FR 3145663 A1 20240809 FR 2301100 A 20230206 La présente invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour le traitement d’un flux de données au moyen un système de traitement de données activé, ledit système de traitement de données étant adapté pour la création d’une pluralité des canaux de diffusion pour permettre la circulation des flux de données au sein dudit système de traitement de données. Figure de l’abrégé : 1 PROCEDE ET SYSTEME D'AUTOMATISATION DES OPERATIONS DE MAINTENANCE DE CAMERAS Domaine de l’invention L’invention concerne le domaine de la vidéosurveillance également connue sous l’appellation « vidéoprotection ». Plus précisément, l’invention concerne un procédé et un système d’automatisation des opérations de maintenance de caméras, lesdites caméras appartenant à un système de télévision en circuit fermé (« Closed-Circuit Television » ou « CCTV » en langue anglaise). Etat de la technique De nos jours, au niveau mondial, le nombre total de caméras installées dans les villes et au sein des structures privées est supérieur à 770 millions. Une telle multitude de caméras nécessite de très importantes ressources humaines, notamment des techniciens, dont la mission consiste à assurer la maintenance technique de chacune de ces caméras. Par conséquent, afin de maitriser les coûts associés au nombre de techniciens dédiés à la maintenance technique d’un réseau de caméras, les gestionnaires ou les utilisateurs finaux de systèmes de télévision en circuit fermé sont contraints d’utiliser un nombre limité de caméras. La limitation du nombre de caméras utilisées est donc imposée par des raisons budgétaires, au détriment de la sécurité du site géographique concerné. En effet, un nombre limité de caméras ne permet pas d’assurer une vidéosurveillance optimale d’un site géographique donné. Dans l’état de la technique, il existe des solutions basées sur des procédés et des systèmes d’analyse vidéo intelligente (en anglais : « Intelligent Video Analysis » ou « IVA » en langue anglaise). Ces solutions d’analyse vidéo intelligente permettent d’automatiser l’exploitation des vidéos capturées par des caméras déployées au sein d’un système de télévision en circuit fermé, et réduisent ainsi les ressources humaines nécessaires pour l’analyse desdites vidéos, afin de déterminer si la caméra est opérationnelle et fonctionne correctement. Ainsi, grâce à l’existence de ces solutions d’analyse automatique, les gestionnaires ou les utilisateurs finaux de systèmes de télévision en circuit fermé ne sont plus contraints de limiter le nombre de caméras pour assurer la vidéosurveillance d’infrastructures spécifiques telles qu’une ville ou un domaine privé. Cependant, les procédés et systèmes d’analyse vidéo intelligente existants ne permettent pas d’optimiser les opérations de maintenance des caméras utilisées pour la vidéosurveillance. En effet, certains systèmes d’analyse vidéo intelligente peuvent procéder à un réglage de la distance focale d’une caméra déterminée afin de supprimer les problèmes liés à la calibration de la caméra et à l’absence de netteté des vidéos capturées lors de la mise en place de la caméra sur le site géographique concerné. Cependant, ce type de réglage doit être déclenché manuellement par un technicien sur chaque nouvelle caméra installée. Il existe également des procédés permettant d’effectuer des vérifications récurrentes sur plusieurs caméras afin d’analyser les vidéos capturées par ces caméras. Cependant, ces vérifications sont basées sur des technologies peu fiables, telles que les analyses d’image basées sur la différence d’image et le mouvement en terme de pixel. Ces analyses sont sensibles, par exemple, aux mouvements d’objets dynamiques tels que des personnes et véhicules, à la présence d’insectes sur l’objectif, aux mouvements des arbres notamment dû au vent, etc. En outre, certaines analyses sont sensibles aux changements brusques d’illumination, tel que l’apparition d’une réflexion, ou des changements d’illumination continus, induits, par exemple, par le changement de position du soleil. Ces types de technologies connus engendrent un manque de robustesse et donc de fiabilité du système d’analyse vidéo associé à ces procédés. De plus, ces vérifications récurrentes sont programmées de manière manuelle et permettent d’évaluer un seul type de défaillance technique. Certes, de telles solutions peuvent générer des rapports d’alerte sur le système de l’utilisateur final. Cependant, la réalisation de ces rapports d’alerte nécessite une importante quantité de calculs et, par conséquent, une considérable perte de temps et une perte financière significative. Ainsi, de tels procédés et systèmes ne peuvent pas être utilisés, de manière efficace et économique, pour assurer la vidéosurveillance d’infrastructures comprenant un nombre important de caméras à utiliser. D’autres procédés et systèmes d’analyse vidéo existent afin de prédire les opérations de maintenance. Ce type de solutions permet de planifier le remplacement d’une ou plusieurs pièces techniques avant que cette pièce ne produise une défaillance technique de la caméra. Cependant, de telles solutions se limitent à une défaillance intrinsèque de la caméra et ne peuvent fournir de données sur l’état d’utilisation global de la caméra. En effet, un dérèglement d’un paramètre de la caméra ne dépend pas de son utilisation et ne peut donc être prévu par les techniques actuelles de maintenance prédictive. Ces solutions peuvent amener à remplacer une caméra dans sa totalité ou à interrompre la continuité de la vidéosurveillance pour effectuer le remplacement des pièces concernées. De plus, dans le cadre d’un réseau important de caméras, les opérations de maintenance sont réalisées sur les caméras de manière aléatoire. Ainsi, pour une caméra spécifique, les éventuels dysfonctionnements et problèmes techniques sont généralement détectés et résolus seulement lors de l’utilisation de cette caméra au cours d’une vidéosurveillance. Les solutions de l’état de la technique ne permettent donc pas d’optimiser les opérations de maintenance des caméras utilisées pour la vidéosurveillance, qu’il s’agisse du coût élevé généré par ces solutions ou de l’aspect pratique inadapté desdites opérations de maintenance. Par conséquent, il existe un besoin visant à proposer de nouvelles solutions techniques permettant d’assurer une vidéosurveillance de qualité avec un nombre de caméras adaptés, tout en optimisant les coûts relatifs aux opérations de maintenance de ces caméras. Objet de l’invention La présente invention vise à répondre au besoin susvisé. Ainsi, un premier objet de la présente invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour le traitement d’un flux de données au moyen un système de traitement de données activé, ledit système de traitement de données étant adapté pour la création d’une pluralité des canaux de diffusion afin de permettre la circulation d’un flux de données au sein dudit système de traitement de données, chaque canal de diffusion comprenant un connecteur d’entrée et un connecteur de sortie, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : la réception d’une demande d’analyse de flux de données par le système de traitement de données, la détermination du nombre de canaux de diffusion disponibles au sein dudit système de traitement de données, si le nombre de canaux de diffusion disponibles est supérieur à zéro, la création d’au moins un canal de diffusion additionnel comprenant un connecteur d’entrée et un premier et un deuxième connecteurs de sortie, la transmission du flux de données à analyser vers le connecteur d’entrée du canal de diffusion additionnel, le traitement du flux de données par le système de traitement de données, la déconnexion du connecteur d’entrée et du premier connecteur de sortie du canal de diffusion additionnel, la transmission du flux de données traité vers le deuxième connecteur de sortie du canal de diffusion additionnel, de sorte que la déconnexion du connecteur d’entrée et du premier connecteur de sortie du canal de diffusion additionnel n’entraîne pas la désactivation du système de traitement de données. Selon un mode de réalisation de l’invention, l'étape détermination du nombre de canaux disponibles au sein dudit système de traitement de données comprend : la détermination d'un nombre total de canaux de diffusion disponibles au sein dudit système de traitement de données pour le traitement des flux de données ; la détermination du nombre de canaux de diffusion occupés dans le système de traitement de données pour le traitement des flux de données ; et la détermination du nombre de canaux disponibles pour le traitement de données en soustrayant du nombre total de canaux disponibles le nombre de canaux occupés. Selon un mode de réalisation de l’invention, l'étape de création dudit au moins un canal de diffusion additionnel comprend : la création d’un canal de diffusion additionnel avec un connecteur d’entrée et un connecteur de sortie ; la connexion d'un TEE au connecteur de sortie du canal de diffusion additionnel pour ainsi créer les premier et deuxième connecteurs de sortie. Selon un mode de réalisation de l’invention, le procédé comprend en outre : la déconnexion du connecteur d’entrée et du premier connecteur de sortie du canal de diffusion additionnel ; l’augmentation du nombre de canaux