FR 3134451 A1 20231013 FR 2203265 A 20220408 DÉTECTION ET CORRECTION D E BIAIS DE MESURE DANS DES DONNÉES MESURÉES AU MOYEN D’ÉQUIPEMENTS D’ESSAIS INTERCHANGEABLES DE MÊME TYPE Un aspect de l’invention concerne un procédé de détection (1) de biais de mesure induits dans des données par un ensemble d’équipements d’essais interchangeables, le procédé comprenant la réalisation, une pluralité de fois, sur un agent de classification, des étapes suivantes : diviser (132) l’ensemble des données de mesure en des données d’apprentissage et des données de validation ; entrainer (133) l’agent de classification à partir des données d’apprentissage ; estimer (134) la qualité de classification des données de validation par l’agent de classification dans des groupes distincts, chaque groupe étant associé à un équipement d’essais ; les biais de mesure étant détectés lorsqu’une métrique calculée à partir de la qualité de classification est supérieure ou égale à un seuil. Figure à publier avec l’abrégé : Figure 8 DÉTECTION ET CORRECTION DE BIAIS DE MESURE DANS DES DONNÉES MESURÉES AU MOYEN D’ÉQUIPEMENTS D’ESSAIS INTERCHANGEABLES DE MÊME TYPE DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de la caractérisation de pièces mécaniques destinées à être montées dans un aéronef, tels qu’un moteur ou un turbomoteur, lesdites pièces mécaniques étant caractérisées au moyen d’équipements d’essais interchangeables de même type, c’est-à-dire qui peuvent être remplacées par un autre équipement d’essais de même type. Le domaine technique concerne plus particulièrement la détection de biais de mesure dans des données mesurées au moyen d’un ensemble d’équipement d’essais interchangeables. Le domaine technique de l’invention concerne également la correction de ces données. ARRIÈRE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION À chaque fois qu'une pièce mécanique, par exemple un moteur pour aéronef, est fabriqué, il est caractérisé au moyen d’un équipement d'essais afin de déterminer si ses caractéristiques sont conformes avec des caractéristiques attendues. Dans la positive, ladite pièce mécanique est installée et utilisée, par exemple dans un aéronef. Dans la négative, des actions de corrections peuvent être prises pour déterminer et remédier à la cause de la non-conformité. Plusieurs équipements d’essais peuvent être mis en œuvre pour réaliser l’acquisition des données de mesures d’une pièce mécanique. Dans le cas d’un moteur, les équipements d’essais utilisés peuvent, par exemple et de manière non limitative, être un banc de mesure, une nacelle, une buse d’entrée d’air et une tuyère principale. Certains équipements ont la particularité d’être interchangeables, c’est-à-dire qu’ils peuvent être remplacés par un équipement de même type (ou de même catégorie). L’acquisition de données sur un turbomoteur peut par exemple être réalisée au moyen d’une première nacelle ou au moyen d’une deuxième nacelle, montée en lieu et place de la première nacelle. Utiliser des équipements d’essais interchangeables permet de mutualiser des équipements complexes et/ou onéreux entre plusieurs lignes de caractérisation. Le désavantage est que les essais ne sont pas toujours réalisés dans des conditions rigoureusement identiques. Les équipements d’essais interchangeables sont par exemple choisis parmi un ensemble d’équipements d’essais interchangeables en fonction de leurs disponibilités (temporelle ou géographique). Ainsi, les caractéristiques de différentes pièces mécaniques sont obtenues avec des équipements d’essais sensiblement différents. Par exemple, une première pluralité de moteurs est caractérisée avec une première nacelle et une seconde pluralité de moteurs est caractérisée avec une deuxième nacelle (les autres équipements, tels que le banc, la buse et la tuyère, pouvant rester inchangés). Or, chaque équipement d’essai peut induire un biais de mesure qui peut avoir un effet non négligeable sur les données de chaque pièce et empêcher ainsi leur comparaison. Le brevet EP 3 454 034 décrit une méthode d’identification de tendances de production à travers le suivi temporel d’une mesure appliquée à la caractérisation de moteurs pour aéronef. La méthode consiste notamment à modéliser une évolution temporelle d’une donnée de mesure et estimer un écart (c’est à dire un biais de mesure) entre l’évolution temporelle de la donnée de mesure et sa valeur effective. La donnée de mesure est ensuite corrigée du biais estimé. Cette méthode permet ainsi de pouvoir comparer des mesures obtenues sur différents équipements d’essais. En