FR 3142280 A1 20240524 FR 2212200 A 20221123 Procédé de détermination d'une valeur de recommandation d'un paramètre de régulation d'un dispositif d'infusion de fluide (20). Le procédé étant mis en œuvre par un dispositif de régulation (30) et comprenant les étapes de récupération de données d'utilisateur (40), renseignement d'un réseau d'apprentissage par renforcement profond (42), délivrance en sortie d'un résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond (44), renseignement d'un certificat d'incertitude (46), délivrance en sortie d'un résultat de certificat d'incertitude (48), comparaison du résultat de certificat d'incertitude (50), détermination de la valeur de recommandation (52), d'un paramètre de régulation du dispositif d'infusion de fluide (20) en fonction d'un état de l'utilisateur unique à l'aide d'un algorithme de régulation ou du réseau d'apprentissage par renforcement profond. Figure pour l’abrégé: figure 3 Procédé de détermination d'un niveau d'incertitude d'un réseau d'apprentissage par renforcement profond et dispositif mettant en œuvre un tel procédé. DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention a pour objet un procédé de détermination d'un niveau d'incertitude d'un réseau d'apprentissage par renforcement profond et un dispositif mettant en œuvre ce procédé. Plus particulièrement, la présente invention concerne un procédé de détermination d'un niveau d'incertitude d'un réseau d'apprentissage par renforcement profond utilisé pour déterminer une valeur de recommandation d'un paramètre de régulation d'un dispositif d'infusion de fluide et un dispositif mettant en œuvre ce procédé. ARRIÈRE-PLAN DE L'INVENTION Dans le domaine de la santé, et plus précisément dans le domaine du traitement du diabète, il est bien connu de déterminer une valeur de recommandation correspondant à une quantité d'insuline afin de maintenir le glucose sanguin, également appelé glycémie, dans une plage sûre, entre l'hypoglycémie et l'hyperglycémie, appelée euglycémie. Récemment, des systèmes dits "en boucle fermée" ont été développés, dans lesquels un processeur est programmé pour évaluer un taux volumique d'insuline à injecter, sur la base de données relatives à l'utilisateur et/ou de données temporelles, telles que des mesures passées et/ou présentes de la glycémie, et réguler l'injection d'insuline en fonction de cette évaluation. Le processeur peut également être programmé pour évaluer un volume d'insuline à injecter dans certaines circonstances particulières, notamment lors des repas et/ou d'une activité physique. La quantité peut être injectée à l'utilisateur, sous réserve de l'approbation de celui-ci. De tels systèmes sont également appelés systèmes "semi-fermés" car le patient doit déclarer certaines de ces circonstances particulières. Les données temporelles sont souvent utilisées pour prédire la glycémie future. Cette prédiction sert ensuite à calculer la quantité d'insuline à injecter afin de maintenir la glycémie dans une plage acceptable. Une prédiction incorrecte du taux futur de glucose sanguin peut conduire à une quantité calculée non appropriée de l'insuline à injecter, entraînant une concentration de glucose sanguin à des intervalles inacceptables, durant lesquels le patient peut être en hypoglycémie et/ou en hyperglycémie. Un inconvénient majeur de ce procédé est qu'il ne peut pas prendre en compte de manière précise tous les paramètres influençant le comportement général de la glycémie. Cela conduit à une détermination imprécise d'une valeur de recommandation. L'invention vise donc à remédier au moins partiellement aux problèmes techniques présentés ci-dessus et de plus à traiter les problèmes de sécurité potentiels qu'une solution utilisant l'apprentissage par renforcement pourrait causer. BREF RÉSUMÉ DE L'INVENTION L'invention a donc pour objet un procédé de détermination d'une valeur de recommandation d'un paramètre de régulation d'un dispositif d'infusion de fluide, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif de régulation et comprenant les étapes suivantes : récupération de données d'utilisateur, chaque donnée des données d'utilisateur étant horodatée et les données d'utilisateur se rapportant à un utilisateur unique, les données d'utilisateur comprenant au moins : une pluralité de quantités d'un médicament infusé à l'utilisateur unique ; une pluralité de valeurs physiologiques de l'utilisateur unique ; une pluralité de valeurs estimées ; et dans lequel une pluralité de quantités d'un médicament infusé à l'utilisateur unique, une valeur physiologique de l'utilisateur unique de la pluralité de valeurs physiologiques de l'utilisateur unique et une valeur estimée de la pluralité de valeurs estimées représentent un état de l'utilisateur unique, renseignement d'un réseau d'apprentissage par renforcement profond, l'étape de renseignement d'un réseau d'apprentissage par renforcement profond consistant à fournir un état de l'utilisateur unique comme entrée dans le réseau d'apprentissage par renforcement profond, ledit réseau d'apprentissage par renforcement profond comprenant au moins deux couches ; délivrance en sortie d'un résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond, l'étape de délivrance en sortie du résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond consistant à délivrer en sortie un résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond pour au moins une avant-dernière couche des au moins deux couches ; renseignement de certificats d'incertitude, l'étape de renseignement de certificats d'incertitude consistant à fournir un résultat de l'avant-dernière couche des au moins deux couches comme entrée dans lesdits certificats d'incertitude ; délivrance en sortie d'un résultat de certificat d'incertitude, l'étape de délivrance en sortie du résultat du certificat d'incertitude consistant à délivrer en sortie un résultat de certificat d'incertitude ; comparaison du résultat de certificat d'incertitude, l'étape de comparaison du résultat d'incertitude consistant à comparer le résultat d'incertitude à une valeur seuil d'incertitude, la valeur seuil d'incertitude représentant une valeur en dessous de laquelle la sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est considérée certaine, sinon, la sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est considérée incertaine ; et si le réseau d'apprentissage par renforcement profond est considéré certain, détermination de la valeur de recommandation d'un paramètre de régulation du dispositif d'infusion de fluide en fonction d'un état de l'utilisateur unique à l'aide du réseau d'apprentissage par renforcement profond ; ou bien détermination de la valeur de recommandation d'un paramètre de régulation du dispositif d'infusion de fluide en fonction d'un état de l'utilisateur unique à l'aide d'un autre algorithme de régulation. Une telle configuration permet d'estimer si une sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est certaine et précise ou, au contraire, si ladite sortie est incertaine et inexacte et augmente donc la sécurité du procédé. Selon la présente invention, un état de l'utilisateur unique comprend une valeur physiologique de l'utilisateur unique de la pluralité de valeurs physiologiques de l'utilisateur unique présentant un horodatage t, une valeur estimée de la pluralité de valeurs estimées présentant un horodatage sensiblement égal à l'horodatage t et une pluralité de quantités d'un médicament infusé à l'utilisateur unique de la pluralité de quantités de médicament infusé à l'utilisateur unique présentant un horodatage sensiblement égal ou inférieur à l'horodatage t. Selon la présente invention, 'sensiblement égal' signifie égal à plus ou moins soixante secondes. Selon un mode de réalisation, un autre algorithme de régulation peut être de n'importe quel type tel qu'un régulateur PID (proportionnel, intégral, dérivé), ou un autre algorithme de réseau d'apprentissage par renforcement profond par exemple. Selon un mode de réalisation, le réseau d'apprentissage par renforcement profond peut être de n'importe quel type tel qu'un réseau de politique, un paramétrisation de réseau neuronal profond de valeurs Q (p. ex. Q-learning profond, acteur-critique...) ou un réseau de politique entrainé pour reproduire les comportements induits