FR 3101175 A1 20210326 FR 1910506 A 20190924 Procédé d’analyse de qualité de produits au moyen d’un banc de test , p roduit programme d'ordinateur et d ispositif d’analyse associés Cette invention concerne un procédé d’analyse de qualité de produits testés au moyen d’un ou de plusieurs bancs de test, comprenant une phase d’apprentissage (PA) et une phase de vérification (PV). La phase d’apprentissage (PA) comprend la détermination d’un comportement normal de chaque type de produit et la mise à jour d’une base d’apprentissage. La phase de vérification (PV) comprend les étapes de sélection (170) d’un produit à vérifier, de récupération d’un rapport de tests relatif à ce produit, et de détermination (180) d’un niveau de confiance de la qualité du produit par comparaison des données de test avec des valeurs de référence, et lorsque le niveau de confiance déterminé est inférieur à un seuil de détection, d’identification du produit en tant qu’un produit suspect. Figure pour l'abrégé : Figure 4 Procédé d’analyse de qualité de produits au moyen d’un banc de test, produit programme d'ordinateur et dispositif d’analyse associés La présente invention concerne un procédé d’analyse de qualité de produits au moyen d’un banc de test. La présente invention concerne également un produit programme d'ordinateur et un dispositif d’analyse associés. Selon l’invention, les produits analysés présentent des assemblages de sous-ensembles électroniques et/ou mécaniques et/ou optiques. De manière connue en soi, pour analyser la qualité de tels produits, on utilise des bancs de test. Ces bancs sont composés d’équipements de test gérés par un séquenceur de tests mettant en œuvre un programme de test. Ainsi, lorsqu’un produit est testé par un tel banc, les équipements de test acquièrent différentes mesures relatives au fonctionnement du produit. Ces mesures sont ensuite analysées par un ordinateur de test afin de détecter une éventuelle défaillance du produit. Cette analyse comprend généralement la comparaison des mesures avec des seuils prédéterminés. Ainsi, les mesures sont comparées une par une avec les seuils correspondants et lorsqu’au moins l’une de ces mesures dépasse le seuil correspondant, le produit est alors considéré comme suspicieux. Des tests supplémentaires peuvent ensuite être mis en œuvre afin de déterminer s’il s’agit d’une fausse alerte ou d’un produit défaillant. Toutefois, un tel type d’analyse proposé par l’état de la technique n’est pas complètement satisfaisant. En particulier, souvent la composition des produits évolue de sorte que les seuils prédéterminés ne se trouvent plus complètement adaptés pour refléter la qualité des produits au fil du temps. De même, les bancs de test peuvent évoluer suite à des pannes, de la maintenance préventive ou de la maintenance programmée. L’évolution de la composition de ces bancs peut amener une dispersion des valeurs de test. On conçoit alors que cela conduit à la dépose tardive et coûteuse d’équipements manufacturés, liée à une difficulté à pronostiquer les défaillances. La présente invention a pour but de remédier à ce problème et de permettre donc de pronostiquer efficacement les défaillances des produits lors de leur production. À cet effet, l’invention a pour objet un procédé un procédé d’analyse de qualité de produits testés au moyen d’un ou de plusieurs bancs de test, le ou chaque banc de test étant configuré pour mettre en œuvre des tests sur un produit et pour générer des données de test suite à la mise en œuvre de ces tests, les données de test relatives à chaque produit étant stockées sous la forme d’un rapport de tests relatif à ce produit ; le procédé comprenant une phase d’apprentissage et une phase de vérification ; la phase d’apprentissage étant mise en œuvre périodiquement et pour chaque nouvelle mise en œuvre, comprenant la détermination d’un comportement normal de chaque type de produit à partir des rapports de tests relatifs à chaque produit de ce type et la mise à jour d’une base d’apprentissage comprenant des valeurs de référence définissant ce comportement normal de ce type de produit ; la phase de vérification comprenant les étapes suivantes : - parmi les produits testés, sélection d’un produit à vérifier et récupération d’un rapport de tests relatif à ce produit ; - détermination d’un niveau de confiance de la qualité du produit par comparaison des données de test issues du rapport de tests correspondant à ce produit avec des valeurs de référence issues de la base d’apprentissage en relation avec les produits du même type que ce produit, et lorsque le niveau de confiance déterminé est inférieur à un seuil de détection, identification du produit en tant qu’un produit suspect. Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, le procédé comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - lorsque le produit est identifié en tant qu’un produit suspect, la phase de vérification comprend en outre une étape de commande d’une mise en œuvre de tests supplémentaires de ce produit ; - les tests supplémentaires sont réalisés sous conditions environnantes différentes et/ou en utilisant un adaptateur de test et/ou un banc de test différents ; - l’étape de mise en œuvre de tests supplémentaires comprend une modification des valeurs de référence et/ou du seuil de détection correspondants, lorsque l’identification du produit en tant qu’un produit suspect n’a pas été confirmée par les tests supplémentaires ; - le procédé comprend en outre une phase de rebouclage comprenant une étape de mise à jour de la base d’apprentissage suite à des retours de produits effectués après une période d’exploitation de ces produits ; - la phase d’apprentissage mise en œuvre pour chaque type de produit comprend les étapes suivantes : - collecte d’un rapport de tests relatif à un produit suite à la mise en œuvre des tests en relation avec ce produit et collecte des rapports de tests relatifs aux autres produits du même type que ce produit ; - apprentissage sur les données de test contenues dans les rapports de test collectés et détermination des valeurs de référence en utilisant l’ensemble de ces données de test et en analysant des interactions entre ces données de test ; et - stockage des valeurs de référence dans la base d’apprentissage. - la phase d’apprentissage comprend en outre une étape d’analyse de l’ensemble des rapports de tests relatifs aux produits d’un même type, ladite étape d’analyse comprenant la mise à jour de la base d’apprentissage en fonction de cette analyse et étant mise en œuvre indépendamment des autres étapes de la phase d’apprentissage lorsque ces autres étapes ont été mises en œuvre au moins une fois ; - l’étape d’apprentissage sur les données de test issues des rapports de tests collectés comprend la détermination d’un comportement douteux du type de produit correspondant en utilisant une méthode de détection d’anomalies ou une méthode de détection de données aberrantes ; - le comportement douteux d’un type de produit est caractérisé par un ou plusieurs éléments choisis dans le groupe suivant : - déviation d’une donnée de test par rapport à une donnée attendue en conditions de fonctionnement normal ; - déviation d’une donnée de test par rapport à une donnée dans un environnement de température ; - déviation des calibrations suite à l’évolution de la composition du banc de test correspondant ; - déviation d’une donnée de test suite à l’évolution de la composition des produits de ce type ; - déviation d’une donnée de test suite au changement d’un adaptateur de test du banc de test correspondant ; - chaque donnée de test correspond à l’un de type de données choisi dans le groupe comprenant : - résultat discret d’un test ; - mesure effectuée par un équipement de test du banc de test correspondant ; - information relative à la date et l’heure des tests ; - information d’identification du banc de test correspondant et/ou du produit testé ; - information relative à la composition du produit testé ; - information relative à la composition du banc de test correspondant ; - information relative aux conditions environnementales de fonctionnement du banc de test correspondant et/ou d’un produit testé ; - information relative à un autotest effectué par le banc de test correspondant. L’invention a également pour objet un produit programme d'ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsque mises en œuvre par un équipement informatique, mettent en œuvre le procédé tel que défini ci-dessus. L’invention a également pour objet un dispositif d’analyse comprenant des moyens techniques configurés pour mettre en œuvre le procédé d’analyse tel que défini ci-dessus. Ces caractéristiques et avantages de l’invention apparaitront à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins annexés, sur lesquels : - la figure 1 est une vue schématique d’un exemple d’un banc de test, le banc de test comprenant un ordinateur de test ; - la figure 2 est une vue schématique détaillée de l’ordinateur de test de la figure 1 ; - la figure 3 est un dispositif d’analyse selon l’invention notamment apte à collecter et à analyser des rapports de tests produits par l’ordinateur de test de la figure 2 ; et - la figure 4 est un organigramme d’un procédé d’analyse selon l’invention, le procédé étant mis en œuvre par le dispositif d’analyse de la figure 3. On a en effet représenté sur la figure 1 un exemple d’un banc de test 