FR 3082624 A1 20191220 FR 1800633 A 20180619 DISPOSITIF DE PREDICTION DE COUVERTURE NUAGEUSE POUR RESEAU DE STATIONS OPTIQUES TERRIENNES s L'invention porte sur un dispositif de prédiction de couverture nuageuse au-dessus d'un réseau de stations optiques terriennes de communication optique à travers l'atmosphère. Un tel dispositif est adapté pour être intégré à un système pour gérer la diversité de sites de stations de communication optique terriennes avec des satellites géostationnaires ou io des stations placées sur des plateformes à haute altitude (d'acronyme HAPS pour "High Altitude Platform Station" en langue anglaise), voire même des drones. Un tel dispositif peut également être intégré à un système qui peut également être adapté aux communications optiques entre un réseau de stations terriennes et une constellation de satellites défilants. 15 Il est connu de transmettre des données vers un satellite par des liaisons optiques en espace libre ou liaisons laser. Une telle liaison permet de transmettre des très hauts débits de données, par exemple plusieurs centaines de Gigabit/secondes, dans les deux sens de transmission, de la zo station terrienne vers le satellite et du satellite vers la station terrienne. Toutefois, les liaisons optiques ou liaisons laser à travers l'atmosphère sont très sensibles à la présence de nuages et de nébulosité qui bloquent la transmission du signal optique infra-rouge laser. En conséquence, ces liaisons laser sont régulièrement interrompues et offrent donc une 25 disponibilité limitée dans des zones tempérées comme l'Europe. La technique de diversité de sites permet de limiter cet inconvénient et d'augmenter significativement la disponibilité des communications optiques à travers l'atmosphère. 30 Les liaisons optiques infra-rouge ou liaisons optiques laser en espace libre vers les satellites, les drones ou les plateformes à haute altitude ne traversent pas les nuages. Lorsqu'un nuage entre dans le champ de transmission entre une station terrienne et le satellite, le drone ou la plateforme à haute altitude en visibilité, la liaison optique est interrompue. La 35 technique de diversité de sites est mise en place pour maintenir la continuité des communications. Il s'agit d'avoir un réseau de stations éloignées les 2 unes des autres et aptes à établir une liaison optique avec le satellite, le drone ou la plateforme à haute altitude. Lorsque la liaison entre une station terrienne active et un satellite, un drone ou une plateforme à haute altitude est interrompue par des nuages, la liaison vers le satellite, le drone ou la plateforme à haute altitude est établie à partir d'une autre station terrienne du réseau qui bénéficie d'un ciel clair. Si cette station terrienne devenue active est rendue inopérante par l'arrivée de nuages, une autre station terrienne bénéficiant d'un ciel clair prend en charge la communication avec le satellite, et ainsi de suite. Toutes les stations du réseau de diversité sont reliées entre- elles par un réseau à fibre optique capable de transporter tout le trafic de données échangé avec le satellite, le drone ou la plateforme à haute altitude. Le réseau de diversité inclut un centre de gestion pour définir les stations optiques terriennes actives et les stations optiques terriennes inactives, pour organiser les basculements (hand-over en anglais) de la liaison optique entre stations. La mise en oeuvre d'un réseau de diversité comprenant de nombreuses stations permet d'obtenir une excellente disponibilité des communications entre le satellite et la Terre. Dans un exemple d'un système de communication par satellites géostationnaires au-dessus de l'Europe, un réseau de diversité constitué d'une quinzaine de stations optiques réparties en Europe peut obtenir des performances de disponibilité excédant 99.9% par an. Les bonnes performances de disponibilité du réseau de diversité nécessitent une bonne gestion du basculement ou du transfert ("hand-over" en langue anglaise) de la communication entre la station active dont la liaison optique est interrompue et la station qui prendra le relai. Il faut à la fois prévoir quand un nuage va couper la liaison entre la station active et le satellite, et choisir la future station en ciel clair qui aura le moins de risque d'avoir une coupure par un nuage à court terme pour basculer les communications de ce satellite sur cette station. La bonne gestion du réseau de diversité de site dépend de l'anticipation des basculements pour en réduire le nombre et la durée. 