FR 3137474 A1 20240105 FR 2206590 A 20220630 Procédé de regroupement de descriptions de formes d’ondes comprises dans une base de données, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : pour chaque description de la base de données : -calculer une distance sur données symboliques entre ladite description et chacune des autres descriptions , avec -déterminer la description , pour laquelle la distance est minimale et former une paire à partir des descriptions et , soit , former seuils tels que, pour allant de à la ou les -ième des paires présentent chacune une distance inférieure au seuil former ensembles, de paires à partir des seuils pour allant de 1 à : effectuer au moins une étape de fusion itérative regroupant les descriptions des paires comprises dans l’ensemble en des groupes en fonction du seuil , ladite au moins une étape de fusion itérative ne regroupant pas la ou les descriptions appartenant à un groupe formé à partir des ensembles avec y de manière à obtenir des groupes ayant chacun une distance maximale entre deux descriptions qui sont différentes de celles des autres groupes , un ensemble formé par tous les groupes obtenus étant dénommé partition de données. [Fig. 1] Procédé de regroupement de descriptions de formes d’ondes La présente invention concerne le domaine de l’intelligence électronique et concerne plus particulièrement le regroupement de formes d’ondes, par exemple de formes d’ondes radars. Dans le domaine de l’intelligence électronique il est indispensable d’obtenir des informations sur l’adversaire. Associer un type d’émetteur radar à une forme d’onde est donc un enjeu crucial. Pour permettre cette association, il est nécessaire de posséder une base de renseignement contenant des descriptions détaillées de toutes les formes d’ondes préalablement identifiées. Il est alors possible de comparer un signal détecté aux descriptions de cette base afin de l’associer à la forme d’onde dont il est le plus similaire. Cette base de renseignement contient les descriptions de très nombreuses formes d’onde différentes. Il arrive que certaines descriptions soient quasiment identiques. En général, cela est dû au fait que certaines formes d’onde sont émises par le même radar mais avec des modes légèrement différents ou perçus comme tels par le dispositif d’écoute. Par ailleurs, certains modes sont très similaires et ne diffèrent que par des détails qui ne sont pas forcément reportés dans la description de la forme d’onde. Ces descriptions quasiment identiques posent problème car elles entrainent des ambigüités lors de l’identification, et compliquent beaucoup le travail de l’opérateur qui renseigne les bases de données utilisées en opération à partir de la base de renseignement. En effet, certains signaux captés peuvent ainsi être associés à deux descriptions de la base de renseignement et donc à deux formes d’ondes différentes. Il n’est pas envisageable de chercher ces descriptions manuellement, car ce serait une tâche beaucoup trop longue et fastidieuse compte tenu du nombre important de formes d’ondes dans la base de renseignement et de la complexité de leur description. Il est donc nécessaire de trouver un moyen automatique de réaliser cette détection. La problématique de regroupement de données présentant des similarités a depuis longtemps été étudiée. On parle de clustering en anglais, ce terme sera utilisé dans le reste de ce document. Il existe de nombreux algorithmes de clustering ayant tous des caractéristiques leur conférant un avantage sur les autres dans un cas de figure spécifique. Parmi ces algorithmes, certains sont basés sur le regroupement de données proches au sens distance euclidienne, comme le clustering hiérarchique agglomératif (Kaufman & Rousseeuw, 1990), ou l’algorithme DBSCAN (Ester, Kriegel, Sander, & Xu, 1996). Ces algorithmes ont d’abord été pensés pour travailler sur des données ayant des variables quantitatives. C’est-à-dire des variables soumises à une relation d’ordre, prenant une valeur numérique et pour lesquelles les opérations arithmétiques ont un sens. Cependant, les descriptions de formes d’ondes présentent d’autres types de variables, telles que des variables qualitatives, des intervalles, des histogrammes. Ces données sont dites symboliques. Des études cherchant à effectuer du clustering sur ce type de données ont été menées (Park, Choi, Delcher, Wang, & Yoon, 2019) (Cury, Crémona, & Diday, 2009) (Brito, 2014). Cependant, dans toutes ces recherches, les algorithmes mis en place ont pour but à la fois de regrouper les données qui sont proches, de séparer les données qui sont très éloignées et surtout de créer des groupes les plus grands et homogènes possible. Pour le regroupement de descriptions de formes d’ondes, les deux derniers objectifs posent problème car ils risquent de regrouper des données qui sont considérées comme proches car très éloignées des autres, mais qui en réalité sont loin d’être identiques et donc qui ne proviennent pas du même radar par exemple. L’invention vise à pallier certains problèmes précités. A cet effet, un objet de l’invention porte sur un procédé automatique de détection des descriptions quasiment identiques de la base de renseignement. La solution de l’invention s’appuie sur des techniques de clustering permettant de regrouper des données qui sont très similaires. Elle repose sur l’utilisation conjointe d’un calcul de distance entre deux descriptions et d’un algorithme de clustering . L’algorithme de clustering permet de regrouper les descriptions qui ont des valeurs de distance très faibles. La solution de l’invention présente l’avantage d’être automatisée et ainsi de ne nécessiter que très peu d’interventions humaines contrairement aux solutions de l’art antérieur. De plus elle permet le traitement de données symboliques composant les descriptions des formes d’ondes. A cet effet, un objet de l’invention est un procédé de regroupement de descriptions de formes d’ondes comprises dans une base de données, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : pour chaque description de la base de données : calculer une distance sur données symboliques entre ladite description et chacune des autres descriptions , avec déterminer la description , pour laquelle la distance est minimale et former une paire à partir des descriptions et , soit , former seuils tels que, pour allant de à la ou les -ième des paires présentent chacune une distance inférieure au seuil former ensembles, de paires à partir des seuils pour allant de 1 à : effectuer au moins une étape de fusion itérative regroupant les descriptions des paires comprises dans l’ensemble en des groupes en fonction dudit seuil , ladite au moins une étape de fusion itérative ne regroupant pas la ou les descriptions appartenant à un groupe formé à partir des ensembles avec y de manière à obtenir des groupes ayant chacun une distance maximale entre deux descriptions qui sont différentes de celles des autres groupes , un ensemble formé par tous les groupes obtenus étant dénommé partition de données. Selon un mode de réalisation préféré, l’étape D comprend les sous étapes suivantes : D1- pour allant de 1 à , effectuer ladite au moins une étape de fusion itérative à partir desdites paires comprises dans l’ensemble tant qu’une distance maximale entre deux descriptions des groupes formés dans une étape de fusion itérative précédente à partir desdites paires comprises dans l’ensemble , est inférieure au seuil , D2- pour effectuer ladite au moins une étape de fusion itérative de sorte que chaque groupe formés par ladite au moins une étape de fusion itérative regroupe les descriptions des paires comprises dans l’ensemble qui présentent une description en commun. Selon un mode de réalisation préféré, l’étape C de formation des ensembles, de paires est telle que : - ledit ensemble comprend la ou les paires présentant une distance inférieure au seuil - pour allant de 2 à ledit ensemble comprend la ou les paires présentant chacune une distance inférieure au seuil mais supérieure ou égale au seuil - ledit ensemble comprend la ou les paires présentant chacune une distance supérieure ou égale au seuil Selon un mode de réalisation préféré, le procédé comprend une étape ultérieure E consistant à ordonner les groupes obtenus suite à l’étape D de celui qui possède la plus petite distance maximale entre deux descriptions du groupe à celui qui possède la plus grande distance maximale entre deux descriptions du groupe. Selon un mode de réalisation préféré, calcul de distance sur données symboliques comprend : A1- le calcul d’une première distance entre au moins une variable quantitative de chaque description, et/ou A2- le calcul d’une deuxième distance entre au moins une variable correspondant à des bornes d’intervalle de chaque description De manière préférentielle, dans le précédent mode de réalisation, le calcul de distance sur données symboliques est effectué par une étape A2’ d’addition de la première et de la deuxième distance. Selon un mode de réalisation préféré, noté MP, l’étape de calcul de distance sur données symboliques comprend en outre : A3- le calcul d’une troisième distance entre au moins une variable de type histogramme de chaque description, et/ou A4- le calcul d’une quatrième distance entre au moins une variable qualitative de chaque description, ladite au moins une variable qualitative comprenant par exemple un type de modulation de fréquence. De manière préférentielle, dans le mode de réalisation MP, le calcul de distance sur données symboliques est obtenu par une sous étape A4’ d’addition de la première, de la deuxième, de la troisième et de la quatrième distance. Alternativement, selon une variante notée VP du mode de réalisation MP, le calcul de distance sur données symboliques est obtenu par une sous étape A4’ d’addition de la première, de la deuxième, de la troisième et de la quatrième distance, avec une pondération de chaque distance. De manière préférentielle, dans la variante VP, les étapes B à D sont répétées une pluralité de fois en variant la valeur entre chaque itération jusqu’à trouver la valeur de qui minimise une moyenne des distances maximales entre deux descriptions d’un sous ensemble des groupes ou une médiane des distances maximales entre deux descriptions des groupes. Alternativement, dans la variante VP, les étapes B à D sont répétées une pluralité de fois en variant la valeur entre chaque itération jusqu’à trouver la valeur de adaptée pour minimiser un nombre de groupes et une médiane des distances maximales entre deux descriptions des groupes. De manière préférentielle, dans le mode de réalisation MP, le calcul de la quatrième distance entre au moins une variable qualitative de chaque description, notées et est défini par l’équation suivante : avec un nombre entier adapté en fonction du poids relatif des variables qualitatives par rapport aux autres types de variable. Selon un