FR 3133921 A1 20230929 FR 2202684 A 20220325 L’invention porte sur un procédé de détection d’une anomalie de consommation d’un fluide par un système consommateur (1), comportant les étapes suivantes : fournir une base de données de profil de consommation sans anomalie ; déterminer un seuil d’anomalie ; déterminer un profil de consommation courant du système consommateur, à partir d’un signal de mesure ; comparer le profil de consommation courant au seuil d’anomalie, et : si le profil de consommation courant présente une valeur en-deçà du seuil d’anomalie : identifier une absence d’anomalie de consommation, et ajouter le profil de consommation courant dans la base de données ; si le profil de consommation courant présente une valeur au-delà du seuil d’anomalie : identifier la présence d’une anomalie de consommation, et ne pas ajouter le profil de consommation courant dans la base de données. Figure pour l’abrégé : Fig.2 Procédé de détection d’une anomalie de consommation d’un fluide d’interet par un système consommateur Le domaine de l’invention est celui de la consommation d’un fluide d’intérêt par un système consommateur, par exemple la consommation d’eau liquide par une maison d’habitation, un immeuble, une école, un hôpital, etc… L’invention porte plus précisément sur la surveillance et la détection d’une anomalie de consommation du fluide d’intérêt par le système consommateur. ÉTAT DE LA TECHNIQUE ANTÉRIEURE Un système consommateur d’un fluide d’intérêt peut être une maison, un immeuble, une école, un hôpital, une usine, un hôtel d’entreprise, etc… Il comporte plusieurs dispositifs consommateurs du fluide d’intérêt, raccordé par un circuit fluidique à une source. Dans le cas d’une usine, le fluide d’intérêt peut être un liquide comme de l’eau, de l’hydrogène, de l’oxygène, de l’azote etc… Dans le cas d’une maison d’habitation, le fluide d’intérêt peut être de l’eau liquide, et les dispositifs consommateurs peuvent correspondre à un lave-vaisselle, un lave-linge, une douche, des toilettes à chausse d’eau, et aux différents robinets (salle de bain, cuisine…). Il existe alors un besoin de surveiller la consommation du fluide d’intérêt par le système consommateur, et d’être en mesure de détecter la présence d’une anomalie dans la consommation du fluide d’intérêt, comme par exemple une fuite intermittente ou continue, ou un robinet mal fermé. L’invention a pour objectif de proposer un procédé qui permette de détecter efficacement et simplement une anomalie de consommation d’un fluide d’intérêt par un système consommateur, tout en tenant compte d’une éventuelle évolution de la consommation du fluide d’intérêt par le système consommateur, d’une durée de surveillance à l’autre. Pour cela, l’objet de l’invention est un procédé de détection d’une anomalie de consommation d’un fluide d’intérêt par un système consommateur. Le système consommateur comporte : au moins un dispositif consommateur du fluide d’intérêt, raccordé à une source par un circuit fluidique ; un dispositif de mesure, raccordé au circuit fluidique entre la source et le dispositif consommateur, adapté à mesurer et à transmettre à une unité de traitement un signal de mesure Sm représentatif d’une variation, au cours d’une durée de surveillance Δt s prédéfinie, d’un débit moyen D du fluide d’intérêt et d’une durée d’écoulement Δt e|D associée au débit moyen D ; l’unité de traitement, adaptée à déterminer à partir du signal de mesure Sm, un profil de consommation correspondant à une variation en fonction du débit moyen D d’un indicateur d’écoulement représentatif d’une proportion %Δt s d’une durée d’écoulement cumulée Δt ec|D du fluide d’intérêt au cours de la durée de surveillance. Le procédé de détection comporte les étapes suivantes : fournir une base de données comportant une pluralité de profils de consommation préalablement identifiés comme étant sans anomalie de consommation ; déterminer un seuil d’anomalie Sa (ic) , pour au moins une valeur dite de référence de débit moyen, à partir des profils de consommation de la base de données ; acquérir, par le dispositif de mesure, un signal de mesure Sm (ic) dit courant, au cours d’une durée de surveillance Δt s(ic) ; déterminer, par l’unité de traitement, un profil de consommation dit courant à partir du signal de mesure Sm (ic) courant ; comparer le profil de consommation courant au seuil d’anomalie Sa (ic) : si le profil de consommation courant présente, pour au moins une valeur de référence du débit moyen, une valeur en-deçà du seuil d’anomalie Sa (ic) : identifier une absence d’anomalie de consommation et ajouter le profil de consommation courant dans la base de données, puis réitérer les étapes b) à e) pour une durée de surveillance suivante Δt s(ic+1) ; si le profil de consommation courant présente, pour au moins une valeur de référence du débit moyen, une valeur au moins au-delà du seuil d’anomalie Sa (ic) : identifier la présence d’une anomalie de consommation et ne pas ajouter le profil de consommation courant dans la base de données, puis réitérer les étapes c) à e) pour une durée de surveillance suivante Δt s(ic+1) . Certains aspects préférés mais non limitatifs de ce procédé de détection sont les suivants. L’étape a) de fourniture de la base de données peut comporter les étapes suivantes : a1) acquérir, par le dispositif de mesure, un signal de mesure Sm (n) au cours d’une durée de surveillance Δt s(n) ; a2) déterminer, par l’unité de traitement, un profil de consommation à partir du signal de mesure Sm (n) , identifié comme étant sans anomalie de consommation, et ajouter le profil de consommation déterminé dans la base de données ; réitérer les étapes a1) et a2) jusqu’à ce que la base de données comporte un nombre N de profils de consommation au moins égal à un nombre minimal N min prédéfini. L’étape d’ajout du profil de consommation courant dans la base de données peut comporter une comparaison du nombre N de profils de consommation de la base de données, et si ce nombre N est supérieur à un nombre maximal N max prédéfini, une suppression du profil de consommation associé à la durée de surveillance la plus ancienne. L’étape de détermination du profil de consommation peut comporter une détermination d’une variation, en fonction du débit moyen, de la durée d’écoulement cumulée par addition des valeurs des durées d’écoulement associées à une même valeur de débit moyen. Chaque profil de consommation peut être déterminé au moyen des étapes suivantes : déterminer une fonction de répartition F D (d) à partir de la variation de la durée d’écoulement cumulée en fonction du débit moyen, la fonction de répartition indiquant une probabilité P(D≤d) d’obtenir une valeur du débit moyen D inférieure ou égale à une valeur d ; définir le profil de consommation comme étant égal à 1-F D (d) ou à F D (d). En variante, chaque profil de consommation peut être déterminé par calcul d’un rapport de la durée d’écoulement cumulée sur la durée de surveillance, en fonction du débit moyen. L’étape de détermination du seuil d’anomalie peut comporter un calcul d’une moyenne ou d’une médiane des valeurs des profils de consommation de la base de données, pour au moins une valeur de référence prédéfinie du débit