FR 3145413 A1 20240802 FR 2300799 A 20230127 Procédé (1) mis en œuvre par ordinateur d’estimation d’un paramètre représentatif d’une quantité de bactéries indicatrices d’une contamination fécale viables cultivables dans un échantillon d’eau prélevée, comprenant : Une étape d’acquisition (10) de valeurs représentatives d’une pluralité de paramètres environnementaux associés au prélèvement dudit échantillon d’eau ; Une étape de quantification (11) des bactéries viables présentes dans ledit échantillon d’eau prélevé ; Une étape de mise en œuvre (12) d’un module de régression statistique (50) adapté pour estimer une valeur représentative de la quantité de bactéries viables cultivables en fonction des valeurs représentatives des paramètres environnementaux acquis et de ladite quantification de bactéries viables dans ledit échantillon d’eau. Figure d’abrégé : Figure 2 Procédé mis en œuvre par ordinateur d’analyse de la qualité de l’eau L’invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur d’analyse de la qualité de l’eau. Plus particulièrement l’invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur d’estimation d’un paramètre représentatif d’une quantité de bactéries indicatrices de contamination fécale viables cultivables dans un échantillon d’eau prélevée. La surveillance des bactéries indicatrices de contamination fécale dans les eaux récréatives est une mesure de santé publique importante pour minimiser les maladies d'origine hydrique. Ainsi, la directive Européenne Eaux de baignade 2006/7/CE impose la surveillance des bactéries Escherichia coli et entérocoques intestinaux, dont la présence dans l’eau indique une contamination d'origine fécale. Bien que ces germes microbiens ne constituent pas en eux-mêmes un danger pour les baigneurs aux seuils habituellement relevés, ils peuvent indiquer, par leur présence, celle simultanée de germes pathogènes. Il est donc relativement important de mesurer la concentration de ces bactéries dans l’eau. Afin de quantifier la présence de ces bactéries dans l’eau on connait plusieurs méthodes de mesures. On connait notamment une méthode miniaturisée par microplaques pour ensemencement en milieu liquide (respectivement ISO 9308-3 et 7899-1 pour Escherichia coli et les entérocoques). Cette méthode normalisée se base sur la capacité de multiplication de ces bactéries dans un milieu adapté. Toutefois, elle présente l’inconvénient d’un délai de réponse long, généralement compris entre 36h à 72h, relativement peu adapté à une gestion active des eaux de baignade. En effet, les dégradations de la qualité de l’eau sont généralement ponctuelles et se dissipent rapidement en fonction des conditions hydro-climatiques. Les mesures d’analyse de la qualité de l’eau doivent donc être obtenues le plus rapidement possible afin d’éviter d’exposer le public à des agents pathogènes, notamment dans les piscines et les plages. Au cours des dernières décennies, de nouvelles méthodes ont été développées afin de réduire ce délai de réponse et de permettre de prendre des décisions en quelques heures après le prélèvement d’échantillons. Les méthodes enzymatiques développées ces dernières années sont basées sur le même principe que la méthode miniaturisée par microplaques précédente. Chacune des deux bactéries possède une enzyme qui lui est quasi-spécifique : la β-D-glucuronidase pour E. coli et la β-D-glucosidase pour les entérocoques. Ces enzymes ont la capacité d’hydrolyser des composés artificiels en libérant un produit coloré ou fluorescent qui permet une quantification visuelle des bactéries initialement présentes dans l’échantillon. De nombreux protocoles et dispositifs de détection ont été développés ces dernières années en se basant sur ce principe. Les délais de réponse de ces différents dispositifs sont alors plus courts que ceux observés pour la technique miniaturisée par microplaques mais restent toutefois trop importants pour permettre une gestion active des eaux de baignade. Ces délais sont en effet compris entre 12h à 24h selon la méthode utilisée pour obtenir un résultat Différentes méthodes ont été développées pour réduire encore plus le temps d’analyse. En particulier, on connait les techniques dites de réaction de polymérisation en chaîne, généralement abrégées PCR, de l’anglais Polymerase Chain Reaction , qui permettent d’obtenir des résultats rapides et pertinents. La méthode de PCR quantitative, dite qPCR, est basée sur la détection et la quantification d’une section de gène de la bactérie cible. La quantification des bactéries est réalisée grâce à des molécules ou sondes fluorescentes qui sont libérées dans la même proportion que les gènes ciblés après des cycles d’amplification. C’est une méthode sensible, spécifique, détectant également les bactéries présentant une activité glucuronidasique ou glucosidasique réprimée ou non exprimée, et nécessitant moins de 3 heures pour donner un résultat. Toutefois le problème de ce type de méthode est qu’elle n’est pas discriminante vis-à-vis des différents états physiologiques des bactéries qui peuvent être rencontrés dans une population bactérienne : bactéries cultivables, viables, sénescentes et mortes. La méthode RT-qPCR (Reverse Transcriptase - quantitative Polymerase Chain Reaction) quant à elle repose sur l’extraction et l’amplification d’acide ribonucléique (ou ARN), l’ARN étant plus représentatif de la viabilité cellulaire que ne l’est