mode de réalisation préféré, le procédé comprend en outre les étapes suivantes : répéter les étapes B à D un nombre de fois en variant la valeur et/ou en variant ladite pondération des distances entre chaque itération de manière à obtenir partitions de données différentes, et appliquer un algorithme de clustering hiérarchique agglomératif à partir des partitions de données différentes afin de former une partition de données finale plus robuste au bruit. De manière préférentielle, l’étape G comprend les sous étapes suivantes : G-i - Former une matrice C de dimension de coefficients représentatif d’une distance de regroupement d’une des descriptions et d’une autre des descriptions dans les partitions de données différentes, G-ii - Appliquer ledit algorithme de clustering hiérarchique agglomératif sur les descriptions en fonction desdites distances de regroupement afin de créer une pluralité de partitions agglomérées correspondant chacune à une itération différente dudit algorithme G-iii - Calculer une durée de vie de chacune des partitions agglomérées, ladite durée de vie d’une partition agglomérée donnée étant définie comme une différence entre : une distance de regroupement maximale entre deux descriptions de ladite partition agglomérée donnée et une distance de regroupement maximale entre deux descriptions d’une partition agglomérée obtenue par une itération supplémentaire dudit algorithme sur ladite partition agglomérée donnée G-iv - Sélectionner la partition agglomérée présentant la durée de vie maximale, qui forme ladite partition de données finale plus robuste au bruit. De manière préférentielle, , où est un nombre de fois où la description et la description sont regroupées dans un même groupe parmi les L partitions de données différentes. D’autres caractéristiques, détails et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description faite en référence aux dessins annexés donnés à titre d’exemple et qui représentent, respectivement : , une vue schématique du procédé de regroupement de descriptions de formes d’ondes de l’invention, , une comparaison par illustration simplifiée de groupes de descriptions obtenus par des procédés clustering hiérarchique agglomératif de l’art antérieur (à gauche) et par le procédé de l’invention (à droite), , une vue schématique d’un exemple de groupes de descriptions obtenus par le procédé de l’invention, , une vue schématique du procédé de regroupement de descriptions de formes d’ondes selon un mode de réalisation préféré de l’invention, , une vue schématique du procédé de regroupement de descriptions de formes d’ondes selon un mode de réalisation préféré de l’invention, à , une vue schématique d’une étape G de clustering hiérarchique agglomératif sur des partitions de données du procédé de regroupement de descriptions de formes d’ondes de la , Dans les figures, sauf contre-indication, les éléments ne sont pas à l’échelle. La figure 1 illustre une vue schématique du procédé de regroupement de descriptions de formes d’ondes de l’invention. On suppose ici qu’une base de données de formes d’ondes préalablement identifiées comprend descriptions de formes d’ondes. A titre d’exemple non limitatif, ces formes d’ondes sont des formes d’ondes radar, sonar ou encore lidar. Le procédé de l’invention sera mise en œuvre à partir de ces descriptions de formes d’ondes. Comme évoqué précédemment, les descriptions de formes d’ondes sont des données dites symboliques car elles comprennent des variables non quantitatives et/ou des variables qui ne sont pas soumises à une relation d’ordre entre elles. Selon un mode de réalisation, les descriptions comprennent au moins une variable qualitative représentative d’un paramètre de la forme d’onde détecté choisi parmi la liste suivante : la valeur de fréquence, le nombre de valeurs de fréquence différentes, le nombre de valeurs de largeur d’impulsion différentes, la valeur d’agilité de fréquence, le nombre de valeurs de répétition. Selon un mode de réalisation, compatible avec le mode de réalisation précédent, les descriptions comprennent au moins une variable correspondant à des bornes d’intervalle de paramètres de chaque description choisi parmi la liste suivante : un intervalle de fréquence, un intervalle de largeur d’impulsion, un intervalle de période de répétition des impulsions, un intervalle d’excursion des modulations intra pulse. Selon un mode de réalisation, compatible avec les deux modes de réalisation précédents, les descriptions comprennent au moins une variable de type histogramme correspondant à un paramètre de chaque description choisi parmi la liste suivante : des moments de fréquence de la forme d’onde, des moments de largeur d’impulsions de la forme d’onde, des moments de période de répétition des impulsions de la forme d’onde, des moments de période de répétition du motif de la forme d’onde. Selon un mode de réalisation, compatible avec les trois modes de réalisation précédents, les descriptions comprennent au moins une variable de type qualitative correspondant à un paramètre de chaque description choisi parmi la liste suivante : un type de modulation de fréquence de la forme d’onde, un type de modulation de la période de répétition des impulsions, un type de balayage, un type de modulation intra pulse. Il est entendu que ces listes ne sont pas exhaustives. L’homme de l’art est à même de choisir des paramètres des formes d’ondes autres que ceux précédemment évoqués sans sortir du