FR 3083355 A1 20200103 FR 1856007 A 20180629 Procédé. système et produit pour l'amélioration d'un processus industriel DOMAINE TECHNIQUE DE L'INVENTION La présente invention concerne le domaine de la surveillance de processus industriels et, plus précisément, un procédé, un système et un produit informatique pour améliorer le rendement desdits processus industriels. Ces procédé, système et produit informatique pourraient être appliqués à la surveillance d'un processus industriel se rapportant, par exemple, et de manière non limitative, à l'hydrologie et particulièrement à l'hydroélectricité. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L'INVENTION La prédiction d'une valeur de sortie future d'un processus physique tel que la génération d'énergie électrique par un dispositif ou une machine tel qu'un réacteur nucléaire, par exemple, est une clé pour l'élaboration d'un ensemble de stratégies en vue d'améliorer le rendement ou le taux de production du dispositif ou de la machine. Par exemple, la prédiction de l'intensité de la vitesse du vent peut être utile pour la gestion des risques climatiques. Il existe, dans l'art antérieur, des procédés et un système pour prévoir les valeurs futures d'un paramètre physique donné, cependant, lesdits procédés sont souvent limités par leur capacité à ne prédire qu'un phénomène avec des-données d'historique ou de mémoire courte. En effet, une prédiction de données d'historique ou de mémoire longue est souvent nécessaire pour capturer la variabilité ou la volatilité d'un paramètre physique pertinent pour améliorer un processus industriel. DESCRIPTION GENERALE DE L'INVENTION 2 La présente invention a pour but de pallier certains inconvénients de l'art antérieur en proposant une procédure en vue d'augmenter au moins la productivité d'un processus industriel. 5 Ce but est atteint par un procédé pour améliorer le rendement d'un processus industriel dans une infrastructure de production industrielle comprenant au moins une base de données comprenant des données de longues séries chronologiques d'historique du processus industriel ou d'au moins un paramètre pertinent dudit processus industriel, au moins une 10 infrastructure informatique contenant au moins une mémoire pour mémoriser un ensemble de programmes, au moins un processeur pour exécuter ledit procédé comprenant au moins une étape consistant à : - générer des premières valeurs de sortie prédites d'un paramètre pertinent du processus industriel avec un premier modèle de 15 prédiction mémorisé et les erreurs associées, sur la base des données de longues séries chronologiques d'historique relatives audit paramètre pertinent mémorisées dans la base de données, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend également au moins les étapes suivantes consistant à 20 - construire une famille de H modèles d'apprentissage automatique (ML) de prédiction, constituant le deuxième modèle de prédiction, pour la prédiction de multiples valeurs de sortie du même paramètre pertinent sur la base des données de séries chronologiques d'historique mémorisées et des premières valeurs 25 de sortie prédites mémorisées et générer, avec ledit deuxième modèle de prédiction, de multiples deuxièmes valeurs de sortie prédites dudit paramètre pertinent et les erreurs associées ; - comparer les multiples deuxièmes valeurs de sortie prédites du paramètre pertinent et les valeurs de sortie réelles mémorisées dudit paramètre pertinent ; 3 - déterminer l'ensemble d'actions à appliquer au processus industriel et/ou à l'infrastructure sur laquelle le processus industriel s'exécute, sur la base de l'analyse de la comparaison, et mémoriser lesdites actions ; 5 - déclencher, automatiquement ou manuellement, l'ensemble d'actions mémorisé et surveiller la sortie du paramètre pertinent sur la base au moins des erreurs prédites obtenues à partir de la deuxième étape de prédiction. 10 Selon une autre particularité, le premier modèle de prédiction utilisé pour générer des premières valeurs de sortie prédites d'un paramètre pertinent est un modèle ARFIMA (modèle autorégressif à moyennes mobiles fractionnairement intégré). 15 Selon une autre particularité, chaque modèle de la famille de H modèles d'apprentissage automatique de prédiction utilisé pour prévoir les multiples deuxièmes valeurs de sortie prédites du paramètre pertinent est construit au moyen d'une approche de stratégie directe élargie dans laquelle les premières valeurs de sortie prédites mémorisées sont incorporées en tant que variables 20 d'entrée exogènes en plus des données de longues séries chronologiques d'historique mémorisées relatives au paramètre pertinent du processus industriel. Selon une autre particularité, le modèle d'apprentissage automatique 25 est un modèle ANN (réseau neuronal artificiel). Selon une autre particularité, le modèle d'apprentissage automatique est un modèle k-NN (k voisins les plus proches). 