FR 3110729 A1 20211126 FR 2005438 A 20200522 Procédé de détermination de la simulation minimale, procédé de simulation et dispositif associés Un aspect de l’invention concerne un procédé de détermination de la simulation minimale nécessaire d’un système physique sur un horizon temporel prédéfini à l’aide d’un modèle physique du système physique, l’horizon temporel étant divisée en N intervalle de temps d’une durée de prédéfinie, le modèle physique dépendant d’une pluralité de paramètres, chaque jeu de valeurs de la pluralité de paramètres étant associé à un individu, le procédé comprenant : pour au moins un individu, une étape de simulation, à l’aide du modèle physique, sur l’horizon temporel de l’évolution du système physique ; une étape de division de l’horizon temporel en une pluralité de périodes ; pour chaque période de la pluralité de périodes, une étape de détermination de l’intervalle caractéristique de la période considérée et, de préférence une étape de sélection d’un nouvel intervalle caractéristique, ledit intervalle caractéristique sélectionné étant l’intervalle permettant, avec les autres intervalles caractéristiques relatifs aux autres périodes et pour l’ensemble des critères d’évaluation, d’obtenir le meilleur accord, sur l’ensemble de l’horizon temporel, entre les valeurs des critères déterminées à l’aide d’une simulation courte effectuée sur les intervalles caractéristiques et les valeurs desdits critères pour chaque période de temps associé auxdits intervalles à l’aide de la simulation longue. Procédé de détermination de la simulation minimale, procédé de simulation et dispositif associés DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de la simulation de systèmes physiques, comme les bâtiments. La présente invention concerne un procédé permettant de déterminer la simulation minimale et en particulier un procédé permettant de déterminer une série d’intervalles permettant d’obtenir cette simulation minimale. L’invention concerne également un procédé de simulation faisant usage de cette série d’intervalles ainsi qu’un dispositif configuré pour mettre en œuvre l’un ou l’autre de ces procédés. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Lorsque l’on cherche à prédire le comportement d’un système physique, par exemple le comportement thermique d’un bâtiment, il est connu d’avoir recours à un modèle physique, le modèle physique étant fonction d’une pluralité de paramètres liés au système physique à modéliser. Afin de réaliser une bonne prédiction, les modèles physiques sont souvent complexes, ce qui entraîne de long temps de calcul lorsque l’horizon de simulation, c’est-à-dire la durée que l’on souhaite simuler, est grande (relativement à la finesse de temps souhaitée pour la simulation). Il est donc courant de chercher un compromis entre exactitude du modèle et temps raisonnable de simulation. Un tel compromis entraine nécessairement une baisse de qualité dans la simulation et donc dans la prédiction du comportement physique du système. Il existe donc un besoin d’un procédé permettant de simuler un système physique en utilisant un modèle complexe sur un horizon de temps long tout en étant compatible avec une puissance de calcul ou un temps de calcul limité. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant de déterminer une simulation minimale nécessaire, c’est-à-dire, pour un horizon de simulation donné, quels intervalles il est nécessaire de simuler afin d’obtenir une prédiction fiable. Un premier aspect de l’invention concerne un procédé de détermination de la simulation minimale nécessaire d’un système physique sur un horizon temporel prédéfini à l’aide d’un modèle physique du système physique, l’horizon temporel étant divisée en N intervalles d’une durée prédéfinie, le modèle physique dépendant d’une pluralité de paramètres, chaque jeu de valeurs de la pluralité de paramètres étant associé à un individu, le procédé comprenant : pour au moins un individu, une étape de simulation, dite simulation longue, à l’aide du modèle physique, sur l’horizon temporel, de l’évolution du système physique ; une étape de division de l’horizon temporel en une pluralité de périodes ; une étape de détermination de l’intervalle caractéristique pour chaque période de la pluralité de périodes, comprenant : pour chaque période, une sous-étape de détermination, pour chaque intervalle de la période considérée, de la valeur de chaque critère d’évaluation à partir de la simulation longue ; pour chaque période, une sous-étape de sélection d’un intervalle candidat en prenant en compte chaque individu et en fonction de la valeur de chaque critère d’évaluation de chacun des intervalles de la période considérée et déterminée lors de la sous-étape précédente ; une sous-étape de simulation, dite simulation courte, à l’aide du modèle physique, de l’évolution du système sur les seuls intervalles candidats déterminés lors de la sous-étape de sélection d’un intervalle candidat pour chaque période ; une sous-étape de division, en deux périodes de temps, de la période parmi la pluralité de périodes présentant l’écart le plus important entre la valeur de chaque critère déterminée à