FR 2931951 A1 20091204 FR 0803062 A 20080603 PROCEDE D'ESTIMATION DES DISTRIBUTIONS DE PROBABILITE DE PRESENCE ET DE NON PRESENCE D'INTRUS DANS UNE ZONE DE SURVEILLANCE La présente invention concerne le domaine général de la détection acoustique sous-marine. Elle concerne plus particulièrement la conduite des opérations de lutte Anti Sous-marine, visant notamment à protéger certaines zones du milieu sous-marin de toute intrusion. Lors de la conduite d'opérations lutte Anti Sous-Marine (LSM), opérations menée à partir d'un (ou plusieurs) bâtiment (ou aéronef) tel qu'une frégate par exemple, l'officier en charge de ces opérations a pour objectif d'empêcher tout intrusion dans la zone qu'il est chargé de surveiller. Pour ce faire, il cherche, généralement à estimer les lieux de cette zone dans lesquels un sous-marin ennemi, ou plus généralement un intrus, pourrait se trouver à l'instant présent compte tenu de ce qui s'est passé jusque à cet instant. De même il cherche à déterminer où un tel sous-marin pourra se trouver dans un futur proche compte tenu du comportement prévu pour le sous-marin et pour le navire de surveillance ainsi que des actions qui vont être engagées. Cette prévision de proche en proche est véritablement utile pour déterminer les actions qu'il semble pertinent d'exécuter dans le futur pour continuer à mener à bien la mission, sachant que les capacités de détection disponibles ne permettent généralement pas de couvrir, à partir de la position occupée à un instant donné, toute la zone à protéger. Cette recherche d'intrus, à but principalement offensif, est généralement basée sur une estimation de la distribution de présence d'un sous-marin indésirable à l'instant présent en chaque point de la portion d'espace sous-marin surveillée. Elle représente une tâche difficile car cette distribution dépend de nombreux facteurs parmi lesquels on peut citer : - les actions passées de l'ensemble de la force navale présente dans la zone, c'est à dire les mouvements des bâtiments, les effets de l'utilisation de leurs sonars, de leurs radars et des transmissions radioélectriques, - les hypothèses relatives au comportement possible d'un sous-marin ennemi, comportement qui peut être estimé à partir de ses capacités cinématiques supposées (vitesse, immersion, autonomie), des performances supposées de ses senseurs et de la mission qu'il est supposé remplir, - les caractéristiques de l'environnement aquatique qui conditionnent en particulier les performances des sonars. La qualité du résultat de l'estimation réalisée dépend donc fortement de la qualité (i.e. de la conformité à la réalité) des hypothèses faites sur le sous-marin, en particulier sur son comportement et ses aptitudes à déjouer la surveillance. Dans cette dépendance réside la difficulté de l'estimation, car par principe ces hypothèses sont peu sures étant donné qu'elles résultent de choix limités faits parmi un grand nombre de possibilités de comportement. A ce jour un nombre croissant d'outils sont étudiés dans le but de fournir une aide pour estimer cette distribution de probabilité de présence. Ces outils sont destinés à être implémentés dans les systèmes d'aide à la décision (ou "Combat Decision Systems" selon la dénomination anglo-saxonne) qui équipent les bâtiments de lutte anti sous-marine. Classiquement, l'estimation de la distribution de probabilité de présence d'un sous-marin intrus est faite en se basant sur un modèle probabiliste de comportement sensé représenter le plus fidèlement possible le comportement d'un sous-marin intrus compte tenu d'hypothèses faites apriori sur ce sous-marin. Généralement il s'agit d'un modèle réactif, c'est à dire dépendant des actions de la force navale telles qu'elles peuvent être perçues par le sous-marin. Il est même possible d'utiliser un modèle de comportement plus élaboré, lui-même composé d'une combinaison de plusieurs modèles élémentaires avec des probabilités a priori affectées à chaque modèle élémentaire. Normalement ce modèle correspond à la (ou les) meilleure(s) hypothèse(s) qu'il est possible de faire sur le comportement du sous-marin ennemi. De manière également classique, l'estimation proprement dite est généralement basée sur une méthode de Monte-Carlo, pour laquelle quelques milliers d'instances d'évolution, d'un sous-marin se trouvant dans la zone considérée, sont exploitées. Ces instances sont tirées au hasard, mises en oeuvre et entretenues au cours du temps (en partant d'une certaine distribution initiale) de manière indépendante les unes des autres. La distribution de la probabilité de présence PSM d'un sous-marin est estimée à chaque instant d'après les positions attribuées à ces instances, en tenant compte pour chaque instance des probabilités cumulées, jusqu'à l'instant considéré, que cette instance ait été détectée. L'entretien de ces instances est par ailleurs réalisé en considérant que le sous-marin associé à chacune d'entre elle suit le modèle de comportement choisi. Par suite, en fonction de la PSM calculée en différents lieux de la zone de surveillance, le navire de lutte anti sous-marine adopte le comportement et effectue les actions les plus susceptibles d'améliorer la situation sur l'ensemble de la zone, c'est-à-dire d'empêcher que le sous-marin puisse remplir sa mission. Partant de ce principe, Il est clair que la pertinence de l'estimation de la distribution de la présence PSM du sous-marin en chaque lieu de la zone dépend très fortement de la validité du (ou des) modèle(s) de comportement utilisé(s) pour le sous-marin et donc des hypothèses faites. De plus la pertinence de cette estimation dépend fortement du nombre d'instances analysées, nombre qui dépend lui-même de la puissance de calcul dont