par un algorithme de Q-learning par exemple. Dans le cas où le réseau d'apprentissage par renforcement profond est un réseau de politique, la sortie de ce réseau de politique correspond à la valeur de recommandation. Dans le cas où le réseau d'apprentissage par renforcement profond est une paramétrisation de réseau neuronal profond de valeurs Q, la valeur de recommandation est une valeur maximisant la valeur Q estimée par ladite paramétrisation de réseau neuronal profond de valeurs Q. Selon un mode de réalisation, le médicament infusé à l'utilisateur unique correspond à de l'insuline infusée à l'utilisateur unique. Selon un mode de réalisation, la valeur de recommandation correspond à une valeur de recommandation d'insuline. Selon un mode de réalisation, la pluralité de valeurs physiologiques de l'utilisateur unique consiste en valeurs de glucose sanguin. Selon un mode de réalisation, la pluralité de valeurs estimées consiste en valeurs de glucides actifs (COB). Un COB peut être estimé en fonction des valeurs de glucose sanguin et des apports en glucides tels que la taille de repas par exemple. Un COB représente les glucides ingérés par l'utilisateur unique dont l'impact ne peut pas encore être mesuré dans le glucose sanguin. Selon un mode de réalisation spécifique compatible avec les modes de réalisation présentés ci-dessus, les données d'utilisateur comprennent également au moins une annonce de repas. Un état pourrait alors comprendre une annonce de repas. Selon la présente invention, une annonce de repas représente une annonce d'un futur repas contenant à une certaine quantité de glucides à une heure future. Selon un mode de réalisation, le réseau de politique peut être entrainé à l'aide de n'importe quel type d'algorithme d'apprentissage par renforcement tel qu'un algorithme d’entrainement à gradient de politique, un algorithme de gradient de politique proximal déterministe, un algorithme acteur-critique, ou un algorithme de recherche aléatoire augmentée par exemple. Selon un mode de réalisation, la paramétrisation de réseau neuronal profond de valeurs Q peut être entrainée à l'aide du Q-learning profond, ou de l'algorithme acteur-critique par exemple. Selon un mode de réalisation, les certificats d'incertitude sont optimisés selon une fonction de perte : L(C) = 1/n ∑ i=1…b ∑j=1…n lC(Cj( ϕ(xi))) + P(C) où : l C est n'importe quelle fonction de perte appliquée aux sorties de chaque certificat ; P(C) est n'importe quelle fonction de pénalité sur les certificats ; est la sortie de l'avant-dernière couche du réseau d'apprentissage par renforcement profond, de dimension d ; et (x 1 ,...,x n ) représente un ensemble d'états d’entrainement. Selon la présente invention, les certificats d'incertitude représentent n'importe quel ensemble de fonctions C 1 ,...,C n qui sont construites pour mapper n'importe quelle entrée proche de l'ensemble d’entrainement sur 0 et mapper n'importe quelle entrée éloignée de l'ensemble d’entrainement sur des grandes valeurs. Selon un mode de réalisation, les certificats d'incertitude comprennent un ensemble de fonctions de l'état et les fonctions de l'état des certificats d'incertitude sont des fonctions qui, pour un état, associent son produit scalaire à un vecteur. Une telle configuration permet un entrainement facile car les fonctions qui, pour un état, associent son produit scalaire à un vecteur, n'ont pas beaucoup de paramètres et peuvent être calculées efficacement. Une telle configuration permet également d'obtenir une bonne précision car les fonctions qui, pour un état, associent sont produit scalaire à un vecteur ne sont pas prônes au sur-ajustement et généralisent précisément des états invisibles. Il est également plus facile d'implémenter une contrainte d'orthonormalité qui garantit une paramétrisation large par des certificats. Une telle configuration permet d'obtenir un résultat précis du certificat d'incertitude et donc d'améliorer la sécurité du procédé sans nécessiter de charge de calcul importante. Selon un mode de réalisation, les fonctions de l'état sont entrainées de manière à minimiser une fonction de perte : L(C 1 ,...,C n ) = 1/n ∑ i=1… n || C T ϕ(xi)||² + λ||C T C – I k || Où : ϕ(x) est la sortie de l'avant-dernière couche du réseau d'apprentissage par renforcement profond, de dimension d ; (x 1 ,...,x n ) représente un ensemble d'états d’entrainement ; (C 1 ,...,C k ) représente l'ensemble des fonctions de l'état, ayant chacune une dimension d+1 ; C T représente une transposée d'une matrice C=(C 1 ,…,C k ) (C T ϕ (x i )) j est défini comme (C T ϕ(x i )) j= ∑ l =1… d C lj ϕ(x i ) l + C l,d+1 ; I k représente une matrice d'identité de taille k ; λ représente un paramètre régissant le compromis entre proximité des certificats aux données et orthogonalité des certificats. || C T ϕ(xi)||² permet de motiver les certificats à mapper le ϕ(x) sur 0, de telle sorte que les certificats paramètrent l'ensemble d'états d’entrainement. λ||C T C – I k || permet de motiver les certificats à être orthogonaux (produisant une paramétrisation riche et identifiable de l'ensemble des fonctions de l'état). Une telle configuration permet d'éviter de déterminer la valeur de recommandation d'un paramètre de régulation du dispositif d'infusion de fluide en fonction d'un état de l'utilisateur unique à l'aide du réseau d'apprentissage par renforcement profond lorsque l'état ne convient pas audit réseau d'apprentissage par renforcement profond car il a été constaté que l'incertitude augmente à mesure qu'un bruit de glycémie et/ou un bruit d'annonce de repas et/ou un bruit d'insuline infusée augmente. Selon un mode de réalisation, (C 1 ,...,C k ) sont initialisés de manière aléatoire. Selon un mode de réalisation, les certificats d'incertitude comprennent un ensemble de fonctions de l'état et les fonctions de l'état des certificats d'incertitude sont des réseaux de neurones. Une telle configuration permet d'obtenir un résultat de certificat d'incertitude très précis et donc d'améliorer la sécurité du procédé. Selon un mode de réalisation, les fonctions de l'état sont entrainées par le biais de simulations et l'ensemble d'états d’entrainement comprend des états spécifiquement sélectionnés, les états spécifiquement sélectionnés étant sélectionnés selon la qualité des valeurs de recommandation déterminées par le réseau d'apprentissage par renforcement profond sur la base dudit état. Une telle configuration permet d'obtenir un ensemble d'états d’entrainement comprenant des états spécifiquement sélectionnés de telle sorte que les fonctions de l'état soient entrainées en utilisant des états sélectionnés selon la qualité des valeurs de recommandation déterminées par le réseau d'apprentissage par renforcement profond d'après ledit état et permet donc d'obtenir des certificats d'incertitude précis. Selon un mode de réalisation, les états spécifiquement sélectionnés peuvent être soit des états simulés, soit des états réels. Un état simulé est un état obtenu dans un environnement de simulation tandis qu'un état réel est un état obtenu en mesurant et/ou estimant des valeurs d'un utilisateur unique. L'utilisation d'états simulés permet d'augmenter la sécurité du procédé car elle offre un moyen simple d'identifier les états sur lesquels le réseau d'apprentissage par renforcement profond aurait bien fonctionné - simplement en évaluant les performances du réseau d'apprentissage par renforcement profond sur les simulations correspondantes. Selon un mode de réalisation, le réseau d'apprentissage par renforcement profond est un réseau neuronal profond. Un réseau neuronal profond permet d'obtenir, la plupart du temps, des sorties d'une grande précision. Combiné à un algorithme de régulation utilisé dans le cas où lesdites sorties sont incertaines, il permet d'obtenir un procédé qui est globalement précis et sûr. Selon un mode de réalisation, la valeur seuil d'incertitude est ajustée après l’entrainement de fonctions de l'état en fonction des résultats de simulation. Selon la présente invention, les résultats de simulation sont des résultats du procédé mis en œuvre dans une simulation. Une telle configuration permet d'augmenter la sécurité du procédé car le seuil d'incertitude est utilisé pour déterminer si la valeur de recommandation sera déterminée par le réseau