3 Un but de l'invention est de pallier les problèmes précédemment cités et notamment d'améliorer la gestion du basculement de la liaison optique d'une station optique terrienne sur une autre. s Il est proposé, selon un aspect de l'invention, un dispositif de prédiction de couverture nuageuse comprenant : une pluralité de satellites à liaison optique ; une pluralité de stations optiques terriennes de communication de données avec les satellites par liaison optique en espace libre ; 10 un réseau de communication reliant les stations ; une pluralité de modules de détermination instantanée de la couverture nuageuse respectivement au-dessus de chaque station configurés pour fournir périodiquement à des instants définis une image traitée du ciel identifiant les nuages et les zones de nébulosité 15 opaques aux liaisons optiques ; une pluralité de modules de prédiction, à une durée prédéterminée, d'une présence nuageuse prédite respectivement entre chaque station et son satellite associé, comprenant des moyens de calcul mettant en oeuvre un réseau de neurones de prédiction configuré pour prédire 20 ladite présence nuageuse à partir d'une image traitée du ciel fournie par le module respectif de détermination instantanée de la couverture nuageuse ; - une pluralité de modules d'apprentissage respectivement de chaque réseau de neurones de prédiction, comprenant une pluralité de bases 25 de données d'expériences et configurés pour modifier sur commande le réseau de neurones de prédiction en fonction d'exemples d'apprentissage d'une base de données d'expériences respective, pour améliorer les performances de prédiction ; et - un centre de gestion du réseau de stations optiques configure pour 30 gérer le réseau de stations en termes de stations actives/inactives, à partir de la prédiction, à la durée prédéterminée, de la présence nuageuse prédite entre chaque station et son satellite associé, fournie par le module de prédiction respectif. 4 Un tel dispositif permet d'anticiper et de planifier avec une avance suffisante les basculements des liaisons laser entre les stations du réseau de satellites. La planification des basculements permet de réduire les impacts de ces basculements sur les communications du dispositif. Des impacts s critiques sont par exemple des pertes de données, la désynchronisation des équipements de communications (modem), la déconnection (log out) non programmée de terminaux utilisateur... La connaissance à l'avance, par exemple 10 minutes, de la 10 nécessité d'effectuer un basculement de la liaison vers une autre station permet de préparer ce basculement. Il est alors possible de faire par exemple: le choix de la prochaine station selon les prévisions de la couverture nuageuse locale, d'établir et de mettre en attente une liaison entre le satellite et la nouvelle station (acquisition des faisceaux laser, des 15 porteuses, des horloges...), de sauvegarder le contexte réseau, c'est-à-dire les données qui permettront le retour à la normale des communications après la coupure du basculement. Dans un mode de réalisation, les modules de prédiction et les zo modules d'apprentissage sont centralisés. Ainsi, chaque station terrienne du réseau comprend un module de détermination instantanée de la couverture nuageuse au-dessus de la station, configuré pour élaborer périodiquement une image traitée du ciel 25 identifiant les nuages et pour transmettre l'image traitée du ciel au centre de gestion du réseau via un réseau de communication terrestre. Les modules de prédiction, les modules d'apprentissage et leurs bases de données d'expériences, sont regroupés dans le centre de gestion du réseau. Cette configuration centralisée a pour avantage de mettre en commun les 30 équipements en particulier le module d'apprentissage pour réduire les coûts. Un autre avantage de cette configuration centralisée est de pouvoir accéder à des données sur la couverture nuageuse en provenance d'autres sources comme des images et des prévisions météorologiques afin d'améliorer les performances du dispositif de prédiction. 35 5 En variante, les modules de prédiction et les modules d'apprentissage sont distribués dans chaque station. Ainsi, chaque station terrienne comprend un dispositif de 5 détermination de la couverture nuageuse, à une durée prédéterminée, au- dessus de la dite station, un module de prédiction de la présence de nuages entre la dite station et le satellite, un module d'apprentissage de réseau de neurones d'apprentissage et une base de données d'expériences DBE associée. 