FR 3127616 A1 20230331 FR 2110126 A 20210927 La présente invention propose un procédé mis en œuvre par ordinateur de guidage d’un aéronef en vue d’éviter une collision avec un objet volant dit objet intrus, l’aéronef comprenant une pluralité de capteurs configurés pour fournir une pluralité de données relatives à la détection d’un objet intrus, et un module de traitement de données configuré pour : - générer des paramètres de caractérisation de l’environnement de l’aéronef à partir de données capteurs relatives à la détection d’un objet intrus ; - opérer un arbre génétique flou avec au moins lesdits paramètres, l’arbre génétique flou ayant été sélectionné dans une phase d’apprentissage consistant à évaluer la performance d’un arbre génétique flou par une fonction de récompense qui prend en compte la réussite d’un évitement aérien pour une pluralité de scenarii de vols fictifs dudit aéronef en utilisant une loi de guidage donnée ; et - transmettre des consignes de guidage de l’aéronef, lesdites consignes correspondant à des commandes d’évitement de l’objet intrus. Figure pour l’abrégé : Fig.8 Procédé de gestion d’évitement aérien Domaine de l’invention L’invention est dans le domaine technique de la gestion de la navigation d’aéronefs, et concerne plus particulièrement un procédé de gestion d’évitement aérien. Etat de la Technique L’insertion de véhicules volants autonomes dans le trafic aérien est un défi majeur pour les utilisateurs de ces véhicules et les sociétés de régulation sont confrontées à un nombre croissant d’utilisateurs de cet espace aérien. Il ressort un risque de plus en plus présent de collision aérienne entre véhicules volants, un véhicule volant au sens de la présente invention pouvant être un aéronef (avion ou hélicoptère), ou encore tout véhicule autonome sans humain à bord et équipé d'un système de pilotage automatique qui lui permet de circuler dans l’espace aérien sans intervention humaine dans des conditions de circulation réelles. Ce type de véhicule autonome est généralement désigné par drone ou UAV pour « Unmanned Aerial Vehicle » ou UAS pour « Unmanned Aircraft system ». Des systèmes d’évitement aériens existent, cependant les systèmes attendus doivent répondre à cette nouvelle problématique de nombre et de nature diverse des aéronefs. En effet, même en supposant qu’un aéronef pouvant amener un risque de collision avec un autre aéronef ou porteur, soit correctement caractérisé à proximité de ce porteur, la combinatoire de la manœuvre d’évitement à réaliser est extrêmement vaste en raison du nombre de paramètres impliqués et de la spécificité de ceux-ci. De plus, l’évitement dépend non seulement de l’aéronef sur lequel le dispositif d’évitement est équipé, mais également de la nature de l’autre aéronef. Cet évitement est d’autant plus critique dans le cas de vols autonomes, le système d’évitement devant alors prendre la main sur les commandes de l’aéronef. Les solutions d’évitement aérien de l’état de l’art, sont généralement basées sur l’intelligence artificielle avec des mécanismes d’apprentissage, utilisant soit des systèmes d’inférence flous mais qui sont définis sans processus d’optimisation, soit des logiques d’optimisation qui posent un problème d’interprétabilité ou d’explicabilité, i.e. la capacité d'expliquer ou de présenter une information dans des termes humainement compréhensibles. La problématique de l’interprétabilité, i.e. le niveau de compréhension du fonctionnement d’un modèle d’apprentissage, est récente mais néanmoins majeure pour les prises de décision autonomes, en particulier dans des environnements comme celui de l’aérien, et plus spécifiquement celui de l’évitement aérien. Aussi, il existe un besoin pour des systèmes et des procédés améliorés d’évitement aérien. La présente invention répond à ce besoin. Un objet de la présente invention est un procédé d’évitement aérien mettant en œuvre des systèmes d’inférence flou utilisant un algorithme génétique comme méthode d’optimisation. Un autre objet de l’invention est un dispositif d’évitement pour véhicule volant, ayant pour principales applications les vols autonomes pour drone, les opérations qui s’effectuent hors vue du télépilote, dites « Beyond Visual Line of