revanche, cette opération nécessite une modélisation, à priori, de l’évolution temporelle des données mesures, ce qui peut pénaliser la détection des biais de mesure. Par exemple, cette méthode ne permet pas de savoir si un biais de mesure est effectivement introduit par un équipement d’essais ou non et s’il y a lieu de corriger les données de mesure. Par biais de mesure dans une donnée, on entend une différence entre la valeur attendue de cette donnée et la valeur effectivement mesurée de cette donnée par un équipement d’essai particulier. Il existe donc un besoin détecter un biais de mesure dans des données mesurées au moyen d’un ensemble d’équipements d’essais interchangeables sans nécessiter la modélisation de l’évolution temporelle des données. Pour cela, l’invention concerne un procédé de détection de biais de mesure induits dans un ensemble de données de mesure par un ensemble d’équipements d’essais interchangeables de même type, l’ensemble des données de mesure étant mesuré sur une pluralité de pièces mécaniques, chaque donnée étant mesurée sur une pièce mécanique de la pluralité de pièces mécaniques au moyen d’un équipement d’essais interchangeable de l’ensemble d’équipements d’essais interchangeables, chaque pièce mécanique de la pluralité de pièces mécaniques étant associée à une donnée de mesure de l’ensemble des données de mesure, au moins deux équipements d’essais interchangeables de l’ensemble d’équipements d’essais interchangeables étant utilisés pour mesurer l’ensemble des données de mesure, le procédé comprenant les étapes suivantes : réaliser une pluralité de fois, par exemple cent fois, sur un agent de classification : répartir aléatoirement les données de mesure ; diviser l’ensemble des données de mesure en un premier sous-ensemble de données de mesure, dites « données d’apprentissage » et un deuxième sous-ensemble de données de mesure, dites « données de validation » ; entrainer l’agent de classification, de manière supervisée, à partir des données d’apprentissage de sorte qu’il soit capable de les classer dans une pluralité de groupes distincts, chaque groupe distinct étant associé à un équipement d’essais interchangeable de l’ensemble d’équipements d’essais interchangeables ; estimer, pour chaque groupe distinct, un score représentatif de la qualité de classification des données de validation par l’agent de classification ; déterminer une métrique à partir d’au moins un score estimé, les biais de mesure étant détectés lorsque la métrique est supérieure ou égale à un seuil. Par équipements d’essais interchangeables de même type, on entend des équipements d’essais configurés pour réaliser la même fonction. Par agent de classification, on entend une intelligence artificielle configurée pour classer des données dans des groupes distincts. La qualité de classification est proportionnelle à un taux de données correctement classées dans chaque groupe distinct. Autrement dit, chaque donnée est classée dans le groupe associé à l’équipement d’essais interchangeable au moyen duquel elle a été obtenue. L’agent de classification peut classer les données de validation s’il est en mesure de discerner des signatures particulières dans lesdites données, chaque signature particulière étant associée à un groupe distinct. Lorsque l’agent de classification est en mesure de fournir une classification de bonne qualité des données de validation, alors le degré de dépendance entre les données de validation et les signatures particulières est élevé. Autrement dit, il est aisé pour l’agent de classer ces données correctement. Au contraire, lorsque l’agent de classification fournit une classification de moindre qualité, alors le degré de dépendance entre les données de validation et les signatures particulières est faible, voire nul. Les signatures particulières transparaissent peu ou pas dans les données de validation et l’agent n’est pas en mesure de classer correctement les données. Les scores représentatifs de la qualité de classification calculés à chaque itération indiquent donc le degré de dépendance des données de validation vis-à-vis de la pluralité de signatures particulières. Puisque chaque groupe distinct est associé à un équipement d’essais interchangeable, alors chaque signature particulière permettant le classement est attribuable à un biais de mesure introduit par l’équipement d’essais interchangeable. La qualité de la classification indique donc le degré de dépendance de chaque donnée de validation vis-à-vis de l’équipement d’essais interchangeable au moyen