10 Selon un mode de réalisation, le réseau de neurones de prédiction est configuré à partir de paramètres de configurations fournis par un réseau de neurones d'apprentissage configuré pour utiliser une base de données d'expériences comprenant des images enregistrées et classifiées de 15 couvertures nuageuses entre une station et un satellite associé, la classification comprenant la prédiction, à la durée prédéterminée, de la présence nuageuse entre la station et le satellite associé. Ainsi, la prédiction de présence d'un nuage entre la station zo terrienne et le satellite à l'instant t + A (durée prédéterminée) donnée par le réseau de neurones de prédiction à partir de l'image traitée du ciel à l'instant t fournie par le module de détermination instantanée de la couverture nuageuse est de meilleure qualité, i.e. plus fiable. La reprogrammation régulière du réseau de neurones de prédiction par la configuration du réseau 25 de neurones d'apprentissage après une période d'apprentissage fixée permet au dispositif de prédiction de s'adapter aux conditions climatiques saisonnières et locales des stations. Par exemple, en début de mois d'avril, le réseau de neurones de prédiction peut être programmé avec la configuration du réseau de neurones d'apprentissage apprise avec les 30 données d'expériences du mois d'avril de l'année précédente. Avec l'accumulation de données d'expériences et un apprentissage régulier avec ces données du passé, la qualité de la prédiction s'améliore au cours du temps. Chaque station terrienne optique dispose d'un module de prédiction des nuages fiable et adapté aux conditions météorologiques et climatiques 35 locales. 6 Dans un mode de réalisation, un dispositif de détermination instantanée de la couverture nuageuse au-dessus d'une station comprend au moins un détecteur infrarouge thermique et un module de détection de s nuages à partir des écarts de températures des pixels nuageux de l'image infrarouge par rapport aux pixels de ciel clair. Selon un mode de réalisation, un dispositif de détermination instantanée de la couverture nuageuse au-dessus d'une station comprend en lo outre un capteur de température de l'air au niveau du sol et un capteur d'humidité relative de l'air au niveau du sol. Les images infrarouges brutes du ciel qui sont élaborées par les détecteurs infrarouges sont traitées par le module de détection des nuages 15 pour détecter la présence de nuages par les écarts de températures des pixels nuageux de l'image infrarouge par rapport aux pixels de ciel clair. Les traitements des images IR brutes du ciel prennent en compte les conditions atmosphériques locales grâce à des capteurs comme un capteur de température de l'air au niveau du sol, un capteur d'humidité relative de l'air 20 au niveau du sol... L'utilisation de capteurs infrarouges a pour avantage que le module de détection de nuages fonctionne également durant la nuit avec des performances constantes. Selon un mode de réalisation, un module d'apprentissage est 25 configuré pour mettre en oeuvre, de manière itérative : - une extraction d'une expérience de la base de données d'expériences comprenant l'image traitée du ciel à un instant donné et la classification de l'image traitée du ciel à un instant décalé correspondant audit instant donné décalé de la durée prédéterminée 30 plus tard ; - une classification par le réseau de neurone d'apprentissage de l'image traitée du ciel à l'instant donné ; - un calcul des pondérations des neurones du réseau de neurone d'apprentissage lorsque la classification de l'image traitée du ciel audit 7 instant donné est différente de la classification de l'image traitée du ciel audit instant décalé ; et - une reprogrammation des neurones du réseau de neurone d'apprentissage lorsque de nouvelles pondérations sont calculées. 5 Un tel fonctionnement de module d'apprentissage présente l'avantage d'être automatisé et de ne pas nécessiter une classification des images traitées du ciel par des moyens externes. La classification de l'image traitée du ciel à l'instant t comprend la présence ou l'absence de nuages 1() entre la station et le satellite à l'instant t + A minutes. Dans un mode de réalisation, les satellites sont géostationnaires. Ainsi, le champ de transmission entre une station terrienne et un 15 satellite géostationnaire est fixe dans le temps et il a une ouverture angulaire très réduite. Les pixels des images traitées du ciel qui représentent le champ de transmission sont peu nombreux et sont toujours les mêmes. La prédiction de présence de nuage dans ces pixels sera plus fiable. 20 En variante, les liaisons optiques peuvent être destinées à une station placée sur une plateforme à haute altitude (HAPS) qui apparait relativement fixe dans le ciel. Le terme satellite de la présente demande peut être compris comme incluant également ce cas. 25 En variante, les satellites sont défilants. Ainsi, le champ de transmission entre une station terrienne et un satellite défilant change dans le temps en accord avec l'orbite du satellite. La zone du ciel dans laquelle il faut prédire la présence de nuage est plus 30 importante. En variante, les liaisons optiques peuvent être destinées à des drones, ainsi le terme satellite défilants peut inclure la notion de drone. 