FR 3138555 A1 20240202 FR 2207980 A 20220801 Procédé de détermination de la température des gaz de sortie d’un moteur et procédé de mesure de l’usure d’un moteur Un aspect de l’invention concerne un procédé de détermination de la température des gaz de sortie d’un moteur lors d’une utilisation cible à partir des données associées à une partie au moins des utilisations précédentes, les données comprenant, pour chaque utilisation parmi les utilisations précédentes, une première série de données relative au moteur et mesurée lors de l’utilisation considérée, et une deuxième série de données relative aux conditions environnementales lors de l’utilisation considérée, la première et la deuxième série de donnée étant regroupées dans un vecteur de donnée associé au vol considéré , la température des gaz de sortie étant déterminée à l’aide d’un modèle à base de mixture gaussienne. Figure à publier avec l’abrégé : Figure 4 Procédé de détermination de la température des gaz de sortie d’un moteur et procédé de mesure de l’usure d’un moteur DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de la mesure de l’usure d’un moteur. La présente invention concerne un procédé de détermination de la température des gaz de sortie d’un moteur, par exemple d’une turbomachine, et un procédé de mesure de l’usure d’un moteur faisant usage de ce procédé de détermination de la température des gaz de sortie. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Dans l’état de la technique, il est connu d’effectuer le suivi de l'état d'un moteur au cours du temps, en particulier le suivi de l'usure interne, à travers la mesure de température des gaz de sortie (EGT : Exhaust Gaz Temperature). De manière générale, cette mesure est effectuée à l'aide de capteurs embarqués. Cependant, les mesures ainsi effectuées sont très imprécises et dépendent fortement des conditions d'acquisition. Il en résulte une mauvaise évaluation de l’usure, ce qui peut entrainer des opérations de maintenance non nécessaires ou bien encore une sous-estimation de l’usure réelle. Dans les méthodes actuelles, il est connu d’utiliser une moyenne temporelle de la température des gaz de sorite sur environ 15 jours (150 vols environs) des mesures renormalisées par un a priori physique linéaire. Une telle moyenne permet de lisser la courbe et la rendre presque indépendante de conditions externes. Cependant, une telle technique n’est pas sans inconvénient. Tout d’abord, compte tenu de l’opération de lissage, il n’est pas permis de comparer les vols individuellement. De manière plus générale, cette technique fait perdre l'instantanéité de la mesure et se base donc sur un calcul nécessairement biaisé. L’approche linéaire n’est pas non plus la mieux adaptée. Il existe donc un besoin d’un procédé permettant d’évaluer l’usure d’un moteur ne reposant pas sur des mesures externes, mais à partir d’une mesure intrinsèque. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant de déterminer la température des gaz de sortie à l’aide d’un modèle prenant notamment en compte l’évolution de l’état du moteur au cours des différentes utilisations. Pour cela, un premier aspect de l’invention concerne un procédé de détermination de la température des gaz de sortie d’un moteur lors d’une utilisation cible à partir des données associées à une partie au moins des utilisations précédentes, les données comprenant, pour chaque utilisation parmi les utilisations précédentes, une première série de données relative au moteur et mesurée lors de l’utilisation considérée, et une deuxième série de données relative aux conditions environnementales lors de l’utilisation considérée, la première série et la deuxième série de donnée étant regroupées dans un vecteur de donnée associé au vol considéré , la température des gaz de sortie étant déterminée à l’aide d’un modèle à base de mixture gaussienne caractérisé par un jeu de paramètres du modèle, le procédé comprenant : Pour chaque utilisation avec , une étape de détermination, par un réseau de neurones récursif, d’un vecteur d’état du moteur associé à l’utilisation considérée, le réseau de neurones récursif prenant en entrée le vecteur d’état du moteur à l’utilisation précédent l’utilisation considérée ainsi que les données associées à l’utilisation considérée ; A partir du vecteur d’état du moteur et des données associées à chaque utilisation avec , une étape de détermination d’un vecteur d’état contextuel associé à l’utilisation cible à l’aide d’une somme pondérée de l’ensemble de données associé à chaque vol ; A partir des données associées à chaque utilisation avec , une étape de détermination d’un vecteur contextuel d’utilisation associé à l’utilisation cible à l’aide d’une somme pondérée de l’ensemble de données associé à chaque vol ; A partir du vecteur contextuel d’état , du vecteur contextuel d’utilisation et de données de profil associés à l’utilisation cible , une étape de détermination, à l’aide