disponibles d’une unité. Selon un mode de réalisation de l’invention, le procédé comprend en outre : la détermination du nombre de canaux de diffusion disponibles au sein dudit système de traitement de données ; si aucun canal de diffusion n’est disponible, l’ajout de la demande d’analyse de flux de données à une liste d'attente. Selon un mode de réalisation de l’invention, l'étape d'ajout de la demande d’analyse à une liste d'attente comprend : l'ajout d'une propriété à la demande d’analyse de flux de données, associée à la priorité du traitement de la demande, par rapport à d'autres demandes d’analyse des flux de données. Selon un mode de réalisation de l’invention, le procédé comprend en outre : la transmission de la demande d’analyse du flux de données audit système de traitement de données au moyen d'un système d’orchestration, dans lequel ledit système d’orchestration fournit des instructions audit système de traitement de données concernant l’analyse des données et le type de traitement à effectuer. Selon un mode de réalisation de l’invention, le procédé permet de déterminer l’état de fonctionnement d’au moins une caméra, ladite caméra étant adaptée pour capturer au moins un flux vidéo comprenant un ensemble de données, ledit flux vidéo concernant une zone déterminée, et ladite caméra étant également adaptée pour transmettre ledit flux vidéo audit système de traitement de données activé, ledit procédé comprend les étapes suivantes : la réception d’une demande d’analyse de flux vidéo, la capture d’un nombre déterminé de flux vidéo, la détermination du nombre de canaux de diffusion disponibles, la détermination du nombre effectif de flux vidéo pouvant être transmis au sein des canaux de diffusion disponibles, ledit nombre effectif de flux vidéo correspondant au nombre de canaux de diffusion disponibles, l’activation des connecteurs d’entrée et de sortie de chaque canal de diffusion disponible, l’ajout d’un deuxième connecteur de sortie de chaque canal de diffusion disponible, la transmission du nombre effectif de flux vidéo vers le connecteur d’entrée de chaque canal de diffusion disponible, chaque connecteur d’entrée recevant un flux vidéo, le traitement des flux vidéo. Un deuxième objet de l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé décrit ci-dessus. Un troisième objet de l’invention concerne 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 le procédé décrit ci-dessus. Un quatrième objet de l’invention concerne un système pour traiter des flux de données comprenant un système de traitement de données, ledit système de traitement de données étant adapté pour recevoir les données sous la forme de canaux de diffusion séparés, chaque canal de diffusion ayant un connecteur d'entrée associé à l'entrée de données dans le canal de diffusion et le connecteur de sortie associé à la sortie de données du canal du diffusion, ledit le système comprenant en outre : un récepteur pour recevoir une demande de traitement de données, un planificateur pour identifier le nombre de canaux de diffusion disponibles pour le traitement des données, un système de gestion de charge pour répartir les demandes de traitement de manière optimale selon les états de remplissage des listes d’attente associées à leurs canaux de diffusion, un système d’orchestration pour créer, lorsqu'au moins un canal de diffusion est disponible, un canal de diffusion additionnel comprenant un premier connecteur d'entrée et un premier connecteur de sortie, dans lequel le système d’orchestration est configuré pour créer un deuxième connecteur de sortie pour le canal de diffusion additionnel afin de pouvoir déconnecter le premier connecteur d'entrée et le premier connecteur de sortie du canal de diffusion additionnel sans entraîner pas la désactivation du système de traitement de données. Les but, objet et caractéristiques de l’invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description qui suit faite en référence aux figures dans lesquelles : montre un schéma d’un système d’automatisation, selon un mode de réalisation de l’invention ; montre un schéma du système de traitement de données, selon un mode de réalisation de l’invention ; [Fig. 3 – Page 1] montre la première partie d'un diagramme relatif à un procédé d'automatisation, selon un mode de réalisation de l'invention ; et [Fig. 3 – Page 2] montre la deuxième partie dudit diagramme relatif à un procédé d'automatisation, selon un mode de réalisation de l'invention. Description détaillée de l'invention La description détaillée ci-après a pour but d’exposer l’invention de manière suffisamment claire et complète, notamment à l’aide d’exemples, mais ne doit en aucun cas être regardée comme limitant l’étendue de la protection aux modes de réalisation particuliers et aux exemples présentés ci-après. La montre un système d’automatisation 10 permettant d’automatiser les opérations de maintenance de caméras selon un mode de réalisation de l’invention. Système d’automatisation Le système d’automatisation 10 comprend un système d’acquisition 100, un système de traitement de données 200, un système de communication 300, un système d’alerte 400, un système de planification 500, un système de demande d’analyse 600, un système de gestion de charge 800 et un système d’orchestration 900. Système d’acquisition Le système d’acquisition 100 permet d’acquérir des données, plus particulièrement des flux vidéo. Le système d’acquisition 100 comprend une ou plusieurs caméras 102, 104, 106 adaptées pour capturer des flux vidéo. Par souci de clarté, le nombre de caméras 102, 104, 106 représentées sur la est limité à 3. En pratique, le nombre de caméras 102,104, 106 présentes au sein du système d’automatisation 100 est illimité. Les caméras 102, 104, 106 sont situées à des endroits déterminés au sein d’une zone géographique déterminée et délimitée à l’avance par un utilisateur du système d’automatisation 10. Par exemple, la zone géographique peut être une propriété privée comprenant une habitation et des espaces extérieurs à ladite habitation, l’utilisateur souhaitant surveiller ladite propriété privée au moyen des caméras 102, 104, 106. Les caméras 102, 104, 106 opèrent en parallèle, de sorte que chaque caméra 102, 104, 106 peut capturer un flux vidéo indépendamment des autres caméras 102, 104, 106. Les caméras 102, 104, 106 sont organisées pour appartenir à un même réseau informatique. Chaque caméra 102, 104, 106 dispose d’une adresse IP (en anglais : « Internet Protocol ») qui permet d’identifier lesdites caméras sur le réseau informatique, ledit réseau informatique utilisant le protocole IP en tant que protocole de communication. Tout type de caméra peut être utilisé, par exemple, les caméras peuvent être directement IP ou des caméras analogiques dont le flux est converti par un encodeur IP ou DVR. Chaque caméra 102, 104, 106 est pourvue d’un dispositif d’encodage vidéo 108, 110, 112. Comme représenté sur la , chacun de ces dispositifs d’encodage vidéo 108, 110, 112 est directement intégré dans la caméra. Chaque caméra 102, 104, 106 est responsable d'encoder son propre flux. Dans un souci d'exhaustivité, il convient de noter qu'une caméra analogique nécessite un encodeur externe qui assure simultanément la transformation IP. Dans le cas où le flux analogique n'est pas converti en flux IP, la caméra doit être branchée à un DVR, qui est capable d'interpréter un flux analogique, de le restituer sur le réseau puis de le stocker. Le dispositif d’encodage vidéo 108, 110, 112 réalise une étape d’encodage qui permet d’encoder les données du flux vidéo capturé afin de permettre la transmission dudit flux vidéo encodé à un système de traitement de données 200, détaillé ci-dessous, qui est également présent sur le réseau informatique. Le dispositif d’encodage vidéo 108, 110, 112 permet également d’associer au flux vidéo encodé une pluralité de métadonnées initiales relative au flux vidéo capturé correspondant. Les métadonnées initiales concernent les caractéristiques de fonctionnement de la caméra 102, 104, 106 ayant capturé le flux vidéo encodé par le dispositif d’encodage vidéo 108, 110, 112. Plus précisément, les métadonnées initiales comprennent trois types de données. Le premier type de donnée concerne l’adresse IP de la caméra 102, 104, 106 ayant capturé le flux vidéo. Le deuxième type de données concerne les résultats du test de connexion ou test PING (en anglais : « Packet Internet Groper ») de ladite caméra 102, 104, 106 sur le réseau informatique. Le troisième type de données concerne les données d’horodatage du flux vidéo en cours d’encodage. Ainsi, à partir des flux vidéo capturés, le système d’acquisition 100 génère une pluralité de flux vidéo résultants, chaque flux vidéo résultant comprenant des métadonnées initiales. Système de traitement de données Comme montré sur la , le système d’automatisation 10 comprend également un système de traitement de données 200, connecté au système d’acquisition 100 via un système d’orchestration 900. Le système de traitement de données est adapté pour traiter et analyser les données transmises par le système d’acquisition 100. Le système de traitement de données 200 est généralement connu sous la dénomination de « streaming pipeline » en langue anglaise. Le système de traitement de données 200 est mis en œuvre sur une machine électronique programmable, telle qu’un