l’aide de la simulation longue et la valeur de chaque critère déterminée à l’aide de la simulation courte ; ces sous-étapes étant répétées jusqu’à que le nombre de périodes soit égal à un nombre de périodes prédéterminées ou que l’accord global entre les valeurs du critère déterminées à l’aide de la simulation longue et celles déterminées à l’aide de la simulation courte du système est au-dessus d’une valeur seuil, les intervalles candidats associés à chaque période étant alors désignés comme intervalle caractéristique desdites périodes. La pluralité d’intervalles caractéristiques ainsi obtenue représente les intervalles pour lesquels doit être effectuée la simulation minimale. Grâce à l’invention, il est possible de déterminer une pluralité d’intervalles caractéristiques correspondant à la simulation minimale à effectuer. Cela permet de réduire le temps de calcul étant donné qu’il n’est plus nécessaire de prendre en compte l’ensemble de N intervalles de l’horizon temporel. Il devient donc possible d’utiliser des modèles complexes même lorsque la puissance de calcul ou le temps imparti pour réaliser ces calculs est faible. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon un premier aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Dans un mode de réalisation, l’étape de simulation est mise en œuvre pour une pluralité d’individus, le procédé comprenant en outre, avant l’étape de simulation, une étape de sélection d’une pluralité d’individus en fonction des valeurs que peuvent prendre le ou les paramètres du modèle physique. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend en outre, pour chaque période déterminée lors de l’étape de détermination de l’intervalle caractéristique, en procédant dans l’ordre chronologique ou antichronologique, une étape de sélection d’un nouvel intervalle caractéristique, ledit intervalle caractéristique sélectionné étant l’intervalle permettant, avec les autres intervalles caractéristiques relatifs aux autres périodes et pour l’ensemble des critères d’évaluation, d’obtenir le meilleur accord, sur l’ensemble de l’horizon temporel, entre les valeurs des critères déterminées à l’aide d’une simulation courte effectuée sur les intervalles caractéristiques et les valeurs desdits critères pour chaque période de temps associé auxdits intervalles à l’aide de la simulation longue. Dans un mode de réalisation, l’étape de sélection comprend, pour chaque période : pour une partie au moins des intervalles de la période considérée, une sous-étape de calcul de l’accord sur l’ensemble de l’horizon temporel entre les valeurs des critères calculés pour la pluralité de période de temps à l’aide de la simulation longue et les valeurs desdits critères calculées pour la pluralité de périodes de temps à partir d’une simulation courte ne prenant en compte que les intervalles caractéristique et en considérant pour intervalle caractéristique de la période considérée l’intervalle considéré ; une sous-étape de sélection du nouvel intervalle caractéristique de la période considérée, ce dernier étant l’intervalle permettant d’obtenir l’accord sur l’ensemble de l’horizon temporel le plus élevé. Un deuxième aspect de l’invention concerne un procédé de simulation d’un système physique sur un horizon temporel prédéfini à l’aide d’un modèle physique du système physique, l’horizon temporel étant divisée en N intervalles de temps d’une durée de , les intervalles de temps parmi les N intervalles de temps pour lesquels la simulation est effectuée étant déterminés à l’aide d’un procédé selon un premier aspect de l’invention. Un troisième aspect de l’invention concerne un dispositif de traitement de données comprenant des moyens de mettre en œuvre le procédé selon un premier ou un deuxième aspect de l’invention. Un quatrième aspect de l’invention concerne un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon un premier ou un deuxième aspect de l’invention. Un cinquième aspect de l’invention concerne un support de données lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon un quatrième aspect de l’invention. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La montre un logigramme d’un procédé selon un premier aspect de l’invention. La représente en trois dimensions une pluralité d’individus d’un modèle physique considéré, les coordonnées de chaque individu étant données par les valeurs des paramètres du modèle pour l’individu considéré. La représente l’énergie d’appoint cumulée au cours du temps sur l’horizon temporel de simulation pour cinq individus. La illustre de manière schématique la division de l’horizon temporel en une pluralité de périodes et d’intervalles. La illustre de manière schématique le calcul d’un critère d’évaluation pour un intervalle donné à partir d’une simulation longue. La illustre de manière schématique la division des périodes de temps et la sélection de l’intervalle caractéristiques pour chacune des périodes ainsi obtenues. La illustre le principe d’une simulation courte selon l’invention. La illustre la comparaison entre le ou les critères pour la période considérée déterminée à l’aide d’une simulation longue et le ou les critères pour