10 apte à produire des rapports de test utilisables par l’invention. Ce banc de test 10 permet d’analyser des produits destinés à être livrés par exemple à un client, comme cela sera expliqué par la suite. Chaque produit présente un assemblage de sous-ensembles électroniques et/ou mécaniques et/ou optiques. Chaque produit présente un type de produit qui définit l’ensemble des produits identiques ou similaires. La similarité de produits d’un même type peut être définie selon différents critères. Parmi ces critères, on peut citer par exemple la même fonctionnalité des produits, leur interchangeabilité, les mêmes fonctionnalités de leurs composants, etc. Ainsi, par exemple, les produits d’un même type sont identifiés par un même code d’article connu sous le terme « P/N » (de l’anglais Part Number ) ainsi que par d’autres informations telles que les indices de révision. Un produit unitaire est identifié par un numéro de série connu sous le terme « S/N » (de l’anglais Serial Number ). Par ailleurs, il est considéré par la suite que la composition de chaque produit est déterminée par une liste de composants dans laquelle chaque composant est également identifié par un identifiant unique. En référence à la figure 1, le banc de test 10 comprend un ordinateur de test 12, une pluralité d’équipements de test 14-1 à 14-N et un adaptateur de test 16. L’adaptateur de test 16, connu également sous le terme anglais « TUA » (de l’anglais Test Unit Adapter ) présente un boitier d’interface mécanique et/ou électronique et/ou optique utilisé pour adapter les équipements de test 14-1 à 14-N à un produit à tester. L’adaptateur de test 16 est associé à un type particulier de produit et peut être identifié par le numéro P/N associé à ce type de produit. Par ailleurs, tout comme les produits, l’adaptateur de test 16 est identifié de manière unique par un numéro S/N. Selon un exemple particulier de réalisation de l’invention, l’adaptateur de test 16 permet d’effectuer un autotest du banc de test 10 lorsqu’aucun produit n’est connecté à celui-ci. En pratique, le banc de test 10 comprend un adaptateur de test 16 pour chaque type de produit susceptible d’être testé sur le banc et un adaptateur de test 16 pour effectuer un autotest. Chaque équipement de test 14-1 à 14-N présente un module effectuant une ou plusieurs mesures, générant un ou plusieurs stimuli de test. Chaque équipement de test 14-1 à 14-N est piloté par l’ordinateur de test 12 et est interfacé avec le produit au moyen de l’adaptateur de test 16. À titre d’exemple, un équipement de test 14-1 à 14-N correspond à un voltmètre, générateur de signaux, alimentation, oscilloscope, etc. L’ordinateur de test 12 permet de piloter l’ensemble des équipements de test 14-1 à 14-N. L’ordinateur de test 12 présente une station de travail ou équivalent qui héberge des programmes de test, des scripts et des rapports de test. Un exemple de réalisation de l’ordinateur de test 12 est illustré sur la figure 2. Ainsi, en référence à cette figure, l’ordinateur de test 12 comprend un espace de stockage 21, un extracteur de script de test 22, un programme de test 23, des ressources matérielles et logicielles 24, une interface 25 et un générateur de rapport de test 26. L’espace de stockage 21 permet notamment de stocker des scripts de test et des rapports de test. Chaque script de test est associé à un type de produit et présente une liste de test individuels nécessaires pour tester les produits de ce type. Cette liste détaille comment configurer chaque équipement de test 14-1 à 14-N, quelle mesure effectuer et quel est le résultat attendu. Chaque script de test est structuré par exemple en une pluralité de chapitres, chaque chapitre traitant un sujet (les entrées/sorties analogiques et numériques, la conversion d’énergie de l’alimentation, la communication externe, le cœur, etc.). Chaque script de test est par exemple identifié par le numéro P/N du type de produits auquel il est associé. Chaque rapport de test est par exemple associé à un script de test et présente un fichier informatique comprenant des résultats de tests effectués selon ce script de test pour un produit donné. L’extracteur de script de test 22 permet d’extraire de l’espace de stockage un script de test à exécuter par le banc 10. Pour ce faire, l’extracteur 22 est par exemple apte à déterminer le type de produit connecté à l’adaptateur de test 16 et à extraire de l’espace de stockage 21 le script associé à ce type de produit. Le programme de test 23 présente un séquenceur de pas de test apte à exécuter le script de test extrait par l’extracteur 22. Le programme de test 23 se présente par exemple sous la forme d’un fichier exécutable. Les ressources