d’un réseau de neurones dense, du jeu de paramètres du modèle ; A partir du modèle à base de mixture gaussienne, une étape de détermination de la température des gaz de sortie lors de l’utilisation cible. Grâce à l’invention, il est non seulement possible de construire une mesure mais aussi d’identifier un modèle numérique interne dépendant uniquement de l'état du moteur, ce modèle numérique étant utilisé pour simuler le comportement du moteur sur des vols qu'il n'aura pas nécessairement effectués et ceci à toute étape de sa vie. Il sera notamment possible de déterminer l’évolution temporelle de la mesure statistique intrinsèque de la température des gaz de sortie à l’aide de simulation sur des ensembles de vols de référence, mais aussi de comparer deux moteurs en simulant le vol de l’un sur l’autre, voire d’évaluer la différence entre l’état courant du moteur et sa version presque neuve. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon un premier aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Dans un mode de réalisation, le vecteur contextuel d’état est donné par l’expression suivante : où le poids est donné par l’expression suivante : où le coefficient donné par la relation suivante : où est la fonction similarité cosinus. Dans un mode de réalisation, le vecteur contextuel d’utilisation est donné par l’expression suivante : où le poids est donné par l’expression suivante : Où le coefficient est donné par la relation suivante : Où est la fonction sigmoïde, , et sont des paramètres et sont l’ensemble des données d’utilisation associée à l’utilisation d’indice à l’exception des données relatives au fonctionnement de la turbomachine, exception faite de la vitesse de rotation commandée par le pilote de ladite turbomachine. Dans un mode de réalisation, le modèle à base de mixture gaussienne est donné par l’expression suivante : où est la densité de probabilité pour le vol cible considéré, la turbomachine considérée et un nombre de composantes du modèle représentant les modes possibles d’évolutions de l’usure, et où , et sont les paramètres de la gaussienne pour le vol et pour la turbomachine . Dans un mode de réalisation, l’étape de détermination du vecteur contextuel d’utilisation et l’étape de détermination du vecteur contextuel d’état sont effectuées à l’aide d’un réseau de neurones récursif. Un deuxième aspect de l’invention concerne un procédé de mesure de l’usure d’un moteur entre une première utilisation et une deuxième utilisation avec , comprenant : pour chaque utilisation avec , une étape de détermination de la température des gaz de sortie d’un moteur, chaque utilisation étant associée à des données d’utilisation et à un état du moteur ; pour chaque utilisation avec , une étape de détermination de la température des gaz de sortie d’un moteur en prenant les données d’utilisation relatives à l’utilisation considérée et un état de moteur relatif à la première utilisation ; pour chaque utilisation , une étape de comparaison entre la détermination de la température des gaz de sortie effectué en considérant l’état du moteur relatif à l’utilisation considérée et la détermination de la température des gaz de sortie effectué considérant l’état du moteur de la première utilisation ; En outre, l’usure est évaluée à partir de cette comparaison. Un troisième aspect de l’invention concerne un dispositif de traitement de données comprenant des moyens configurés pour mettre en œuvre le procédé selon un premier ou un deuxième aspect de l’invention. Un quatrième aspect de l’invention concerne un 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 un premier ou un deuxième aspect de l’invention. Un cinquième aspect de l’invention concerne un support de données lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon le quatrième aspect de l’invention. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La illustre la première étape d’un procédé selon l’invention. La illustre la deuxième étape d’un procédé selon l’invention. La illustre la troisième étape d’un procédé selon l’invention. La illustre la quatrième étape d’un procédé selon l’invention. La illustre la détermination de la température des gaz de sortie lors de différents vols à l’aide d’un procédé selon l’invention. La et la illustrent la mesure de l’usure d’une turbomachine à l’aide d’un procédé selon l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE Sauf précision contraire, un même élément apparaissant sur des figures différentes présente une référence unique. Procédé de détermination de la température de gaz de sortie d’une turbomachine lors d’un vol cible Un premier aspect de l’invention concerne un procédé de détermination de la température des gaz de sortie d’un moteur lors d’une utilisation cible à partir des données associées à une partie aux moins des utilisations précédentes, les données comprenant, pour chaque utilisation parmi les utilisations précédentes, une première série de