FR 3119257 A1 20220729 FR 2200660 A 20220126 TITRE : Procédé et dispositif de reconnaissance d’une manipulation d’un système de post-traitement des gaz d’échappement Procédé consistant à : - fournir des chronogrammes de grandeurs de fonctionnement avec des grandeurs systémiques et/ou une grandeur de réglage d’une intervention sur l’installation correspondant à des séries chronologiques de grandeurs de fonctionnement à des instants successifs, - utiliser un modèle de reconnaissance de manipulation fondé sur des données à chaque instant actuel pour qu’indépendamment des grandeurs d’entrée, qui comprennent au moins une partie des grandeurs de fonctionnement, déterminer des grandeurs de sortie pour une partie des grandeurs de fonctionnement. Le modèle de reconnaissance comporte un auto-encodeur avec un premier réseau neuronal récurent, un modèle de prédiction avec un second réseau neuronal récurrent et un modèle d’exploitation. On combine les sorties de l’auto-encodeur et du modèle de prédiction pour les appliquer à un modèle d’exploitation pour obtenir les grandeurs de sortie. On fait l’apprentissage du modèle de reconnaissance pour qu’en fonction des valeurs actuelles une partie des grandeurs de fonctionnement, modéliser les valeurs actuelles des grandeurs de sortie, et reconnaître une anomalie en fonction d’une erreur de modélisation pour chacune des grandeurs de sortie, et reconnaître une manipulation. Pas de figure Procédé et dispositif de reconnaissance d’une manipulation d’un système de post-traitement des gaz d’échappement DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention se rapporte à un procédé implémenté par ordinateur et un dispositif pour reconnaître toute manipulation du système de post-traitement des gaz d’échappement à l’aide d’un procédé d’intelligence artificielle. ETAT DE LA TECHNIQUE Les systèmes actuels de post-traitement des gaz d’échappement SCR (SCR réduction catalytique sélective) pour dénoxer (réduction d’azote par injection d’urée dans les gaz d’échappement) disposent d’une surveillance réglementaire pour le fonctionnement sans défaut de paramètres systémiques (diagnostic embarqué). Ces diagnostics embarqués, soumettent l’appareil de commande et son programme sont entre autres à un contrôle de plausibilité des paramètres systémiques, caractéristiques pour le respect des valeurs limites, physiquement significatives. C’est ainsi que, par exemple, on évite qu’une valeur non plausible de la température des gaz d’échappement soit utilisée dans le calcul de la stratégie du fonctionnement SCR. Pour les paramètres propres au système dont les valeurs résultent de la combinaison de différentes grandeurs de réglage de la régulation SCR, on vérifie en outre si après une intervention sur le système, on obtient la réaction prévisible du système. C’est ainsi que, par exemple, en augmentant la dose d’urée dans des conditions définies, on obtient une réduction des émissions d’oxydes d’azote mesurée par un capteur d’oxydes d’azote. Si la réaction prévisible ne se produit pas, on peut lancer d’autres fonctions de diagnostic pour détecter des défauts au niveau des composants. Or, les installations techniques de véhicules automobiles peuvent être manipulées de manière frauduleuse pour obtenir une conduite plus avantageuse pour le conducteur. Ainsi l’installation de post-traitement des gaz d’échappement peut être manipulée pour augmenter la puissance du système de motorisation ou pour réduire la consommation de produits, notamment d’urée. Cela peut être fait avec des émulateurs SCR fabriqués de manière professionnelle et dont le fonctionnement est complexe. Ces émulateurs sont en mesure de modifier les valeurs de consigne/valeurs des capteurs, comme par exemple, les grandeurs des capteurs de la pression systémique dans le véhicule pour que le système SCR ne soit plus activé que de manière limitée, voire complètement neutralisé. Cela permet de réduire l’entretien de fonctionnement du véhicule et le coût de remplissage d’urée au prix d’une augmentation de l’émission des oxydes d’azote. Les fonctions actuelles de diagnostic peuvent être trompées par des signaux de capteurs émulés ce qui complique la détection de la manipulation. En général, les procédés de détection (ou de reconnaissance) d’une manipulation sont fondés sur le réglage. Les procédés de surveillance des manipulations fondées sur le réglage ont l’inconvénient de ne permettre d’interroger que des stratégies de manipulation connues, c’est-à-dire des manipulations connues. Ainsi, une telle stratégie de lutte ne voit pas les manipulations les plus nouvelles. De plus, il est compliqué de saisir un système technique complexe et ses relations dans le système de régulation pour établir des règles correspondantes permettant de déceler une manipulation. A titre d’exemple, pour une installation de post-traitement des gaz d’échappement, du fait de son comportement dynamique, les états de fonctionnement sont multiples et peuvent, le cas échéant, notamment pour des états de système qui se produisent rarement, ne pas pouvoir être associés de façon certaine à une manipulation. Ainsi, l’invention a pour objet un procédé implémenté par ordinateur pour reconnaître une manipulation sur une installation technique, notamment une installation technique dans un véhicule automobile, notamment une installation de post-traitement des gaz d’échappement, procédé comprenant les étapes suivantes consistant à : - fournir des chronogrammes de grandeurs de fonctionnement avec une ou plusieurs grandeurs systémiques et/ou au moins une grandeur de réglage d’une intervention sur l’installation technique qui correspondent respectivement à des séries chronologiques de valeurs de grandeurs de fonctionnement pour des instants successifs, - utiliser un modèle de reconnaissance de manipulation fondé sur des données à chaque instant actuel pour qu’indépendamment des grandeurs d’entrée, qui comprennent au moins une partie des grandeurs de fonctionnement, déterminer une ou plusieurs grandeurs de sortie qui correspondent à au moins une partie des grandeurs de fonctionnement, * le modèle de reconnaissance de manipulation comportant un auto-encodeur avec un premier réseau neuronal récurent, un modèle de prédiction avec un second réseau neuronal récurrent et un modèle d’exploitation, * les sorties de l’auto-encodeur et du modèle de prédiction étant combinées entre elles et ensuite elles sont appliquées à un modèle d’exploitation pour obtenir les grandeurs de sortie, * le modèle de reconnaissance de manipulation étant entrainé pour qu’en fonction des valeurs actuelles d’au moins une partie