matérielles et logicielles 24 présentent toutes les ressources nécessaires pour exécuter un script. Ainsi, ces ressources comprennent par exemple un processeur, une mémoire vive, des connecteurs, des circuits logiques programmables, etc. L’interface 25 permet de transmettre aux équipements 14-1 à 14-N les commandes déterminées par le script de test en cours d’exécution et d’acquérir des mesures et toute autre information générées par les équipements de mesure 14-1 à 14-N lors des tests. Finalement, le générateur de rapport de test 26 permet de générer pour chaque script de test exécuté un rapport de test sur la base des données acquises par l’interface 25. Le générateur 26 permet en outre de classer ces rapports dans l’espace de stockage 21. La figure 3 présente un dispositif d’analyse 30 selon l’invention, permettant d’analyser les rapports de tests générés par un ou plusieurs bancs de test, tels que le banc de test 10 décrit précédemment. Pour ce faire, le dispositif d’analyse 30 comprend une base d’apprentissage 41, un module de traitement 42, une première interface de communication 43 et une deuxième interface de communication 44. Le dispositif d’analyse 30 se présente ainsi par exemple sous la forme d’un serveur ou d’un calculateur distant. La première interface de communication 43 présente une interface de communication avec un ou plusieurs bancs de test tels que le banc de test 10. En particulier, cette interface 43 permet de connecter le dispositif d’analyse 30 à ce ou à ces bancs de test afin de récupérer les rapports de test contenus dans les espaces de stockage 21 correspondants. Avantageusement, selon l’invention, la première interface de communication 43 permet en outre de transmettre aux bancs de test connectés des nouveaux scripts de test à la suite de la mise en œuvre d’un procédé d’analyse décrit ci-dessous. La deuxième interface de communication 44 permet à un administrateur de communiquer avec le dispositif d’analyse 30 via une interface homme-machine 31. Dans l’exemple de réalisation décrit, l’interface homme-machine 31 se présente sous la forme d’un écran permettant de visualiser les résultats de la mise en œuvre du procédé et d’un clavier permettant à l’administrateur d’introduire des données dans l’ordinateur. L’interface homme-machine 31 peut se présenter sous toute autre forme convenable, par exemple sous la forme d’une interface web exécutable par un ordinateur distant. Le module de traitement 42 permet de traiter l’ensemble des rapports de tests acquis par la première interface de communication 43 pour générer des valeurs de référence, comme cela sera expliqué par la suite. Ce module de traitement 42 se présente par exemple sous la forme d’un ou de plusieurs logiciels exécutables par des ressources matérielles adaptées. La base d’apprentissage 41 se présente sous la forme d’un espace de stockage unique ou distribué, permettant de stocker l’ensemble des valeurs de référence générées par le module de traitement 42. Le procédé d’analyse mis en œuvre par le dispositif d’analyse 30 sera désormais expliqué en référence à la figure 3 présentant un organigramme de ses étapes. En particulier, ce procédé comprend une phase d’apprentissage PA lors de laquelle le module de traitement 42 effectue un apprentissage du comportement des produits en constituant la base d’apprentissage 41, une phase de vérification PV lors de laquelle le module de traitement 42 effectue des vérifications de certains produits testés afin de déterminer des produits suspects et une phase de rebouclage PR lors de laquelle le module de traitement 42 met à jour la base d’apprentissage 41 suite à des retours de produits effectués après une période d’exploitation de ces produits. Il est clair que ces phases sont mises en œuvre après l’exécution d’au moins une série de tests pour au moins un type de produit par exemple par le banc de test 10. Un exemple d’une phase de test PT exécuté par le banc de test 10 en relation avec un type de produit est décrit ci-dessous. Lors d’une étape initiale 110 de la phase de test PT, le module d’analyse 30 de l’ordinateur de test 12 définit pour un type de produit donné, une pluralité de tests à suivre. Ces tests sont par exemple déterminés en amont à partir d’une pluralité de paramètres et sont retranscrits dans un script de test correspondant. Ce script est alors sauvegardé dans l’espace de stockage 21. Lors d’une étape suivante 120 de la phase de test PT, le module d’analyse 30 de l’ordinateur de test 12 commande l’exécution des tests définis lors de l’étape 110 pour le type de produits donné. En particulier, lors de cette étape 120, le module d’analyse 30 définit un échantillon de produits sur lesquels