Sight » (BVLOS). Le dispositif d’évitement peut être un assistant d’évitement dans les cas d’utilisation où un pilote contrôle un aéronef. Le domaine d’exploitation de l’invention peut se situer dans toute opération mettant en œuvre un aéronef pouvant entrer en collision avec un objet volant, comme un autre aéronef, l’autre aéronef étant collaboratif ou non. Avantageusement, le procédé de l’invention permet à un véhicule volant autonome d’éviter une collision potentielle en actionnant les commandes du drone pour l’évitement si son vol est entièrement automatisé, ou en suggérant à un pilote une manœuvre d’évitement. Pour obtenir les résultats recherchés, il est proposé un procédé mis en œuvre par ordinateur de guidage d’un aéronef en vue d’éviter une collision avec un objet volant dit objet intrus, l’aéronef comprenant une pluralité de capteurs configurés pour fournir une pluralité de données relatives à la détection d’un objet intrus, et un module de traitement de données configuré pour : - générer des paramètres de caractérisation de l’environnement de l’aéronef à partir de données capteurs relatives à la détection d’un objet intrus ; - opérer un arbre génétique flou avec au moins lesdits paramètres, l’arbre génétique flou ayant été sélectionné dans une phase d’apprentissage consistant à évaluer la performance d’un arbre génétique flou par une fonction de récompense qui prend en compte la réussite d’un évitement aérien pour une pluralité de scenarii de vols fictifs dudit aéronef en utilisant une loi de guidage donnée ; et - transmettre des consignes de guidage de l’aéronef, lesdites consignes correspondant à des commandes d’évitement de l’objet intrus. Dans un mode de réalisation, la phase d’apprentissage est réalisée par des moyens de simulation, et comprend les étapes suivantes : définir la structure d’un arbre génétique flou à partir d’une pluralité de systèmes d’inférence flous, chacun des systèmes d’inférence flous mettant en œuvre une pluralité de fonctions d’appartenance et une ou plusieurs règles floues ; et définir des paramètres d’entrée de l’arbre génétique flou et des données de sorties de l’arbre génétique flou dites consignes de guidage; définir une pluralité de scenarii de vols fictifs pour ledit aéronef représentant des situations d’évitements d’objets intrus, en utilisant une loi de guidage donnée ; définir une fonction de récompense pour l’évaluation de la performance de l’arbre génétique flou ; entrainer l’arbre génétique flou, l’entrainement de l’arbre génétique flou comprenant des étapes consistant à : réaliser selon des consignes de guidage des procédures d’évitement aérien pour la pluralité de scenarii et de paramètres d’entrée ; évaluer la performance de l’arbre génétique flou par une fonction de récompense qui prend en compte la réussite de l’évitement aérien ; favoriser les arbres génétiques flous qui maximisent la fonction de récompense ; et - sélectionner l’arbre génétique flou ayant la meilleure fonction de récompense. Dans un mode de réalisation, l’arbre génétique flou est optimisé par un algorithme génétique. Dans un mode de réalisation, l’étape de générer des paramètres de caractérisation de l’environnement de l’aéronef à partir d’une pluralité de données capteurs relatives à la détection d’un objet intrus comprend l’étape de calculer au moins des paramètres relatifs à : - des données de vitesse relative de l’aéronef par rapport à l’objet intrus; - des données de différence de vitesses horizontales et verticales de l’aéronef et de l’objet intrus; - des distances séparant l’aéronef dudit objet intrus. Dans un mode de réalisation, l’évaluation de la performance de l’arbre génétique flou est faite par une fonction de récompense composée de différents indicateurs, comme par exemple un indicateur de sécurité et un indicateur de performance. Dans un mode de réalisation, l’indicateur de sécurité prend en compte la distance minimale entre l’aéronef et l’objet intrus lors de l’évitement, et le fait que l’objet intrus soit entré dans un volume de sécurité ou dans un volume de collision avec l’aéronef. Dans un mode de réalisation, l’indicateur de performance prend en compte le temps pris pour réaliser la procédure d’évitement, ou encore