l’ADN. La méthode consiste en une extraction de l’ARN cible, puis sa retranscription en brin d’ADN complémentaire. Ce brin d’ADN complémentaire, fréquemment abrégé ADNc, sert par la suite de matrice à une réaction de PCR quantitative classique. Il s’agit d’une méthode sensible et spécifique qui ne détecte que les bactéries viables et qui permet de donner un résultat sur les deux bactéries réglementaires E. coli et entérocoques fécaux en moins de 3 heures et ce jusqu’à une quarantaine d’échantillons en simultané. Toutefois la méthode RT-qPCR a pour inconvénient de ne pas discriminer les populations bactériennes viables cultivables et viables non-cultivables, alors qu’il est utile de ne connaitre que la population viable cultivable dans certains contextes réglementaires. Une bactérie viable non cultivable est une bactérie vivante qui a perdu sa capacité à se multiplier sur les milieux de culture. Les cellules bactériennes entrent en état viable non cultivable lorsqu’elles sont soumises à des stress liés aux facteurs environnementaux du milieu dans lequel elle se trouvent. Or, dans de nombreux cadres réglementaires, ces bactéries viables non-cultivables sont exclues des concentrations prises en compte pour décider si une étendue d’eau « récréative », telle qu’une piscine, ou la mer aux abords d’une plage, doit être fermée au public pour cause de pollution bactérienne. Il existe donc le besoin d’un procédé de quantification de bactéries, en particulier Escherichia coli et entérocoques intestinaux, rapide, simple dans son utilisation, et permettant de quantifier les populations bactériennes viables cultivables. A cet effet, on propose un procédé mis en œuvre par ordinateur d’estimation d’un paramètre représentatif d’une quantité de bactéries indicatrices d’une contamination fécale viables cultivables dans un échantillon d’eau prélevée, comprenant : - Une étape d’acquisition de valeurs représentatives d’une pluralité de paramètres environnementaux associés au prélèvement dudit échantillon d’eau ; - Une étape de quantification des bactéries viables présentes dans ledit échantillon d’eau prélevé ; - Une étape de mise en œuvre d’un module de régression statistique adapté pour estimer une valeur représentative de la quantité de bactéries viables cultivables en fonction des valeurs représentatives des paramètres environnementaux acquis et de ladite quantification de bactéries viables dans ledit échantillon d’eau. Ainsi on peut estimer de manière rapide et robuste une quantité de bactéries viables cultivables dans un échantillon d’eau prélevé. En particulier, le procédé met ensuite en œuvre une étape d’affichage ou une étape de transmission de la valeur représentative de la quantité de bactéries viables cultivables estimée. En particulier, l’affichage peut être réalisé par exemple une interface homme-machine telle qu’un écran, sur tout type de support numérique ou sur un support imprimé. La transmission de la valeur représentative de la quantité de bactéries viables cultivables estimée peut être une transmission numérique par exemple via un réseau de communication, filaire ou sans fil, à un serveur distant ou à une base de données. Avantageusement et de manière non limitative, l’étape de quantification des bactéries viables présentes dans ledit échantillon d’eau prélevé comprend la mise en œuvre d’une méthode de réaction de polymérisation en chaîne, en particulier une réaction de polymérisation en chaîne quantitative en temps-réel. Ainsi, on peut obtenir un résultat de quantification particulièrement rapidement. En particulier, lesdites bactéries indicatrices d’une contamination fécale comprennent une bactérie entérocoque fécale et/ou une bactérie Escherichia coli . Avantageusement, les paramètres environnementaux sont choisis parmi : un paramètre représentatif de la salinité de l’eau, un paramètre représentatif de la turbidité de l’eau, un paramètre représentatif de la hauteur d’eau, un paramètre représentatif du vent, un paramètre représentatif du rayonnement solaire, un paramètre représentatif de la pluviométrie et un paramètre représentatif de la houle. Ces paramètres étant particulièrement pertinents pour permettre une estimation fiable par le module de régression. En particulier, pour chaque paramètre environnemental, on acquiert une valeur instantanée, ou une valeur moyenne sur une période de mesure dudit paramètre environnemental ou une valeur de cumul des mesures réalisées sur une période de mesure dudit paramètre environnemental ou une série temporelle représentative d’une période de mesure dudit paramètre environnemental. Avantageusement, ledit module de régression statistique est un module d’apprentissage automatique entraîné à partir d’un ensemble de données d’entraînement, dans lequel chaque donnée d’entrainement associe : - Des valeurs représentatives de paramètres environnementaux associés à un échantillon d’eau prélevé ; - Une valeur représentative de la quantité de bactéries viables, comprenant les bactéries viables cultivables et non-cultivables dans ledit échantillon ; et - Une valeur représentative d’une quantité de bactéries viables cultivables dans ledit échantillon d’eau prélevé ; Ledit module d’apprentissage automatique étant entraîné pour inférer, pour chaque ensemble de données, ladite valeur représentative d’une quantité de bactéries viables cultivables à partir des paramètres environnementaux associés et de