cadre de l’invention. La première étape A du procédé de l’invention, mise en œuvre pour chaque description de la base de données avec allant de à , consiste à calculer une distance sur données symboliques entre la description et chacune des autres descriptions . Différentes mises en œuvre calcul de distance sur données symboliques seront décrites plus loin. De plus, dans l’étape A, pour chaque description , on détermine la description , pour laquelle la distance est minimale une fois les distances calculées. C’est-à-dire qu’on détermine la description pour laquelle la distance est la plus petite des distances , . On forme alors une paire de description à partir des descriptions et A la suite de l’étape A, le procédé de l’invention comprend une étape B consistant à former seuils définis de sorte que chaque seuil permette de séparer les paires de descriptions par quantile, selon leur distance . Autrement dit, les seuils sont tels que, pour allant de à la ou les -ième des paires présentent chacune une distance inférieure au seuil . Ici est un nombre entier sélectionné par la personne mettant en œuvre le procédé, afin de paramétrer le nombre de clusters formés à la fin du procédé de l’invention. En effet, un élevé entrainera un nombre élevé de clusters formés, ce qui peut être souhaitable ou non en fonction des applications, du nombre de descriptions et du type de données. On note cependant que, bien que a une influence sur le nombre de clusters formés, n’est pas égal à ce dernier. Après, dans une étape C, on forme ensembles, de paires à partir des seuils de sorte que les paires soient réparties dans les quantiles définis par les seuils. Ainsi, l'ensemble comprend la ou les paires présentant une distance inférieure au seuil . De plus, pour allant de 2 à chaque ensemble comprend la ou les paires présentant chacune une distance respective inférieure au seuil mais supérieure ou égale au seuil . Enfin, l’ensemble comprend la ou les paires présentant chacune une distance respective supérieure ou égale au seuil . A la suite de l’étape C, on a donc réparti les paires de descriptions par quantiles. Il est à présent nécessaire d’effectuer des étapes de fusion itérative (ou clustering hiérarchique agglomératif) afin de créer des groupes (ou clusters ) de données pertinents avec des descriptions semblables. Pour cela, dans une étape D mise en œuvre pour allant de 1 à , on effectue au moins une étape de fusion itérative regroupant les descriptions des paires comprises dans l’ensemble en des groupes en fonction du seuil précédemment défini en étape B, de manière à obtenir des groupes ayant chacun une distance maximale entre deux descriptions qui sont différentes de celles des autres groupes . Pour cela, il est essentiel que, pour chaque , la ou les étapes de fusion itérative ne regroupent pas la ou les descriptions appartenant à un groupe , avec précédemment formé à partir des ensembles . Plus précisément, de manière préférentielle, l’étape D de fusion itérative comprend une première sous étape D1 effectuée pour allant de 1 à et consistant à effectuer la ou les fusions itératives à partir des paires comprises dans l’ensemble tant que la distance maximale entre deux descriptions des groupes formés dans une étape de fusion itérative précédente est inférieure au seuil . Pour la première itération de fusion, les groupes sont les paires de l’ensemble considéré, obtenues précédemment dans l’étape C. Pour clarification, par « des groupes formés dans une étape de fusion itérative précédente », on entend les groupes précédemment formés par fusion à partir des paires dans l’ensemble considéré. L’étape D1 consiste donc, pour chaque , à fixer le seuil comme seuil de distance maximale permettant de stopper de la fusion. Enfin, l’étape D comprend une deuxième sous étape D2, mise en œuvre pour , consistant à effectuer la ou les étapes de fusions itératives de sorte que chaque groupe formés regroupe les descriptions des paires comprises dans l’ensemble qui présentent une description en commun. Il s’agit donc simplement ici d’identifier les descriptions les moins similaires mais tout de même semblables et de les regrouper. On appelle « partition de données » un ensemble formé par les groupes obtenus à l’issue de l’étape D. Ainsi, le procédé de l’invention permet le regroupement de données quasiment identiques au sein de mêmes groupes (ou clusters ). Contrairement, à un algorithme de clustering hiérarchique agglomératif, le procédé de l’invention ne nécessite pas de connaitre à l’avance le nombre de groupes recherchés. La figure 2A est une illustration comparant des groupes de descriptions obtenus par un procédé de clustering hiérarchique agglomératif de l’art antérieur (à gauche) et par le procédé de l’invention (à droite). Les descriptions sont représentées par des carrés alors que les cercles et ellipses entourant ces carrés représentent les différents groupes formés par chaque procédé. Le procédé de l’invention a l’avantage de hiérarchiser son processus de clustering , afin de créer dans un premier temps des groupes ne contenant que des données quasiment identiques (par exemple groupes , puis dans un second temps des groupes contenant des données proches, mais pas identique (par exemple groupes , puis enfin des groupes avec des données présentant des similarités, mais loin d’être identiques (par exemple groupes ,. En séparant les paires de description par quantile en étape B et C de manière à former