moyen. L’étape de détermination du seuil d’anomalie peut comporter en outre un calcul d’un écart-type associé aux valeurs des profils de consommation de la base de données, pour au moins une valeur de référence prédéfinie du débit moyen. Le dispositif de mesure peut comporter un compteur à débitmètre ou un compteur à impulsions. Le fluide d’intérêt peut être un liquide ou un gaz, choisi parmi l’eau, l’hydrogène, l’oxygène, l’azote et l’hélium. Le système consommateur peut être une maison, un immeuble comportant plusieurs appartements, une usine, un hôpital, une école, un camping. Le système consommateur peut comporter une pluralité de dispositifs consommateurs, le dispositif de mesure étant raccordé au circuit fluidique entre la source et les dispositifs consommateurs. D'autres aspects, buts, avantages et caractéristiques de l’invention apparaîtront mieux à la lecture de la description détaillée suivante de formes de réalisation préférées de celle-ci, donnée à titre d'exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins annexés sur lesquels : la est une vue schématique et partielle d’un système consommateur, comportant des dispositifs consommateurs du fluide d’intérêt, un dispositif de mesure et une unité de traitement permettant de détecter la présence ou non d’une anomalie de consommation ; la est un organigramme d’un procédé de détection d’une anomalie de consommation du fluide d’intérêt par le système consommateur, selon un premier mode de réalisation ; la illustre un exemple de profils de consommation %Δt s|D(ic) (d) issus de signaux de mesure acquis par un compteur d’eau à débitmètre ; la illustre trois types de profils de consommation %Δt s|D(ic) (d) issus de signaux de mesure acquis par un compteur d’eau à impulsions ; la illustre un autre exemple de profils de consommation %Δt s|D(ic) (d) issus de signaux de mesure acquis par un compteur d’eau à impulsions ; la est un organigramme d’un procédé de détection d’une anomalie de consommation du fluide d’intérêt par le système consommateur, selon un deuxième mode de réalisation ; la illustre un exemple d’évolutions de profils de consommation %Δt s|D(ic) (D) issus de signaux de mesure acquis par le dispositif de mesure. EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE MODES DE RÉALISATION PARTICULIERS Sur les figures et dans la suite de la description, les mêmes références représentent les éléments identiques ou similaires. De plus, les différents éléments ne sont pas représentés à l’échelle de manière à privilégier la clarté des figures. Par ailleurs, les différents modes de réalisation et variantes ne sont pas exclusifs les uns des autres et peuvent être combinés entre eux. Sauf indication contraire, les termes « sensiblement », « environ », « de l’ordre de » signifient à 10% près, et de préférence à 5% près. Par ailleurs, les termes « compris entre … et … » et équivalents signifient que les bornes sont incluses, sauf mention contraire. La est une vue schématique et partielle d’un système consommateur 1 selon un mode de réalisation. Le système consommateur 1 est une structure qui consomme un fluide d’intérêt par le biais d’au moins un dispositif consommateur 2 (et de préférence plusieurs dispositifs consommateurs 2), et dont il s’agit de surveiller la consommation pour détecter d’éventuelles anomalies. Par consommation, on entend que le système consommateur 1 reçoit le fluide d’intérêt à partir d’une source 3, et l’utilise (le « consomme ») selon différentes utilisations, qui peuvent être d’ordre personnel et/ou professionnel. Un tel système consommateur 1 peut être, par exemple, une maison, un appartement, un immeuble comportant plusieurs appartements, une école, une usine, un hôpital, un camping, ou autre, et d’une manière générale, est tout type de structure ou ensemble à usage personnel et/ou professionnel, comportant au moins un dispositif 2 consommateur du fluide d’intérêt, et de préférence une pluralité de dispositifs consommateurs 2. Le fluide d’intérêt peut être un liquide ou un gaz, tel que de l’eau, de l’hydrogène, de l’oxygène, de l’azote, de l’hélium, etc… Ainsi, le système consommateur 1 peut être une usine qui consomme par exemple de l’hydrogène, de l’oxygène ou de l’azote, en phase liquide ou gazeuse. Il peut également être un bâtiment de formation (école) qui utilise de l’eau liquide. Dans la suite de la description, le système consommateur 1 est une maison d’habitation, et le fluide d’intérêt est de l’eau liquide. Le système consommateur 1 comporte au moins un dispositif consommateur 2 qui assure la consommation effective du fluide d’intérêt, et de préférence une pluralité de dispositifs consommateurs 2. Dans le cadre de notre exemple d’une maison d’habitation, les dispositifs consommateurs 2 peuvent être les robinets de toilettes, d’une cuisine, d’une salle de bain, ainsi que les éléments d’électroménager tels qu’un lave-vaisselle et un lave-linge. Il peut également s’agir des toilettes à chasse d’eau. Le système consommateur 1 peut également comporter des dispositifs consommateurs dont la consommation n’est pas surveillée par le dispositif de mesure 4 et l’unité de traitement 5. Le système consommateur 1 comporte également un circuit fluidique qui assure la distribution du fluide d’intérêt à partir de la source 3 jusqu’au(x) dispositif(s) consommateur(s) 2. Il s’agit de conduits de distribution, éventuellement munis de vannes. La source 3 du fluide d’intérêt peut être un réseau d’approvisionnement, par exemple de la ville, un réservoir, ou autre. Le système consommateur 1 comporte un dispositif de mesure 4, raccordé au circuit fluidique et situé entre la source 3 et le ou les dispositifs consommateurs 2. Il peut s’agir par exemple d’un compteur d’eau à débitmètre, d’un compteur d’eau à impulsions, ou autre. Il est adapté à mesurer et fournir à une unité de traitement 5 un signal de mesure (Sm(t (m) )) 1≤m≤M représentatif d’un débit moyen D(t (m) ) et d’une durée d’écoulement Δt e|D (t (m) ) associée au débit moyen D, sur une durée prédéfinie Δt s dite durée de surveillance. Il peut transmettre ce signal de mesure Sm en temps réel, à intervalle régulier ou au terme de la durée de surveillance Δt s . On note ici t (m) l’instant de mesure auquel le débit moyen D(t (m) ) et la durée d’écoulement Δt e|D (t (m) ) sont associés. Il peut s’agir d’un instant temporel au cours de la durée de surveillance Δt s , ou d’un simple incrément correspondant à un évènement de mesure. Ainsi, le signal de mesure (Sm(t (m) )) 1≤m≤M comporte M instants de mesure, où l’incrément m va de 1 à M. Le débit mesuré D(t (m) ) est dit moyen dans le sens où il s’agit de la moyenne du débit effectif au cours de la durée d’écoulement associée Δt e|D (t (m) ), à l’instant de mesure t (m) . La durée de surveillance Δt s est caractéristique de l’échelle de temps associée à un profil de consommation du système consommateur 1. Il peut s’agir d’une à plusieurs heures, une ou plusieurs journées, voire semaines ou mois. Dans le cadre de notre exemple d’une maison d’habitation, la durée de surveillance Δt s correspond à une journée. A titre d’exemple, dans le cas où le dispositif de mesure 4 est un compteur d’eau à débitmètre à turbine, le signal de mesure (Sm(t (m) )) 1≤m≤M est une matrice formée par exemple de l’instant de la mesure t (m) , du débit moyen D(t (m) ) mesuré ou, de manière équivalente, du volume du fluide d’intérêt s’étant écoulé, et de la durée d’écoulement Δt(t (m) ) correspondante. La turbine peut être le débitmètre, ou être une source d’alimentation électrique pour la transmission du signal de mesure. En variante, le dispositif de mesure 4 peut être un compteur d’eau à impulsions. Dans cet exemple, le signal de mesure (Sm(t (m) )) 1≤m≤M peut être une matrice comportant l’instant ou l’évènement où une impulsion est émise. Cette impulsion est émise lorsqu’un volume prédéfini du fluide d’intérêt s’est écoulé (par ex. 1 impulsion par litre). L’unité de traitement 5 peut alors en déduire les valeurs du débit moyen D(t (m) ), ainsi que celles de la durée d’écoulement Δt(t (m) ) associé à chaque valeur du débit moyen. Le dispositif de mesure 4 peut transmettre le signal de mesure Sm au terme de la durée de surveillance Δt s , voire peut transmettre le signal de mesure Sm pendant la durée de surveillance Δt s , le signal de mesure étant alors en cours d’acquisition. Le système consommateur 1 comporte également une unité de traitement 5, connectée au dispositif de mesure 4. Elle comporte au moins un calculateur et au moins une mémoire. Elle permet la mise en œuvre des opérations de traitement du procédé de détection d’une anomalie décrit plus loin. Le calculateur comporte un processeur programmable apte à exécuter des instructions enregistrées sur un support d’enregistrement d’informations. La mémoire contient des instructions pour la mise en œuvre du procédé de détection. Elle est également adaptée à stocker les informations reçues par le dispositif de mesure 4, et comporte ici une base de données DB de profils de consommation du système consommateur 1 identifiés comme étant sans anomalie de consommation. Elle peut être intégrée en tout ou partie dans le dispositif de mesure 4 ou être à distance de celui-ci, et la transmission d’informations du dispositif de mesure vers l’unité de traitement 5 peut être de type filaire ou non filaire. L’unité de traitement 5 est en particulier adaptée à déterminer un profil de consommation à partir du signal de mesure Sm reçu par le dispositif de mesure 4. Le profil de consommation correspond à une variation en fonction du débit moyen D d’un indicateur d’écoulement représentatif d’une proportion %Δt s|D d’une durée d’écoulement cumulée Δt ec|D du fluide d’intérêt au cours de la durée de surveillance Δt s . Autrement dit, à chaque valeur du débit moyen D mesuré par le dispositif de mesure 4, on détermine la durée d’écoulement cumulée Δt ec|D correspondante, qui est la somme des durées d’écoulement Δt e|D mesurées et associées à la même valeur du débit moyen D (ou à la même classe de valeurs dans le cas d’un histogramme). L’indicateur d’écoulement est ainsi représentatif de la proportion de la durée d’écoulement cumulée Δt ec|D au cours de la durée de surveillance Δt s , pour chaque valeur (ou classe) du débit moyen. Par la suite, on parle d’une valeur du débit moyen, mais cela couvre également une classe de valeurs du débit moyen. Comme présenté en détail plus loin, le procédé de détection comporte une phase de préparation, suivie d’une phase de surveillance et de détection. Au cours de la phase de préparation, une base de données est constituée, qui est formée de profils de consommation du système consommateur 1 identifiés comme étant sans anomalie de consommation. Cette base de données permet de déterminer par la suite un seuil d’anomalie Sa, et est destiné à être mis à jour régulièrement pour que le seuil d’anomalie s’adapte à l’évolution de la consommation du système consommateur 1 au fil des durées de surveillance. Ensuite, au cours de la phase de surveillance et d’analyse, un nouveau profil de consommation, dit courant, est déterminé à partir d’un signal de mesure, puis est comparé au seuil d’anomalie Sa préalablement déterminé à partir de la base de données DB, pour déterminer si le profil de consommation présente ou non une anomalie de consommation. Dans le cas où il est sans anomalie, le profil de consommation courant est ajouté à la base de données et le seuil d’anomalie Sa est ensuite mis à jour. La est un organigramme d’un procédé de détection d’anomalies selon un premier mode de réalisation. Dans la suite de la description, le système consommateur 1 est une maison familiale et le fluide d’intérêt est de l’eau liquide. Comme indiqué précédemment, un profil de consommation correspond à une variation, en fonction du débit moyen D mesuré par le dispositif de mesure 4, d’un indicateur d’écoulement représentatif d’une proportion %Δt s|D d’une durée d’écoulement d’eau cumulée Δt ec|D par rapport à la durée de surveillance Δt s . Il est déterminé par l’unité de traitement 5 à partir du signal de mesure Sm acquis par le dispositif de mesure 4 au cours de la durée de surveillance Δt s , ici au cours d’une journée. Dans ce premier mode de réalisation, le profil de consommation est déterminé à partir de la fonction de répartition F D (d) (également appelée fonction de distribution cumulative, ou Cumulative Distribution Function , en anglais). Il peut ainsi s’agir, soit de la fonction de répartition F D (d) elle-même, soit de la fonction complémentaire %Δt s|D (d) = 1-F D (d). Par la suite, le profil de consommation est la fonction %Δt s|D (d). Notons ici que la fonction de répartition F D (d) correspond à la probabilité d’obtenir une valeur du débit moyen inférieure ou égale à d : F D (d) = P(D≤d). Cette probabilité P(D≤d) est égale à la proportion %Δt s|D de la durée d’écoulement cumulée Δt ec|D au cours de la durée de surveillance Δt s (ici la journée) pour laquelle le débit moyen D est nul ou au plus égal à d. La fonction de répartition F D (d) est comprise entre 0% et 100%, et le débit moyen D varie entre zéro et le débit maximal mesuré par le signal de mesure Sm. Ainsi, à titre d’exemple, une valeur F D (D s ) de 80% pour un débit moyen seuil D s de 0.1L/min correspond à une proportion de 80% de la durée de surveillance Δt s pour laquelle le débit moyen est nul (pas d’écoulement) ou au plus égal à 0.1L/min. On en déduit alors que la fonction %Δt s|D (D s ) présente une valeur égale à 20%, qui correspond à la proportion de la durée de surveillance Δt s pour laquelle le débit moyen est supérieur strictement à 0.1L/min (écoulement). Phase de préparation 110 : Fournir la base de données DB La phase de préparation 110 consiste donc à former une base de données DB de profils de consommation identifiés comme étant sans anomalie de consommation. Elle comporte l’étape 111 d’acquisition d’un signal de mesure, l’étape 112 de détermination du profil de consommation correspondant et de constitution de la base de données BD, puis l’étape 113 de vérification que la base de données BD comporte le nombre minimal N min de profils de consommation. La base de données est formée d’une pluralité N de profils de consommation { %Δt s|D(n) (d) } 1≤n≤N du système consommateur 1, où %Δt s|D(n) (d) = 1-F D (d), et où N est au moins égal à une valeur minimale N min >1. N min peut être égal à au moins 5, 10 ou 20. A titre d’exemple, N