les tests doivent être effectués. Puis, l’extracteur 22 extrait le script de test correspondant de l’espace de stockage 21 et le programme de test 23 lance les tests définis par ce script. À chaque pas de test, au moins l’un des équipements 14-1 à 14-N est configuré d’une manière définie par le script de test et effectue alors des mesures relatives au produit actuellement connecté à l’adaptateur de test 16. Ces mesures peuvent représenter des valeurs discrètes ou des valeurs continues et sont transmises aux ressources matérielles et logicielles 24 via notamment l’interface 25. Ainsi, lorsqu’il s’agit des valeurs discrètes, les ressources 24 vérifient via le programme de test 23 que les mesures sont strictement identiques au résultat attendu. Si cela est le cas pour l’ensemble des mesures, le résultat de test est positif. Dans le cas contraire, le résultat de test est négatif. Lorsqu’il s’agit des valeurs analogiques, les ressources 24 vérifient via le programme de test 23 que les mesures obtenues sont par exemple entre deux limites attendues ou alors au-dessous ou en-dessus d’une limite attendue. Si cela est le cas pour l’ensemble des mesures, le résultat de test est positif. Dans le cas contraire, le résultat de test est négatif. Les résultats attendus et les limites attendues présentent des valeurs prédéterminées en amont par exemple lors de la modélisation des produits. La non-conformité à ces résultats/limites attendu(e)s signifie une défaillance du produit. Lors d’une étape 130 suivante de la phase de test PT, les ressources 24 collectent l’ensemble des données de test. En particulier, par une donnée de test, on comprend toute donnée relative aux tests exécutés par le programme de test 23 ainsi qu’aux conditions dans lesquelles ces tests sont exécutés. Ainsi, selon le mode de réalisation décrit, chaque donnée de test correspond à l’un de type de données choisi dans le groupe comprenant : - résultat de test (positif ou négatif) ; - mesure effectuée par l’un des équipements 14-1 à 14-N ; - information relative à la date et l’heure des tests ; - information d’identification du banc de test 10 et/ou des produits testés ; - information relative à la composition des produits testés ; - information relative à la composition du banc de test 10 ; - information relative aux conditions de fonctionnement du banc de test 10 et/ou d’un produit testé ; - information relative à un autotest effectué par le banc de test 10. En particulier, l’information d’identification comprend par exemple un identifiant du banc de test 10, un identifiant de l’adaptateur de test 16, un code d’article P/N ou une série d’article S/N. L’information relative à la composition des produits testés comprend notamment une liste de composants de ces produits, éventuellement avec leur identifiant. De manière analogue, l’information relative à la composition du banc de test 10 comprend notamment une liste de composants de ce banc, éventuellement avec des identifiants du banc de test 10. L’information relative aux conditions de fonctionnement du banc de test 10 et/ou d’un produit testé comprend par exemple la température ambiante, le taux d’humidité, etc. Les données collectées en relation avec un produit sont ensuite converties dans un rapport de test présentant par exemple un objet de type JSON. Après la phase de test PT et dans le cas d’un résultat de test positif, le dispositif d’analyse 30 met en œuvre la phase d’apprentissage PA pour le type de produit récemment testé. En particulier, lors d’une étape initiale 140 de cette phase PA, la première interface de communication 43 récupère le rapport de tests en relation avec le produit récemment testé par exemple par le banc de test 10 ou par tout autre banc. Lors de la même étape 140, la première surface de communication 43 récupère en outre les rapports de tests des autres produits du même type que ledit produit, lorsque ces rapports sont disponibles. Ces rapports peuvent être issus d’un même banc de test ou des bancs de test différents. Lors d’une étape 150 suivante de la phase d’apprentissage PA, le module de traitement 42 effectue un apprentissage sur les données de test issus de l’ensemble des rapports de test collectés. Cet apprentissage comprend notamment le détermination d’un comportement normal des produits du type considéré au moins sur une partie du script de test et un comportement douteux sur une autre partie de script, en utilisant par exemple un algorithme de type Détection d’Anomalies (en anglais « Outlier Detection ») ou Détection de Donnée Aberrante (en anglais « Novelty Detection »). Le comportement douteux d’un produit peut être caractérisé par un ou plusieurs éléments choisis dans le groupe