : a est voisin de 1-1/p, b est voisin de 1, c est voisin de-1/p, où p est le nombre de variables du modèle. Préférentiellement, on ajoute un module de réglage automatique du paramètre X qui peut tre tel que le module de réglage du paramètre lambda est réalisé par l'intégration d'un module de séparation des données d'apprentissage en deux sous-ensembles préférentiellement disjoints : l'un servant de base d'apprentissage au procédé de modélisation selon la revendication principale, l'autre servant à ajuster la valeur du paramètre X selon un critère de validité du modèle obtenu sur des données n'ayant pas participé à l'apprentissage. Le module de réglage peut aussi servir à ajuster le vecteur de paramètres A. Dans les deux cas, ce module peut faire 1'objet d'une automatisation, soit en agissant directement sur le ou les paramètres, soit au travers d'une fonction de codage (exponentielle, logarithme ou autres). Le module de séparation des données de base peut tre réalisé par un logiciel externe de type tableur ou base de données et peut effectuer un tri purement aléatoire en deux sous-ensembles ou un tri aléatoire en deux sousensembles, tout en respectant la représentativité des vecteurs d'entrée dans les deux sous-ensembles. Avantageusement, les données sont préparées par une normalisation statistique des colonnes de données, par une reconstitution des données manquantes ou par détection et correction possible des valeurs aberrantes. Cette préparation peut s'effectuer par un développement polynômial mono ou multi variables portant sur tout ou partie des entrées, par un développement trigonométrique des entrées ou par un développement explicatif des entrées de type date. Une variante préférentielle consiste à utiliser un changement de repère, issu d'une analyse en composantes principales avec simplification éventuelle ou un ou plusieurs décalages temporels avant ou arrière de tout ou partie des colonnes contenant des variables temporelles. Avantageusement, on ajoute un explorateur des préparations, qui s'appuie sur un descriptif des préparations possibles par l'utilisateur et sur une stratégie d'exploration basée soit sur un critère de performance pure en apprentissage ou en généralisation, soit sur un compromis entre ces performances et la capacité du procédé d'apprentissage obtenu. Dans une variante, on ajoute au procédé de modélisation un module d'exploitation générant des formules polynomiales mono ou multi variables descriptives du phénomène, des formules trigonométriques descriptives du phénomène, ou des formules descriptives du phénomène contenant des développements de dates en indicateurs calendaires. Le synoptique général de l'invention est donné en figure 1. Il comprend tout ou partie des éléments suivants -un module d'acquisition des données ; -un module de préparation des données ; -un module de modélisation (3) ; -un module d'analyse des performances ; -un module d'optimisation (5) ; -un module d'exploration des préparations ; -un module d'exploitation (7). Le module d'acquisition des données (1) a pour objet de collecter 1'ensemble des informations nécessaires à l'élaboration des modèles. La collecte se fait grâce à des informations de configuration de l'acquisition, qui sont transmises par un opérateur, soit une fois pour toutes lors de la conception du système, soit de manière dynamique en fonction des besoins nouveaux identifiés au cours de son exploitation. Les données peuvent tre collectées soit grâce à des capteurs de mesure physiques, soit dans des bases de données grâce à des requtes, soit les deux. En configurant l'acquisition, l'opérateur définit à l'outil un problème de modélisation à traiter. Sur demande, ce module produit un historique brut du phénomène, caractérisé par un tableau comprenant en colonnes les grandeurs caractéristiques des phénomènes (issues par exemple des capteurs), et en lignes les événements correspondant chacun à une observation du phénomène. Ce tableau historique peut tre complété par un descriptif des données comprenant des informations qui peuvent tre utiles à la modélisation, puis à l'exploitation des modèles. Le descriptif contient typiquement les informations suivantes : -nom de la ; -référence du capteur associé ; -nature de la donnée (indicateur booléen, entier, numérique, date, région,..). Le module de préparation des données (2), appelé également module de traitement des données permet d'affiner les caractéristiques des données brutes issues de l'acquisition. A partir du tableau historique, et du descriptif des données, ce module élabore un tableau plus complexe, où chaque colonne est obtenue à partir d'un traitement opérant sur une ou plusieurs des colonnes du tableau historique. Les traitements sur une colonne peuvent tre notamment : une transformation de la colonne par une fonction classique (log, exp, sin,...), chaque élément de la colonne étant remplacé par son image par la fonction choisie, un développement