des ensembles de paires puis en appliquant une étape de fusion itérative sur chacun de ces ensembles séparément (en étape D), le procédé de l’invention évite le problème des algorithmes de clustering conventionnels qui rassemblent au sein d’un même groupe des données quasiment identiques mais également des données semblables (voir groupes à gauche), ce qui rendrait nettement plus difficile la détection de données quasiment identiques. Le procédé de l’invention a entre autre l’avantage d’être entièrement automatisé. La figure 2B illustre une vue schématique d’un exemple de groupes de descriptions obtenus par le procédé de l’invention pour descriptions Sur la figure 2B est représentée la distance maximale entre deux descriptions, notées et pour le groupe et respectivement. Le mode de calcul de distance sur données symboliques dépend des types de variables que comprennent les descriptions. Selon un premier mode de réalisation, les descriptions comprennent chacune au moins une variable quantitative (par exemple la valeur de fréquence de la forme d’onde) et au moins une variable correspondant à des bornes d’intervalle (par exemple un intervalle de fréquences de la forme d’onde). Dans ce premier mode de réalisation, le calcul de distance est effectué par : le calcul d’une première distance entre la ou les variables quantitatives de chaque description le calcul d’une deuxième distance entre la ou les variables correspondant à des bornes d’intervalle de chaque description l’addition de la première et de la deuxième distance. A titre d’exemple non limitatif, le calcul de la première distance est un calcul de distance euclidienne, de distance de Manhattan, de distance Minkowski, ou encore de distance de Chebyshev. A titre d’exemple non limitatif, le calcul de la deuxième distance entre deux données composées d’intervalles et est effectuée de la manière suivante : avec la borne inférieure des intervalles de et respectivement et avec la borne supérieure des intervalles de et respectivement. Il est entendu que l’homme de l’art est à même d’utiliser d’autres méthodes de calcul de distance sur données d’intervalles connues de l’art pour le calcul de la première et la deuxième distance. Selon un deuxième mode de réalisation, les descriptions comprennent chacune au moins une variable quantitative (par exemple la valeur de fréquence de la forme d’onde), au moins une variable correspondant à des bornes d’intervalle (par exemple un intervalle de fréquences de la forme d’onde), au moins une variable de type histogramme (par exemple des moments de fréquence de la forme d’onde) et au moins une variable qualitative (par exemple un type de modulation de fréquence de la forme d’onde). Dans ce deuxième mode de réalisation, le calcul de distance est effectué par : le calcul d’une première distance entre la ou les variables quantitatives de chaque description, le calcul d’une deuxième distance entre entre la ou les variables correspondant à des bornes d’intervalle de chaque description, le calcul d’une troisième distance entre la ou les variables de type histogramme de chaque description, le calcul d’une quatrième distance entre la ou les variables qualitatives de chaque description, l’addition de la première, de la deuxième, de la troisième et de la quatrième distance. A titre d’exemple non limitatif, le calcul de la troisième distance entre deux données et chacune composée d’un histogramme est un calcul de distance , c’est-à-dire obtenu par : avec les valeurs de l’histogramme de la et de la respectivement, et avec le nombre de valeur dans les deux histogrammes. A titre d’exemple non limitatif, le calcul de la quatrième distance entre deux données, notées et est effectué par l’équation suivante : Ici, est un nombre entier non nul adapté en fonction du poids relatif des variables qualitatives par rapport aux autres types de variable. Ce paramètre est ajusté par l’utilisateur du procédé. Par exemple, est plus grand qu’un minimum de la somme de la première distance, de la deuxième distance et de la troisième distance calculées entre toutes les descriptions de la base de données. Ainsi, on assure un point non négligeable aux variables quantitatives. Dans une première variante du deuxième mode de réalisation, le calcul de distance est effectué par une addition de la première, de la deuxième, de la troisième et de la quatrième distance, avec une pondération de chaque distance. Cette pondération est choisie par l’utilisateur en fonction de la pertinence d’un type de distance pour cette description, cette pertinence étant par exemple déterminé par un expert de ce type de données ou par la connaissance d’une défaillance ponctuelle dans la mesure d’une des variables comprises dans les descriptions. Dans une deuxième variante du deuxième mode de réalisation, les étapes B à D sont répétées une pluralité de fois en variant la valeur de entre chaque itération jusqu’à trouver la valeur de qui minimise une moyenne des distances maximales d’un sous ensemble des groupes ou une médiane des distances maximales des groupes. Ainsi, on trouve le nombre de quantile pour lequel la partition est formée de groupes regroupant les descriptions les plus semblables possibles. De manière préférentielle, le sous ensemble des groupes sur lequel est calculé la moyenne des distances maximales est formé des groupes à avec inférieur au nombre total de groupes afin de ne pas être biaisé par les distances maximales des groupes formés