la valeur représentative de la quantité de bactéries viables, comprenant les bactéries viables cultivables et non-cultivables. En particulier, ledit module d’apprentissage automatique est choisi parmi un module d’apprentissage automatique par amplification de gradient, une machine à vecteur support, un réseau de neurones artificiels, une méthode des k plus proches voisins, un module d’arbre de décision, un module d’apprentissage automatique par forêt d’arbres décisionnels. L’invention concerne aussi un procédé d’entrainement mis en œuvre par ordinateur d’un module d’apprentissage automatique pour la mise en œuvre d’un procédé tel que décrit précédemment comprenant : Une étape de fourniture d’un ensemble de données d’entraînement, dans lequel chaque donnée d’entrainement associe : - Des valeurs représentatives de paramètres environnementaux associés à un prélèvement d’eau ; - Une valeur représentative d’une quantité de bactéries viables, comprenant les bactéries viables cultivables et non-cultivables ; et - Une valeur représentative d’une quantité de bactéries viables non-cultivables dans ledit prélèvement d’eau ; - Une étape d’entrainement dudit module d’apprentissage automatique pour inférer, pour chaque ensemble de données, ladite valeur représentative d’une quantité de bactéries viables cultivables à partir des paramètres environnementaux associés et de la valeur représentative de la quantité de bactéries viables, comprenant les bactéries viables cultivables et non-cultivables. L’invention concerne aussi un dispositif d’estimation d’un paramètre représentatif d’une quantité de bactéries indicatrices d’un contamination fécales viables cultivables dans un échantillon d’eau prélevée, comprenant : - Des moyens d’acquisition d’une pluralité de valeurs représentatives de paramètres environnementaux associés au prélèvement dudit échantillon d’eau ; - Des moyens d’acquisition d’une quantification des bactéries viables présentes dans ledit échantillon d’eau prélevé ; - Une unité de mise en œuvre d’un module de régression statistique adapté pour estimer une valeur représentative de la quantité de bactéries viables cultivables en fonction des valeurs représentatives des paramètres environnementaux acquis et de ladite quantification de bactéries viables dans ledit échantillon d’eau. L’invention concerne aussi un dispositif d’entrainement d’un module d’apprentissage automatique pour la mise en œuvre d’un procédé d’estimation tel que décrit précédemment, comprenant : - Des moyens de fourniture d’un ensemble de données d’entraînement, dans lequel chaque donnée d’entrainement associe : -- Des valeurs représentatives de paramètres environnementaux associés à un prélèvement d’eau ; -- Une valeur représentative d’une quantité de bactéries viables, comprenant les bactéries viables cultivables et non-cultivable ; et -- Une valeur représentative d’une quantité de bactéries viables non-cultivables dans ledit prélèvement d’eau ; - Une unité d’entrainement dudit module d’apprentissage automatique pour inférer, pour chaque ensemble de données, ladite valeur représentative d’une quantité de bactéries viables cultivables à partir des paramètres environnementaux associés et de valeur représentative d’une la quantité de bactéries viables, comprenant les bactéries viables cultivables et non-cultivable. D’autres particularités et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description faite ci-après d’un mode de réalisation particulier de l’invention, donné à titre indicatif, mais non limitatif, en référence aux dessins annexés sur lesquels : est une représentation schématique des dispositifs de mise en œuvre du procédé d’estimation selon l’invention et du procédé d’entrainement selon l’invention ; est un organigramme des étapes du procédé d’estimation selon le mode de réalisation principal de l’invention ; et est un organigramme des étapes du procédé d’entrainement selon le mode de réalisation principal de l’invention. Les figures 1 à 3 se rapportant à un même mode de réalisation, elles seront commentées simultanément. L’invention concerne un procédé 1 mis en œuvre par ordinateur d’estimation de la quantité de bactéries viables cultivables dans un échantillon d’eau prélevée. Dans le mode de réalisation principal de l’invention, le procédé 1 vise à détecter les bactéries E. coli ou les entérocoques intestinaux, mais il pourrait être adapté à la détection de toute autre bactérie indicatrice d’une contamination fécale. Ainsi au sens de l’invention on entend par le terme général de bactérie viables, les bactéries indicatrices d’une contamination fécale viables. D’une manière générale, le procédé 1 selon l’invention est adapté dans sa mise en œuvre pour un type de bactérie et un type d’eau échantillonnée. Ainsi, à titre d’exemple, et de manière non limitative, on peut mettre en œuvre plusieurs procédés 1 : un procédé 1 selon l’invention pour quantifier les bactéries viables cultivables E. coli et un procédé 1 selon l’invention pour quantifier les bactéries viables cultivables entérocoques intestinaux. Les deux quantifications obtenues permettant de vérifier si les conditions sanitaires réglementaires sont remplies. De même on peut mettre en œuvre des procédés différents en fonction du milieu de prélèvement de l’eau. Par exemple on peut prévoir des procédés pour des milieux d’eau de mer et des procédés pour des milieu d’eau douce. Ainsi, on peut