des grandeurs de fonctionnement, il modélise les valeurs actuelles des grandeurs de sortie, - reconnaître une anomalie en fonction d’une erreur de modélisation pour chacune des grandeurs de sortie, et - reconnaître une manipulation en fonction des anomalies détectées. Les systèmes de reconnaissance de manipulations fondés sur le réglage ont l’inconvénient de ne reconnaître que des stratégies de manipulation connues et ne permettent pas de déceler de nouvelles techniques de manipulation. De plus, les procédés de reconnaissance de manipulations ont des lacunes car les systèmes techniques complexes tels que les systèmes de post-traitement de gaz d’échappement ne peuvent pas être saisis complètement par la régulation. Le procédé de reconnaissance (détection) d’une manipulation d’un système de post-traitement de gaz d’échappement selon l’invention permet à l’aide d’un modèle de reconnaissance de manipulation s’appuyant sur les données, d’apprendre le comportement normal de l’installation technique et de déceler (reconnaître, détecter) des écarts du procédé normal comme étant des tentatives de manipulation. Pour cela, on utilise des procédés du domaine de l’apprentissage non surveillé s’appuyant sur des données de fonctionnement enregistrées à partir d’une ou plusieurs installations techniques pour l’apprentissage du fonctionnement à l’état normal de l’installation technique. Les procédés d’apprentissage machine ont la capacité de reconnaître d’eux-mêmes les relations fonctionnelles et les propriétés des signaux d’entrée considérés, qui sont importantes pour résoudre le problème sans que, indépendamment du choix des autres grandeurs de fonctionnement utilisées, avoir à utiliser des connaissances dans ce domaine. Comme le comportement normal de l’installation technique est appris, on peut également reconnaître par ce système, de nouvelles tentatives de manipulations, inconnues jusqu’alors. Le procédé de reconnaissance de manipulations selon l’invention utilise les parcours ou évolutions de grandeurs de fonctionnement qui sont enregistrés pendant le fonctionnement de l’installation technique. Le modèle de reconnaissance de manipulation est utilisé pour les instants successifs avec les valeurs respectivement actuelles des grandeurs d’entrée et qui comprennent au moins une partie des grandeurs de fonctionnement. Les grandeurs de fonctionnement peuvent être une ou plusieurs grandeurs de capteur ou plusieurs grandeurs de réglage avec lesquelles fonctionnent l’installation technique, notamment l’installation de post-traitement des gaz d’échappement et le moteur à combustion interne en amont. Au moins une partie des parcours des grandeurs de fonctionnement sont traitées préalablement comme grandeurs d’entrée dans un auto-encodeur à l’aide d’un premier réseau neuronal récurrent et ensuite ces données sont traitées par une ou plusieurs couches linéaires (couches complètement connectées). Le réseau neuronal récurrent peut, par exemple, être sous la forme d’une mémoire long court-terme LSTM ou d’une unité GRU (unité récurrente à portes) ou des variantes de tels systèmes pour apprendre et tenir compte des dynamiques temporelles des parcours correspondants des grandeurs de fonctionnement. Un auto-encodeur au sens de la description définit l’architecture du réseau neuronal sous la forme d’un auto-encodeur. A la différence de la signification usuelle de réseaux neuronaux, les données d’entrée pour les données de sortie de l’auto-encodeur sont différentes, c’est-à-dire l’auto-encodeur n’est pas exclusivement réalisé ou entraîné pour reconstruire les données d’entrée. En outre, l’auto-encodeur peut être sous la forme d’un auto-encodeur variationnel et comporter un espace latent de caractéristiques réalisé par deux couches linéaires d’espace de caractéristiques pour reproduire un vecteur de valeur moyenne et un vecteur d’écart-type, l’auto-encodeur variationnel étant entraîné avec un terme de régularisation qui réalise les couches de l’espace de caractéristiques pour reproduire le vecteur de valeur moyenne et un vecteur d’écart-type pendant l’apprentissage. Les auto-encodeurs variationnels sont utilisés comme des modèles génératifs. Pour cela, dans l’apprentissage, un système de régularisation force la distribution dans l’espace latent (généralement une distribution normale multi-variante). Cela favorise la continuité dans l’espace latent. Par exemple, le système de régularisation peut faire une distribution normale. L’espace latent de caractéristiques est réalisé ainsi avec deux couches linéaires (couches complètement connectées) dont l’une représente le vecteur de valeur moyenne et l’autre l’écart standard. L’auto-encodeur variationnel a l’avantage de réaliser une continuité forcée dans l’espace latent de façon à rapprocher des points d’entrée "analogues" dans l’espace latent pour que l’auto-encodeur variationnel puisse mieux généraliser des données non vues. De plus, on utilise un modèle de prédiction qui, partant des tracés des grandeurs de fonctionnement prédit au moins une partie des grandeurs de fonctionnement fournies avec un développement dans le temps ou un chronogramme des grandeurs de fonctionnement. Le modèle de prévision comprend un second réseau récurrent dont la sortie est couplée à une ou plusieurs couches linéaires (couches complètement connectées). Les courbes des grandeurs de fonctionnement ne sont utilisées qu’à un instant qui précède l’instant actuel, comme grandeur d’entrée ; cela signifie que pendant que l’auto-encodeur reçoit les grandeurs d’entrée de l’instant actuel, le modèle de prédiction reçoit les valeurs des grandeurs d’entrée correspondant à l’instant précédent. En particulier, à chaque instant actuel, on peut fournir à l’auto-encodeur, les valeurs actuelles des premières grandeurs d’entrée et au modèle de prévisions les valeurs des secondes grandeurs d’entrée de l’instant précédent. Le modèle de prévision est entraîné en commun avec les autres composants du modèle de reconnaissance de manipulations pour apprendre ce qui doit être combiné à la sortie de l’auto-encodeur et obtenir une grandeur de sortie souhaitée. Les grandeurs de sortie sont définies à la sortie de l’auto-encodeur pour ce que le modèle de prévisions "considère comme important" à l’instant t-1. On peut prévoir, de façon correspondante, qu’à chaque instant actuel, l’auto-encodeur reçoit les valeurs actuelles des grandeurs d’entrée et le modèle de prévision, les valeurs des grandeurs d’entrée correspondant à l’instant précédent. Une ou plusieurs couches linéaires reliées en série qui sont à la suite du second réseau récurrent, correspondent