on dispose pour faire les calculs. En outre la difficulté de l'estimation est encore accrue du fait que, face à la tentative faite par le commandant du navire de lutte anti sous-marine d'estimer et de modéliser le comportement du sous-marin, le rôle du commandant du sous-marin va consister à tenter de deviner les hypothèses qui peuvent être faites concernant son comportement et à agir en tenant compte de ces hypothèses. Par suite, il cherche à adopter un comportement qui minimise les chances que les hypothèses faites par la frégate soient les bonnes. En ce qui concerne l'aspect offensif de la mission remplie par le navire de lutte anti sous-marine, aspect consistant à maximiser les chances de détecter et par suite de détruire le sous-marin, cette approche connue et largement décrite dans l'état de l'art, apparait comme bien appropriée pour estimer la localisation probable d'un sous-marin indésirable (donc PSM) le plus précisément possible. En effet, il est souvent impossible d'effectuer une recherche simultanée dans tous les endroits où pourrait se trouver une menace, recherche exhaustive qui est indispensable en l'absence d'hypothèse sur son comportement. Autrement dit, sachant qu'une recherche exhaustive est impossible, mieux vaut faire des hypothèses de localisation qui semblent valables que de rechercher au hasard. Les chances de succès en sont augmentées. Ainsi, en procédant de la sorte, on est à même de déterminer des lieux de la zone surveillée ou sont probablement localisées des menaces, et ce, avec des chances de succès supérieures à celle présentées par une recherche effectuée sans faire d'hypothèse sur le comportement du sous-marin. En revanche, on est dans l'impossibilité de garantir qu'en dehors de ces lieux à forte probabilité de présence d'une menace, la probabilité de présence d'une menace soit pour autant très faible, voire nulle. Une approche telle que celle décrite précédemment, ne permet pas de garantir avec une chance de succès suffisante, même en multipliant de manière prohibitive le nombre de tirages et d'instances analysées, qu'aucun sous-marin intrus, correspondant à une instance non considérée, ne se trouve sans surveillance dans la zone sensible. C'est par exemple le cas si le sous-marin considéré adopte un comportement différant sensiblement voire radicalement du modèle de comportement retenu. Par suite, faute de méthode appropriée à mettre en oeuvre, il n'existe à l'heure actuelle aucun procédé permettant de garantir, de manière réellement satisfaisante, à la fois que l'on dispose d'une probabilité de détection suffisante, et que le risque que certaines menaces réelles ne soient pas détectées soit suffisamment faible. Un but de l'invention est de résoudre le problème évoqué précédemment et, plus précisément de proposer une solution permettant à un opérateur chargé de superviser les opérations de lutte anti sous-marine, de déterminer, de la manière la plus sure possible, les lieux de la zone de surveillance qui nécessitent une attention accrue et ceux qui ne nécessitent qu'une attention faible. Un but recherché est également de tirer le meilleur parti des équipements de détection disponibles, compte tenu de leurs caractéristiques de performance. Autrement dit un but de l'invention consiste à proposer un moyen pour déterminer dans une zone fixée les lieux susceptibles d'héberger des menaces de façon à consacrer à leur surveillance le maximum de ressources et de temps, tout en estimant au mieux la faible distribution résiduelle possible de la menace dans les zones a priori non susceptibles d'en héberger. A cet effet l'invention a pour objet un procédé pour déterminer, dans une zone de surveillance donnée, les lieux susceptibles d'héberger un intrus la détermination étant réalisée par un (ou plusieurs) navire(s) (ou aéronef) de surveillance évoluant au dessus de la zone de surveillance et mettant en oeuvre, à des instants t donnés, des moyens de détection de présence d'une cible dans la zone de surveillance. Le procédé selon l'invention met en oeuvre les étapes suivantes : - une première étape d'estimation de la position d'intrus potentiels dans la zone de surveillance, cette estimation étant réalisée en déterminant la probabilité de présence PSMd(t) d'un intrus en chaque point de la zone de surveillance pour un instant t donné, ledit intrus étant affecté d'un comportement conforme à un modèle prédéfini, réactif, déterministe bruité; - une deuxième étape d'estimation des lieux de la zone de surveillance dans lesquels un intrus n'est pas susceptible d'évoluer, cette étape comportant: - une première sous-étape d'estimation de la probabilité de présence PsMa(t) d'un intrus en chaque point de dans la zone de surveillance pour un instant t donné, ledit intrus étant affecté d'un comportement quasi aléatoire défini par un modèle cinématique; - une seconde sous-étape de calcul de la probabilité de non présence PsMa (t) correspondant à la probabilité de présence PsMa(t) estimée lors de la première sous-étape et définie par la relation: PSMa (t) = 1 ù PSMa (t) Les deux estimations sont réalisées simultanément par des procédés distincts de sorte que la loi de distribution de présence et la loi de distribution de non-présence ainsi déterminées ne sont pas déduites l'une de l'autre. Les probabilités PSMd(t) et PSMa(t) définies en un lieu donné de la zone de surveillance tiennent compte des probabilités Pd(t) de détection d'une cible par les moyens de détection, déterminées pour chaque instant t en chaque lieu de la zone de surveillance. Selon un mode de mise en oeuvre particulier, le procédé selon l'invention comporte également une troisième étape durant laquelle on réalise l'association des estimations obtenues