FR 3144363 A1 20240628 FR 2214528 A 20221227 Il est proposé un système de prédiction de données par filtrage collaboratif (10) mettant en œuvre des itérations d’une fonction d’apprentissage, appliquée à un ensemble de données et comprenant : un bloc d’initialisation (142) pour déterminer individus d’entrainement et individus voisins issus de ; un bloc d’inférence (144) pour déterminer vecteurs de prédiction , chacun associé à un individu , et déterminés à partir de mesures de similarité générées en appliquant une fonction de mapping de paramètres d’apprentissage aux individus et ; un bloc de rétropropagation (148) pour mettre à jour à chaque itération les paramètres en appliquant une phase de rétropropagation à partir du calcul du gradient du vecteur ; le système (10) utilisant les paramètres mis à jour pour estimer un vecteur de comportement associé à un individu d’entrée. Figure pour l’abrégé : [Fig. 3] Système et procédé de prédiction de données utilisant un apprentissage de données multivariées par filtrage collaboratif La présente invention concerne de manière générale le domaine de prédiction de données, et en particulier un système et un procédé de prédiction de données utilisant un apprentissage supervisé de données multivariées par filtrage collaboratif. Un apprentissage supervisé de données multivariées par filtrage collaboratif utilise une mesure de similarité optimisée. Il existe des systèmes connus d’apprentissage de données appliqués en particulier à des séries temporelles, utilisant le principe de mesure de similarité pour la prédiction de données, comme décrit dans l’article “Time series forecasting by recommendation: an empirical analysis on amazon marketplace” de A. Gomez-Losada et al. 2019, In International Conference on Business Information Systems, pages 45–54. Cependant, dans de telles solutions, l’apprentissage et la prédiction s’appliquent à des données univariées, c’est-à-dire des données ne permettant pas d’inclure de caractéristiques exogènes. Par suite, il n’est pas possible d’effectuer de prédiction complexe dite « ayant plusieurs longueurs d'avance » (ou multi-step s -ahead selon l'appellation anglaise), en particulier pour des séries temporelles. D’autres systèmes connus utilisent le principe de mesure de similarité comme décrit dans l’article “Modeling time series similarity with siamese recurrent networks” de W. Pei et al. 2016, arXiv preprint arXiv:1603.04713. Cependant, ces systèmes s’appliquent à la comparaison de données et non à la prédiction de données. Il existe ainsi un besoin pour un système et un procédé capable d’améliorer l’apprentissage de données et en particulier pour générer une solution de prédiction de données multivariées. La présente invention vient améliorer la situation en proposant un système de prédiction de données par filtrage collaboratif comprenant au moins une source de données et un dispositif d’apprentissage supervisé de données apte à recevoir un ensemble de données initial issu de la source de données. Le dispositif d’apprentissage est configuré pour mettre en œuvre une pluralité d’itérations d’une fonction d’apprentissage. La fonction d’apprentissage comprend : - un bloc d’initialisation configuré pour déterminer une pluralité d’individus d’entrainement et une pluralité d’individus voisins issus de l’ensemble de données initial , les individus voisins étant déterminés en appliquant une fonction de voisinage à chacun des individus d’entrainement ; - un bloc d’inférence configuré pour déterminer une pluralité de vecteurs de prédiction , chaque vecteur de prédiction étant associé à un des individus d’entrainement et déterminé à partir de mesures de similarité générées en fonction de l’application d’une fonction de mapping aux individus d’entrainement et aux individus voisins , la fonction de mapping étant associée à des paramètres d’apprentissage ; - un bloc de rétropropagation configuré pour mettre à jour à chaque itération les paramètres d’apprentissage déterminés en appliquant une phase de rétropropagation, pour chaque individu d’entrainement , à partir du gradient du vecteur de prédiction par rapport aux mesures de similarité . Le système comprend en outre un module d’application configuré pour estimer, en utilisant les paramètres d’apprentissage mis à jour par la pluralité d’itérations de la fonction d’apprentissage, un vecteur de comportement associé à un individu d’entrée issu de la source de données. Dans des modes de réalisation, la fonction de mapping peut être appliquée de manière à déterminer respectivement un espace latent d’entrainement et un espace latent de voisinage . Les mesures de similarité peuvent être en outre déterminées en fonction de différences entre l’espace latent d’entrainement et l’espace latent de voisinage . La phase de rétropropagation peut être appliquée en outre à partir du calcul du gradient des mesures de similarité par rapport à l’espace latent d’entrainement . Le module d’application peut être configuré pour appliquer : - la fonction de voisinage, à l’individu d’entrée , pour générer une pluralité d’individus voisins appliqués ; - la fonction de mapping , à l’individu d’entrée et aux individus voisins appliqués , pour déterminer respectivement un élément latent estimé et un espace latent de voisinage applicatif . Le vecteur de comportement peut être estimé à partir de mesures de similarité déterminées en fonction de différences entre l’élément latent estimé et l’espace latent de voisinage applicatif . L’ensemble de données initial peut comprendre une pluralité d’individus initiaux , et la fonction de voisinage peut comprendre, pour chaque individu d’entrainement : - une détermination de mesures de distance entre l’individu d’entrainement et chacun des individus initiaux ; - une comparaison de chaque mesure de distance avec une valeur de seuil de distance prédéterminée. Le dispositif d’apprentissage peut être configuré pour générer sous-ensembles de données de voisinage à partir de la comparaison, tel que . La détermination de la pluralité d’individus voisins peut être effectuée à partir d’une intersection entre les sous-ensembles de données de voisinage . Avantageusement, les mesures de similarité peut être déterminées à partir d’une fonction dérivable de type Gaussian kernel, ou d’une fonction dérivable de type Student-t kernel. Dans des modes de réalisation, chaque d’individu d’entrainement peut être associé à un vecteur attendu , et la fonction d’apprentissage peut comprendre en outre un bloc de comparaison configuré pour déterminer et évaluer valeurs d’erreur à partir des vecteurs de prédiction et des vecteurs d’entrainement attendus . Le dispositif d’apprentissage peut être configuré pour déterminer un coefficient de perte à partir des valeurs d’erreur , pour évaluer la valeur du coefficient de perte par rapport à une valeur d’erreur minimale prédéterminée, et pour générer un point arrêt de la fonction d’apprentissage si la valeur du coefficient de perte est inférieure ou égale à la valeur d’erreur minimale . Le dispositif d’apprentissage peut être alors configuré pour arrêter l’application de ladite fonction d’apprentissage en réponse de la détection du point arrêt. Avantageusement, les valeurs d’erreur peuvent être déterminées à partir d’une fonction d’erreur de type MSE, ou de type MAE. Dans des modes de réalisation, les mesures de similarité peuvent être en outre déterminées en fonction d’un paramètre de similarité , et le dispositif d’apprentissage peut être configuré pour mettre à jour à chaque itération le paramètre de similarité à partir d’un gradient de la fonction d’erreur en fonction du