FR 3117238 A1 20220610 FR 2103871 A 20210414 Titre : Procédé évolutionnaire d’une fonction mathématique prédictive L’invention concerne un procédé (1000) comprenant au moins les étapes suivantes mises en œuvre par l’unité de traitement électronique de données: • Acquisition 1100 d’une pluralité de données ; • Génération 1200 d’une population initiale d’un nombre prédéterminé P de candidats ; • Evaluation 1300 d’un score de prédiction de chaque fonction mathématique prédictive de chaque candidat ; • Mutation 1400 d’une partie au moins des candidats ; • Croisement 1500 d’au moins une partie des candidats entre eux ; • Sélection 1700 du candidat comprenant la fonction mathématique prédictive présentant le meilleur score de prédiction ; • Extraction 1800 de la fonction mathématique prédictive. Figure pour l’abrégé : Fig.1 Procédé évolutionnaire d’une fonction mathématique prédictive La présente invention concerne le domaine de l’intelligence artificielle. La présente invention trouve pour domaine d’application la prédiction du comportement d’un paramètre, en particulier d’un paramètre d’un système physique, chimique ou encore biologique. La présente invention concerne en outre l’optimisation des ressources système nécessaires à l’implémentation d’une solution prédictive reposant sur le traitement de données par un algorithme évolutionnaire. ETAT DE LA TECHNIQUE L’intelligence artificielle est de plus en plus présente dans la vie de tous les jours, mais également dans des technologies où l’on ne l'attend pas, bien souvent du fait de sa robustesse pour la prédiction. En effet, de nombreux domaines techniques gagnent à disposer d’un procédé leur permettant de prédire l’évolution temporelle de certains paramètres physiques, chimiques ou encore biologiques. Néanmoins, un des biais important au déploiement plus intensif de solutions techniques s’appuyant sur les prouesses de l’intelligence artificielle repose sur le fait que ces solutions sont bien souvent gourmandes en ressources système, que cela soit en énergie ou bien encore en espace mémoire. D’ailleurs l’implantation de technologies exploitant l’intelligence artificielle dans des équipements embarqués se fait difficilement et au sacrifice de performances ou d’autonomie énergétique. Un autre problème que rencontre ce type de solutions technologiques concerne l’opacité des résultats délivrés. En effet, les résultats que fournissent les intelligences artificielles ne sont, bien souvent, pas intelligibles. Les systèmes exploitant l’intelligence artificielle sont comme des boites noires, et le crédit accordé aux résultats délivrés est dès lors faible. Si l’on prend l’exemple d’un réseau de neurones, l’extraction d’un modèle mathématique décrivant le réseau de neurones est d’une telle complexité qu’il en devient bien souvent inutile. Cette problématique se pose également pour les modèles prédictifs issus des algorithmes génétiques qui aboutissent bien souvent à des solutions intellectuellement opaques, peu exploitables en l’état, et gourmandes en ressources système. Ces algorithmes appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnaires et permettent de solutionner des problématiques techniques d’optimisation et de prédiction. Cette solution technique nécessite elle aussi dans l’art antérieur de lourdes ressources système et délivre ici encore une solution qui n’est pas intelligible, dont la taille mémoire est importante et dont l’implémentation demande des ressources système conséquentes. Il existe donc un réel besoin pour une solution permettant de résoudre ou de limiter au moins certains des inconvénients des solutions connues. En particulier, il existe un besoin consistant à fournir une solution permettant l’utilisation de la puissance des algorithmes génétiques dans un contexte où les ressources système sont faibles. Par ailleurs, il serait avantageux de permettre que les solutions délivrées soient exportables. De même, il existe un besoin pour des solutions présentant un haut niveau d’intelligibilité. La présente invention a pour but de résoudre en partie au moins certaines de ces problématiques. RESUME Pour atteindre cet objectif, selon un mode de réalisation on prévoit un procédé évolutionnaire de génération d’une fonction mathématique prédictive d’au moins un paramètre en fonction d’une pluralité de variables représentatives d’une partie au moins d’un système, de préférence ledit paramètre étant physique et/ou chimique et/ou biologique, ledit procédé étant mis en œuvre par au moins une unité de traitement électronique de données, de préférence l’unité de traitement électronique de données comprenant au moins un processeur ou microprocesseur, ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend au moins les étapes suivantes effectuées par l’unité de traitement électronique de données : Acquisition d’une pluralité de données comprenant des données propres à chacune des variables de la pluralité de variables considérées ; Génération d’une population initiale d’un nombre P prédéterminé de candidats, chaque candidat comprenant un nombre N prédéterminé d’éléments E i et un nombre M prédéterminé de fonctions de fusion mathématiques F i , la génération de la population initiale comprenant, pour chaque candidat, au moins les étapes suivantes : Sélection, de préférence aléatoire, de N éléments E i de sorte à former un ensemble E, chaque éléments E i étant pris parmi ladite la pluralité de variables et/ou parmi au moins une constante issue d’une loi de distribution; Génération, de préférence aléatoire, de M fonctions de fusion mathématiques F i de sorte à former un ensemble F, chaque fonction de fusion mathématique F i comprenant au moins : Un premier opérateur Op1 sélectionné aléatoirement parmi un premier groupe d’opérateurs O1 ; Un deuxième opérateur Op2 sélectionné aléatoirement parmi un deuxième groupe d’opérateurs O2 ; Un paramètre de biais B, de préférence sélectionné aléatoirement dans