polynomial d'ordre K monovariable, générant K colonnes à partir d'une colonne d'entrée x, correspondant aux variables x, x',..., xK un développement spectral de période T et d'ordre N, générant 2K colonnes à partir d'une colonne d'entrée x, les K premières colonnes étant égalesà cos (2six/T) (i étant compris entre 1 et K), et les K dernières étant égales à sin (2nix/T) (i étant compris entre 1 et K). un développement en indicateurs calendaires, générant pour une colonne d'entrée de type date, une liste d'indicateurs plus fins des événements associés à cette date (développements trigonométriques annuels, hebdomadaires, mensuels, indicateurs booléens de jour de semaine, de jour de congé, de jour de pont, de veille de pont', d'avant veille de pont, de lendemain de pont, de surlendemain de pont, indicateurs de congé, de début et de fin de congé spécifiques à chaque région,.) Le module de préparation des données peut aussi agir sur plusieurs colonnes ou plusieurs groupes de colonnes. Il peut notamment réaliser les constructions suivantes : -à partir d'une colonne date et d'une colonne région, le préparateur peut effectuer un développement en indicateurs de type météorologique (vent, précipitation, hygrométrie,...) du jour mme ou des jours adjacents. Cette opération est réalisée à partir d'une base de données météorologiques ; -à partir de deux groupes de colonnes Gl et G2, le préparateur peut créer un nouveau groupe de colonnes G3 comprenant les produits croisés entre toutes les colonnes des deux groupes ; -à partir d'un groupe de colonnes G, comprenant p variables xl, x,..x,., le préparateur peut générer tous les termes polynomiaux de degré inférieur ou égal à K, donc un groupe de colonnes comprenant chacune un terme du type (X) K1 (X) K7 (X) Kp avec (Kl +... + Kp) Le module de préparation des données peut aussi faire des opérations sur les lignes, notamment : -le centrage, qui retranche à chaque élément d'une colonne la moyenne obtenue sur sa colonne ; -la réduction, qui divise chaque élément d'une colonne par l'écart type de sa colonne ; -la normalisation statistique qui enchaîne les deux opérations précédentes. Le module de préparation des données peut aussi réaliser des opérations globales de façon notamment à réduire la dimension du problème : -l'élimination d'une colonne si son écart type est nul ; l'élimination d'une colonne dont la corrélation avec une colonne précédente est supérieure à un seuil ; l'élimination d'une colonne dont la corrélation avec la sortie est inférieure à un seuil ; -la réalisation d'une analyse en composantes principales, qui conduit à un changement de repère en privilégiant les axes principaux de représentation du phénomène, et l'élimination éventuelle des colonnes non significatives. Le module de préparation des données permet aussi de définir le traitement des valeurs manquantes. Un échantillon contenant une ou plusieurs valeurs manquantes sera par défaut ignoré. Néanmoins, l'utilisateur peut remplacer la valeur manquante suivant plusieurs critères : -moyenne de la valeur sur la ; -moyenne de la valeur sur un sous-ensemble de la colonne ; -valeur la plus fréquente (booléen ou énumérés) ; -choix d'une valeur de remplacement ; -estimation de cette valeur en s'appuyant sur une modélisation en fonction des autres variables. Une autre manière de traiter les valeurs manquantes est de les considérer comme un état particulier de la variable que l'on peut par exemple prendre en compte en créant une colonne supplémentaire booléenne indiquant si la valeur est présente ou-pas. Le module de préparation des données permet aussi de détecter et traiter les valeurs suspectes. La détection se fonde sur les critères suivants : donnée hors d'une plage définie par l'opérateur ; donnée hors d'une plage calculée par le système (par exemple, plage centrée sur la valeur moyenne et large de K fois l'écart type, analyse des centiles extrmes,...) ; pour les données booléennes ou énumérées, valeurs dont le nombre d'occurrences est inférieur à un seuil donné. Les échantillons contenant une ou plusieurs valeurs suspectes peuvent tre traités suivant les mmes méthodes que celles proposées pour les valeurs manquantes. Pour les variables temporelles de type X (t), le module de préparation permet aussi de générer automatiquement les colonnes correspondant à la variable X prise à des instants différents antérieurs ou postérieurs. Ainsi, la variable X (t) se trouve remplacée par un groupe de variables : {X (t-kdt),..., X (t-dt), X (t), X (t+dt),..., X (t+ndt)} Le module de préparation des données offre toutes ces possibilités unitairement mais permet aussi à l'utilisateur de combiner ces traitements grâce à un langage de commande adapté. L'ensemble de ces possibilités de préparation des données est aussi accessible au module d'exploration des préparations. Le procédé de préparation se termine préférentiellement par une opération de normalisation statistique. Le module de