FR 3108744 A1 20211001 FR 2003161 A 20200331 Procédé et système d’évaluation d’un système de prédiction de dépose d’un équipement L’invention concerne un procédé d’évaluation d’un système de prédiction (8) de dépose d’un équipement (6), le système de prédiction étant propre à fournir des données de prédiction temporelles de la probabilité de dépose de l’équipement, les données de prédiction comprenant en outre les instants auxquels une dépose est effectuée. Le procédé comprend l’acquisition des données de prédiction, et la détermination, en fonction d’un nombre de points prédéfini appelé fenêtre, de la présence ou non d’au moins une série de points consécutifs parmi les données de prédiction, constituant une alerte. Lorsque la présence d’une alerte a été déterminée, le procédé comprend le calcul, pour chaque alerte, d’un facteur de véracité, en fonction du nombre de points de ladite alerte et de la présence ou non d’une dépose suivant le dernier point de ladite alerte, et le calcul d’un facteur de précision, en fonction du facteur de véracité de chaque alerte Figure pour l'abrégé : Figure 2 Procédé et système d’évaluation d’un système de prédiction de dépose d’un équipement La présente invention concerne un procédé d’évaluation d’un système de prédiction de dépose d’un équipement. La présente invention se rapporte également à un dispositif associé. Dans le domaine de la maintenance prédictive, il s’agit d’anticiper un événement rare, tel qu’une panne ou une dépose d’un équipement, avant qu’un tel événement ne se produise. Par définition, un événement rare est un événement survenant, par exemple, moins de 20% du temps de fonctionnement de l’équipement et une dépose de l’équipement est une maintenance ou un changement de l’équipement. Le rôle d’une telle maintenance prédictive est crucial pour les équipements avioniques dans la mesure où une faille d’un équipement entraîne une mise au sol de l’avion affecté. L’utilisation d’un système de prédiction permet une telle anticipation, à partir de données de maintenance collectées, par exemple, lors de l’utilisation de l’équipement. Un tel système de prédiction fournit en sortie des données de prédiction représentatives de la probabilité que l’équipement subisse une panne. Dans le cadre de la prédiction de pannes d’équipements, il convient de disposer de méthodes d’évaluation des systèmes de prédiction qui soient robustes et fiables. Les méthodes classiques, usuellement utilisées par l’homme du métier, ne sont pas adaptées au contexte susmentionné. En effet, les méthodes classiques ne tiennent pas suffisamment compte de la dépendance temporelle des prédictions. De plus, les métriques classiques ne permettent pas de mesurer précisément la nuisance occasionnée par les erreurs du système prédictif pour l’utilisateur de l’équipement. Il existe donc un besoin pour un procédé permettant d’évaluer un système prédictif qui soit plus fiable et plus stable. A cet effet, il est proposé un procédé d’évaluation d’un système de prédiction de dépose d’un équipement, le système de prédiction étant propre à fournir des données de prédiction temporelles de la probabilité de dépose de l’équipement, les données de prédiction comprenant en outre les instants auxquels une dépose de l’équipement est effectuée. Le procédé comprend l’acquisition des données de prédiction issues du système de prédiction, la détermination, en fonction d’un nombre de points prédéfini appelé fenêtre, la présence ou non d’au moins une série de points consécutifs parmi les données de prédiction, constituant une alerte. Lorsque la présence d’au moins une alerte a été déterminée, le procédé comprend également le calcul, pour chaque alerte, d’un facteur de véracité de ladite alerte, en fonction du nombre de points de ladite alerte et de la présence ou non d’une dépose suivant le dernier point de ladite alerte, et le calcul d’un facteur de précision du système de prédiction, en fonction du facteur de véracité de chaque alerte. Suivant des modes de réalisation particuliers, le procédé d’évaluation comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - lors de l’étape de détermination, une alerte débute par un premier point des données de prédiction pour lequel la probabilité de dépose est supérieure à un seuil (Ps) prédéfini, et se termine soit par un dernier point précédant une dépose de l’équipement, soit lorsque chaque point d’une série d’un nombre de points consécutifs égal à la fenêtre comprend une probabilité de dépose inférieure au seuil prédéfini, le dernier point de l’alerte correspondant alors au dernier point de ladite série de points consécutifs, - lors de l’étape de calcul du facteur de véracité, le facteur de véracité d’une alerte est un nombre réel compris entre 0 et 1, le facteur de véracité étant nul si le dernier point de ladite alerte ne précède pas une dépose de l’équipement, et étant définie par une fonction décroissante du nombre de points de ladite alerte si ladite alerte précède une dépose de l’équipement (6), ladite fonction décroissante étant de préférence définie par la formule suivante : , N étant le nombre de points de ladite alerte, Δ étant la fenêtre, Γ 1 étant un premier nombre de points limite prédéfini, et f 1 étant une fonction prédéfinie continue et décroissante du nombre de points de ladite alerte prenant la valeur 1 lorsque le nombre de points est égal à la fenêtre