l’intervalle [0, 1] ; Un paramètre de remplacement R, de préférence sélectionné aléatoirement parmi -1 ou 1 ; Génération d’un nouvel ensemble E’ d’éléments E’ i à partir de l’ensemble E d’éléments E i , de sorte à ce qu’une partie au moins des éléments E’ i soit une combinaison mathématique d’au moins deux d’éléments E i , ladite combinaison mathématique étant obtenue par application d’une fonction de fusion mathématique F i auxdits au moins deux d’éléments E i ; Répétition Q fois de l’étape de génération d’un nouvel ensemble d’éléments à partir de l’ensemble précédemment généré, de sorte à obtenir pour chaque candidat un ensemble E Q d’éléments, Q étant un nombre prédéterminé ; Obtention d’une population initiale de candidats, chaque candidat comprenant un ensemble E Q d’éléments, certains au moins des éléments de chaque ensemble E Q étant une combinaison mathématique d’une pluralité de variables, cette combinaison mathématique étant en partie au moins une fonction mathématique prédictive ; Evaluation d’un score de prédiction de chaque fonction mathématique prédictive de chaque candidat relativement à une première partie au moins de la pluralité de données, de sorte à identifier, pour chaque candidat, la fonction mathématique prédictive présentant le meilleur score de prédiction ; Mutation d’une partie au moins des candidats de la population initiale, de préférence de sorte à former des candidats mutés, cette étape de mutation comprenant la modification aléatoire d’au moins l’un parmi un élément et/ou un opérateur et/ou le paramètre de biais B et/ou le paramètre de remplacement R de chaque candidat considéré ; Croisement d’une partie au moins des candidats entre eux, de préférence de sorte à générer une pluralité de candidats croisés ; Répétition un nombre de fois prédéterminé de la série d’étapes d’évaluation, de mutation et de croisement précédentes ; Sélection d’un candidat pris parmi la pluralité de candidats, ce candidat sélectionné correspondant à celui comprenant la fonction mathématique prédictive présentant le meilleur score de prédiction relativement au moins à une deuxième partie de la pluralité des données par rapport à toutes les fonctions mathématiques prédictives de tous les candidats ; Extraction de la fonction mathématique prédictive dudit paramètre dudit candidat sélectionné présentant le score de prédiction le plus élevé. Cela permet de générer une fonction mathématique prédictive dont la taille mémoire est contrôlée par le choix de paramètres prédéterminés. Cela permet d’utiliser la puissance de calcul des algorithmes génétiques tout en maitrisant la complexité de la fonction mathématique prédictive ainsi obtenue. Un autre avantage repose sur le fait d’obtenir une fonction mathématique prédictive dont les ressources système utiles pour sa mise en œuvre sont connues et faibles. La solution proposée permet d’obtenir une fonction mathématique prédictive dont l’intelligibilité est élevée, et dont la complexité est réduite et maîtrisée. Un autre avantage consiste sur le fait de disposer d’une formule mathématique prédictive exportable aisément dans un circuit électronique ou un dispositif embarqué pour apporter une forme d’intelligence prédictive au plus près des données collectées et des besoins. Cela permet d’expliciter mathématiquement la relation entre variables à expliquer et variables explicatives. Le procédé proposé permet, lors de la construction des candidats et des formules mathématiques de prédiction, d’éviter intrinsèquement la construction de longues formules. Cela permet, via la génération des candidats, de générer non pas des arbres de modélisation, mais bien des branches dont seules les plus pertinentes sont alors combinées entre elles pour former un arbre de modélisation. Un autre avantage repose sur le fait de trouver des solutions plus rapidement que les approches classiques de l’art antérieur. Cela permet de contraindre la congestion, c’est-à-dire la croissance incontrôlée des formules mathématiques prédictives. Ainsi, par des stages de maturation, la capacité de complexifier une solution à un degré maximum est contrôlée par l’utilisateur et/ou l’unité de traitement électronique de données elle-même. Cela permet de produire des solutions simples, ou des solutions très complexes, en fonction des préférences de l’utilisateur et/ou des ressources systèmes disponibles. De manière avantageuse, on appelle étape de maturation les étapes de génération d’un nouvel ensemble E’ d’éléments E’ i à partir de l’ensemble E d’éléments E i et de répétition Q fois de cette même étape jusqu’à obtenir pour chaque candidat un ensemble E Q d’éléments. La solution proposée permet la construction de caractéristiques (Feature Engineering) de manière implicite, c’est-à-dire que la population de candidats est construite en transformant les données. Cela permet l’interprétabilité à travers des dépendances explicites entre la cible et les variables explicatives, c’est-à-dire les caractéristiques du jeu de données considérées. Cela permet une application du présent procédé à différents domaines et à divers types de technologies. Cela permet de générer des modèles plus performants avec des stratégies optimisées. Selon un exemple non limitatif, ledit paramètre est physique et/ou chimique et/ou biologique. Selon un exemple non limitatif, les variables de ladite pluralité de variables sont physiques et/ou chimiques et/ou biologiques. Selon un exemple non limitatif, ledit système est physique et/ou chimique et/ou biologique. Selon un exemple, la fonction mathématique prédictive extraite est une fonction mathématique prédictive d’au moins l’un parmi : un état de fonctionnement d’au moins un moteur, de préférence électrique, un temps de combustion d’au moins un matériau, une catégorie d’au moins un pixel parmi une pluralité de pixels, la catégorie étant prise parmi une pluralité de catégories de pixels, permettant de préférence la segmentation d’au moins