des descriptions les moins semblables (notamment le ou les groupes . Pour cela, est par exemple choisi tel que Dans une troisième variante du deuxième mode de réalisation, les étapes B à D sont répétées une pluralité de fois en variant la valeur entre chaque itération jusqu’à trouver la valeur de adaptée pour minimiser un nombre de groupes et une médiane des distances maximales des groupes. Cette variante est similaire à la deuxième variante mais le nombre de quantile est aussi adapté pour minimiser le nombre de groupe. Cette troisième variante permet d’éviter un découpage des groupes trop fin et ainsi obtenir un nombre très élevés de groupes regroupant peu de descriptions (par exemple deux ou trois), ce qui irait à l’encontre de l’objectif de regroupement du procédé de l’invention. La figure 3 illustre un mode de réalisation préféré dans lequel le procédé de l’invention comprend une étape ultérieure E consistant à classer les groupes obtenus en étape F par distance croissante. Ainsi, après l’étape F, les premiers groupes regroupent les descriptions de forme d’onde quasiment identiques alors que les autres groupes indiquent des regroupements de formes d’onde de moins en moins similaires lorsque leur distance augmente. Les groupes de descriptions ordonnés sont donc plus facilement manipulables pour des utilisateurs et plus pertinent pour le regroupement par proximité de formes d’ondes. La illustre un mode de réalisation préféré du procédé de la , dans lequel le procédé comprend deux étapes ultérieures F et G. Dans le mode de réalisation de la , le calcul de distance est effectué par l’addition de plusieurs des distances parmi la première, la deuxième, la troisième et la quatrième distance, avec une pondération de chaque distance (comme dans la première variante du deuxième mode de réalisation par exemple). Après l’étape E, l’étape F du procédé de la figure 4 consiste à répéter les étapes B à D un nombre de fois en variant la valeur et/ou en variant la pondération des distances entre chaque itération. Ainsi, à la suite de l’étape F, on obtient partitions de données différentes chacune formée de groupes différents des autres partitions. A la suite de l’étape F, l’étape G du procédé de la figure 4 consiste à appliquer un algorithme de clustering hiérarchique agglomératif à partir des partitions de données différentes. Ainsi, le procédé de la permet de générer une partition de données finale plus robuste au bruit. L’algorithme de clustering hiérarchique agglomératif de l’étape G peut être tout algorithme connu de l’homme de l’art. Selon un mode de réalisation, l’algorithme de l’étape G est de type clustering hiérarchique ascendant ou bien descendant. Les figures 5A à 5D illustrent schématiquement les différentes sous étapes G-i à G-iv d’une mise en œuvre préférée de l’étape G du procédé de la . La figure 5A illustre schématiquement partitions différentes obtenues par itérations de l’algorithme de l’invention chacune effectuée avec des paramètres différents (valeur de différente ou pondération des distances différente). Les partitions comprennent un nombre de groupes différent et/ou comprennent des groupes formés de descriptions différentes. A titre d’exemple non limitatif, les figures 5A et 5B sont décrites pour et pour descriptions différentes notées de A à F. Selon un autre mode de réalisation, est différent de 4 et est différent de 6. La figure 5B illustre la première sous étape G-i de l’étape G dans laquelle on forme une matrice C de dimension de coefficients chacun représentatif d’une distance de regroupement d’une des descriptions et d’une autre des descriptions dans les partitions de données différentes. Cette distance de regroupement caractérise si les deux descriptions et sont fréquemment regroupées ou non au sein d’un même groupe dans les partitions de données différentes. Préférentiellement, comme illustré dans la figure 5B, , où est un nombre de fois où la description et la description sont regroupées dans un même groupe parmi les L partitions de données différentes. Ainsi, lorsque , alors les descriptions et sont regroupées dans un même groupe dans chacune des partitions. A l’inverse, lorsque , les descriptions et ne sont jamais regroupées dans un même groupe au sein des partitions. Dans la deuxième sous étape G-ii, on applique l’algorithme de clustering hiérarchique agglomératif sur les descriptions en fonction des distances de regroupement afin de créer une pluralité de partitions agglomérées correspondant chacune à une itération différente de l’algorithme. La figure 5C illustre, sous la forme de dendrograme, les différentes configurations de partitions agglomérées obtenues pour l’exemple de la figure 5A. Dans l’exemple de la figure 5C, l’étape G-ii forme d’abord une première partition agglomérée dénommée comprenant un premier groupe regroupant les descriptions A et C (car ) et comprenant 4 autres groupes chacun formé d’une des descriptions B à F. Cette partition comprend donc 5 groupes : A-C; B ; D; E; F. Dans une deuxième itération de l’algorithme de clustering , appliquée sur la partition agglomérée , l’étape G-ii forme alors une deuxième partition agglomérée dénommée comprenant toujours le premier groupe regroupant les descriptions A et C et comprenant un deuxième groupe regroupant les descriptions B et D. Enfin, le troisième groupe de la deuxième partition agglomérée contient les descriptions E et F. En effet, il n’est plus possible de former le groupe