modélisation (3) constitue le coeur de l'invention. Par sa technologie nouvelle, il permet de traiter un grand nombre de colonnes d'entrée tout en contrôlant la validité et la robustesse du modèle. Il est donc parfaitement adapté au préparateur de données décrit cidessus, qui est susceptible de générer un très grand nombre de colonnes explicatives. Le module de modélisation utilise un historique des données après préparation. Il peut-tre utilisé sur 1'ensemble de ces données, mais donne toute sa performance quand il n'est utilisé que sur une partie (des lignes) de ces données, cette partie étant définie par le module d'optimisation. Le module de modélisation procède de la manière suivante : -le tableau des données d'entrée après préparation constitue une matrice appelée [X], le vecteur colonne des sorties correspondant à ces entrées constitue un vecteur colonne [Y] ; -on construit une matrice [Z] à partir de la matrice [X] en la complétant à droite par une colonne de 1. le vecteur modèle [w] est obtenu par la formule suivante : [w]=('[Z][Z]+[H])-'('[Z][Y]) où [H] est une matrice particulière permettant des calculs rapides, et où k est un scalaire. -la sortie y* du modèle pour un vecteur d'entrée [x] = (xl,, xp) est obtenue en adjoignant une constante égale à 1 à la suite du vecteur [x], pour obtenir ainsi le vecteur [z] = (xl,..., xp, 1), puis en effectuant le produit scalaire entre le vecteur [w] et le vecteur [z], soit y* = WIX ; + + wpxp + Wpel i- Le module d'analyse (4) évalue les performances du modèle en fonction de certains critères, les performances étant évaluées soit sur 1'historique d'apprentissage, c'est à dire sur les données ayant servi au calcul de la matrice [X], soit sur des données n'ayant pas participé à l'apprentissage (historique dit"de généralisation"). Les performances sont évaluées en comparant sur 1'historique désigné le vecteur [y], correspondant à la valeur réelle de la sortie, au vecteur [y*] correspondant à la valeur de la sortie obtenue par application du modèle. La comparaison peut tre effectuée avec les indicateurs statistiques classiques d'erreur avec ou sans criblage. Le module d'analyse permet aussi de trier les données d'un historique soit en lignes, soit en colonnes. Le critère de tri en ligne porte sur l'erreur de modélisation. Ce critère permet de séparer les individus conformes au modèle des individus non conformes. Les individus non conformes peuvent tre dus à des anomalies rencontrées au niveau des capteurs, mais ils peuvent aussi révéler un comportement anormal ou original, information qui peut s'avérer très précieuse suivant le contexte. Le critère de tri en colonnes s'effectue en fonction du vecteur modèle [w]. Celui-ci permet d'ordonner les facteurs influant sur le phénomène en fonction de leur contribution positive ou négative sur le phénomène. Le module d'optimisation (5) a pour objet le réglage du paramètre k. Pour cela, il sépare les données d'historique en deux parties, l'une servant de base d'apprentissage au module de modélisation, et l'autre servant à analyser les performances du modèle sur des données non apprises. Le module d'optimisation active automatiquement le module de modélisation en faisant varier le paramètre X de façon à obtenir un optimum de performances sur les données non apprises. La construction mme du modèle et de la matrice de perturbation [H] confère au scalaire X des propriétés particulières, et notamment celle de jouer sur la capacité effective de la structure d'apprentissage. Le critère d'optimisation peut tre choisi par l'opérateur parmi toutes les possibilités offertes par le module d'analyse. La séparation des données peut tre réalisée directement par l'opérateur, mais aussi tre prise en charge par le système de différentes façons. Le module d'exploration des préparations (6) constitue le deuxième niveau de réglage de la capacité de la structure d'apprentissage. Ce module enchaîne les modélisations (avec ou sans optimisation du scalaire ) en changeant la préparation des données à chaque pas. Ce module utilise un descriptif des préparations possibles fourni par l'utilisateur. Ce descriptif définit de façon ordonnée des colonnes, des groupes de colonnes, et des préparations opérant sur ces colonnes ou groupes de colonnes. Par exemple, le descriptif des préparations possibles peut définir parmi les variables de 1'historique de base : -un développement polynomial possible de la colonne 1, de degré 1 au minimum à 5 au maximum ; -un développement trigonométrique possible de la colonne 2 de degré 1 au minimum à 7 au maximum ; -un développement polynomial multivariables possible sur les colonnes 4 à 8 de degré 1 au minimum et 3 au maximum ; -tout ou partie des autres colonnes sans traitement spécifique. Ce descriptif permet de formaliser la connaissance de l'utilisateur par rapport au phénomène à modéliser. L'explorateur de préparations décharge alors l'utilisateur des tâches fastidieuses d'exploration