paramètre de similarité . La fonction de mapping peut comprendre une implémentation et une utilisation d’un réseau de neurones convolutif construit à partir de blocs de type convolution temporelle. Le bloc d’inférence peut être en outre configuré pour déterminer au moins un vecteur de prédiction agrégé associé à au moins deux individus d’entrainement . L’invention fournit également un procédé de prédiction de données par filtrage collaboratif mis en œuvre par un système de prédiction de données. Le procédé comprend une pluralité d’itérations d’étapes d’apprentissage supervisé de données consistant à : - recevoir des individus d’un ensemble de données initial ; - échantillonner une pluralité d’individus d’entrainement à partir de l’ensemble de données initial et déterminer une pluralité d’individus voisins parmi lesdits individus de l’ensemble de données initial en appliquant une fonction de voisinage à chacun des individus d’entrainement ; - déterminer une pluralité de vecteurs de prédiction , chaque vecteur de prédiction étant associé à un des individus d’entrainement et déterminé à partir de mesures de similarité déterminées en appliquant une fonction de mapping aux individus d’entrainement et aux individus voisins , la fonction de mapping étant associée à des paramètres d’apprentissage ; - mettre à jour à chaque itération les paramètres d’apprentissage à partir de l’application d’une phase de rétropropagation, pour chaque individu d’entrainement , à partir du calcul du gradient du vecteur de prédiction par rapport aux mesures de similarité . Le procédé comprend en outre une étape de prédiction consistant à estimer, en utilisant les paramètres d’apprentissage mis à jour par la pluralité d’itérations de la fonction d’apprentissage, un vecteur de comportement estimé associé à un individu d’entrée . Le système et le procédé supervisé d’apprentissage de données selon les modes de réalisation de l’invention permettent l’optimisation conjointe d’une transformation entre ensembles de caractéristiques d’entrée et un espace latent, et d’une mesure de similarité entre représentations de l’espace latent, la mesure de similarité optimisée étant apprise à partir de l’utilisation d’un paradigme d’apprentissage dérivé du principe de filtrage collaboratif. Ils permettent également de générer une solution de prédiction de séries temporelles multivariées à partir de mesures de similarité entre ensembles de caractéristiques sous la forme d’un réseau de neurones profond, en utilisant un paradigme prédictif de type filtrage collaboratif. Description des figures D’autres caractéristiques, détails et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description faite en référence aux dessins annexés donnés à titre d’exemple. La est un schéma représentant une structure globale d’un système de prédiction de données par filtrage collaboratif, selon des modes de réalisation de l’invention. La est un exemple de représentation graphique de vecteurs de comportement attendu, selon des modes de réalisation de l’invention. La est un schéma représentant des blocs fonctionnels associés à un algorithme d’apprentissage, selon des modes de réalisation de l’invention. La est un exemple de représentation graphique de sous-périodes temporelles issues d’une périodicité en fonction de différents ensembles de données considérés, selon des modes de réalisation de l’invention. La est un schéma représentant des blocs fonctionnels associés à un algorithme de prédiction, selon des modes de réalisation de l’invention. La est un exemple de représentation visuelle possible d’un espace latent d’entrainement, selon des modes de réalisation de l’invention. La est un organigramme représentant les étapes du procédé d’apprentissage de données, selon des modes de réalisation de l’invention. Des références identiques sont utilisées dans les figures pour désigner des éléments identiques ou analogues. Pour des raisons de clarté, les éléments représentés ne sont pas à l’échelle. Description détaillée La représente un exemple d’un système de prédiction de données par filtrage collaboratif 10 comprenant une source de données 12, un dispositif d’apprentissage de données 14 et un module d’application de l’apprentissage 16, selon certains modes de réalisation de l’invention. Tel qu’utilisée ici, l’expression « prédiction de données filtrage collaboratif » fait référence à une prédiction du comportement d’un individu donné à partir d’une combinaison pondérée du comportement d’individus voisins similaires. Cette combinaison pondérée est en particulier exprimée à travers la similarité (ou mesure de similarité) entre l’individu donné qui doit faire l’objet d’une prédiction de comportement et chacun des individus similaires. La source de données 12 comprend un ou plusieurs ensembles de données pouvant être compris et/ou acquis par le système 10. Tel qu’utilisé ici, un ‘ensemble de données’ fait référence à un ensemble de données multivariées généré à partir de la combinaison de données de tout type. En particulier, un ensemble de données multivariées peut être un ensemble de données temporelles multivariées, telles que, par exemple et sans limitation : des séries de données calendaires (par exemple heure, date, jour de la semaine, jours fériés, présence de vacances), des séries de données de comportements humains (par exemple la fréquentation d’un lieu comme les transports à chaque instant de la journée, utilisation de certains services, charge d’un réseau électricité, eau ou gaz, grandeurs de consommation), et/ou tout type de séries de données temporelles présentant une périodicité et/ou une pseudopériodicité temporelle. De telles séries peuvent être issues de signaux mono- ou multi-dimensionnels associés à des grandeurs physiques (telles que par exemple et sans limitations des grandeurs acoustiques, visuelles, de température, de pression, de niveau d’ensoleillement, ou de niveau des marées). En particulier, un ensemble de données multivariées peut être caractérisé par un ensemble de données représentatives d’individus notés . Dans la suite de la description, une donnée représentative d’individu sera appelée plus simplement « individu ». Chaque individu est associé à un ensemble de données noté correspondant à des ‘caractéristiques’ dites exogènes de l’individu . Dans des modes de réalisation, chaque individu d’un ensemble de données peut en outre être associé à un ensemble (ou vecteur) de données correspondant à un comportement dit ‘attendu’ de l’individu . Par exemple et sans limitation, un ensemble de caractéristiques d’un individu peut comprendre des données de prévisions météo, telles que des données de prévisions de température et de nébulosité, associées à des données de fréquentation des transports, et/ou à des données calendaires. Un vecteur de comportement attendu d’un individu peut comprendre une série de données temporelles périodiques ou pseudopériodiques associées par exemple à la qualité de l’air dans un métro, définie par exemple en termes de concentration moyenne de CO 2 en parties par million (ppm). Un tel exemple de vecteur de comportement attendu est illustré sur la figure 2, selon une représentation graphique de différents profils journaliers de qualité de l’air dans un métro selon un pas de temps d’une heure. Dans cet exemple, d’une part, des ensembles de données caractéristiques et sont associées à des vecteurs de comportement attendu et , et comprennent des données de « jour travaillé ». Comme illustré sur la figure 2, les profils journaliers des vecteurs de comportement attendu et présentent un premier pic défini dans un intervalle de temps notée , et un deuxième pic défini dans un autre intervalle de temps notée . Les intervalles de temps et correspondent ainsi aux heures de pointes respectivement en début et en fin de journée. D’autre part, dans l’exemple de la figure 2, les ensembles de données caractéristiques et associées à des vecteurs de comportement attendu et comprennent des données de type « week-end » ou de type « jour férié ». Les profils journaliers associés aux vecteurs de comportement attendu et ne présentent pas sur la figure 2 de premier pic défini dans l’intervalle de temps . En faisant de nouveau référence à la figure 1, le dispositif d’apprentissage de données 14 est apte à recevoir un ensemble de données initial noté issu de la source de données 12. En particulier, l’ensemble de données initial comprend une pluralité d’individus notés et encore appelés individus ‘initiaux’. Chaque individu initial est associé à un ensemble initial de caractéristiques et à un vecteur initial attendu . L’ensemble de données initial peut être représenté par l’expression (01) suivante : (01) Le dispositif d’apprentissage de données 14 est configuré pour appliquer une pluralité d’itérations d’un algorithme d’apprentissage à l’ensemble de données initial . En particulier, l’algorithme d’apprentissage (également appelé fonction d’apprentissage ou modèle d’apprentissage) peut correspondre à un algorithme du type « Algorithme de descente de gradient stochastique » (ou ‘ Stochastic Gradient Descent ’ selon l’expression anglo-saxonne correspondante). L’algorithme d’apprentissage peut implémenter toute méthode d’apprentissage classique et/ou reposer sur toute architecture de réseau de neurones. Une architecture de réseau de neurones est généralement caractérisée par une fonction de mapping (ou mappage) notée et est associée à un ensemble de paramètres d’apprentissage . Les paramètres d’apprentissage dépendent de l’architecture et/ou de la méthode d’apprentissage utilisée. Par exemple et sans limitation, la méthode d’apprentissage utilisée peut reposer sur un réseau de neurones convolutif (ou convolutionnel) construit à partir de blocs de type convolution à une dimension (1D), par exemple, des blocs de type convolution temporelle. Un réseau de neurones à couches linéaires ou un réseau de neurones combinant différents types de couches peut également être utilisé. Pour faciliter la compréhension des modes de réalisation de l'invention, des définitions ou notions relatives à l’algorithme d’apprentissage et aux réseaux de neurones sont détaillées ci-après. Un réseau de neurone constitue un modèle de calcul utilisant des neurones pour réaliser des opérations de calculs, les neurones étant interconnectés entre eux par des liaisons appelées « synapses », implémentées sous la forme de mémoires numériques. Un réseau de neurones peut comprendre une pluralité de couches successives de neurones, comprenant une couche d'entrée, une couche de sortie, et une ou plusieurs couches intermédiaires. La couche d'entrée porte des données d'entrée du réseau, correspondant à un ensemble de caractéristiques . Un réseau de neurones est associé à un ensemble de paramètres d’apprentissage . Par exemple et sans limitation, un ensemble de paramètres d’apprentissage peut être un ensemble de données de modèle d’apprentissage relatifs à des biais associés aux neurones du réseau et/ou à des poids synaptiques associés aux liaisons entre différents neurones du réseau. Un ensemble de paramètres d’apprentissage peut en outre être associé à des poids de filtres convolutifs. Par ailleurs, à chaque itération de l’algorithme d’apprentissage, l’algorithme du type « Algorithme de descente de gradient stochastique » comprend une phase d’inférence (ou phase de propagation vers l’avant dite forward ) et une phase de mise à jour des paramètres d’apprentissage du modèle (appelée également phase de rétropropagation par gradients dite backward ). La phase d’inférence propage les données caractéristiques d'entrée de la couche d'entrée au travers des couches successives du réseau de neurones. Chaque couche d'un réseau de neurones prend ses entrées sur les sorties de la couche précédente. Les données sont propagées jusqu’à la couche de sortie portant le résultat des calculs effectués par le réseau de neurones. Ce résultat peut permettre de déterminer une prédiction notée du réseau par rapport aux données d'entrée considérées. La phase de rétropropagation permet de corriger les erreurs entre les sorties obtenues dans la phase d’inférence et les sorties attendues (ou vecteur attendu ) pour des données d’entrée considérées. En particulier, l’algorithme d’apprentissage permet de comparer une prédiction par rapport à une sortie attendue selon un critère d’erreur encore appelé ‘objectif’, et en fonction de cette comparaison, de mettre à jour à chaque itération les paramètres d’apprentissage pour améliorer le résultat final pouvant être délivré par le réseau de neurone. Dans la phase de rétropropagation, les erreurs éventuelles obtenues par un ou plusieurs neurones du réseau sont « rétropropagées » aux liaisons et aux neurones qui lui sont reliés, vers l’arrière à partir de la dernière couche, de couche en couche, jusqu’à la première couche. Avantageusement, la rétropropagation peut être une rétropropagation par gradients, dans laquelle dans chaque neurone d’une couche donnée, un message d’erreur à rétropropager est déterminé en utilisant la dérivée du critère d’erreur par rapport à la sortie du neurone de la couche considérée. La représente schématiquement des blocs fonctionnels associés à l’algorithme d’apprentissage appliqué, selon certains modes de réalisation de l’invention. L’algorithme d’apprentissage comprend un bloc d’initialisation 142 configuré pour générer un ensemble d’entrainement de données issu de l’ensemble de données initial . En particulier, l’ensemble d’entrainement de données comprend une pluralité d’individus notés et appelés individus ‘d’entrainement’. Chaque individu d’entrainement est échantillonné parmi l’ensemble des individus initiaux . Chaque individu d’entrainement est alors associé à un ensemble de caractéristiques d’entrainement et à un vecteur d’entrainement attendu . L’ensemble d’entrainement de données peut être défini par l’expression (02) suivante : (02) Le bloc d’initialisation 142 est en outre configuré pour générer un ensemble de données de voisinage issu de l’ensemble de données initial . En particulier, l’ensemble de données de voisinage comprend une pluralité d’individus notés appelés individus ‘voisins’. Chaque individu voisin est alors associé à un ensemble de caractéristiques de voisinage et à un vecteur de voisinage attendu . L’ensemble de données de voisinage peut être défini par l’expression (03) suivante : (03) Chaque individu voisin est choisi parmi l’ensemble des individus initiaux . En particulier, le choix d’un individu initial donné est effectué à partir d’une fonction de voisinage appliquée entre cet individu initial donné et les différents individus d’entrainement échantillonné. Dans des modes de réalisation, l’application de la fonction de voisinage peut comprendre une détermination de mesures de distance entre individus d’entrainement et individus initiaux . Une mesure de distance, notée ou , s’effectue entre au moins une partie des données comprises dans l’ensemble de caractéristiques d’entrainement et au moins une partie une partie des données comprises dans l’ensemble initial de caractéristiques . Par exemple et sans limitation, la mesure de distance peut être effectuée en utilisant une méthode de calcul d’une distance euclidienne entre les deux l’ensemble