ordinateur, comprenant une carte graphique (non montrée). La carte graphique comprend un processeur de calculs (en anglais : « GPU » ou « Graphics Processing Unit »). Ce processeur de calculs est, par exemple, un processeur GPU de la marque NVIDIA ® , basée sur l’architecture Hopper ® ou ultérieure à l’architecture Hopper ® . Le système de traitement de données 200 peut traiter des données de façon parallèle en utilisant une quantité déterminée de canaux de distribution. La quantité maximale de canaux de distribution disponible est déterminée par le choix du « hardware » constituant le système de traitement de données 200. Comme montré sur la , le système de traitement de données 200 comprend une pluralité de composants détaillés ci-dessous. Dispositif de décodage vidéo Ainsi, le système de traitement de données 200 comprend un dispositif de décodage 202, un dispositif de multiplexage 204, un dispositif de détermination d’inférences 206 concernant l’état de fonctionnement d’une caméra, un dispositif de synchronisation 208, un dispositif de démultiplexage 210, un dispositif d’encodage 212, un dispositif de diffusion en continu 214 et un dispositif d’enregistrement sur demande 216. Le dispositif de décodage 202 comprend un circuit électronique. Le dispositif de décodage 202 réalise une étape de décodage qui permet de convertir un flux vidéo capturé par une caméra 102, 104, 106 en une pluralité de flux d’images initiales constitutives dudit flux vidéo. Ainsi, les données initiales d’une image initiale correspondent aux données du flux vidéo auquel appartient l’image initiale, à un instant déterminé. Pour chaque image initiale, les données initiales définissent le contenu de ladite image initiale. Dispositif de multiplexage Le dispositif de multiplexage 204 comprend un circuit électronique. Le dispositif de multiplexage 204 permet de combiner en série la pluralité des flux d’images initiales. Le multiplexage se fait via l'intermédiaire d'un composant muxer s'exécutant directement sur la GPU et ce, grâce à sa grande capacité de parallélisation. Dispositif de détermination d’inférences Le dispositif de détermination d’inférences 206 s’exécute en mémoire GPU, il tire parti du nombre important de petits processeurs présents dans un carte GPU permettant de paralléliser toutes les opérations semblables via l’utilisation d’opérations CUDA (or « Computer Unified Device Architecture » en langue anglaise). Le dispositif de détermination d’inférences 206 permet de prédire un potentiel état de fonctionnement dégradé d’une ou plusieurs caméras. Le dispositif de détermination d’inférences 206 réalise ladite prédiction en appliquant un procédé d’inférence à la pluralité d’images initiales. L’application du procédé d’inférence comprend l’application d’un modèle de prédiction spécifique. Le modèle de prédiction spécifique est un modèle de détermination d’un état de fonctionnement d’une caméra à la pluralité d’images initiales associée à la caméra 102, 104, 106 considérée. Le modèle de détermination est un modèle de réseaux de neurones, de type apprentissage profond (« Deep Learning » en langue anglaise), préalablement entraîné et validé avec des images d’entraînement relatives à des états de fonctionnement corrects et dégradés d’au moins une caméra adaptée pour capturer des flux vidéo d’une zone géographique surveillée par ladite au moins une caméra. L’objectif du dispositif de détermination d’inférences 206 consiste à détecter l’existence potentielle de différents types de dysfonctionnement de la caméra 102, 104, 106 en appliquant le modèle de détermination d’un état de fonctionnement d’une caméra à une pluralité d’images initiales associées à une caméra 102, 104, 106 déterminée. Les différents types de dysfonctionnement comprennent des états de fonctionnement dégradés du système d’acquisition 100. Les états de fonctionnement dégradés peuvent être générés par des causes extrinsèques au système d’acquisition 100 ou par des causes intrinsèques au système d’acquisition 100, comme détaillé ci-dessous. Les causes extrinsèques au système d’acquisition 100 peuvent comprendre, par exemple et de manière non limitative, les causes listées ci-dessous : Première cause extrinsèque : l’objectif de la caméra 102, 104, 106 est obstrué, partiellement ou totalement, par un élément extérieur à la caméra 102, 104, 106. Dans cette situation, si l’objectif de la caméra 102, 104, 106 est partiellement obstrué, la caméra 102, 104, 106 capture incorrectement le flux vidéo de la zone géographique à surveiller par ladite caméra 102, 104, 106. De manière alternative, si l’objectif de la caméra est totalement obstrué, la caméra 102, 104, 106 ne capture aucun flux vidéo concernant la zone géographique à surveiller par ladite caméra 102, 104, 106. Il est évident que la détection de cette cause doit être réalisée dès que possible pour garantir un fonctionnement optimal du système d’automatisation 10 selon l’invention. Concernant cette première cause extrinsèque à la caméra 102, 104, 106, le dispositif de détermination d’inférences 206 réalise l’étape de prédiction sur chaque image initiale afin d’obtenir un score de prédiction. A l’issue de l’étape de prédiction, quelle que soit la valeur du score de prédiction, le dispositif de détermination d’inférences 206 génère des métadonnées d’inférence et combinent ces métadonnées d’inférence avec les métadonnées initiales associée à l’image initiale concernée pour obtenir des métadonnées intermédiaires. Seconde cause extrinsèque : la position de la caméra 102, 104, 106 a été modifiée par rapport à la position initialement prévue pour ladite caméra 102, 104, 106, en appliquant une force physique sur la caméra 102, 104, 106. Dans cette situation, la caméra 102, 104, 106 capture un flux vidéo qui correspond à une zone géographique différente de celle que ladite caméra 102, 104, 106 doit surveiller. Il est évident que la détection de cette cause doit être réalisée dès que possible afin de garantir un fonctionnement optimal du système d’automatisation 10 selon l’invention. Concernant cette seconde cause extrinsèque à la caméra 102, 104, 106, le dispositif de détermination d’inférences 206 réalise l’étape de prédiction sur chaque image initiale afin d’obtenir une représentation vectorielle de prédiction du contenu de l’image initiale considérée. A l’issue de l’étape de prédiction, le dispositif de détermination d’inférences 206 génère des métadonnées d’inférence et combinent ces métadonnées d’inférence avec les métadonnées initiales associées à l’image initiale concernée pour obtenir des métadonnées intermédiaires. Les causes intrinsèques au système d’acquisition 100 peuvent comprendre, par exemple et de manière non limitative, les causes listées ci-dessous : Première cause intrinsèque : le système optique de la caméra 102, 104 ; 106 est défaillant. Dans cette situation, la caméra 102, 104, 106 génère un flux vidéo résultant pour lequel la qualité du contenu est dégradée. Une telle cause peut, par exemple, générer un flux vidéo résultant dont le contenu est flou. Par conséquent, la qualité des images initiales générées à partir dudit flux vidéo résultant est également dégradée, ce qui engendre une prédiction erronée, voire impossible, lors de l’application ultérieure, au sein du système de traitement de données 200, du modèle de détermination spécifique par le dispositif de détermination d’inférences 206 détaillé ci-dessous. Il est évident que la détection de cette cause doit être réalisée dès que possible pour garantir un fonctionnement optimal du système d’automatisation 10 selon l’invention. Deuxième cause intrinsèque : lors de l’acquisition du flux vidéo, l’objectif de la caméra 102, 104, 106 a été surexposé ou sous-exposé à une source de lumière et le capteur contrôlant l’exposition lumineuse de l’objectif est défaillant. Dans cette situation, la caméra 102, 104, 106 génère un flux vidéo résultant pour lequel la qualité du contenu est dégradée. Par conséquent, la qualité des images initiales générées à partir dudit flux vidéo résultant est également dégradée, ce qui engendre une prédiction erronée, voire impossible, lors de l’application du modèle de détermination spécifique par le dispositif de détermination d’inférences 206. Il est évident que la détection de cette cause doit être réalisée dès que possible pour garantir un fonctionnement optimal du système d’automatisation 10 selon l’invention. Troisième cause intrinsèque : suite à la capture du flux vidéo, lors de l’étape de transmission du flux vidéo résultant au système de traitement de données 200, la connexion du système d’acquisition 100 au réseau informatique a été interrompue ou dégradée ce qui a entraîné une perte de données transmises, également nommée artéfact codec vidéo, parmi les données au sein du flux vidéo résultant. Dans cette situation, la qualité du flux vidéo résultant transmis au système de traitement de données 200 est dégradée, ce qui engendre une prédiction erronée, voire impossible, lors de l’application du modèle de détermination spécifique par le dispositif de détermination d’inférences 206. Il est évident que la détection de cette cause doit être réalisée dès que possible pour garantir un fonctionnement optimal du système d’automatisation 10 selon l’invention. Ainsi, concernant les causes intrinsèques à la caméra 102, 104, 106, le dispositif