le pourcentage de temps passé à effectuer une action de rotation. Dans un mode de réalisation, l’étape de transmettre des consignes de guidage de l’aéronef consiste à transmettre des commandes permettant une procédure d’évitement latéral, ou des commandes permettant une procédure d’évitement horizontal ou des commandes permettant une procédure d’évitement latéral et horizontal. Dans un mode de réalisation, l’étape de transmettre des consignes de guidage de l’aéronef consiste à transmettre ces consignes à un système de pilotage automatique dudit aéronef. Dans un mode de réalisation, l’invention est implémentée dans un dispositif de guidage d’aéronef qui comprend des moyens pour mettre en œuvre le procédé d’évitement aérien. L’invention porte aussi sur un produit programme d’ordinateur qui comprend des instructions de code permettant d’effectuer les étapes du procédé d’évitement aérien, lorsque le programme est exécuté sur un ordinateur. L’invention a aussi pour objet un procédé mis en œuvre par ordinateur d’apprentissage d’un modèle algorithmique de guidage d’un aéronef en vue d’éviter une collision avec un autre aéronef dit aéronef intrus, le procédé d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - définir la structure d’un arbre génétique flou à partir d’une pluralité de systèmes d’inférence flous, chacun des systèmes d’inférence flous mettant en œuvre une pluralité de fonctions d’appartenance et une ou plusieurs règles floues ; - définir des paramètres d’entrée de l’arbre génétique flou et des données de sorties de l’arbre génétique flou dites consignes de guidage; - définir une pluralité de scenarii de vols fictifs pour ledit aéronef représentant des situations d’évitements d’aéronefs intrus, en utilisant une loi de guidage donnée ; - définir une fonction de récompense pour l’évaluation de la performance de l’arbre génétique flou ; - entrainer l’arbre génétique flou, l’entrainement de l’arbre génétique flou comprenant des étapes consistant à : - réaliser selon des consignes de guidage des procédures d’évitement aérien pour la pluralité de scenarii et de paramètres d’entrée ; - évaluer la performance de l’arbre génétique flou par une fonction de récompense qui prend en compte la réussite de l’évitement aérien ; - favoriser les arbres génétiques flous qui maximisent la fonction de récompense ; et - sélectionner l’arbre génétique flou ayant la meilleure fonction de récompense. Description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à l’aide de la description qui suit et des figures des dessins annexés dans lesquels : La est une illustration d’un environnement avec risque de collision pour deux aéronefs, permettant de mettre en œuvre le procédé de l’invention dans un premier mode de réalisation ; La est une illustration d’un environnement avec risque de collision, permettant de mettre en œuvre le procédé de l’invention dans un autre mode de réalisation ; La représente l’architecture d’un système d’inférence flou ; La représente un arbre génétique flou selon un mode de réalisation de l’invention ; La représente une combinaison de systèmes d’inférence flous selon un mode de réalisation de l’invention ; La représente une autre combinaison de systèmes d’inférence flous selon un mode de réalisation de l’invention ; La est un organigramme des étapes d’apprentissage d’un arbre génétique flou selon un mode de réalisation de l’invention ; et La est un organigramme des étapes du procédé d’évitement aérien selon un mode de réalisation de l’invention. Procédé mis en œuvre par ordinateur (800) de guidage d’un aéronef en vue d’éviter une collision avec un objet volant dit objet intrus, l’aéronef comprenant une pluralité de capteurs configurés pour fournir une pluralité de données relatives à la détection d’un objet intrus, et un module de traitement de données configuré pour : - générer (802) des paramètres de caractérisation de l’environnement de l’aéronef à partir de données capteurs relatives à la détection d’un objet intrus ; - opérer (804) un arbre génétique flou avec au moins lesdits paramètres, l’arbre génétique flou ayant été sélectionné dans une phase d’apprentissage (700) consistant à évaluer la performance d’un arbre génétique flou par une fonction