FR 3150290 A1 20241227 FR 2306653 A 20230626 L’invention concerne un procédé de suivi d’un état d’un moteur d’un aéronef, comprenant des étapes de : - définition (E2) de groupes de valeurs de variables physiques, - définition (E4) d’architectures d’un réseau de neurones, pour chaque variable physique : a) détermination (E6) d’indicateurs, chaque indicateur étant associé à une combinaison d’une architecture du réseau de neurones et d’un groupe de valeurs de variables physiques, b) évaluation (E8) de la stabilité de chaque indicateur par comparaison de l’indicateur concerné à un autre indicateur déterminé, c) regroupement (E10) des indicateurs stables par évaluation d’un niveau de similarité entre les indicateurs stables pris deux à deux, puis d) sélection (E12) d’un groupe d’indicateurs stables similaires par évaluation de la robustesse des indicateurs stables similaires, et e) détermination (E14) d’un indicateur pertinent de suivi de l’état du moteur sur la base des indicateurs stables similaires compris dans le groupe sélectionné. Figure à publier avec l’abrégé : Figure 3 Procédé et dispositif de suivi d’un état d’un moteur d’un aéronef et programme d’ordinateur associé DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de la surveillance des moteurs. La présente invention concerne un procédé et un dispositif de suivi d’un état d’un moteur d’un aéronef. Elle concerne également un programme d’ordinateur associé. La présente invention trouve une application avantageuse pour la surveillance des moteurs d’aéronefs, tels que des moteurs d’avions ou des moteurs d’hélicoptères. L’expression « moteur d’un aéronef » désigne l’ensemble de turbomoteurs équipant les appareils volants, notamment les hélicoptères et les avions. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Actuellement, le suivi de l’état de santé du moteur d’un aéronef est effectué sur la base de données acquises pendant les vols. Les données acquises sont par exemple des données d’entrée relatives au moteur et/ou aux conditions de vol (telle que la vitesse de rotation du moteur ou le débit de carburant). Il est par exemple connu du document FR3003032 de placer l’aéronef dans des conditions particulières avant de procéder à l’acquisition des données. Les valeurs des variables physiques ne sont alors acquises que lorsque l’aéronef est placé en conditions de vol en phases stables. Cependant, l’analyse se limite ici aux phases stables pour lesquelles notamment peu de données sont disponibles. Cela ne permet donc pas d’assurer une surveillance de l’état réel du moteur à tout moment. Il est également connu d’appliquer des modèles physiques aux données acquises, de manière à dériver des indicateurs de suivi de l’état du moteur. Le suivi temporel de ces indicateurs est ensuite utilisé pour déterminer l’état de santé du moteur. Cependant, un modèle physique est appliqué, par donnée acquise, pour obtenir l’indicateur associé. Ce processus est donc assez lourd à mettre en œuvre. Par ailleurs, les indicateurs obtenus sont fortement dépendants des données acquises servant de base pour les modèles utilisés. De plus, comme de manière générale, l’état de santé réel du moteur n’est pas connu, il n’est pas facile d’identifier le ou les indicateurs pertinents permettant de suivre en temps réel l’état de santé du moteur, afin notamment de programmer des opérations de maintenance. La sélection d’un indicateur pertinent pour caractériser l’état de santé du monteur nécessite alors forcément l’expertise d’un opérateur extérieur, analysant les différents indicateurs obtenus. La présente invention propose d’améliorer le suivi de l’état d’un moteur d’un aéronef même lorsque l’état réel du moteur n’est pas connu. Plus particulièrement, l’invention propose un procédé de suivi d’un état d’un moteur d’un aéronef, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant des étapes de : - définition d’une pluralité de groupes de valeurs de variables physiques, lesdits groupes de valeurs de variables physiques étant déterminés par regroupement de valeurs de variables physiques associées à une pluralité de vols de l’aéronef, - définition d’une pluralité d’architectures d’un réseau de neurones artificiels, pour chaque variable physique d’une pluralité de variables physiques : a) détermination d’une pluralité d’indicateurs, chaque indicateur étant associé à une combinaison d’une architecture du réseau de neurones artificiels parmi la pluralité d’architectures du réseau de neurones artificiels définies et d’un groupe de valeurs de variables physiques parmi la pluralité de groupes de valeurs de variables physiques définis, ledit groupe de valeurs de