8 Il est également proposé, selon un autre aspect de l'invention, un système de communication par satellites comprenant un dispositif de prédiction de couverture nuageuse tel que précédemment décrit, dans lequel le réseau de communication est un réseau de diversité. 5 Un tel système permet de gérer avec une efficacité nettement améliorée un système de communication par satellites, en évitant des coupures de communication entre une station optique terrienne et le satellite 10 associé et en minimisant le nombre et la durée des basculements (hand-over en anglais) de la liaison optique d'une station sur une autre station du réseau de diversité. L'invention sera mieux comprise à l'étude de quelques modes de 15 réalisation décrits à titre d'exemples nullement limitatifs et illustrés par les dessins annexés sur lesquels : la figure 1 illustre schématiquement un système de communication par satellite comprenant un dispositif de prédiction de couverture nuageuse comprenant des modules de prédiction respectivement 20 associés à une station, distribués, selon un aspect de l'invention ; la figure 2 illustre schématiquement un système de communication par satellite comprenant un dispositif de prédiction de couverture nuageuse comprenant des modules de prédiction respectivement associés à une station centralisés, selon un aspect de l'invention ; 25 la figure 3 illustre schématiquement les éléments du dispositif de prédiction de couverture nuageuse placés dans une station terrienne du système de la figure 1, selon un aspect de l'invention ; la figure 4 illustre schématiquement un dispositif de détermination instantanée de couverture nuageuse au-dessus d'une station terrienne, 30 selon un aspect de l'invention ; la figure 5 illustre schématiquement le contenu d'une image traitée du ciel, et en élévation la configuration géométrique de la liaison entre une station et un satellite, et la présence de nuages, selon un aspect de l'invention ; 9 la figure 6 illustre schématiquement un réseau de neurones de prédiction, selon un aspect de l'invention ; et la figure 7 illustre schématiquement le fonctionnement d'un module d'apprentissage, selon un aspect de l'invention. 5 Sur l'ensemble des figures, les éléments ayant des références identiques sont similaires. La figure 1 représente un système de communication par satellites tip Sat qui comprend un dispositif de prédiction de couverture nuageuse selon un aspect de l'invention, dans lequel le réseau de communication RC est de diversité. Le dispositif de prédiction de couverture nuageuse comprend : 15 - une pluralité de satellites à liaison optique Sat, dont l'un est représenté ; une pluralité de stations STA optiques terriennes de communication de données avec les satellites Sat par liaison optique en espace libre; - un réseau de communication RC reliant les stations STA ; 70 - une pluralité de modules DICN de détermination instantanée de la couverture nuageuse respectivement au-dessus de chaque station STA configurés pour fournir périodiquement à des instants définis une image traitée du ciel identifiant les nuages et les zones de nébulosité opaques aux liaisons optiques ; 25 une pluralité de modules de prédiction PRED, à une durée prédéterminée A, d'une présence nuageuse prédite respectivement entre chaque station STA et son satellite Sat associé, comprenant des moyens de calcul mettant en oeuvre un réseau de neurones de prédiction RNP configuré pour prédire ladite présence nuageuse à 30 partir d'une image traitée du ciel fournie par le module respectif de détermination instantanée de la couverture nuageuse DICN ; - une pluralité de modules d'apprentissage MA respectivement de chaque réseau de neurones de prédiction RNP, comprenant une pluralité de bases de données d'expériences BDE et configurés pour 35 modifier sur commande le réseau de neurones de prédiction RNP en 10 fonction d'exemples d'apprentissage d'une base de données d'expériences BDE respective, pour améliorer les performances de prédiction ; et - un centre de gestion CGRD du réseau de stations STA optiques 5 configuré pour gérer le réseau de stations STA en termes de stations actives/inactives, à partir de la prédiction, à la durée prédéterminée, de la présence nuageuse prédite entre chaque station STA et son satellite Sat associé, fournie par le module de prédiction respectif. Io Un module DICN de détermination instantanée de la couverture nuageuse fournit au module PRED respectif de prédiction de nuages, des images numérisées traitées du ciel pour lesquelles les pixels correspondant à des nuages et à des zones de nébulosités opaques aux liaisons optiques avec le satellite sont bien identifiés, comme illustré sur la figure 5. 