l’intervalle candidat déterminé à l’aide d’une simulation courte. La montre un logigramme d’un procédé selon un premier aspect de l’invention. La montre le principe de vérification du bon accord, avant sa prise en compte par le procédé de l’invention, sur la période de simulation entre la valeur du critère déterminée à l’aide de la simulation longue et la valeur du même critère déterminée à l’aide d’une simulation courte. La montre le principe de vérification du bon accord, après sa prise en compte par le procédé de l’invention, sur la période de simulation entre la valeur du critère déterminée à l’aide de la simulation longue et la valeur du même critère déterminée à l’aide d’une simulation courte. DESCRIPTION DETAILLEE Sauf précision contraire, un même élément apparaissant sur des figures différentes présente une référence unique. Un premier objet de l’invention illustré à la figure 1 concerne un procédé 100 de détermination de la simulation minimale nécessaire d’un système physique sur un horizon temporel prédéfini à l’aide d’un modèle physique du système physique, l’horizon temporel étant divisé en N intervalles de temps, ci-après désigné sous le terme d’intervalle, d’une durée prédéfinie . Dans la suite, à des fins d’illustration, le système physique considéré est un bâtiment et son système de chauffage, et le modèle physique s’intéresse au comportement thermique de ce bâtiment (un exemple d’un tel modèle peut être trouvé sur la page web du MacSheep Project). En outre, l’horizon temporel est choisi égal à une année et le nombre d’intervalles de temps est choisi égal au nombre de jours dans l’année considérée, par exemple 365 jours pour une année non bissextile, soit des intervalles de temps d’une durée égale à une journée. Les simulations (cela inclut la simulation longue et les simulations courtes – ces termes étant introduits dans la suite) sont quant à elles effectuées avec un pas de temps dont la durée est largement inférieure (au moins dix (10) fois inférieure, de préférence au moins cent (100) fois inférieure voire au moins mille (1000) fois inférieure) à la durée d’un intervalle, par exemple un pas de temps de 3 minutes. Le modèle physique dépend d’une pluralité de paramètres , étant l’indice du paramètre considéré, chaque jeu de valeurs de la pluralité de paramètres étant associé à un individu où est l’indice associé à l’individu considéré (c’est-à-dire à un bâtiment avec des caractéristiques données dans l’exemple qui nous intéresse). La figure 2 illustre un exemple dans lequel le modèle physique prend comme paramètres la surface de collecte d’énergie solaire pour le chauffage de l’eau, le volume de stockage dans le ballon l’eau chaude ainsi que l’épaisseur d’isolant du bâtiment. Chaque individu est représenté par un point dans un espace à trois dimensions, chaque coordonnée étant donnée par la valeur pour l’individu considéré du paramètre considéré. Le procédé 100 selon l’invention comprend pour au moins un individu , de préférence une pluralité d’individus , une étape E2 de simulation, à l’aide du modèle physique, sur l’horizon temporel , de l’évolution du système physique. Cette simulation, à laquelle il sera parfois fait référence dans la suite sous le terme de simulation longue, va permettre de connaître l’évolution d’une ou plusieurs grandeurs physiques liées au système qui pourront ensuite être utilisées dans le calcul d’un ou plusieurs critères d’évaluation, de préférence une pluralité de critères d’évaluation. Cette étape est illustrée à la dans un exemple où cinq individus, c’est-à-dire cinq bâtiments ayant les caractéristiques décrites dans le tableau 1, sont considérés. Individu Surface de collecte (m²) Volume de stockage (m 3 ) Epaisseur de l’isolation (en m) 6,5 0,3 0,04 7,85 0,61 0,05 7,08 0,77 0,25 17,49 0,88 0,07 25 1 0,3 Plus particulièrement, la figure 3 décrit l’évolution de l’énergie d’appoint cumulée au cours du temps pour cinq individus différents, la valeur de l’énergie d’appoint cumulée étant calculée à l’aide de la simulations longues effectuées à partir du modèle physique lors de l’étape E2 de simulation, cette simulation longue étant effectuée pour chaque individu pris en compte par le procédé 100 de l’invention. D’autres grandeurs physiques peuvent être calculées à l’aide de cette simulation longue, comme l’énergie d’appoint, l’énergie stockée dans le ballon d’eau chaude ou bien encore la température intérieure dans le bâtiment. Comme déjà mentionné, ces différentes valeurs pourront être utilisées dans la suite afin de déterminer un ou plusieurs critères d’évaluation de sorte à déterminer la simulation minimale. Par exemple, d’autres critères possibles que l’énergie d’appoint cumulée sont la valeur moyenne d’une grandeur physique sur l’intervalle de temps à évaluer ou bien encore d’autres fonctions statistiques (médiane, écart-type, etc.). Il peut être avantageux d’effectuer cette étape E2 de simulation pour un nombre d’individus supérieur à un (par exemple cinq individus comme dans l’exemple précédent). Pour cela, dans un mode de réalisation, l’étape E2 de simulation est mise en œuvre sur une pluralité d’individus , de préférence un nombre