de caractéristiques d’entrainement et initial . L’application de la fonction de voisinage peut en outre comprendre une comparaison de chacune des mesures de distance déterminées à une valeur de seuil de distance prédéterminée. La valeur de seuil de distance peut notamment être prédéfinie en fonction de la méthode de la mesure de distance utilisée. Avantageusement, le dispositif d’apprentissage de données peut être configuré pour générer sous-ensembles de données de voisinage, notés , à partir de la comparaison des mesures de distance avec la valeur de seuil de distance . En particulier, un individu initial peut être compris dans un sous-ensemble de données de voisinage associé à un individu d’entrainement , si la mesure de distance entre l’individu initial et l’individu d’entrainement est supérieure à la valeur de seuil de distance . Le sous-ensemble de données de voisinage exclu ainsi l’individu d’entrainement . Dans ce cas, chaque sous-ensemble de données de voisinage peut être représenté par l’expression (04) suivante : (04) Selon des modes de réalisation, la génération de l’ensemble de données de voisinage associé à un ensemble d’entrainement de données peut alors être effectuée à partir d’une intersection entre une partie ou la totalité des sous-ensembles de données de voisinage . L’ensemble de données de voisinage peut être également défini par l’expression (05) suivante : (05) L’utilisation d’un ensemble de données de voisinage et la valeur de seuil de distance permet au modèle d’apprentissage de ne pas utiliser d’individus trop similaires pour prédire un individu d’entrainement donné, et par conséquent d’obtenir de bonnes capacités de généralisation. En d’autres termes, l’utilisation de et permet au modèle d’apprentissage d’être capable d’interpoler convenablement les ensembles de caractéristiques entre différents individus d’une base de données, même en des zones où il y a peu ou pas d’individus similaires « à proximité ». Par ailleurs, la mise en œuvre de l’intersection entre sous-ensembles de données de voisinage permet d’exclure, de l’ensemble de données de voisinage , tout individu d’entrainement . Dans des ensembles de données caractéristiques multivariées comprenant une ou plusieurs séries de données présentant une périodicité (ou pseudopériodicité) temporelle , l’ensemble de données initial peut être construit de manière à ce que chaque individu initial soit associé à une ou plusieurs sous-périodes (ou sous-pseudopériodes) temporelles issues de la périodicité . En référence à l’exemple de la figure 2, une périodicité associée à des données d’un ensemble initial peut correspondre à une journée. L’ensemble de données initial peut comprendre un grand nombre de données générées à partir d’une période de temps importante, comme par exemple et sans limitation une période de 3 années. Chaque journée de cette période peut être divisée en sous-périodes (ou ‘pseudo-périodes d’entrainement’), comme par exemple et sans limitation une sous-période de 60 minutes, correspondant à un pas de temps entre chaque mesure effectuée pour générer les séries de données temporelles (il y a donc 24 pas de temps par périodicité ou journée). L’ensemble de données initial peut ainsi être fractionné de manière à ce que chaque ensemble de caractéristiques d’un individu initial soit associé à un ou plusieurs pas de temps spécifique. Schématiquement, un pas de temps peut être une sous-période temporelle définie parmi les sous-périodes temporelles à représentées sur la (a) de manière simplifiée. Un ensemble d’entrainement de données , échantillonné parmi l’ensemble de données initial , peut comprendre par exemple un premier individu d’entrainement et un deuxième individu d’entrainement . Comme représenté sur la figure 4(b), les données relatives au premier individu d’entrainement peuvent être issues d’une première pseudo-période d’entrainement d’une journée spécifique. Les données relatives au deuxième individu d’entrainement sont issues d’une deuxième pseudo-période d’entrainement de la même journée spécifique ou d’une autre journée quelconque. Chaque individu d’entrainement est associé à un ensemble de caractéristiques d’entrainement, noté respectivement et . Le premier ensemble de caractéristiques d’entrainement comprend la donnée de la première pseudo-période d’entrainement et le deuxième ensemble de caractéristiques d’entrainement comprend la donnée de la deuxième pseudo-période d’entrainement . Avantageusement, le dispositif d’apprentissage de données peut être configuré pour apprendre à prédire chaque pseudo-période d’entrainement d’un ensemble d’entrainement de données à partir de pseudo-périodes voisines qui sont distantes de plusieurs pseudo-périodes de celles à prédire. Ceci permet donc d’obtenir des pseudo-périodes voisines moins ressemblantes aux pseudo-périodes d’entrainement que les pseudo-périodes situées juste avant ou juste après un point de vu temporel. Ainsi, pour générer un ensemble de données de voisinage , une mesure de distance peut être effectuée en utilisant une mesure temporelle entre les pseudo-périodes d’entrainement des individus d’entrainement échantillonnés et les pas de temps des individus initiaux . En outre, chaque mesure temporelle peut être comparée à une valeur de seuil de distance pour générer les sous-ensembles de données de voisinage . Par exemple, la valeur de seuil de distance peut être égale à un (ou plusieurs) pas de temps. Comme représenté sur la figure 4(c) et la figure 4(d), les sous-ensembles de données de voisinage et , associés respectivement au premier individu d’entrainement et au deuxième individu d’entrainement , peuvent être définis à partir des sous-périodes temporelles à des individus initiaux , tel que et . Pour chaque individu d’entrainement , le sous-ensemble de données de voisinage associé peut être défini à partir des sous-périodes temporelles à de la même journée spécifique et/ou d’autres journées quelconques. La génération de l’ensemble de données de voisinage peut alors être effectuée à partir d’une intersection entre les sous-ensembles de données de voisinage et , tel que , comme représenté sur la (e). Les mesures de distance correspondant à des mesures temporelles entre périodicités permettent notamment d’éviter un surcoût calculatoire par rapport à des mesures de distance sur la totalité des ensembles des caractéristiques, tout en vérifiant que tous les individus voisins d’un sous-ensemble de données de voisinage sont suffisamment dissimilaires à l’individu d’entrainement associé. L’algorithme d’apprentissage comprend également un bloc d’inférence 144 configuré pour appliquer une phase d’inférence aux ensembles de caractéristiques d’entrainement et de voisinage . La phase d’inférence met en œuvre la fonction de mapping à l’ensemble de caractéristiques d’entrainement de manière à déterminer un espace latent dit ‘espace latent d’entrainement’. Le bloc d’inférence 144 est configuré pour appliquer cette fonction de mapping à l’ensemble de caractéristiques de voisinage de manière à déterminer un autre espace latent dit ‘espace latent de voisinage’. Les espaces latents d’entrainement et de voisinage sont les données de résultat des calculs obtenus au niveau de la couche de sortie d’un réseau de neurones par exemple. Les espaces latents d’entrainement et de voisinage sont en particulier des tenseurs comprenant des éléments latents d’entrainement et de voisinage, notés respectivement et . Le bloc d’inférence 144 est également configuré pour déterminer vecteurs de prédiction . Chaque vecteur de prédiction est associé à un individu d’entrainement , et est déterminé