d'apprentissage par renforcement profond ou par l'algorithme de régulation. Selon un mode de réalisation, le seuil d'incertitude est ajusté de manière à éliminer tous les états conduisant à une glycémie inférieure à 54 mg/dL et/ou supérieure à 250 mg/dL dans l'heure qui suit. Une telle configuration permet d'augmenter considérablement la sécurité du procédé tout en maintenant sa bonne efficacité. Selon un mode de réalisation, le seuil d'incertitude est ajusté de manière à maintenir des indicateurs de sécurité tels qu'un temps dans la plage (TIR) au-dessus d'un certain pourcentage X et/ou un temps d'hypoglycémie inférieur à un certain pourcentage Y et/ou un temps d'hyperglycémie inférieur à un certain pourcentage Z. Les certains pourcentages X, Y et Z sont des performances de procédé de référence et peuvent être modifiés en fonction des performances de l'algorithme de régulation afin au moins d'améliorer lesdits performances de l'algorithme de régulation ou d'améliorer considérablement la sécurité du procédé. Selon un mode de réalisation, la valeur seuil d'incertitude est obtenue en réalisant plusieurs simulations, chaque simulation ayant une valeur seuil d'incertitude différente et en maintenant le seuil d'incertitude le plus élevé conforme aux indicateurs de sécurité. L'invention a également pour objet un procédé de détermination d'une incertitude d'une sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond d'un réseau d'apprentissage par renforcement profond déjà entrainé comprenant au moins deux couches, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif de régulation et comprenant les étapes suivantes : récupération de données d'entrée, les données d'entrée comprenant au moins un état, renseignement du réseau d'apprentissage par renforcement profond, l'étape de renseignement du réseau d'apprentissage par renforcement profond consistant à fournir l'état en tant qu'entrée du réseau d'apprentissage par renforcement profond ; délivrance en sortie d'un résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond, l'étape de délivrance en sortie du résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond consistant à délivrer en sortie un résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond pour au moins une avant-dernière couche des au moins deux couches ; renseignement de certificats d'incertitude, l'étape de renseignement de certificats d'incertitude consistant à fournir un résultat de l'avant-dernière couche des au moins deux couches comme entrée dans lesdits certificats d'incertitude ; délivrance en sortie d'un résultat de certificat d'incertitude, l'étape de délivrance en sortie du résultat de certificat d'incertitude consistant à délivrer en sortie un résultat de certificat d'incertitude ; comparaison du résultat du certificat d'incertitude, l'étape de comparaison du résultat d'incertitude consistant à comparer le résultat d'incertitude à une valeur seuil d'incertitude, la valeur seuil d'incertitude représentant une valeur en dessous de laquelle la sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est considérée certaine ; dans lequel les certificats d'incertitude comprennent un ensemble de fonctions de l'état, lesdites fonctions de l'état étant entrainées comme suit : L(C 1 ,...,C n ) = 1/n ∑ i=1… n || C T ϕ(xi)||² + λ||C T C – I k || où : (x 1 ,...,x n ) représente un ensemble d'états d’entrainement ; (C 1 ,...,C k ) représente l'ensemble des fonctions de l'état, ayant chacune une dimension d+1 ; C T représente une transposée d'une matrice C=(C 1 ,...,C k ); C T ϕ(xi)) k est défini comme (C T ϕ(xi)) k = ∑ k =1… d C ki ϕ(xi) k + C d+1, k ; I k représente une matrice d'identité de taille k ; λ représente un paramètre contrôlant le compromis entre proximité d'une pluralité de certificats aux données et orthogonalité des certificats. Selon la présente invention, la pluralité de certificats représente un ensemble de fonctions de ϕ(x). Une telle configuration permet de déterminer si une sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est certaine et précise ou, au contraire, si cette sortie est incertaine et inexacte. || C T ϕ(xi)||² permet de motiver les certificats à mapper le ϕ(x) sur 0, de telle sorte que les certificats paramètrent l'ensemble d'états d’entrainement. λ || C T C - I k || permet de motiver les certificats à être orthogonaux (produisant ainsi une paramétrisation riche et identifiable de l'ensemble des fonctions de l'état). Selon la présente invention, la sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est la sortie finale du réseau d'apprentissage par renforcement profond, la sortie de la dernière couche du réseau d'apprentissage par renforcement profond. En fait, à l'exception de la première couche, chaque couche des au moins deux couches du réseau d'apprentissage par renforcement profond utilise comme entrée le résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond de la couche précédente. En d'autres termes, selon un mode de réalisation présentant plus que deux couches, le résultat d'une première couche correspond à l'entrée d'une deuxième couche, et le résultat de la deuxième couche correspond au résultat de la troisième couche, etc. Selon la présente invention, l'ensemble d'états d’entrainement représente un ensemble d'états qui sont sélectionnés comme pertinents à des fins d’entrainement. Selon un mode de réalisation, les états comprennent des annonces de repas. Selon un mode de réalisation, l’entrainement des certificats d'incertitude peut se faire comme suit : Entrées : un réseau d'apprentissage par renforcement profond π, : toutes les couches de π sauf la dernière. (x 1 ,...,x n ) un ensemble d'états. d : le nombre de neurones dans la dernière couche de π. Taux d'apprentissage ε (généralement entre 1e-3 et 1e-5 par exemple). Taille de lot b (de manière caractéristique entre 1 et 32 par exemple). Initialiser les certificats C=(C 1 ,...,C n ) au hasard, chacun ayant une taille/dimension (d+1). Pour s dans N Pour chaque lot (y 1 ,...,y b ) de taille b échantillonné à partir de (x 1 ,...,x n ), en utilisant une descente de gradient stochastique : itérer sur les données par lot Calculer L = 1/n ∑ i=1…b || C T ϕ(yi)||² + λ||C T C – I k || comme décrit précédemment Calculer le gradient de L par rapport à C : ∇ c L Actualiser C = C - ɛ∇ c L Sorties : Les certificats entrainés (C 1 ,...,C n ). Selon un mode de réalisation, la minimisation peut être de n'importe quel type tel qu'une descente de gradient stochastique. Selon un mode de réalisation, le taux d'apprentissage ε peut être diminué exponentiellement d'une valeur initiale ε 0 à une valeur finale ε 1 . Cela stimule des mises à jour plus importantes des certificats au cours des premières étapes de l’entrainement et des étapes plus précises vers la fin. En d'autres termes, ε peut être diminué de façon exponentielle afin de "motiver" des changements plus forts dans des itérations initiales et des changements plus petits dans des itérations ultérieures. Une telle configuration permet d'éviter de dépasser un optimum à chaque étape. L'invention a également pour objet un produit de programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, à l'exécution du programme par un ordinateur, amènent l'ordinateur à entreprendre les étapes du procédé tel que décrit ci-dessus. L'invention a également pour objet un dispositif de régulation pour déterminer une valeur de recommandation d'un paramètre de régulation d'un dispositif d'infusion de fluide, le dispositif de régulation comprenant : une unité de récupération, l'unité de récupération étant configurée pour récupérer des données d'utilisateur, chaque donnée des données d'utilisateur étant horodatée et les données d'utilisateur se rapportant à un utilisateur unique, les données d'utilisateur comprenant au moins : une pluralité de quantités d'un médicament infusé à l'utilisateur unique ; une pluralité de valeurs physiologiques de l'utilisateur unique ; une pluralité de valeurs estimées ; dans lequel une pluralité de quantités d'un médicament infusé à l'utilisateur unique, une valeur physiologique de l'utilisateur unique de la pluralité de valeurs physiologiques de l'utilisateur unique et une valeur estimée de la pluralité de valeurs estimées représentent un état de l'utilisateur unique, une unité de