30 Selon une autre particularité, te modèle d'apprentissage automatique- est un modèle SVR (régression basée sur une machine à vecteur de support). 4 Selon une autre particularité, le nombre de jour minimum, D, des données d'historique mémorisées pour améliorer le rendement du processus industriel est compris dans un intervalle défini par 100 Profit ratio = E= 1 0 REVENDICATIONS1. Procédé (2) pour améliorer le rendement d'un processus industriel dans une infrastructure de production industrielle comprenant au 5 moins une base de données comprenant des données de longues séries chronologiques d'historique du processus industriel ou d'au moins un paramètre pertinent dudit processus industriel, au moins une infrastructure informatique contenant au moins une mémoire pour mémoriser un ensemble de programmes, au moins un processeur pour exécuter ledit procédé 10 comprenant au moins une étape consistant à : - Générer, via un dispositif de prédiction, des premières valeurs de sortie prédites (20) d'un paramètre pertinent du processus industriel avec un premier modèle de prédiction mémorisé et les erreurs associées, sur la base des données de longues séries chronologiques d'historique 15 relatives audit paramètre pertinent mémorisées dans la base de données, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend également au moins les étapes suivantes consistant à : - construire (21), via le dispositif de prédiction, une famille de H modèles 20 d'apprentissage automatique (ML) de prédiction, constituant le deuxième modèle de prédiction, pour la prédiction de multiples valeurs de sortie du même paramètre pertinent sur la base des données de séries chronologiques d'historique mémorisées et des premières valeurs de sortie prédites mémorisées et générer, avec ledit deuxième modèle de 25 prédiction, de multiples deuxièmes valeurs de sortie prédites (22) dudit paramètre pertinent et les erreurs associées ; - comparer (23), via un dispositif d'analyse de données, les multiples deuxièmes valeurs de sortie prédites du paramètre pertinent et les valeurs de sortie réelles mémorisées dudit paramètre pertinent ; 30 - déterminer (24), via le dispositif d'analyses de données, l'ensemble d'actions à appliquer au processus industriel et/ou à l'infrastructure sur laquelle le processus industriel s'exécute, sur la base de l'analyse de comparaison, et mémoriser lesdites actions ; - déclencher (25) automatiquement ou manuellement, via au moins un dispositif de déclenchement, l'ensemble d'actions mémorisé et surveiller la sortie du paramètre pertinent sur la base au moins des erreurs prédites obtenues à partir de la deuxième étape de prédiction. 2. Procédé pour améliorer le rendement d'un processus industriel selon la revendication 1, caractérisé en ce que le premier modèle de prédiction utilisé pour générer des premières valeurs de sortie prédites (20) d'un paramètre pertinent est un modèle ARFIMA (modèle autorégressif à moyennes mobiles fractionnairement intégré). 3. Procédé pour améliorer le rendement d'un processus industriel selon la revendication 1, caractérisé en ce que chaque modèle de la famille de H modèles d'apprentissage automatique de prédiction utilisé pour prévoir les multiples deuxièmes valeurs de sortie prédites du paramètre pertinent est construit (21) au moyen d'une approche de stratégie directe élargie dans laquelle les premières valeurs de sortie prédites mémorisées sont incorporées en tant que variables d'entrée exogènes en plus des données de longues séries chronologiques d'historique mémorisées relatives au paramètre pertinent du processus industriel. 4. Procédé pour améliorer le rendement d'un processus industriel selon la revendication 1, caractérisé en ce que le modèle d'apprentissage automatique est un modèle ANN (réseau neuronal artificiel). 5. Procédé pour améliorer le rendement d'un processus industriel selon la revendication 1, caractérisé en ce que le modèle d'apprentissage automatique est un modèle k-NN (k voisins les plus proches). 6. Procédé pour améliorer le rendement d'un processus industriel selon la revendication 1, caractérisé en ce que le modèle d'apprentissage automatique est un modèle SVR (régression basée sur une machine à vecteur de support). 