données relative au moteur et mesurée lors de l’utilisation considérée (par exemple, la température des gaz de sortie, la vitesse de rotation, etc.), et une deuxième série de données relative aux conditions environnementales lors de l’utilisation considérée (par exemple, la température, la pression, la poussière, etc.), la première et la deuxième série de données étant regroupées dans un vecteur de données associé à l’utilisation considérée . De plus, dans le procédé selon un premier aspect de l’invention, la température des gaz de sortie est déterminée à l’aide d’un modèle à base de mixture gaussienne caractérisé par un jeu de paramètres du modèle noté dans la suite. Dans la suite, à des fins d’illustration, le moteur est une turbomachine et une utilisation correspond à un vol effectué à l’aide de la turbomachine. Par ailleurs, l’ensemble des données relatives à un vol est noté . En particulier, l’ensemble des données relatives à la température des gaz de sortie est comprise dans cet ensemble de données . De plus l’ensemble des données relative à un vol à l’exclusion des données ou de tout autre donnée relative au fonctionnement de la turbomachine (exception faite de la vitesse de rotation de la turbomachine commandée par le pilote) est noté . Un exposant pourra éventuellement être ajouté à ces notations pour préciser que plusieurs turbomachines peuvent être prises en compte. Par exemple, représente l’ensemble des données relatives à un vol d’indice de la turbomachine . Dans un mode de réalisation, les données sont mesurées lors de la phase de croisière du vol, cette dernière étant en général la phase de vol que l’on cherche à optimiser. Cependant, la période de mesure lors du vol (ou plus générale de l’utilisation) pourra être déterminée par d’autres critères, comme un niveau de vibration ou comme un niveau de consommation de carburant. Détermination du vecteur d’état de la turbomachine Comme illustré à la , le procédé comprend tout d’abord, pour chaque vol avec avec de préférence (c’est à dire que l’ensemble des vols précédents est pris en compte), une étape 1E1 de détermination, par un réseau de neurones récursif LSTM, d’un vecteur d’état de la turbomachine associé au vol considéré, le réseau de neurones récursif LSTM prenant en entrée le vecteur d’état de la turbomachine au vol précédent le vol considéré ainsi que les données associées au vol considéré . Lorsque plusieurs turbomachines sont prises en compte, cette étape est effectuée pour chaque turbomachine de sorte à déterminer le vecteur d’état associé au vol pour la turbomachine considérée. Plus particulièrement, le réseau de neurone LSTM est un « gated recurrent network », notamment un réseau de neurone à mémoire à court et long terme (en anglais Long Short Term Memory ou LSTM) ou bien encore deux réseaux de neurone LSTM empilés (ou stacked LSTM). Dans la suite, sur les figures et afin de simplifier les illustrations, les deux réseaux de neurone LSTM empilés sont représentés par un seul réseau LSTM. Le lecteur pourra se référer au document Hochreiter and Schmindhuber (1997) pour plus d’information sur les réseaux de neurone LSTM. Détermination du vecteur contextuel d’état Comme illustré à la , le procédé comprend ensuite, à partir du vecteur d’état de la turbomachine et des données associées à chaque vol avec , une étape de détermination d’un vecteur contextuel d’état associé au vol cible , ledit vecteur contextuel d’état étant déterminé au moyen d’une somme pondérée de l’ensemble de données associé à chaque vol . Ce vecteur contextuel d’état permet d’obtenir un mécanisme d’attention à long terme pour la détermination de la température des gaz de sortie. Comme précédemment lorsque plusieurs turbomachines sont prises en compte, cette étape est mise en œuvre pour une pluralité de turbomachines. Dans un mode de réalisation, un poids est associé à chaque vol en fonction de la similitude entre le vol considéré et le vol cible . Dans ce mode de réalisation, ce poids est calculé à l’aide d’un premier coefficient donné par la relation suivante : [Math. 1] où est la fonction similarité cosinus connu du domaine et qui permet de mesurer la similarité de deux vecteurs en déterminant le cosinus de leur angle. Le poids associé au vol est ensuite déterminé à partir de ce coefficient à l’aide de la relation suivante : [Math. 2] Le vecteur contextuel d’état est ensuite calculé en faisant une somme pondérée de l’ensemble de données associé à chaque vol pondéré par le poids associé audit vol . Autrement dit, le vecteur contextuel d’état est donné par la relation suivante : Détermination du vecteur contextuel de vol Comme illustré à la , le procédé comprend ensuite, à partir des données associées à chaque vol avec , une étape de détermination d’un vecteur contextuel de vol associé au vol cible , ledit vecteur contextuel de vol étant déterminé à l’aide d’une somme pondérée de l’ensemble de données associé à chaque vol . Ce vecteur contextuel de vol permet d’obtenir un mécanisme d’attention à court terme pour la détermination de la température des gaz de sortie. De préférence, , voire , le calcul du vecteur contextuel d’état étant moins gourmand en ressources de calculs que le calcul du vecteur contextuel de vol qui nécessite une procédure d’apprentissage. Dans un mode de réalisation, comme pour la détermination d’un vecteur contextuel d’état , un poids est associé à chaque vol en fonction de la similitude entre le vol considéré et le vol cible . Dans ce mode de réalisation, ce poids est calculé à l’aide d’un premier coefficient donné par la relation suivante : Où est la fonction sigmoïde, , et sont des paramètres et sont (comme déjà mentionné) l’ensemble des données de vol associée au vol à l’exception des données relatives au fonctionnement de la turbomachine, exception faite de la vitesse de rotation de la turbomachine. Autrement dit, le vecteur ne comprend aucune information relative au fonctionnement de la turbomachine à l’exception de la vitesse de rotation de cette dernière. Le poids associé au vol est ensuite déterminé à partir de ce coefficient à l’aide de la relation suivante : [Math. 5] Le vecteur contextuel de vol est ensuite calculé en faisant une somme pondérée de l’ensemble de données associé à chaque vol pondéré par le poids associé audit vol . Autrement dit, le vecteur contextuel de vol est donné par la relation suivante : Détermination des paramètres du modèles Le procédé comprend ensuite, à partir du vecteur contextuel d’état , du vecteur contextuel de vol et de données de profil associés au vol cible (et comprenant les données de contexte de vol et les données de commandes de vol), une étape de détermination, à l’aide d’un réseau de neurones dense, du jeu de paramètres du modèle. Autrement dit, ces vecteurs ( , , ) sont concaténés et fournis en entré au réseau de neurone dense, ce dernier fournissant en sortie le jeu de paramètres du modèle. Comme précédemment lorsque plusieurs turbomachines sont prises en compte, cette étape est mise en œuvre pour une pluralité de turbomachines. Pour rappel, le modèle est un modèle à base de mixture gaussienne. Ce dernier peut être mis sous la forme suivante : [Math. 7] Où est la densité de probabilité pour le vol cible considéré, la turbomachine considérée et un nombre de composantes (c’est-à-dire de gaussienne) du modèle représentant les modes possibles d’évolutions de l’usure (par exemple, correspond à une utilisation immédiate du moteur après le vol précédent et correspond à une utilisation du moteur mais après qu’on ait pratiqué un lavage), et où , et sont les paramètres de la gaussienne pour le vol et pour la turbomachine . Plus particulièrement, représente l’espérance et représente l’écart type. Le coefficient est quant à lui un coefficient de pondération (ou de mixture) choisi de sorte que et est la loi Gaussienne centrée en et de variance . C’est donc la valeur de ces coefficients qui est déterminée lors de cette étape. Comme mentionné précédemment, les valeurs des paramètres du modèle sont déterminées à partir du vecteur d’état contextuel , du vecteur de vol contextuel et de données de profil associés au vol cible . Pour pouvoir effectuer une telle détermination, le réseau de neurone dense a été entrainé à déterminer lesdits paramètres à partir des données issues des vols et à l’aide d’une fonction de coût. Cet entrainement peut être effectué avant le procédé selon l’invention ou bien dans le cadre de ce dernier, lors d’une étape préliminaire d’entrainement du réseau de neurone dense. Dans un mode de réalisation, cette fonction de coût prend la forme suivante : [Math. 8] Où désigne l’ensemble des paramètres du modèle et est le nombre de vols disponibles (pour lequel des données existent) pour la turbomachine considérée. S’agissant d’une fonction de coût, déterminer les paramètres du modèle revient à trouver les paramètres minimisant la fonction précédente. Détermination de la température des gaz de sortie Le procédé comprend également, à partir du modèle à base de mixture gaussienne, une étape de détermination de la température des gaz de sortie lors du vol cible. Dans un mode de réalisation, de la température des gaz de sortie est considérée comme étant égale à la valeur la plus probable de ladite température (déterminée à l’aide du modèle à base de mixture). Dans un mode de réalisation, la valeur de la température des gaz de sortie est déterminée en effectuant un tirage aléatoire (suivant une loi de probabilité fixé par le modèle à base de mixture), de préférence une pluralité tirages de sorte à déterminer, en plus de la température, la variabilité de cette dernière. La illustre la température de sortie des gaz E (en °C) en fonction de l’indice du vol. La variabilité observée est due à la forte dépendance de cette température au contexte de vol. Procédé de mesure de l’usure d’une turbomachine entre un premier