recommandation, l'unité de recommandation étant configurée pour déterminer la valeur de recommandation en fonction au moins d'un état de l'utilisateur unique, l'unité de recommandation étant configurée pour déterminer la valeur de recommandation en : renseignant un réseau d'apprentissage par renforcement profond, le renseignement d'un réseau d'apprentissage par renforcement profond consistant à fournir un état de l'utilisateur unique en tant qu'entrée dans un réseau d'apprentissage par renforcement profond, ledit réseau d'apprentissage par renforcement profond comprenant au moins deux couches ; délivrant en sortie un résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond, la délivrance en sortie du résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond consistant à délivrer en sortie un résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond pour au moins une avant-dernière couche des au moins deux couches ; renseignant des certificats d'incertitude, le renseignement des certificats d'incertitude consistant à fournir un résultat de l'avant-dernière couche des au moins deux couches comme entrée dans lesdits certificats d'incertitude ; délivrant en sortie un résultat de certificat d'incertitude, la délivrance en sortie du résultat de certificat d'incertitude consistant à délivrer en sortie un résultat de certificat d'incertitude ; comparant le résultat de certificat d'incertitude, la comparaison du résultat d'incertitude consistant à comparer le résultat d'incertitude à une valeur seuil d'incertitude, la valeur seuil d'incertitude représentant une valeur en dessous de laquelle la sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est considérée certaine, sinon, la sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est considérée incertaine; et si le réseau d'apprentissage par renforcement profond est considéré certain, déterminant la valeur de recommandation d'un paramètre de régulation du dispositif d'infusion de fluide en fonction de l'état de l'utilisateur unique à l'aide du réseau d'apprentissage par renforcement profond ; ou bien déterminant la valeur de recommandation d'un paramètre de régulation du dispositif d'infusion de fluide en fonction de l'état de l'utilisateur unique à l'aide d'un algorithme de régulation. Selon un mode de réalisation, le dispositif de régulation est configuré pour implémenter l'un quelconque des modes de réalisation des procédés décrits ci-dessus tels que l’entrainement des certificats d'incertitude par exemple. Les divers aspects non incompatibles définis ci-dessus peuvent être combinés. Les modes de réalisation de l'invention seront décrits ci-après en référence aux dessins, brièvement décrits ci-dessous : présente une vue schématique d'un dispositif de régulation selon un mode de réalisation de l'invention ; présente les étapes d'un procédé de détermination d'une incertitude d'une sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond d'un réseau d'apprentissage par renforcement profond déjà entrainé selon un mode de réalisation de l'invention ; et présente les étapes d'un procédé de détermination de la valeur de recommandation d'un paramètre de régulation du dispositif d'infusion de fluide selon un mode de réalisation de l'invention. DESCRIPTION DÉTAILLÉE DE L'INVENTION Comme le montre la , la présente invention a pour objet un dispositif de régulation 30 permettant de déterminer une valeur de recommandation d'un paramètre de régulation d'un dispositif d'infusion de fluide 20, le dispositif de régulation 30 comprenant : une unité de récupération 32, l'unité de récupération 32 étant configurée pour récupérer des données d'utilisateur, chaque donnée des données d'utilisateur étant horodatée et les données d'utilisateur se rapportant à un utilisateur unique, les données d'utilisateur comprenant au moins : une pluralité de quantités d'un médicament infusé à l'utilisateur unique ; une pluralité de valeurs physiologiques de l'utilisateur unique ; une pluralité de valeurs estimées ; dans lequel une pluralité de quantités d'un médicament infusé à l'utilisateur unique, une valeur physiologique de l'utilisateur unique de la pluralité de valeurs physiologiques de l'utilisateur unique et une valeur estimée de la pluralité de valeurs estimées représentent un état de l'utilisateur unique, une unité de recommandation 34, l'unité de recommandation 34 étant configurée pour déterminer la valeur de recommandation en fonction au moins d'un état de l'utilisateur unique, l'unité de recommandation 34 étant configurée pour déterminer la valeur de recommandation en : renseignant un réseau d'apprentissage par renforcement profond, le renseignement d'un réseau d'apprentissage par renforcement profond consistant à fournir un état de l'utilisateur unique en tant qu'entrée dans un réseau d'apprentissage par renforcement profond, ledit réseau d'apprentissage par renforcement profond comprenant au moins deux couches ; délivrant en sortie un résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond, la délivrance en sortie du résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond consistant à délivrer en sortie un résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond pour au moins une avant-dernière couche des au moins deux couches ; renseignant des certificats d'incertitude, le renseignement des certificats d'incertitude consistant à fournir un résultat de l'avant-dernière couche des au moins deux couches comme entrée dans lesdits certificats d'incertitude ; délivrant en sortie un résultat de certificat d'incertitude, la délivrance en sortie du résultat de certificat d'incertitude consistant à délivrer en sortie un résultat de certificat d'incertitude ; comparant le résultat de certificat d'incertitude, la comparaison du résultat d'incertitude consistant à comparer le résultat d'incertitude à une valeur seuil d'incertitude, la valeur seuil d'incertitude représentant une valeur en dessous de laquelle la sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est considérée certaine, sinon, la sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est considérée incertaine; et si le réseau d'apprentissage par renforcement profond est considéré certain, déterminant la valeur de recommandation d'un paramètre de régulation du dispositif d'infusion de fluide 20 en fonction de l'état de l'utilisateur unique à l'aide du réseau d'apprentissage par renforcement profond ; ou bien déterminant la valeur de recommandation d'un paramètre de régulation du dispositif d'infusion de fluide 20 en fonction de l'état de l'utilisateur unique à l'aide d'un algorithme de régulation. Selon un mode de réalisation, le dispositif de régulation 30 est configuré pour implémenter l'un quelconque des modes de réalisation des procédés décrits ci-après. Comme le montre la , la présente invention a également pour objet un procédé de détermination d'une incertitude d'une sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond d'un réseau d'apprentissage par renforcement profond déjà entrainé comprenant au moins deux couches, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif de régulation 30 et comprenant les étapes suivantes : récupération de données d'entrée 60, les données d'entrée comprenant au moins un état, renseignement du réseau d'apprentissage par renforcement profond 42, l'étape de renseignement du réseau d'apprentissage par renforcement profond 42 consistant à fournir l'état en tant qu'entrée dans le réseau d'apprentissage par renforcement profond ; délivrance en sortie d'un résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond 44, l'étape de délivrance en sortie du résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond 44 consistant à délivrer en sortie un résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond pour au moins une avant-dernière couche des au moins deux couches ; renseignement de certificats d'incertitude 46, l'étape de renseignement de certificats d'incertitude 46 consistant à fournir un résultat de l'avant-dernière couche des au moins deux couches comme entrée dans lesdits certificats d'incertitude ; délivrance en sortie d'un résultat de certificat d'incertitude 48, l'étape de délivrance en sortie du résultat de certificat d'incertitude 48 consistant à délivrer en sortie un résultat de certificat d'incertitude ; comparaison