lors des deux premières étapes, de façon à décider, à partir de critères donnés, laquelle des deux informations PSMd et PSMa est la plus pertinente en chaque point de la zone surveillée pour chaque instant t. Selon un mode de mise en oeuvre particulier, la première étape est implémentée en estimant la probabilité de présence d'intrus par une méthode de Monte Carlo, les instances d'intrus étudiées se déplaçant selon un comportement réactif déterministe bruité et la probabilité de présence en chaque point et à chaque instant t étant obtenue à partir de la densité locale des instances en ce point et de leurs probabilités cumulées d'avoir été détectés lors des mises en oeuvres passées des moyens de détection. Selon un mode de mise en oeuvre particulier, la seconde étape est implémentée en estimant la probabilité de présence d'intrus par une méthode HMM, la matrice de transition associée traduisant un comportement quasi aléatoire et non réactif, les probabilités de détection des moyens de détection en chaque point et à chaque instant t jouant le rôle d'observation dans le processus HMM. En combinant les deux informations délivrées par les deux premières étapes du procédé selon l'invention, il est avantageusement possible pour l'opérateur de concentrer sa surveillance sur les lieux de l'espace surveillé pour lesquels la probabilité de présence d'un intrus est élevée et de juger de l'efficacité de son action passée ou en projet par l'observation de la distribution de la probabilité de "non-présence" d'un intrus. Les caractéristiques et avantages de l'invention seront mieux appréciés grâce à la description qui suit, description qui expose l'invention au travers d'un mode de réalisation particulier pris comme exemple non limitatif et qui s'appuie sur les figures annexées, figures qui représentent: - la figure 1, une illustration relative à un exemple d'application du procédé selon l'invention relatif à la protection d'un détroit constituant l'entrée d'une zone maritime à protéger; - la figure 2, Un organigramme de principe des étapes principales du procédé selon l'invention; - la figure 3, une illustration relative à une exploitation possible des résultats obtenus par la première étape du procédé selon l'invention; - les figures 4 à 6, des illustrations relatives au principe de fonctionnement de la deuxième étape du procédé selon l'invention; - la figure 7, une illustration relative à une exploitation possible des résultats obtenus par la deuxième et la troisième étape du procédé selon l'invention; - la figure 8, une illustration relative à l'exploitation conjointe de l'ensemble des résultats obtenus par le procédé selon l'invention; - la figure 9, une illustration relative à la mise en oeuvre de la combinaison des deux étapes du procédé selon l'invention. Pour des raisons de clarté de l'exposé, la suite du document décrit l'invention au travers de son application à la protection d'un espace sous-marin dont l'accès est assuré par un détroit. Cependant cette application particulière ne doit pas être considérée comme limitative du champ de l'invention, car les caractéristiques générales du procédé selon l'invention rendent celui-ci aisément applicable à la surveillance et à la protection de zone variées. La figure 1 illustre cette application. La protection de la zone 11 considéré ici est réalisée en contrôlant la présence de sous-marins intrus dans la zone 12 du détroit qui sépare la zone 11 de la zone 13 non contrôlée. Dans l'exemple d'application présenté, on s'intéresse donc au moyen de protéger la zone 11 considérée contre d'éventuelles intrusions sous-marines se produisant par le détroit, en assurant une surveillance depuis la surface au moyen d'un ou plusieurs navires (ou aéronefs) de lutte anti sous-marine, chaque navire patrouillant dans la zone du détroit selon un itinéraire défini par le responsable de la mission de lutte anti sous-marine, itinéraire symbolisé par la ligne 14 sur la figure 1. A cet effet, ces navires réalisent en cours de mission des opérations 35 de détections plus ou moins espacées dans le temps en fonction des besoins, opérations symbolisées par les cercles 15 sur la figure 1. Selon la situation opérationnelle et les ressources disponibles, la zone de surveillance 12 peut être surveillée par des moyens plus ou moins importants. En particulier, la zone de surveillance 12 peut être couverte par un ou plusieurs navires. Cependant quel que soit l'étendue des moyens mis en jeu, il est rarement possible d'effectuer une surveillance effective, à l'aide de moyens de détection, en tous les points du volume d'eau de la zone de surveillance simultanément. Par suite il est nécessaire de procéder, à tout instant, au choix du lieu (ou des lieux) de la zone de surveillance 12 sur lesquels faire porter plus particulièrement cette surveillance effective. Le procédé selon l'invention a pour objet de permettre à la personne en charge de la lutte anti sous-marine de procéder à ces choix de manière judicieuse et sûre, tout en pouvant juger du degré d'efficacité des actions passées ou en projet. La figure 2 présente sous forme d'un organigramme les principales étapes qui constituent le procédé selon l'invention. Comme on peut le constater sur la figure, c'est un procédé itératif destiné à être exécuté périodiquement pendant toute la durée de la mission de surveillance, alors que le navire chargé de cette surveillance se déplace dans la zone de surveillance 12 en procédant de temps à autre à une opération de détection. Cette opération de détection peut être menée à l'aide d'un dispositif actif et consister par exemple à émettre une impulsion sonar et à recueillir et traiter les échos réfléchis. Elle peut encore, alternativement