min peut être égal à 7, de sorte que la base de données comporte des profils de consommation %Δt s|D(n) (d) associés à des durées de surveillance Δt s(n) successives couvrant ainsi au moins une semaine. Les profils de consommation de la base de données sont identifiés comme étant sans anomalie de consommation (et avec consommation du fluide d’intérêt), et permettront donc de déterminer ultérieurement un seuil d’anomalie Sa. La constitution de la base de données de profils de consommation peut être effectuée de différentes manières. La base de données peut ainsi être obtenue par simulation numérique à partir d’un modèle physique du système consommateur 1. Elle peut également être obtenue, comme décrit en détail ci-après, au cours d’une surveillance du système consommateur 1 par le dispositif de mesure 4 et l’unité de traitement 5. Lors d’une étape 111, le dispositif de mesure 4 acquiert le signal de mesure Sm (1) au cours d’une première durée de surveillance Δt s(1) (ic=1). Le signal de mesure Sm (1) = (Sm (1) (t (m) )) 1 ≤m≤M est donc formé de M instants de mesure t (1,m) successifs, où l’incrément m va de 1 à M, de M valeurs de débit moyen D (1) (t (m) ), et de M valeurs de la durée d’écoulement Δt e|D(1) (t (m) ) associé au débit moyen D (1) (t (m) ) mesuré. Lors d’une étape 112, l’unité de traitement 5 détermine ensuite le profil de consommation %Δt s|D(1) (d) à partir du signal de mesure Sm (1) . Pour cela, elle détermine la durée d’écoulement cumulée Δt ec|D(1) associée aux valeurs du débit moyen D (1) mesuré, en sommant les durées d’écoulement Δt e|D(1) ayant une même valeur de débit moyen D (1) mesuré. Puis, elle détermine la fonction de répartition F D(1) (d) associée, et en déduit le profil de consommation %Δt s|D(1) (d) = 1-F D(1) (d). Le profil de consommation %Δt s|D(1) (d) indique ainsi la proportion en temps de la durée de surveillance Δt s(1) pour laquelle le débit moyen D (1) mesuré est supérieur à la valeur d. Le profil de consommation %Δt s|D(1) (d) est identifié comme étant sans anomalie de consommation, et est donc intégré dans la base de données BD. Plus précisément, le profil peut être identifié par l’utilisateur comme étant sans anomalie. En variante, comme décrit plus loin en référence à l’étape 141, l’unité de traitement 5 peut comparer la valeur du profil de consommation %Δt s|D(1) (D s ) pour un débit moyen de référence D s , par exemple égal à 0.1L/min, à un seuil d’anomalie prédéfini, par exemple égal à 20%. Les étapes 111 et 112 sont réitérées pour des durées de surveillance Δt s(n) successives, jusqu’à ce que, comme le montre l’étape 113, le nombre N de profils de consommation (%Δt s|D(n) (d)) 1≤n≤N est au moins égal à la valeur minimale prédéfinie N min . On obtient ainsi une base de données BD comportant au moins N min profils de consommation %Δt s|D(n) (d) identifiés comme étant sans anomalie de consommation, et donc à partir desquels un seuil d’anomalie Sa peut ensuite être défini. Phase de surveillance et détection 120 La phase de surveillance et de détection 120 comporte une étape 121 de détermination du seuil d’anomalie Sa, les étapes 131, 132 de mesure et de détermination d’un profil de consommation dit courant %Δt s|D(ic) (d), puis les étapes 141, 142, 143 d’analyse du profil courant et de détection de la présence ou non d’une anomalie de détection. La phase de surveillance 120 est effectuée pour une durée de surveillance Δt s(ic) dite courante, et est réitérée lorsqu’on passe à la durée de surveillance Δt s(ic+1) suivante, l’indicateur ic étant alors incrémenté d’une unité. Lors d’une étape 121, l’unité de traitement 5 détermine le seuil d’anomalie Sa (ic) (D s ), associé à au moins une valeur de référence D s du débit moyen D, à partir des profils de consommation (%Δt s|D(n) (d)) 1≤n≤N de la base de données. Dans ce premier mode de réalisation, le seuil d’anomalie est un scalaire associé à une seule valeur de référence prédéfinie D s du débit moyen, ici par exemple égale à 0.1L/min. La valeur de référence D s du débit moyen D dépend des usages de consommation d’eau par le système consommateur 1, et donc du type de dispositifs consommateurs 2 présents. La valeur de 0.1L/min est une valeur non nulle suffisamment faible pour correspondre au débit d’un robinet mal fermé ou d’une fuite dans une douche ou des toilettes. Dans le cadre d’une maison d’habitation, la proportion de durée d’écoulement sur une journée pour laquelle le débit moyen est supérieur à 0.1L/min est habituellement de l’ordre de 20% voire moins. Aussi, on comprend que si un profil de consommation courant %Δt s|D(ic) (d) montre une proportion de durée d’écoulement associé au débit D s de 0.1L/min qui est supérieur au seuil d’anomalie fixé par exemple à 40%, on peut en déduire que la consommation d’eau a augmenté, et donc qu’il y a une anomalie de consommation, comme par exemple une fuite intermittente ou continue. Le seuil d’anomalie Sa (ic) (D s ) est défini à partir des valeurs (%Δt s|D(n) (D s )) 1≤n≤N pour la valeur de référence D s du débit moyen D. Il est ici égal à une moyenne s|D(n) (D s )> 1≤n≤N des valeurs (%Δt s|D(n) (D s )) 1≤n≤N des profils de consommation à la valeur de référence D s , à laquelle on a ajouté un coefficient prédéfini. Le coefficient peut être égal à au moins une fois l’écart-type σ %Δts(n) (D s ) associé aux valeurs (%Δt s|D(n) (D s )) 1≤n≤N , et est ici égal à trois fois l’écart-type. Il peut également comporter un terme dit de tolérance tt, par exemple égal à 5%. Autrement dit, le seuil d’anomalie Sa(D s ) est défini dans cet exemple par la relation suivante : D’autres définitions du seuil d’anomalie sont évidemment possibles, par exemple où l’on utilise une médiane et non une moyenne. D’une manière générale, le seuil d’anomalie peut être calculé à partir d’un indicateur de tendance centrale (moyenne, médiane… – central tendency , en anglais) auquel est ajouté ou multiplié un coefficient. La moyenne peut être une moyenne arithmétique, une moyenne pondérée, ou équivalent. Le terme d’écart-type et/ou le terme de tolérance peuvent être présents ou non. On peut également utiliser, entre autres, un terme correspondant à un percentile prédéfini associé aux profils de consommation (%Δt s|D(n) (D s )) 1≤n≤N , par exemple à la place du terme d’écart-type. Ensuite, lors des étapes 131 et 132, on acquiert le signal de mesure courant Sm (ic) lors de la durée de surveillance courant Δt s(ic) , puis on détermine le profil de consommation courant %Δt s|D(ic) (d). Lors de l’étape 131, au cours de la durée de surveillance courante Δt s(ic) , le dispositif de mesure 4 acquiert le signal de mesure courant Sm (ic) , lequel est donc formé de M valeurs d’instants de mesure successifs t (ic,m) , du débit moyen mesuré D (ic) (t (m) ), et de la durée d’écoulement Δt e|D(ic) (t (m) ) associé au débit moyen mesuré. Lors de l’étape 132, l’unité de traitement 5 détermine ensuite le profil de consommation courant %Δt s|D(ic) (d) à partir du signal de mesure courant Sm (ic) . Comme indiqué précédemment en référence à l’étape 112, l’unité de traitement 5 détermine la durée d’écoulement cumulée Δt ec|D(ic) associée aux valeurs du débit moyen D (ic) mesuré, en sommant les durées d’écoulement Δt