une image. Ainsi, selon un exemple, le procédé proposé porte sur un procédé de prédiction de l’état de fonctionnement d’au moins un moteur, de préférence électrique. Ainsi, selon un exemple, le procédé proposé porte sur un procédé de prédiction du temps de combustion d’au moins un matériau. Ainsi, selon un exemple, le procédé proposé porte sur un procédé de prédiction de la catégorie d’au moins un pixel parmi une pluralité de pixel, cette catégorie étant prise parmi une pluralité de catégories de pixels, de préférence prédéterminées. Ainsi, selon un exemple, le procédé proposé porte sur un procédé de segmentation d’au moins une image. Selon un autre mode de réalisation, la présente solution concerne un procédé de génération d’une population de candidats aptes à être utilisés dans un procédé évolutionnaire de génération d’une fonction mathématique prédictive d’au moins un paramètre en fonction d’une pluralité de variables représentatives d’une partie au moins d’un système, de préférence ledit paramètre étant physique et/ou chimique et/ou biologique, la population initiale comprenant un nombre de candidats, chaque candidat comprenant un ensemble E Q d’éléments, ledit procédé de génération étant mis en œuvre par au moins une unité de traitement électronique de données, de préférence l’unité de traitement électronique de données comprenant au moins un processeur ou microprocesseur, ledit procédé de génération étant caractérisé en ce qu’il comprend, pour chaque candidat, au moins les étapes suivantes effectuées par l’unité de traitement électronique de données : Acquisition d’une pluralité de données comprenant des données propres à chacune des variables de la pluralité de variables considérées ; Génération d’une population initiale d’un nombre P prédéterminé de candidats, chaque candidat comprenant un nombre N prédéterminé d’éléments E i et un nombre M prédéterminé de fonctions de fusion mathématiques F i ; Sélection, de préférence aléatoire, de N éléments E i de sorte à former un ensemble E, chaque élément E i étant pris parmi ladite la pluralité de variables et/ou parmi au moins une constante issue d’une loi de distribution; Génération, de préférence aléatoire, de M fonctions de fusion mathématiques F i de sorte à former un ensemble F, chaque fonction de fusion mathématique F i comprenant au moins : Un premier opérateur Op1 sélectionné aléatoirement parmi un premier groupe d’opérateurs O1 ; Un deuxième opérateur Op2 sélectionné aléatoirement parmi un deuxième groupe d’opérateurs O2 ; Un paramètre de biais B, de préférence sélectionné aléatoirement dans l’intervalle [0, 1] ; Un paramètre de remplacement R, de préférence sélectionné aléatoirement parmi -1 ou 1 ; Génération d’un nouvel ensemble E’ d’éléments E’ i à partir de l’ensemble E d’éléments E i , de sorte à ce qu’une partie au moins des éléments E’ i soit une combinaison mathématique d’au moins deux d’éléments E i , ladite combinaison mathématique étant obtenue par application d’une fonction de fusion mathématique F i auxdits d’au moins deux d’éléments E i ; Répétition Q fois de l’étape de génération d’un nouvel ensemble d’éléments à partir de l’ensemble précédemment généré, de sorte à obtenir pour chaque candidat un ensemble E Q d’éléments, Q étant un nombre prédéterminé ; Obtention d’une population de candidats, chaque candidat comprenant un ensemble E Q d’éléments, certains au moins des éléments de chaque ensemble E Q étant une combinaison mathématique d’une pluralité de variables, cette combinaison mathématique étant destinée à former en partie au moins d’une fonction mathématique prédictive. Avantageusement, au moins les étapes d’acquisition, de génération d’évaluation, de mutation, de croisement, de répétition, de sélection et d’extraction sont effectuées par l’unité de traitement électronique de données de données. Selon un exemple, le nombre N est prédéterminé avant ladite étape de génération de la population de candidats. Cela présente pour avantage de générer une fonction mathématique prédictive dont la taille mémoire est contrôlée par le choix de paramètres prédéterminés, et dont l’intelligibilité est élevée, et dont la complexité est réduite et maîtrisée. Selon un exemple, le nombre M est prédéterminé avant ladite génération de la population de candidats. Cela présente pour avantage de de générer une fonction mathématique prédictive dont la taille mémoire est contrôlée par le choix de paramètres prédéterminés, et dont l’intelligibilité est élevée, et dont la complexité est réduite et maîtrisée. Selon un exemple, le nombre P est prédéterminé avant ladite génération de la population de candidats. Cela présente pour avantage de de générer une fonction mathématique prédictive dont la taille mémoire est contrôlée par le choix de paramètres prédéterminés, dont l’intelligibilité est élevée, et dont la complexité est réduite et maîtrisée. Avantageusement, le paramètre de biais B est un nombre réel, non nécessairement entier compris entre 0 et 1, bornes comprises. Avantageusement, les nombres M, N, P et Q sont des entiers supérieurs à 0. La présente solution concerne aussi un circuit électronique comprenant une pluralité de composants électroniques configurés pour exécuter une série d’instructions qui lorsqu’elles sont effectuées mettent en œuvre le procédé selon la présente solution. La présente solution concerne également un dispositif embarqué comprenant au moins un circuit électronique selon la présente solution et au moins un capteur, le capteur étant configuré pour collecter des données propres à au moins une variable, ces données étant destinées à former une partie au moins de la pluralité de données. Ainsi, il est possible de mettre en œuvre le procédé sur la base d’une solution dite hardware, ci-dessus en l’absence d’un processeur de microprocesseurs utilisant uniquement des composants électroniques. Selon un exemple, le capteur est configuré pour recevoir, par exemple par ondes