d’individus supérieur à deux, voire supérieur à dix. De manière plus générale, le nombre d’individus considérés pourra dépendre du phénomène à simuler, du nombre de paramètres associés à chaque individu , etc. Dans l’exemple illustré à la figure 3 déjà introduite, l’étape E2 de simulation a été mise en œuvre en prenant en compte cinq (5) individus. Afin de sélectionner ces individus , dans un mode de réalisation, le procédé 100 comprend en outre, avant l’étape E2 de simulation, une étape E1 de sélection d’une pluralité d’individus en fonction des valeurs que peuvent prendre les paramètres du modèle. Cette étape permet de choisir des individus représentant de manière pertinente l’espace de définition des paramètres à étudier. Dans l’exemple de la figure 3, les cinq individus ont été choisis à l’aide de la technique LHS (pour Latin hypercube sampling en anglais ou Échantillonnage par hypercube latin en français). Mais d’autres méthodes d’échantillonnage bien connues de l’homme du métier et/ou un tirage aléatoire peuvent être utilisés afin de sélectionner des individus (par exemple, en déterminant de manière aléatoire la valeur des paramètres d’un nombre choisi d’individus). Dans le cas d’une combinaison d’une méthode d’échantillonnage et d’un tirage aléatoire, une première sélection peut s’opérer par la méthode d’échantillonnage puis une partie des individus ainsi sélectionnée est ensuite choisie aléatoirement. Le procédé 100 selon l’invention comprend ensuite une étape E3 de division de l’horizon temporel en une pluralité de périodes où est l’indice du premier intervalle de temps de la période considérée et est l’indice du dernier intervalle de temps de la période considérée. De préférence, l’horizon temporel est divisé en au moins quatre périodes. Un exemple schématique de cette étape est donné à la figure 4 dans laquelle l’horizon temporel a été divisé en quatre périodes où est l’indice du premier intervalle de la période considéré et est l’indice du dernier intervalle de la période considérée. A titre d’illustration, la période commence au neuvième intervalle de temps (inclus) et s’arrête au seizième intervalle de temps (inclus). D’autres notations peuvent bien entendu être utilisées, la notation adoptée dans la présente description ne visant qu’à faciliter la compréhension des principes de l’invention. Le procédé selon l’invention comprend ensuite, pour l’ensemble des périodes de la pluralité de périodes , une étape E4 de détermination de l’intervalle caractéristique pour chaque période avec . Cette étape E4 est illustrée à la figure 5, à la figure 6A-D et à la figure 7. Pour cela, l’étape E4 de détermination de l’intervalle caractéristique comprend, pour chaque période , une sous-étape E41 de détermination, pour chaque intervalle de cette période , de la valeur de chaque critère d’évaluation à partir de la simulation longue réalisée lors de l’étape E2 de simulation. Le principe de calcul d’un critère d’évaluation pour un intervalle d’une période donnée est illustré à la figure 5. Sur cette figure 5, la courbe du haut montre la simulation effectuée pour un individu donné sur toute la période considérée . La courbe du bas montre la partie de la simulation correspondant à l’intervalle pour lequel on calcule le critère ou les critères pour ce même individu. L’étape E4 de détermination de l’intervalle caractéristiques comprend ensuite une sous-étape E42 de sélection d’un intervalle candidat CP en prenant en compte chaque individu (autrement dit, un seul intervalle candidat est sélectionné pour l’ensemble des individus) et en fonction de la valeur de chaque critère d’évaluation de chacun des intervalles de la période considéré (déterminée lors de la sous-étape E41 précédente). Cette sous-étape E42 est illustrée à la figure 7B pour la période . En d’autres termes, la valeur des critères d’évaluation pour chaque intervalle de la période considérée est prise en compte et l’intervalle le plus représentatif au regard des critères d’évaluation est retenu. Par exemple, chaque intervalle de la période considérée peut être représenté par un point dont les coordonnées sont données par la valeur des critères d’évaluation, puis le centre de dispersion est calculé pour la période considérée, l’intervalle associé au point le plus proche de ce centre de dispersion étant choisi comme intervalle candidat CP. Bien entendu, d’autres méthodes de sélection de l’intervalle candidat CP sont envisageables. Comme déjà mentionné, cette sous-étape E42 prend en compte chaque individu : il s’agit donc de prendre en compte, pour une période donnée, un nombre de points égal au nombre d’intervalles de la période considérée multiplié par le nombre d’individus considérés. Par exemple, si le nombre d’individus est égal à cinq (5) et que le nombre d’intervalles de la période considérée est égal à cinquante (50), alors la sélection s’opèrera parmi les deux cent cinquante (250) points ainsi constitués pour ne sélectionner qu’un point et donc qu’un intervalle candidat CP. L’étape E4 de détermination de l’intervalle caractéristique comprend ensuite une sous-étape E43 de simulation, dite simulation courte, à l’aide du modèle