et la valeur 0 lorsque le nombre de points est égal au premier nombre de points limite, - l’étape de calcul du facteur de précision comprend le calcul, pour chaque alerte, d’un poids de ladite alerte, en fonction du nombre de points de ladite alerte et de la présence ou non d’une dépose suivant le dernier point de ladite alerte, le facteur de précision étant calculé en fonction du facteur de véracité et du poids de chaque alerte, - lors de l’étape de calcul du facteur de précision, le poids d’une alerte est un nombre réel supérieur ou égal à 1, le poids étant égal à 1 si le dernier point de ladite alerte précède une dépose de l’équipement, et étant définie par une fonction croissante du nombre de points de ladite alerte si ladite alerte ne précède pas une dépose de l’équipement, la fonction croissante étant de préférence définie par la formule suivante : , N étant le nombre de points de ladite alerte, Γ 2 étant un deuxième nombre de points limite prédéfini, β étant un poids maximal prédéfini, et f 2 étant une fonction prédéfinie continue et croissante du nombre de points de ladite alerte prenant la valeur 1 lorsque le nombre de points est égal à la fenêtre et la valeur β lorsque le nombre de points de ladite alerte est égal au deuxième nombre de points limite, - lors de l’étape de calcul du facteur de précision, le facteur de précision est une moyenne pondérée des facteurs de véracité de chaque alerte, le facteur de précision étant de préférence défini par la formule suivante : , Σ a étant la formule de somme sur l’ensemble des alertes des données de prédiction, Y a et W a étant respectivement le facteur de véracité et le poids d’une alerte, - lors de l’étape de calcul du facteur de véracité, le facteur de véracité d’une alerte non terminée, dont le dernier point correspond au dernier point des données de prédiction, est calculé en fonction du facteur de véracité de ladite alerte dans l’hypothèse où le dernier point des données de prédiction précède une dépose de l’équipement, et du facteur de véracité de ladite alerte dans l’hypothèse où le dernier point des données de prédiction ne précède pas une dépose de l’équipement, - le système de prédiction est propre à fournir un nouveau point des données de prédiction à des instants prédéterminés, et dans lequel les étapes d’acquisition, de détermination, de calcul du facteur de véracité et du calcul du facteur de précision sont réitérées à chaque instant prédéterminé, - le procédé comprend en outre le calcul, pour chaque dépose, d’un facteur de prédiction de ladite dépose, en fonction de la présence ou non d’une alerte précédant ladite dépose, et du nombre de points de l’alerte précédent ladite dépose le cas échéant, et le calcul d’un facteur de rappel du système de prédiction, en fonction du facteur de prédiction de chaque dépose. La présente description concerne aussi un système d’évaluation d’un système de prédiction de dépose d’un équipement, le système de prédiction étant propre à fournir des données de prédiction temporelles de la probabilité de dépose de l’équipement, les données de prédiction comprenant en outre les instants auxquels une dépose de l’équipement est effectuée. Le système d’évaluation comprend : un module d’acquisition des données de prédiction issues du système de prédiction, un module de détermination, en fonction d’un nombre de points prédéfini appelé fenêtre, de la présence ou non d’au moins une série de points consécutifs parmi les données de prédiction, constituant une alerte, un module de calcul, pour chaque alerte, lorsque la présence d’au moins une alerte a été déterminée, d’un facteur de véracité de ladite alerte, en fonction du nombre de points de ladite alerte et de la présence ou non d’une dépose suivant le dernier point de ladite alerte, et un module de calcul d’un facteur de précision du système de prédiction, en fonction du facteur de véracité de chaque alerte, lorsque la présence d’au moins une alerte a été déterminée. La présente description concerne également un produit programme d’ordinateur comportant un support lisible d’informations, sur lequel est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en œuvre d’étapes d’un procédé tel que décrit ci-dessus lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données. La présente description concerne, en outre, un support lisible d’informations comportant des instructions de programme formant un programme d’ordinateur, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en œuvre d’étapes d’un procédé tel que décrit ci-dessus lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement de données. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit de modes de réalisation de l'invention, donnée à titre d'exemple uniquement et en référence aux dessins qui sont : - figure 1, une vue schématique d’un équipement, d’un système de prédiction et d’un exemple de système d’évaluation, - figure 2, une autre vue schématique d’un équipement, d’un système de prédiction et d’un exemple de système d’évaluation, - figure 3, un ordinogramme d’un exemple de mise en œuvre d’un procédé d’évaluation selon un premier exemple de mise en œuvre, - figure 4 une représentation graphique d’un exemple de données de prédiction fournies par un système de prédiction, et - figure 5, un ordinogramme d’un exemple de mise en œuvre d’un procédé d’évaluation selon un deuxième exemple de mise en œuvre. Un équipement 6, un système de prédiction 8 de dépose de l’équipement 6 et un système d’évaluation 10 sont représentés sur la figure 1. L’équipement 6 est, par exemple, un équipement électronique tel qu’un équipement avionique. Alternativement, l’équipement 6 est n’importe quel type d’équipement, électronique ou non, dont des déposes sont à anticiper au cours du temps, tel qu’un équipement d’automobile ou de train. Par exemple, l’équipement 6 est un système de pilotage d’un aéronef, un moteur d’un véhicule, ou encore un capteur électronique. Le système de prédiction 8 est propre à calculer au cours du temps la probabilité P de dépose de l’équipement 6, par exemple en fonction de données de maintenances D m issues de l’équipement 6, les données de maintenances D m étant des données propres au fonctionnement de l’équipement 6. Le système d’évaluation 10 est propre à calculer un facteur de précision P r et un facteur de rappel R, à partir des probabilités P calculées par le système de dépose de l’équipement 6. Le facteur de précision P r et le facteur de rappel R caractérisent la capacité du système de prédiction 8 à anticiper les déposes de l’équipement 6. D’un point de vue strictement matériel, le système d’évaluation 10 peut être vu comme un calculateur interagissant avec un produit programme d’ordinateur 12 comme schématiquement représenté sur la figure 1. L’interaction entre le système d’évaluation 10 et le produit programme d’ordinateur 12 permet la mise en œuvre d’un procédé d’évaluation du système de prédiction 8. Le procédé d’évaluation est ainsi un procédé mis en œuvre par ordinateur. Le système d’évaluation 10 est un ordinateur de bureau. En variante, le système d’évaluation 10 est un ordinateur monté sur un rack, un ordinateur portable, une tablette, un assistant numérique personnel (PDA) ou un smartphone. Dans des modes de réalisation spécifiques, l'ordinateur est adapté pour fonctionner en temps réel et/ou est dans un système embarqué, notamment dans un véhicule tel qu'un avion. Dans le cas de la figure 1, le système d’évaluation 10 comprend une unité de calcul 14, une interface utilisateur 16 et un dispositif de communication 18. L’unité de calcul 14 est un circuit électronique conçu pour manipuler et/ou transformer des données représentées par des quantités électroniques ou physiques dans des registres du système d’évaluation 10 et/ou des mémoires en d'autres données similaires correspondant à des données physiques dans les mémoires de registres ou d'autres types de dispositifs d'affichage, de dispositifs de transmission ou de dispositifs de mémorisation. En tant qu’exemples spécifiques, l’unité de calcul 14 comprend un processeur monocœur ou multicœurs (tel qu’une unité de traitement centrale (CPU), une unité de traitement graphique (GPU), un microcontrôleur et un processeur de signal numérique (DSP)), un circuit logique programmable (comme un circuit intégré spécifique à une application (ASIC), un réseau de portes programmables in situ (FPGA), un dispositif logique programmable (PLD) et des réseaux logiques programmables (PLA)), une machine à états, une porte logique et des composants matériels discrets. L’unité de calcul 14 comprend une unité de traitement de données 20 adaptée pour traiter des données, notamment en effectuant des calculs, des mémoires 22 adaptées à stocker des données et un lecteur 24 adapté à lire un support lisible par ordinateur. L'interface utilisateur 16 comprend un dispositif d'entrée 26 et un dispositif de sortie 28. Le dispositif d’entrée 26 est un dispositif permettant à l'utilisateur du système d’évaluation 10 de saisir sur le système d’évaluation 10 des informations ou des commandes. Sur la figure 1, le dispositif d’entrée 26 est un clavier. En variante, le dispositif d’entrée 26 est un périphérique de pointage (tel qu'une souris, un pavé tactile et une tablette graphique), un dispositif de reconnaissance vocale, un oculomètre ou un dispositif haptique (analyse des mouvements). Le dispositif de sortie 28 est une interface utilisateur graphique, c’est-à-dire une unité d’affichage conçue pour fournir des informations à l’utilisateur du système d’évaluation 10. Sur la figure 1, le dispositif de sortie 28 est un écran d’affichage permettant une présentation visuelle de la sortie. Dans d'autres modes de réalisation, le dispositif de sortie est une imprimante, une unité d'affichage augmenté et/ou virtuel, un haut-parleur ou un autre dispositif générateur de son pour présenter la sortie sous forme sonore, une unité produisant des vibrations et/ou des odeurs ou une unité adaptée à produire un signal électrique. Dans un mode de réalisation spécifique, le dispositif d'entrée 26 et le dispositif de sortie 28 sont le même composant formant des interfaces homme-machine, tel qu'un écran interactif. Le dispositif de communication 18 permet une communication unidirectionnelle ou bidirectionnelle entre les composants du système d’évaluation 10. Par exemple, le dispositif de communication 28 est un système de communication par bus ou une interface d'entrée / sortie. La présence du dispositif de communication 18 permet que, dans certains modes de réalisation, les composants du système d’évaluation 10 soient distants les uns des autres. Le produit programme informatique 12 comprend un support lisible par ordinateur 32. Le support lisible par ordinateur 32 est un