vol et un deuxième vol Un deuxième aspect de l’invention concerne un procédé de mesure de l’usure d’un moteur entre une première utilisation et une deuxième utilisation avec . De préférence, de sorte que le modèle ait suffisamment de données pour fournir un résultat pertinent. Dans la suite, cet aspect de l’invention sera illustré dans un cas où le moteur est une turbomachine, chaque utilisation étant associée à un vol effectué par ladite turbomachine. Par exemple, il sera possible de mesurer l’évolution de l’usure d’une turbomachine entre le trentième vol (c’est à dire ) et le millième vol (c’est à dire ). Détermination de la température avec prise en compte de l’usure Pour cela, le procédé comprend, pour chaque vol avec , une étape de détermination de la température des gaz de sortie d’une turbomachine, chaque vol étant associé à des données d’utilisation et à un état de la tubomachine moteur . Autrement dit, lors de cette étape, la température des gaz de sortie est déterminée en prenant en compte l’usure progressive de la turbomachine au cours des vols successifs (au travers de la pris en compte du vecteur d’état ). Détermination de la température sans prise en compte de l’usure Le procédé comprend en suite, pour chaque vol avec , une étape de détermination de la température des gaz de sortie d’une turbomachine en prenant les données de vol relatives au vol considéré et un état de moteur relatif au premier vol . Autrement dit, la température des gaz de sortie est déterminée en prenant en compte les données spécifiques à chaque vol, mais en supposant que l’usure de la turbomachine n’évolue pas et reste égale à l’usure du moteur au premier vol . Comparaison des déterminations avec et sans prise en compte de l’usure Le procédé comprend ensuite, pour chaque utilisation avec , une étape de comparaison entre la détermination de la température des gaz de sortie effectuée en considérant l’état de la turbomachine relatif au vol considéré et la détermination de la température des gaz de sortie effectuée considérant l’état de la turbomachine du premier vol. En effectuant une telle comparaison, il est possible d’éliminer la composante liée aux données relatives au vol dans la détermination de la température de gaz de sortie, laissant apparaitre la composante due à l’état de la turbomachine et donc à l’usure de cette dernière. Une telle comparaison est illustrée à la et à la sur lesquelles sont représentés, en abscisse, le vol considéré et en ordonnée la différence entre la température de sortie d’échappement déterminée en prenant en compte l’usure de la turbomachine et la température de sortie d’échappement déterminée en supposant l’usure constante (c’est-à-dire l’état de la turbomachine constant et égal à , dans l’exemple des et , ). Sur la , un décrochement soudain peut être observé aux alentours du vol 1500 traduisant une usure soudaine de la turbomachine (cette usure détectée par le procédé selon l’invention a pu ensuite être confirmée par une inspection technique, validant ainsi la bonne mesure de l’usure). Sur la , un décrochement soudain peut être observé aux alentours du vol 1600 traduisant une amélioration des performances (une diminution de l’usure selon la mesure de l’invention) qui a pu être confirmée et associée à une opération de maintenance ayant eu lieu sur la turbomachine en question. Il ressort clairement de ces figures, que l’usure de la turbomachine peut être évaluée à partir de cette comparaison. Il est clair en outre qu’une telle évaluation permet de détecter une dégradation de la turbomachine ( ) ou bien encore d’identifier les opérations de maintenance permettant de restaurer tout ou partie des performances de la turbomachine ( ). Une telle mesure permet donc, par exemple, de planifier plus facilement les opérations de maintenance ou bien encore de sélectionner les opérations de maintenances les plus efficaces. Dispositif pour la mise en œuvre d’un procédé selon l’invention Un troisième aspect de l’invention concerne un dispositif de traitement des données comprenant des moyens configurés pour mettre en œuvre le procédé selon un premier ou un deuxième aspect de l’invention. Plus particulièrement, le dispositif comprend un moyen de calcul (par exemple un processeur, un FPGA ou une carte ASIC) associé à un moyen de stockage (par exemple une mémoire RAM et/ou un disque dur), ladite mémoire étant configuré pour stocker les instructions et les données nécessaire à la mise en œuvre d’un procédé selon un premier aspect ou un deuxième aspect de l’invention. Le moyen de calcul peut notamment être configurer pour réaliser un ou plusieurs réseaux de neurones nécessaires à la mise d’un procédé selon un premier ou un deuxième aspect de l’invention. Il peut également comprendre des moyens de saisie (par exemple un clavier ou un écran tactile) et des moyens d’affichage (par exemple un écran) afin de permettre à un opérateur de mettre en œuvre un procédé