des préparations possibles, en effectuant la préparation des données, la modélisation, l'analyse de performances, et l'enregistrement des références de l'essai et des résultats obtenus. Cette exploration se fait au travers des paramètres laissés libres par le descriptif rempli par l'utilisateur. L'explorateur peut activer différentes méthodes pour réaliser cette fonction. Parmi ces méthodes, la plus simple est l'exploration systématique de toutes les combinaisons possibles, dans les paramètres laissésà l'opérateur. Toutefois, cette méthode peut s'avérer très coûteuse en temps de calcul, étant donné que le nombre de calculs croit de manière exponentielle avec le nombre de paramètres. Une autre méthode consiste à faire des tirages aléatoires dans les paramètres possibles, puis à trier les résultats de façon à se rapprocher des zones les plus intéressantes. Une troisième méthode consiste à mettre en oeuvre un contrôle de la capacité du procédé d'apprentissage de deuxième niveau. On utilise pour cela le fait que pour chaque type de développement (polynomial, trigonométrique,...), la capacité du procédé d'apprentissage augmente avec le paramètre (degré du développement). La méthode part d'une préparation minimale (tous les paramètres sont à leur minimum), puis elle envisage toutes les préparations possibles en incrémentant un seul des paramètres. Sur chacune des préparations obtenues, la méthode lance une modélisation et choisit parm -le rapport entre un des critères précédents et la capacité de la structure d'apprentissage après préparation, (cette capacité pouvant aussi tre approchée par les formules connues) ; -le rapport entre l'accroissement d'un des critères précédents et l'accroissement de la capacité de la structure d'apprentissage ; -une fonction croissante en fonction d'un critère d'erreur tel que décrit ci-dessus, et décroissante en fonction de la capacité de la structure d'apprentissage. Le module d'exploitation (7) permet à l'outil de transmettre les résultats de la modélisation à un utilisateur ou à un système hôte. Dans une version simple, il peut calculer la sortie du modèle évaluée sur des données non apprises en donnant des indications quant à la fiabilité de l'estimation. Dans une version plus élaborée, l'exploitation peut transmettre à un système hôte le modèle élaboré, sa préparation et ses performances. Dans une version encore plus élaborée, l'outil est entièrement contrôlable par le système hôte, comme un système de contrôle de procédé industriel par exemple, en lui conférant des possibilités inédites en terme d'adaptativité à un environnement complexe et changeant. REVENDICATIONS 1-Procédé de modélisation de données numériques à partir d'un échantillon de données comportant une étape d'acquisition des données d'entrée (1), une étape de préparation des données d'entrée (2), une étape de construction d'un modèle par apprentissage sur les données traitées (3), une étape d'analyse des performances du modèle obtenu (4), une étape d'exploitation du modèle obtenu (7) caractérisé en ce que l'on contrôle la cohérence du procédé d'apprentissage classique par régression par l'addition à la matrice de covariance d'une perturbation sous la forme d'une matrice H dépendant d'un vecteur de k paramètres A = (k 2 x) ou sous la forme du produit d'un scalaire k par une matrice H pendant le calcul du modèle. 2-Procédé de modélisation des données selon la revendication principale caractérisé en ce que la matrice H vérifie les conditions suivantes : H (i, i) est voisin de 1 pour i compris entre 1 et p, H (p+l, p+1) est voisin de 0 et H (i, j) est voisin de 0 pour i différent de j. 3-Procédé de modélisation des données selon la revendication principale caractérisé en ce que la matrice H vérifie les conditions suivantes : H (i, i) est voisin de a pour i compris entre 1 et p, H (p+l, p+1) est voisin de b, H (i, j) est voisin de c pour i différent de j et a = b + c. 4-Procédé de modélisation des données selon la revendication 3 caractérisé en ce que la matrice H vérifie les conditions supplémentaires suivantes : a est voisin de 11/p, b est voisin de 1, c est voisin de-1/p, où p est le nombre de variables du modèle. 5-Procédé de modélisation des données selon la revendication principale caractérisé en ce que la matrice H vérifie la condition suivante : H (p+l, p+1) est différent d'au moins un des termes H (i, i) pour i compris entre 1 et p. 6-Procédé de modélisation des données selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu'on effectue une étape supplémentaire de réglage soit du scalaire X, soit du vecteur de paramètres A (5), cette étapepouvant faire l'objet d'une automatisation, soit en agissant directement sur le ou les paramètres, soit au travers d'une fonction de codage (exponentielle, logarithme ou autres). 