de détermination d’inférences 206 réalise l’étape de prédiction sur chaque image initiale afin d’obtenir un score de prédiction. A l’issue de l’étape de prédiction, aussi bien concernant les causes extrinsèques que les causes intrinsèques, quelles que soient la valeur du score de prédiction et la représentation vectorielle du contenu des différentes images initiales considérées, le dispositif de détermination d’inférences 206 génère des métadonnées d’inférence et combinent ces métadonnées d’inférence avec les métadonnées initiales associées à l’image initiale concernée pour obtenir des métadonnées intermédiaires. Au sein de la présente invention, comme détaillé ci-dessous, des analyses spécifiques sont configurées par un système de planification 500. Comme détaillé ci-dessous, un système d’analyse et d’alerte 400 réalise des analyses spécifiques en utilisant les métadonnées intermédiaires générées par le dispositif de détermination d’inférences 206, dans le but de détecter les causes extrinsèques et intrinsèques mentionnées ci-dessus. Le système de traitement de données 200 comprend un dispositif de synchronisation 208 qui permet l’application d’une fonction informatique, dite fonction de type « callback » (terme anglais), telle que connue dans l’art antérieur. Plus précisément, le dispositif de synchronisation 208 peut être programmé pour obtenir des informations d’un des dispositifs 202, 204, 206, 210, 212, 214, 216 du système de traitement de données 200. Ainsi, le dispositif de synchronisation 208 peut disposer des données en cours de traitement dans le système de traitement de données 200, à une étape spécifique dudit traitement desdites données. La montre le dispositif de synchronisation 208 disposé au sein du système de traitement de données 200 de telle sorte que les données reçues par le dispositif de synchronisation 208 sont issues du dispositif de détermination d’inférences 206. Le dispositif de synchronisation 208 permet de préparer et formater les métadonnées obtenues au sein du système de traitement de données avant de transmettre des métadonnées au système d’analyse et d’alerte 400 par l’intermédiaire du système de communication 300, selon un premier sens de circulation des métadonnées. Lorsque les métadonnées proviennent du système d’analyse et d’alerte 400 par l’intermédiaire du système de communication 300, selon un second sens de circulation des métadonnées, le dispositif de synchronisation 208 reçoit et formate lesdites métadonnées avant de transmettre lesdites métadonnées au dispositif de démultiplexage 210 détaillé ci-dessous. Le dispositif de synchronisation 208 peut également agréger et préparer les requêtes en provenance du système d’alerte, notamment des ordres d’enregistrement lorsque ledit système d’alerte détecte un état de fonctionnement dégradé du système d’acquisition 100. Le système de traitement de données 200 comprend aussi un dispositif de démultiplexage 210. Le dispositif de démultiplexage 210 permet de séparer la pluralité des flux d’images analysées par le système d’analyse et d’alerte 400 et transmis par ledit système d’alerte 400 par l’intermédiaire du système de communication 300. Le système de traitement de données 200 comprend également un dispositif d’encodage vidéo 212. Le dispositif d’encodage 212 réalise une étape d’encodage qui permet d’encoder les données des flux d’images analysées et transmis par le système d’analyse et d’alerte 400 par l’intermédiaire du système de communication 300. Ainsi, le dispositif d’encodage vidéo 212 permet de regrouper les imagées analysées afin de reconstituer les différents flux vidéo tels que ceux initialement transmis par le système d’acquisition 100 et contenant chacun une pluralité d’images. La différence entre les flux vidéo initiaux et les flux vidéo reconstitués réside dans le fait que les métadonnées associées aux flux vidéo reconstitués sont des métadonnées finales, comme détaillé ci-dessous, au sein de la description du système d’analyse et d’alerte 400. Les métadonnées finales sont constituées de la combinaison des métadonnées intermédiaires et des métadonnées de validation et d’alerte générées par le système d’analyse et d’alerte 400. Le système de traitement de données 200 comprend un dispositif de diffusion en continu 214 et un dispositif de diffusion en continu 214. Ces dispositifs 214 et 216 se placent juste après l’encodage dans la chaine d’exécution du pipeline de streaming. Ils ne diffèrent qu’en un seul point : la finalité. En effet, dès lors que l’encodage est effectué, le composant final du pipeline est soit un composant de broadcasting affichant le flux à une adresse dans le réseau, où les différents clients peuvent se connecter pour visualiser le flux (streaming), soit un composant orientant le flux vidéo vers un fichier de destination, procédant ainsi à l’enregistrement du flux vidéo dans ledit fichier. Système de communication Le système d’automatisation 10 comprend un système de communication 300 permettant d’interfacer le système de traitement de données 200, au moyen du dispositif de synchronisation 208 situé au sein dudit système de traitement de données 200, et le système d’analyse et d’alerte 400. Le système de communication 300 permet de transmettre en série, c’est-à-dire de manière successive, les flux d’images initiales associées, respectivement, à leurs métadonnées intermédiaires, depuis le dispositif de synchronisation 208 jusqu’au système d’analyse et d’alerte 400. Avant toute transmission d’un flux de données au système d’analyse et d’alerte 400, le système de communication 300 procède à une vérification des analyses spécifiques afin de déterminer si une analyse complémentaire à réaliser par le système d’analyser et d’alerte 400 est programmée pour le flux de données concerné. Si aucune analyse complémentaire n’est programmée, le système de communication 300 transmet seulement les métadonnées intermédiaires au système d’analyse et d’alerte 400. Si une analyse complémentaire est programmée, le système de communication 300 transmet au système d’analyse et d’alerte 400 les métadonnées intermédiaires et l’image initiale associée. Après l’étape d’analyse réalisée par le système d’analyse et d’alerte 400 sur les flux d’images initiales et leurs métadonnées intermédiaires, le système de communication 300 permet de transmettre, en série, les flux d’images initiales analysées et associées aux métadonnées de validation et d’alerte générées par le système d’analyse et d’alerte 400, depuis le système d’analyse et d’alerte 400 jusqu’au dispositif de synchronisation 208. Système d’analyse et d’alerte Le système d’automatisation 10 comprend également un système d’analyse et d’alerte 400 qui est connecté au système de traitement de données 200 au moyen du système de communication 300. Le système d’analyse et d’alerte 400 permet d’effectuer deux différentes sortes d’analyses sur les flux de données préalablement traités par le système de traitement de données 200, comme détaillé ci-dessous dans la section relative au système de planification 500. Le système d’analyse et d’alerte 400 est basé sur un procédé de programmation informatique en langage Python (marque déposée). Une fois les métadonnées et possibles images reçue par l’intermédiaire du système de communication 300. Le système 400 parallélise le traitement des différents flux reçus. Chaque flux est traité comme ce suit : agrégation + stabilisation spatio-temporelle des métadonnées, exécution d’analyses additionnelles (si programmées), génération du contenu statistique, génération du contenu d’alertes (si logique d’alertes active). Dès lors que ces étapes sont effectuées en parallèle pour tous les flux vidéo, le système d’analyse et d’alerte 400 procède au stockage de toutes les métadonnées ainsi que des contenus d’alertes et de statistiques générés en base de données. Dans le cas où du contenu d’alerte a été généré, le système d’analyse et d’alerte 400 procède à une demande d’enregistrement vidéo qui sera directement prise en compte par le dispositif d’enregistrement 216. Les métadonnées agrégées, stabilisées et complétées sont ensuite renvoyées par le système d’analyse et d’alerte 400 vers le système de communication 300, pour être ensuite envoyées jusqu’au dispositif de synchronisation 208. Système de planification Le système d’automatisation 10 comprend également un système de planification 500 qui comprend une base de données de planification 502. Le système de planification 500 réalise trois différentes fonctions. Comme montré dans la , le système de planification est connecté au système de traitement de données 200 via un système de gestion de charge 800 et un système d’orchestration 900. Comme expliqué de façon plus détaillée ci-dessous, le système de gestion de charge 800 reçoit des instructions du système de planification 500 comprenant, par exemple, la quantité de canaux de diffusion nécessaire pour traiter les flux vidéo. A son tour, le système de gestion de charge 800 envoie des instructions à un système d’orchestration 900, comprenant, par exemple, l’adresse de la caméra avec laquelle le flux vidéo a été obtenu, le temps d’analyse et le type d’analyse qui doivent être effectués à l’aide du système de traitement de données 200. La base de données de planification 502 ne contient pas de notion relative à la gestion de charge, et donc aux files