à des couches complètement connectées dont les sorties sont combinées à la sortie de l’auto-encodeur variationnel. En particulier, les sorties de l’auto-encodeur variationnel et du modèle de prévision sont additionnées et le résultat est fourni au réseau neuronal à une ou plusieurs couches, pour être traitées et ainsi modéliser une série chronologique de grandeurs de fonctionnement. Un autre procédé consiste à concaténer les sorties. L’entraînement du module de reconnaissance de manipulation se fait globalement. Les grandeurs de sortie du modèle de reconnaissance de manipulation, notamment avec les grandeurs de comparaison qui correspondent au moins partiellement aux grandeurs d’entrée ou sont déduites de celles-ci ou qui sont modélisées de façon correspondante dans un jeu de régression, et avec les valeurs moyennes et les écarts types, sont intégrées dans la fonction d’erreur, et une partie des erreurs, par exemple sera calculée comme erreur quadratique moyenne et une autre partie sera définie par la régularisation Kulback-Leibler. En outre, on peut entraîner au préalable l’auto-encodeur, notamment en utilisant une fonction d’erreur telle que l’erreur quadratique moyenne et dans le cas d’un auto-encodeur variationnel, en utilisant le terme de régularisation Kulack-Leibler. La suite de l’entraînement de l’ensemble du modèle de reconnaissance de manipulation peut se faire avec ou sans fixer les paramètres de réseau de l’auto-encodeur. A la fois, l’option de l’apprentissage préalable de l’auto-encodeur et aussi l’apprentissage global du modèle de reconnaissance de manipulation peuvent se faire à plusieurs instants. Le nombre d’instants sera soit prédéfini de manière fixe, soit défini par un critère de rupture. A chaque époque, toutes les données d’entraînement, les données de grandeurs de fonctionnement d’un comportement normal de l’installation de post-traitement des gaz d’échappement seront indiquées une fois avant que l’auto-encodeur ne fonctionne. De façon préférentielle, les grandeurs de fonctionnement sont réparties en intervalles de temps, par exemple, entre 500 et 3.000 instants. A chacune des époques d’entraînement, on peut générer à nouveau et de façon aléatoire, les intervalles de temps. Si l’auto-encodeur est entraîné au préalable, la sortie de l’auto-encodeur avec les matrices calculées pour la valeur moyenne et l’écart type de la couche intermédiaire de l’auto-encodeur variationnel et les valeurs effectives sont appliquées à la fonction d’erreur F. La fonction d’erreur définit l’erreur de modélisation, l’erreur quadratique moyenne ou en variante la fonction Huber-Loss ou autre fonction qui indique un écart numérique entre les valeurs effectives des grandeurs de fonctionnement à l’instant t et les grandeurs de sortie fournies par le modèle de reconnaissance de manipulation. Pour forcer la propriété de distribution de l’espace latent de l’auto-encodeur variationnel, on tient compte d’une régularisation Kulback-Leibler pour la modélisation, dans laquelle la valeur moyenne intervient dans l’écart type, comme cela est connu pour l’entraînement d’un auto-encodeur variationnel. La valeur de l’erreur est alors utilisée dans une rétropropagation du gradient pour adapter les poids du réseau selon une stratégie d’optimisation. Pour cela, on utilise un algorithme de descente de gradient, usuel pour les réseaux neuronaux, tel que SGD, ADAM, ADAMW, RMSProp ou AdaGrad. Selon une caractéristique, la première et la seconde grandeur peuvent comporter respectivement une partie des grandeurs de fonctionnement, être identiques à celles-ci ou partiellement identiques ou différentes, les grandeurs de sortie comprenant une partie des grandeurs de fonctionnement, étant identiques aux premières ou secondes grandeurs d’entrée, partiellement identiques ou différentes de celles-ci et l’erreur de modélisation est définie comme dépendant des valeurs actuelles, modélisées, des grandeurs de sortie et des valeurs actuelles des grandeurs de fonctionnement, correspondant aux grandeurs de sortie. En d’autres termes, les grandeurs de sortie peuvent comporter dans un jeu de régression des grandeurs qui ne sont pas une partie des grandeurs d’entrée, mais comprennent d’autres grandeurs de fonctionnement qui ne sont pas des grandeurs d’entrée. En particulier, l’auto-encodeur variationnel comporte un espace latent de caractéristiques formé de deux couches linéaires d’espace de caractéristiques pour reproduire un vecteur de valeur moyenne et un vecteur d’écart-type, l’erreur de modélisation étant toujours dépendant des valeurs actuelles modélisées du vecteur de valeur moyenne et du vecteur d’écart-type. En outre, l’erreur de modélisation peut se déterminer à l’aide d’une fonction d’erreur prédéfinie fondée, notamment sur l’erreur quadratique moyenne, sur la fonction Huber-Loss ou sur une fonction de racine carrée d’erreur quadratique moyenne entre les valeurs actuelles respectives de la seconde partie des grandeurs de fonctionnement et les grandeurs de sortie. Selon une autre caractéristique, pour plusieurs intervalles de temps (instant) d’un intervalle d’exploitation, on définit respectivement pour un nombre d’instants successifs, pour chacune des grandeurs de sortie, une erreur globale respective formée de plusieurs erreurs de modélisation, notamment par l’addition des erreurs de modélisation et en fonction du dépassement d’un pourcentage d’évaluation, prédéfini pour la grandeur de sortie respective, par l’erreur globale on reconnaît une anomalie pour l’instant concerné. Pour l’utilisation du modèle de reconnaissance de manipulation, pour un intervalle avec un certain nombre d’instants, on fournit les grandeurs de fonctionnement à l’auto-encodeur variationnel et au modèle de prédiction pour obtenir une grandeur de sortie résultante, correspondante. A l’aide d’une fonction d’erreur, on lui attribue un score d’anomalie pour chacun des instants. En particulier, la fonction d’erreur peut définir une erreur de modélisation et faire la somme de celles-ci pour chaque grandeur de sortie pour le nombre d’instants de l’intervalle de temps et obtenir une erreur globale de chacune des grandeurs de sortie. L’erreur globale qui en résulte pour chacune des grandeurs de sortie en une matrice d’erreur pour chaque bloc de temps et chaque grandeur de fonctionnement ; à partir de cette matrice, on calcule une valeur en pourcentage. Par exemple, pour chaque grandeur de fonctionnement, on calcule un pourcentage dans une plage comprise entre 99,9 % et 99,99 %. Le pourcentage est enregistré et exploité dans la phase d’évaluation pour détecter (reconnaître) une