physique, de l’évolution du système sur les seules intervalles candidats CP déterminés lors de la sous-étape E42 de sélection d’un intervalle candidat pour chaque période . Autrement dit, la simulation va être effectuée en ne considérant que les intervalles candidats et donc en supposant que ces intervalles se succèdent immédiatement dans le temps (lorsque plusieurs individus sont pris en compte, comme pour la simulation longue, une simulation courte est effectuée pour chaque individu). Ainsi, le résultat de la simulation courte pour un intervalle donnée est différent du résultat obtenu pour ce même intervalle lors de l’étape E2 de simulation. Une illustration d’une simulation courte au sens de l’invention est donnée à la . Sur cette figure 7, il ressort clairement que la simulation n’est effectuée que pour certains intervalles (graphique supérieur) mais que cette simulation est effectuée comme si les intervalles en question se suivaient directement dans le temps (graphique inférieur). L’étape E4 de détermination de l’intervalle caractéristique comprend ensuite une sous-étape E44 de division, en deux périodes de temps (ou est un indice tel que ), de la période parmi la pluralité de périodes présentant l’écart le plus important entre la valeur de chaque critère déterminée à l’aide de la simulation longue (réalisée lors de l’étape E1 de simulation), et la valeur de chaque critère déterminée à l’aide de le simulation courte (réalisée lors de la sous-étape E43 de simulation courte). Par exemple, la division est effectuée de sorte à obtenir deux périodes telle que où est la fonction qui retourne la partie entière de . Bien entendu, d’autres choix dans la manière de diviser la période considérée peuvent être faits. On entend par la valeur de chaque critère déterminé pour une période donnée à l’aide de la simulation courte la valeur de chaque critère déterminée à l’aide de la simulation courte (réalisée lors de la sous-étape E43 de simulation courte) pour l’intervalle candidat CP associé à cette période. Lorsque l’on souhaite prendre en compte une pluralité de critères pour sélectionner la période à diviser, il est possible de déterminer la période présentant l’écart le plus important au moyen d’un score déterminé à partir de l’écart mesurée pour chaque critère. Par exemple, ce score peut être égal à la moyenne des écarts mesurés pour chaque critère, la période ayant le score le plus élevée étant alors divisée. De manière alternative, pour chaque période, un score peut être attribué en fonction de l’écart mesuré pour chaque critère, puis un score agrégé est ensuite calculé en fonction des scores obtenues pour chaque critère. Cette deuxième méthode permet de comparer des critères dont les valeurs évoluent sur des ordres de grandeur différents. Un exemple de comparaison entre la valeur des critères déterminée à l’aide de la simulation longue et la valeur desdits critère déterminé à l’aide d’une simulation courte est illustré à la figure 8. Plus particulièrement, dans cet exemple, quatre périodes sont considérées ainsi que trois critères : l’énergie d’appoint, l’énergie stockée dans le ballon et la température intérieure dans le bâtiment. Pour chaque période, un intervalle candidat CP a été choisi et le critère est calculée pour chaque période considérée à partir de la simulation longue (réalisée lors de l’étape E2 de simulation – triangles pleins sur la figure 8) et pour chaque intervalle candidat de chaque période considérée à partie de la simulation courte (réalisée lors de la sous-étape E43 de simulation courte – ronds pleins sur la figure 8), le critère étant ici la valeur moyenne de chaque grandeur physique sur l’intervalle de temps considéré (c.-à-d. la période ou l’intervalle). Sur la figure 8A, il est clair que la valeur moyenne calculée pour la quatrième période et la valeur calculée à partir de l’intervalle candidat CP de cette période sont très éloignée l’une de l’autre et que c’est donc cette quatrième période qui devrait être divisée si seul ce critère était pris en compte. La même observation peut être faite pour la deuxième période dans la figure 8B et pour la troisième période dans la figure 8C. La division de la période lors de l’étape E44 de division est notamment illustrée à la figure 6B et à la figure 6C dans lesquelles la deuxième période est divisée en deux nouvelles périodes et , un nouvel intervalle candidat PC étant déterminé pour chacune lors de l’itération suivante de la sous-étape E42 de sélection d’un intervalle candidat CP. Dans un mode de réalisation, les sous-étapes E41,E42,E43,E44 précédentes sont répétées jusqu’à ce que le nombre de périodes soit égal à un nombre de périodes prédéterminé, les intervalles candidats CP associés à chaque période étant désignés comme intervalle caractéristique lorsque le nombre de périodes prédéterminé est atteint. Dans l’exemple de la figure 6D, le nombre de période prédéterminé est égal à 10. Dans un mode de réalisation alternatif, les sous-étapes E41,E42,E43,E44 précédentes sont répétées jusqu’à que l’accord global entre les valeurs du critère obtenues à l’aide de la simulation longue (réalisée lors de l’étape E1 de simulation