variables physiques concerné étant fourni en entrée du réseau de neurones artificiels présentant l’architecture concernée, b) évaluation de la stabilité de chaque indicateur parmi la pluralité d’indicateurs déterminés par comparaison d’une pluralité d’indicateurs intermédiaires, associés audit indicateur concerné, pris deux à deux, chaque indicateur intermédiaire étant obtenu sur la base d’un sous-groupe de valeurs de variables physiques dudit groupe de valeurs de variables physiques concerné, ledit sous-groupe de valeurs de variables physiques étant fourni en entrée du réseau de neurones artificiels présentant l’architecture concernée, c) regroupement des indicateurs stables par évaluation d’un niveau de similarité entre les indicateurs stables pris deux à deux, de manière à former une pluralité de groupes d’indicateurs stables similaires, d) sélection d’un groupe d’indicateurs stables similaires parmi la pluralité de groupes d’indicateurs stables similaires formés par évaluation de la robustesse des indicateurs stables similaires compris dans chaque groupe d’indicateurs stables similaires formé, et e) détermination d’un indicateur pertinent de suivi de l’état du moteur sur la base des indicateurs stables similaires compris dans le groupe d’indicateurs stables similaires sélectionné. Ainsi, de manière avantageuse selon l’invention, le procédé permet de déterminer un indicateur pertinent de suivi de l’état du moteur de l’aéronef qui est indépendant des données utilisées, indépendant du modèle utilisé et représentatif de la situation réelle observée par l’intermédiaire des valeurs de variables physiques mesurées. De plus, grâce aux différents niveaux de sélection (stabilité, similarité et robustesse), l’indicateur pertinent est déterminé de manière fiable, sans l’intervention d’un opérateur extérieur (pour l’analyse des indicateurs et le choix de l’indicateur pertinent). Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé de suivi selon un aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : - l’évaluation de la stabilité de chaque indicateur comprend, pour la variable physique concernée, des étapes de : a1) détermination d’une pluralité de coefficients de corrélation entre les indicateurs intermédiaires déterminés pris deux à deux, et b1) sélection des indicateurs pour lesquels les indicateurs intermédiaires présentent un coefficient de corrélation supérieur ou égal à un seuil de stabilité prédéterminé, lesdits indicateurs sélectionnés étant dits stables ; - l’évaluation du niveau de similarité entre les indicateurs stables pris deux à deux comprend la détermination d’une distance entre les deux indicateurs stables concernés, deux indicateurs stables étant similaires si la distance déterminée est inférieure à un seuil de similarité prédéterminé ; - l’évaluation de la robustesse des indicateurs stables similaires compris dans chaque groupe d’indicateurs stables similaires formé comprend l’identification du groupe d’indicateurs stables similaires présentant le plus grand nombre d’indicateurs stables similaires ; - l’évaluation de la robustesse des indicateurs stables similaires compris dans chaque groupe d’indicateurs stables similaires formé comprend la détermination, pour chaque groupe d’indicateurs stables similaires formé, d’une pluralité de coefficients de corrélation entre les indicateurs stables similaires pris deux à deux, le groupe d’indicateurs stables similaires sélectionné présentant un coefficient de corrélation moyen entre lesdits indicateurs stables similaires dudit groupe supérieur ou égal à un seuil de robustesse prédéterminé ; - l’indicateur pertinent est obtenu par détermination de la médiane des indicateurs stables similaires du groupe d’indicateurs stables similaires sélectionné ; - les architectures de la pluralité d’architectures du réseau de neurones artificiels comprennent un nombre de couches différent ou une dimension de couches différente ; - le réseau de neurones artificiels est un réseau de neurones autoencodeur ; - pour chaque variable physique de la pluralité de variables physiques, l’indicateur est obtenu par détermination d’un écart entre une valeur mesurée de la variable physique et une valeur prédite obtenue en sortie du réseau de neurones artificiels, lorsque ladite valeur mesurée est fournie en entrée dudit réseau de neurones artificiels ; et - il est prévu, préalablement à l’étape de définition de la pluralité de groupes de valeurs de variables physiques, une étape d’acquisition des valeurs des variables physiques lors d’une pluralité de vols de l’aéronef. L’invention concerne également un dispositif de suivi d’un état d’un moteur d’un