15 Un module DICN de détermination instantanée de la couverture nuageuse peut comprendre un ensemble comprenant des caméras infrarouges et des modules de traitement des images comme représenté sur figure 4. (ce type de module DICN est également décrit dans le documents 20 FR3026496). Il peut également comprendre un célomètre adapté pour générer les images numérisées du ciel sur lesquelles les nuages sont identifiés. Un célomètre, également appelé télémètre de nuages, ceilomètre ou parfois plafonneur, désigne un appareil servant à mesurer la hauteur du plafond nuageux grâce à un faisceau laser (LIDAR). 25 Le centre de gestion CGRD du réseau de stations STA optiques décide périodiquement de la configuration du réseau à appliquer (station active, stations en attente) et déclenche les opérations de basculement ("hand-over" en langue anglaise) de la liaison optique de la station active à la 30 prochaine station active si la station actuellement active doit devenir inactive à cause de la prévision de couverture nuageuse à venir. Le module de prédiction PRED de nuages est basé sur le réseau de neurones de prédiction RNP qui analyse des images traitées du ciel et 35 déduit l'état futur (A minutes plus tard, typiquement entre 5 et 30 minutes 11 plus tard) du champ de transmission de la liaison optique vers le satellite (clair/nuageux). Le réseau de neurones de prédiction RNP est paramétré à partir s de la configuration interne (pondération des neurones) d'un réseau de neurones d'apprentissage RNA obtenue par une méthode d'apprentissage. Un exemple de méthode d'apprentissage, telle qu'illustrée sur la figure 7 utilise une base de données d'expériences BDE constituée par des images traitées du ciel enregistrées et classifiées. A l'image traitée du ciel à un lo instant t est attribué le résultat (classe) qui est l'état des pixels (clair/nuageux) correspondant au champ de transmission de la liaison optique vers le satellite de l'image traitée du ciel prédite pour l'instant t + A minutes. 15 Dans le mode de réalisation de la figure 1, les modules de prédictions sont distribués dans chaque station STA du réseau. Ainsi chaque station STA comprend un module DICN de détermination instantanée de la couverture nuageuse au-dessus de la dite station, un module PRED de prédiction et un module d'apprentissage MA. 20 En variante, comme illustré sur la figure 2, les modules PRED de prédiction sont centralisés dans le centre de gestion du réseau de diversité CGRD. Chaque station STA comprend un module DICN de détermination instantanée de la couverture nuageuse au-dessus de ladite station STA. Les 25 images traitées du ciel sont transmises au centre de gestion CGRD par le réseau de communication RC. Le centre de gestion CGRD comprend une pluralité de modules de prédiction PRED, un module pour chaque station STA du réseau de stations, et un module d'apprentissage MA. Le module de prédiction PRED affecté à la prédiction de la couverture nuageuse au-dessus 30 d'une station STA utilise les images traitées du ciel en provenance du module de détermination DICN de ladite station. Le module d'apprentissage MA est utilisé en temps partagé pour effectuer les périodes d'apprentissage des réseaux de neurone opérationnels RNP des différents modules de prédiction PRED. Le module d'apprentissage MA peut également utiliser des 12 données météorologiques extérieures au dispositif, comme des images satellite. La figure 6 représente le réseau de neurones de prédiction RNP. 5 L'image traitée du ciel à l'instant t, est fournie en entrée du réseau de neurones de prédiction RNP. La sortie correspondante du réseau de neurones RNP est l'état prédit à l'instant t + A minutes du champ de transmission de la liaison optique entre la station STA et le satellite Sat. Cet état, correspondant au statut sur la visibilité future à l'instant t + A de la 10 station STA, est transmis au centre de gestion du réseau CGRD. La figure 7 illustre schématiquement un exemple de fonctionnement du module d'apprentissage MA. Une expérience est extraite de la base de données d'expériences BDE. Il s'agit d'un couple de données: 15 l'image traitée du ciel à l'instant t et les "pixels satellite" de l'image traitée du ciel à l'instant t + A. Les "pixels satellite" sont les pixels de l'image de ciel correspondant au champ de transmission de la liaison optique entre la station STA et le satellite Sat. Les "pixels satellite" sont soit nuageux (si au moins un pixel est un pixel correspondant à un nuage), soit ciel clair (si 20 aucun pixel n'est un pixel correspondant à un nuage). L'image traitée du ciel est fournie en entrée du réseau de neurone d'apprentissage RNA. La sortie du réseau de neurones d'apprentissage RNA indique soit "nuageux" soit "ciel clair". Cette sortie est comparée à l'état des "pixels satellite" de l'image traitée du ciel à l'instant