e|D(ic) ayant une même valeur de débit moyen D (ic) mesuré. Puis, elle détermine la fonction de répartition F D(ic) (d) associée, et en déduit le profil de consommation courant %Δt s|D(ic) (d) = 1-F D(ic) (d). Ensuite, lors des étapes 141, 142 et 143, on compare le profil de consommation courant %Δt s|D(ic) (d) au seuil d’anomalie Sa (ic) (D s ), et on en déduit si une anomalie est présente ou non, pour ensuite éventuellement mettre à jour la base de données BD. Lors de l’étape 141, on compare la valeur du profil de consommation %Δt s|D(ic) (D s ) à la valeur de référence D s du débit moyen vis-à-vis du seuil d’anomalie Sa (ic) (D s ). La valeur de référence D s est ici égale à 0.1L/min. Si la valeur %Δt s|D(ic) (D s ) est au moins au-delà du seuil d’anomalie Sa (ic) (D s ), c’est-à-dire ici supérieure ou égale au seuil d’anomalie, alors le profil de consommation courant montre une consommation d’eau anormale, et une anomalie de consommation est alors détectée. Le procédé poursuit à l’étape 142. Notons que dans le cas où le profil de consommation courant est défini comme étant %Δt s|D(ic) (d) = F D(ic) (d), la valeur %Δt s|D(ic) (D s ) est dite au moins au-delà du seuil d’anomalie Sa (ic) (D s ) lorsqu’elle est inférieure ou égale au seuil d’anomalie. Si la valeur %Δt s|D(ic) (D s ) est en-deçà du seuil d’anomalie Sa (ic) (D s ), c’est-à-dire ici inférieure au seuil d’anomalie, alors le profil de consommation courant ne présente pas une consommation d’eau excessive, et le profil est identifié comme étant sans anomalie de consommation. Le procédé poursuit à l’étape 143. Par ailleurs, dans le cas où le profil de consommation courant est défini comme étant %Δt s|D(ic) (d) = F D(ic) (d), la valeur %Δt s|D(ic) (D s ) est dite au-deçà du seuil d’anomalie Sa (ic) (D s ) lorsqu’elle est supérieure au seuil d’anomalie. Lors de l’étape 142 (présence d’une anomalie de consommation), l’utilisateur est alerté par l’unité de traitement 5 de la présence d’une anomalie de consommation au cours de la durée de surveillance courante Δt s(ic) . L’utilisateur peut alors marquer le profil de consommation courant comme présentant une anomalie, de sorte qu’il n’est alors pas intégré dans la base de données BD. La surveillance continue ensuite jusqu’à la fin de la durée de surveillance courante Δt s(ic) , puis la phase de surveillance 120 reprend à l’étape 131 d’acquisition du signal de mesure Sm (ic+1) , pour une nouvelle durée de surveillance Δt s(ic+1) . Un indicateur « d’intensité » de l’anomalie peut être calculé et indiqué à l’utilisateur. Celle-ci peut ainsi être définie comme un écart de la valeur %Δt s|D(ic) (D s ) vis-à-vis du seuil d’anomalie Sa(D s ). Ainsi, plus cet écart est important en valeur absolue, plus la durée d’écoulement associée à l’anomalie de consommation est élevée. Cet écart est maximal lorsque la valeur %Δt s|D(ic) (D s ) est égale à 100%, traduisant ainsi le fait que l’anomalie de consommation est présente sur toute la durée de surveillance courante Δt s(ic) , et peut être ainsi une fuite continue. Lors de l’étape 143 (absence d’une anomalie), le profil de consommation courant %Δt s|D(ic) (d) est ajouté à la base de données BD. Puis le phase de surveillance 120 reprend à l’étape 121 de détermination du seuil d’anomalie Sa (ic+1) (D s ), pour une nouvelle durée de surveillance Δt s(ic+1) . Ainsi, le procédé de détection permet d’identifier de manière simple et efficace la présence ou non d’une anomalie dans le profil de consommation courant, tout en étant en mesure de s’adapter à l’évolution de la consommation du système consommateur 1 au fil des durées de surveillance. Cela est atteint par la mise à jour régulière de la valeur du seuil d’anomalie au moyen de l’intégration dans la base de données des profils de consommation courant, lorsque ceux-ci sont identifiés comme étant sans anomalie. Ainsi, le seuil d’anomalie s’adapte en fonction de la consommation effective du système consommateur 1, et permet de fournir une détection plus pertinente et effective des anomalies. Le seuil d’anomalie n’est donc pas défini de manière a priori , i.e. sans tenir compte du type de système consommateur 1 et de l’évolution de sa consommation. Au contraire, par l’utilisation d’une base de données de profils de consommation régulièrement mise à jour par l’intégration des profils de consommation courants sans anomalie d’une part (ces profils étant spécifique au système consommateur 1 surveillé), et par le calcul du seuil d’anomalie à partir de la base de données, la détection d’anomalie est de meilleure qualité. La illustre un exemple de profils de consommation %Δt s|D(ic) (d) issus de signaux de mesure acquis par un compteur d’eau à débitmètre, où la durée de surveillance Δt s(ic) correspond à une journée. On remarque que l’essentiel des courbes (référencée par « A ») présente une valeur %Δt s|D (d=0) au plus égale à 5% environ pour un débit moyen nul. Cela traduit le fait que sur 5% d’une journée, le débit moyen est non nul (écoulement présent). Autrement dit, le système consommateur 1 consomme de l’eau seulement au cours de 5% de la journée. En revanche, il apparaît que pour l’une des courbes (référencée par « B »), la valeur %Δt s|D (d=0) est égale à 35% environ, donc bien supérieure aux 5%. Cela traduit le fait que, sur 35% de la journée, le débit moyen est non nul, et ici supérieur à 4L/min environ. Autrement dit, sur 35% de la journée, le système consommateur 1 consomme de l’eau avec un débit moyen supérieur à 4L/min. Une telle courbe peut ainsi être représentative d’une fuite intermittente. La illustre trois types de profils de consommation %Δt s|D(ic) (d) issus de signaux de mesure acquis par un compteur d’eau à impulsions, où la durée de surveillance Δt s(ic) correspond également à une journée. On remarque tout d’abord que toutes les courbes commencent à 100%, autrement dit toutes les valeurs %Δt s|D (d=0) sont égales à 100%. Cela provient du fait qu’un compteur d’eau à impulsions ne permet pas de connaître l’écoulement effectif entre deux impulsions successives. Ainsi, bien qu’entre deux impulsions, il puisse y avoir une phase sans écoulement, le débit moyen sera toujours non nul entre deux impulsions. Les profils de consommation présentent donc une probabilité de 100% d’avoir un débit moyen non nul. Un premier ensemble (référencé « A ») de profils de consommation présente une valeur %Δt s|D (d) qui diminue fortement de 100% à 5% environ entre 0 et 0.1L/min environ, puis qui reste sensiblement constante à partir de 0.1L/min ou qui diminue lentement vers zéro. Ce type de profils de consommation est représentatif d’une absence d’anomalie de consommation. Le seuil d’anomalie peut ainsi être fixé à 25-30% pour une valeur de référence D s égale à 0.1L/min. Un deuxième ensemble (référencé « B ») de profils de consommation présente une valeur %Δt s|D (d) qui diminue fortement de 100% à 70% environ entre 0 et 0.1L/min environ, puis qui diminue progressivement de 70% à 5% environ entre 0.1L/min et 0.3L/min environ, puis qui reste sensiblement constante à partir de 0.3L/min ou qui diminue lentement vers zéro. Ce type de profils de consommation est représentatif de la présence d’une anomalie de consommation telle