aéronef, ledit dispositif comprenant : - un module de définition d’une pluralité de groupes de valeurs de variables physiques, lesdits groupes de valeurs de variables physiques étant déterminés par regroupement de valeurs de variables physiques associées à une pluralité de vols de l’aéronef, - un autre module définition d’une pluralité d’architectures d’un réseau de neurones artificiels, - un module de détermination, configuré pour, pour chaque variable physique d’une pluralité de variables physiques, déterminer une pluralité d’indicateurs, chaque indicateur étant associé à une combinaison de l’une des architectures du réseau de neurones artificiels et d’un groupe de valeurs de variables physiques parmi la pluralité de groupes de valeurs de variables physiques définis, ledit groupe de valeurs de variables physiques concerné étant fourni en entrée du réseau de neurones artificiels présentant l’architecture concernée, - un module d’évaluation, configuré pour, pour chaque variable physique de la pluralité de variables physiques, évaluer la stabilité de chaque indicateur parmi la pluralité d’indicateurs déterminés par comparaison d’une pluralité d’indicateurs intermédiaires, associés audit indicateur concerné, pris deux à deux, chaque indicateur intermédiaire étant obtenu sur la base d’un sous-groupe de valeurs de variables physiques dudit groupe de valeurs de variables physiques concerné, ledit sous-groupe de valeurs de variables physiques étant fourni en entrée du réseau de neurones artificiels présentant l’architecture concernée, - un module de regroupement, configuré pour, pour chaque variable physique de la pluralité de variables physiques, regrouper des indicateurs stables par évaluation d’un niveau de similarité entre les indicateurs stables pris deux à deux, de manière à former une pluralité de groupes d’indicateurs stables similaires, - un module de sélection d’un groupe d’indicateurs stables similaires parmi la pluralité de groupes d’indicateurs stables similaires formés par évaluation de la robustesse des indicateurs stables similaires compris dans chaque groupe d’indicateurs stables similaires formé, et - un module de détermination configuré pour déterminer un indicateur pertinent de suivi de l’état du moteur de l’aéronef sur la base des indicateurs stables similaires compris dans le groupe d’indicateurs stables similaires sélectionné. L’invention concerne enfin un programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables par un processeur et conçues pour mettre en œuvre un procédé tel que défini précédemment lorsque que ces instructions sont exécutées par le processeur. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. représente, sous forme fonctionnelle, un exemple de dispositif de suivi d’un état d’un moteur d’un aéronef conçu pour mettre en œuvre un procédé de suivi d’un état d’un moteur d’un aéronef conforme à l’invention ; est une représentation schématique d’un exemple d’architecture d’un réseau de neurones artificiels mis en œuvre lors du procédé de suivi conforme à l’invention ; représente, sous forme de logigramme, un exemple d’un procédé de suivi d’au moins un indicateur pertinent de suivi d’un état d’un moteur d’un aéronef conforme à l’invention ; représente un premier exemple d’évolution temporelle d’une pluralité d’indicateurs associés à une variable physique obtenus lors du procédé de suivi conforme à l’invention ; représente un deuxième exemple d’évolution temporelle d’une pluralité d’autres indicateurs associés à une variable physique obtenus lors du procédé de suivi conforme à l’invention ; représente un premier exemple d’un groupe d’indicateurs stables similaires obtenu lors du procédé de suivi conforme à l’invention ; et représente un deuxième exemple d’un groupe d’indicateurs stables similaires obtenu lors du procédé de suivi conforme à l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE La présente invention se place dans le contexte de la surveillance des moteurs d’aéronefs. Plus particulièrement, l’invention vise à permettre le suivi d’un état d’un moteur d’un aéronef. En particulier encore, l’invention vise à identifier un ou des indicateurs pertinents permettant d’effectuer un suivi temporel de l’état de santé d’un moteur de propulsion d’un aéronef. L’aéronef est par exemple un avion ou un hélicoptère. Le moteur de propulsion est par exemple ici une turbomachine, telle qu’un turboréacteur. Par « indicateur pertinent », on entend dans la présente description un indicateur représentatif de l’état de santé du moteur de l’aéronef. Ici, les indicateurs sont associés à différentes variables physiques relatives au moteur et à son fonctionnement