à partir des vecteurs de voisinage attendus et de mesures de similarité définies entre l’individu d’entrainement et chacun des individus voisins . Un vecteur de prédiction peut être ainsi défini par l’équation (06) suivante : (06) En particulier, chaque mesure de similarité peut être calculée à partir d’une fonction dérivable prenant en compte un élément latent d’entrainement et un élément latent de voisinage . Dans ce cas, le bloc d’inférence 144 peut avantageusement être configuré pour déterminer un tenseur de voisinage noté et correspondant à la différence entre chacun les éléments latents d’entrainement et de voisinage , tel que défini par l’expression (07) suivante : (07) Chaque mesure de similarité est en outre déterminée en fonction d’un paramètre de similarité noté . Le résultat d’une mesure de similarité peut par exemple être une valeur réelle comprise entre 0 et 1. Dans un mode de réalisation, la fonction dérivable peut être de type « noyau gaussien » (ou ‘ Gaussian kernel’ selon l’expression anglo-saxonne correspondante). Dans ce cas, la mesure de similarité peut être définie par l’expression (08) suivante : (08) Alternativement, la fonction dérivable peut être de type Student-t kernel , et la mesure de similarité peut être définie par l’expression (09) suivante : (09) Dans des modes de réalisation où les séries temporelles des ensembles de données caractéristiques multivariées présentant une périodicité avec des pas de temps , l’ensemble de données initial peut être construit de manière à ce que chaque individu initial est associé un ensemble de caractéristiques (et éventuellement un vecteur attendu ) issu de données agrégées sur un regroupement spécifique de pas de temps formant un sous-ensemble temporel noté et représenté schématiquement sur la figure 4(f). Par exemple et sans limitation, les sous-ensembles temporels peuvent correspondre à des plages horaires distribuées sur une journée. Un lien avec l’exemple de la figure 2, les intervalles de temps et associées aux heures de pointes en début et en fin de journée correspondent à des sous-ensembles temporels . Avantageusement, deux sous-ensembles temporels consécutifs peuvent former une partition non disjointe de la périodicité , tel que par exemple ou , comme représenté sur la (f). Les sous-ensembles temporels peuvent être de taille identique (par exemple les sous-ensembles temporels et représentés sur la figure 4(f)), permettant l’application d’une même fonction de mapping pour chacun des individus associés à un sous-ensemble temporel quelconque. Dans ces modes de réalisation où l’ensemble de données initial est construit via des sous-ensembles temporels , le bloc d’inférence 144 peut en outre être configuré pour déterminer un ou plusieurs vecteurs de prédiction agrégés . Chaque vecteur de prédiction agrégé est associé à un nombre d’individus d’entrainement (alors noté par la suite) associés à sous-ensembles temporels consécutifs. Le nombre est un nombre supérieur ou égal à 2. Ainsi, un vecteur de prédiction agrégé peut être déterminé à partir des vecteurs de voisinage attendus et de mesures de similarité définies entre un individu d’entrainement associé au vecteur de prédiction agrégé et chacun des individus voisins . Un vecteur de prédiction agrégé peut être ainsi défini par l’expression (10) suivante : (10) Dans l’équation (10) précédente, correspond à un paramètre d’indexation booléenne associé à chacun des sous-ensembles temporels défini pour générer le vecteur de prédiction agrégé . En particulier, le paramètre d’indexation booléenne peut être un vecteur binaire défini par les éléments d’expression (11) suivants : (11) Ce vecteur binaire traduit l’applicabilité et/ou la non-applicabilité d’un prédicteur (c’est-à-dire d’individus d’entrainement échantillonnés) au pas de temps . La prédiction finale en un pas de temps est notamment formée par l’agrégation des prédictions des prédicteurs applicables en pas de temps particulier. Il est à noter que l’augmentation du nombre de prédicteurs de données pour affiner l’entrainement d’un modèle d’apprentissage induit une augmentation nécessaire de la capacité de la fonction de mapping. Par exemple, une augmentation de cette capacité peut être induite par une augmentation du nombre et/ou de la taille des couches du réseau de neurones implémenté. Ainsi, la construction de l’ensemble de données initial via des sous-ensembles temporels permet de diminuer le nombre de prédicteurs de données associés à une périodicité (i.e. journée). En particulier, la détermination et l’utilisation d’un ou plusieurs vecteurs de prédiction agrégés permet un gain de performance sur la prédiction des données. Cette assemblage de prédicteurs (ou ‘ ensembling’ de prédicteurs) permet d’éviter l’apprentissage de plusieurs prédicteurs de données (voire d’un grand nombre de prédicteurs) de façon disjointe, et permet ainsi d’éviter une étape postérieure d’apprentissage de la combinaison de ces prédicteurs. L’assemblage de prédicteurs permet de ce fait l’apprentissage et la combinaison des prédicteurs en une étape unique, et sur un unique jeu de données d’entrainement, pour une mise en œuvre optimisée de l’apprentissage, avec un nombre de calculs et une consommation de données réduits. Dans des modes de réalisation, l’algorithme d’apprentissage peut comprendre un bloc de comparaison 146 configuré pour comparer chaque vecteur de prédiction au vecteur d’entrainement attendu correspondant. Pour cela, le bloc de comparaison 146 peut être configuré pour déterminer valeurs d’erreur notées , à partir d’une fonction d’erreur, appelée également fonction de coût. En particulier, la fonction d’erreur peut être une fonction d’erreur dérivable. Chaque valeur d’erreur est associée à un individu d’entrainement et est déterminée à partir de la différence entre le vecteur de prédiction et le vecteur d’entrainement attendu . Dans des modes de réalisation, la fonction d’erreur peut être de type erreur quadratique moyenne, encore appelé MSE (ou mean square error selon l’expression anglo-saxonne correspondante). Dans ce cas, la valeur d’erreur peut être définie par l’expression (12) suivante : (12) Dans d’autres modes de réalisation, la fonction d’erreur peut être de type erreur absolue moyenne, encore appelé MAE (ou mean absolute error selon l’expression anglo-saxonne correspondante). Dans ce cas, la valeur d’erreur peut être définie par l’expression (13) suivante : (13) Avantageusement, lors d’une itération donnée de l’algorithme d’apprentissage, le bloc de comparaison 146 peut être configuré pour déterminer un coefficient de perte à partir des valeurs d’erreur associées à chaque individu d’entrainement . En particulier, le coefficient de perte peut être défini selon l’équation (14) suivante : (14) Dans ce mode de réalisation, le bloc de comparaison 146 peut également être configuré pour évaluer la valeur du coefficient de perte par rapport à une valeur d’erreur minimale prédéterminée. Le bloc de comparaison 146 peut être en outre configuré pour générer un point arrêt du modèle d’apprentissage si la valeur du coefficient de perte est inférieure ou égale à la valeur d’erreur minimale . Dans certains modes de réalisation, lors d’une itération , le dispositif d’apprentissage de données 14 peut être configuré pour arrêter l’application du modèle d’apprentissage à la fin de l’itération , en réponse à la détection du point arrêt. Dans ce cas, la valeur du nombre d’itérations de l’algorithme d’apprentissage peut alors être mise à la valeur , par exemple. L’algorithme d’apprentissage comprend également un bloc de rétropropagation 148 configuré pour