consister en une écoute passive des bruiteurs présents dans la zone de l'espace sous-marin sous surveillance. Le procédé selon l'invention consiste en deux étapes principales, une première étape 21 et une seconde étape 22 durant lesquelles on effectue pour un instant courant t, l'estimation de la probabilité de présence d'une menace en chaque point de la zone de surveillance 12. Selon l'invention chacune des deux étapes fournit de manière indépendante une estimation de la probabilité de présence d'une menace en tout lieu de la zone de surveillance 12, la méthode d'estimation utilisée étant différente d'une étape à l'autre. Dans l'étape 21 l'estimation PSMd est réalisée par une méthode basée sur l'attribution aux intrus éventuels d'un type de comportement réactif déterministe bruité (comportement dit "déterministe" dans la suite du texte pour le distinguer du comportement attribué dans la deuxième étape). Dans l'étape 22 l'estimation PsMa est réalisée par une méthode basée sur un comportement non-réactif quasi aléatoire de ces intrus éventuels. L'étape 22 est en outre associée à une étape 23 durant laquelle on calcule, à partir de l'estimation PsMa réalisée à l'étape 22, l'estimation de la probabilité de "non-présence" PsMa en tout lieu de la zone de surveillance 12, celle-ci étant définie par la relation: Psma -(1-PSMa) [1] Selon l'invention, les méthodes d'estimation de la probabilité de présence d'un intrus prennent par ailleurs en compte les résultats des opérations de détection réalisées de sorte que la probabilité de présence d'un intrus estimée en un lieu donné est éventuellement affectée à un instant donné par ces résultats de mesure. Chacune des étapes 21 et 22 du procédé selon l'invention fournit une information permettant de constituer une cartographie de la zone de surveillance 12. L'étape 21 permet de constituer une cartographie 26 qui associe à chacun des lieux de la zone 12 une probabilité de présence donnée, tandis que l'étape 22 permet de constituer une cartographie 27 qui associe à chacun des lieux de la zone 12 une probabilité de "non-présence" donnée. Le procédé selon l'invention comprend en outre une étape complémentaire d'association 25 des informations produites par les deux étapes 21 et 22, étape dont le but est de constituer une cartographie composite de la zone de surveillance 12. La réalisation de cette cartographie composite 29 consiste à affecter à chaque lieu de la zone surveillée 12 présentant une probabilité de présence PSMd forte et valablement estimée, la valeur de cette probabilité PSMd et à chaque lieu de la zone surveillée 12 présentant une probabilité de présence PSMd trop faible ou mal estimée, la valeur de la probabilité de "non présence" PsMa . Selon l'invention, comme l'illustre la flèche circulaire pointillée 28 de la 35 figure 2, la succession des étapes 21, et 22 est en outre répétée de façon à rafraichir régulièrement les estimations des probabilités de présence PSMd et de "non présence" PSMa de façon à permettre l'actualisation des cartographies correspondantes. Selon l'invention, la première étape 21 a notamment pour but de faciliter la conduite de l'aspect offensif de la mission de surveillance qui passe par le choix d'un itinéraire de déplacement pour le système de surveillance, le navire de lutte anti sous-marine par exemple. Plus généralement elle a pour but de permettre à l'opérateur d'adopter un comportement actif de lutte qui ne soit pas exclusivement le fruit du hasard ou de l'expérience. A cet effet, la méthode d'estimation mise en oeuvre est une méthode classique de type Monte-Carlo qui consiste à analyser de manière statistique l'évolution au cours du temps du déplacement d'une population d'intrus types dont la position initiale est tirée au hasard, chaque intrus ayant un comportement conforme à un modèle déterministe bruité donné affectant un nombre donné de paramètres (position, vitesse, direction de déplacement, etc..). Cette méthode d'estimation détermine à chaque instant d'estimation et pour chaque instance le comportement de l'intrus correspondant. Ce comportement est établi en tirant au hasard les valeurs des paramètres retenus pour décrire le comportement de l'intrus, tirage effectués selon des lois de distribution choisies par ailleurs. Le comportement attribué à l'intrus est ici un comportement réactif, c'est à dire tenant compte notamment des actions des navires de surveillance jusqu'à l'instant considéré, de l'objectif supposé assigné à cet intrus et, de sa capacité à percevoir les événements (opérations de détection, mouvement des moyens de surveillance) qui se produisent dans un voisinage plus ou moins proche. Par suite, la probabilité PsMd de présence d'une cible, à un instant donné, en un lieu donné de la zone de surveillance 12 est déterminée à partir de la densité d'instances d'intrus en ce lieu et de leurs probabilités cumulées d'avoir été détectés. Ainsi en supposant que le modèle de comportement choisi est proche d'un comportement réel, et en disposant des moyens pour analyser un nombre suffisant d'instances, il est possible d'estimer de manière satisfaisante la probabilité de présence d'une menace d'un ou plusieurs types donnés en différents lieux de la zone de surveillance 12. Cette estimation est par ailleurs avantageusement associée aux résultats des opérations de détection de façon à rendre l'évolution de chacune des instances analysées fonction de ces opérations de détection. Par suite la probabilité de présence en un lieu est pondérée par la probabilité Pd de détection en ce lieu. Les estimations de la probabilité de présence en chacun des lieux de la zone de surveillance ainsi obtenus peuvent être exploitées de différentes façons, le but étant