sur l’horizon temporel de l’évolution du système physique) et celles obtenues à l’aide de la simulation courte (réalisé sous-étape E43 de simulation courte du système) est au-dessus d’une valeur seuil, les intervalles candidat CP associés à chaque période étant désignés comme intervalle caractéristique lorsque l’accord global souhaité est atteint. Cet accord global peut par exemple être déterminé par un calcul du R² entre la valeur des critères obtenues pour chaque période à l’aide de la simulation courte et la valeur de ces mêmes critères obtenue pour chaque période à l’aide de la simulation longue (les détails sur la manière de déterminer le R² entre simulation longue et courte sera donné dans la suite). Comme illustrée à la figure 6D, une pluralité d’intervalles caractéristiques est ainsi obtenue, chaque intervalle caractéristique étant associé à une période de temps . La pluralité d’intervalles caractéristiques ainsi obtenue représente les intervalles pour lesquels doit être effectuée la simulation minimale. Ainsi, de nouvelles simulations peuvent être mises en œuvre en considérant de nouveaux individus, mais en ne prenant en compte que les intervalles caractéristiques et en supposant que ces intervalles caractéristiques se suivent dans le temps. Par exemple, en reprenant l’exemple de la figure 6D, il n’est plus nécessaire d’effectuer la simulation pour les trente-deux (32) intervalles de l’horizon temporel , mais seulement pour les sept (7) intervalles caractéristiques que le procédé 100 selon l’invention a permis de déterminer. Dans les étapes qui viennent d’être décrites, la détermination de l’intervalle candidat CP, et donc, de l’intervalle caractéristiques ne prend en compte que la période de temps considérée . Si cette solution convient dans un grand nombre de cas, il peut être avantageux de prendre en compte non seulement la période considérée, mais également les autres périodes composant l’horizon temporel de la simulation longue. Pour cela, dans un mode de réalisation illustré aux figures 9, 10 et 11, le procédé 100 selon un premier aspect de l’invention comprend pour chaque période de temps déterminée lors de l’étape E4 de détermination de l’intervalle caractéristique , en procédant dans l’ordre chronologique ou antichronologique, une étape E5 de sélection d’un nouvel intervalle caractéristique , ledit intervalle caractéristique sélectionné étant l’intervalle permettant, avec les autres intervalles caractéristiques relatifs aux autres périodes et pour les critères d’évaluation, d’obtenir le meilleur accord, sur l’ensemble de l’horizon temporel , entre les valeurs des critères déterminées à l’aide d’une simulation courte (c’est-à-dire ne prenant en compte que les intervalles caractéristiques ) et les valeurs des critères déterminée pour chaque période de temps associé auxdits intervalles à l’aide de la simulation longue (réalisée lors de l’étape E2 de simulation). L’accord pourra par exemple être mesuré en déterminant, pour chaque critère la valeur du R² entre la valeur du critère obtenue à l’aide de la simulation courte pour chaque intervalle caractéristique et la valeur du critère obtenue à l’aide de la simulation de l’étape E2 de simulation pour la période associée audit intervalle caractéristique , un R² global mesurant l’accord pouvant être obtenue en multipliant le R² obtenu pour chaque critère. La notion d’accord à l’aide du R² tel qui vient d’être décrit est illustré à la figure 10 (la définition de cet accord est identique à l’accord définit comme condition d’arrêt dans l’étape 4 de détermination de l’intervalle caractéristique ). Sur cette figure 10 qui représente en abscisse la valeur moyenne pour une période donnée déterminée à l’aide de la simulation longue (réalisée lors de l’étape E2 de simulation) et en ordonnée la valeur pour l’intervalle caractéristique associée à ladite période déterminée à l’aide d’une simulation courte ne prenant en compte que les intervalles caractéristique déterminé à l’issue de l’étape E4 de détermination de l’intervalle caractéristique . Il apparait que, sans prise en compte de l’aspect global lors de la sélection des intervalles caractéristiques , un bon accord est néanmoins obtenu pour l’énergie d’appoint (figure 10A) et l’énergie stockée dans le ballon (figure 10B). En revanche, avec un égal à 0,32, l’accord est beaucoup moins bon pour la température intérieure dans le bâtiment (figure 10C). C’est cette situation qu’essaie d’améliorer l’étape E5 de sélection d’un nouvel intervalle caractéristique introduite précédemment. Pour cela, comme expliqué précédemment, chaque période de va être considérée en procédant de manière chronologique ou de manière antichronologique. Afin de sélectionner, pour chaque période de temps , un nouvel intervalle caractéristique , dans un mode de réalisation, pour chaque intervalle de la période considérée ou pour une partie des intervalles de la période considérée , il est mis en œuvre une sous-étape E51 de calcul de l’accord global entre les valeurs des critères calculées pour la pluralité de période de temps à l’aide de la simulation longue (réalisée lors de l’étape E2 de simulation) et les