manipulation. En particulier, on reconnaît une manipulation si au moins, pour une grandeur de sortie, le pourcentage dépasse un pourcentage d’évaluation, prédéfini. En particulier, on peut reconnaître une manipulation de l’installation technique si la partie des anomalies dans les intervalles de temps de l’intervalle d’exploitation dépasse un seuil correspondant prédéfini. Le pourcentage d’évaluation peut se définir pour chaque grandeur de fonctionnement en ce qu’à partir de l’évolution des grandeurs de fonctionnement on définit un jeu de données de validation prédéterminées pour un fonctionnement correct de l’installation technique à un instant d’un intervalle d’exploitation, avec respectivement un nombre d’instants successifs avec chaque fois un défaut global de plusieurs erreurs de modélisation pour ces instants respectifs, notamment en faisant l’addition des erreurs de modélisation ; à partir des grandeurs de sortie et des erreurs globales associées, on établit une matrice d’erreur et pour chaque grandeur de sortie, on prévoit un pourcentage comme pourcentage d’évaluation, notamment un pourcentage à 99,9 %. Selon une forme de réalisation, l’installation technique est une installation de post-traitement des gaz d’échappement et le vecteur d’entrée comprend comme grandeur de réglage, une grandeur de réglage du système d’injection d’urée. Suivant une autre caractéristique, on signale la manipulation reconnue (détectée) ou on fait fonctionner l’installation technique en fonction de la manipulation détectée. Selon un autre développement, l’invention a pour objet un procédé d’entraînement d’un modèle de reconnaissance de manipulation fondé sur des données selon les parcours des grandeurs de fonctionnement d’une installation technique, ces grandeurs de fonctionnement comprenant une ou plusieurs grandeurs systémiques et/ou au moins une grandeur de réglage pour intervenir sur l’installation technique et respectivement des séries chronologiques de valeurs des grandeurs de fonctionnement aux instants successifs ; le modèle de reconnaissance de manipulation comprend un auto-encodeur avec un premier réseau neuronal récurrent, un modèle de prévision avec un second modèle neuronal récurrent et un modèle d’exploitation ; les sorties de l’auto-encodeur et du modèle de prévision sont combinées et ensuite fournies à un modèle d’exploitation pour déterminer les grandeurs de sortie, le modèle de reconnaissance de manipulation étant entraîné pour modéliser les grandeurs de sortie qui correspondent à une ou plusieurs grandeurs de fonctionnement en fonction des valeurs actuelles d’au moins une partie des grandeurs de fonctionnement. Selon un autre développement, l’invention a pour objet un dispositif de reconnaissance de manipulation d’une installation technique notamment d’une installation technique d’un véhicule automobile, en particulier, d’une installation de post-traitement des gaz d’échappement, le dispositif étant réalisé pour : - fournir des chronogrammes de grandeurs de fonctionnement avec une ou plusieurs grandeurs systémiques et/ou au moins une grandeur de réglage pour intervenir sur l’installation technique, qui correspondent respectivement à des séries chronologiques de valeurs de grandeurs de fonctionnement à des instants successifs, - utiliser un modèle de reconnaissance de manipulation fondé sur les données à chaque instant actuel, pour qu’en fonction des grandeurs d’entrée qui comprennent au moins une partie des grandeurs de fonctionnement, déterminer une ou plusieurs grandeurs de sortie qui correspondent au moins à une partie des grandeurs de fonctionnement, * le modèle de reconnaissance de manipulation comprenant un auto-encodeur avec un premier réseau neuronal récurrent, un modèle de prédiction avec un second réseau neuronal récurrent ainsi qu’un modèle d’exploitation, * les sorties de l’auto-encodeur et du modèle de prédiction étant combinées entre elles et fournies ensuite à un modèle d’exploitation pour déterminer les grandeurs de sortie, * le modèle de reconnaissance de manipulation étant entraîné pour qu’en fonction des valeurs actuelles d’au moins une partie des grandeurs de fonctionnement modéliser les valeurs actuelles des grandeurs de sortie, - reconnaître une anomalie en fonction d’une erreur de modélisation pour chacune des grandeurs de sortie, et - reconnaître une manipulation en fonction des anomalies reconnues. La présente invention sera décrite ci-après de manière plus détaillée à l’aide de modes de réalisation représentés dans les dessins annexés dans lesquels : représentation schématique d’une installation de post-traitement des gaz d’échappement, comme exemple de système technique, représentation schématique d’une structure de réseau d’un modèle de reconnaissance de manipulation fondé sur l’exploitation de séries chronologiques de vecteurs d’entrée pour permettre la reconnaissance de manipulations, et ordinogramme explicitant un procédé de reconnaissance de manipulation de l’installation de post-traitement des gaz d’échappement de la . DESCRIPTION DE MODES DE REALISATION La est une représentation schématique d’un système de post-traitement des gaz d’échappement 2 appliqué à un système de motorisation 1 ayant un moteur thermique 3. L’installation de post-traitement de gaz d’échappement 2 est conçue pour faire le post-traitement des gaz d’échappement du moteur thermique 3 qui peut être un moteur diesel. L’installation de post-traitement des gaz d’échappement 2 comporte un filtre à particules 21 et un catalyseur SCR 22. En amont du filtre à particules 21 et en aval du filtre à particules 21 ainsi qu’en aval du catalyseur SCR 22, on mesure la température des gaz d’échappement à l’air d’un capteur de température 23, 24, 25 respectif et en amont et en aval du catalyseur SCR 22 on mesure la teneur en NOx avec un capteur NOx respectif 26, 27 pour le traiter dans une unité de commande 4. Les signaux des capteurs sont fournis à l’unité de commande sous la forme de grandeurs du système G. Un réservoir d’urée 51, une pompe d’urée 52 et un système de buse d’extrémité, possible, commandé par l’unité de commande 4 à l’aide d’une grandeur de réglage fournissent l’urée en quantité prédéfinie au gaz d’échappement, en aval du catalyseur SCR 22. Selon un procédé, l’unité de commande 4 commande l’alimentation en urée en aval du catalyseur SCR 22 en prédéfinissant une grandeur de réglage pour le système d’injection 53 pour arriver à la meilleure catalyse possible des gaz d’échappement pour réduire autant que possible la teneur en oxydes d’azote. Les dispositifs de manipulation habituel traitent les signaux de capteurs