selon un premier ou un deuxième aspect de l’invention. Procédé de détermination de la température des gaz de sortie d’un moteur lors d’une utilisation cible à partir des données associées à une partie au moins des utilisations précédentes, les données comprenant, pour chaque utilisation parmi les utilisations précédentes, une première série de données relative au moteur et mesurée lors de l’utilisation considérée, et une deuxième série de données relative aux conditions environnementales lors de l’utilisation considérée, la première et la deuxième série de donnée étant regroupées dans un vecteur de donnée associé au vol considéré , la température des gaz de sortie étant déterminée à l’aide d’un modèle à base de mixture gaussienne caractérisé par un jeu de paramètres du modèle, le procédé comprenant : Pour chaque utilisation avec , une étape (1E1) de détermination, par un réseau de neurones récursif, d’un vecteur d’état du moteur associé à l’utilisation considérée, le réseau de neurones récursif prenant en entrée le vecteur d’état du moteur à l’utilisation précédent l’utilisation considérée ainsi que les données associées à l’utilisation considérée ; A partir du vecteur d’état du moteur et des données associées à chaque utilisation avec , une étape (1E2) de détermination d’un vecteur d’état contextuel associé à l’utilisation cible à l’aide d’une somme pondérée de l’ensemble de données associé à chaque vol ; A partir des données associées à chaque utilisation avec , une étape (1E3) de détermination d’un vecteur contextuel d’utilisation associé à l’utilisation cible à l’aide d’une somme pondérée de l’ensemble de données associé à chaque vol ; A partir du vecteur contextuel d’état , du vecteur contextuel d’utilisation et de données de profil associés à l’utilisation cible , une étape (1E4) de détermination, à l’aide d’un réseau de neurones dense, du jeu de paramètres du modèle ; A partir du modèle à base de mixture gaussienne, une étape de détermination de la température des gaz de sortie lors de l’utilisation cible. Procédé selon la revendication précédente dans lequel le vecteur contextuel d’état est donné par l’expression suivante : où le poids est donné par l’expression suivante : où le coefficient donné par la relation suivante : où est la fonction similarité cosinus. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel le vecteur contextuel d’utilisation est donné par l’expression suivante : où le poids est donné par l’expression suivante : Où le coefficient est donné par la relation suivante : Où est la fonction sigmoïde, , et sont des paramètres et sont l’ensemble des données d’utilisation associée à l’utilisation d’indice à l’exception des données relatives au fonctionnement de la turbomachine, exception faite de la vitesse de rotation de ladite turbomachine. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel le modèle à base de mixture gaussienne est donné par l’expression suivante : où est la densité de probabilité pour le vol cible considéré, la turbomachine considérée et un nombre de composantes du modèle représentant les modes possibles d’évolutions de l’usure, et où , et sont les paramètres de la gaussienne pour le vol et pour la turbomachine .. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel l’étape de détermination du vecteur contextuel d’utilisation et l’étape de détermination du vecteur contextuel d’état sont effectuées à l’aide d’un réseau de neurones récurent. Procédé de mesure de l’usure d’un moteur entre une première utilisation et une deuxième utilisation avec , comprenant : pour chaque utilisation avec , une étape de détermination de la température des gaz de sortie d’un moteur à l’aide d’un procédé selon l’une des revendications précédentes, chaque utilisation étant associée à des données d’utilisation et à un état du moteur ; pour chaque utilisation avec , une étape de détermination de la température des gaz de sortie d’un moteur à l’aide d’un procédé selon l’une des revendications précédentes en prenant les données d’utilisation relative à l’utilisation considérée et un état de moteur relatif à la première utilisation ; pour chaque utilisation avec , une étape de comparaison entre la détermination de la température des gaz de sortie effectué en considérant l’état du moteur relatif à l’utilisation considérée et la détermination de la température des gaz de sortie effectué considérant l’état du moteur de la première utilisation ; l’usure étant évaluée à partir de cette comparaison. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel le moteur est une turbomachine, chaque utilisation étant associé à un vol réalisé par ladite turbomachine. Dispositif de traitement de données comprenant des moyens configurés pour en œuvre le procédé selon l’une des revendications précédentes. 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 7. Support de données lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon la revendication 9.