appliquer une phase de rétropropagation par gradients calculés à partir de la fonction de mapping . Le bloc de rétropropagation 148 est alors configuré pour mettre en œuvre la phase de rétropropagation par gradients pour chaque individu d’entrainement à partir d’un « message retour » noté correspondant au gradient de la fonction d’erreur par rapport aux paramètres d’apprentissage. Ce message retour peut être déterminé en appliquant le théorème de dérivation des fonctions composées (ou ‘ chain rule ’ signifiant ‘ règle de la chaîne’ selon l'expression anglo-saxonne correspondante) à partir des gradients suivants : - le gradient de la fonction d’erreur par rapport au vecteur de prédiction ; - le gradient du vecteur de prédiction par rapport aux mesures de similarité ; - le gradient des mesures de similarité par rapport aux éléments de l’espace latent d’entrainement ; et - le gradient des éléments de l’espace latent d’entrainement par rapport aux paramètres d’apprentissage . En particulier, le gradient du vecteur de prédiction par rapport à une mesure de similarité peut être dérivé à partir de l’équation (06), et défini selon la formule (15) suivante : (15) Dans le mode de réalisation où la fonction dérivable est de type Gauss ian kernel , le gradient d’une mesure de similarité par rapport à un élément latent d’entrainement peut être dérivé à partir de l’équation (08), et défini par la formule (16) suivante : (16) Alternativement, dans le mode de réalisation où la fonction dérivable est de type Student-t kernel , le gradient d’une mesure de similarité par rapport à un élément latent d’entrainement peut être dérivé à partir de l’équation (09), et défini par la formule (17) suivante : (17) Dans le mode de réalisation où le bloc d’inférence 144 peut être configuré pour déterminer un ou plusieurs vecteurs de prédiction agrégés , le gradient d’un vecteur de prédiction agrégé par rapport à une mesure de similarité fictive peut être dérivé à partir des équations (10) et (15), et défini selon la formule (18) suivante : (18) Le bloc de rétropropagation 148 est ainsi configuré pour déterminer messages retours associés à chaque individu d’entrainement , en fonction de la différence entre le vecteur de prédiction et chacun des vecteurs de voisinage attendus , et en fonction des mesures de similarité . Il est à noter que dans un mode de réalisation où la fonction d’erreur est de type MSE, le gradient de la fonction d’erreur par rapport au vecteur de prédiction peut être dérivé à partir de l’équation (12), et défini par la formule (19) suivante : (19) Alternativement, dans un mode de réalisation où la fonction d’erreur est de type MAE, le gradient de la fonction d’erreur par rapport au vecteur de prédiction peut être dérivé à partir de l’équation (13), et défini par la formule (20) suivante : (20) Le bloc de rétropropagation 148 est également configuré pour mettre à jour à chaque itération les paramètres d’apprentissage en fonction de la rétropropagation des gradients. En particulier, lors d’une itération , la mise à jour des paramètres d’apprentissage, noté pour cette itération et pour l’itération suivante, peut être mise en œuvre en prenant en compte une valeur de paramètre d’apprentissage donnée (ou ‘ learning rate ’ selon l’expression anglo-saxonne correspondante), et l’écart d’apprentissage déterminé en fonction de la rétropropagation des gradients. Ainsi, la mise à jour des paramètres d’apprentissage peut être définie selon l’équation (21) suivante : (21) Avantageusement, le bloc de rétropropagation 148 peut également être configuré pour mettre à jour à chaque itération d’un paramètre de similarité en fonction de la rétropropagation des gradients. Dans des modes de réalisation, la mise à jour du paramètre de similarité peut être effectuée à partir du gradient de la fonction d’erreur par rapport au paramètre de similarité . Par exemple et sans limitation, ce gradient peut être déterminé à partir des différences entre les vecteurs de prédiction et les vecteurs de voisinage attendus , des différences entre les vecteurs de prédiction et les vecteurs d’entrainement attendu , et les mesures de similarité . Le module d’application de l’apprentissage 16 du système de prédiction de données par filtrage collaboratif 10 est utilisé pour la prédiction d’information. Le module d’application 16, également appelé module de généralisation, est configuré pour appliquer un algorithme de prédiction à un ensemble de caractéristiques d’entrée noté , associé à un individu d’entrée (ou ‘individu cible’) et issu de la source de données 12. Le module d’application 16 peut en outre être configuré pour estimer, en utilisant les paramètres d’apprentissage mis à jour par la pluralité d’itérations du modèle d’apprentissage, un vecteur de comportement associé à un individu d’entrée , à partir de l’application de l’algorithme de prédiction. La représente schématiquement des blocs fonctionnels associés à l’algorithme de prédiction appliqué, selon certains modes de réalisation de l’invention. L’algorithme de prédiction peut comprendre un bloc d’initialisation applicatif 162 configuré pour générer un sous-ensemble de données de voisinage, dit applicatif et noté . En particulier, l’ensemble de données de voisinage applicatif est issu de l’ensemble de données initial et comprend une pluralité d’individus voisins appliqués . Chaque individu voisin appliqué est alors associé à un ensemble de caractéristiques de voisinage applicatif et à un vecteur de voisinage applicatif attendu . La génération du sous-ensemble de données de voisinage applicatif peut être mise en œuvre via l’application de la fonction de voisinage appliquée à l’ensemble de caractéristiques d’entrée par rapport à l’ensemble de données initial . Le sous-ensemble de données de voisinage applicatif peut être défini par la formule (22) suivante : (22) Avantageusement, une fois le modèle appris, la notion de valeur de seuil de distance peut être écartée et tous les individus initiaux de l’ensemble de donnée initial peuvent être utilisés pour prédire l’individu d’entrée , tel que . L’algorithme de prédiction peut également comprendre un bloc d’inférence applicatif 164 configuré pour appliquer la fonction de mapping à l’ensemble de caractéristiques d’entrée de manière à déterminer un élément latent dit ‘élément latent estimé’ . Le bloc d’inférence applicatif 164 est également configuré pour appliquer la fonction de mapping aux ensembles de caractéristiques de voisinage de manière à déterminer un espace latent dit espace latent de voisinage applicatif alors noté . L’espace latent de voisinage applicatif est un tenseur comprenant des éléments notés . Le bloc d’inférence applicatif 164 est ainsi également configuré pour déterminer le vecteur de comportement , à partir des vecteurs de voisinage applicatif attendus et de mesures de similarité notée alors définies entre l’individu d’entrée et chacun des individus voisins appliqués et définis par les équations (08) ou (09). Le vecteur de comportement peut être ainsi défini par la formule (23) suivante : (23) Comme représenté sur la , le système de prédiction de données par filtrage collaboratif 10 peut comprendre un module 18 d’exploitation des résultats des algorithmes de l’apprentissage et des prédictions. Dans des modes de réalisation, le module d’exploitation 18 peut être configuré pour mettre en œuvre une représentation visuelle d’un espace latent déterminé, par exemple l’espace latent d’entrainement , en fonction d’une valeur de dimensionnalité d’affichage donnée, notée K et correspondant à la dimensionnalité de l’espace latent. Pour cela, le module