que, plutôt que de suivre un parcours déterminé un peu au hasard, le navire chargé de la surveillance de la zone 12 considérée adopte un parcours qui prenne en compte les résultats des estimations de la probabilité de présence réalisés. II est par exemple possible d'entretenir de manière périodique une carte 26 des probabilités de présence sous la forme une table de coordonnées dans laquelle on enregistre pour chaque lieu la probabilité de présence associée, cette table étant transmise à des moyens de traitement de façon à être exploités soit de manière automatique pour déterminer le comportement approprié des moyens de surveillance, soit de manière manuelle par un opérateur humain, l'officier chargé de la lutte anti-sous-marine par exemple. On peut alors, comme l'illustre la figure 3, exploiter ces données sous une forme graphique telle qu'une carte annotée de la zone de surveillance 12. Cette carte annotée présente par exemple la route 14 suivie par le navire de surveillance les endroits où ont été effectuées des opérations de détection active, ainsi que des zones graphiquement différenciées dans lesquelles la probabilité de présence est contenue dans une plage donnée. De la sorte l'opérateur peut avantageusement distinguer facilement les zones 31 où la probabilité de présence estimée d'un navire dont le comportement est conforme au modèle retenu, est élevée des zones 32 ou 33 où elle est plus faible, voire des zones 34 où elle est voisine de zéro. Cette première étape d'estimation 21, basée sur la mise en oeuvre 35 d'une méthode de type Monte-Carlo permet avantageusement d'améliorer l'action offensive du système de surveillance en permettant à l'opérateur de porter son attention sur les lieux à probabilité de présence élevée. Cependant, concernant les lieux à faible probabilité de présence, son efficacité est, de manière connue, limitée principalement par deux facteurs: - un facteur quantitatif concernant le nombre d'instances qu'il est possible d'entretenir dans un intervalle de temps At suffisamment faible pour permettre un rafraichissement périodique avec une cadence satisfaisante d'un point de vue opérationnel, des estimations de la probabilité de présence PSMd, - un facteur qualitatif concernant le choix du modèle de comportement et d'aptitude que l'on prête aux instances analysées. Par suite, si le modèle de comportement est correctement choisi et si le nombre d'instance analysé est suffisant, l'utilisation d'une méthode de type Monte-Carlo permet de déterminer de manière sure des lieux où la probabilité de localiser un intrus est grande. Cependant cette détermination n'est par principe pas exhaustive du fait notamment que des intrus dont le comportement ne répond pas au modèle peuvent se situer en des lieux présentant une probabilité de présence faible au regard des hypothèses faite et du nombre d'instances, lieux qui, à partir d'autres hypothèses de comportement ou avec un nombre d'instances plus important, présenteraient une probabilité de présence plus élevée. Autrement dit l'utilisation d'une méthode de type Monte-Carlo permet de déterminer des lieux à forte probabilité de présence selon les critères choisis sans pour autant garantir, de manière suffisamment sûre, l'absence d'intrus dans les lieux à faible probabilité de présence pas au regard des mêmes critères. De la sorte, limiter la surveillance de ces lieux présente un risque opérationnel. Selon l'invention le rôle de la seconde étape d'estimation 22 consiste, comme il a été dit précédemment, à sécuriser l'estimation PsMd réalisée, en particulier pour les lieux pour lesquels la première étape 21 a produit une estimation de qualité insuffisante de la probabilité de présence PSMd. Pour ce faire l'étape 22 comporte elle-même deux sous-étapes 23 et 24. La sous-étape 23 procède à l'établissement d'une estimation de la probabilité de présence d'un intrus PsMa reposant sur une méthode non déterministe, quasi aléatoire, basée sur l'emploi d'un modèle de type "modèle de Markov Caché" ou HMM selon l'acronyme de la dénomination anglo-saxonne "Hidden Markov Model". De manière pratique, la méthode mise en oeuvre au cours de cette 5 sous-étape 23 est basée sur les principes suivants : - décomposition de l'espace sous-marin correspondant à la zone de surveillance 12 en une pluralité de cellules élémentaires, l'ensemble des cellules couvrant l'intégralité de la zone de surveillance. L'ensemble des cellules définit un espace d'état dans lequel chaque cellule est caractérisée 10 par la probabilité de présence PsMa d'un intrus dans cette cellule; - détermination d'un modèle cinématique rudimentaire du mouvement d'un intrus; - définition d'une matrice de transition T indiquant la probabilité que l'intrus passe d'une cellule (x, y, z) à l'instant t à la cellule (x+i, y+j, z+k) à 15 l'instant t+1, la dimension et les coefficients de la matrice dépendant du modèle cinématique choisi; - attribution d'une distribution initiale PSMa(0) sur l'ensemble des cellules et d'une distribution d'entrée sur les cellules situées le long de certaines limites de la zone de surveillance 12; 20 Par suite la méthode utilisée consiste à répéter itérativement les opérations suivantes: - application de la matrice de transition T pour déterminer une estimation de la probabilité P(t) de chacune des cellules à l'instant t 25 considéré à partir des probabilités P(t - At), - prise en compte des résultats des éventuelles opérations de détection réalisées par les moyens de détections disponibles et affectation d'une probabilité de détection Pd à chacune des cellules; - prise en compte de Pd dans l'estimation de la probabilité de présence 30 d'un intrus dans chacune des cellules. PsMa(t) étant défini par la