valeurs des critères calculées pour la pluralité de périodes de temps à partir d’une simulation courte ne prenant en compte que les intervalles caractéristique et en considérant pour intervalle caractéristique de la période considérée l’intervalle considéré (c’est-à-dire celui dont on cherche à évaluer le bon accord en vue d’une éventuelle sélection lors de la sous-étape E52 suivante). A l’issue de cette sous-étape E51, une pluralité de R² est obtenu, chacun étant associé à un intervalle parmi chaque intervalle de la période considérée ou pour une partie au moins des intervalles de la période considérée . Il est donc ensuite possible de déterminer quel intervalle de la période considérée permet d’obtenir le meilleur accord, ici le R² le plus élevé. Il est intéressant de noter que, lors de ce calcul, les intervalles caractéristiques des autres périodes ne sont pas modifiés. Lorsqu’une partie seulement des intervalles de la période considérée est prise en compte, cette dernière peut par exemple être sélectionnée en divisant les intervalles en petits groupes par une technique des clustering bien connue de l’homme du métier, ce regroupement s’effectuant en fonction de la valeur du ou des critères associés à chaque intervalle et en déterminant un groupe d’intervalles de temps sélectionnés. Puis, il est mis en œuvre une sous-étape E52 de sélection du nouvel intervalle caractéristique de la période considérée , ce dernier étant l’intervalle permettant d’obtenir l’accord le plus élevé sur l’ensemble de l’horizon temporel , par exemple la valeur de R² la plus élevée pour l’ensemble des critères d’évaluation (par exemple obtenu en multipliant le R² obtenu pour chaque critère). Ces deux sous-étapes E51, E52 sont réitérées pour chaque période en passant à la période suivante lorsque les périodes sont parcourues de manière chronologique ou en passant à la période précédente lorsque les périodes sont parcourues de manière antichronologique. Par exemple, si l’on suppose quatre périodes et que l’on cherche à déterminer pour la première période, un nouvel intervalle caractéristique parmi un premier intervalle et un deuxième intervalle, un premier R² est calculé à l’aide d’une première simulation courte effectuée sur le premier intervalle et sur les intervalles caractéristique des autres périodes et un deuxième R² est calculé à l’aide d’une deuxième simulation courte effectuée sur le deuxième intervalle et sur les intervalles caractéristiques des autres périodes (cela correspond à la sous-étape E51 de calcul de l’accord global appliquée à la première période en ne supposant que deux intervalles). L’intervalle parmi le premier intervalle et le deuxième intervalle permettant d’obtenir le R² le plus élevé est sélectionné comme nouvel intervalle caractéristique (cela correspond à la sous-étape E52 de sélection du nouvel intervalle caractéristique appliquée à la première période en ne supposant que deux intervalles). C’est ensuite ce nouvel intervalle caractéristique qui sera pris en compte pour la sélection des nouveaux intervalles caractéristiques des périodes suivantes. A l’issue de cette étape, on obtient donc une nouvelle pluralité d’intervalles caractéristiques prenant en compte les aspects globaux de la simulation. Le résultat obtenu est illustré à la figure 11 qui correspond à la mesure présentée à la figure 10, mais pour la nouvelle pluralité d’intervalles caractéristiques . On constate que l’accord global est satisfaisant pour les trois critères déjà présentés dans la figure 11 et meilleur que celui observé à la . Le procédé qui vient d’être décrit peut ensuite être utilisé dans un procédé de simulation. Il permet alors d’effectuer une simulation complète, c’est-à-dire en prenant en compte l’ensemble des intervalles sur l’horizon temporel , pour un seul individu ou un petit nombre d’individus, puis de sélectionner les intervalles caractéristiques. La simulation peut ensuite être effectuée pour de nouveaux individus en ne prenant en compte que les intervalles caractéristiques déterminés à l’aide du procédé 100 selon un premier aspect de l’invention. Autrement dit, cela revient à effectuer une simulation courte sur les intervalles sélectionnés à l’aide d’un procédé 100 selon un premier aspect de l’invention. Le procédé selon un premier ou un deuxième aspect de l’invention peut être mise en œuvre par un dispositif comprenant un moyen de calcul (par exemple un processeur ou bien encore une carte ASIC) associé à une mémoire (par exemple une mémoire RAM), la mémoire contenant les instructions qui lorsqu’elles sont lues par le moyen de calcul, conduise ce dernier à exécuter le procédé selon un premier aspect de l’invention ou un deuxième aspect de l’invention. La mémoire est également configurée pour recevoir les données nécessaires à la mise en œuvre du procédé selon un premier aspect ou un deuxième aspect de l’invention. Dans un mode de réalisation, le dispositif comprend également des moyens de saisies (par exemple un clavier ou un écran tactile) et d’affichage (par exemple un écran ou un écran tactile) permettant à un utilisateur de saisir les données nécessaires à la mise en œuvre d’un procédé selon