suivant : - déviation d’une donnée de test par rapport à une donnée attendue en conditions de fonctionnement normal ; - déviation d’une donnée de test par rapport à une donnée dans un environnement de température ; - déviation des calibrations des environnements de test au fil du temps, suite par exemple à l’évolution de la composition du banc de test 10 ; - déviation d’une donnée de test au fil du temps, suite par exemple à l’évolution de la composition des produits ; - déviation d’une donnée de test suite au changement de l’adaptateur de test 16. Puis, le module de traitement 42 détermine un ensemble de valeurs de référence caractérisant le comportement normal des produits d’un type considéré et le comportement douteux de ces produits, et stocke ces valeurs de référence dans la base d’apprentissage 41. Ces valeurs de référence sont déterminées en utilisant l’ensemble des données de test et notamment, en analysant des interactions entre ces données de mesure. Ainsi, par exemple, une interaction ou un lien entre une mesure constatant une surconsommation d’un produit et une donnée de test constant un changement dans un composant de ce produit, peut être détecté(e) à cette étape par le module de traitement 42. Lors d’une étape 160, le module de traitement 42 récupère l’ensemble des rapports de tests relatifs aux produits d’un même type et met en œuvre un apprentissage de manière analogue à celle expliquée en référence à l’étape 150. Après cet apprentissage, le module de traitement 42 met à jour la base d’apprentissage 42 et notamment les valeurs de référence relatif à ce type de produit. Lors de cette étape, le module de traitement 42 analyse notamment des rapports d’autotest générés par le générateur 26 lorsque le banc de test 10 était en régime d’autotest tout en ayant l’adaptateur de test 16 adapté au type de produit précité. Comme cela est illustré sur l’organigramme de la figure 3, l’étape 160 peut être mise en œuvre indépendamment des autres étapes de la phase d’apprentissage PA et de la phase de test PT, lorsque ces étapes ont déjà été mises en œuvre au moins une fois. Ainsi, en pratique, l’étape 160 est mise en œuvre de manière périodique, par exemple avec une périodicité prédéterminée. Lors d’une étape 170 de la phase de vérification PV, le module de traitement 42 choisit un produit à vérifier, c’est-à-dire un produit testé dont la qualité doit être vérifiée. Ce choix s’effectue par exemple suite à l’introduction par un administrateur d’un numéro P/N ou S/N d’un produit via l’interface homme-machine 31. Puis, lors de la même étape, le module de traitement 42 récupère via la première interface de communication 43 le rapport de tests relatif au produit sélectionné. Lors d’une étape 180 suivante de la phase de vérification PV, le module de traitement 42 détermine un niveau de confiance de la qualité du produit sélectionné à partir des données de test contenues dans son rapport de tests. En particulier, le niveau de confiance est déterminé par comparaison de ces données de test avec des valeurs de référence issues de la base d’apprentissage 41 et relatives au même type de produit que le produit sélectionné. Le niveau de confiance permet de conclure ainsi si le produit a le comportement normal tel que déterminé lors de la phase d’apprentissage PA ou le comportement douteux tel que déterminé lors de la phase d’apprentissage PA. Ainsi, par exemple, lorsque ce niveau de confiance est supérieur à un seuil de détection prédéterminé, le comportement du produit est considéré comme normal. Dans le cas contraire, le comportement est considéré comme douteux. Lorsque le comportement du produit est considéré comme douteux, l’étape suivante 190 de la phase de test PT est alors mise en œuvre. Lors de cette étape 190, le module d’analyse 30 commande l’exécution des tests supplémentaires du produit dont le comportement est considéré comme douteux. Ces tests supplémentaires peuvent par exemple être déterminés par l’administrateur via l’interface homme-machine 31 suite à une analyse des données de test générées lors de la mise en œuvre des tests précédents. Éventuellement, les tests supplémentaires sont identiques aux tests précédents et permettent de déterminer la répétabilité et la stabilité des mesures précédemment acquises. En outre, il est possible d’effectuer les tests supplémentaires en choisissant un adaptateur de test 16 différent et/ou en couplant le banc de test 10 avec une enceinte climatique. Dans le produit considéré comme suspect, il est également possible de permuter un ou plusieurs composants avec les composants correspondants d’un produit de référence dont le comportement a été considéré comme normal lors des mêmes