prévoir, dans un exemple de réalisation de l’invention, quatre procédés 1 différents : un procédé 1 de quantification d’ E. Coli pour l’eau de mer, un procédé 1 de quantification d’ E. Coli pour l’eau douce, un procédé 1 de quantification des entérocoques intestinaux pour l’eau de mer et un procédé 1 de quantification des entérocoques intestinaux pour l’eau douce. Toutefois, le procédé 1 dans son mode de réalisation principal, quel que soit le type de bactérie et le type d’eau échantillonné est mis en œuvre comme suit. On met tout d’abord en œuvre une étape d’acquisition 10 de valeurs représentatives de paramètres environnementaux associés au prélèvement dudit échantillon d’eau. L’ensemble des paramètres environnementaux sélectionnés a pour but de représenter les conditions environnementales dans lesquelles l’eau a été prélevée. Les valeurs représentatives de ces paramètres environnementaux sont dans le mode de réalisation principal de l’invention des valeurs moyennes des mesures réalisées sur des périodes de mesure déterminées ou des valeurs de cumuls sur une période de mesure définie, selon les paramètres environnementaux, ou des valeurs instantanées. Les valeurs instantanées sont acquises préférentiellement au moment du prélèvement, par exemple pour la salinité ou la turbidité. En fonction des paramètres, on pourra aussi acquérir une valeur moyenne, par exemple pour la houle, le vent, ou des valeurs de cumul, par exemple pour la pluie ou pour le rayonnement solaire. Toutefois les valeurs pourraient être, dans un mode de réalisation alternatif, des séries temporelles, ou une combinaison de séries temporelles, de valeurs instantanées, de valeurs moyennes et de valeurs de cumul. Pour la suite de la description la « période de mesure » est définie comme une période temporelle commençant avant le prélèvement de l’eau et se terminant au moment du prélèvement. Ainsi un période de mesure de 12h est comprise comme étant l’acquisition de données de mesure commençant douze heures avant le prélèvement et se terminant au moment du prélèvement. Toutefois, l’invention n’est pas limitée à cette seule interprétation de la période de mesure, les périodes de mesure pouvant notamment être décalées pour se terminer avant ou après le prélèvement. En effet, des mesures décalées dans le temps, par exemple se terminant une heure avant ou une heure après le prélèvement, à titre d’exemple, pourraient se montrer tout aussi fiables dans le cadre de l’invention. Chaque paramètre environnemental mesuré peut l’être pendant une période de mesure propre, éventuellement différente des autres paramètres environnementaux mesurés. L’invention ne se limite pas à une liste fixe de paramètres environnementaux, mais, dans le mode de réalisation principal de l’invention, on mesure les paramètres environnementaux suivants : – la salinité de l’eau, mesurée au moment du prélèvement. Généralement la salinité est mesurée en utilisant un dispositif de mesure de la conductivité ou une sonde de salinité. Ces appareils mesurent la capacité de l'eau à conduire l'électricité, qui est directement liée à la concentration de sels dissous dans l'eau. Plus la concentration de sels est élevée, plus l'eau est conductrice. La salinité est généralement exprimée en unités de conductivité électrique (EC), en unités de conductivité en microsiemens par centimètre (µS/cm), On notera que la température de l'eau affecte la conductivité, et qu’il est généralement nécessaire de corriger les mesures de conductivité en fonction de la température pour obtenir une mesure précise de la salinité. – la turbidité de l’eau, mesurée au moment du prélèvement. La turbidité est généralement mesurée en utilisant un turbidimètre, qui met en œuvre un faisceau de lumière à travers l’échantillon d'eau, et mesure la quantité de lumière qui est réfléchie ou absorbée par les particules en suspension dans l'eau. Plus il y a de particules, plus la lumière est réfléchie et absorbée, et plus la turbidité est élevée. Cette turbidité est généralement quantifiée par des grandeurs dimensionnées en unités NTU (de l’anglais Nephelometric Turbidity Units ) ou FTU ( Formazin Turbidity Units ) ou encore en quantité de matière en suspension généralement quantifié en mg/l ou ppm. – le vent, mesuré ou modélisé, et moyenné sur une période de mesure pouvant aller de 1h à 24h, dans ce mode de réalisation la période de mesure étant de 12h et 24h avant le prélèvement. On acquiert pour quantifier le vent associé à l’échantillon une vitesse de vent, en mètres/seconde. Toutefois on pourrait à titre alternatif combiner une vitesse de vent et une valeur de direction générale du vent, en degrés. D’une manière générale, ces données représentatives du vent peuvent être mesurées directement au voisinage du lieu de collecte de l’échantillon d’eau ou acquises via des données externes sur des bases de données distantes, ou sont extraites de systèmes de modélisation et de prédiction météorologiques. – la pluviométrie, en particulier les valeurs représentant les précipitations cumulées et les intensités horaires maximales sur des périodes de mesure allant de 1 à 72 heures avant chaque prélèvement. – le rayonnement solaire, calculé comme étant la somme du rayonnement solaire (en Watts/m2), sur une période de mesure débutant généralement à minuit la veille du jour du prélèvement et se terminant lors du prélèvement de l’échantillon d’eau. – les