radiofréquence, des données propres à au moins une variable, ces données étant destinées à former une partie au moins de la pluralité de données. Selon un mode de réalisation, la présente solution concerne une unité de traitement électronique de données comprenant une pluralité de composants électroniques configurés pour exécuter une série d’instructions qui lorsqu’elles sont effectuées mettent en œuvre le procédé selon la présente solution. L’unité de traitement électronique de données peut comprendre un processeur et éventuellement des composants électroniques. L’unité de traitement électronique de données peut comprendre ou être un ordinateur. Il peut également être ou bien faire partie d’un terminal utilisateur tel qu’un téléphone intelligent. La présente solution concerne également un système comprenant au moins une unité de traitement électronique de données selon la présente solution et au moins un capteur, le capteur étant configuré pour collecter des données destinées à former une partie au moins de la pluralité de données. La présente solution concerne aussi un produit programme d’ordinateur, de préférence enregistré sur un support de mémoire non transitoire, comprenant des instructions, qui lorsqu’elles sont effectuées par au moins l’un parmi un processeur, un ordinateur, exécute le procédé selon la présente solution. La présente solution concerne aussi une utilisation du procédé selon la présente invention pour la segmentation d’au moins une image comprenant une pluralité de pixels, cette utilisation étant configurée pour classer un ou plusieurs pixels de la pluralité de pixels selon une ou plusieurs catégories prédéterminées via une ou plusieurs fonctions mathématiques prédictives propres à un ou à plusieurs pixels de la pluralité de pixels. La présente invention concerne également une utilisation du système selon la présente invention pour le classement d’un ou de plusieurs pixels d’au moins une image selon une ou plusieurs catégories prédéterminées. Selon un autre aspect, la présente solution concerne un procédé de segmentation d’au moins une image comprenant une pluralité de pixels, le procédé de segmentation comprenant au moins, pour une partie au moins des pixels considérés de la pluralité de pixels, la génération d’au moins une fonction mathématique prédictive d’au moins une catégorie pour chaque pixel considéré, ladite catégorie étant prise parmi une pluralité de catégories prédéterminées, de préférence prises parmi au moins : une personne, un véhicule, un objet, une route, un bâtiment, un nuage, de la neige, de l’eau, du pétrole, de la terre, de la forêt, du désert, un os, un muscle, de la graisse, une tumeur, un kyste, un nerf, un neurone, une dendrite, un synapse, une glande, un organe, cette génération d’une fonction mathématique prédictive étant fonction d’une pluralité de variables, de préférence prises parmi au moins : un ou plusieurs pixels de ladite image, une ou plusieurs images, une ou plusieurs vidéo, une ou plusieurs couleurs, une ou plusieurs longueurs d’ondes, une ou plusieurs fréquences, ledit procédé étant mis en œuvre par au moins une unité de traitement électronique de données, de préférence l’unité de traitement électronique de données comprenant au moins un processeur ou microprocesseur, ledit procédé étant caractérisé en ce que la génération d’au moins une fonction mathématique prédictive pour chaque pixel considéré comprend au moins les étapes suivantes effectuées par l’unité de traitement électronique de données : Acquisition d’une pluralité de données comprenant des données propres à chacune des variables de la pluralité de variables considérées, de préférence lesdites données comprenant au moins l’un parmi : une image, une vidéo, un voxel, un pixel, une couleur, une longueur d’onde, une fréquence ; Génération d’une population initiale d’un nombre P prédéterminé de candi-dats, chaque candidat comprenant un nombre N prédéterminé d’éléments E i et un nombre M prédéterminé de fonctions de fusion mathématiques Fi, la génération de la population initiale comprenant, pour chaque candidat, au moins les étapes suivantes : Sélection, de préférence aléatoire, de N éléments Ei de sorte à former un ensemble E, chaque éléments E i étant pris parmi ladite la pluralité de variables et/ou parmi au moins une constante issue d’une loi de dis-tribution; Génération, de préférence aléatoire, de M fonctions de fusion mathématiques F i de sorte à former un ensemble F, chaque fonction de fusion mathématique F i comprenant au moins : Un premier opérateur Op1 sélectionné aléatoirement parmi un premier groupe d’opérateurs O1 ; Un deuxième opérateur Op2 sélectionné aléatoirement parmi un deuxième groupe d’opérateurs O2 ; Un paramètre de biais B, de préférence sélectionné aléatoirement dans l’intervalle [0, 1] ; Un paramètre de remplacement R, de préférence sélectionné aléatoirement parmi -1 ou 1 ; Génération d’un nouvel ensemble E’ d’éléments E’ i à partir de l’ensemble E d’éléments E i , de sorte à ce qu’une partie au moins des éléments E’ i soit une combinaison mathématique d’au moins deux d’éléments E i , ladite combinaison mathématique étant obtenue par ap-plication d’une fonction de fusion mathématique F i auxdits au moins deux d’éléments E i ; Répétition Q fois de l’étape de génération d’un nouvel ensemble d’éléments à partir de l’ensemble précédemment généré, de sorte à obtenir pour chaque candidat un ensemble E Q d’éléments, Q étant un nombre prédéterminé ; Obtention d’une population initiale de candidats, chaque candidat comprenant un ensemble E Q d’éléments, certains au moins des éléments de chaque ensemble E Q étant une combinaison mathématique d’une pluralité de variables, cette combinaison mathématique étant en partie au moins une fonction mathématique prédictive ; Evaluation d’un score de prédiction de chaque fonction mathématique prédictive de chaque candidat relativement à une première partie au moins de la pluralité