du résultat de certificat d'incertitude 50, l'étape de comparaison du résultat d'incertitude 50 consistant à comparer le résultat d'incertitude à une valeur seuil d'incertitude, la valeur seuil d'incertitude représentant une valeur en dessous de laquelle la sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est considérée certaine ; dans lequel les certificats d'incertitude comprennent un ensemble de fonctions de l'état, lesdites fonctions de l'état étant entrainées comme suit : où : (x 1 ,...,x n ) représente un ensemble d'états d’entrainement ; (C 1 ,...,C k ) représente l'ensemble de fonctions de l'état, ayant chacune une dimension d+1 ; C T représente une transposée d'une matrice C=(C 1 ,…, c k ) ; (C T ϕ (x i )) j est défini comme (C T ϕ(x i )) j = ∑ l =1… d C lj ϕ(x i ) l + C l,d+1 I k représente une matrice d'identité de taille k ; λ représente un paramètre contrôlant le compromis entre proximité d'une pluralité de certificats aux données et orthogonalité des certificats ; et la pluralité de certificats représente un ensemble de fonctions de ϕ(x) Une telle configuration permet de déterminer si une sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est certaine et précise ou, au contraire, si cette sortie est incertaine et inexacte. || C T ϕ (x i )|| 2 permet de motiver les certificats à mapper le ϕ (x) sur 0, de telle sorte que les certificats paramètrent l'ensemble d'états d’entrainement. λ || C T C - I k || permet de motiver les certificats à être orthogonaux (produisant ainsi une paramétrisation riche et identifiable de l'ensemble de fonctions de l'état). Selon la présente invention, la sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est la sortie finale du réseau d'apprentissage par renforcement profond, la sortie de la dernière couche du réseau d'apprentissage par renforcement profond. En fait, à l'exception de la première couche, chaque couche des au moins deux couches du réseau d'apprentissage par renforcement profond utilise comme entrée le résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond de la couche précédente. Autrement dit, selon un mode de réalisation comptant plus de deux couches, le résultat d'une première couche correspond à l'entrée d'une deuxième couche, et le résultat de la deuxième couche correspond au résultat de la troisième couche, etc. L'ensemble d'états d’entrainement représente un ensemble d'états sélectionnés pour être pertinents à des fins d’entrainement. Une telle caractéristique permet de former efficacement l'ensemble de fonctions de l'état. Selon un mode de réalisation, l’entrainement des certificats d'incertitude peut se faire comme suit : Entrées : un réseau d'apprentissage par renforcement profond π, ϕ : toutes les couches de π sauf la dernière. (x 1 ,...,x n ) un ensemble d'états. d : le nombre de neurones dans la dernière couche de π. Taux d'apprentissage ε (de manière caractéristique entre 1e-3 et 1e-5 par exemple). Taille de lot b (de manière caractéristique entre 1 et 32 par exemple). Initialiser les certificats C=(C 1 ,...,C n ) au hasard, chacun ayant une taille/dimension (d+1). Pour s dans N Pour chaque lot (y 1 ,...,y b ) de taille b échantillonné à partir de (x 1 ,...,x n ), en utilisant une descente de gradient stochastique : itérer sur les données par lot Calculer L = 1/n ∑ i=1…b || C T ϕ(yi)||² + λ||C T C – I k || comme décrit précédemment Calculer le gradient de L par rapport à C : ∇ c L Actualiser C = C - ɛ∇ c L Sorties : Les certificats entrainés (C 1 ,...,C n ). Selon un mode de réalisation, la minimisation peut être de n'importe quel type tel qu'une descente de gradient stochastique. Selon un mode de réalisation, le taux d'apprentissage ε peut être diminué exponentiellement d'une valeur initiale ε 0 à une valeur finale ε 1 . Cela stimule des mises à jour plus importantes des certificats au cours des premières étapes de l’entrainement et des étapes plus précises vers la fin. Autrement dit, ε peut être diminué de façon exponentielle afin de "motiver" des changements plus forts dans des itérations initiales et des changements plus petits dans des itérations ultérieures. Une telle configuration permet d'éviter de dépasser un optimum à chaque étape. Comme le montre la , la présente invention a également pour objet un procédé de détermination d'une valeur de recommandation d'un paramètre de régulation d'un dispositif d'infusion de fluide 20. Le procédé est mis en œuvre par le dispositif de régulation 30 décrit ci-dessus et comprend une étape de récupération de données d'utilisateur 40. Chaque donnée des données d'utilisateur fait l'objet d'un horodatage et les données d'utilisateur se rapportent à un utilisateur unique. Les données d'utilisateur comprennent une pluralité de quantités d'un médicament infusé à l'utilisateur unique, une pluralité de valeurs physiologiques de l'utilisateur unique et une pluralité de valeurs estimées. Une pluralité de quantités d'un médicament infusé à l'utilisateur unique, une valeur physiologique de l'utilisateur unique de la pluralité de valeurs physiologiques de l'utilisateur unique et une valeur estimée de la pluralité de valeurs estimées représentent un état de l'utilisateur unique. Le médicament infusé à l'utilisateur unique correspond à de l'insuline infusée à l'utilisateur unique et la pluralité de valeurs physiologiques de l'utilisateur unique consiste en valeurs de glucose sanguin. La pluralité de valeurs estimées consiste en valeurs de glucides actifs (COB). Un COB peut être estimé en fonction des valeurs de glucose sanguin et des apports en glucides tels qu'une taille de repas par exemple. Un COB représente les glucides ingérés par l'utilisateur unique dont l'impact ne peut pas encore être mesuré dans le glucose sanguin. Par conséquent, les données d'utilisateur comprennent également au moins une annonce de repas. Un état comprend alors une annonce de repas représentant une annonce d'un repas futur contenant à une certaine quantité de glucides à une heure future. Selon la présente invention, un état de l'utilisateur unique comprend une valeur physiologique de l'utilisateur unique de la pluralité de valeurs physiologiques de l'utilisateur unique présentant un horodatage t, une valeur estimée de la pluralité de valeurs estimées présentant un horodatage sensiblement égal à l'horodatage t et une pluralité de quantités d'un médicament infusé à l'utilisateur unique de la pluralité de quantités de médicament infusé à l'utilisateur unique présentant un horodatage sensiblement égal ou inférieur à l'horodatage t. Selon la présente invention, 'sensiblement égal' signifie égal à plus ou moins soixante secondes. Le procédé comprend une étape de renseignement d'un réseau d'apprentissage par renforcement profond 42. L'étape de renseignement d'un réseau d'apprentissage par renforcement profond 42 consiste à fournir un état de l'utilisateur unique en tant qu'entrée dans un réseau d'apprentissage par renforcement profond, ledit réseau d'apprentissage par renforcement profond comprenant au moins deux couches. Le procédé comprend également une étape de délivrance en sortie d'un résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond 44. L'étape de délivrance en sortie du résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond 44 consiste à délivrer en sortie un résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond pour au moins une avant-dernière couche des au moins deux couches. Le procédé comprend également une étape de renseignement de certificats d'incertitude 46. L'étape de renseignement de certificats d'incertitude 46 consiste à fournir un résultat de l'avant-dernière couche des au moins deux couches en tant qu'entrée dans lesdits certificats d'incertitude. Le procédé comprend également une étape de délivrance en sortie d'un résultat de certificat d'incertitude 48. L'étape de délivrance en sortie du résultat de certificat d'incertitude 48 consiste à délivrer en sortie un résultat de certificat d'incertitude. Le procédé comprend également une étape de comparaison du résultat de certificat d'incertitude 50. L'étape de comparaison du résultat d'incertitude 50 consiste à comparer le résultat d'incertitude à une valeur seuil d'incertitude. La valeur seuil d'incertitude représente une valeur en dessous de laquelle la sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est