tests. Lorsque les tests supplémentaires confirment le comportement douteux du produit, le type de ce produit est alors considéré comme défaillant et est retiré du cycle de production. Dans le cas contraire, ce type de produit continue son cycle de production. Dans ce cas, l’administrateur a la possibilité de modifier le seuil de détection et/ou au moins certaines valeurs de référence via par exemple l’interface homme-machine 31 afin de diminuer le nombre de fausses alertes. Lors d’une étape optionnelle 200 de la phase de vérification PV, le module de traitement 42 effectue des analyses complémentaires. Ainsi, par exemple, lors de cet étape 200, le module de traitement 42 : - identifie des produits qui n’auraient pas été vérifiés ; et/ou - modifie le seuil de détection et/ou les valeurs de référence ; et/ou - obtient des indicateurs de performance et de qualité afin de générer un tableau de suivi. À l’issue de cette étape, l’étape 160 de la phase d’apprentissage PA peut être à nouveau mise en œuvre afin de mettre à jour la base d’apprentissage. Lors d’une étape optionnelle 210, le module de traitement 42 génère des données de synthèse relatives aux résultats de test de l’ensemble des produits testés. Ces données peuvent se présenter par exemple sous la forme d’un tableau, d’un diagramme ou toute autre forme convenable afin de visualiser ces résultats. La phase de rebouclage PR est mise en œuvre lorsqu’un produit a été retourné après une période d’exploitation réelle. Cette période est par exemple limitée par un seuil prédéterminé exprimé en nombre d’années d’exploitation, de mois d’exploitation, d’heures d’exploitation, etc. Le produit est retourné suite par exemple à une panne survenue lors de cette période d’exploitation. Lors d’une étape 220 de cette phase de rebouclage PR, le module d’analyse 30 met en œuvre les tests en faisant exécuter le script correspondant au type de ce produit. Puis, lors de l’étape 230, le module d’analyse 30 compare à nouveau les données de test collectées avec les valeurs de référence issues de la base d’apprentissage. En fonction de cette comparaison, le module d’analyse 30 modifie lors de l’étape 240 suivante les valeurs de référence en faisant un nouvel apprentissage et/ou le seuil de détection. Si les valeurs de référence sont modifiées, le module d’analyse 30 met à jour la base d’apprentissage 41. En complément, lors de cette étape, l’administrateur modifie via l’interface homme machine 31 le script de test correspondant au type de ce produit par exemple en modifiant des tests déjà définis dans le script ou en ajoutant d’autres tests. On conçoit alors que la présente invention présente un certain nombre d’avantages. En effet, la mise en œuvre de l’apprentissage sur des données de test permet de détecter des produits suspects non en comparant chaque mesure de test avec un seuil mais en analysant l’ensemble des mesures et plus généralement, l’ensemble des données de test. Cela permet alors de détecter des interactions entre plusieurs données de test et des conséquences de ces interactions. Cela permet en particulier de détecter une déviation d’une mesure suite à un changement dans la composition du banc de test, de ses environs et dans la composition du produit même. De plus, le procédé selon l’invention permet de détecter des produits défaillants pendant leur fabrication et avant leur mise en service tout en prenant en compte des retours sur des produits déjà en service. On conçoit ainsi permet de diminuer le nombre de fausses alertes durant les tests et d’améliorer la détection des produits défaillants. Procédé d’analyse de qualité de produits testés au moyen d’un ou de plusieurs bancs de test (10), le ou chaque banc de test (10) étant configuré pour mettre en œuvre des tests sur un produit et pour générer des données de test suite à la mise en œuvre de ces tests, les données de test relatives à chaque produit étant stockées sous la forme d’un rapport de tests relatif à ce produit ; le procédé comprenant une phase d’apprentissage (PA) et une phase de vérification (PV) ; la phase d’apprentissage (PA) étant mise en œuvre périodiquement et pour chaque nouvelle mise en œuvre, comprenant la détermination d’un comportement normal de chaque type de produit à partir des rapports de tests relatifs à chaque produit de ce type et la mise à jour d’une base d’apprentissage comprenant des valeurs de référence définissant ce comportement normal de ce type de produit ; la phase de vérification (PV) comprenant les étapes suivantes : - parmi les produits testés, sélection (170) d’un produit à vérifier et récupération d’un rapport de tests relatif à ce produit ; - détermination (180) d’un niveau de confiance de