qu’une fuite intermittente. Enfin, un troisième ensemble (référencé « C ») de profils de consommation présente une valeur %Δt s|D (d) qui reste sensiblement égale à 100% jusqu’à 0.4L/min environ, puis qui diminue fortement de 100% à 10% environ entre 0.4L/min et 0.6L/min environ, puis qui reste sensiblement constante à partir de 0.6L/min. Le fait que la valeur %Δt s|D (d) reste égale à 100% jusqu’à 0.4L/min environ est représentatif de la présence d’une anomalie de consommation telle qu’une fuite continue à au moins 0.4L/min. En effet, cette valeur indique que la probabilité est de 100% au cours de la durée de surveillance d’avoir un débit moyen supérieur à 0.4L/min. Les et 3B montrent ainsi qu’il est possible de déterminer une valeur de référence D s du débit moyen D permettant de discriminer les profils de consommation avec et sans anomalie de consommation, que le dispositif de mesure 4 comporte un compteur d’eau à débitmètre ou un compteur d’eau à impulsions. La illustre un autre exemple de profils de consommation %Δt s|D(ic) (d) issus de signaux de mesure acquis par un compteur d’eau à impulsions, où la durée de surveillance Δt s(ic) correspond à une journée. On montre ici des profils de consommation %Δt s|D(n) (d) appartenant à la base de données BD, ainsi que trois exemples de profils de consommation courants qui présentent des anomalies de consommation. Les profils de consommation (%Δt s|D(n) (d)) 1≤n≤N de la base de données DB forment des profils de référence à partir desquels il est possible de déterminer le seuil d’anomalie. Dans l’exemple donné précédemment, le seuil d’anomalie Sa(D s ) correspond à la moyenne des valeurs (%Δt s|D(n) (D s )) 1≤n≤N où la valeur de référence D s du débit moyen est égal à 0.1L/min, à laquelle on a soustrait un coefficient correspondant à trois fois l’écart-type associé à ces valeurs et à 5% de tolérance. Il est ici égal à 20-25% environ. Trois profils de consommations courants sont illustrés. Le premier profil présente une valeur %Δt s|D (D s ) de 30% environ, de sorte que la proportion d’écoulement %Δt s au cours de la durée de surveillance Δt s avec un débit moyen supérieur à 0.1L/min est de 30% et ici sensiblement égale au seuil d’anomalie Sa(D s ). Le deuxième profil présente une valeur %Δt s|D (D s ) de 60% environ, de sorte que la proportion d’écoulement %Δt s avec un débit moyen supérieur à 0.1L/min est de 60% et ici encore plus supérieure au seuil d’anomalie Sa(D s ). Ces deux exemples sont représentatifs d’une fuite intermittente. Enfin, le troisième profil présente une valeur %Δt s|D (D s ) de 100%, de sorte que l’écoulement %Δt s au cours de la durée de surveillance Δt s avec un débit moyen supérieur à 0.1L/min est continu (fuite continue notamment dans le cas d’un compteur à débitmètre). Le procédé de détection peut présenter différentes variantes avantageuses. Ainsi, la base de données BD peut comporter un nombre maximal N max de profils de consommation, par exemple N max égal à 30 pour que la base de données couvre un mois de consommation. Il est avantageux que le nombre maximal N max de profils de consommation correspondent à un nombre glissant. Ainsi, lorsque la base de données comporte N max profils, l’intégration du profil courant se traduit par la suppression du profil le plus ancien. Ainsi, le seuil d’anomalie, qui est mis à jour à chaque identification d’un profil courant sans anomalie, sera peu sensible à un changement brusque que présenterait un profil courant sans anomalie, mais resterait toutefois sensible aux changements progressifs des profils de consommation. Par ailleurs, le seuil d’anomalie Sa (ic) (D s ) peut varier dans une gamme prédéfinie, délimitée par une valeur minimale et une valeur maximale. La valeur minimale peut être nulle mais pourrait ne pas l’être. En revanche, la valeur maximale permet d’éviter qu’un écart-type trop important n’engendre un seuil d’anomalie trop élevé qui ne permettrait alors plus de détecter les anomalies de consommation réelles. Cette valeur maximale dépend notamment du type de système consommateur 1. Elle peut être définie à 30% pour une maison d’habitation. Comme indiqué précédemment, lors de la phase de préparation 10, les profils de consommation peuvent être comparés à un seuil d’anomalie initial prédéfini par l’utilisateur, en attendant que le nombre N de profils de la base de données atteigne la valeur N min . La valeur initiale du seuil d’anomalie peut, par exemple, être fixée à 20%. Par ailleurs, l’étape 141 peut être effectuée régulièrement au cours d’une même durée de surveillance Δt s(ic) , au fur et à mesure que les valeurs du signal de mesure Sm (ic) sont transmises à l’unité de traitement 5. Cela permet de détecter une anomalie de consommation au plus tôt, sans attendre que la durée de surveillance Δt s(ic) soit terminée. Notons enfin que le procédé de détection selon ce premier mode de réalisation peut avantageusement tirer parti de la sensibilité élevée de certains types de dispositifs de mesure vis-à-vis de débits moyens faibles, tels que les compteurs à impulsions. La est un organigramme d’un procédé de détection d’anomalies selon un deuxième mode de réalisation. Le système consommateur 1 est également ici une maison familiale et le fluide d’intérêt est de l’eau liquide. Dans ce deuxième mode de réalisation, le profil de consommation est la variation %Δt s (D), en fonction du débit moyen, de la proportion %Δt s de durée d’écoulement cumulée Δt ec|D sur la durée de surveillance Δt s . Cette variation est notée ici %Δt s (D) car elle est fonction du débit moyen D, et se distingue de la fonction %Δt s (d) du premier mode de réalisation qui était une probabilité associée à un débit moyen D supérieur à d. Le profil de consommation %Δt s (D) peut présenter des pics en fonction du débit moyen, ces pics étant caractéristiques des débits moyens habituels correspondant aux différents dispositifs consommateurs 2. En effet, une douche présente un débit moyen qui n’est pas celui d’une machine à laver ni celui d’une chasse d’eau de toilettes. Le profil de consommation %Δt s (D) est donc un profil de la durée d’écoulement cumulée, ou ici de sa proportion au cours de la durée de surveillance, en fonction du débit moyen. Il s’agit de la distribution en débit de la durée d’écoulement (ou de la proportion en temps de l’écoulement au cours de la durée de surveillance). Notons que cette distribution est la dérivée de la fonction de répartition F D (d). Le procédé de détection comporte également une phase initiale de préparation 10, suivie d’une phase de surveillance et de détection 20. Plusieurs étapes sont identiques ou similaires à celles du procédé selon le premier mode de réalisation, et ne seront donc pas détaillées à nouveau. Phase de préparation 210 : Fournir la base de données DB La phase de préparation 210 consiste à former une base de données DB de profils de consommation identifiés comme étant sans anomalie de consommation. Lors d’une étape 211, le dispositif de mesure 4 acquiert un premier signal de mesure Sm (1) au cours de la durée de surveillance Δt s(1) , où l’indicateur ic est égal à 1. Le signal de mesure Sm (1) est identique à celui de l’étape 111. Lors d’une étape 212, l’unité de