et/ou aux conditions de vol et/ou à l’environnement du moteur. A titre d’exemple (et de manière non limitative), les variables physiques peuvent être des paramètres tels que la vitesse de rotation du moteur, la température extérieure, la pression extérieure, un taux d’humidité, le débit de carburant, le débit d’air prélevé au sein du moteur, l’énergie électrique prélevée au sein du moteur, la position des aubes, l’altitude de vol, la température interne du moteur, le couple d’un arbre du moteur, la consommation instantanée de carburant du moteur, etc. Les valeurs prises par les variables physiques sont acquises lors des différents vols effectués par l’aéronef, par exemple par l’intermédiaire de capteurs équipant l’aéronef. En d’autres termes, ces différentes valeurs des variables physiques sont des valeurs mesurées, par exemple par une pluralité de capteurs équipant l’aéronef, pendant les vols effectués par celui-ci. En variante, les valeurs prises par les variables physiques peuvent être acquises lors des différents vols effectués par différents aéronefs équipés d’un même modèle du moteur concerné. Ces différentes valeurs des variables physiques sont acquises préalablement à la mise en œuvre du procédé de suivi de l’état du moteur de l’aéronef décrit ci-après. La représente, sous forme fonctionnelle, un dispositif 1 de suivi de l’état du moteur de l’aéronef (également noté dispositif 1 dans la suite). Comme le montre la , le dispositif 1 comprend un processeur 2 et un dispositif de mémorisation 4. Le dispositif de mémorisation 4 est par exemple un disque dur ou une mémoire. Le dispositif de mémorisation 4 est ici conçu pour mémoriser les valeurs des variables physiques acquises lors des vols de l’aéronef. Il peut également mémoriser des valeurs de référence des variables physiques utilisées lors de la mise en œuvre d’un procédé préliminaire tel que décrit ci-après. Le dispositif 1 comprend également un ensemble de modules fonctionnels. Il comprend par exemple un premier module de définition 10, un deuxième module de définition 11, un premier module de détermination 12, un module d’évaluation 13, un module de regroupement 14, un module de sélection 15 et un deuxième module de détermination 16. Chacun des différents modules décrits est par exemple réalisé au moyen d’instructions de programme d’ordinateur mémorisées dans le dispositif de mémorisation 4 et conçues pour mettre en œuvre le module concerné lorsque ces instructions sont exécutées par le processeur 2 du dispositif 1 de suivi. Toutefois, en variante, un au moins des modules précités peut être réalisé au moyen d’un circuit électronique dédié, par exemple un circuit intégré à application spécifique. En d’autres termes, le procédé de suivi conforme à l’invention et décrit dans la suite du document est ici mis en œuvre par ordinateur. Le processeur 2 est également conçu pour mettre en œuvre un réseau de neurones artificiels NN, intervenant dans le procédé de suivi de l’état du moteur de l’aéronef décrit ci-après. La représente un exemple d’architecture du réseau de neurones artificiels NN. Il comprend une couche d’entrée 30, une couche de sortie 38 et une partie de liaison 35 reliant la couche d’entrée 30 à la couche de sortie 38. La couche d’entrée 30 du réseau de neurones artificiels NN est configurée pour recevoir en entrée une pluralité de valeurs des variables physiques. La couche d’entrée 30 comprend en pratique autant de nœuds que le nombre de valeurs de variables physiques qui lui sont fournies en entrée. Le nombre de valeurs de variables physiques fournies en entrée de la couche d’entrée 30 est par exemple supérieur ou égal à 5. Autrement dit, la dimension de la couche d’entrée 30 est ici supérieure ou égale à 5. La couche de sortie 38 du réseau de neurones artificiels NN présente par exemple la même dimension que la couche d’entrée 30. En d’autres termes, la couche de sortie 38 comprend autant de nœuds que le nombre de valeurs de variables physiques qui sont fournies en entrée de la couche d’entrée 30. La dimension de la couche de sortie 38 est par exemple supérieure ou égale à 5. La partie de liaison 35 relie la couche d’entrée 30 et la couche de sortie 38. Elle comprend au moins une couche latente 34. La couche latente 34 présente une dimension inférieure à la dimension de la couche d’entrée 30. En d’autres termes, la couche latente 34 comprend un nombre de nœuds inférieur au nombre de valeurs de variables physiques qui sont fournies en entrée de la couche d’entrée 30. Ici, la dimension de la couche latente 34 est par exemple supérieure ou égale à 2. D’après l’exemple de la , la partie de liaison 35 comprend