vagues, ou la houle, lorsque le prélèvement est réalisé dans une zone ayant des vagues significatives, telle qu’une zone océanique. Dans ce mode de réalisation de l’invention les vagues, ou la houle, sont mesurées dans le cas de mesure d’eau de mer. Toutefois, l’invention n’est pas limitée à ce choix particulier. La hauteur moyenne des vagues mesurée ou modélisée au point le plus proche du point de prélèvement, sur une période de mesure pouvant aller de 1 à 24h avant le prélèvement, ici de 6h, 12h et 24h. En général nous calculons la hauteur moyenne des vagues en la modélisant au point de prélèvement, en fonction des données obtenues par des sources externes. On pourrait, dans un mode de réalisation alternatif, prévoir que la donnée représentative des vagues, combine à la fois une hauteur moyenne et une direction des vagues, obtenue par exemple à partir de modélisations numériques. – la hauteur d’eau, liée aux marées, acquise au moment du prélèvement, est ici issue d’un modèle de prévision de hauteur d’eau, par exemple une modélisation réalisée spécifiquement pour le site de mesure, généralement mesurée en mètres. On peut en outre, selon un mode de réalisation particulier, ajouter aux paramètres environnementaux des valeur de localisations du prélèvement, tels que des coordonnées de géolocalisation, ou un nom, tel qu’un nom de ville ou un nom de plage. Selon un mode de réalisation alternatif, la température de l’eau peut aussi être choisie parmi les paramètres environnementaux. On met aussi en œuvre une étape de quantification 11 des bactéries indicatrices de contamination fécale, viables, présentes dans ledit échantillon d’eau prélevé. Dans ce mode de réalisation les bactéries quantifiées sont Escherichia coli , aussi appelée E . coli et les entérocoques intestinaux. Toutefois l’invention n’est pas limitée à ces deux seules bactéries, qui représentent toutefois deux indicateurs particulièrement avantageux d’une pollution bactérienne des eaux. Cette étape de quantification 11 n’est pas nécessairement réalisée après l’étape d’acquisition 10. Elle peut être mise en œuvre avant ou en parallèle de l’étape de d’acquisition 10. Cette étape de quantification 11 est dans notre mode de réalisation de l’invention mise en œuvre selon un procédé décrit dans le document EP3599283A1 « Procédé d'évaluation de la pollution fécale dans de l'eau », qui divulgue une méthode RT-qPCR, de quantification des bactéries indicatrices de contamination fécale recherchées. L’invention n’est pas limitée à cette méthode particulière et toute méthode de quantification rapide, permettant de détecter des bactéries indicatrices de contamination fécale, viables, telles que E. coli ou les entérocoques fécaux peuvent-être mise en œuvre. L’étape de quantification 11 permet d’obtenir la valeur de cycle seuil, abrégé Ct pour « cycle threshold » en anglais, qui correspond au nombre de cycles d’amplification requis pour atteindre une valeur seuil de fluorescence. Ce point d’intersection permet de confirmer la présence de la cible dans l’échantillon et d’en déterminer la concentration. Le Ct est inversement proportionnel à la quantité du matériel génétique présente dans l’échantillon. Cette valeur de cycle seuil peut ensuite être transformée, par une régression, en un dénombrement de bactéries. Toutefois quelle que soit la technique utilisée, il est bien connu, que dans les approches rapides ou semi-rapides, par exemple sur des durées inférieures à 12h, que les quantifications obtenues ne permettent pas de discriminer les bactéries viables cultivables des bactéries viables non-cultivables. Or, pour des besoins réglementaires, il est nécessaire de connaître seulement les bactéries viables cultivables qui sont prises en compte dans les réglementations des eaux de baignades récréatives. A cet effet, on met ensuite en œuvre 12 un module de régression statistique adapté pour estimer une valeur représentative de la quantité de bactéries viables cultivables en fonction des valeurs représentatives des paramètres environnementaux acquis et de ladite quantité de bactéries viables dans ledit échantillon d’eau. Dans le mode de réalisation principal de l’invention le module de régression est adapté pour estimer un dénombrement de bactéries viables cultivables, ici dimensionné en nombre le plus probable pour 100ml, abrégé NPP pour 100ml. Toutefois toute autre unité pourrait être employée. Dans un mode de réalisation alternatif, on pourrait toutefois employer un module de régression adapté pour fournir une autre valeur de quantification ou de dénombrement. Ce module de régression statistique 50 est dans ce mode de réalisation de l’invention un module d’apprentissage automatique 50 par amplification du gradient, plus connu en anglais sous le nom de gradient b oosting . Le gradient boosting est un algorithme d'apprentissage automatique utilisé notamment pour résoudre des problèmes de régression. Il utilise une technique d'optimisation consistant à ajouter de nouveaux modèles à un ensemble de modèles existants de manière itérative. Chaque nouveau modèle est généré pour corriger les erreurs commises par les modèles précédents. Les modèles sont généralement des arbres de décision, mais peuvent être d'autres types de modèles. Le gradient boosting est particulièrement performant pour les tâches de régression car il permet de générer des modèles très précis en combinant de nombreux modèles de