la qualité du produit par comparaison des données de test issues du rapport de tests correspondant à ce produit avec des valeurs de référence issues de la base d’apprentissage en relation avec les produits du même type que ce produit, et lorsque le niveau de confiance déterminé est inférieur à un seuil de détection, identification du produit en tant qu’un produit suspect. Procédé selon la revendication 1, dans lequel, lorsque le produit est identifié en tant qu’un produit suspect, la phase de vérification (PV) comprend en outre une étape (190) de commande d’une mise en œuvre de tests supplémentaires de ce produit. Procédé selon la revendication 2, dans lequel les tests supplémentaires sont réalisés sous conditions environnantes différentes et/ou en utilisant un adaptateur de test (16) et/ou un banc de test (10) différents. Procédé selon la revendication 2 ou 3, dans lequel l’étape (190) de mise en œuvre de tests supplémentaires comprend une modification des valeurs de référence et/ou du seuil de détection correspondants, lorsque l’identification du produit en tant qu’un produit suspect n’a pas été confirmée par les tests supplémentaires. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre une phase de rebouclage (PR) comprenant une étape (240) de mise à jour de la base d’apprentissage suite à des retours de produits effectués après une période d’exploitation de ces produits. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la phase d’apprentissage (PA) mise en œuvre pour chaque type de produit comprend les étapes suivantes : - collecte (130) d’un rapport de tests relatif à un produit suite à la mise en œuvre des tests en relation avec ce produit et collecte des rapports de tests relatifs aux autres produits du même type que ce produit ; - apprentissage (140) sur les données de test contenues dans les rapports de test collectés et détermination des valeurs de référence en utilisant l’ensemble de ces données de test et en analysant des interactions entre ces données de test ; et - stockage des valeurs de référence dans la base d’apprentissage. Procédé selon la revendication 6, dans lequel la phase d’apprentissage (PA) comprend en outre une étape d’analyse (160) de l’ensemble des rapports de tests relatifs aux produits d’un même type, ladite étape d’analyse (160) comprenant la mise à jour de la base d’apprentissage en fonction de cette analyse et étant mise en œuvre indépendamment des autres étapes de la phase d’apprentissage (PA) lorsque ces autres étapes ont été mises en œuvre au moins une fois. Procédé selon l’une quelconque des revendications 6 à 7, dans lequel l’étape d’apprentissage (140) sur les données de test issues des rapports de tests collectés comprend la détermination d’un comportement douteux du type de produit correspondant en utilisant une méthode de détection d’anomalies ou une méthode de détection de données aberrantes. Procédé selon la revendication 8, dans lequel le comportement douteux d’un type de produit est caractérisé par un ou plusieurs éléments choisis dans le groupe suivant : - déviation d’une donnée de test par rapport à une donnée attendue en conditions de fonctionnement normal ; - déviation d’une donnée de test par rapport à une donnée dans un environnement de température ; - déviation des calibrations suite à l’évolution de la composition du banc de test (10) correspondant ; - déviation d’une donnée de test suite à l’évolution de la composition des produits de ce type ; - déviation d’une donnée de test suite au changement d’un adaptateur de test (16) du banc de test (10) correspondant. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque donnée de test correspond à l’un de type de données choisi dans le groupe comprenant : - résultat discret d’un test ; - mesure effectuée par un équipement de test (14-1, …, 14-N) du banc de test (10) correspondant ; - information relative à la date et l’heure des tests ; - information d’identification du banc de test (10) correspondant et/ou du produit testé ; - information relative à la composition du produit testé ; - information relative à la composition du banc de test (10) correspondant ; - information relative aux conditions environnementales de fonctionnement du banc de test (10) correspondant et/ou d’un produit testé ; - information relative à un autotest effectué par le banc de test (10) correspondant. Produit programme d'ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsque mises en œuvre par un équipement informatique, mettent en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes. Dispositif d’analyse comprenant des moyens techniques configurés pour mettre en œuvre le procédé d’analyse selon l’une quelconque des revendications 1 à 10.