relation: PsMa(t) = (1-Pd) P(t) [2] La matrice de transition T traduit les mouvements possibles d'un intrus 35 dans un laps de temps compris entre deux instants d'estimation t et t+Lt. Elle caractérise la probabilité qu'un intrus localisé dans une cellule donnée à l'instant t soit passé de cette cellule à une cellule de destination plus ou moins distante de la cellule d'origine. Selon l'invention, les dimensions de la matrice de transition ainsi que les valeurs de ses coefficients a;,i sont définies en fonction de la décomposition de la zone à surveiller, de la forme, de l'agencement des cellules, et du modèle rudimentaire d'évolution possible affecté à l'intrus. Le modèle rudimentaire d'évolution possible considéré est ici un simple modèle cinématique défini en particulier par la plage des vitesses horizontales possibles [0, Vmax] à l'intérieur de laquelle se situe nécessairement la vitesse v que peut prendre un intrus. A ce domaine de variation de la vitesse est associée une loi de distribution qui caractérise la probabilité que l'intrus adopte une vitesse donnée. Cette loi de distribution est par exemple une loi statistique de type normale ou uniforme. De la sorte l'intrus peut se déplacer entre deux instants consécutifs d'estimation t et t+At, avec une vitesse donnée, dans toutes les directions. Une autre Vmax peut être défini pour caractériser les changements d'immersion. Les figures 4 à 6 illustrent le principe de la méthode d'estimation utilisée au travers d'une situation volontairement simplifiée dans laquelle l'évolution d'un intrus dans la zone de surveillance est limitée au déplacement dans un plan. Cette simplification qui permet d'exposer de manière simple le principe de fonctionnement de la méthode, est par ailleurs facilement généralisable à un déplacement selon les trois dimensions définissant l'espace constituant la zone de surveillance. Conformément à l'invention, la mise en oeuvre de la méthode utilisée passe par la décomposition de la zone de surveillance (zone plane ici) en une pluralité de cellules carrées contigües 41 agencées le long de deux axes perpendiculaires Ox, et Oy. Chaque cellule est par exemple repérée par les coordonnées de son centre sur les deux axes par rapport à une origine O fixée. A un instant donné chaque cellule 41 est en outre affectée d'un paramètre PsMa correspondant à la probabilité de présence d'un intrus dans cette cellule. Selon l'invention, à l'initialisation du processus, une valeur initiale est attribuée à chaque cellule (par exemple 0 ou une distribution uniforme selon un choix fait par l'utilisateur). Comme il a été dit précédemment, la matrice de transition définit, comme l'illustre la figure 5, l'ensemble des cellules 52 qui sont susceptibles d'être atteintes, dans le temps At séparant deux estimations, par un intrus dont la cinématique s'inscrit dans un gabarit [0, Vmax] choisi, en partant d'une cellule 51 quelconque. Les coefficients ai,i de cette matrice correspondent ici chacun à la probabilité pour l'intrus d'atteindre la cellule 52 auquel il est associé, compte tenu de la vitesse qui doit animer l'intrus pour qu'il atteigne cette cellule depuis la cellule d'origine 51. Cette probabilité est naturellement liée à la probabilité associée à la vitesse considérée par la loi de distribution choisie. Ici par souci de simplification le gabarit de vitesse [ V min, Vmax] choisi dans le cadre des figures 4 et 5 est tel que les cellules 52 pouvant être atteintes à partir d'une cellule d'origine sont limitées aux seules cellules contigües à la cellule 51 considérée, huit cellules en tout. On obtient alors une matrice de transition T de la forme: a_1,1 a0,1 a1,1 T= a-1,0 a0.0 a1,0 [3] a0,-1 Dans laquelle les coefficients a;,i sont indicés en relatif par rapport à la case 20 d'origine 51. Par suite, pour une cellule 51 de coordonnées (x, y) la probabilité de présence estimée d'un intrus à l'instant t, notée Px,y(t), sera distribuée à l'instant suivant t+Ot sur l'ensemble des huit cellules destinations 52 adjacentes de la façon suivante: 25 Px-1,y+1(t+At) = a-1,1Px,y(t) Px-1,y(t+Ot) = a-1.oPx,v(t) Px-1,y-1(t+At) = a-1,-1Px, (t) Px,y+1(t+At) = ao,1 Px,y(t) 30 Px,v(t+Ot) = ao,oPx,y(t) Px,y-1(t+At) = ao,-1Px,y(t) Px+1,y+1(t+ot) = a1.1Px,y(t) Px+1,v(t+At) = a1.oPx,y(t) Px+1,y..1(t+At) = a1,-1Px,y(t) De la sorte, connaissant la probabilité de présence d'un intrus à un instant t de chacune des cellules 41 constituant la zone de surveillance, il est possible de déterminer sa contribution à la probabilité de présence de cet intrus dans les cellules destinations. La probabilité de présence d'un intrus à l'instant t+At dans une cellule est alors égale à la somme des contributions de chacune des cellules pour laquelle elle constitue une destination pour l'instant suivant. Ainsi, comme l'illustre la figure 6, la probabilité de présence à l'instant t+At dans la cellule 61 de coordonnées (X0, Y0) sera obtenue en additionnant les contributions des huit cellules 62 qui l'environnent de la façon suivante: Px0 y0 (t + At) = a1,-1 ' PX0-1,Y0+1(t) + a1,0 ' PX0-1,Y0 (t) + a1,1 ' PXO-1,Y0-1(t) + a0,-1 ' PX0,Y0+1(t) + a0,0 ' PX0,Y0 (t) + a0,1 ' PX0,Y0-1(t) [4] + PX0+1,Y0+1(t) + a-1,0 PX0+1,Y0 (t) + a-1,1 PX0+1,Y0-1(t) Par suite en procédant périodiquement au calcul correspondant pour chacune des cellules constituant la zone surveillée on obtient une estimation périodique quasi aléatoire de la distribution de la probabilité de présence sur la zone. Selon l'invention, comme il a été dit précédemment, la probabilité de présence ainsi calculé est par ailleurs modifiée en fonction de la probabilité de détection Pd pouvant être associée à la cellule considérée, dans la mesure où des opérations de détection on été