et/ou les signaux de réglage pour réduire la consommation d’urée ou l’arrêter complètement. Certes, de telles manipulations peuvent se reconnaître par les surveillances des états de fonctionnement de l’installation de post-traitement de gaz d’échappement, mais, néanmoins, on ne peut vérifier, de cette manière, tous les états de fonctionnement frauduleux. C’est pourquoi on propose un procédé de reconnaissance de manipulation fondé sur un modèle de connaissance de manipulation. Cela peut se fait dans l’unité de commande 4. Le procédé est implémenté dans l’unité de commande 4 sous la forme d’un programme et/ou d’un circuit. La est une représentation schématique d’un modèle de reconnaissance de manipulation 10 qui traite les courbes des grandeurs d’entrée E pour générer une ou plusieurs grandeurs de sortie A. Les grandeurs d’entrée peuvent comprendre les grandeurs de fonctionnement B, les grandeurs de système G et/ou les grandeurs de réglage S. Les grandeurs d’entrée sont exploitées instant par instant pour reconstruire la valeur actuelle d’une ou plusieurs grandeurs de fonctionnement B et la fournir comme grandeur de sortie correspondante. Les grandeurs de sortie se trouvaient comme grandeurs de fonctionnement d’un jeu de régression. Pour cela, le modèle de reconnaissance de manipulation comporte un auto-encodeur qui reçoit une ou plusieurs premières grandeurs d’entrée et contrairement à l’exemple de réalisation représenté, il est réalisé comme auto-encodeur variationnel 20. L’auto-encodeur variationnel 20 comporte en entrée, un premier réseau neuronal récurrent 201. Le premier réseau neuronal récurrent 201 est, par exemple, une mémoire LSTM ou GRU ou de leurs variantes. Le premier réseau neuronal récurrent 201 sert à l’apprentissage des dynamiques dans le temps des courbes des premières grandeurs d’entrée E’. La sortie du premier réseau neuronal récurrent 201 est issue d’une ou plusieurs premières couches complètement connectées en série 202 (couches linéaires) c’est-à-dire des couches neuronales sans fonction d’activation non linéaire. Une ou plusieurs premières couches complètement connectées 202 forment en sortie un espace de caractéristiques 203, latentes, de l’encodeur variationnel. L’espace latent de caractéristiques s’applique également à la répartition des caractéristiques du tracé de la première grandeur d’entrée E’ en ce que l’encodeur variationnel 2 est réalisé comme modèle génératif. Pour cela, à l’aide d’un terme de régularisation pour forcer la distribution correspondante dans l’espace latent de caractéristiques 203. Le terme de régularisation est prédéfini en ce que la distribution des caractéristiques des premières grandeurs d’entrée correspond à la distribution normale multivariante. Pour cela, l’espace lattent de caractéristiques 203 est réalisé à partir de deux couches linéaires de caractéristiques, c’est-à-dire de couches neuronales ou sans fonction d’activation non linéaire de sorte que l’une des couches de caractéristiques 203a représente le vecteur moyen µ et l’autre couche de caractéristiques 203b représente l’écart type σ. On utilise l’encodeur variationnel pour qu’à l’exposé du modèle de reconnaissance de manipulations, on a une capacité de généralisation plus élevée des courbes de répartition de grandeurs d’entrée qui atteignent les courbes de grandeurs d’entrée qui ne sont pas copiées des données d’entraînement selon l’exposé du modèle de reconnaissance de manipulations avec une possibilité plus importante de généralisations des courbes de grandeur d’entrée réalisées avec des données d’entraînement. Le vecteur de valeur moyenne µ et celui d’écart-type σ qui représentent les couches de l’espace des caractéristiques 203a, 203b sont ensuite traitées à l’aide d’une ou plusieurs couches d’échantillonnage 204, de façon à collecter et à traiter les caractéristiques latentes apprises par l’auto-encodeur. Dans un modèle prévisionnel 30, on traite une ou plusieurs seconde grandeurs d’entrée E’’ qui correspondent à une partie des grandeurs de fonctionnement B fondées sur un instant t-1 antérieur. Ce traitement est ensuite combiné à la sortie de l’encodeur de façon que l’ensemble du modèle de reconnaissance de manipulations puisse accéder à l’information provenant des deux composants précédents. Les grandeurs d’entrée peuvent être identiques aux premières grandeurs d’entrée ou à une fraction de ceux-ci, correspondantes ou différentes des premières grandeurs d’entrée. Cela signifie que l’auto-encodeur reçoit dans l’instant t la valeur actuelle des premières grandeurs d’entrée et le modèle prévisionnel 30 reçoit les valeurs des secondes grandeurs d’entrée E’’ fournies à un instant antérieur (t-1). En particulier, cela permet, côté entrée, d’utiliser les grandeurs de fonctionnement qui sont certes importantes à cause de leur dépendance des autres signaux pour leur modélisation mais qui ne sont pas déterminantes pour la reconnaissance d’anomalies proprement dites et avec ainsi une partie des première et seconde grandeurs d’entrée. D’autre part, il est possible de modéliser les grandeurs de sortie A par un jeu de régression pour modéliser et les comparer aux grandeurs de fonctionnement B effectives qui sont les grandeurs de fonctionnement effectives B qui n’ont pas encore été utilisées, côté entrée. Le modèle prévisionnel 30 est commun avec l’auto-encodeur pour l’entraînement et ainsi il est en mesure de fournir une sortie qui correspond à la sortie de l’encodeur ou la complète. Pour cela, le modèle prévisionnel 30, contrairement à l’auto-encodeur 20, peut accéder aux valeurs des secondes grandeurs d’entrée provenant de l’instant temps précédent t-1. Le modèle prévisionnel 30 traite, pour cela, les courbes des différentes grandeurs d’entrée E’’ jusqu’à un instant t-1 précédent, tout d’abord avec un second réseau récurrent. Pour cela, la sortie du second réseau neuronal récurrent 301 est reliée à une ou plusieurs secondes couches complètement reliées 302. La sortie de l’une ou de plusieurs couches totalement connectées 302 du modèle prévisionnel 30 sont combinées à la sortie des couches d’échantillonnage 204 (vecteur de grandeur de fonctionnement BV) de l’auto-encodeur variationnel 200. En particulier, les sorties de l’auto-encodeur variationnel 20 et du modèle prévisionnel 30 sont additionnées ou concaténées dans un bloc de sommation pour obtenir le vecteur de résultat V. Le vecteur de résultat V peut être traité à son tour par un modèle d’exploitation 40 qui comporte une ou plusieurs troisièmes couches complètement connectées 401 pour générer comme sortie finale, une reconstruction d’une ou plusieurs