7. Procédé selon les revendications 1 à 6, caractérisé en ce que le nombre de jour minimum, D, des données d'historique mémorisées pour améliorer le rendement du processus industriel est compris dans un intervalle défini par 100 8. Système (1) pour améliorer le rendement d'un processus industriel dans une infrastructure de production industrielle, le système (1) 5 comprenant au moins un ensemble de capteurs pour capturer au moins des valeurs de sortie d'au moins un paramètre pertinent du processus industriel, une base de données (11) pour mémoriser lesdites données de sortie capturées et au moins des données de longues séries chronologiques d'historique relatives au paramètre pertinent ou au processus industriel, au 10 moins une infrastructure informatique comprenant au moins un ensemble de dispositifs comportant au moins un processeur sur lequel sont exécutés un ensemble de programmes mémorisés dans une mémoire pour prédire et mémoriser au moins de multiples valeurs de sortie d'un paramètre pertinent et déclencher, automatiquement ou manuellement, un ensemble d'actions à 15 appliquer au processus industriel et/ou à l'infrastructure sur laquelle ledit processus industriel s'exécute, au moyen de la mise en oeuvre du procédé pour améliorer le rendement d'un processus industriel selon la revendication 1. 9. Système (1) pour améliorer le rendement d'un processus 20 industriel dans une infrastructure de production industrielle selon la revendication 8, caractérisé en ce qu'il comprend un dispositif de prédiction (12) contenant au moins : - une première unité de prédiction (120) comprenant au moins une première mémoire pour mémoriser des données, un processeur 25 exécutant le premier modèle de prédiction pour calculer les premières valeurs de sortie prédites du paramètre pertinent et les mémoriser dans la première mémoire ; - une unité de modélisation (121) comprenant au moins une deuxième mémoire pour mémoriser des données, un processeur pour exécuter 30 un ensemble de programmes pour construire le deuxième modèle de prédiction de H modèles d'apprentissage automatique et les mémoriser dans la deuxième mémoire ; - une deuxième unité de prédiction (122) comprenant une troisième mémoire pour mémoriser des données, un processeur pour exécuter le deuxième modèle de prédiction pour calculer les multiples deuxièmes valeurs de sortie prédites du paramètre pertinent et les 5 erreurs prédites associées, et mémoriser lesdites valeurs de sortie et erreurs prédites dans la troisième mémoire. 10. Système (1) pour améliorer le rendement d'un processus industriel dans une infrastructure de production industrielle selon la revendication 8, caractérisé en ce qu'il comprend un dispositif d'analyse de 10 données (13) comprenant au moins un processeur, au moins une mémoire pour mémoriser des données et/ou un ensemble de programmes dont l'exécution sur le processeur met en oeuvre la comparaison des multiples deuxièmes valeurs de sortie prédites du paramètre pertinent et des valeurs de sortie réelles dudit paramètre pertinent et génère au moins un ensemble 15 d'actions à appliquer au processus industriel et/ou à l'infrastructure sur laquelle le processus industriel s'exécute. 11. Système (1) pour améliorer le rendement d'un processus industriel dans une infrastructure de production industrielle selon la revendication 10, caractérisé en ce que le dispositif d'analyse de données (13) 20 transmet le résultat de l'analyse à une interface interactive d'un opérateur du processus industriel, ladite interface interactive comprenant au moins un agencement pour permettre à l'opérateur de générer, après avoir vérifié le résultat de l'analyse, un ensemble d'actions à appliquer au processus industriel et/ou à l'infrastructure sur laquelle le processus industriel s'exécute. 25 12. Système (1) pour améliorer le rendement d'un processus industriel dans une infrastructure de production industrielle selon la revendication 8, caractérisé en ce qu'il comprend un dispositif de déclenchement (14), connecté à au moins une unité de commande du processus industriel, contenant au moins un processeur, au moins une 30 mémoire pour mémoriser des données et/ou des instructions exécutables sur le processeur de manière à déclencher l'ensemble d'actions mémorisé à appliquer au processus industriel et/ou à l'infrastructure sur laquelle le processus industriel s'exécute. 13. Système (1) pour améliorer le rendement d'un processus industriel dans une infrastructure de production industrielle selon la 5 revendication 12, caractérisé en ce que le dispositif de déclenchement (14) comprend un agencement pour appliquer automatiquement l'ensemble d'actions au processus industriel et/ou à l'infrastructure sur laquelle le processus industriel s'exécute. 