effectuées dans un espace donné couvrant cette cellule. De la sorte, la probabilité de présence PsMa(t) de la cellule considérée, de coordonnées (x, y), n'est pas égale à la probabilité estimée Px y(t) tel que décrit par la relation [4], mais par la probabilité de présence estimée définie par relation suivante: PsMa(t)=(1ùPd).Px,y(t) [5] Les probabilités de détection des moyens de détection en chaque point et à chaque instant t jouent ici le rôle d'observations du processus HMM. 1630 Le principe de la méthode tel que décrit en limitant la zone de surveillance à une zone plane et en limitant la plage de vitesse considérée pour le déplacement d'un intrus, peut être généralisé à partir de l'exposé qui précède à des situations moins limitées et plus conformes à la réalité. Le gabarit de vitesse peut en particulier être choisi de telle sorte que les cellules 52 pouvant être atteintes à partir d'une cellule d'origine 51 sont non seulement les cellules contigües à la cellule considérée, mais aussi des cellules plus éloignées. La généralisation du principe présenté au cas d'un fonctionnement selon trois dimensions peut en outre être abordée en considérant les mêmes hypothèses que dans l'exemple simple précédent. Les cellules 52 pouvant être atteintes à partir d'une cellule d'origine 51, limitées aux seules cellules contigües à la cellule considérée, sont alors les vingt-six cellules contigües à la cellule considérée. Le volume sous-marin correspondant à la zone de surveillance est alors divisé en cellules élémentaires, alignées parallèlement à trois axes perpendiculaires Ox, Oy et Oz par exemple. La matrice de transition comporte alors, dans ces cas plus généraux un nombre de coefficients accru, prenant en compte un environnement plus vaste de chaque cellule et en particulier le fait qu'un intrus situé dans une cellule donnée à un instant t donné, est à même de se déplacer selon les trois directions de l'espace. Il est cependant à noter que, pour chaque cellule considérée, la probabilité de détection associée est fonction de la position de la cellule dans le volume sous-marin correspondant à la zone de surveillance. II est également à noter que pour un même objet cette probabilité de détection varie non seulement avec la distance qui sépare les moyens de détection de l'objet, mais aussi avec la profondeur à laquelle l'objet se trouve, les conditions de propagation étant essentiellement variables avec la profondeur. Dans une variante alternative simplifiée les mouvements en immersion ne sont pas directement pris en compte. Dans cette variante alternative de mise en oeuvre, illustrée par la figure 7, l'estimation de la probabilité de présence PsMa(t) est réalisée au cours de la sous-étape 23 en prenant pour chaque cellule 71 de coordonnées (x, y, z) une probabilité de détection Pd égale à la probabilité de détection la plus faible parmi celles associées aux cellules 72 ayant des coordonnées x et y identiques à celle de la cellule considérée. Ainsi, dans l'exemple de la figure 7, la probabilité affectée à chacune des cellules de coordonnées (xo, yo, z;) sera égale à Pd = 0 probabilité de détection la plus faible (celle normalement associée aux cellules de coordonnées (xo, yo, zo) et (xo, Yo, z3)). Comme on peut le constater, à la lecture de l'exposé qui précède, la seconde méthode d'estimation mise en oeuvre dans la sous-étape 23 du procédé selon l'invention à partir d'un nombre de paramètre remarquablement restreint, ne requiert pas la prise en compte des événements passés pour réaliser une estimation à un instant t donné. De la sorte il est avantageusement possible de calculer une probabilité de présence en tout lieu de la zone de surveillance. Cependant la probabilité de présence ainsi calculée ne conduit pas à une définition nette de zones à forte probabilité de présence, le positionnement des lieux à forte probabilité de présence étant plus diffus. Elle n'est donc pas très informative en termes de probabilité de présence et ne peut donc se substituer à la méthode utilisé dans la première étape 21 pour faciliter la recherche d'éventuels intrus. En revanche, elle permet de déterminer, par contraste, de manière très précise et fiable les lieux où la probabilité de présence d'un intrus est très faible, voire sensiblement nulle de telle sorte que la surveillance de ces lieux n'est pas nécessaire. C'est pourquoi la deuxième étape 22 comporte une deuxième sous-étape 24 qui consiste à calculer, à partir de l'estimation de la probabilité de présence PsMa(t), la probabilité de "non-présence" PsMa (t) définie par la relation suivante: PSMa (t) =1û PSMa (t) [6] La probabilité de non-présence est ainsi définie comme la probabilité de ne détecter aucun intrus dans la cellule considérée. 30 L'estimation de la probabilité de non-présence permet d'élaborer une cartographie de la zone à surveiller qui met en évidence les différents lieux de cette zone en fonction de la probabilité que ces lieux n'hébergent aucune menace. Par suite, les lieux pour lesquels la probabilité de non présence est 35 élevée peuvent être considérés comme des lieux nécessitant une25 surveillance plus faible. Cependant cette cartographie indifférenciée est ici proposée pour chaque cellule de l'espace sous-marin Comme l'estimation de la probabilité de présence PsM(t) réalisée au 5 cours de la première étape du procédé, la probabilité de non-présence PsMa (t) ainsi obtenus peut être exploitée de différentes façons, selon les moyens de surveillance mis en oeuvre. II est par exemple possible d'entretenir de manière périodique un carte 27 des probabilités de non-présence sous la forme d'une table de coordonnées dans laquelle on 10 enregistre pour chaque lieu, en particulier pour les