dispositif tangible lisible par le lecteur 24 de la calculatrice 14. Notamment, le support lisible par ordinateur 32 n'est pas un signal transitoire en soi, tels que des ondes radio ou d'autres ondes électromagnétiques à propagation libre, telles que des impulsions lumineuses ou des signaux électroniques. Un tel support de stockage lisible par ordinateur 32 est, par exemple, un dispositif de stockage électronique, un dispositif de stockage magnétique, un dispositif de stockage optique, un dispositif de stockage électromagnétique, un dispositif de stockage à semi-conducteur ou toute combinaison de ceux-ci. En tant que liste non exhaustive d'exemples plus spécifiques, le support de stockage lisible par ordinateur 32 est un dispositif codé mécaniquement, tel que des cartes perforées ou des structures en relief dans une gorge, une disquette, un disque dur, une mémoire morte (ROM), une mémoire vive (RAM), une mémoire effaçable programmable en lecture seule (EROM), une mémoire effaçable électriquement et lisible (EEPROM), un disque magnéto-optique, une mémoire vive statique (SRAM), un disque compact (CD-ROM), un disque numérique polyvalent (DVD), une clé USB, un disque souple, une mémoire flash, un disque à semi-conducteur (SSD) ou une carte PC telle qu'une carte mémoire PCMCIA. Un programme d'ordinateur est stocké sur le support de stockage lisible par ordinateur 32. Le programme d'ordinateur comprend une ou plusieurs séquences d'instructions de programme mémorisées. De telles instructions de programme, lorsqu'elles sont exécutées par l'unité de traitement de données 20, entraînent l'exécution d'étapes du procédé d’analyse. Par exemple, la forme des instructions de programme est une forme de code source, une forme exécutable par ordinateur ou toute forme intermédiaire entre un code source et une forme exécutable par ordinateur, telle que la forme résultant de la conversion du code source via un interpréteur, un assembleur, un compilateur, un éditeur de liens ou un localisateur. En variante, les instructions de programme sont un microcode, des instructions firmware, des données de définition d’état, des données de configuration pour circuit intégré (par exemple du VHDL) ou un code objet. Les instructions de programme sont écrites dans n’importe quelle combinaison d’un ou de plusieurs langages, par exemple un langage de programmation orienté objet (C++, JAVA, Python), un langage de programmation procédural (langage C par exemple). Alternativement, les instructions du programme sont téléchargées depuis une source externe via un réseau, comme c'est notamment le cas pour les applications. Dans ce cas, le produit programme d'ordinateur comprend un support de données lisible par ordinateur sur lequel sont stockées les instructions de programme ou un signal de support de données sur lequel sont codées les instructions de programme. Dans chaque cas, le produit programme d'ordinateur 12 comprend des instructions qui peuvent être chargées dans l'unité de traitement de données 20 et adaptées pour provoquer l'exécution du procédé d’analyse lorsqu'elles sont exécutées par l'unité de traitement de données 20. Selon les modes de réalisation, l'exécution est entièrement ou partiellement réalisée soit sur le système d’évaluation 10, c'est-à-dire un ordinateur unique, soit dans un système distribué entre plusieurs ordinateurs (notamment via l’utilisation de l’informatique en nuage). D’un point de vue fonctionnel, l’ensemble formé par l’équipement 6, le système de prédiction 8 et d’un exemple de système d’évaluation 10 peut être vu comme représenté à la figure 2 qui est maintenant décrite. Selon l’exemple décrit, l’équipement 6 est propre à fournir au système de prédiction 8 les données de maintenance D m à des instants T prédéterminés. Par exemple, l’équipement 6 est propre à fournir, à chaque instant T prédéterminé, un nouveau point des données de maintenance D m . Le système de prédiction 8 est propre à calculer, à chaque instant T prédéterminé, en fonction des données de maintenance D m des données D p de prédiction d’une dépose de l’équipement 6 et pour fournir les données de prédiction D p calculés au système d’évaluation 10, à chaque instant T prédéterminé. En variante, le système de prédiction 8 est propre à calculer des données de prédiction d’un autre événement rare de l’équipement 6. Les données de prédiction D p sont des données temporelles de la probabilité P de dépose de l’équipement 6. Les données de prédiction D p comprennent, en outre, les instants auxquels une dépose de l’équipement 6 est effectuée. Par exemple, le système de prédiction 8 est propre à calculer, à chaque instant T prédéterminé, un nouveau point des données de prédiction D p et pour fournir le nouveau point calculé au système d’évaluation 10, à chaque instant T prédéterminé. Dans l’exemple décrit, le système d’évaluation 10 comprend un module d’acquisition 34, un module de détermination 36, et quatre modules de calculs qui sont dénommés respectivement dans ce qui suit premier module de calcul 38, deuxième module de calcul 40, troisième module de calcul 42 et quatrième module de calcul 44. Le fonctionnement du système d’évaluation 10 est maintenant décrit en référence à la figure 3 qui illustre un exemple de mise en œuvre d’un procédé d’évaluation du système de prédiction 8. Selon l’exemple de la figure 3, le procédé d’évaluation comporte