de données, de sorte à identifier, pour chaque candidat, la fonction mathématique prédictive présentant le meilleur score de prédiction ; Mutation d’une partie au moins des candidats de la population initiale, de préférence de sorte à former des candidats mutés, cette étape de mutation comprenant la modification aléatoire d’au moins l’un parmi un élément et/ou un opérateur et/ou le paramètre de biais B et/ou le paramètre de remplacement R de chaque candidat considéré ; Croisement d’une partie au moins des candidats entre eux, de préférence de sorte à générer une pluralité de candidats croisés ; Répétition un nombre de fois prédéterminé de la série d’étapes d’évaluation, de mutation et de croisement précédentes ; Sélection d’un candidat pris parmi la pluralité de candidats, ce candidat sélectionné correspondant à celui comprenant la fonction mathématique prédictive présentant le meilleur score de prédiction relativement au moins à une deuxième partie de la pluralité des données par rapport à toutes les fonctions mathématiques prédictives de tous les candidats ; Extraction de la fonction mathématique prédictive de ladite catégorie pour ledit pixel considéré à partir dudit candidat sélectionné présentant le score de prédiction le plus élevé ; Classement de chaque pixel considéré dans au moins une catégorie prédéterminée selon la fonction mathématique prédictive de ladite catégorie pour ledit pixel considéré. La présente solution concerne également une utilisation du procédé selon la présente invention pour la segmentation d’au moins une image comprenant une pluralité de pixels, ladite utilisation étant configurée pour classer un ou plusieurs pixels de la pluralité de pixels, selon une ou plusieurs catégories prédéterminées, via une ou plusieurs fonctions mathématiques prédictives propres à un ou à plusieurs pixels de la pluralité de pixels considérés, et dans laquelle : le paramètre considéré par ledit procédé correspond à une ou plusieurs catégories prédéterminées associées à un ou à plusieurs pixels considérés, chaque catégorie prédéterminée étant prise parmi au moins : une personne, un véhicule, un objet, une route, un bâtiment, un nuage, de la neige, de l’eau, du pétrole, de la terre, de la forêt, du désert, un os, un muscle, de la graisse, une tumeur, un kyste, un nerf, un neurone, une dendrite, un synapse, une glande, un organe, chaque fonction mathématique prédictive est obtenue par ledit procédé et correspond à la fonction mathématique prédictive d’un candidat sélectionné présentant le score de prédiction le plus élevé lors de l’exécution dudit procédé, une partie au moins des variables utilisées par ledit procédé est prises parmi au moins : un ou plusieurs pixels de ladite image, une ou plusieurs images, une ou plusieurs vidéo, une ou plusieurs couleurs, une ou plusieurs longueurs d’ondes, une ou plusieurs fréquences. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les buts, objets, ainsi que les caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront mieux de la description détaillée d’un mode de réalisation de cette dernière qui est illustré par les dessins d’accompagnement suivants dans lesquels : La représente le procédé de génération d’une fonction mathématique prédictive selon un mode de réalisation de la présente invention. La représente schématiquement un candidat selon un mode de réalisation de la présente invention. La représente schématiquement une étape de la génération de la population initiale selon un mode de réalisation de la présente invention. La représente schématiquement un dispositif embarqué selon un mode de réalisation de la présente invention. La représente schématiquement un système selon un mode de réalisation de la présente invention. Les dessins sont donnés à titre d'exemples et ne sont pas limitatifs de l’invention. Ils constituent des représentations schématiques de principe destinées à faciliter la compréhension de l’invention et ne sont pas nécessairement à l'échelle des applications pratiques. Procédé (1000) évolutionnaire de génération d’une fonction mathématique prédictive d’au moins un paramètre en fonction d’une pluralité de variables représentatives d’une partie au moins d’un système, ledit paramètre étant physique et/ou chimique et/ou biologique, ledit système étant un système mécanique et/ou un système électronique et/ou un système optique et/ou un système biochimique et/ou un système physico-chimique et/ou un système biologique, ledit procédé étant mis en œuvre par au moins une unité de traitement électronique de données (4000), l’unité de traitement électronique de données (4000) comprenant au moins un processeur ou microprocesseur, ledit procédé (1000) étant caractérisé en ce qu’il comprend au moins les étapes suivantes effectuées par l’unité de traitement électronique de données (4000) : Acquisition (1100), par l’unité de traitement électronique de données (4000), d’une pluralité de données comprenant des données propres à chacune des variables de la pluralité de variables considérées, ladite acquisition (1100) d’une pluralité de données étant effectuée : depuis au moins une base de données ; et/ou depuis au moins un capteur (3200) configuré pour mesurer au moins une variable de ladite pluralité de variables, chaque variable étant acquise par au moins un capteur (3200) ; Génération (1200), par l’unité de traitement électronique de données (4000), d’une population initiale d’un nombre P prédéterminé de candidats (2000), chaque candidat (2000) comprenant un nombre N prédéterminé d’éléments Ei (2110, 2120, 2130, 2140, 2150) et un nombre M prédéterminé de fonctions de fusion mathématiques Fi (2200), la génération de la population initiale comprenant, pour chaque candidat (2000), au moins les étapes suivantes : Sélection (1210), de préférence aléatoire, de N éléments Ei (2110, 2120, 2130, 2140, 2150) de sorte à former un ensemble E (2100), chaque éléments Ei (2110, 2120, 2130, 2140, 2150) étant