un premier ou un deuxième aspect de l’invention. Procédé (100) de détermination de la simulation minimale nécessaire d’un système physique sur un horizon temporel prédéfini à l’aide d’un modèle physique du système physique, l’horizon temporel étant divisée en N intervalles d’une durée prédéfinie, le modèle physique dépendant d’une pluralité de paramètres, chaque jeu de valeurs de la pluralité de paramètres étant associé à un individu, le procédé (100) comprenant : pour au moins un individu, une étape (E2) de simulation, dite simulation longue, à l’aide du modèle physique, sur l’horizon temporel, de l’évolution du système physique ; une étape (E3) de division de l’horizon temporel en une pluralité de périodes ; une étape (E4) de détermination de l’intervalle caractéristique (CP) pour chaque période de la pluralité de périodes, comprenant : pour chaque période, une sous-étape (E41) de détermination, pour chaque intervalle de la période considérée, de la valeur de chaque critère d’évaluation à partir de la simulation longue ; pour chaque période, une sous-étape (E42) de sélection d’un intervalle candidat en prenant en compte chaque individu et en fonction de la valeur de chaque critère d’évaluation de chacun des intervalles de la période considérée et déterminée lors de la sous-étape (E41) précédente ; une sous-étape (E43) de simulation, dite simulation courte, à l’aide du modèle physique, de l’évolution du système sur les seuls intervalles candidats déterminés lors de la sous-étape (E42) de sélection d’un intervalle candidat pour chaque période ; une sous-étape (E44) de division, en deux périodes de temps, de la période parmi la pluralité de périodes présentant l’écart le plus important entre la valeur de chaque critère déterminée à l’aide de la simulation longue et la valeur de chaque critère déterminée à l’aide de la simulation courte ; ces sous-étapes (E41,E42,E43,E44) étant répétées jusqu’à que le nombre de périodes soit égal à un nombre de périodes prédéterminées ou que l’accord global entre les valeurs du critère déterminées à l’aide de la simulation longue et celles déterminées à l’aide de la simulation courte du système est au-dessus d’une valeur seuil, les intervalles candidats (CP) associés à chaque période étant alors désignés comme intervalle caractéristique desdites périodes, la pluralité d’intervalles caractéristiques ainsi obtenue représentant les intervalles pour lesquels doit être effectuée la simulation minimale. Procédé (100) selon la revendication précédente dans lequel l’étape (E2) de simulation est mise en œuvre pour une pluralité d’individus, le procédé comprenant en outre, avant l’étape (E2) de simulation, une étape (E1) de sélection d’une pluralité d’individus en fonction des valeurs que peuvent prendre le ou les paramètres du modèle physique. Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes comprenant en outre, pour chaque période déterminée lors de l’étape (E4) de détermination de l’intervalle caractéristique, en procédant dans l’ordre chronologique ou antichronologique, une étape (E5) de sélection d’un nouvel intervalle caractéristique, ledit intervalle caractéristique sélectionné étant l’intervalle permettant, avec les autres intervalles caractéristiques relatifs aux autres périodes et pour l’ensemble des critères d’évaluation, d’obtenir le meilleur accord, sur l’ensemble de l’horizon temporel, entre les valeurs des critères déterminées à l’aide d’une simulation courte effectuée sur les intervalles caractéristiques et les valeurs desdits critères pour chaque période de temps associé auxdits intervalles à l’aide de la simulation longue. Procédé (100) selon la revendication précédente dans lequel l’étape (E5) de sélection comprend, pour chaque période : pour une partie au moins des intervalles de la période considérée, une sous-étape (E51) de calcul de l’accord sur l’ensemble de l’horizon temporel entre les valeurs des critères calculés pour la pluralité de période de temps à l’aide de la simulation longue et les valeurs desdits critères calculées pour la pluralité de périodes de temps à partir d’une simulation courte ne prenant en compte que les intervalles caractéristique et en considérant pour intervalle caractéristique de la période considérée l’intervalle considéré ; une sous-étape (E52) de sélection du nouvel intervalle caractéristique de la période considérée, ce dernier étant l’intervalle permettant d’obtenir l’accord sur l’ensemble de l’horizon temporel le plus élevé. Procédé de simulation d’un système physique sur un horizon temporel prédéfini à l’aide d’un modèle physique du système physique, l’horizon temporel étant divisée en N intervalle d’une durée prédéfinie, les intervalles parmi les N intervalles pour lesquels la simulation est effectué étant déterminés à l’aide d’un procédé (100) selon l’une des revendications précédentes. Dispositif de traitement de données comprenant des moyens configurés pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications précédentes. Programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 5. Support de données lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon la revendication précédente.