t + A : si la sortie est de même nature que les pixels 25 nuages, il s'agit d'un "succès", dans le cas contraire il s'agit d'un "échec". Cette décision "succès" ou "échec" est fournie à un algorithme d'apprentissage qui élabore une nouvelle pondération des neurones du réseau de neurone d'apprentissage RNA. Un module de décision décide si l'apprentissage doit se poursuivre ou si l'apprentissage est terminé. Dans le 30 premier cas, une nouvelle expérience est extraite de la base de données d'expériences BDE et l'apprentissage se poursuit. Dans le second cas, la dernière configuration du réseau de neurones d'apprentissage REVENDICATIONS1. Dispositif de prédiction de couverture nuageuse comprenant : - une pluralité de satellites à liaison optique (Sat) ; une pluralité de stations (STA) optiques terriennes de communication de données avec les satellites (Sat) par liaison optique en espace libre ; un réseau de communication (RC) reliant les stations (STA) ; une pluralité de modules (DICN) de détermination instantanée de la couverture nuageuse respectivement au-dessus de chaque station (STA) configurés pour fournir périodiquement à des instants définis une image traitée du ciel identifiant les nuages et les zones de nébulosité opaques aux liaisons optiques ; - une pluralité de modules de prédiction (PRED), à une durée prédéterminée (A), d'une présence nuageuse prédite respectivement entre chaque station (STA) et son satellite (Sat) associé, comprenant des moyens de calcul mettant en oeuvre un réseau de neurones de prédiction (RNP) configuré pour prédire ladite présence nuageuse à partir d'une image traitée du ciel fournie par le module respectif de détermination instantanée de la couverture nuageuse (DICN) ; - une pluralité de modules d'apprentissage (MA) respectivement de chaque réseau de neurones de prédiction (RNP), comprenant une pluralité de bases de données d'expériences (BDE) et configurés pour modifier sur commande le réseau de neurones de prédiction (RNP) en fonction d'exemples d'apprentissage d'une base de données d'expériences (BDE) respective, pour améliorer les performances de prédiction ; et - un centre de gestion (CGRD) du réseau de stations (STA) optiques configuré pour gérer le réseau de stations (STA) en ternies de stations actives/inactives, à partir de la prédiction, à la durée prédéterminée, de la présence nuageuse prédite entre chaque station (STA) et son satellite (Sat) associé, fournie par le module de prédiction respectif. 14 2. Dispositif selon la revendication 1, dans lequel les modules de prédiction (PRED) et les modules d'apprentissage (MA) sont centralisés. 3. Dispositif selon la revendication 1, dans lequel les modules de prédiction s (PRED) et les modules d'apprentissage (MA) sont distribués dans chaque station (STA). 4. Dispositif selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le réseau de neurones de prédiction (RNP) est configuré à partir de 10 paramètres de configurations fournis par un réseau de neurones d'apprentissage (RNA) configuré pour utiliser une base de données d'expériences (BDE) comprenant des images enregistrées et classifiées de couvertures nuageuses entre une station (STA) et un satellite (Sat) associé, la classification comprenant la prédiction, à la durée 15 prédéterminée (A), de la présence nuageuse entre la station (STA) et le satellite (Sat) associé. 5. Dispositif selon l'une des revendications précédentes, dans lequel un 20 module d'apprentissage (MA) est configuré pour mettre en oeuvre, de manière itérative : - une extraction d'une expérience de la base de données d'expériences (BDE) comprenant l'image traitée du ciel à un instant donné (t) et la classification de l'image traitée du ciel à un instant décalé 25 correspondant audit instant donné décalé de la durée prédéterminée plus tard (t + A) ; - une classification par le réseau de neurone d'apprentissage (RNA) de l'image traitée du ciel à l'instant donné (t) ; - un calcul des pondérations des neurones du réseau de neurone 30 d'apprentissage (RNA) lorsque la classification de l'image traitée du ciel audit instant donné (t) est différente de la classification de l'image traitée du ciel audit instant décalé (t + A) ; et une reprogrammation des neurones du réseau de neurone d'apprentissage (RNA) lorsque de nouvelles pondérations sont 35 calculées. 15 6. Dispositif selon l'une des revendications précédentes, dans lequel les satellites sont géostationnaires. 7. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 5, dans lequel les satellites s sont défilants. 8. Système de communication par satellites (Sat) comprenant un dispositif de prédiction de couverture nuageuse selon l'une des revendications précédentes, dans lequel le réseau de communication (RC) est un 10 réseau de diversité.