considérée certaine, sinon, la sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est considérée incertaine. Si le réseau d'apprentissage par renforcement profond est considéré certain, le procédé comprend une étape de détermination de la valeur de recommandation 52 d'un paramètre de régulation du dispositif d'infusion de fluide 20 en fonction de l'état de l'utilisateur unique utilisant le réseau d'apprentissage par renforcement profond. Le réseau d'apprentissage par renforcement profond peut être de n'importe quel type tel qu'un réseau de politique, une paramétrisation de réseau neuronal profond de valeurs Q (par exemple, Q-learning profond, acteur-critique...) ou un réseau de politique entrainé pour reproduire les comportements induits par un algorithme de Q-learning par exemple. Dans le cas où le réseau d'apprentissage par renforcement profond est un réseau de politique, la sortie de ledit réseau de politique correspond à la valeur de recommandation. Dans le cas où le réseau d'apprentissage par renforcement profond est une paramétrisation de réseau neuronal profond de valeurs Q, la valeur de recommandation est une valeur maximisant la valeur Q estimée par ladite paramétrisation de réseau neuronal profond de valeurs Q. Le réseau de politique peut être entrainé à l'aide de n'importe quel type d'algorithme d'apprentissage par renforcement, tel qu'un algorithme d’entrainement à gradient de politique, un algorithme de gradient de politique déterministe proximal, un algorithme acteur-critique ou un algorithme de recherche aléatoire augmentée par exemple. L'algorithme Q-learning peut être entrainé en utilisant un algorithme Q-learning profond, ou un algorithme acteur-critique par exemple. Si le réseau d'apprentissage par renforcement profond est considéré incertain, le procédé comprend une étape de détermination de la valeur de recommandation 52 d'un paramètre de régulation du dispositif d'infusion de fluide 20 en fonction d'un état de l'utilisateur unique à l'aide d'un autre algorithme de régulation. Un autre algorithme de régulation peut être de n'importe quel type, tel qu'un régulateur PID (proportionnel, intégral, dérivé), ou un autre algorithme de réseau d'apprentissage par renforcement profond par exemple. De telles caractéristiques permettent d'estimer si une sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est certaine et précise ou, au contraire, si cette sortie est incertaine et inexacte et augmente donc la sécurité du procédé. La sortie correspondant au résultat de la dernière couche du réseau d'apprentissage par renforcement profond. Les certificats d'incertitude sont optimisés conentrainément à une fonction de perte : L(C) = 1/n ∑ i=1…b ∑ j=1…n l c (Cj(ϕ(xi))) + P(C) où : l C est n'importe quelle fonction de perte appliquée aux sorties de chaque certificat; P(C) est n'importe quelle fonction de pénalité sur les certificats ; ϕ(x) est la sortie de l'avant-dernière couche du réseau d'apprentissage par renforcement profond, de dimension d ; et (x 1 ,...,x n ) représente un ensemble d'états d’entrainement. Les certificats d'incertitude représentent tout ensemble de fonctions C 1 ,...,C n qui sont construites pour mapper n'importe quelle entrée proche de l'ensemble d’entrainement sur 0 et mapper n'importe quelle entrée éloignée de l'ensemble d’entrainement sur des grandes valeurs. Selon un mode de réalisation spécifique, les certificats d'incertitude comprennent un ensemble de fonctions de l'état et dans lequel les fonctions de l'état des certificats d'incertitude sont des fonctions qui, pour un état, associent son produit scalaire à un vecteur. Une telle configuration permet un entrainement facile car les fonctions qui, pour un état, associent son produit scalaire à un vecteur, n'ont pas beaucoup de paramètres et peuvent être calculées efficacement. Une telle configuration permet également d'obtenir une bonne précision car les fonctions qui, pour un état, associent son produit scalaire à un vecteur ne sont pas prônes à un sur-ajustement et généralisent précisément des états invisibles. Il est également plus facile d'implémenter une contrainte d'orthonormalité qui garantit une large paramétrisation par des certificats. Une telle configuration permet également d'obtenir un résultat de certificat d'incertitude précis et donc d'améliorer la sécurité du procédé sans nécessiter de charge de calcul importante. Dans ce mode de réalisation spécifique, les fonctions de l'état sont entrainées de manière à minimiser une fonction de perte : L(C 1 ,…,Ck) = 1/n ∑ i=1… n || C T ϕ(xi)||² + λ||C T C – I k || où : (x 1 ,...,x n ) représente un ensemble d'états d’entrainement ; (C 1 ,...,C k ) représente l'ensemble des fonctions de l'état, chacune ayant une dimension d+1 ; C T représente une transposée d'une matrice C=(C 1 ,…,C k ) C T ϕ (x i ))j est défini comme (C T ϕ(x i )) j= ∑ l =1… d C lj ϕ(x i ) l + C l,d+1 ; I k représente une matrice d'identité de taille k ; λ représente un paramètre régissant le compromis entre proximité d'une pluralité de certificats aux données et orthogonalité des certificats ; et la pluralité de certificats représente un ensemble de fonctions de ϕ(x) (C 1 ,...,C k ) représente l'ensemble des fonctions de l'état initialisé comme aléatoire, chacune ayant une dimension d+1 ; ||C T ϕ (x i )|| 2 permet de motiver les certificats à mapper le ϕ (x) sur 0, de telle sorte que les certificats paramètrent l'ensemble d'états d’entrainement. λ||C T C - I k || permet de motiver les certificats à être orthogonaux (produisant ainsi une paramétrisation riche et identifiable de l'ensemble des fonctions de l'état). Une telle configuration permet également d'éviter de déterminer la valeur de recommandation d'un paramètre de régulation du dispositif d'infusion de fluide 20 en fonction d'un état de l'utilisateur unique en utilisant le réseau d'apprentissage par renforcement profond lorsque l'état ne convient pas audit réseau d'apprentissage par renforcement profond car il a été constaté que l'incertitude augmente à mesure qu'un bruit de glycémie et/ou un bruit d'annonce de repas et/ou un bruit d'insuline infusée augmente. Selon un mode de réalisation, les fonctions de l'état des certificats d'incertitude sont des réseaux de neurones. Une telle configuration permet d'obtenir un résultat de certificat d'incertitude très précis et donc d'améliorer la sécurité du procédé. Les fonctions de l'état sont entrainées par le biais de simulations et l'ensemble des états d'apprentissage comprend des états spécifiquement sélectionnés, les états spécifiquement sélectionnés étant sélectionnés selon la qualité des valeurs de recommandation déterminées par le réseau d'apprentissage par renforcement profond sur la base dudit état. Une telle configuration permet d'obtenir un ensemble d'états d’entrainement comprenant des états spécifiquement sélectionnés de telle sorte que les fonctions de l'état soient entrainées en utilisant des états sélectionnés selon la qualité des valeurs de recommandation déterminées par le réseau d'apprentissage par renforcement profond sur la base dudit état et permet donc d'obtenir des certificats d'incertitude précis. Les états spécifiquement sélectionnés sont des états simulés. Un état simulé est un état obtenu dans un environnement de simulation tandis qu'un état réel est un état obtenu en mesurant et/ou estimant des valeurs d'un utilisateur unique. L'utilisation d'états simulés permet d'augmenter la sécurité du procédé car elle offre un moyen simple d'identifier les états sur lesquels le réseau d'apprentissage par renforcement profond fonctionnerait bien - simplement en évaluant les performances du réseau d'apprentissage par renforcement profond sur les simulations correspondantes. Selon un mode de réalisation, le réseau d'apprentissage par renforcement profond est un réseau neuronal profond. Un réseau neuronal profond permet d'obtenir, la plupart du temps, des sorties d'une grande précision. Combiné à un algorithme de régulation utilisé dans le cas où lesdites sorties sont incertaines, il permet d'obtenir un procédé qui est globalement précis et sûr. La valeur seuil d'incertitude est ajustée après l’entrainement des fonctions de l'état conentrainément aux résultats de simulation. Selon la présente invention, les résultats