traitement 5 détermine ensuite le profil de consommation %Δt s|D(1) (D) à partir du signal de mesure Sm (1) . Pour cela, elle détermine la durée d’écoulement cumulée Δt ec|D(1) associée aux valeurs du débit moyen D (1) mesuré, en sommant les durées d’écoulement Δt e|D(1) ayant une même valeur de débit moyen D (1) mesuré. Puis, elle détermine la proportion %Δt s|D(1) (D) = Δt ec|D(1) (D) / Δt s comme étant ici le rapport entre la durée d’écoulement cumulée Δt ec|D(1) sur la durée de surveillance Δt s , pour chaque valeur du débit moyen. La variation %Δt s|D(1) (D) de la proportion de la durée d’écoulement cumulée en fonction du débit moyen D forme donc le profil de consommation. Le profil de consommation est identifié comme étant sans anomalie, de la même manière que décrit dans le procédé selon le premier mode de réalisation. Il est intégré dans la base de données. Les étapes 211 et 212 sont réitérées pour des durées de surveillance Δt s(n) successives, jusqu’à ce que, comme le montre l’étape 213, le nombre N de profils de consommation (%Δt s|D(n) (D)) 1≤n≤N est au moins égal à la valeur minimale prédéfinie N min . On obtient ainsi une base de données BD comportant au moins N min profils de consommation %Δt s|D(n) (D) identifiés comme étant sans anomalie de consommation (et avec consommation du fluide d’intérêt), et donc à partir desquels un seuil d’anomalie Sa peut ensuite être défini. Phase de surveillance et détection 220 Comme précédemment, la phase de surveillance 220 est effectuée pour une durée de surveillance Δt s(ic) dite courante, et est réitérée lorsqu’on passe à la durée de surveillance Δt s(ic+1) suivante, l’indicateur ic étant alors incrémenté d’une unité. Lors d’une étape 221, l’unité de traitement 5 détermine le seuil d’anomalie Sa (ic) (D), associé à chaque valeur du débit moyen D, à partir des profils de consommation (%Δt s|D(n) (D)) 1≤n≤N de la base de données. Dans ce deuxième mode de réalisation, le seuil d’anomalie est, non pas un scalaire (comme dans le premier mode de réalisation), mais un vecteur qui présente une valeur pour chaque valeur du débit moyen D. Ainsi, chaque valeur du débit moyen D est une ‘valeur de référence’ à laquelle le profil de consommation courant sera comparé au seuil d’anomalie. Le seuil d’anomalie Sa (ic) (D) est défini à partir des valeurs (%Δt s|D(n) (D)) 1≤n≤N . Il est ici égal à une moyenne s|D(n) (D)> 1≤n≤N en fonction du débit moyen D, à laquelle on a ajouté un coefficient prédéfini. Le coefficient peut être égal à au moins une fois l’écart-type σ %Δts(n) (D) associé aux valeurs (%Δt s|D(n) (D)) 1≤n≤N , et est ici égal à trois fois l’écart-type. Il peut également comporter un terme dit de tolérance tt, par exemple égal à 0.5% de la durée de surveillance (soit ici 7min et 12s). D’autres définitions du seuil d’anomalie sont évidemment possibles, comme indiqué précédemment en référence à l’étape 121. Autrement dit, le seuil d’anomalie Sa(D) est défini dans cet exemple par la relation suivante : Ensuite, lors des étapes 231 et 232, on acquiert le signal de mesure courant Sm (ic) lors de la durée de surveillance courante Δt s(ic) , puis on détermine le profil de consommation courant %Δt s|D(ic) (D). Lors de l’étape 231, au cours de la durée de surveillance courante Δt s(ic) , le dispositif de mesure 4 acquiert le signal de mesure courant Sm (ic) . Lors de l’étape 232, l’unité de traitement 5 détermine ensuite le profil de consommation courant %Δt s|D(ic) (D) à partir du signal de mesure courant Sm (ic) . Ainsi, l’unité de traitement 5 détermine la durée d’écoulement cumulée Δt ec|D(ic) (D) pour chaque valeur du débit moyen D (ic) mesuré, en sommant les durées d’écoulement Δt e|D(ic) ayant une même valeur de débit moyen D (ic) mesuré. Puis, elle détermine la proportion en temps d’écoulement %Δt s|D(ic) (D) en fonction du débit moyen D. Ensuite, lors des étapes 241, 242 et 243, on compare le profil de consommation courant %Δt s|D(ic) (D) au seuil d’anomalie Sa(D), et on en déduit si une anomalie est présente ou non, pour ensuite éventuellement mettre à jour la base de données BD. Lors de l’étape 241, on compare les valeurs du profil de consommation %Δt s|D(ic) (D s ) à celles du seuil d’anomalie Sa(D). S’il existe une valeur D s du débit moyen pour laquelle la valeur %Δt s|D(ic) (D s ) est au-delà (ici supérieure ou égale) de la valeur correspondante du seuil d’anomalie Sa (ic) (D s ), autrement dit : ∃D s / %Δt s|D(ic) (D s ) ≥ Sa (ic) (D s ), alors le profil de consommation courant montre une consommation d’eau supérieure au seuil, et une anomalie de consommation est alors détectée. Le procédé poursuit à l’étape 242. Si, au contraire, toutes les valeurs %Δt s|D(ic) (D) sont en-deçà (ici inférieures) des valeurs correspondantes du seuil d’anomalie Sa (ic) (D), autrement dit : ∀D, %Δt s|D(ic) (D) (ic) (D), alors le profil de consommation courant ne présente pas une consommation d’eau excessive, et le profil est identifié comme étant sans anomalie de consommation. Le procédé poursuit à l’étape 243. Les étapes 242 et 243 sont identiques aux étapes 142 et 143 et ne sont pas détaillées à nouveau. La illustre un exemple d’évolutions de profils de consommation %Δt s|D(ic) (D) issus de signaux de mesure acquis par le dispositif de mesure 4 au cours d’une journée. Le trait en pointillés correspond à la somme des composantes du seuil d’anomalie Sa (ic) (D) de la moyenne et de l’écart-type (donc sans le terme de tolérance), et le trait continu correspond au seuil d’anomalie Sa (ic) (D). Les profils de consommation %Δt s|D (D) correspondent donc à la variation en fonction du débit moyen D de la proportion de durée d’écoulement associée à chaque valeur du débit moyen au cours de la durée de surveillance (la journée). Les profils mettent en évidence plusieurs pics de durée d’écoulement, pour certaines valeurs de débit moyen, qui peuvent correspondre à l’utilisation par exemple d’un lave-linge, d’un lave-vaisselle, d’une douche et de la chasse d’eau de toilettes. En définissant un seuil d’anomalie qui varie en fonction du débit moyen, il est alors possible de détecter une anomalie de consommation d’une part, mais également d’identifier le dispositif consommateur qui en est la cause d’autre part. La figure montre également la variation en fonction du débit moyen de la somme de la moyenne calculée sur les valeurs correspondantes des profils de consommation et de trois fois l’écart-type, ainsi que la variation du seuil d’anomalie. La différence entre ces deux courbes correspond au terme de tolérance. On remarque que la durée d’écoulement cumulée associée à chaque débit moyen n’excède pas 1 à 2% environ de la durée de surveillance, de sorte que le seuil d’anomalie varie ici entre 0.5 et 1.5% environ. La valeur du seuil d’anomalie est donc bien inférieure à la valeur de 20 à 30% qu’il présente dans le cadre du premier mode de réalisation. La détection des anomalies de consommation est donc plus sensible dans ce deuxième mode de réalisation. Ainsi, le procédé de détection selon ce deuxième mode de réalisation permet de détecter les anomalies de consommation du système consommateur 1, avec un seuil d’anomalie qui est régulièrement mis à jour et donc qui tient compte de