grandeurs de fonctionnement B comme grandeur de sorties A. Les premières grandeurs d’entrée E’ de l’auto-encodeur variationnel 20 correspondent aux valeurs actuelles (instants t) des premières grandeurs d’entrée alors qu’en sortie du modèle prévisionnel 30 on aura des valeurs décalées d’un instant la seconde grandeur d’entrée E’’. Le but du modèle de reconnaissance de manipulations est de rechercher si, sur une période plus longue, par exemple, pour un trajet normal d’un véhicule, une installation de manipulation a été insérée. Les grandeurs de fonctionnement B sont ainsi enregistrées selon une trame de temps prédéfinie, par exemple de 100 ms ou de 500 ms ou de 1s. Il peut, en outre, être suffisant ne n’exploiter le modèle de reconnaissance de manipulation que pendant un pourcentage déterminé d’un trajet pour reconnaître une tentative de manipulation. Les grandeurs de fonctionnement B sont normées ou standardisées du point de vue du signal dans le modèle de reconnaissance de manipulation, notamment en utilisant une méthode identique à celle de l’apprentissage du modèle de reconnaissance de manipulation. Le traitement préalable des grandeurs de fonctionnement B doit être normalisé de manière robuste et il peut comporter d’autres étapes, nettoyer les données, comme, par exemple, traiter des valeurs absentes ou extraire des intervalles de temps caractéristiques, lisser les données ou appliquer d’autre types de transformation. Par exemple, le modèle de reconnaissance de manipulations peut générer un modèle pour un capteur NOx dont les signaux de capteurs sont manipulés. Comme on peut établir un modèle de régression précis pour le capteur NOx, on peut reconnaître de simples jeux de manipulation tels que, par exemple, l’insertion de valeurs de capteur NOx, réalistes, qui peuvent être reconnues de manière garantie car le modèle de reconnaissance de manipulation 10 a appris un comportement d’entrée et de sortie d’autres grandeurs de fonctionnement et ne peut être trompé par un simple modèle de reprise. La composition des grandeurs de fonctionnement B d’entrée et des grandeurs de sortie, côté sortie ainsi que la sélection des premières grandeurs d’entrée E’ et des secondes grandeurs d’entrée E’’ est établie à l’aide des connaissances de domaines. Pour une ou plusieurs grandeurs de fonctionnement qui sont connues pour pouvoir être manipulées, il est intéressant de choisir un jeu de régression pour générer une grandeur de sortie A qui n’a pas été utilisée au préalable comme grandeur d’entrée E’, E’’ ou comme première grandeur d’entrée E’ et/ou seconde grandeur d’entrée E’’. L’apprentissage du modèle de reconnaissance de manipulation peut se faire sur plusieurs moments. Le nombre de moments est fixé au préalable ou défini par un critère de rupture. A chaque moment on traite en une fois toutes les données d’apprentissage par le réseau neuronal. Les données d’apprentissage sont réparties en lots qui ont chacun des séries temporelles de grandeurs de fonctionnement comprises entre 100 et 5000, de préférence entre 500 et 300 valeurs. Avant chaque époque on peut générer à nouveau les lots de manière aléatoire. L’auto-encodeur 20 et/ou le modèle prévisionnel 30 peuvent être préparés par apprentissage, c’est-à-dire subir un apprentissage avant de passer à l’apprentissage global du modèle de reconnaissance de manipulation. L’apprentissage de l’auto-encodeur variationnel 20 se fait en se fondant sur les courbes des premières grandeurs d’entrée E’ et il est exécuté à l’aide d’une fonction de défaut F qui tient compte de la sortie de l’auto-encodeur variationnel avec les matrices calculées des valeurs moyennes et des écarts types ainsi que des valeurs effectives des grandeurs de sortie. La fonction d’erreur comprend l’erreur de modélisation (écart entre les grandeurs de sortie et les grandeurs de fonctionnement correspondantes, effectivement obtenues) telle que l’erreur quadratique moyenne (MSE) ou la racine de l’erreur quadratique moyenne RMSE ou, le cas échéant, le coefficient Huber-Loss ou autre fonction d’écart qui calcule l’écart numérique entre les valeurs effectives à l’instant actuel et les grandeurs de sortie du modèle de reconnaissance de manipulation. Pour forcer les propriétés de distribution de l’espace latent de caractéristiques, on additionne de façon pondérée une régulation Kullback-Leiber à l’erreur de modélisation, qui intervient dans le vecteur de valeurs moyennes ou le vecteur d’écart type tel que cela est connu selon l’état de la technique. L’erreur ainsi déterminée est propagée en retour par une propagation arrière sur les valeurs des grandeurs d’entrée ou grandeurs de fonctionnement selon les données d’apprentissage ; on adapte ainsi la pondération du réseau selon une stratégie optimale. Pour les réseaux neuronaux on peut utiliser les habituels algorithmes de descente de gradient pour des réseaux neuronaux tels que SGD, ADAM, ADAMW, RMSprop ou AdaGrad. La montre une application du modèle de reconnaissance de manipulation 10 pour signaler une manipulation d’un système de post-traitement de gaz d’échappement décrit de manière plus détaillée. Pour exploiter le modèle de reconnaissance de manipulation 10, dans l’étape S1, on fournit à chaque instant, la valeur actuelle de la première grandeur d’entrée E (partie des grandeurs de fonctionnement B) à l’auto-encodeur variationnel 20. Dans l’étape S2 on fournit les valeurs antérieures de la seconde grandeur d’entrée (la même ou une autre partie des grandeurs de fonctionnement) comme grandeur d’entrée décalée d’un instant du modèle prévisionnel 30. Dans l’étape S3, en appliquant le modèle de reconnaissance de manipulation 10, on détermine à chaque instant, la valeur actuelle des grandeurs de sortie. Les grandeurs de sortie A correspondent à cette partie de la grandeur de fonctionnement B ou à une partie de celle-ci. Dans l’étape S4 on détermine à l’instant actuel, pour toutes les grandeurs de sortie, chaque fois une erreur de modélisation comme écart entre la valeur modélisée de la grandeur de sortie et la valeur réelle de la grandeur de fonctionnement correspondant à la grandeur de sortie. La fonction d’erreur appliquée tient compte des grandeurs de sortie, les grandeurs de fonctionnement correspondant aux grandeurs de sortie, du vecteur de valeur moyenne et du vecteur d’écart type de l’auto-encodeur variationnel 20. La fonction de défaut peut être utilisée, par exemple, à l’erreur quadratique moyenne entre les grandeurs de reconstruction et les grandeurs de fonctionnement (ou une valeur RMSE ou Huber-Loss). Dans l’étape S5 on vérifie si l’on a déterminé des erreurs de