de simulation sont les résultats du procédé mis en œuvre dans une simulation. Une telle configuration permet d'augmenter la sécurité du procédé car le seuil d'incertitude est utilisé pour déterminer si la valeur de recommandation sera déterminée par le réseau d'apprentissage par renforcement profond ou par l'algorithme de régulation. Le seuil d'incertitude est ajusté de manière à éliminer tous les états qui conduisent à une glycémie inférieure à 54 mg/dL et/ou supérieure à 250 mg/dL dans l'heure qui suit. Une telle configuration permet d'augmenter considérablement la sécurité du procédé tout en maintenant sa bonne efficacité. En effet 54 mg/dL et 250 mg/dL permettent d'obtenir un bon équilibre entre sécurité et efficacité puisque 54 mg/dL et 250 mg/dL, bien qu'étant des valeurs extrêmes de glucose sanguin et à éviter, restent relativement acceptables pendant une courte période de temps, selon l'utilisateur unique. Le seuil d'incertitude est ajusté de manière à maintenir des indicateurs de sécurité tels qu'un temps dans la plage (TIR) au-dessus d'un certain pourcentage X et/ou un temps d'hypoglycémie inférieur à un certain pourcentage Y et/ou un temps d'hyperglycémie inférieur à un certain pourcentage Z. Les certains pourcentages X, Y et Z sont des performances du procédé de référence et peuvent être modifiés en fonction des performances de l'algorithme de régulation afin au moins d'améliorer lesdites performances de l'algorithme de régulation ou d'améliorer considérablement la sécurité du procédé. La valeur seuil d'incertitude est obtenue en réalisant plusieurs simulations, chaque simulation ayant une valeur seuil d'incertitude différente et conservant le seuil le plus élevé conforme aux indicateurs de sécurité. L'invention a également pour objet un produit de programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, à l'exécution du programme par un ordinateur, amènent l'ordinateur à mettre en œuvre les étapes du procédé décrit ci-dessus. Bien que des exemples de réalisation de l'invention aient été décrits, l'homme de métier comprendra que diverses modifications, suppressions et/ou additions peuvent être effectuées, et que des équivalents peuvent être substitués à des éléments de l'invention sans s'écarter de l'esprit et de l'étendue de celle-ci. En outre, de nombreuses modifications peuvent être apportées pour adapter une situation ou des informations particulières aux enseignements de l'invention sans s'écarter de l'étendue de celle-ci. Par conséquent, l'invention ne doit pas être comprise comme étant limitée aux modes de réalisation particuliers divulgués pour sa mise en œuvre, mais comme incluant tous modes de réalisation couverts par l'étendue des revendications annexées. De plus, sauf indication contraire, n'importe quelle utilisation des termes premier, deuxième, etc. ne dénote aucun ordre ou importance, mais les termes premier, deuxième, etc. sont utilisés plutôt pour distinguer un élément d'un autre. Bien qu'un exemple de mode de réalisation de l'invention ait été décrit en référence à deux modes de réalisation principaux, l'homme de métier comprendra que diverses modifications, omissions et/ou additions peuvent être effectuées, et que des équivalents peuvent être substitués à des éléments de l'invention sans s'écarter de l'esprit et de l'étendue de celle-ci. En outre, de nombreuses modifications peuvent être apportées pour adapter une situation ou des informations particulières aux enseignements de l'invention sans s'écarter de l'étendue de celle-ci. Par conséquent, l'invention ne doit pas être comprise comme étant limitée au mode de réalisation particulier divulgué comme le meilleur mode envisagé pour sa mise en œuvre, mais comme incluant tous modes de réalisation couverts par l'étendue des revendications annexées. De plus, sauf indication contraire, n'importe quelle utilisation des termes premier, deuxième, etc. ne dénote aucun ordre ou importance, mais les termes premier, deuxième, etc. sont utilisés plutôt pour distinguer un élément d'un autre. Procédé de détermination d'une valeur de recommandation d'un paramètre de régulation d'un dispositif d'infusion de fluide (20), le procédé étant implémenté par un dispositif de régulation (30) et comprenant les étapes suivantes : récupération de données d'utilisateur (40), chaque donnée des données d'utilisateur étant horodatée et les données d'utilisateur se rapportant à un utilisateur unique, les données d'utilisateur comprenant au moins : une pluralité de quantités d'un médicament infusé à l'utilisateur unique ; une pluralité de valeurs physiologiques de l'utilisateur unique ; une pluralité de valeurs estimées ; et dans lequel une pluralité de quantités d'un médicament infusé à l'utilisateur unique, une valeur physiologique de l'utilisateur unique de la pluralité de valeurs physiologiques de l'utilisateur unique et une valeur estimée de la pluralité de valeurs estimées représentent un état de l'utilisateur unique, renseignement d'un réseau d'apprentissage par renforcement profond (42), l'étape de renseignement d'un réseau d'apprentissage par renforcement profond (42) consistant à fournir un état de l'utilisateur unique en tant qu'entrée dans un réseau d'apprentissage par renforcement profond, ledit réseau d'apprentissage par renforcement profond comprenant au moins deux couches ; délivrance en sortie d'un résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond (44), l'étape de délivrance en sortie du résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond (44) consistant à délivrer en sortie un résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond pour une avant-dernière couche des au moins deux couches ; renseignement de certificats d'incertitude (46), l'étape de renseignement des certificats d'incertitude (46) consistant à fournir un résultat de l'avant-dernière couche des au moins deux couches en tant qu'entrée dans lesdits certificats d'incertitude ; délivrance en sortie d'un résultat de certificat d'incertitude (48), l'étape de délivrance en sortie du résultat de certificat d'incertitude (48) consistant à délivrer en sortie un résultat de certificat d'incertitude ; comparaison du résultat de certificat d'incertitude (50), l'étape de comparaison du résultat de certificat d'incertitude (50) consistant à comparer le résultat de certificat d'incertitude à une valeur seuil d'incertitude, la valeur seuil d'incertitude représentant une valeur en dessous de laquelle la sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est considérée certaine, sinon, la sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est considérée incertaine ; et si le réseau d'apprentissage par renforcement profond est considéré certain, détermination de la valeur de recommandation (52) d'un paramètre de régulation du dispositif d'infusion de fluide (20) en fonction d'un état de l'utilisateur unique à l'aide du réseau d'apprentissage par renforcement profond ; sinon détermination de la valeur de recommandation (52) d'un paramètre de régulation du dispositif d'infusion de fluide (20) en fonction d'un état de l'utilisateur unique à l'aide d'un autre algorithme de régulation. Procédé de détermination d'une valeur de recommandation d'un paramètre de régulation d'un dispositif d'infusion de fluide (20) selon la revendication 1, dans lequel les certificats d'incertitude sont optimisés en fonction d’une fonction de perte : L(C) = 1/n ∑ i=1…b ∑ j=1…n l C (C j ( ϕ(xi))) + P(C) où : l C est n'importe quelle fonction de perte appliquée aux sorties de chaque certificat ; P(C) est n'importe quelle fonction de pénalité sur les certificats d’incertitude ; ϕ(x) est la sortie de l'avant-dernière couche du réseau d'apprentissage par renforcement profond, de dimension d; et (x 1 ,...,x n ) représente un ensemble d'états d’entrainement. Procédé de détermination d'une valeur de recommandation d'un paramètre de régulation d'un dispositif d'infusion de fluide (20) selon l'une quelconque des revendications 1 ou 2, dans lequel les certificats d'incertitude comprennent un ensemble de fonctions de l'état d’entraînement et dans lequel les fonctions de l'état d’entraînement des certificats d'incertitude sont des fonctions qui, pour un état, associe son produit scalaire à un vecteur. Procédé de détermination d'une valeur de recommandation