également une première couche intermédiaire 32 et une deuxième couche intermédiaire 36. La première couche intermédiaire 32 est positionnée entre la couche d’entrée 30 et la couche latente 34. Elle présente une dimension comprise entre la dimension de la couche latente 34 et la dimension de la couche d’entrée 30. La dimension de la première couche intermédiaire 32 est par exemple supérieure ou égale à 3, de préférence supérieure ou égale à 5. La deuxième couche intermédiaire 36 est positionnée entre la couche latente 34 et la couche de sortie 38. Elle présente une dimension comprise entre la dimension de la couche latente 34 et la dimension de la couche de sortie 38. La dimension de la deuxième couche intermédiaire 36 est par exemple supérieure ou égale à 3, de préférence supérieure ou égale à 5. De manière préférentielle, la première couche intermédiaire 32 et la deuxième couche intermédiaire 36 présentent la même dimension. En pratique, le réseau de neurones artificiels NN est un réseau de neurones artificiels autoencodeur. L’objectif d’un tel réseau de neurones artificiels est de reconstruire les valeurs des variables physiques fournies en entrée du réseau de neurones artificiels NN. En d’autres termes ici, le but du réseau de neurones artificiels NN est, pour chaque variable physique dont la valeur est fournie en entrée du réseau de neurones artificiels NN, de prédire une valeur la plus proche possible de celle fournie en entrée. Pour cela, le réseau de neurones artificiels NN comprend alors une partie 31 dite « encodeur » et une partie 37 dite « décodeur ». La partie 31 « encodeur » comprend ici la couche d’entrée 30, la première couche intermédiaire 32 et la couche latente 34. Cette partie 31 a pour fonction de représenter les valeurs de variables physiques fournies en entrée du réseau de neurones artificiels NN dans un espace présentant une dimension plus petite (cet espace étant associé à la couche latente 34). La partie 37 « décodeur » comprend ici la couche latente 34, la deuxième couche intermédiaire 36 et la couche de sortie 38. Cette partie 37 est configurée pour prédire, pour chaque variable physique, une valeur la plus proche possible de la valeur fournie en entrée à partir de la représentation concernée obtenue dans la couche latente 34. D’après cette architecture de réseau de neurones artificiels de type autoencodeur, la couche latente 34 est donc commune à la partie 31 « encodeur » et à la partie 37 « décodeur ». Pour la mise en œuvre du procédé de suivi décrit ci-après, plusieurs architectures du réseau de neurones artificiels NN sont utilisées. Ces différentes architectures du réseau de neurones artificiels présentent, en commun, la couche d’entrée 30, la couche latente 34 et la couche de sortie 38. Elles diffèrent, par exemple, par le nombre de couches intermédiaires dans la partie de liaison 35 ou par des dimensions de couches différentes. Toutes les architectures du réseau de neurones artificiels NN considérées dans la présente invention vérifient le critère suivant : la dimension de la couche latente 34 est inférieure à la dimension de la couche d’entrée 30. En d’autres termes, pour toutes les architectures du réseau de neurones artificiels NN utilisées, la dimension de la couche latente 34 est inférieure au nombre de valeurs de variables physiques fournies en entrée du réseau de neurones artificiels NN. Par exemple, pour les différentes architectures considérées du réseau de neurones NN, le nombre de valeurs de variables physiques fournies en entrée du réseau est supérieur ou égal à 5. Il est par exemple compris entre 5 et 15, et de préférence entre 5 et 10. Pour définir les différentes architectures considérées dans la présente invention, la dimension de la couche latente 34 est supérieure ou égale à 2. Cette dimension est par exemple comprise entre 2 et 10, de préférence entre 2 et 7. La partie de liaison 35 peut par exemple comprendre deux couches intermédiaires (comme sur la ) ou plus. En variante, la partie de liaison peut n’en comprendre aucune (dans ce dernier cas, la partie de liaison ne comprend que la couche latente). Pour définir les différentes architectures du réseau de neurones artificiels utilisées dans la présente invention, la dimension de chaque couche intermédiaire est supérieure ou égale à 3, de préférence supérieure ou égale à 5. Cette dimension est par exemple comprise entre 5 et 9. Ainsi, un exemple d’architecture utilisée est celui représenté sur la avec un nombre de valeurs de variables physiques fournies en entrée égal à 8, une dimension de la couche latente 34 égale à 3 et une dimension de la première couche intermédiaire 32 et de la