duquel elle a été obtenue. Ainsi, si la qualité de classification est faible, alors les biais de mesure introduits par les équipements d’essais interchangeables sont faiblement, voire pas, distinguables. En revanche, si la qualité de classification est élevée, alors les biais de mesure introduits par les équipements d’essais interchangeables sont élevés et influencent fortement les données à classer. La métrique fournit une indication quant à l’influence des équipements d’essais interchangeables sur les données de mesure. Le seuil permet de définir une influence des équipements d’essai sur les données de mesure que l’on considère détectable. Autrement dit, le seuil permet d’ajuster une sensibilité de détection du procédé de détection. Par exemple, un seuil élevé permet de réduire la sensibilité de détection des biais de mesure, tandis qu’un seuil bas augmente la sensibilité de détection. Le procédé permet donc de détecter des biais de mesure dans des données de mesures. Il permet ainsi de déterminer s’il est utile de réaliser une correction des données de mesure ou non. Le seuil est avantageusement strictement supérieur à une métrique prédéterminée et préférentiellement supérieur ou égal à 1,2 fois la métrique prédéterminée. Ladite métrique prédéterminée correspondant par exemple à un classement aléatoire des données de validation. De préférence, le seuil est supérieur ou égal à 60%. Avantageusement, la métrique est déterminée à partir d’une moyenne des scores estimés lors de la dernière itération de l’étape d’estimation. Selon un développement, la métrique peut également être déterminée à partir d’une moyenne des scores estimés lors de chaque itération de l’étape d’estimation. Avantageusement, le rapport entre le nombre de données d’apprentissage et le nombre de données de validation est compris entre 1,5 et 10 et préférentiellement entre 2 et 3, par exemple sensiblement égal à 2,3. Par sensiblement égal, on entend égal à 10% près, voire à 5% près. Avantageusement, l’agent de classification est basé sur un modèle d’analyse discriminante linéaire ou sur un modèle de forêts aléatoires. Avantageusement, le procédé de détection comprend, avant la réalisation, une pluralité de fois, sur l’agent de classification, des étapes de répartition, division, entraînement et estimation, les étapes suivantes : ajuster une fonction temporelle sur les données de mesure de manière à obtenir une fonction temporelle ajustée, dite « tendance de production », la fonction temporelle étant dépendante des instants où chaque donnée de mesure a été mesurée ; et soustraire la tendance de production des données de mesure. Les biais de mesure introduits par les équipements d’essais interchangeables ne sont pas censés dépendre de l’instant où une mesure est réalisée. Ainsi, retirer la tendance de production des données de mesure permet de supprimer une information qui n’est pas attribuable aux équipements d’essais interchangeables tout en évitant que la classification ne soit influencée par cette variation. En revanche, soustraire la tendance de production aux données de mesure ne corrige pas les biais de mesure attribuables aux équipements d’essais interchangeables. Avantageusement, l’ajustement de la fonction temporelle sur les données de mesure est réalisé suivant une méthode des moindres carrés. Avantageusement, la fonction temporelle à ajuster est définie par morceau. Il s’agit par exemple d’une spline, de préférence cubique. Avantageusement, la fonction temporelle dépend également d’un paramètre de lissage, avantageusement pris en compte lors de l’ajustement de la fonction temporelle sur les données de mesure. Avantageusement, le procédé de détection comprend, avant l’étape d’ajustement de la fonction temporelle sur les données de mesure, les étapes suivantes : sélectionner un équipement d’essais interchangeable, dit « équipement de référence », parmi l’ensemble d’équipements d’essais interchangeables ; et isoler les données de mesure, dites « données de référence », obtenues au moyen dudit équipement de référence, la fonction temporelle étant ajustée sur les données de référence. Avantageusement, chaque pièce mécanique est un moteur d’aéronef. Avantageusement, l’ensemble d’équipements d’essais interchangeables est un ensemble de nacelles ou un ensemble de bancs ou un ensemble de buses d’air ou un ensemble de tuyères principales. Avantageusement, les données de mesure sont des données de poussées, de débit ou de température. Avantageusement, l’invention concerne également un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé de détection selon l’invention. Avantageusement, l’invention concerne aussi un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé de détection selon l’invention. L’invention concerne également un procédé de correction de biais de mesure induits dans un ensemble de données de mesure par un ensemble d’équipements d’essais interchangeables de même type, l’ensemble des données de mesure étant mesuré sur une pluralité de pièces mécaniques, chaque donnée étant mesurée sur une pièce mécanique de la pluralité de pièces mécaniques au moyen d’un équipement d’essais interchangeable de l’ensemble d’équipements d’essais interchangeables, chaque pièce mécanique de la pluralité de pièces mécaniques étant associée à une donnée de mesure de l’ensemble des données de mesure, au moins deux équipements d’essais interchangeables de l’ensemble d’équipement d’essais interchangeables étant utilisés pour mesurer l’ensemble des données de mesure, le procédé comprenant les étapes suivantes : détecter des biais de mesure dans l’ensemble des données de mesure au moyen du procédé de détection selon l’invention ; lorsque des biais de mesure sont détectés, réaliser, pour chaque équipement d’essai interchangeable de l’ensemble d’équipements d’essais interchangeables, les étapes suivantes : isoler les données de mesure obtenues au moyen dudit équipement d’essais interchangeable ; identifier les pièces mécaniques dont sont issues lesdites données isolées ; ajuster une fonction temporelle sur lesdites données isolées en fonction des instants où chaque donnée isolée a été mesurée, de manière à obtenir une fonction temporelle ajustée correspondant à un biais de mesure induit par ledit équipement d’essais interchangeable dans les données isolées ; et soustraire ledit biais de mesure des dites données isolées de manière à former des données isolées corrigées ; les données de mesure corrigées des biais de mesure sont formées par chaque donnée isolée corrigée. On peut ainsi comparer les données de mesure corrigées entre elles, même si elles sont obtenues avec des équipements d’essais interchangeables différents. Avantageusement, la fonction temporelle est définie par morceau. Il s’agit par exemple d’une spline, de préférence cubique. Une spline cubique est aisément ajustable sur les données de mesure lorsque celles-ci comprennent des périodes pendant lesquelles des équipements d’essais sont en maintenance. En effet, un équipement d’essai interchangeable peut être immobilisé pendant une période de maintenance. Les données de mesure ne sont donc plus mesurées au moyen de cet équipement pendant la période de maintenance. De plus, le biais introduit par cet équipement d’essai après la période de maintenance peut être différent du biais précédent la période de maintenance. La spline cubique permet donc la prise en compte de l’effet des périodes de maintenance des équipements sur les données de mesure. La spline est avantageusement lissée. Avantageusement, le procédé de correction comprend également, les étapes complémentaires : retirer une tendance de production des données de mesure isolées avant de réaliser les étapes de correction ; et ajouter ladite tendance de production aux données de mesure corrigées des biais de mesure. La conservation d’une tendance de production permet de comparer des données de mesure corrigées entre elles pour discriminer une éventuelle dérive de production. Avantageusement, le procédé de correction comprend également l’étape suivante : vérifier la correction des biais de mesure au moyen du procédé de détection selon l’invention, les données considérées par ledit procédé de détection étant les données de mesure corrigées des biais de mesure. Les biais de mesure peuvent être induits par un ensemble d’équipements d’essais interchangeables de même type. Avantageusement, l’étape de détection des biais de mesure est réalisée pour chaque ensemble d’équipements d’essais interchangeables de même type. Les étapes de correction sont avantageusement réalisées pour chaque équipement d’essais interchangeable de chaque ensemble d’équipements d’essais interchangeables. Les données de mesure sont ainsi corrigées séquentiellement en retirant tour à tour les biais de mesure associés à chaque ensemble d’équipements d’essais interchangeables. Avantageusement, l’invention concerne également un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé de correction selon l’invention. Avantageusement, l’invention concerne aussi un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé de correction selon l’invention. BRÈVE DESCRIPTION DES FIGURES L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. Sauf précision contraire, un même élément apparaissant sur des figures différentes présente une référence unique. représente schématiquement un exemple de dispositif de caractérisation comprenant des équipements d’essais interchangeables et des ensembles d’équipements d’essais interchangeables du même type. représente un exemple de fréquence d’utilisation de chaque équipement d’essais interchangeable d’un ensemble d’équipements d’essais interchangeables de même type, en particulier un ensemble de nacelles. représente un exemple de fréquence d’utilisation de chaque équipement d’essais interchangeable d’un ensemble d’équipements d’essais interchangeables de même type, en particulier un ensemble de buses d’air. représente un exemple de fréquence d’utilisation de chaque équipement d’essais interchangeable d’un ensemble d’équipements d’essais interchangeables de même type, en particulier un ensemble de bancs. représente un exemple de fréquence d’utilisation de chaque équipement d’essais interchangeable d’un ensemble d’équipements d’essais interchangeables de même type, en particulier un ensemble de tuyères primaires. représente un exemple de variance calculée pour une pluralité de données de mesure obtenues sur une pluralité de pièces mécaniques et en fonction de quatre ensembles d’équipements d’essais interchangeables. représente un exemple de données de mesure, labellisées « CF18-6 », en fonction des instants des essais, obtenues sur une pluralité de pièces mécaniques et au moyen d’un ensemble d’équipements d’essais interchangeables, en l’occurrence un ensemble de nacelles. représente schématiquement un mode de mise en œuvre d’un procédé de détection selon l’invention représente un exemple de données de mesure, labellisées « CF18-6 », en fonction des instants des essais, obtenues sur une pluralité de pièces mécaniques et au moyen d’un équipement d’essais interchangeable particulier, en l’occurrence une nacelle. représente schématiquement un mode de mise en œuvre d’un procédé de correction selon l’invention représente un exemple de données de mesure obtenues au moyen d’un ensemble d’équipements d’essais interchangeables, lesdites données de mesures n’étant pas corrigées des biais de mesure. représente un exemple de données de mesure obtenues au moyen d’un ensemble d’équipements d’essais interchangeables, lesdites données de mesures étant corrigées des biais de mesure par la mise en œuvre du procédé de la . L’échelle de l’ordonnée de la est identique à l’échelle de l’ordonnée de la . Procédé de détection (1) de biais de mesure induits dans un ensemble de données de mesure, par exemple des mesures de poussée, de débit ou encore de température sur un moteur d’aéronef, par un ensemble d’équipements d’essais interchangeables de même type, l’ensemble des données de mesure étant mesuré sur une pluralité de pièces mécaniques, chaque donnée étant mesurée sur une pièce mécanique de la pluralité de pièces mécaniques au moyen d’un équipement d’essais interchangeable de l’ensemble d’équipements d’essais interchangeables, chaque pièce mécanique de la pluralité de pièces mécaniques étant associée à une donnée de mesure de l’ensemble des données de mesure, au moins deux équipements d’essais interchangeables de l’ensemble d’équipement d’essais interchangeables étant utilisés pour mesurer l’ensemble des données de mesure, le procédé comprenant les étapes suivantes : réaliser (13) une pluralité de fois, sur un agent de classification : répartir (131) aléatoirement les données de mesure ; diviser (132) l’ensemble des données de mesure en un premier sous-ensemble de données de mesure, dites « données d’apprentissage » et un deuxième sous-ensemble de données de mesure, dites « données de validation » ; entrainer (133) l’agent de classification, de manière supervisée, à partir des données d’apprentissage de sorte qu’il soit capable de les classer dans une pluralité de groupes distincts, chaque groupe distinct étant associé à un équipement d’essais interchangeable de l’ensemble d’équipements d’essais interchangeables ; estimer (134), pour chaque groupe distinct, un score représentatif de la qualité de classification des données de validation par l’agent de classification ; déterminer (14) une métrique à partir d’au moins un score estimé, les biais de mesure étant détectés lorsque la métrique est supérieure ou égale à un seuil. Procédé de détection (1) selon la revendication précédente, dans lequel