base plus faibles. Toutefois l’invention n’est pas limitée à ce module d’apprentissage automatique 50 particulier. D’autres techniques de régression peuvent être employées qu’il s’agisse d’une machine à vecteur support, dit SVM, un réseau de neurones artificiels, une méthode des k-plus-proches-voisins, un module d’arbre de décision, un module d’apprentissage automatique par forêt d’arbres décisionnels, dit Random Forest . De manière avantageuse, on met généralement en œuvre un module d’apprentissage automatique 50 entrainé spécifiquement pour le type de bactérie considéré, ceci permettant d’obtenir des résultats plus précis pour chaque type de bactérie. En particulier, les réglementations Européennes imposant le suivi de ces deux types de bactéries, dans une mise en œuvre particulière de l’invention nous mettons en œuvre deux procédés de détection 1 distincts comprenant chacun un module d’apprentissage automatique distinct entrainé séparément. Ainsi, on met en œuvre un module d’apprentissage automatique 50 entraîné pour les bactéries E. coli et/ou un module d’apprentissage automatique 50 entraîné pour les bactéries de type entérocoques intestinaux, en fonction des bactéries à surveiller. Par ailleurs, il est aussi possible d’entrainer un module d’apprentissage automatique 50 par type de bactérie et par type de milieu de prélèvement, tel qu’un milieu marin ou un milieu d’eau douce. En effet dans un milieu d’eau non salée, les paramètres d’entrainement peuvent être différent, par exemple la houle, ou les vagues, peuvent ne pas être prises en compte. Au sens de l’invention, le terme de valeur représentative de la quantité de bactéries viables cultivables, peut être un indicateur de la quantité de bactéries viables cultivables, tel qu’un dénombrement de la quantité de bactéries viables cultivables. La quantité de bactéries viables cultivables étant directement calculable de la quantité de bactéries viables non-cultivables, en soustrayant du dénombrement total pouvant être calculé à partir de la valeur de cycle seuil Ct obtenue lors de l’étape de quantification 11, la valeur représentative de la quantité de bactéries viables cultivables peut aussi être un dénombrement de la quantité de bactéries viables non-cultivables. Le procédé 1 met éventuellement en œuvre une étape d’affichage et/ou de transmission 40 de la valeur représentative de la quantité de bactéries viables cultivables estimée, l’affichage et la transmission pouvant être réalisées seules ou en combinaison. En particulier, l’affichage 40 peut être réalisé par exemple une interface homme-machine telle qu’un écran, sur tout type de support numérique ou sur un support imprimé. La transmission 40 de la valeur représentative de la quantité de bactéries viables cultivables estimée peut être une transmission numérique par exemple via un réseau de communication, filaire ou sans fil, à un serveur distant ou à une base de données. Par exemple via un réseau intranet, ou via internet. L’invention selon un mode de réalisation de l’invention particulier, comprend une étape de comparaison entre la quantité de bactérie viables cultivables déterminées et une valeur de seuil prédéterminée, telle qu’une valeur de seuil de pollution. Dans ce mode de réalisation particulier, on peut aussi mettre en œuvre une étape d’émission d’une alerte à destination d’un utilisateur, tel qu’un message sur une interface homme-machine, un envoi d’un message écrit, tel qu’un email, la communication d’une trame d’alerte à un serveur distant, lorsque la valeur représentative de la quantité de bactéries viables cultivables est supérieure à un seuil déterminé, tel qu’un seuil d’alerte, de sorte à indiquer une contamination à une bactérie indicatrice de contamination fécale. Toutefois pour mettre en œuvre le procédé 1 selon l’invention, il est nécessaire, lorsqu’il s’agit d’un module d’apprentissage automatique 50, de l’entrainer avant sa mise en œuvre. A cet effet, l’invention concerne aussi un procédé d’entrainement 2 du module d’apprentissage automatique 50. Ce procédé d’entrainement comprend tout d’abord une étape de fourniture 20 d’un ensemble de données d’entraînement, dans lequel chaque donnée d’entrainement associe : - Des valeurs représentatives de paramètres environnementaux associés à un prélèvement d’eau ; - Une valeur représentative d’une quantité de bactéries viables, comprenant les bactéries viables cultivables et non-cultivables ; et - Une valeur représentative d’une quantité de bactéries viables cultivables dans ledit prélèvement d’eau ; Les valeurs représentatives des paramètres environnementaux associés au prélèvement d’eau sont les mêmes que ceux du procédé d’estimation 1 décrit précédemment. Il est en effet nécessaire d’entrainer le module d’apprentissage sur les mêmes paramètres que ceux qui seront ensuite fournis dans les étapes de mise en œuvre du module d’apprentissage automatique. Dans le mode de réalisation principal de l’invention, les données d’entrainement sont fournies de sorte à entrainer le module d’apprentissage automatique 50 spécifiquement pour un type de bactérie indicatrices de contamination fécale, en particulier E. coli , ou les bactéries entérocoques intestinales. Dans ce mode de réalisation, en outre le module est entrainé spécifiquement pour un type d’eau prélevé : eau de mer ou eau douce. Toutefois l’invention n’est pas limitée à de telles données d’entrainement, et