deuxième couche intermédiaire 36 égale à 5. Une autre architecture utilisée présente par exemple la structure de couches représentée sur la mais avec des dimensions de couches différentes : le nombre de valeurs de variables physiques fournies en entrée du réseau de neurones est par exemple égal à 7, la dimension de la couche latente est égale à 4 et la dimension de la première couche intermédiaire 32 et de la deuxième couche intermédiaire 36 égale à 5. Toutes les combinaisons possibles pour les architectures du réseau de neurones artificiels peuvent être envisagées en faisant varier le nombre de valeurs de variables physiques fournies en entrée du réseau de neurones artificiels (c’est-à-dire en faisant varier la dimension de la couche d’entrée du réseau de neurones artificiels), la dimension de la couche latente, le nombre de couches intermédiaires et la dimension des couches intermédiaires. Ces différentes architectures du réseau de neurones artificiels sont utilisées pour le procédé de suivi de l’état du moteur de l’aéronef décrit ci-dessous. La est un logigramme représentant un exemple de procédé de suivi de l’état du moteur de l’aéronef mis en œuvre dans le contexte décrit précédemment. Préalablement à la mise en œuvre du procédé, un procédé préliminaire est mis en œuvre afin de réaliser un entraînement du réseau de neurone artificiels NN. Plus particulièrement, ce procédé préliminaire est mis en œuvre pour entraîner chacune des différentes architectures du réseau de neurones artificiels NN utilisée dans le procédé de suivi conforme à la présente invention. Dans la suite, ce procédé préliminaire n’est décrit que pour l’une des architectures du réseau de neurones artificiels NN (par exemple pour le premier exemple d’architecture introduit précédemment) mais il s’applique de la même manière pour toutes les architectures du réseau de neurones artificiels NN utilisées dans le procédé de suivi décrit ultérieurement. Pour cet entraînement, des valeurs de référence des variables physiques sont utilisées. Ces valeurs de référence des valeurs physiques sont par exemple des valeurs acquises lors de vols effectués avant la précédente maintenance du moteur de l’aéronef. En variante, les valeurs de référence des variables physiques peuvent être celles acquises lors de vols de l’aéronef réalisés lors d’une année précédente (par rapport aux valeurs des variables physiques qui sont utilisées par le procédé de suivi décrit ci-après). Le procédé préliminaire consiste alors à ajuster des poids des nœuds des différentes couches comprises dans le réseau de neurone artificiels NN de manière à réduire l’écart entre des valeurs prédites obtenues en sortie du réseau de neurones artificiels NN (lorsque les valeurs de référence des variables physiques sont fournies en entrée du réseau de neurones artificiels) et les valeurs de référence des variables physiques connues. En d’autres termes, lors de ce procédé préliminaire, les poids des nœuds des différentes couches du réseau de neurones artificiels NN sont ajustés de manière à faire converger les valeurs prédites obtenues en sortie du réseau de neurones artificiels NN vers les valeurs de référence connues des variables physiques. En pratique, ce procédé préliminaire permettant l’entraînement du réseau de neurones artificiels NN repose sur la minimisation d’une fonction de coût. Cette fonction de coût dépend notamment des valeurs prédites obtenues en sortie du réseau de neurones artificiels NN. Cette fonction de coût est par exemple de type erreur quadratique moyenne (ou MSE pour « Mean Squared Error » selon l’appellation d’origine anglo-saxonne couramment utilisée). Dans ce cas, la minimisation de la fonction de coût vise à minimiser l’erreur quadratique moyenne entre les valeurs de référence connues des valeurs physiques et les valeurs prédites obtenues en sortie du réseau de neurones artificiels. Ainsi, si la fonction de coût est proche de 0, cela signifie que les valeurs prédites en sortie du réseau de neurones artificiels sont les valeurs approchées les plus proches des valeurs de référence des variables physiques fournies en entrée du réseau de neurones artificiels NN. Finalement, les poids des nœuds des différentes couches sont modifiés de manière à minimiser la fonction de coût, par exemple au cours de plusieurs itérations, jusqu’à obtenir des poids optimaux des nœuds des différentes couches qui minimisent effectivement la fonction de coût. Ces poids optimaux des nœuds des différentes couches sont utilisés ensuite dans le procédé de suivi de l’état du moteur de l’aéronef. Ce procédé préliminaire est mis en œuvre pour toutes les architectures du