une étape d’acquisition 100, une étape de détermination 110, une première étape de calcul 120 et une deuxième étape de calcul 130. Selon l’exemple décrit, les étapes d’acquisition 100, de détermination 110 et de calcul 120 et 130 sont réitérées à chaque instant T prédéterminés. Lors de l’étape d’acquisition 100, le module d’acquisition 34 acquiert les données de prédiction D p issues du système de prédiction 8. Selon l’exemple décrit, à chaque nouvelle itération de l’étape d’acquisition 100, et donc à chaque instant T prédéterminé, le module d’acquisition 34 acquiert uniquement le nouveau point des données de prédiction D p fourni par le système de prédiction à l’instant T prédéterminé. A l’issue de l’étape d’acquisition 100, le dispositif d’évaluation 10 dispose ainsi de l’ensemble des données de prédiction D p . Lors de l’étape de détermination 110, le module de détermination 36 détermine, en fonction d’un nombre de points prédéfini appelé fenêtre Δ, la présence ou non, d’au moins une série de points consécutifs parmi les données de prédictions D p constituant une alerte. Une alerte est une série de points consécutifs qui débute par un premier point des données de prédiction D p pour lequel la probabilité P de dépose est supérieure à un seuil prédéfini P s , et se termine soit par un dernier point précédant une dépose de l’équipement 6, soit lorsque chaque point d’une série d’un nombre de points consécutifs égal à la fenêtre Δ comprend une probabilité P de dépose inférieure au seuil prédéfini P s , le dernier point de l’alerte correspondant alors au dernier point de ladite série de points consécutifs. La figure 4 représente graphiquement un exemple de données de prédiction D p fournies par un système de prédiction 8, et sur laquelle sont représentées les déposes D 1 et D 2 de l’équipement 6 et les alertes A 1 , A 2 et A 3 . Sur l’exemple de la figure 4, la fenêtre Δ est égale à 3 points. On définit trois types d’alerte, représentées respectivement par les alertes A 1 , A 2 et A 3 : - une alerte, telle que l’alerte A 1 , qui se termine par une série d’un nombre de points consécutifs égal à la fenêtre Δ et où chaque point de la série comprend une probabilité P de dépose inférieure au seuil prédéfini P s est appelée fausse alerte. Le dernier point d’une telle alerte ne précède alors pas une dépose. - une alerte, telle que l’alerte A 2 , qui se termine par un dernier point précédent une dépose est appelée alerte avérée. - une alerte, telle que l’alerte A3, dont le dernier point correspond au dernier point des données de prédiction D p est appelée alerte non terminée ou alerte en attente. Il est défini deux types de dépose, représentées respectivement par les déposes D 1 et D 2 : - une dépose, telle que la dépose D1, qui n’est pas précédée par une alerte est appelée dépose manquée, - une dépose, telle que la dépose D2, qui est précédée par une alerte est appelée dépose prédite. Plus particulièrement, si lors de l’itération précédente, le module de détermination 36 a déterminé que le dernier point des données de prédictions D p est compris dans une alerte en attente, alors le module de détermination 36 détermine si l’alerte est toujours en attente, le dernier point étant alors compris dans l’alerte, ou si elle est terminée, l’alerte étant alors soit avérée, soit fausse. En variante, le module de détermination 36 détermine la présence ou non d’au moins une alerte parmi les données de prédictions D p , en fonction d’une durée prédéfinie. L’alerte se termine alors soit par un dernier point précédant une dépose de l’équipement 6, soit lorsqu’une durée égale à la durée prédéfinie s’est écoulée depuis le dernier point de l’alerte dont la probabilité P est supérieure au seuil prédéfini P s . Les étapes de calcul 120 et 130 sont effectuées uniquement lorsque la présence d’une alerte a été déterminée au cours de l’étape 110. Lors de la première étape de calcul 120, le premier module de calcul 38 calcule, pour chaque alerte, un facteur de véracité Y a de l’alerte, en fonction du nombre de points N de l’alerte et de la présence ou non d’une dépose suivant le dernier point de l’alerte. Autrement formulé, le premier module de calcul 38 calcule le facteur de véracité Y a de chaque alerte en fonction du nombre de points N de l’alerte et de son type. Le facteur de véracité Y a d’une alerte est un nombre réel compris entre 0 et 1, quantifiant à quel point l’alerte est avérée, si l’alerte a été commencée au bon moment. Le facteur de véracité Y a est nul si le dernier point de l’alerte ne précède pas une dépose de l’équipement 6, c’est-à-dire si l’alerte est une fausse alerte. Si l’alerte précède une dépose, c’est-à-dire si l’alerte est une alerte avérée, le facteur de véracité Y a est définie par une fonction décroissante du nombre de points N de l’alerte. De préférence, la fonction décroissante définissant le facteur de véracité Y a d’une alerte est définie par la formule mathématique 1 suivante : Avec : Γ 1 un premier nombre de points limite prédéfini représentant le nombre de points à partir duquel il est considéré que l’alerte est commencée trop tôt vis-à-vis de la dépose, et f 1 une fonction prédéfinie continue et décroissante du nombre de points N de l’alerte, prenant la valeur 1 lorsque le nombre de points N est égal à la fenêtre Δ et la valeur 0 lorsque le nombre de points N est égal au premier nombre de