le seuil est strictement supérieur à une métrique prédéterminée, ladite métrique prédéterminée correspondant à un classement aléatoire des données de validation, de préférence le seuil est supérieur ou égal à 60%. Procédé de détection (1) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la métrique est déterminée à partir d’une moyenne des scores estimés lors de la dernière itération de l’étape d’estimation. Procédé de détection (1) selon l’une des revendications précédentes, comprenant, avant la réalisation (13), une pluralité de fois, sur l’agent de classification, des étapes de répartition, division, entraînement et estimation, les étapes suivantes : ajuster (123) une fonction temporelle sur les données de mesure de manière à obtenir une fonction temporelle ajustée, dite « tendance de production », la fonction temporelle étant dépendante des instants où chaque donnée de mesure a été mesurée ; et soustraire (124) la tendance de production des données de mesure. Procédé de détection (1) selon la revendication précédente, dans lequel la fonction temporelle dépend également d’un paramètre de lissage. Procédé de détection (1) selon l’une des deux revendications précédentes, comprenant, avant l’étape d’ajustement (123) de la fonction temporelle sur les données de mesure, les étapes suivantes : sélectionner (121) un équipement d’essais interchangeable, dit « équipement de référence », parmi l’ensemble d’équipements d’essais interchangeables ; et isoler (122) les données de mesure, dites « données de référence », obtenues au moyen dudit équipement de référence, la fonction temporelle étant ajustée sur les données de référence. Procédé de détection (1) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel chaque pièce mécanique est un moteur d’aéronef. Programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé de détection (1) selon l’une des revendications 1 à 7. Procédé de correction (2) de biais de mesure induits dans un ensemble de données de mesure par un ensemble d’équipements d’essais interchangeables de même type, l’ensemble des données de mesure étant mesuré sur une pluralité de pièces mécaniques, chaque donnée étant mesurée sur une pièce mécanique de la pluralité de pièces mécaniques au moyen d’un équipement d’essais interchangeable de l’ensemble d’équipements d’essais interchangeables, chaque pièce mécanique de la pluralité de pièces mécaniques étant associée à une donnée de mesure de l’ensemble des données de mesure, au moins deux équipements d’essais interchangeables de l’ensemble d’équipement d’essais interchangeables étant utilisés pour mesurer l’ensemble des données de mesure, le procédé comprenant les étapes suivantes : détecter (21) des biais de mesure dans l’ensemble des données de mesure au moyen du procédé de détection (1) selon l’une des revendications 1 à 7 ; lorsque des biais de mesure sont détectés, réaliser, pour chaque équipement d’essais interchangeable de l’ensemble d’équipements d’essais interchangeables, les étapes de correction (22) suivantes : isoler (221) un sous-ensemble de données de mesure, dites « données isolées », obtenues au moyen dudit équipement d’essais interchangeable ; identifier (222) les pièces mécaniques dont sont issues lesdites données isolées ; ajuster (223) une fonction temporelle sur lesdites données isolées en fonction des instants où chaque donnée isolée a été mesurée, de manière à obtenir une fonction temporelle ajustée correspondant à un biais de mesure induit par ledit équipement d’essais interchangeable dans les données isolées ; et soustraire (224) ledit biais de mesure desdites données isolées de manière à former des données isolées corrigées ; les données de mesure corrigées des biais de mesure sont formées par chaque donnée isolée corrigée. Procédé de correction (2) selon la revendication précédente, dans lequel la fonction temporelle est définie par morceau. Procédé de correction (2) selon l’une des deux revendications précédentes, comprenant les étapes complémentaires : retirer une tendance de production des données de mesure isolées avant de réaliser les étapes de correction ; et ajouter ladite tendance de production aux données de mesure corrigées des biais de mesure. Procédé de correction (2) selon l’une des deux revendications précédentes, comprenant l’étape suivante : vérifier (23) la correction des biais de mesure au moyen du procédé de détection (1) selon l’une des revendications 1 à 7, les données considérées par ledit procédé de détection (1) étant les données de mesure corrigées des biais de mesure.