modélisation pour le nombre T prédéfini d’instants dans le bloc de temps considéré de l’intervalle d’exploitation. Si cela est le cas (alternative : oui) on poursuit le procédé par l’étape S6 ; dans le cas contraire on revient à l’étape S1 pour l’instant suivant. Dans l’étape S6 on additionne les erreurs de modélisation des différents instants de l’intervalle de temps pris en compte précédemment, chaque fois pour chacune des grandeurs de sortie, pour obtenir l’erreur globale respective. Ainsi, à l’aide du parcours des grandeurs de fonctionnement du système de post-traitement des gaz d’échappement correspondant à chaque grandeur de sortie A, on détermine une erreur de modélisation et on l’additionne sur un nombre T d’instants pour obtenir l’erreur globale. Dans l’étape S7 on vérifie pour chaque grandeur de sortie si la valeur de l’erreur globale correspondante dépasse une valeur d’évaluation en pourcentage de la grandeur de sortie concernée. Si cela est le cas (alternative : oui) on marque comme suspect, dans l’étape S8, le signal correspondant pour l’intervalle de temps considéré de la grandeur de sortie correspondante. L’intervalle de temps pris en compte peut ainsi être marqué comme suspect ou comme anomalie si dans l’intervalle de temps, l’erreur globale pour au moins l’une des grandeurs de sortie a été considérée comme signalée. La valeur d’évaluation en pourcentage pour chaque grandeur de sortie est prédéfinie séparément. La valeur d’évaluation en pourcentage peut s’obtenir avant la phase d’exploitation proprement dite, sur la base de données de validation à partir d’un jeu de données de validation qui indique le parcours de grandeurs de fonctionnement d’un système de post-traitement de gaz d’échappement fonctionnant correctement sans avoir été manipulé. Pour chaque grandeur de sortie on peut ainsi déterminer une valeur d’évaluation en pourcentage qui résulte d’une matrice de confusion. A cet effet, on additionne les erreurs de manière signalée pour un nombre d’instants pour obtenir une valeur globale d’erreur. Cette opération est répétée de sorte qu’à partir des valeurs globales d’erreur résultantes, on obtient un pourcentage, par exemple, un pourcentage de 99,9 %. Cette valeur peut être calibrée (suivant qu’il est important d’éviter des faux positifs ou d’avoir un taux de reconnaissance aussi élevé que possible). Ainsi, pour chaque grandeur de sortie, on détermine une valeur d’évaluation en pourcentage avec laquelle on fait la comparaison dans la phase d’exploitation. Dans l’étape S9 on vérifie si d’autres périodes doivent être examinées dans l’intervalle d’exploitation. Si cela n’est pas le cas (alternative : non) on poursuit le procédé par l’étape S10 ; dans le cas contraire (alternative : oui) on revient à l’étape S1 pour l’intervalle de temps suivant. Pendant le procédé on peut enregistrer dans un compteur le nombre d’intervalles de temps qui a été pris en compte et dans un autre compteur, le nombre d’intervalles qui ont été signalés. Dans l’étape S10 on additionne les anomalies détectées pour des intervalles d’exploitation successifs, par exemple, sur un trajet et on divise cette somme par le nombre total d’intervalles d’exploitation pendant le trajet. Ce quotient indique la partie du trajet qui a été reconnue comme anormale. Dans l’étape S11 on vérifie que le quotient d’une valeur de seuil prédéfini a été dépassé. Si le quotient dépasse cette valeur prédéfinie (alternative : oui) alors dans l’étape S12 on conclut qu’il y a eu une tentative de manipulation et cette tentative sera signalée dans l’étape S13. Dans le cas contraire (alternative : non) on poursuit le procédé par l’étape S1. Procédé implémenté par ordinateur pour reconnaître une manipulation sur une installation technique (1), notamment une installation technique dans un véhicule automobile, notamment une installation de post-traitement des gaz d’échappement, procédé comprenant les étapes suivantes consistant à : - fournir (S1) des chronogrammes de grandeurs de fonctionnement (B) avec une ou plusieurs grandeurs systémiques (G) et/ou au moins une grandeur de réglage (S) d’une intervention sur l’installation technique (1) qui correspondent respectivement à des séries chronologiques de valeurs de grandeurs de fonctionnement pour des instants successifs, - utiliser (S2, S3) un modèle de reconnaissance de manipulation (10) fondé sur des données à chaque instant actuel pour qu’indépendamment des grandeurs d’entrée (E’, E’’), qui comprennent au moins une partie des grandeurs de fonctionnement (B), déterminer une ou plusieurs grandeurs de sortie (A) qui correspondent à au moins une partie des grandeurs de fonctionnement (B), * le modèle de reconnaissance de manipulation (10) comportant un auto-encodeur (20) avec un premier réseau neuronal récurent (201), un modèle de prédiction (30) avec un second réseau neuronal récurrent (301) et un modèle d’exploitation (40), * les sorties de l’auto-encodeur (20) et du modèle de prédiction (30) étant combinées entre elles et ensuite elles sont appliquées à un modèle d’exploitation (40) pour obtenir les grandeurs de sortie (A), * le modèle de reconnaissance de manipulation (10) étant entrainé pour qu’en fonction des valeurs actuelles d’au moins une partie des grandeurs de fonctionnement (B), il modélise les valeurs actuelles des grandeurs de sortie (A), - reconnaître (S5, S6) une anomalie en fonction d’une erreur de modélisation pour chacune des grandeurs de sortie, et - reconnaître (S7-S13) une manipulation en fonction des anomalies détectées. Procédé selon la revendication 1, selon lequel l’auto-encodeur (20) est un auto-encodeur variationnel et comporte un premier espace latent de caractéristiques (203) qui est réalisé avec deux couches linéaires d’espace de caractéristiques pour reproduire un vecteur de valeur moyenne et un vecteur d’écart type, on effectue l’apprentissage de l’auto-encodeur variationnel à l’aide d’un terme de régularisation qui produit la formation des couches d’espaces de caractéristiques pour reproduire le vecteur de valeur moyenne et un vecteur d’écart type pendant l’apprentissage. Procédé selon la revendication 1 ou 2, selon lequel à chaque instant on fournit à l’auto-encodeur (20), les valeurs actuelles des premières grandeurs d’entrée (E’, E’’) et au modèle de prédiction (30) on fournit les valeurs de secondes grandeurs d’entrée (E’, E’’) correspondant à l’instant précédent. Procédé selon la revendication 3, selon lequel les premières et secondes grandeurs d’entrée (E’, E’’) comprennent chacune une partie des grandeurs de fonctionnement (B) qui est identique, partiellement identique ou