7-Procédé de modélisation des données selon la revendication 6 caractérisé en ce que l'étape de réglage du scalaire k ou du vecteur des paramètres A est réalisé par l'intégration d'un module de séparation des données d'apprentissage en deux sous-ensembles préférentiellement disjoints : l'un servant de base d'apprentissage au procédé de modélisation selon la revendication principale, l'autre servant à ajuster la valeur du paramètre k ou du vecteur A selon un critère de validité du modèle obtenu sur des données n'ayant pas participé à l'apprentissage. 8-Procédé de modélisation des données selon la revendication 6 ou 7 caractérisé en ce que l'étape de séparation des données de base est réalisée par un opérateur en utilisant par exemple un logiciel externe de type tableur ou base de données, ou des outils spécifiques. 9-Procédé de modélisation des données selon l'une quelconque des revendications 6 à 8 caractérisé en ce que l'étape de séparation des données de base réalise un tri purement aléatoire en deux sous-ensembles. 10-Procédé de modélisation des données selon l'une quelconque des revendications 6 à 8 caractérisé en ce que l'étape de séparation des données de base réalise un tri aléatoire en deux sous-ensembles, tout en respectant la représentativité des vecteurs d'entrée dans les deux sousensembles. 11-Procédé de modélisation des données selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu'on prépare les données par une normalisation statistique des colonnes de données. 12-Procédé de modélisation des données selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu'on prépare les données par une reconstitution des données manquantes. 13-Procédé de modélisation des données selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu'on prépare les données par détection et correction possible des valeurs aberrantes. 14-Procédé de modélisation des données selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu'on prépare les données par un développement polynômial mono ou multi variables portant sur tout ou partie des entrées. 15-Procédé de modélisation des données selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu'on prépare les données par un développement périodique des entrées. 16-Procédé de modélisation des données selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu'on prépare les données par un développement explicatif des entrées de type date. 17-Procédé de modélisation des données selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu'on prépare les données par un changement de repère, issu d'une analyse en composantes principales avec simplification éventuelle. 18-Procédé de modélisation des données selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu'on prépare les données par un ou plusieurs décalages temporels avant ou arrière de tout ou partie des colonnes contenant des variables temporelles. 19-Procédé de modélisation des données selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu'on ajoute un explorateur des préparations (6), qui s'appuie sur un descriptif des préparations possibles par l'utilisateur et sur une stratégie d'exploration basée soit sur un critère de performances pure en apprentissage ou en généralisation, soit sur un compromis entre ces performances et la capacité du procédé d'apprentissage obtenu. 20-Procédé de modélisation des données selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu'on ajoute au procédé de modélisation un module d'exploitation (7) générant des formules polynomiales mono ou multi variables descriptives du phénomène. 21-Procédé de modélisation des données selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu'on ajoute au procédé de modélisation un module d'exploitation (7) générant des formules périodiques descriptives du phénomène. 22-Procédé de modélisation des données selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu'on ajoute au procédé de modélisation un module d'exploitation (7) générant des formules descriptives du phénomène contenant des développements de dates en indicateurs calendaires. 23-Procédé de modélisation des données selon la revendication 15 caractérisé le développement périodique est un développement trigonométrique. 24-Procédé de modélisation des données selon la revendication 21 caractérisé les formules périodiques descriptives du phénomène sont à base trigonométrique. 25-Dispositif de modélisation de données numériques à partir d'un échantillon de données comportant des moyens pour acquérir les données d'entrée (1), des moyens pour préparer les données d'entrée (2), des moyens pour construire un modèle par apprentissage sur les données traitées (3), des moyens pour analyser les performances du modèle obtenu (4), des moyens pour exploiter le modèle obtenu (7) caractérisé en ce qu'il comporte des moyens de contrôle de la cohérence du procédé d'apprentissage classique par régression par l'addition à la matrice de covariance d'une perturbation sous la forme d'une matrice H dépendant d'un vecteur de k paramètres A= ou sous la forme du produit d'un scalaire X par une matrice H pendant le calcul du modèle.