l’évolution de consommation du système consommateur 1. Il présente également une sensibilité plus élevée, et permet d’identifier quel dispositif consommateur serait à l’origine de l’anomalie. Notons que chaque profil de consommation peut être un histogramme où les valeurs du débit moyen sont réalisées en classes, par exemple d’une largeur de 0.2L/min. Ainsi, le débit moyen varie d’une classe à l’autre : ]0 ; 0.2], ]0.2 ; 0.4], ]0.4 ; 0.6], etc… On somme ainsi les durées d’écoulement Δt e|D par classe de débit moyen, pour ainsi obtenir la durée d’écoulement cumulée Δt ec|D par classe de débit moyen. Il est avantageux d’effectuer une somme glissante, de sorte que les classes sont partiellement superposées deux à deux, par exemple : ]0 ; 0.4], ]0.2 ; 0.6], ]0.4 ; 0.8], etc… Cette approche permet de préserver les pics de durée d’écoulement dans le cas où un pic serait présent entre deux classes successives. Le seuil d’anomalie peut être calculé sur la base des profils de consommation construits à partir de la somme glissante. Des modes de réalisation particuliers viennent d’être décrits. Différentes variantes et modifications apparaîtront à l’homme du métier. Procédé de détection d’une anomalie de consommation d’un fluide d’intérêt par un système consommateur (1), le système consommateur (1) comportant : au moins un dispositif consommateur (2) du fluide d’intérêt, raccordé à une source (3) par un circuit fluidique ; et un dispositif de mesure (4), raccordé au circuit fluidique entre la source (3) et le dispositif consommateur (2), adapté à mesurer et à transmettre à une unité de traitement (5) un signal de mesure Sm représentatif d’une variation, au cours d’une durée de surveillance Δt s prédéfinie, d’un débit moyen D du fluide d’intérêt et d’une durée d’écoulement Δt e|D associée au débit moyen D ; l’unité de traitement (5), adaptée à déterminer à partir du signal de mesure Sm, un profil de consommation correspondant à une variation en fonction du débit moyen D d’un indicateur d’écoulement représentatif d’une proportion %Δt s d’une durée d’écoulement cumulée Δt ec|D du fluide d’intérêt au cours de la durée de surveillance ; le procédé comportant les étapes suivantes : a) fournir (110 ; 210) une base de données comportant une pluralité de profils de consommation préalablement identifiés comme étant sans anomalie de consommation ; b) déterminer (121 ; 221) un seuil d’anomalie Sa (ic) , pour au moins une valeur dite de référence de débit moyen, à partir des profils de consommation de la base de données ; c) acquérir (131 ; 231), par le dispositif de mesure (4), un signal de mesure Sm (ic) dit courant, au cours d’une durée de surveillance Δt s(ic) ; d) déterminer (132 ; 232), par l’unité de traitement (5), un profil de consommation dit courant à partir du signal de mesure Sm (ic) courant ; e) comparer (141 ; 241) le profil de consommation courant au seuil d’anomalie Sa (ic) : si le profil de consommation courant présente, pour au moins une valeur de référence du débit moyen, une valeur en-deçà du seuil d’anomalie Sa (ic) : identifier une absence d’anomalie de consommation et ajouter le profil de consommation courant dans la base de données, puis réitérer les étapes b) à e) pour une durée de surveillance suivante Δt s(ic+1) ; si le profil de consommation courant présente, pour au moins une valeur de référence du débit moyen, une valeur au moins au-delà du seuil d’anomalie Sa (ic) : identifier la présence d’une anomalie de consommation et ne pas ajouter le profil de consommation courant dans la base de données, puis réitérer les étapes c) à e) pour une durée de surveillance suivante Δt s(ic+1) . Procédé de détection selon la revendication 1, dans lequel l’étape de fourniture de la base de données comporte les étapes suivantes : a1) acquérir (111 ; 211), par le dispositif de mesure (4), un signal de mesure Sm (n) au cours d’une durée de surveillance Δt s(n) ; a2) déterminer (112 ; 212), par l’unité de traitement (5), un profil de consommation à partir du signal de mesure Sm (n) , identifié comme étant sans anomalie de consommation, et ajouter le profil de consommation déterminé dans la base de données ; réitérer (113 ; 213) les étapes a1) et a2) jusqu’à ce que la base de données comporte un nombre N de profils de consommation au moins égal à un nombre minimal N min prédéfini. Procédé de détection selon la revendication 1 ou 2, dans laquelle, l’étape d’ajout (143 ; 243) du profil de consommation courant dans la base de données comporte une comparaison du nombre N de profils de consommation de la base de données, et si ce nombre N est supérieur à un nombre maximal N max prédéfini, une suppression du profil de consommation associé à la durée de surveillance la plus ancienne. Procédé de détection selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel l’étape de détermination du profil de consommation comporte une détermination d’une variation, en fonction du débit moyen, de la durée d’écoulement cumulée par addition des valeurs des durées d’écoulement associées à une même valeur de débit moyen. Procédé de détection selon la revendication 4, dans lequel chaque profil de consommation est déterminé au moyen des étapes suivantes : déterminer une fonction de répartition F D (d) à partir de la variation de la durée d’écoulement cumulée en fonction du débit moyen, la fonction de répartition indiquant une probabilité P(D≤d) d’obtenir une valeur du débit moyen D inférieure ou égale à une valeur d ; définir le profil de consommation comme étant égal à 1-F D (d) ou à F D (d). Procédé de détection selon la revendication 4, dans lequel chaque profil de consommation est déterminé par calcul d’un rapport de la durée d’écoulement cumulée sur la durée de surveillance, en fonction du débit moyen. Procédé de détection selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel l’étape de détermination du seuil d’anomalie comporte un calcul d’une moyenne ou d’une médiane des valeurs des profils de consommation de la base de données, pour au moins une valeur de référence prédéfinie du débit moyen. Procédé de détection selon la revendication 7, dans lequel l’étape de détermination du seuil d’anomalie comporte en outre un calcul d’un écart-type associé aux valeurs des profils de consommation de la base de données, pour au moins une valeur de référence prédéfinie du débit moyen. Procédé de détection selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel le dispositif de mesure comporte un compteur à débitmètre ou un compteur à impulsions. Procédé de détection selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel le fluide d’intérêt est un liquide ou un gaz, choisi parmi l’eau, l’hydrogène, l’oxygène, l’azote et l’hélium. Procédé de détection selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, dans lequel le système consommateur (1) est une maison, un immeuble comportant plusieurs appartements, une usine, un hôpital, une école, un camping. Procédé de détection selon l’une quelconque des revendications 1 à 11, dans lequel le système consommateur (1) comporte une pluralité de dispositifs consommateurs (2), le dispositif de mesure (4) étant raccordé au circuit fluidique entre la source (3) et les dispositifs consommateurs (2).