différente, et - les grandeurs de sortie (A) comprennent une partie des grandeurs de fonctionnement (B) identiques à la première et/ou seconde grandeur d’entrée (E’, E’’), partiellement identiques ou différentes, * on déterminer l’erreur de modélisation en fonction des valeurs actuelles modélisées des grandeurs de sortie (A) et des valeurs actuelles des grandeurs de fonctionnement (B) correspondant aux grandeurs de sortie (A). Procédé selon la revendication 4, selon lequel l’auto-encodeur variationnel comprend un espace latent de caractéristiques (203) qui est réalisé par deux couches linéaires d’espace de caractéristiques pour reproduire un vecteur de valeur moyenne et un vecteur d’écart-type, * on détermine l’erreur de modélisation en outre en fonction des valeurs actuelles modélisées du vecteur de valeurs moyennes et du vecteur d’écart-type. Procédé selon l’une des revendications 4 à 5, selon lequel on détermine l’erreur de modélisation à l’aide d’une fonction d’erreur prédéfinie qui repose notamment sur l’erreur quadratique moyenne, une fonction Huber-Loss ou la racine de l’erreur quadratique moyenne entre les valeurs actuelles respectives des grandeurs de fonctionnement et les grandeurs de sortie correspondantes (A). Procédé selon l’une des revendications 4 à 6, selon lequel pour plusieurs instants de temps d’un intervalle d’exploitation pour chaque fois un nombre d’instants successifs de chacune des grandeurs de sortie, on détermine une erreur globale par l’addition de plusieurs erreurs de modélisation, notamment par sommation des erreurs de modélisation, * on reconnaît une anomalie pour l’intervalle de temps correspondant en fonction du dépassement par l’erreur globale, d’un pourcentage d’évaluation, prédéfini, de la grandeur de sortie respective. Procédé selon la revendication 7, selon lequel on reconnaît une manipulation de l’installation technique (1) si la partie des anomalies aux instants de l’intervalle d’exploitation dépasse un seuil prédéfini de partie. Procédé selon l’une des revendications 7 à 8, selon lequel on détermine pour chaque grandeur de fonctionnement, la valeur en pourcentage d’évaluation en ce qu’à partir du parcours des grandeurs de fonctionnement d’un jeu de données de validation, prédéfini pour un fonctionnement correct de l’installation technique sur plusieurs intervalles de temps d’une période d’exploitation pour chaque fois un nombre d’instants successifs, chaque fois une erreur globale à partir de plusieurs erreurs de modélisation pour les instants respectifs, notamment en sommant les erreurs de modélisation, * on établit une matrice d’erreurs à partir des grandeurs de sortie et des erreurs globales associées, et * pour chaque grandeur de sortie on détermine un pourcentage comme pourcentage d’évaluation, notamment un pourcentage à 99,9 %. Procédé selon l’une des revendications 1 à 9, selon lequel l’installation technique (1) comprend une installation de post-traitement des gaz d’échappement, * le vecteur d’entrée comprenant comme grandeur de réglage une grandeur de réglage du système d’injection d’urée. Procédé selon l’une des revendications 1 à 10, selon lequel on signale une manipulation détectée ou on fait fonctionner l’installation technique (1) en fonction de la manipulation reconnue. Procédé d’apprentissage d’un modèle de reconnaissance de manipulation fondé sur les données selon les parcours des grandeurs de fonctionnement (B) d’une installation technique, - les grandeurs de fonctionnement (B) comprenant une ou plusieurs grandeurs systémiques (G) et/ou au moins une grandeur de réglage (S) pour une intervention sur l’installation technique (1) et les séries chronologiques respectives correspondant aux valeurs des grandeurs de fonctionnement (B) pour les instants successifs, - le modèle de reconnaissance de manipulation comprenant un auto-encodeur (20) avec un premier réseau neuronal récurrent, un modèle de prédiction avec un second réseau neuronal récurrent et un modèle d’exploitation, - les sorties de l’auto-encodeur (20) et du modèle de prévision étant combinées puis appliquées à un modèle d’exploitation pour déterminer les grandeurs de sortie, * le modèle de reconnaissance de manipulations étant entraîné pour qu’en fonction des valeurs actuelles d’au moins une partie des grandeurs de fonctionnement, modéliser les valeurs actuelles des grandeurs de sortie qui correspondent à une ou plusieurs grandeurs de fonctionnement. Dispositif de reconnaissance de manipulation d’une installation technique (1) notamment d’une installation technique d’un véhicule automobile, en particulier, d’une installation de post-traitement des gaz d’échappement, le dispositif étant réalisé pour : - fournir des chronogrammes de grandeurs de fonctionnement (B) avec une ou plusieurs grandeurs systémiques (G) et/ou au moins une grandeur de réglage (S) pour intervenir sur l’installation technique (1), qui correspondent respectivement à des séries chronologiques de valeurs de grandeurs de fonctionnement à des instants successifs, - utiliser un modèle de reconnaissance de manipulation (10) fondé sur les données à chaque instant actuel, pour qu’en fonction des grandeurs d’entrée (E’, E’’) qui comprennent au moins une partie des grandeurs de fonctionnement (B), déterminer une ou plusieurs grandeurs de sortie (A) qui correspondent au moins à une partie des grandeurs de fonctionnement (B), * le modèle de reconnaissance de manipulation (10) comprenant un auto-encodeur (20) avec un premier réseau neuronal récurrent (201), un modèle de prédiction (30) avec un second réseau neuronal récurrent (301) ainsi qu’un modèle d’exploitation (40), * les sorties de l’auto-encodeur (20) et du modèle de prédiction (30) étant combinées entre elles et fournies ensuite à un modèle d’exploitation (40) pour déterminer les grandeurs de sortie (A), * le modèle de reconnaissance de manipulation (10) étant entraîné pour qu’en fonction des valeurs actuelles d’au moins une partie des grandeurs de fonctionnement (B) modéliser les valeurs actuelles des grandeurs de sortie (A), - reconnaître une anomalie en fonction d’une erreur de modélisation pour chacune des grandeurs de sortie, et - reconnaître une manipulation en fonction des anomalies reconnues. Produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lors de l’exécution du programme par un ordinateur font que ces instructions exécutent les étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 11. Support de mémoire lisible par une machine comprenant des instructions d’ont l’exécution par un ordinateur font exécuter les étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 11.