points limite Γ 1 . Par exemple, le premier nombre de points limite prédéfini Γ 1 est égal à trois fois la fenêtre Δ. En complément, le premier module de calcul 38 calcule le facteur de véracité Y a d’une alerte non terminée, en fonction du facteur de véracité Y a de l’alerte dans l’hypothèse où le dernier point des données de prédiction D p précède une dépose de l’équipement 6, c’est-à-dire dans l’hypothèse où l’alerte est une alerte avérée, et du facteur de véracité Y a de l’alerte dans l’hypothèse où le dernier point des données de prédiction D p ne précède pas une dépose de l’équipement 6, c’est-à-dire dans l’hypothèse où l’alerte est une fausse alerte. Par exemple, le premier module de calcul 38 calcule le facteur de véracité Y a de l’alerte non terminée dans les deux hypothèses précédemment mentionnées et attribue au facteur de véracité Y a de l’alerte la moyenne des deux valeurs calculées. De préférence, lors des réitérations de la première étape de calcul 120, le premier module de calcule 26 recalcule uniquement le facteur de véracité Y a de la dernière alerte si lors de l’itération précédente, la dernière alerte était une alerte non terminée, ou si la dernière alerte est une alerte débutant par le dernier point des données de prédiction D p , c’est-à-dire si le dernier point débute une nouvelle alerte. A la deuxième étape de calcul 130, le deuxième module de calcul 40 calcule le facteur de précision P r du système de prédiction 8, en fonction du facteur de véracité Y a de chaque alerte. Le facteur de précision P r quantifie de façon globale le taux d’alertes avérées. Selon l’exemple décrit, lors de la deuxième étape de calcul 130, le deuxième module de calcul 40 calcule, pour chaque alerte, un poids W a , en fonction du nombre de points N de l’alerte, le facteur de précision P r étant calculé en fonction du facteur de véracité Y a et du poids W a de chaque alerte. Le poids W a d’une alerte est un nombre réel supérieur ou égal à 1. Le poids W a d’une alerte avérée est toujours égal à 1. Le poids W a d’une fausse alerte est défini par une fonction croissante du nombre de points N de l’alerte. De préférence, la fonction croissante définissant le poids W a d’une alerte est définie par la formule mathématique 2 : Avec : Γ 2 un deuxième nombre de points limite prédéfini représentant un nombre de points à partir duquel il est considéré qu’une fausse alerte dure trop longtemps et est à pénaliser de façon maximale, β un poids maximal prédéfini quantifiant une pénalisation maximale pour une fausse alerte, et f 2 une fonction prédéfinie continue et croissante du nombre de points N de l’alerte, prenant la valeur 1 lorsque le nombre de points N est égal à la fenêtre Δ et la valeur β lorsque le nombre de points N est égal au deuxième nombre de points limite Γ 2 . Par exemple, le deuxième nombre de points limite prédéfini Γ 2 est égal à trois fois la fenêtre Δ. En complément, le deuxième module de calcul 40 calcule le poids W a d’une alerte non terminée, en fonction du poids W a de l’alerte dans l’hypothèse où le dernier point des données de prédiction D p précède une dépose de l’équipement 6, c’est-à-dire dans l’hypothèse où l’alerte est une alerte avérée, et du poids W a de l’alerte dans l’hypothèse où le dernier point des données de prédiction D p ne précède pas une dépose de l’équipement 6, c’est-à-dire dans l’hypothèse où l’alerte est une fausse alerte. Par exemple, le premier module de calcul 38 calcule le poids W a de l’alerte non terminée dans les deux hypothèses précédemment mentionnées et attribue au poids W a de l’alerte la moyenne des deux valeurs calculées. Selon l’exemple décrit, le facteur de précision P r est une moyenne pondérée des facteurs de véracité Y a de chaque alerte. Par exemple, le deuxième module de calcul 40 calcule le facteur de précision P r suivant la formule mathématique 3 : Avec Σ a la formule de somme sur l’ensemble des alertes des données de prédiction D p . Avantageusement, lors des réitérations de la deuxième étape de calcul 130, le deuxième module de calcule 28 recalcule uniquement le poids W a de la dernière alerte si lors de l’itération précédente, la dernière alerte était une alerte non terminée, ou si la dernière alerte est une alerte débutant par le dernier point des données de prédiction D p , c’est-à-dire si le dernier point débute une nouvelle alerte. De même, le deuxième module de calcul 40 recalcule le facteur de précision P r uniquement dans les deux cas cités précédemment. Ainsi, le calcul du facteur de précision P r permet de quantifier en partie l’évaluation du système de prédiction 8. En particulier, le calcul du facteur de précision P r via le facteur de véracité Y a et le poids W a d’une alerte permet d’évaluer le système de prédiction 8 de façon plus fiable. En effet, dans le cas où le système de prédiction 8 anticipe une dépose pour un groupe d’équipements, et qu’une fausse alerte persiste sur un même équipement, la pénalité de cette fausse alerte est limitée par un poids maximal β. Dans le cas d’alertes commencées prématurément, ces alertes ne sont pas autant pénalisées que des fausses alertes, le facteur de véracité Y a étant alors compris entre 0 et 1 dans ce cas. Enfin, l’invention permet de prendre en compte dans le calcul du facteur de précision P r les derniers points des données de prédiction D p , qui sont classiquement censurées, ce qui