14. Système (1) pour améliorer le rendement d'un processus 10 industriel dans une infrastructure de production industrielle selon la revendication 12, caractérisé en ce que le dispositif de déclenchement (14) comprend un agencement pour appliquer manuellement l'ensemble d'actions au processus industriel et/ou à l'infrastructure sur laquelle le processus industriel s'exécute. 15 15. Système (1) pour améliorer le rendement d'un processus industriel dans une infrastructure de production industrielle selon la revendication 12, caractérisé en ce que le dispositif de déclenchement (14) comprend également une alarme pour alerter un opérateur du fait qu'un ensemble d'actions doivent être appliquées audit processus. 20 16. Système (1) pour améliorer le rendement d'un processus industriel dans une infrastructure de production industrielle selon la revendication 9, caractérisé en ce que la première unité de prédiction (120) est connectée, par l'intermédiaire de moyens de communication, à l'unité de modélisation (121) de manière à transmettre au moins les premières valeurs 25 de sortie prédites du paramètre pertinent du processus industriel, lesdites valeurs de sortie prédites étant mémorisées dans la deuxième mémoire. 17. Système (1) pour améliorer le rendement d'un processus industriel dans une infrastructure de production industrielle selon la revendication 9, caractérisé en ce que l'unité de modélisation (121) est 30 connectée, par l'intermédiaire de moyens de communication, à la deuxième unité de prédiction (122) de manière à transmettre le deuxième modèle de prédiction de H modèles d'apprentissage automatique, ledit deuxième modèle de prédiction étant mémorisé dans la troisième mémoire. 18. Système (1) pour améliorer le rendement d'un processus industriel dans une infrastructure de production industrielle selon la 5 revendication 9, caractérisé en ce que la première unité de prédiction (120) est connectée, par l'intermédiaire de moyens de connexion, à la deuxième unité de prédiction (122) de manière à transmettre les premières valeurs de sortie prédites du paramètre pertinent du processus industriel utilisées en tant que variables d'entrée pour le deuxième modèle de prédiction, lesdites valeurs 10 de sortie prédites étant mémorisées dans la troisième mémoire. 19. Système (1) pour améliorer le rendement d'un processus industriel dans une infrastructure de production industrielle selon la revendication 9, caractérisé en ce que la deuxième unité de prédiction (122) est connectée, par l'intermédiaire de moyens de communication, au dispositif 15 d'analyse de données (13) de manière à transmettre au moins les multiples deuxièmes valeurs de sortie prédites du paramètre pertinent et les erreurs prédites relatives auxdites multiples deuxièmes valeurs de sortie prédites. 20. Système (1) pour améliorer le rendement d'un processus industriel dans une infrastructure de production industrielle selon la 20 revendication 10, caractérisé en ce que le dispositif d'analyse de données (13) est connecté, par l'intermédiaire de moyens de communication, au dispositif de déclenchement (14) de manière à transmettre un résultat de l'analyse, et l'ensemble d'actions à appliquer. 21. Système (1) pour améliorer le rendement d'un processus 25 industriel dans une infrastructure de production industrielle selon la revendication 9, caractérisé en ce que la première unité de prédiction (120), la deuxième unité de prédiction (122), l'unité de modélisation (121) et au moins le dispositif d'analyse de données (13) sont connectés à la base de données de manière à récupérer les données d'historique et/ou les données réelles 30 relatives au processus industriel ou au paramètre pertinent dudit processus industriel. 22. Système (1) pour améliorer le rendement d'un processus industriel dans une infrastructure de production industrielle selon les revendications 16 à 20, caractérisé en ce que les moyens de communication de la première unité de prédiction (120), de la deuxième unité de prédiction 5 (122), de l'unité de modélisation (121), du dispositif d'analyse de données (13) et au moins du dispositif de déclenchement (14) sont des moyens de communication sans fils/filaires. 23. Produit programme d'ordinateur, mémorisé sur un support pouvant être lu par des moyens informatiques et contenant des instructions 10 exécutables par au moins un processeur de ces moyens informatiques pour mettre en oeuvre le procédé selon la revendication 1.