lieux pour lesquels la probabilité de présence PsM(t) estimée est faible, la probabilité de non-présence associée. Cette table peut être transmise à des moyens de traitement de façon à être exploités soit de manière automatique pour déterminer le comportement approprié des moyens de surveillance, soit de 15 manière manuelle par un opérateur humain. On peut dans ce dernier cas, comme l'illustre la figure 8, exploiter ces données sous une forme graphique telle qu'une carte annotée de la zone de surveillance 12. Cette carte annotée présente par exemple, à la manière de la carte annotée présentée à la figure 3, des zones graphiquement différenciées dans lesquelles la probabilité de 20 non-présence est contenue dans une plage donnée. De la sorte l'opérateur peut avantageusement distinguer facilement les zones 81 où la probabilité de non- présence estimée est élevée des zones 82 ou 83 où elle est plus faible, voire des zones 84 où elle est voisine de zéro, les zones 81 à probabilité de non-présence élevée constituant pour 25 l'opérateur les zones nécessitant une moindre surveillance. Par suite, étant donné qu'à l'issue de l'étape 22 on dispose à la fois des informations relatives à la probabilité de présence et à la probabilité de non-présence d'un intrus, le procédé selon l'invention est complété par une étape 25 dans laquelle on procède à l'association des probabilités de 30 présence et de non présence dans l'espace correspondant à la zone de surveillance 12. Cette association consiste d'une part à caractériser par la PSMd associée, les lieux de la zone de surveillance présentant une PSMd forte et une densité d'instances suffisante pour assurer une bonne estimation de 35 PsMd. Elle consiste d'autre part à caractériser par la PsMa (t) associée, les autres lieux, c'est à dire les lieux présentant une PsMd faible ou une densité d'instances insuffisante pour assurer une bonne estimation de PSMd. De la sorte il est possible de réaliser une cartographie intelligente 29 de la zone de surveillance 12. Cette cartographie peut être présentée graphiquement à un opérateur sous la forme d'une carte présentant une annotation double telle que celle illustrée par la figure 9. Avantageusement, sur une telle carte figurent simultanément les zones 31 à 33 présentant une probabilité de présence significative, dans lesquelles la probabilité de localiser un intrus est élevée et les zones 81 à 83 présentant une probabilité de non-présence tout ~o aussi significative dans lesquelles la probabilité de localiser un intrus est quasiment nulle. REVENDICATIONS1. Procédé pour déterminer dans une zone de surveillance donnée (12) les lieux susceptibles d'héberger un intrus, la détermination étant réalisée par un navire ou aéronef de surveillance évoluant au dessus de la zone de surveillance et mettant en oeuvre (15), à des instants donnés, des moyens de détection de présence d'une cible dans la zone de surveillance, caractérisé en ce qu'il met en oeuvre les étapes suivantes : - une première étape (21) d'estimation de la position d'intrus potentiels dans la zone de surveillance (12), cette estimation étant réalisée en déterminant la probabilité de présence PSMd(t) d'un intrus en chaque point de la zone de surveillance pour un instant t donné, ledit intrus étant affecté d'un comportement conforme à un modèle prédéfini réactif déterministe bruité; - une deuxième étape (22) d'estimation des lieux de la zone de surveillance dans lesquels un intrus n'est pas susceptible d'évoluer, cette étape comportant: - une première sous-étape (23) d'estimation de la probabilité de présence PsMa(t) d'un intrus en chaque point de la zone de surveillance pour un instant t donné, ledit intrus étant affecté d'un comportement non réactif quasi aléatoire défini par un modèle cinématique rudimentaire; - une seconde sous-étape (24) de calcul de la probabilité de non présence PsMa (t) correspondant à la probabilité de présence PsMa(t) estimé lors de la première sous-étape et définie par la relation: PSMa (t) = 1 ù PSMa (t) Les deux estimations étant réalisées simultanément par des procédés distincts de sorte que la loi de distribution de présence PsMa(t) et la loi de distribution de non-présence P*SMa(t) ainsi déterminées ne sont pas déduites l'une de l'autre; les probabilités PsMd(t) et PSMa(t) définies en un lieu donné de la zone de surveillance tenant compte des probabilités Pd(t) de détection d'une cible par les moyens dedétection, déterminées pour chaque instant t et chaque lieu de la zone de surveillance (12). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte en outre une troisième étape (25) d'association, pour décider à partir de critères donnés laquelle des deux informations PSMd et PSMa est la plus pertinente en chaque point de la zone surveillée (12) et à chaque instant t. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, caractérisée en ce que la première étape (21) consiste à estimer la probabilité de présence d'intrus par une méthode de Monte Carlo, les instances d'intrus étudiées se déplaçant selon un comportement réactif déterministe bruité et la probabilité de présence en chaque point et à chaque instant t étant obtenue à partir de la densité locale des instances en ce point et de leurs probabilités cumulées d'avoir été détectés lors des mises en oeuvres passées des moyens de détection. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la seconde étape (22) consiste à estimer la probabilité de présence d'intrus par une méthode HMM, la matrice de transition associée traduisant un comportement quasi aléatoire et non réactif, les probabilités de détection des moyens de détection en chaque point et à chaque instant t jouant le rôle d'observation dans le processus HMM.