pris parmi ladite la pluralité de variables et/ou parmi au moins une constante issue d’une loi de distribution; Génération (1220), de préférence aléatoire, de M fonctions de fusion mathématiques Fi (2200) de sorte à former un ensemble F, chaque fonction de fusion mathématique Fi comprenant au moins : Un premier opérateur Op1 (2210) sélectionné aléatoirement parmi un premier groupe d’opérateurs O1 ; Un deuxième opérateur Op2 (2200) sélectionné aléatoirement parmi un deuxième groupe d’opérateurs O2 ; Un paramètre de biais B (2230), de préférence sélectionné aléatoirement dans l’intervalle [0, 1] ; Un paramètre de remplacement R (2240), de préférence sélectionné aléatoirement parmi -1 ou 1 ; Génération (1230) d’un nouvel ensemble E’ (2100a) d’éléments E’i (2110a, 2120a) à partir de l’ensemble E (2100) d’éléments Ei (2110, 2120, 2130, 2140, 2150), de sorte à ce qu’une partie au moins des éléments E’i (2110a, 2120a) soit une combinaison mathématique d’au moins deux d’éléments Ei (2110, 2120), ladite combinaison mathématique étant obtenue par application d’une fonction de fusion mathématique Fi (2200) auxdits au moins deux d’éléments Ei; Répétition (1240) Q fois de l’étape de génération d’un nouvel ensemble d’éléments à partir de l’ensemble précédemment généré, de sorte à obtenir pour chaque candidat un ensemble EQ d’éléments, Q étant un nombre prédéterminé ; Obtention (1250), par l’unité de traitement électronique de données (4000), d’une population initiale de candidats (2000), chaque candidat (2000) comprenant un ensemble EQ d’éléments, certains au moins des éléments de chaque ensemble EQ étant une combinaison mathématique d’une pluralité de variables, cette combinaison mathématique étant en partie au moins une fonction mathématique prédictive ; Evaluation (1300), par l’unité de traitement électronique de données (4000), d’un score de prédiction de chaque fonction mathématique prédictive de chaque candidat (2000) relativement à une première partie au moins de la pluralité de données, de sorte à identifier, pour chaque candidat (2000), la fonction mathématique prédictive présentant le meilleur score de prédiction ; Mutation (1400), par l’unité de traitement électronique de données (4000), d’une partie au moins des candidats (2000) de la population initiale, cette étape de mutation comprenant la modification aléatoire d’au moins l’un parmi un élément (2110, 2120, 2130, 2140, 2150) et/ou un opérateur (2210, 2220) et/ou le paramètre de biais B (2230) et/ou le paramètre de remplacement R (2240) de chaque candidat (2000) considéré ; Croisement (1500), par l’unité de traitement électronique de données (4000), d’une partie au moins des candidats (2000) entre eux ; Répétition (1600), par l’unité de traitement électronique de données (4000), un nombre de fois prédéterminé de la série d’étapes d’évaluation (1300), de mutation (1400) et de croisement (1500) précédentes ; Sélection (1700), par l’unité de traitement électronique de données (4000), d’un candidat (2000) pris parmi la pluralité de candidats (2000), ce candidat (2000) sélectionné correspondant à celui comprenant la fonction mathématique prédictive présentant le meilleur score de prédiction relativement au moins à une deuxième partie de la pluralité des données par rapport à toutes les fonctions mathématiques prédictives de tous les candidats (2000) ; Extraction (1800), par l’unité de traitement électronique de données (4000), de la fonction mathématique prédictive dudit paramètre physique et/ou chimique et/ou biologique dudit candidat (2000) sélectionné présentant le score de prédiction le plus élevé, ladite fonction mathématique prédictive présentant une taille mémoire contrôlée par le choix des paramètres prédéterminés précédents. Procédé (1000) selon la revendication précédente dans lequel ledit capteur est pris parmi au moins : un accélérateur, un gyroscope, un capteur optique, un capteur acoustique, un capteur d’humidité, un capteur de densité, un capteur de pression, un capteur de poids, un capteur de déformation, un capteur de température, un sondage, une application mobile, un capteur de position. Procédé (1000) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel l’application d’une fonction de fusion mathématique F 1 (2200), appartenant à l’ensemble F, à deux éléments E 1 (2110) et E 2 (2120) appartenant à l’ensemble E (2100) génère une combinaison mathématique d’au moins l’élément E 1 (2110) et l’élément E 2 (2120). Procédé (1000) selon la revendication précédente dans lequel ladite combinaison mathématique remplace un élément pris aléatoirement parmi E 1 (2110) ou E 2 (2120), l’autre parmi E 1 (2110) ou E 2 (2120) restant égal à lui-même, de sorte à générer en partie au moins le nouvel ensemble E’, ledit remplacement étant fonction de la valeur du paramètre de remplacement R (2240). Procédé (1000) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel la fonction mathématique prédictive de chaque candidat est une combinaison mathématique d’une partie, de préférence de l’ensemble des éléments du candidat considéré. Procédé (1000) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel M est égal à (N*Q)/2 si N*Q est égal à un nombre pair ou bien à ((N*Q)-1)/2 si N*Q est égal à un nombre impair. Procédé (1000) selon l’une quelconque des revendications précédente dans lequel la combinaison mathématique entre au moins un premier élément E 1 (2110) et un deuxième élément E 2 (2120) de l’ensemble E (2100) d’éléments E i (2110, 2120, 2130, 2140, 2150) est égale à B*Op1(E 1 , E 2 ) + (1-B)*(Op2(E 1 , E 2 )). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel l’étape d’évaluation (1300) comprend au moins une étape de combinaison mathématique d’une partie au moins des éléments de l’ensemble E Q de chaque candidat (2000) de sorte à obtenir le meilleur score de prédiction de chaque candidat (2000). Procédé (1000) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel l’étape de croisement (1500) d’une partie au moins des candidats (2000) comprend au moins les étapes suivantes : Génération d’une pluralité de groupes de candidats (2000) de sorte à répartir aléatoirement, dans chaque groupe de la pluralité de groupes, une pluralité de candidats (2000) ; Détermination, pour chaque groupe de candidats (2000), du candidat (2000) présentant le meilleur score de prédiction par rapport aux autres candidats (2000) de son groupe et le candidat (2000) présentant le pire score de prédiction par rapport aux autres candidats (2000) de son groupe, relativement au moins à une troisième partie de la pluralité de données ; Génération d’un paramètre X dont la valeur est comprise aléatoirement entre 0 et 1 ; Puis, pour chaque élément (2110, 2120, 2130, 2140, 2150) du candidat (2000) présentant le pire score de prédiction, génération d’un paramètre Y dont la valeur est comprise aléatoirement entre 0 et 1, de sorte à : Si Y est supérieur à X, l’élément considéré est remplacé par l’élément correspondant du candidat (2000) présentant le meilleur score de prédiction ; Si Y est inférieur à X, l’élément considéré est conservé ; Puis, pour chaque fonction de fusion mathématique (2200) du candidat (2000) présentant le pire score de prédiction, génération d’un paramètre Z dont la valeur est comprise aléatoirement entre 0 et 1, de sorte à : Si Z est inférieur à X, respectivement la fonction de fusion mathématique (2200) considérée et/ou un opérateur (2210, 2220) et/ou le paramètre de biais B (2230) et/ou le paramètre de remplacement R (2240) est remplacé par respectivement la fonction de fusion mathématique (2200) et/ou un opérateur (2210, 2220) et/ou le paramètre de biais B (2230) et/ou le paramètre de remplacement R (2240) correspondant du candidat (2000) présentant le meilleur score de prédiction ; Si Z est inférieur à X, la fonction de fusion mathématique (2200) considérée et/ou un opérateur (2210, 2220) et/ou le paramètre de biais B (2230) et/ou le paramètre de remplacement R (2240) est conservée. Procédé (1000) selon l’une quelconque des revendications 1 à 3 dans lequel l’étape de croisement (1500) des candidats (2000) comprend au moins les étapes suivantes : Evaluation du score de prédiction de chaque candidat (2000) relativement au moins à une troisième partie de la pluralité des données ; Comparaison par couple (C 1 , C 2 ) de candidats (2000) du score de prédiction d’un premier candidat C 1 avec le score de prédiction d’un deuxième candidat C 2 de sorte à identifier le candidat (2000) parmi le couple (C 1 , C 2 ) présentant le meilleur score de prédiction relativement au moins à la troisième partie de la pluralité de données ; Remplacement aléatoire respectivement d’au moins un élément (2110, 2120, 2130, 2140, 2150) et/ou un opérateur (2210, 2220) et/ou le paramètre de biais B (2230) et/ou le paramètre de remplacement R (2240) du candidat (2000) présentant le moins bon score de prédiction parmi le couple (C 1 , C 2 ) par respectivement au moins un élément (2110, 2120, 2130, 2140, 2150) et/ou un opérateur (2210, 2220) et/ou le paramètre de biais B (2230) et/ou le paramètre de remplacement R (2240) du candidat (2000) présentant le meilleur score de prédiction parmi le couple (C 1 , C 2 ) relativement au moins à la troisième partie de la pluralité de données. Procédé (1000) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel la première partie de la pluralité de données correspond à un ensemble de données de validation, et dans lequel la deuxième partie de la pluralité de données correspond à un ensemble de données de validation et/ou de sélection. Procédé (1000) selon la revendication précédente dans lequel les données de validation sont des données préenregistrées. Procédé (1000) selon l’une quelconque des revendications précédentes en combinaison avec l’une quelconque des revendications 9 ou 10 dans lequel la troisième partie correspond à un ensemble de données d’entrainement et/ou de test. Procédé (1000) selon la revendication précédente dans lequel les données d’entrainement sont des données préenregistrées. Procédé (1000) selon la revendication précédente dans lequel les données de test sont des données préenregistrées et/ou acquises en temps réel. Procédé (1000) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le score de prédiction d’un candidat (2000) est évalué en mesurant l’erreur entre l’évolution du paramètre physique et/ou chimique et/ou biologique donné par un ensemble de données de la pluralité de données et l’évolution du paramètre physique et/ou chimique et/ou biologique donné par une fonction mathématique prédictive générée à partir dudit candidat (2000). Procédé (1000) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le score de prédiction d’un candidat (2000) correspond au meilleur score de prédiction de ses fonctions mathématiques prédictives. Procédé (1000) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel l’évaluation du score de prédiction est fonction de la nature du paramètre physique et/ou chimique et/ou biologique, et/ou de la nature de la pluralité de variables. Procédé (1000) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel l’évaluation du score de prédiction implique l’utilisation d’au moins une fonction prise parmi au moins : une fonction de régression, une fonction de classification binaire et/ou multiple. Procédé (1000) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel les composantes aléatoires du procédé sont obtenues à partir d’au moins un générateur électronique de nombres aléatoires, de préférence quantique. Procédé (1000) selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant, après l’étape d’extraction de la fonction mathématique prédictive, au moins une étape d’exportation de ladite fonction mathématique prédictive dans au moins un circuit électronique (3100) comprenant une pluralité de composants électroniques configurés pour exécuter une série d’instructions mettant en œuvre au moins