rend l’évaluation plus stable. Selon un autre exemple de mise en œuvre illustré par la figure 5, le procédé d’évaluation comporte une étape d’acquisition 200, une étape de détermination 210, une première étape de calcul 220, une deuxième étape de calcul 230, une troisième étape de calcul 240 et une quatrième étape de calcul 250. Selon l’exemple décrit, les étapes d’acquisition 200, de détermination 210 et de calcul 220, 230, 240 et 250 sont réitérées à chaque instant T prédéterminés. Les étapes 200 à 230 du procédé selon le deuxième exemple de mise en œuvre sont similaires aux étapes 100 à 130 du procédé selon la première variante. Lors de la troisième étape de calcul 240, le troisième module de calcul 42 calcule, pour chaque dépose, un facteur de prédiction Y d de la dépose, en fonction de la présence ou non d’une alerte précédant la dépose, et du nombre de points N de l’alerte précédant la dépose le cas échéant. Autrement formulé, le troisième module de calcul 42 calcule, pour chaque dépose, un facteur de prédiction Y d de la dépose, en fonction du type de dépose et du nombre de points N de l’alerte précédant la dépose lorsque la dépose est une dépose prédite. Le facteur de prédiction Y d d’une dépose est un nombre réel compris entre 0 et 1, quantifiant à quel point la dépose a été prédite dans les temps. Le facteur de prédiction Y d est nul si la dépose n’est pas précédée par une alerte, c’est-à-dire si la dépose est une dépose manquée. Si la dépose est précédée par une alerte, c’est-à-dire si la dépose est une dépose prédite, le facteur de prédiction Y d est définie par une fonction décroissante du nombre de points N de l’alerte précédant la dépose. De préférence, le la fonction décroissante définissant le facteur de prédiction Y d d’une alerte est définie par la formule mathématique 4 : Avec : Γ 3 un troisième nombre de points limite prédéfini représentant un nombre de point à partir duquel il est considéré que l’alerte anticipant la dépose est commencée trop tôt, et f 3 une fonction prédéfinie continue et décroissante du nombre de points N de l’alerte, prenant la valeur 1 lorsque le nombre de points N est égal à la fenêtre Δ et la valeur 0 lorsque le nombre de points N est égal au troisième nombre de points limite Γ 3 . Avantageusement, lors des réitérations de la troisième étape de calcul 240, le troisième module de calcule 30 recalcule uniquement le facteur de prédiction Y d d’une nouvelle dépose. A la quatrième étape de calcul 250, le quatrième module de calcul 44 calcule le facteur de rappel R du système de prédiction 8, en fonction du facteur de prédiction Y d de chaque dépose. Le facteur de rappel R quantifie de façon globale le taux de déposes prédites. Par exemple, le quatrième module de calcule 44 calcule le facteur de rappel R selon la formule mathématique 5 suivante : Avec : N d le nombre de dépose, et Σ d la formule de somme sur l’ensemble des déposes des données de prédiction D p . Avantageusement, lors des réitérations de la quatrième étape de calcul 250, le module de calcul 32 recalcule le facteur de rappel R uniquement lorsque l’équipement 6 a subi une nouvelle dépose depuis l’instant du dernier point des données de prédiction D p lors de la dernière itération. Le procédé selon l’exemple de mise en œuvre illustré par la figure 5 présente les mêmes avantages que celui illustré par la figure 3. En particulier, il permet un calcul du facteur de rappel R plus fiable et plus stable. Procédé d’évaluation d’un système de prédiction (8) de dépose d’un équipement (6), le système de prédiction (8) étant propre à fournir des données de prédiction (D p ) temporelles de la probabilité de dépose de l’équipement (6), les données de prédiction (D p ) comprenant en outre les instants auxquels une dépose de l’équipement (6) est effectuée, le procédé comprenant : - l’acquisition des données de prédiction (D p ) issues du système de prédiction (8), - la détermination, en fonction d’un nombre de points prédéfini appelé fenêtre, de la présence ou non d’au moins une série de points consécutifs parmi les données de prédiction, constituant une alerte, lorsque la présence d’au moins une alerte a été déterminée, le procédé comprend également : - le calcul, pour chaque alerte, d’un facteur de véracité de ladite alerte, en fonction du nombre de points de ladite alerte et de la présence ou non d’une dépose suivant le dernier point de ladite alerte, et - le calcul d’un facteur de précision du système de prédiction (8), en fonction du facteur de véracité de chaque alerte. Procédé selon la revendication 1, dans lequel lors de l’étape de détermination, une alerte débute par un premier point des données de prédiction (D p ) pour lequel la probabilité de dépose est supérieure à un seuil prédéfini, et se termine soit par un dernier point précédant une dépose de l’équipement (6), soit lorsque chaque point d’une série d’un nombre de points consécutifs égal à la fenêtre comprend une probabilité de dépose inférieure au seuil prédéfini, le dernier point de l’alerte correspondant alors au dernier point de ladite série de points consécutifs. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel lors de l’étape de calcul du facteur de véracité, le facteur de véracité d’une alerte est un nombre réel compris entre 0 et 1, le facteur de véracité étant nul si le dernier point de ladite alerte ne précède pas une dépose de l’équipement (6), et étant définie par une fonction décroissante du nombre de points de ladite alerte si ladite alerte précède une dépose de l’équipement (6), ladite fonction décroissante étant de préférence définie par la formule suivante : , N étant le nombre de points de ladite alerte, Δ étant la fenêtre, Γ 1 étant un premier nombre de points limite prédéfini, et f 1 étant une fonction prédéfinie continue et décroissante du nombre de points de ladite alerte prenant la valeur 1 lorsque le nombre de points est égal à la fenêtre et la valeur 0 lorsque le nombre de points est égal au premier nombre de points limite. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape de calcul du facteur de précision comprend le calcul, pour chaque alerte, d’un poids de ladite alerte, en fonction du nombre de points de ladite alerte et de la présence ou non d’une dépose suivant le dernier point de ladite alerte, le facteur de précision étant calculé en fonction du facteur de véracité et du poids de chaque alerte. Procédé selon la revendication 4, dans lequel lors de l’étape de calcul du facteur de précision, le poids d’une alerte est un nombre réel supérieur ou égal à 1, le poids étant égal à 1 si le dernier point de ladite alerte précède une dépose de l’équipement (6), et étant définie par une fonction croissante du nombre de points de ladite alerte si ladite alerte ne précède pas une dépose de l’équipement (6), la fonction croissante étant de préférence définie par la formule suivante : , N étant le nombre de points de ladite alerte, Γ 2 étant un deuxième nombre de points limite prédéfini, β étant un poids maximal prédéfini, et f 2 étant une fonction prédéfinie continue et croissante du nombre de points de ladite alerte prenant la valeur 1 lorsque le nombre de points est égal à la fenêtre et la valeur β lorsque le nombre de points de ladite alerte est égal au deuxième nombre de points limite. Procédé selon la revendication 5, dans lequel lors de l’étape de calcul du facteur de précision, le facteur de précision est une moyenne pondérée des facteurs de véracité de chaque alerte, le facteur de précision étant de préférence défini par la formule suivante : , Σ a étant la formule de somme sur l’ensemble des alertes des données de prédiction, Y a et W a étant respectivement le facteur de véracité et le poids d’une alerte. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel lors de l’étape de calcul du facteur de véracité, le facteur de véracité d’une alerte non terminée, dont le dernier point correspond au dernier point des données de prédiction (D p ), est calculé en fonction du facteur de véracité de ladite alerte dans l’hypothèse où le dernier point des données de prédiction précède une dépose de l’équipement (6), et du facteur de véracité de ladite alerte dans l’hypothèse où le dernier point des données de prédiction ne précède pas une dépose de l’équipement (6). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le système de prédiction (8) est propre à fournir un nouveau point des données de prédiction (D p ) à des instants prédéterminés, et dans lequel les étapes d’acquisition, de détermination, de calcul du facteur de véracité et du calcul du facteur de précision sont réitérées à chaque instant prédéterminé. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le procédé comprend en outre : - le calcul, pour chaque dépose, d’un facteur de prédiction de ladite dépose, en fonction de la présence ou non d’une alerte précédant ladite dépose, et du nombre de points de l’alerte précédent ladite dépose le cas échéant, et - le calcul d’un facteur de rappel du système de prédiction (8), en fonction du facteur de prédiction de chaque dépose. Système d’évaluation (10) d’un système de prédiction (8) de dépose d’un équipement (6), le système de prédiction (8) étant propre à fournir des données de prédiction (D p ) temporelles de la probabilité de dépose de l’équipement (6), les données de prédiction (D p ) comprenant en outre les instants auxquels une dépose de l’équipement (6) est effectuée, le système d’évaluation (10) comprenant : - un module d’acquisition (34) des données de prédiction (D p ) issues du système de prédiction (8), - un module de détermination (36), en fonction d’un nombre de points prédéfini appelé fenêtre, de la présence ou non d’au moins une série de points consécutifs parmi les données de prédiction, constituant une alerte, - un module de calcul (38), pour chaque alerte, lorsque la présence d’au moins une alerte a été déterminée, d’un facteur de véracité de ladite alerte, en fonction du nombre de points de ladite alerte et de la présence ou non d’une dépose suivant le dernier point de ladite alerte, et - un module de calcul (40) d’un facteur de précision du système de prédiction (8), en fonction du facteur de véracité de chaque alerte , lorsque la présence d’au moins une alerte a été déterminée. Produit programme d’ordinateur comportant un support lisible d’informations, sur lequel est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en œuvre d’étapes d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données. Support lisible d’informations comportant des instructions de programme formant un programme d’ordinateur, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et adapté pour entraîner la mise en œuvre d’étapes d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement de données.