d'attente. De manière plus générale, le système 500 n'évalue pas la charge du système 200. Cela est réalisé par le système de gestion de charge 800. Le système 800 gère donc les listes d'attente et transmet les informations relatives à une analyse particulière, et ce sur demande du système d'orchestration 900. La base de données de planification 502 contient les données de configuration du système de traitement de données 200 concernant des configurations passées et en cours d’utilisation. De plus, la base de données de planification 502 comprend les logs des demandes d’analyse ainsi que toute modification appliquée à la planification. La base de données de planification 502 comprend également le temps de début et de fin de traitement par le système de traitement de données 200 ainsi que le canal d’attribution concerné. La première fonction du système de planification 500 consiste à programmer le système de traitement de données 200 en réalisant les étapes suivantes : initialisation des primitives, définition du nombre de canaux disponibles, limité par la capacité de calcul matérielle, permettant à des flux vidéo ou des flux d’images de circuler simultanément au sein du système de traitement de données 200, création du nombre d’entrées et de sorties du système de traitement de données 200 selon le nombre de canaux disponibles précédemment définis, ajout d’un composant de séparation, généralement nommé « TEE plug-in » (termes anglais). Au sein du système de traitement de données 200, le composant de séparation permet de créer une ou plusieurs canaux de diffusion parallèles, en sortie du dispositif de démultiplexage 210, afin de dérouter le flux d’images initiales analysées, depuis le dispositif de démultiplexage 210 vers un canal de diffusion parallèle. Ainsi, en plaçant le composant de séparation en sortie du dispositif de démultiplexage 210, la déconnexion du flux vidéo et le vidage de la mémoire tampon peuvent être effectuées dans le canal de diffusion parallèle, et ce de manière indépendante par rapport au dispositif de démultiplexage 210, c’est-à-dire sans conséquence sur le fonctionnement du dispositif de démultiplexage 210 qui est alors isolé. De manière connue, lorsqu’un flux de données est déconnecté d’un dispositif de démultiplexage et que la mémoire tampon dudit dispositif de démultiplexage est vidée, le système de traitement de données auquel appartient le dispositif de démultiplexage doit être redémarré avant de transmettre un flux de données subséquent audit dispositif de démultiplexage. Or, au sein du présent système de traitement de données 200, la présence du composant de séparation en sortie du dispositif de démultiplexage 210 permet d’éviter un redémarrage systématique du système de traitement de données 200 dans la mesure où le flux de données subséquent est transmis au dispositif de démultiplexage 210 et ledit flux de données subséquent remplace par écrasement le précédent flux de données toujours présent dans le dispositif de démultiplexage 210. Ainsi, l’absence de redémarrage du dispositif de démultiplexage 210 permet d’éviter une perte de temps considérable, si l’on considère un grand nombre de flux vidéo à traiter au sein du système d’automatisation 10. Par conséquent, de manière avantageuse, le système de traitement de données 200 permet de traiter des flux vidéo capturés par le système d’acquisition 100 de manière continue, sans perte de temps. Le traitement du flux de données est effectué de façon parallèle dans un certain nombre de canaux de diffusion. En règle générale, chaque canal de diffusion est associé à un connecteur d’entrée et à un connecteur de sortie. Comme expliqué ci-dessus, lorsqu’un flux de données est déconnecté d’un dispositif de démultiplexage et que la mémoire tampon dudit dispositif de démultiplexage est vidée, cette déconnexion crée une erreur. Pour cette raison, le traitement de données dans tout le système de traitement de données auquel appartient le dispositif de démultiplexage est interrompu et le système doit être redémarré avant de transmettre un flux de données subséquent audit dispositif de démultiplexage. Selon l’invention, chaque canal de diffusion est associé à un premier connecteur de sortie et un deuxième connecteur sortie. Cela signifie qu’un canal de distribution est créé entre un connecteur d’entrée et un connecteur de sortie. En langue anglaise, le terme « PIN » est généralement utilisé pour faire référence audits connecteurs. Par ailleurs, un deuxième connecteur de sortie est créé simultanément, par exemple, par l’intermédiaire d’un TEE. Cela signifie que le TEE est pourvu d’un premier et d’un deuxième connecteur de sortie. L’avantage de ces mesures réside dans le fait que, lorsqu’un flux de données est déconnecté, le connecteur d’entrée et le premier connecteur de sortie sont déconnectés, l’état du deuxième connecteur de sortie restant inchangé. De ce fait, l’occurrence d’une erreur est évitée et le traitement de données n’est pas interrompu, et ce, parce qu’il n’est pas nécessaire de redémarrer le système après chaque déconnexion d’un flux. L'avantage de ces mesures réside dans le fait que, dans la pratique, on dispose d’une plus grande flexibilité permettant d’ajouter et de supprimer des canaux de diffusion sans interruption du traitement des flux de données. Il est précisé que « les primitives » sont les composants et variables du système de traitement de données 200 nécessaires au bon fonctionnement dudit système de traitement de données 200, et qui, pour la plupart, demeureront constants tout au long du temps de vie du pipeline. L'initialisation de ces « primitives » comprend, sans être limité, à : l'initialisation des composants d'inférence (modèle, fichiers de calibration des modèles, etc. …), l'initialisation des variables de la callback 208, etc... La deuxième fonction du système de planification 500 consiste à gérer les flux de données circulant au sein du système de traitement de données 200 en réalisant les étapes suivantes : réceptionner une demande d’analyse spécifique d’un flux vidéo par un système tiers tel qu’une interface utilisateur associée au système d’automatisation 10, ou tel qu’un système externe appartenant à l’utilisateur du système d’automatisation 10, garantir que les flux vidéo sont traités au sein du système de traitement de données 200 dans des délais optimisés afin d’éviter une perte de temps, et de manière efficace, c’est-à-dire en tenant compte de la capacité maximale de traitement du processeur de calculs de la carte graphique utilisée. La troisième fonction du système de planification 500 consiste à organiser le déroulement des analyses spécifiques des flux vidéo au sein du système de traitement de données 200 afin de synchroniser la suppression d’un flux vidéo en sortie du système de traitement de données 200 et l’ajout d’un flux vidéo en entrée du système de traitement de données, en réalisant les étapes suivantes : A – Demande de traitement d’un flux vidéo : 1) si au moins un canal est disponible, le système de planification 500 programme une demande de traitement d’un flux vidéo en procédant comme suit : ajout dudit flux vidéo en entrée du système de traitement de données 200, connexion du connecteur d’entrée du canal disponible, ajout d’un connecteur de sortie sur le canal de diffusion parallèle précédemment créée par le composant de séparation en sortie le dispositif de démultiplexage 210. 2) si aucun canal n’est disponible, le système de planification 500 programme une demande de traitement d’un flux vidéo en procédant comme suit : recherche et sélection de la liste d’attente comprenant le plus petit nombre de demandes de traitement en attente, ajout de la demande de traitement dudit flux vidéo dans ladite liste d’attente. Le système de planification 500 assure ainsi une fonction de synchronisation dynamique. B - Réalisation des traitements de flux vidéo au sein du système de traitement de données : 1) si la liste d’attente contient au moins une demande de traitement d’un flux vidéo : à la fin du traitement d’un flux vidéo existant, au sein du système de traitement de données 200 et dans un canal déterminé, le système de traitement de données 200 opère comme suit : sélection d’une demande de traitement inscrite dans la file d’attente non vide dudit canal déterminé, ladite demande de traitement sélectionnée comprenant comme date d’inscription la date plus ancienne parmi les demandes de traitement de ladite file d’attente, en utilisant le principe de FIFO (Anglais : First-In-First-Out); début du traitement d’un flux vidéo subséquent au flux vidéo précédent dont le traitement s’est achevé, ledit flux vidéo subséquent étant associé à la demande de traitement sélectionnée. Ainsi, le système de traitement de données 200 débute le traitement du flux vidéo subséquent dès l’achèvement du traitement du flux vidéo précédent, de manière continue. Cette caractéristique de continuité signifie que le système de traitement de données 200 opère le traitement des différents flux vidéo sans discontinuité de fonctionnement, c’est-à-dire sans aucun délai d’attente et plus précisément sans déconnecter les connexions d’entrée et de sortie dudit système de traitement de données 200 ; mise à jour du référencement du canal considéré, afin d’inscrire le flux vidéo subséquent, en tant que flux vidéo en cours de traitement dans le système de traitement de données. Cette solution présente un effet technique particulièrement avantageux notamment en ce qu’aucun retard n’est généré. En effet, en cas de remplacement d'un flux par un autre (quand la file d'attente n'est pas vide) aucune déconnexion n’est effectuée. 