d'un paramètre de régulation d'un dispositif d'infusion de fluide (20) selon la revendication 3, dans lequel les fonctions de l'état sont entrainées de manière à minimiser une fonction de perte : L(C 1 ,...,C n ) = 1/n ∑ i=1…n || C T ϕ(x i )||² + λ||C T C – I k || Où: ϕ(x) est la sortie de l'avant-dernière couche du réseau d'apprentissage par renforcement profond, de dimension d ; (x 1 ,...,x n ) représente un ensemble d'états d’entrainement ; (C 1 ,...,C k ) représente l'ensemble de fonctions de l'état d’entraînement, ayant chacune une dimension d+1 ; C T représente une transposée d'une matrice C=(C 1 ,…,C k ) (C T ϕ (x i )) j est défini comme (C T ϕ(x i )) j= ∑ l=1… d C lj ϕ(x i ) l + C l,d+1 ; I k représente une matrice d'identité de taille k ; λ représente un paramètre contrôlant le compromis entre proximité des certificats d’incertitudes aux données et orthogonalité des certificats d’incertitudes. Procédé de détermination d'une valeur de recommandation d'un paramètre de régulation d'un dispositif d'infusion de fluide (20) selon l'une quelconque des revendications 1 ou 2, dans lequel les certificats d'incertitude comprennent un ensemble de fonctions de l'état d’entraînement et dans lequel les fonctions de l'état d’entraînement des certificats d'incertitude sont des réseaux neuronaux. Procédé de détermination d'une valeur de recommandation d'un paramètre de régulation d'un dispositif d'infusion de fluide (20) selon l'une quelconque des revendications 3 à 5, dans lequel les fonctions de l'état d’entraînement sont entrainées par le biais de simulations et l'ensemble d'états d’entrainement comprend des états spécifiquement sélectionnés, les états spécifiquement sélectionnés étant sélectionnés selon la qualité des valeurs de recommandation déterminées par le réseau d'apprentissage par renforcement profond sur la base dudit état. Procédé de détermination d'une valeur de recommandation d'un paramètre de régulation d'un dispositif d'infusion de fluide (20) selon la revendication 6, dans lequel la valeur seuil d'incertitude est ajustée après l’entrainement de fonctions de l'état d’entraînement en fonction des résultats de simulation. Produit de programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, à l'exécution du programme par un ordinateur, amènent l'ordinateur à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7. Procédé de détermination d'une incertitude d'un réseau d'apprentissage par renforcement profond d'un réseau d'apprentissage par renforcement profond déjà entrainé comprenant au moins deux couches, le procédé étant mis en œuvre par un dispositif de régulation (30) et comprenant les étapes suivantes : récupération de données d'entrée (60), les données d'entrée comprenant au moins un état, renseignement du réseau d'apprentissage par renforcement profond (42), l'étape de renseignement du réseau d'apprentissage par renforcement profond (42) consistant à fournir l'état en tant qu'entrée dans le réseau d'apprentissage par renforcement profond ; délivrance en sortie d'un résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond (44), l'étape de délivrance en sortie du résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond (44) consistant à délivrer en sortie un résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond pour une avant-dernière couche des au moins deux couches ; renseignement de certificats d'incertitude (46), l'étape de renseignement de certificats d'incertitude (46) consistant à fournir un résultat de l'avant-dernière couche des au moins deux couches en tant qu'entrée dans lesdits certificats d'incertitude ; délivrance en sortie d'un résultat de certificat d'incertitude (48), l'étape de délivrance en sortie du résultat de certificat d'incertitude (48) consistant à délivrer en sortie un résultat de certificat d'incertitude ; comparaison du résultat de certificat d'incertitude (50), l'étape de comparaison du résultat de certificat d'incertitude (50) consistant à comparer le résultat de certificat d'incertitude à une valeur seuil d'incertitude, la valeur seuil d'incertitude représentant une valeur en dessous de laquelle la sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est considérée certaine ; dans lequel les certificats d'incertitude comprennent un ensemble de fonctions de l'état d’entraînement, lesdites fonctions de l'état d’entraînement étant entrainées comme suit : L(C 1 ,...,C n ) = 1/n ∑ i=1…n || C T ϕ(x i )||² + λ||C T C – I k || où : (x 1 ,...,x n ) représente un ensemble d'états d’entrainement ; (C 1 ,...,C k ) représente l'ensemble de fonctions de l'état d’entraînement, ayant chacune une dimension d+1 ; C T représente une transposée d'une matrice C=(C 1 ,…,C k ) C T ϕ (x i )) k est défini comme (C T ϕ(xi)) k = ∑ k=1… d C ki ϕ(xi) k + C d+1, k ;; I k représente une matrice d'identité de taille k ; λ représente un paramètre contrôlant le compromis entre proximité d'une pluralité de certificats d’incertitudes aux données et orthogonalité des certificats d’incertitude. Dispositif de régulation (30) pour déterminer une valeur de recommandation d'un paramètre de régulation d'un dispositif d'infusion de fluide (20), le dispositif de régulation (30) comprenant : une unité de récupération (32), l'unité de récupération (32) étant configurée pour récupérer des données d'utilisateur, chaque donnée des données d'utilisateur étant horodatée et les données d'utilisateur se rapportant à un utilisateur unique, les données d'utilisateur comprenant au moins : une pluralité de quantités d'un médicament infusé à l'utilisateur unique ; une pluralité de valeurs physiologiques de l'utilisateur unique ; une pluralité de valeurs estimées ; dans lequel une pluralité de quantités d'un médicament infusé à l'utilisateur unique, une valeur physiologique de l'utilisateur unique de la pluralité de valeurs physiologiques de l'utilisateur unique et une valeur estimée de la pluralité de valeurs estimées représentent un état de l'utilisateur unique, une unité de recommandation (34), l'unité de recommandation (34) étant configurée pour déterminer la valeur de recommandation en fonction au moins d'un état de l'utilisateur unique, l'unité de recommandation (34) étant configurée pour déterminer la valeur de recommandation en : renseignant un réseau d'apprentissage par renforcement profond, le renseignement d'un réseau d'apprentissage par renforcement profond consistant à fournir un état de l'utilisateur unique en tant qu'entrée dans un réseau d'apprentissage par renforcement profond, ledit réseau d'apprentissage par renforcement profond comprenant au moins deux couches ; délivrant en sortie un résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond, la délivrance en sortie du résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond consistant à délivrer en sortie un résultat de réseau d'apprentissage par renforcement profond pour une avant-dernière couche des au moins deux couches ; renseignant des certificats d'incertitude, le renseignement des certificats d'incertitude consistant à fournir un résultat de l'avant-dernière couche des au moins deux couches en tant qu'entrée dans lesdits certificats d'incertitude ; délivrant en sortie un résultat de certificat d'incertitude, la délivrance en sortie du résultat de certificat d'incertitude consistant à délivrer en sortie un résultat de certificat d'incertitude ; comparant le résultat de certificat d'incertitude, la comparaison du résultat de certificat d'incertitude consistant à comparer le résultat de certificat d'incertitude à une valeur seuil d'incertitude, la valeur seuil d'incertitude représentant une valeur en dessous de laquelle la sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est considérée certaine, sinon, la sortie du réseau d'apprentissage par renforcement profond est considérée incertaine ; et si le réseau d'apprentissage par renforcement profond est considéré certain, déterminant la valeur de recommandation d'un paramètre de régulation du dispositif d'infusion de fluide (20) en fonction de l'état de l'utilisateur unique à l'aide du réseau d'apprentissage par renforcement profond ; sinon déterminant la valeur de recommandation d'un paramètre de régulation du dispositif d'infusion de fluide (20) en fonction de l'état de l'utilisateur unique à l'aide d'un algorithme de régulation.