D-F car la description D est regroupée avec la description B dans le deuxième groupe et car un groupe B-D-F aurait une distance de regroupement maximale (distance entre la description F et la description B) qui vaut 0.75 et donc supérieure à la distance de regroupement du groupe E-F (qui vaut 0.25). On note que, dans l’exemple choisi, il y a le choix entre B-D, D-F et E-F pour la formation du deuxième groupe car tous ces groupes ont une distance de regroupement qui vaut 0.25. On a donc en choisit le deuxième groupe B-D de façon aléatoire. Dans une troisième itération de l’algorithme, appliquée sur la partition agglomérée , l’étape G-ii forme alors une troisième partition agglomérée contenant toujours le premier groupe formé des descriptions A et C et un deuxième groupe formé cette fois-ci des descriptions B-D-E-F. En effet, la distance maximale au sein du deuxième groupe est de 0.75, alors que si on avait regroupé A-C avec B-D ou avec E-F, la distance maximale au sein du deuxième groupe aurait été de 1. La troisième itération a donc fusionné le deuxième et le troisième groupe de la partition obtenue par la deuxième itération. Une fois les partitions agglomérées formées, il est nécessaire de sélectionner la partition agglomérée la plus robuste au bruit. Pour cela, dans une troisième sous-étape G-iii, on calcule une durée de vie de chacune des partitions agglomérées. Par « durée de vie d’une partition agglomérée », on entend ici la différence entre : une distance de regroupement maximale entre deux descriptions de la partition agglomérée et une distance de regroupement maximale entre deux descriptions d’une partition agglomérée obtenue par une itération supplémentaire de l’algorithme, à partir de la partition agglomérée donnée. Dans une dernière sous étape G-iv, on sélectionne la partition agglomérée présentant la durée de vie maximale. Cette partition forme la partition de données finale plus robuste au bruit précédemment mentionnée. Autrement dit, les sous étapes G-iii et G-iv consistent à trouver le seuil de distance de regroupement (ici compris entre 0 et 1 de par la formulation de ) qui permet de stopper au mieux la fusion des groupes. Dans l’exemple des -5D, en choisissant un seuil égal à 0.1, seul les groupes ayant des distances de regroupement plus petite que 0,1 pourront être crées. Donc seul le groupe A-C sera crée. À l’inverse, en choisissant un seuil égal à 0,8 seul les groupes ayant des distances de regroupement plus petite que 0,1 pourront être crées. Ainsi, le groupe A-C et le groupe B-D-E-F pourra être crée. La durée de vie de la partition agglomérée comprenant 5 groupes : (A-C ; B ; D ; E et F) est de 0,25 car la distance de regroupement maximale de la partition (celle du groupe A-C) vaut 0 et la distance de regroupement maximale de la partition (du groupe B-D) vaut 0.25. Autrement dit, le seuil de distance doit augmenter de 0,25 avant qu’un autre groupe soit crée (groupe B-D-E-F). La durée de vie de la partition agglomérée comprenant 3 groupes : (A-C, B-D, E-F) est de 0,50 car la distance de regroupement maximale de la partition (du groupe B-D ou du groupe E-F) vaut 0.25 et la distance de regroupement maximale de la partition (du groupe B-D-E-F, donnée par la distance entre B et E) vaut 0.75. Autrement dit, le seuil de distance doit augmenter de 0,5 avant qu’un autre groupe soit crée (groupe B-D-E-F). Enfin, la durée de vie de la partition agglomérée comprenant 2 groupes : (A-C, B-D-E-F) est égale à 0,25 car le seuil de distance doit augmenter de 0,25 avant qu’un autre groupe soit crée (groupe A-C-B-D-E-F). On choisit de stopper la fusion dans la configuration la plus « stable », c’est-à-dire celle qui donne une partition agglomérée avec la plus grande durée de vie. Il s’agit ici de la configuration . Procédé de regroupement de descriptions de formes d’ondes comprises dans une base de données, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : 0. sélectionner les descriptions de formes d’ondes comprises dans la base de données, A. pour chaque description de la base de données : - calculer une distance sur données symboliques entre ladite description et chacune des autres descriptions , avec - déterminer la description , pour laquelle la distance est minimale et former une paire à partir des descriptions et , B. soit , former seuils tels que, pour allant de à la ou les -ième des paires présentent chacune une distance inférieure au seuil C. former ensembles, de paires à partir des seuils D. pour allant de 1 à : effectuer au moins une étape de fusion itérative regroupant les descriptions des paires comprises dans l’ensemble en des groupes en fonction dudit seuil , ladite au moins une étape de fusion itérative ne regroupant pas la ou les descriptions appartenant à un groupe formé à partir des ensembles avec y de manière à obtenir des groupes ayant chacun une distance maximale entre deux descriptions qui sont différentes de celles des autres groupes , un ensemble formé par tous les groupes obtenus étant dénommé partition de données 00. présenter ladite partition de données dans laquelle les descriptions sont regroupées. Procédé selon la revendication précédente, dans laquelle l’étape D comprend les sous étapes suivantes : D1- pour allant de 1 à , effectuer ladite au moins une étape de fusion itérative à partir desdites paires comprises dans l’ensemble tant qu’une distance maximale entre deux descriptions des groupes formés dans une étape de fusion itérative précédente à partir desdites paires comprises dans l’ensemble , est inférieure au seuil , D2- pour effectuer ladite au moins une étape de fusion itérative de sorte que chaque groupe formés par ladite au moins une étape de fusion itérative regroupe les descriptions des paires comprises dans l’ensemble qui présentent une description en commun. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l’étape C de formation des ensembles, de paires est telle que : - ledit ensemble comprend la ou les paires présentant une distance inférieure au seuil - pour allant de 2 à ledit ensemble comprend la ou les paires présentant chacune une distance inférieure au seuil mais supérieure ou égale au seuil - ledit ensemble comprend la ou les paires présentant chacune une distance supérieure ou égale au seuil Procédé selon l’une quelconque des revendications précédente, comprenant une étape ultérieure E consistant à ordonner les groupes obtenus suite à l’étape D de celui qui possède la plus petite distance maximale entre deux descriptions du groupe à celui qui possède la plus grande distance maximale entre deux descriptions du groupe. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le calcul de distance sur données symboliques comprend : A1- le calcul d’une première distance entre au moins une variable quantitative de chaque description, et/ou A2- le calcul d’une deuxième distance entre au moins une variable correspondant à des bornes d’intervalle de chaque description Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le calcul de distance sur données symboliques est effectué par une étape A2’ d’addition de la première et de la deuxième distance. Procédé selon la revendication 5, dans lequel l’étape de calcul de distance sur données symboliques comprend en outre : A3- le calcul d’une troisième distance entre au moins une variable de type histogramme de chaque description, et/ou A4- le calcul d’une quatrième distance entre au moins une variable qualitative de chaque description, ladite au moins une variable qualitative comprenant par exemple un type de modulation de fréquence. Procédé selon la revendication 7, dans lequel le calcul de distance sur données symboliques est obtenu par une sous étape A4’ d’addition de la première, de la deuxième, de la troisième et de la quatrième distance. Procédé selon la revendication 7, dans lequel le calcul de distance sur données symboliques est obtenu par une sous étape A4’ d’addition de la première, de la deuxième, de la troisième et de la quatrième distance, avec une pondération de chaque distance. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel les étapes B à D sont répétées une pluralité de fois en variant la valeur entre chaque itération jusqu’à trouver la valeur de qui minimise une moyenne des distances maximales entre deux descriptions d’un sous ensemble des groupes ou une médiane des distances maximales entre deux descriptions des groupes. Procédé selon la revendication 9, dans lequel les étapes B à D sont répétées une pluralité de fois en variant la valeur entre chaque itération jusqu’à trouver la valeur de adaptée pour minimiser un nombre de groupes et une médiane des distances maximales entre deux descriptions des groupes. Procédé selon l’une quelconque des revendication 7 à 11, dans lequel le calcul de la quatrième distance entre au moins une variable qualitative de chaque description, notées et est défini par l’équation suivante : avec un nombre entier adapté en fonction du poids relatif des variables qualitatives par rapport aux autres types de variable. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, 7 ou 10 à 12 en combinaison avec la revendication 9, comprenant en outre les étapes suivantes : F. répéter les étapes B à D un nombre de fois en variant la valeur et/ou en variant ladite pondération des distances entre chaque itération de manière à obtenir partitions de données différentes, et G. appliquer un algorithme de clustering hiérarchique agglomératif à partir des partitions de données différentes afin de former une partition de données finale plus robuste au bruit. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l’étape G comprend les sous étapes suivantes : G-i - Former une matrice C de dimension de coefficients représentatif d’une distance de regroupement d’une des descriptions et d’une autre des descriptions dans les partitions de données différentes, G-ii - Appliquer ledit algorithme de clustering hiérarchique agglomératif sur les descriptions en fonction desdites distances de regroupement afin de créer une pluralité de partitions agglomérées correspondant chacune à une itération différente dudit algorithme G-iii - Calculer une durée de vie de chacune des partitions agglomérées, ladite durée de vie d’une partition agglomérée donnée étant définie comme une différence entre : une distance de regroupement maximale entre deux descriptions de ladite partition agglomérée donnée et une distance de regroupement maximale entre deux descriptions d’une partition agglomérée obtenue par une itération supplémentaire dudit algorithme sur ladite partition agglomérée donnée G-iv - Sélectionner la partition agglomérée présentant la durée de vie maximale, qui forme ladite partition de données finale plus robuste au bruit. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel , où est un nombre de fois où la description et la description sont regroupées dans un même groupe parmi les L partitions de données différentes.