2) si la liste d’attente ne contient pas de demande de traitement d’un flux vidéo subséquent : déconnexion du « connecteur » d’entrée du canal concerné pour supprimer le flux vidéo dont le traitement vient de s’achever, déconnexion de la sortie sur le canal de diffusion additionnel précédemment créée par le composant de séparation et vidage de la mémoire tampon. Le système de planification 500 peut être programmé au préalable au moyen d’un système tiers tel qu’une interface utilisateur, ladite interface utilisateur étant associée au système d’automatisation 10, au moyen d’une interface de programmation d'application (en langue anglaise : « Application Programming Interface » (API)). Le système de planification 500 peut également être programmé au préalable au moyen d’un système tiers de type logiciel tel qu’une plate-forme de virtualisation, et notamment tel qu’un hyperviseur VMs (en langue anglaise : « Virtual Machine ») qui communique avec le système de planification 500 au moyen d’une interface de programmation d'application (en langue anglaise : « Application Programming Interface » (API)). Dans le cas où un flux est déconnecté, et qu'il ne serait pas remplacé (si aucune analyse n'est en file d'attente), l’on dispose de deux choix acceptables, comme suit: 1) il est possible d’écraser le flux dans le canal de diffusion par une image noire (vide), assurant ainsi une consommation de ressource relativement faible de la part du dispositif de détermination d’interférence 206. Le connecteur de sortie n'est pas reconnecté après le TEE. Dans le cas d'une reconnexion ultérieure, l’on procède à un nouvel écrasement, comme expliqué ci-dessus et l’on reconnecte le connecteur de sortie. 2) il est possible de déconnecter le connecteur d'entrée côté multiplexeur, puis de vider la mémoire tampon et de déconnecter le connecteur de sortie après le TEE. Dans le cas d'une reconnexion ultérieure, l’on reconnecte les connecteurs d'entrée et de sortie après le TEE. Le premier choix présente l’avantage d'une simplicité d'orchestration, et d'une fluidité supérieure à la reconnexion d'un flux. Quant au second choix, il présente l’avantage d'une utilisation de ressource encore plus optimisée. Ces deux types de fonctionnement peuvent être envisagés, et pourront dépendre notamment des préférences de l’utilisateur. La base de données de planification 502 comprend les données de configuration du système de traitement de données 200 concernant des configurations passées et en cours d’utilisation. La base de données de planification 502 comprend également les logs des demandes d’analyse ainsi que toutes modifications appliquées à la planification. Le temps de début et de fin de traitement par le système de traitement de données 200 ainsi que le canal d’attribution sont comprises dans la base de données de planification 502. Le système de planification 500 dispose d’un accès en lecture et en écriture au système de base de données de planification 502. Chaque liste d’attente comprend des données d’identification du flux vidéo à analyser et le contenu dudit flux vidéo à analyser. Les listes d'attentes ne sont pas stockées en base de données. Seuls l'ordre d’exécution et de programmation sont stockés, les listes d'attentes se construisent dynamiquement en fonction de la demande (programmée ou pas) et de la capacité de calcul. Comme mentionné ci-dessus, parmi les différentes fonctions réalisées par le système de planification 500, ce dernier gère, pour chaque flux vidéo, les données relatives aux analyses à effectuer par le système d’analyse et d’alerte 400, sur ces flux vidéo. Les analyses à effectuer peuvent être de trois types différents, comme décrit ci-dessous. Le premier type d’analyses concerne des analyses spécifiques. Les analyses spécifiques sont des analyses définies et enregistrées dans la base de données de planification 502. Les analyses spécifiques comprennent l’application du procédé d’inférence aux flux d’images initiales, au sein du système de traitement de données 200. Les analyses spécifiques comprennent l’application subséquente d’un procédé d’agrégation et de stabilisation aux métadonnées intermédiaires, générées par le dispositif de détermination d’inférences 206, au sein du système d’analyse et d’alerte 400, afin de déterminer si les métadonnées intermédiaires sont représentatives d’un dysfonctionnement d’une ou plusieurs caméras 102, 104, 106 appartenant au système d’acquisition 100. Le procédé d’agrégation est également appliqué aux représentations vectorielles de prédiction du contenu des différentes images initiales considérées, lesdites représentations vectorielles de prédiction étant contenues dans les métadonnées intermédiaires. Ainsi, le procédé d’agrégation permet de comparer les représentations vectorielles de prédiction avec des représentations vectorielles de référence spécifiques à chaque caméra 102, 104, 106 considérée afin d’obtenir une distance entre les représentations. Cette valeur distancielle représente la valeur du décalage entre l’image du flux vidéo analysé en temps réel et l’image de référence dont le système doit se rapprocher pour rester en état de fonctionnement. Le procédé de stabilisation permet de valider les scores d’inférence obtenus au cours du temps, suite au traitement des flux d’images initiales par le dispositif de détermination d’inférences 206, au sein du système d’automatisation 10. En effet, les causes de dysfonctionnement recherchées sont, de manière connue, constantes dans le temps, dans la mesure où ces causes nécessitent une intervention humaine sur les caméras concernées. Par conséquent, le procédé de stabilisation permet de vérifier si un score d’inférence obtenu est fiable au cours du temps. Tous les scores et représentations vectorielles transmis au système d’analyse et d’alerte 400 sont traqués à l’aide d’un procédé de traqueur propre à chaque flux, stabilisant les résultats dans le temps, ce qui permet d'éviter notamment les faux positifs (fausses alertes). Le deuxième type d’analyses concerne des analyses complémentaires réalisées uniquement au sein du système d’analyse et d’alerte 400, de manière optionnelle. Les analyses complémentaires concernent une analyse de type vision par ordinateur (en anglais : « computer vision »). Ainsi, les analyses complémentaires concernent notamment la détection d’un déséquilibrage colorimétrique dynamique, partiel ou généralisé, au sein des images initiales présentes au sein du flux vidéo capturé. Un tel déséquilibrage des couleurs peut générer des tâches de formes variées visibles sur les images initiales. Le troisième type d’analyses concerne une analyse de réseau, effectuée par le système d’analyse et d’alerte 400 sur les résultats du test de connexion, ou test PING (en langue anglaise : « Packet Internet Groper »), préalablement réalisée au sein du système d’acquisition 100 pour la caméra associée aux images initiales. L’analyse de réseau permet de détecter une anomalie concernant le réseau informatique utilisé par le système d’acquisition 100. Par exemple, une anomalie peut correspondre à une valeur résultante du test PING supérieure à une valeur seuil déterminée concernant ledit réseau informatique. Il convient de noter que l'analyse réseau ne requiert pas d’images, contrairement au deuxième type d'analyse. A l’issue des analyses spécifiques, le système d’analyse et d’alerte 400 génère des métadonnées finales. Ces métadonnées finales sont considérées comme valides et fiables au sein du système d’automatisation 10. Après avoir appliqué les procédés d’agrégations et de stabilisation, le système d’analyse et d’alerte 400 procède à un traitement visant à comparer les résultats agrégés et stabilisés à des seuils. Les valeurs de chaque score de prédiction sont comparées avec une valeur seuil, préalablement déterminée, dudit score de prédiction, concernant la cause de disfonctionnement recherchée. Lorsque la valeur du score de prédiction est supérieure à ladite valeur seuil, cela signifie que l’état de fonctionnement de la caméra 102, 104, 106 associée à ladite image initiale est dégradé. Si les valeurs de distance entre les représentations vectorielles des flux temps réels et celles de référence sont supérieures à une valeur seuil, préalablement déterminée, dudit indicateur de comparaison concernant la cause de dysfonctionnement relative au déplacement d’une caméra, cela signifie que la caméra 102, 104, 106 associée à l’image initiale considérée a été déplacée. Le dépassement d’une valeur seuil engendre la génération d’une alerte, cette alerte est donc stockée en base de données. Une demande d’enregistrement vidéo est donc émise et prise en compte par le système 216. La génération de rapport peut être régie par une planification, ou être effectuée en temps réel si configurée comme telle. Dans tous les cas, dans un souci de consistance, le système de génération de rapport récupère directement les alertes en base de données et émet des rapports. Le système d’analyse et d’alerte 400 génère également des données statistiques, concernant les valeurs et distance