de récompense qui prend en compte la réussite d’un évitement aérien pour une pluralité de scenarii de vols fictifs dudit aéronef en utilisant une loi de guidage donnée ; et - transmettre (806) des consignes de guidage de l’aéronef, lesdites consignes correspondant à des commandes d’évitement de l’objet intrus. Le procédé selon la revendication 1 dans lequel la phase d’apprentissage (700) est réalisée par des moyens de simulation, et comprend les étapes suivantes : définir (702) la structure d’un arbre génétique flou à partir d’une pluralité de systèmes d’inférence flous, chacun des systèmes d’inférence flous mettant en œuvre une pluralité de fonctions d’appartenance et une ou plusieurs règles floues ; et définir (704) des paramètres d’entrée de l’arbre génétique flou et des données de sorties de l’arbre génétique flou dites consignes de guidage; définir (706) une pluralité de scenarii de vols fictifs pour ledit aéronef représentant des situations d’évitements d’objets intrus, en utilisant une loi de guidage donnée ; définir (708) une fonction de récompense pour l’évaluation de la performance de l’arbre génétique flou ; entrainer (710) l’arbre génétique flou, l’entrainement de l’arbre génétique flou comprenant des étapes consistant à : réaliser selon des consignes de guidage des procédures d’évitement aérien pour la pluralité de scenarii et de paramètres d’entrée ; évaluer la performance de l’arbre génétique flou par une fonction de récompense qui prend en compte la réussite de l’évitement aérien ; favoriser les arbres génétiques flous qui maximisent la fonction de récompense ; et sélectionner (512) l’arbre génétique flou ayant la meilleure fonction de récompense. Le procédé selon la revendication 1 ou 2 dans lequel l’arbre génétique flou est optimisé par un algorithme génétique. Le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3 dans lequel l’étape de générer des paramètres de caractérisation de l’environnement de l’aéronef à partir d’une pluralité de données capteurs relatives à la détection d’un objet intrus comprend l’étape de calculer au moins des paramètres relatifs à : des données de vitesse relative de l’aéronef par rapport à l’objet intrus; des données de différence de vitesses horizontales et verticales de l’aéronef et de l’objet intrus; des distances séparant l’aéronef dudit objet intrus. Le procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 4 dans lequel l’évaluation de la performance de l’arbre génétique flou est faite par une fonction de récompense composée de différents indicateurs, comme par exemple un indicateur de sécurité et un indicateur de performance. Le procédé selon la revendication 5 dans lequel l’indicateur de sécurité prend en compte la distance minimale entre l’aéronef et l’objet intrus lors de l’évitement, et le fait que l’objet intrus soit entré dans un volume de sécurité ou dans un volume de collision avec l’aéronef. Le procédé selon la revendication 5 ou 6 dans lequel l’indicateur de performance prend en compte le temps pris pour réaliser la procédure d’évitement, ou encore le pourcentage de temps passé à effectuer une action de rotation. Le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 dans lequel l’étape de transmettre des consignes de guidage de l’aéronef consiste à transmettre des commandes permettant une procédure d’évitement latéral, ou des commandes permettant une procédure d’évitement horizontal ou des commandes permettant une procédure d’évitement latéral et horizontal. Le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8 dans lequel l’étape de transmettre des consignes de guidage de l’aéronef consiste à transmettre ces consignes à un système de pilotage automatique dudit aéronef. Un produit programme d’ordinateur, ledit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code permettant d’effectuer les étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Un dispositif de guidage d’un aéronef en vue d’éviter une collision avec un objet volant dit objet intrus, l’aéronef comprenant une pluralité de capteurs configurés pour fournir une pluralité de données relatives à la détection d’un objet intrus, et un module de traitement de données configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9.