le modèle pourrait être entraîné pour plusieurs types de bactéries simultanément et/ou pour plusieurs types d’eau simultanément. Le procédé comprend ensuite une étape d’entrainement 21 dudit module d’apprentissage automatique 50 pour inférer, pour chaque ensemble de données, ladite valeur représentative d’une quantité de bactéries viables cultivables à partir des paramètres environnementaux associés et de la valeur représentative de la quantité de bactéries viables, comprenant les bactéries viables cultivables et non-cultivables. Cette étape d’entrainement est réalisée, dans le cadre du gradient boostin g de la manière suivante : Tout d’abord on met en œuvre une étape d’initialisation, au cours de laquelle un modèle de base, ici un arbre de décision, est entraîné sur les données d'entraînement pour produire des prédictions, ici la prédiction est la valeur représentative d’une quantité de bactéries viables cultivables dans ledit prélèvement d’eau. Une étape de calcul des erreurs. Les erreurs commises par le modèle de base sont calculées en comparant les prédictions obtenues avec les valeurs réelles. On procède ensuite à une étape d’entraînement des modèles suivants : un nouveau modèle est entraîné pour corriger les erreurs commises par le modèle précédent en utilisant une technique d'optimisation, tel qu’un algorithme de descente de gradient. On procède alors à une combinaison des modèles. Les modèles entraînés sont combinés pour produire une prédiction finale. Cette combinaison peut se faire de différentes manières, comme en utilisant la moyenne pondérée ou en utilisant un vote majoritaire. Ces étapes sont ensuite répétées de manière itérative, par exemple sur un nombre d’itération prédéterminé, ou jusqu’à obtenir un taux d’erreur défini. Les caractéristiques des modes de réalisations décrits précédemment peuvent être pris isolément ou en combinaison suivant toutes les combinaisons techniquement possibles. Le procédé d’estimation selon l’invention est mis en œuvre par un dispositif 3 qui comprend des moyens d’acquisition 30 des valeurs représentatives des paramètres environnementaux, tel que des moyens de communication entrée-sortie 30 pouvant être de tout type connu, port Ethernet, port COM, port USB, dispositif de communication filaire ou sans-fil, et des moyens de stockage adaptés pour stocker en mémoire, soit en mémoire vive soit sur un support de stockage, les valeurs représentatives acquises. Le dispositif 3, ici un ordinateur, comprend en outre des moyens d’acquisition 31 d’une quantification des bactéries viables présentes dans ledit échantillon d’eau prélevé. Cette quantification 31 est généralement réalisée par la mise en œuvre de moyens de quantification de type RT-qPCR. Les résultats de cette quantification RT-qPCR étant alors acquis par le dispositif 3 par les moyens d’acquisition 31 qui peuvent être identiques ou distincts des moyens d’acquisition 30 des valeurs représentatives des paramètres environnementaux. Le dispositif 3 comprend aussi une unité de mise en œuvre d’un module de régression statistique 50 tel que décrit précédemment. Ici l’unité de mise en œuvre 32 est un processeur 32, ou tout calculateur numérique adapté pour mettre en œuvre un module de régression statistique 50 selon l’invention. Le procédé d’entraînement 2 est quant à lui mis en œuvre par un dispositif d’entraînement 4, tel qu’un ordinateur, comprenant des moyens de fourniture 33 d’un ensemble de données d’entraînement, tel qu’un support de stockage, par exemple un disque dur ou une mémoire flash ou tout moyens de communication entrée-sortie adapté pour transmettre des données d’entraînement. Le dispositif d’entrainement 4, ici un ordinateur, comprend une unité d’entrainement 34 du module d’apprentissage automatique 50. L’unité d’entrainement 34 est un processeur, un calculateur, ou tout ensemble numérique adapté pour entraîner un module d’apprentissage automatique 50. Par ailleurs l’unité d’entraînement 34 peut mettre en œuvre les étapes d’entraînement du procédé d’entrainement 2 avec des processeurs de calcul parallèle, tel que des GPU mis en œuvre dans un contexte de calcul général, connu en anglais sous l’acronyme de GPGPU, pour General- Purpose computing on Graphics Processing Units . Procédé d’estimation (1) mis en œuvre par ordinateur d’un paramètre représentatif d’une quantité de bactéries indicatrices d’une contamination fécale viables cultivables dans un échantillon d’eau prélevée, comprenant : Une étape d’acquisition (10) de valeurs représentatives d’une pluralité de paramètres environnementaux associés au prélèvement dudit échantillon d’eau ; Une étape de quantification (11) des bactéries indicatrices d’une contamination fécale viables présentes dans ledit échantillon d’eau prélevé ; Une étape de mise en œuvre (12) d’un module de régression statistique (50) adapté pour estimer une valeur représentative de la quantité de bactéries indicatrices d’une contamination fécale viables cultivables en fonction des valeurs représentatives des paramètres environnementaux acquis et de ladite quantification de bactéries viables dans ledit échantillon d’eau. Procédé (1) selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape de quantification (11) des bactéries indicatrices d’une contamination fécale viables présentes dans ledit échantillon d’eau prélevé comprend la mise en œuvre d’une méthode de réaction de polymérisation en chaîne, en