entre représentation vectorielle et leur évolution dans le temps. Ceci permet d'obtenir une vue d'ensemble sur l'évolution de l'état de la caméra dans le temps. L ‘API transmet les rapports d’alerte générés à l’interface utilisateur associée au système d’automatisation 10, ou au système tiers de type logiciel ayant requis une demande directe d’analyse au système de demande directe d’analyse 600, ou au système tiers de type électronique ayant requis une demande directe d’analyse au système de demande directe d’analyse 600. Système de gestion de charge Compte tenu des informations dont on dispose via la planification, le canal de traitement attribué à une demande d'analyse peut être fixé par anticipation et donc stocké dans la base de données de planification 502. Cependant, la capacité du système de gestion de charge 800 à traiter les demandes spontanées d'analyses, et donc d'optimiser la répartition de charge par canal de traitement en temps réel, rend une attribution fixée d'un canal de traitement à une analyse planifiée optionnelle. Le système de gestion de charge 800 construit une file d'attente par canal de traitement et la remplit suite aux demandes d'analyses fournies par le système de planification 500 (même si les demande d'analyses n'ont pas de canal d'attribution, la répartition de charge se fait automatiquement en fonction du niveau de remplissage courant des files d'attente). De plus, le système de gestion de charge 800 envoie les informations relatives à la demande d'analyse la plus ancienne d'une file d'attente (basée sur le principe FITO (First-In-First-Out) correspondant à un canal de traitement, en fonction des demandes faites par le système d’orchestration 900. Le système de gestion de charge 800 envoie les informations relatives aux demandes d'analyses en bout de file d'attente au système 400, pour que ce dernier prépare ses procédés d'agrégation et de stabilisation qui seront utilisés lorsque le système 400 recevra les métadonnées intermédiaires de la part de 300 correspondant au flux courant traité. Système d’orchestration Le système d'orchestration 900 est en charge de synchroniser les connecteurs d'entrée et sortie du système de traitement 200 via déconnexion / connexion du connecteur d’entrée et via déconnexion du connecteur additionnel de sortie. Le système d’orchestration 900 est donc aussi responsable d'arrêter une analyse ou de la remplacer par une autre dès lors que la durée d'analyse est écoulée au sein du système de traitement 200. Il s'appuie sur le système de gestion de charge 800 pour récupérer les informations propres à une analyse qui doit être lancée. Système de demande directe d’analyse Le système d’automatisation 10 comprend également un système de demande directe d’analyse 600 qui peut transmettre des demandes d’analyse en provenance d’un système tiers (non montré) vers le système de gestion de charge 800 pour être exécutées ou placés dans une file d’attente. Ainsi, le système de demande directe d’analyse 600 opère comme une interface entre ledit système tiers, indépendant du système d’automatisation 10, et le système de gestion de charge 800. Le système tiers peut comprendre un système tiers de type logiciel. Le système tiers de type logiciel permet à un système de planification tiers hébergé par une plate-forme de virtualisation telle qu’un hyperviseur ou un VMS (en anglais : Video Management System) de transmettre directement des demandes d’analyse au système de demande directe d’analyse 600. Le système tiers de type logiciel peut communiquer avec le système de demande directe d’analyse 600 sur un réseau informatique, au moyen d’une adresse IP (en langue anglaise : « Internet Protocol ») spécifique audit système tiers de type logiciel. Le système tiers peut également comprendre un système tiers de type électronique tel qu’un système domotique, un système robotisé, un système d’alarme, un système de Gestion Technique du Bâtiment (GTB) ou un système de Gestion Technique Centralisée (GTC). Le système tiers de type électronique peut communiquer avec le système de demande directe d’analyse 600 soit au moyen de connexions électroniques utilisant des ports de type GPIO (en langue anglaise : « General Purpose Input/Output »), soit sur un réseau informatique utilisant un boîtier électronique d’acquisition tel qu’un boîtier ADAM (marque déposée) associé à un protocole de communication tel que le protocole de communication MODBUS (marque déposée) avec une architecture de type client/serveur. Procédé d’automatisation Si l’on considère une utilisation du système d’automatisation 10, cela implique que le système d’acquisition 100, comprenant une ou plusieurs caméras 102, 104, 106, est installé au sein d’une zone géographique faisant l’objet de la vidéoprotection. De plus, le système d’automatisation 10 doit comprendre des demandes d’analyses préalablement définies dans le système de planification 500 ou des demandes directes d’analyse transmises au système de demande directe d’analyse 600. Ensuite, lors du déclenchement d’une analyse à effectuer, le procédé d’automatisation selon l’invention comprend les étapes suivantes montrées sur la figure 3. Ainsi, dans une première étape 700, le système d’acquisition 100 capture un flux vidéo, au moyen de la caméra 102. Ensuite le dispositif d’encodage vidéo 108, associé à la caméra 102 encode le flux vidéo capturé et associé des métadonnées initiales audit flux vidéo. Dans une étape 702, le système d’acquisition 100 transmet le flux vidéo comprenant les métadonnées initiales au système de traitement de données 200. Dans une étape 704, au sein du système de traitement de données 200, le dispositif de décodage vidéo 202 convertit le flux vidéo en une suite d’images, et donc une seule image à un instant T, qui composent ledit flux vidéo. Dans une étape 706, le dispositif de multiplexage 204 canalise la pluralité d’images initiales sur un seul canal de diffusion au sein du système de traitement de données 200. Cela permet de regrouper des canaux de réception en un seul canal de diffusion, permettant ainsi un traitement parallélisé de la totalité des images à un instant T de l’ensemble des flux vidéo par le dispositif de détermination d’inférences 206. Dans une étape 708, le dispositif de détermination d’inférences 206 applique à chaque image initiale un modèle de prédiction préalablement entraîné, afin de générer, concernant la caméra 102, d’une part, différents scores de prédiction respectivement associés à différents types de dysfonctionnement potentiels d’une caméra et d’autre part, une représentation vectorielle de chaque image. A l’issue de cette étape 708, le dispositif de détermination d’inférences 206 modifie les métadonnées initiales afin de générer des métadonnées intermédiaires qui incluent les métadonnées initiales et des métadonnées d’inférence. Dans une étape 710, le dispositif de synchronisation 208 formate les métadonnées intermédiaires. Dans une étape 712, le système de communication 300 vérifie, pour chaque image initiale, si des analyses complémentaires sont programmées et opère comme suit pour chacune des deux alternatives : si, selon une première alternative, des analyses complémentaires sont programmées, alors, dans une étape 714, le système de communication 300 transmet l’image initiale avec les métadonnées intermédiaires correspondantes au système d’analyse et d’alerte 400. Ensuite, dans une étape 716, le système d’analyse et d’alerte 400 procède à une étape d’agrégation et de stabilisation des métadonnées intermédiaires de la totalité des pluralités d’images constituant le flux vidéo initialement capturé afin de générer des scores d’inférence validés. Dans une étape ultérieure 718, le système d’analyse et d’alerte 400 procède aux analyses complémentaires afin de modifier les métadonnées intermédiaires pour générer des métadonnées finales. si, selon une deuxième alternative, aucune analyse complémentaire n’est programmée, alors, dans une étape 720, le système de communication 300 transmet seulement les métadonnées intermédiaires, relatives à l’image initiale considérée, au système d’analyse et d’alerte 400. Dans une étape ultérieure 722, le système d’analyse et d’alerte 400 procède à une étape d’agrégation et de stabilisation des métadonnées intermédiaires des images constituant le flux vidéo initialement capturé afin de générer des scores d’inférence validés. Le système d’automatisation 10 et le procédé d’automatisation selon l’invention permettent une vérification cyclique, au moyen de rondes de surveillance automatisées, de l’état de fonctionnement d’un réseau de caméras, à des fins de maintenance desdites caméras. Le système d’automatisation 10 et le procédé d’automatisation selon l’invention permettent de couvrir une pluralité de dysfonctionnements de caméra, tels que ceux généralement répertoriés dans l’état de l’art concernant la vidéoprotection. De plus, l’utilisation de modèles de réseaux de neurones de type « Deep Learning » permet au système d’automatisation 10 et au procédé d’automatisation selon l’invention de garantir une continuité de performance des analyses effectuées et un niveau élevé de pertinence des d’alertes générées et donc des rapports générés. En outre, le système d’automatisation 10 et le procédé d’automatisation selon l’invention permettent d’optimiser les rondes de surveillance humaine