d’exploitation 18 peut comprendre une unité d’interface homme-machine comprenant un ou plusieurs moyens d’acquisition ou de visualisation de données. Par exemple et sans limitation, la valeur de dimensionnalité d’affichage peut être choisie égale à 2, par un utilisateur du système 10. En lien avec l’exemple de la figure 2, la figure 6 illustre une représentation visuelle possible d’un espace latent d’entrainement issu de la fonction de mapping appliquée à un ensemble de caractéristiques comprenant des prévisions météo associées à des données de fréquentation des transports et à des données calendaires pour la prédiction de la qualité de l’air dans le métro. La mise en œuvre de la représentation visuelle comprend ainsi la détermination de deux coordonnées de projection correspondant aux deux axes sur la . La mise en œuvre de la représentation visuelle peut également comprendre l’application de différentes couleurs aux points d’affichages en fonction de différentes données des ensembles de caractéristiques associés. Par exemple et sans limitation, une représentation visuelle peut être mise en œuvre de manière à observer le regroupement graphique de certaines données de représentations latentes suivant le critère de « jour de la semaine » ou de périodes 1 et 2 correspondant à des « vacances » et « jours travaillés » Dans certains modes de réalisation, le module d’exploitation 18 peut être configuré pour évaluer la performance de l’apprentissage des données, et en particulier pour calculer la performance en termes de nombre d’itérations, vitesse d’application de l’algorithme d’apprentissage, ou encore de conformité des résultats par rapport à un ensemble de données de tests (c’est-à-dire application de l’algorithme de prédiction et vérification d’obtention de valeurs de coefficients de perte minimale, notés ). La est un organigramme décrivant un procédé d’apprentissage de données 700, mis en œuvre par un dispositif d’apprentissage de données 14 par filtrage collaboratif, selon des modes de réalisation de l’invention. A l’étape 710, l’ensemble de données initial comprenant des individus initiaux est reçu. A l’étape 714, les différents paramètres de mis en œuvre des itérations d’un algorithme d’apprentissage sont reçus. Ces paramètres peuvent comprendre par exemple un nombre d’itérations , les différents paramètres et éléments de la fonction de mapping , la valeur de seuil de distance , ou encore le taux d’apprentissage . A l’étape 732, les individus d’entrainement sont échantillonnés à partir de l’ensemble de données initial pour générer l’ensemble d’entrainement de données . A l’étape 734, les individus voisins sont déterminés parmi les individus de l’ensemble de données initial à partir de mesures de distance entre individus d’entrainement et individus initiaux , pour générer l’ensemble de données de voisinage . A l’étape 750, la fonction de mapping est appliquée en parallèle aux ensembles de caractéristiques des individus d’entrainement et des individus voisins pour générer respectivement l’espace latent d’entrainement et l’espace latent de voisinage . A l’étape 764, les vecteurs de prédiction associés aux individus d’entrainement sont déterminés, en particulier à partir des vecteurs de voisinage attendus et de mesures de similarité définies entre un individu d’entrainement et chacun des individus voisins . Chaque mesure de similarité est déterminée au préalable à l’étape 762 en fonction d’un paramètre de similarité et des espaces latents d’entrainement et de voisinage . A l’étape 770, un « message retour » de la phase de rétropropagation par gradients est défini pour chaque individu d’entrainement . En particulier, ce message dépend du gradient de vecteurs de prédiction par rapport aux mesures de similarité et du gradient des mesures de similarité par rapport aux éléments de l’espace latent d’entrainement . A l’étape 790, la phase de rétropropagation par gradients est appliquée et les paramètres d’apprentissage sont mis à jour. L'homme du métier comprendra aisément que certaines étapes peuvent être réalisées de manière simultanée et/ou selon un ordre différent, par exemple selon un ordre défini par le système de prédiction 10 et/ou le dispositif d’apprentissage de données 14. L’invention peut être mise en œuvre dans de nombreuses applications et dans des domaines techniques variés. Le système de prédiction 10 et/ou le dispositif d’apprentissage de données 14, et les procédés selon les modes de réalisation de l’invention peuvent être utilisés par exemple dans des systèmes industriels (systèmes de cybersécurité, processus de fabrication par exemple) ou militaire, dans le domaine bancaire ou fiscal, dans des dispositifs d’imagerie, de diagnostic médical ou d'aide au diagnostic médical. L’invention s’applique plus généralement à tout domaine pour lequel il existe un besoin de prédiction et/ou d’apprentissage de données. L’homme du métier comprendra que l’invention peut être mise en œuvre en tant que programme d’ordinateur comportant des instructions pour son exécution. Le programme d’ordinateur peut être enregistré sur un support d’enregistrement lisible par un processeur. La référence à un programme d'ordinateur qui, lorsqu'il est exécuté, effectue l'une quelconque des fonctions décrites précédemment, ne se limite pas à un programme d'application s'exécutant sur un ordinateur hôte unique. Au contraire, les termes programme d'ordinateur et logiciel sont utilisés ici dans un sens général pour faire référence à tout type de code informatique (par exemple, un logiciel d'application, un micro logiciel, un microcode, ou toute autre forme d'instruction d'ordinateur) qui peut être utilisé pour programmer un ou plusieurs processeurs pour mettre en œuvre des aspects des techniques décrites ici. Les moyens ou ressources informatiques peuvent notamment être distribués ("Cloud computing"), éventuellement selon des technologies de pair-à-pair. Le code logiciel peut être exécuté sur n'importe quel processeur approprié (par exemple, un microprocesseur) ou cœur de processeur ou un ensemble de processeurs, qu'ils soient prévus dans un dispositif de calcul unique ou répartis entre plusieurs dispositifs de calcul (par exemple tels qu’éventuellement accessibles dans l’environnement du dispositif). Le code exécutable de chaque programme permettant au dispositif programmable de mettre en œuvre les processus selon l'invention, peut être stocké, par exemple, dans le disque dur ou en mémoire morte. De manière générale, le ou les programmes pourront être chargés dans un des moyens de stockage du dispositif avant d'être exécutés. L'unité centrale peut commander et diriger l'exécution des instructions ou portions de code logiciel du ou des programmes selon l'invention, instructions qui sont stockées dans le disque dur ou dans la mémoire morte ou bien dans les autres éléments de stockage précités. Le système de prédiction 10 et/ou le dispositif d’apprentissage de données 14 peuvent être implémentés sur une ou plusieurs unités de calcul distribuées comprenant une pluralité de cœurs physiques (par exemple 16 cœurs). Les modes de réalisation de l’invention sont particulièrement adaptés à une telle implémentation distribuée ainsi qu’à un portage sur des technologies hardware multi-cœur, ce qui permet d’obtenir une réponse rapide à une requête utilisateur quelle que soit la taille du modèle d’apprentissage ou de prédiction considéré. Le système de prédiction 10 et/ou le dispositif d’apprentissage de données 14 peuvent être est implémentés dans différents langages, tels que le langage C++. L'invention n'est pas limitée aux modes de réalisation