la fonction mathématique prédictive, ladite étape d’exportation étant effectuée par l’unité de traitement électronique de données (4000). Procédé (1000) selon la revendication précédente dans lequel l’étape d’exportation de ladite fonction mathématique prédictive comprend au moins les étapes suivantes : Exportation du candidat (2000) sélectionné correspondant à celui comprenant la fonction mathématique prédictive présentant le meilleur score de prédiction ; Exportation de ladite fonction mathématique prédictive ; Exportation d’un algorithme d’actualisation de ladite fonction mathématique prédictive à partir des éléments et/ou des fonctions de fusion mathématiques du candidat (2000) sélectionné et d’une pluralité de données, de préférence acquises par le circuit électronique (3100), avantageusement via un ou plusieurs capteurs (3200). Procédé (1000) selon la revendication 21 dans lequel l’étape d’exportation de ladite fonction mathématique prédictive comprend au moins les étapes suivantes : Application d’un premier algorithme de traitement de la formule mathématique prédictive de sorte à générer un code informatique étant fonction de la formule mathématique ; Conformation du code informatique selon une mise en forme prédéterminée sélectionnée parmi une pluralité de mises en forme ; Exportation du code informatique conformé dans ledit circuit électronique (3100). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel au moins l’un parmi les nombres prédéterminés P, N, M, Q comprend une valeur adaptée audit système, ladite valeur adaptée étant obtenue par les étapes suivantes : Tirage aléatoirement, par l’unité de traitement électronique de données (4000), d’au moins une valeur pour ledit nombre prédéterminé considéré selon une première loi ; Evaluation (1300), par l’unité de traitement électronique de données (4000), d’un score de prédiction de chaque fonction mathématique prédictive de chaque candidat (2000) relativement à une première partie au moins de la pluralité de données, de sorte à identifier, pour chaque candidat (2000), la fonction mathématique prédictive présentant le meilleur score de prédiction ; Calcul de la distribution à posteriori des paramètres de manière à obtenir une deuxième loi, par l’unité de traitement électronique de données (4000) ; Répétition des précédentes étapes un nombre de fois L, en remplaçant la première loi par la deuxième loi jusqu’à obtention de ladite valeur adaptée dudit nombre prédéterminé considéré. Procédé (1000) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel la fonction mathématique prédictive extraite est une fonction mathématique prédictive d’au moins l’un parmi : un état de fonctionnement d’au moins un moteur, de préférence électrique, un temps de combustion d’au moins un matériau, une catégorie d’au moins un pixel parmi une pluralité de pixels, la catégorie étant prise parmi une pluralité de catégories de pixels, permettant de préférence la segmentation d’au moins une image. Circuit électronique (3100) comprenant une pluralité de composants électroniques configurés pour exécuter une série d’instructions qui lorsqu’elles sont effectuées mettent en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes. Dispositif embarqué (3000) comprenant au moins un circuit électronique (3100) selon la revendication précédente et au moins un capteur (3200), le capteur (3200) étant configuré pour collecter des données propres à au moins une variable, ces données étant destinées à former une partie au moins de la pluralité de données. Unité de traitement électronique de données (4000) comprenant une pluralité de composants électroniques configurés pour exécuter une série d’instructions qui lorsqu’elles sont effectuées mettent en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 25. Système (5000) comprenant au moins une unité de traitement électronique de données (4000) selon la revendication précédente et au moins un capteur (3200), le capteur (3200) étant configuré pour collecter des données destinées à former une partie au moins de la pluralité de données. Produit programme d’ordinateur, de préférence enregistré sur un support de mémoire non transitoire, comprenant des instructions, qui lorsqu’elles sont effectuées par au moins l’un parmi un processeur, un ordinateur, exécute le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 25. Utilisation du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 24 pour la segmentation d’au moins une image comprenant une pluralité de pixels, ladite utilisation étant configurée pour classer un ou plusieurs pixels de la pluralité de pixels, selon une ou plusieurs catégories prédéterminées, via une ou plusieurs fonctions mathématiques prédictives propres à un ou à plusieurs pixels de la pluralité de pixels considérés, et dans laquelle : Le paramètre considéré par ledit procédé correspond à une ou plusieurs catégories prédéterminées associées à un ou à plusieurs pixels considérés, chaque catégorie prédéterminée étant prise parmi au moins : une personne, un véhicule, un objet, une route, un bâtiment, un nuage, de la neige, de l’eau, du pétrole, de la terre, de la forêt, du désert, un os, un muscle, de la graisse, une tumeur, un kyste, un nerf, un neurone, une dendrite, un synapse, une glande, un organe, chaque fonction mathématique prédictive est obtenue par ledit procédé et correspond à la fonction mathématique prédictive d’un candidat (2000) sélectionné présentant le score de prédiction le plus élevé lors de l’exécution dudit procédé, une partie au moins des variables utilisées par ledit procédé est prises parmi au moins : un ou plusieurs pixels de ladite image, une ou plusieurs images, une ou plusieurs vidéo, une ou plusieurs couleurs, une ou plusieurs longueurs d’ondes, une ou plusieurs fréquences. Utilisation selon la revendication précédente dans laquelle l’image est acquise par un système satellitaire ou par un dispositif d’imagerie médicale ou par une caméra vidéo.