réalisées par une équipe de maintenance. En effet, grâce au système d’automatisation 10 et au procédé d’automatisation selon l’invention, plusieurs rondes automatisées de surveillance peuvent être programmées au moyen du système de planification 500, en considérant, par exemple, des priorité permanentes, des priorités saisonnières, tout en conservant la possibilité de déclencher une demande d’analyse ponctuelle concernant une caméra spécifique. La mise en place des rondes automatisées de surveillance et autres demandes d’analyses ponctuelles permet d’obtenir, grâce au système d’automatisation 10 et au procédé d’automatisation selon l’invention, soit des rapports d’alerte en temps réel, soit des rapports opérationnels selon une périodicité déterminée par l’équipe de maintenance. Les alertes peuvent engendrer, par exemple, le déclenchement d’une alerte visuelle ou sonore sur le système tiers du personnel de maintenance, l’armement d’une procédure de calibration et correction des matériels dont l’incident origine, ou le changement de l’affichage des flux vidéo dans le VMS. Si le dysfonctionnement est une conséquence d'un dérèglement continu des paramètres du capteur, une procédure de calibration et de correction peut régler le problème. Pour l'affichage des flux dans le VMS, cela signifie que, si une alerte est générée pour un flux vidéo particulier, ledit flux peut être affiché en temps réel sur le VMS. De manière pratique, l’utilisation du système d’automatisation 10 selon l’invention permet à une équipe de maintenance d’intervenir de manière spécifique. En effet, après réception d’un rapport opérationnel, le personnel de maintenance peut déterminer si ledit rapport opérationnel indique le dysfonctionnement d’une ou plusieurs caméras. Si tel est le cas, cela signifie qu’une intervention humaine est nécessaire pour réaliser une opération de maintenance sur la ou les caméras dont le fonctionnement est dégradé. Ainsi, l’équipe de maintenance peut aisément inclure l’opération de maintenance à effectuer dans le planning usuel d’intervention afin de planifier ladite opération de maintenance. Par conséquent, le système d’automatisation 10 et le procédé d’automatisation selon l’invention permettent à une équipe de maintenance composée de quelques personnes de gérer efficacement, et à moindre coût, une zone géographique dont les dimensions impliquent la mise en place d’une centaine de caméras, par exemple, pour assurer une vidéoprotection de ladite zone géographique. En effet, le système d’automatisation 10 et le procédé d’automatisation permettent d’éviter une augmentation conséquente des ressources humaines nécessaires pour assurer les opérations de surveillance et de maintenance d’un système de vidéoprotection lorsque les dimensions des zones géographiques à surveiller augmentent de manière démesurée. Les modes de réalisation précédemment décrits sont indiqués à titre d’exemples uniquement. Procédé mis en œuvre par ordinateur pour le traitement d’un flux de données au moyen un système de traitement de données activé, ledit système de traitement de données étant adapté pour la création d’une pluralité des canaux de diffusion afin de permettre la circulation d’un flux de données au sein dudit système de traitement de données, chaque canal de diffusion comprenant un connecteur d’entrée et un connecteur de sortie, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : la réception d’une demande d’analyse de flux de données par le système de traitement de données, la détermination du nombre de canaux de diffusion disponibles au sein dudit système de traitement de données, si le nombre de canaux de diffusion disponibles est supérieur à zéro, la création d’au moins un canal de diffusion additionnel comprenant un connecteur d’entrée et un premier et un deuxième connecteurs de sortie, la transmission du flux de données à analyser vers le connecteur d’entrée du canal de diffusion additionnel, le traitement du flux de données par le système de traitement de données, la déconnexion du connecteur d’entrée et du premier connecteur de sortie du canal de diffusion additionnel, la transmission du flux de données traité vers le deuxième connecteur de sortie du canal de diffusion additionnel, de sorte que la déconnexion du connecteur d’entrée et du premier connecteur de sortie du canal de diffusion additionnel n’entraîne pas la désactivation du système de traitement de données. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'étape détermination du nombre de canaux disponibles au sein dudit système de traitement de données comprend : la détermination d’un nombre total de canaux de diffusion disponible au sein dudit système de traitement de données pour le traitement des flux de données, la détermination du nombre de canaux de diffusion occupés dans le système de traitement de données pour le traitement des flux de données, et la détermination du nombre de canaux disponibles pour le traitement de données en soustrayant du nombre total de canaux disponibles le nombre de canaux occupés. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l'étape de création dudit au moins un canal de diffusion additionnel comprend : la création d’un canal de diffusion additionnel avec un connecteur d’entrée et un connecteur de sortie, la connexion d’un TEE au connecteur de sortie du canal de diffusion additionnel pour ainsi créer les premier et deuxième connecteurs de sortie. Procédé selon l'une des revendications précédentes, ledit procédé comprenant en outre : la déconnexion du connecteur d’entrée et du premier connecteur de sortie du canal de diffusion additionnel, l’ augmentation du nombre de canaux disponibles d’une unité. Procédé selon l'une des revendications précédentes, ledit procédé comprenant en outre : la détermination du nombre de canaux de diffusion disponibles au sein dudit système de traitement de données, si aucun canal de diffusion n’est disponible, l’ajout de la demande d’analyse de flux de données à une liste d'attente. Procédé selon la revendication 5, dans lequel l'étape d'ajout de la demande d’analyse à une liste d'attente comprend : l’ajout d'une propriété à la demande d’analyse de flux de données, associée à la priorité du traitement de la demande, par rapport à d'autres demandes d’analyse des flux de données. Procédé selon l'une des revendications précédentes, ledit procédé comprenant en outre : la transmission de la demande d’analyse du flux de données audit système de traitement de données au moyen d'un système d’orchestration, dans lequel ledit système d’orchestration fournit des instructions audit système de traitement de données concernant l’analyse des données et le type de traitement à effectuer. Procédé selon l'une des revendications précédentes, ledit procédé permettant de déterminer l’état de fonctionnement d’au moins une caméra, ladite caméra étant adaptée pour capturer au moins un flux vidéo comprenant un ensemble de données, ledit flux vidéo concernant une zone déterminée, et ladite caméra étant également adaptée pour transmettre ledit flux vidéo audit système de traitement de données activé, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : la réception d’une demande d’analyse de flux vidéo, la capture d’un nombre déterminé de flux vidéo, la détermination du nombre de canaux de diffusion disponibles, la détermination du nombre effectif de flux vidéo pouvant être transmis au sein des canaux de diffusion disponibles, ledit nombre effectif de flux vidéo correspondant au nombre de canaux de diffusion disponibles, l’activation des connecteurs d’entrée et de sortie de chaque canal de diffusion disponible, l’ajout d’un deuxième connecteur de sortie de chaque canal de diffusion disponible, la transmission du nombre effectif de flux vidéo vers le connecteur d’entrée de chaque canal de diffusion disponible, chaque connecteur d’entrée recevant un flux vidéo, le traitement des flux vidéo. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 8. Support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 8. Système pour traiter des flux de données comprenant un système de traitement de données, ledit système de traitement de données étant adapté pour recevoir les données sous la forme de canaux de diffusion séparés, chaque canal de diffusion ayant un connecteur d'entrée associé à l'entrée de données dans le canal de diffusion et le connecteur de sortie associé à la sortie de données du canal du diffusion, ledit le système comprenant en outre : un récepteur pour recevoir une demande de traitement de données, un planificateur pour identifier le nombre de canaux de diffusion disponibles pour le traitement des données, un système de gestion de charge pour répartir les demandes de traitement de manière optimale selon les états de remplissage des listes d’attente associées à leurs canaux de diffusion, un système d’orchestration pour créer, lorsqu'au moins un canal de diffusion est disponible, un canal de diffusion additionnel comprenant un premier connecteur d'entrée et un premier connecteur de sortie, dans lequel le système d’orchestration est configuré pour créer un deuxième connecteur de sortie pour le canal de diffusion additionnel afin de pouvoir déconnecter le premier connecteur d'entrée et le premier connecteur de sortie du canal de diffusion additionnel sans entraîner pas la désactivation du système de traitement de données.