décrits ci-avant à titre d’exemple non limitatif. Elle englobe toutes les variantes de réalisation qui pourront être envisagées par l'homme du métier. En particulier, l’homme du métier comprendra que l’invention n’est pas limitée aux différents blocs fonctionnels, décrits à titre d’exemples non limitatifs. Système de prédiction de données par filtrage collaboratif (10) comprenant au moins une source de données (12) et un dispositif d’apprentissage supervisé de données (14) apte à recevoir un ensemble de données initial issu de ladite source de données (12), caractérisé en ce que le dispositif d’apprentissage (14) est configuré pour mettre en œuvre une pluralité d’itérations d’une fonction d’apprentissage, ladite fonction d’apprentissage comprenant : un bloc d’initialisation (142) configuré pour déterminer une pluralité d’individus d’entrainement et une pluralité d’individus voisins issus dudit ensemble de données initial , lesdits individus voisins étant déterminés en appliquant une fonction de voisinage à chacun des individus d’entrainement ; un bloc d’inférence (144) configuré pour déterminer une pluralité de vecteurs de prédiction , chaque vecteur de prédiction étant associé à un desdits individus d’entrainement et déterminé à partir de mesures de similarité générées en fonction de l’application d’une fonction de mapping auxdits individus d’entrainement et auxdits individus voisins , ladite fonction de mapping étant associée à des paramètres d’apprentissage ; un bloc de rétropropagation (148) configuré pour mettre à jour à chaque itération lesdits paramètres d’apprentissage déterminés en appliquant une phase de rétropropagation, pour chaque individu d’entrainement , à partir du gradient du vecteur de prédiction par rapport auxdites mesures de similarité ; le système (10) comprenant en outre un module d’application (16) configuré pour estimer, en utilisant les paramètres d’apprentissage mis à jour par la pluralité d’itérations de ladite fonction d’apprentissage, un vecteur de comportement associé à un individu d’entrée issu de ladite source de données (12). Système (10) selon la revendication 1, dans lequel ladite fonction de mapping est appliquée de manière à déterminer respectivement un espace latent d’entrainement et un espace latent de voisinage , lesdites mesures de similarité étant en outre déterminées en fonction de différences entre l’espace latent d’entrainement et l’espace latent de voisinage , et ladite phase de rétropropagation étant appliquée en outre à partir du calcul du gradient des mesures de similarité par rapport à l’espace latent d’entrainement , et dans lequel ledit module d’application (16) est configuré pour appliquer : ladite fonction de voisinage, audit individu d’entrée , pour générer une pluralité d’individus voisins appliqués ; ladite fonction de mapping , audit individu d’entrée et auxdits individus voisins appliqués , pour déterminer respectivement un élément latent estimé et un espace latent de voisinage applicatif ; ledit vecteur de comportement étant estimé à partir de mesures de similarité déterminées en fonction de différences entre l’élément latent estimé et l’espace latent de voisinage applicatif . Système (10) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit ensemble de données initial comprend une pluralité d’individus initiaux , et dans lequel la fonction de voisinage comprend, pour chaque individu d’entrainement : une détermination de mesures de distance entre ledit individu d’entrainement et chacun desdits individus initiaux ; une comparaison de chaque mesure de distance avec une valeur de seuil de distance prédéterminée, le dispositif d’apprentissage (14) étant configuré pour générer sous-ensembles de données de voisinage à partir de ladite comparaison tel que ; ladite détermination de ladite pluralité d’individus voisins étant effectuée à partir d’une intersection entre les sous-ensembles de données de voisinage . Système (10) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel lesdites mesures de similarité sont déterminées à partir d’une fonction dérivable de type Gaussian kernel, ou d’une fonction dérivable de type Student-t kernel. Système (10) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel chaque d’individu d’entrainement est associé à un vecteur attendu , et dans lequel ladite fonction d’apprentissage comprend en outre un bloc de comparaison (146) configuré pour déterminer et évaluer valeurs d’erreur à partir desdits vecteurs de prédiction et desdits vecteurs d’entrainement attendus , ledit dispositif d’apprentissage de données (14) étant configuré pour déterminer un coefficient de perte à partir desdites valeurs d’erreur , pour évaluer la valeur du coefficient de perte par rapport à une valeur d’erreur minimale prédéterminée, et pour générer un point arrêt de ladite fonction d’apprentissage si la valeur du coefficient de perte est inférieure ou égale à la valeur d’erreur minimale , ledit dispositif d’apprentissage de données (14) étant alors configuré pour arrêter l’application de ladite fonction d’apprentissage en réponse de la détection du point arrêt. Système (10) selon la revendication 5, dans lequel lesdites valeurs d’erreur sont déterminées à partir d’une fonction d’erreur de type MSE, ou de type MAE. Système (10) selon la revendication 6, dans lequel lesdites mesures de similarité sont en outre déterminées en fonction d’un paramètre de similarité , et dans lequel le dispositif d’apprentissage de données (14) est configuré pour mettre à jour à chaque itération ledit paramètre de similarité à partir d’un gradient de la fonction d’erreur en fonction dudit paramètre de similarité . Système (10) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la fonction de mapping comprend une implémentation et une utilisation d’un réseau de neurones convolutif construit à partir de blocs de type convolution temporelle. Système (10) selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le bloc d’inférence (144) est en outre configuré pour déterminer au moins un vecteur de prédiction agrégé associé à au moins deux individus d’entrainement . Procédé de prédiction de données par filtrage collaboratif (10) mis en œuvre par un système de prédiction de données (10), caractérisé en ce que le procédé comprend une pluralité d’itérations d’étapes d’apprentissage supervisé de données consistant à : recevoir (710) des individus d’un ensemble de données initial ; échantillonner (732) une pluralité d’individus d’entrainement à partir de l’ensemble de données initial et déterminer (734) une pluralité d’individus voisins parmi lesdits individus de l’ensemble de données initial en appliquant une fonction de voisinage à chacun des individus d’entrainement ; déterminer (750) une pluralité de vecteurs de prédiction , chaque vecteur de prédiction étant associé à un desdits individus d’entrainement et déterminé à partir de mesures de similarité déterminées en appliquant une fonction de mapping auxdits individus d’entrainement et auxdits individus voisins , ladite fonction de mapping étant associée à des paramètres d’apprentissage ; mettre à jour (790) à chaque itération lesdits paramètres d’apprentissage à partir de l’application d’une phase de rétropropagation, pour chaque individu d’entrainement , à partir du calcul (770) du gradient du vecteur de prédiction par rapport auxdites mesures de similarité ; le procédé comprenant en outre une étape de prédiction consistant à estimer, en utilisant les paramètres d’apprentissage mis à jour par la pluralité d’itérations de ladite fonction d’apprentissage, un vecteur de comportement estimé associé à un individu d’entrée .