particulier une réaction de polymérisation en chaîne quantitative en temps-réel. Procédé (1) selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que lesdites bactéries indicatrices d’une contamination fécales comprennent une bactérie entérocoque fécale et/ou une bactérie Escherichia coli . Procédé (1) selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que les paramètres environnementaux sont choisis parmi : un paramètre représentatif de la salinité de l’eau, un paramètre représentatif de la turbidité de l’eau, un paramètre représentatif de la hauteur d’eau, un paramètre représentatif du vent, un paramètre représentatif du rayonnement solaire, un paramètre représentatif de la pluviométrie et un paramètre représentatif de la houle. Procédé (1) selon la revendication 1 à 4, caractérisé en ce que, pour chaque paramètre environnemental, on acquiert (10) une valeur instantanée, une valeur moyenne sur une période de mesure dudit paramètre environnemental ou une valeur de cumul des mesures réalisées sur une période de mesure dudit paramètre environnemental ou une série temporelle représentative d’une période de mesure dudit paramètre environnemental. Procédé (1) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que ledit module de régression statistique (50) est un module d’apprentissage automatique (50) entraîné à partir d’un ensemble de données d’entraînement, dans lequel chaque donnée d’entrainement associe : Des valeurs représentatives de paramètres environnementaux associés à un échantillon d’eau prélevé ; Une valeur représentative d’une la quantité de bactéries viables, comprenant les bactéries viables cultivables et non-cultivables dans ledit échantillon ; et Une valeur représentative d’une quantité de bactéries viables cultivables dans ledit échantillon d’eau prélevé ; Ledit module d’apprentissage automatique (50) étant entraîné pour inférer, pour chaque ensemble de données, ladite valeur représentative d’une quantité de bactéries viables cultivables à partir des paramètres environnementaux associés et de la valeur représentative d’une la quantité de bactéries viables, comprenant les bactéries viables cultivables et non-cultivables. Procédé (1) selon la revendication 6, caractérisé en ce que ledit module d’apprentissage automatique (50) est choisi parmi un module d’apprentissage automatique par amplification de gradient , une machine à vecteur support, un réseau de neurones artificiels, une méthode des k plus proches voisins, un module d’arbre de décision, un module d’apprentissage automatique par forêt d’arbres décisionnels. Procédé d’entrainement (2) mis en œuvre par ordinateur d’un module d’apprentissage automatique pour la mise en œuvre d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 6 ou 7 comprenant : Une étape de fourniture (20) d’un ensemble de données d’entraînement, dans lequel chaque donnée d’entrainement associe : Des valeurs représentatives de paramètres environnementaux associés à un prélèvement d’eau ; Une valeur représentative d’une quantité de bactéries viables, comprenant les bactéries viables cultivables et non-cultivables ; et Une valeur représentative d’une quantité de bactéries viables non-cultivables dans ledit prélèvement d’eau ; Une étape d’entrainement (21) dudit module d’apprentissage automatique (50) pour inférer, pour chaque ensemble de données, ladite valeur représentative d’une quantité de bactéries viables cultivables à partir des paramètres environnementaux associés et de la valeur représentative de la quantité de bactéries viables, comprenant les bactéries viables cultivables et non-cultivables. Dispositif d’estimation (3) d’un paramètre représentatif d’une quantité de bactéries indicatrices d’une contamination fécales viables cultivables dans un échantillon d’eau prélevée, comprenant : Des moyens d’acquisition (30) d’une pluralité de valeurs représentatives de paramètres environnementaux associés au prélèvement dudit échantillon d’eau ; Des moyens d’acquisition d’une quantification (31) des bactéries viables présentes dans ledit échantillon d’eau prélevé ; Une unité de mise en œuvre (32) d’un module de régression statistique (50) adapté pour estimer une valeur représentative de la quantité de bactéries viables cultivables en fonction des valeurs représentatives des paramètres environnementaux acquis et de ladite quantification de bactéries viables dans ledit échantillon d’eau. Dispositif d’entrainement (4) d’un module d’apprentissage automatique (50) pour la mise en œuvre d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 6 ou 7, comprenant : Des moyens de fourniture (33) d’un ensemble de données d’entraînement, dans lequel chaque donnée d’entrainement associe : Des valeurs représentatives de paramètres environnementaux associés à un prélèvement d’eau ; Une valeur représentative d’une quantité de bactéries viables, comprenant les bactéries viables cultivables et non-cultivable ; et Une valeur représentative d’une quantité de bactéries viables non-cultivables dans ledit prélèvement d’eau ; Une unité d’entrainement (34) dudit module d’apprentissage automatique (50) pour inférer, pour chaque ensemble de données, ladite valeur représentative d’une quantité de bactéries viables cultivables à partir des paramètres environnementaux associés et de valeur représentative d’une la quantité de bactéries viables, comprenant les bactéries viables cultivables et non-cultivable.