réseau de neurones artificiels NN utilisées dans le procédé de suivi décrit ci-après. En d’autres termes, pour chacune des architectures du réseau de neurones artificiels NN considérés, des poids optimaux des nœuds des différentes couches sont déterminés lors du procédé préliminaire et utilisés dans le procédé de suivi décrit ci-après. Le procédé de suivi est donc mis en œuvre à la suite du procédé préliminaire (mis en œuvre pour l’ensemble des architectures du réseau de neurones artificiels NN utilisées dans le procédé de suivi). Ce procédé de suivi est par exemple mis en œuvre par le processeur 2. De manière générale, ce procédé de suivi est mis en œuvre par ordinateur. Préalablement à l’exécution de la première étape E2 du procédé de suivi, on considère que le dispositif de mémorisation 4 du dispositif 1 de suivi mémorise une pluralité de valeurs de variables physiques. Cette pluralité de valeurs de variables physiques a par exemple été acquises lors d’une pluralité de vols de l’aéronef. Par exemple, ces valeurs de variables physiques sont celles acquises depuis la dernière opération de maintenance du moteur de l’aéronef. En variante, il peut s’agir des valeurs des variables physiques acquises lors de vols de l’aéronef pendant l’année en cours. Comme le montre la , le procédé de suivi débute à l’étape E2. Lors de cette étape, le processeur 2 regroupe les valeurs des variables physiques mémorisées dans le dispositif de mémorisation 4 sous la forme d’une pluralité de groupes Ech i de valeurs de variables physiques (avec i compris entre 1 et N, N étant le nombre de groupes des valeurs de variables physiques formés). En d’autres termes, lors de l’étape E2, le processeur 2 détermine une pluralité d’échantillons des valeurs de variables physiques. Les différents groupes Ech i formés comprennent par exemple un nombre différent de valeurs de variables physiques. Dans ce cas, les différents groupes formés ne comprennent pas forcément les mêmes valeurs de variables physiques. En tout état de cause, les groupes Ech i formés sont différents les uns des autres. Etant donnée la façon dont ils sont formés, les groupes Ech i formés peuvent donc différer en tout ou partie les uns des autres. En pratique, la formation de la pluralité de groupes Ech i de valeurs de variables physiques est par exemple réalisée de manière aléatoire. En variante, la formation de la pluralité de groupes de valeurs de variables physiques peut être réalisée sur la base de conditions imposées par un opérateur, à partir par exemple de ses connaissances sur le moteur. Ainsi, à l’issue de l’étape E2, le processeur 2 dispose donc d’une pluralité de groupes Ech i des valeurs de variables physiques. Par construction, une valeur de variable physique est associée à plusieurs groupes Ech i de valeurs de variables physiques. Autrement dit, une valeur de variable physique particulière est comprise dans plusieurs groupes Ech i de valeurs de variables physiques formées. Comme cela est représenté sur la , le procédé comprend également l’étape E4 lors de laquelle le processeur 2 définit une pluralité d’architectures Arch j du réseau de neurones artificiels NN (avec j compris entre 1 et M, M étant le nombre d’architectures différentes du réseau de neurones artificiels définies). Comme décrit plus en détails précédemment, ces différentes architectures Arch j du réseau de neurones artificiels diffèrent les unes par rapport aux autres en ce qu’elles comprennent un nombre de couches différent ou une (ou plusieurs) dimension(s) de couches différente(s). Puis, le procédé se poursuit à l’étape E6. Lors de cette étape, le processeur 2 détermine une pluralité d’indicateurs une pluralité de variables physiques. Plus particulièrement, pour chaque variable physique de la pluralité de variables physiques, chaque indicateur est associé à une combinaison d’un groupe Ech i de valeurs de variables physiques (parmi la pluralité de groupes de valeurs de variables physiques définie à l’étape E2) et d’une architecture Arch j du réseau de neurones artificiels (parmi la pluralité d’architectures du réseau de neurones artificiels définie à l’étape E4). Dans la suite, on note {Ech i + Arch j } la combinaison du groupe Ech i de valeurs de variables physiques et de l’architecture Arch j du réseau de neurones artificiels. Pour qu’un indicateur associé à une variable physique puisse être déterminé, il est nécessaire que le groupe de valeurs de variables physiques considéré comprenne la valeur de la variable physique concernée. En pratique, le processeur 2 détermine ici une pluralité de combinaisons {Ech i + Arch j }. En pratique, la pluralité de combinaisons {Ech i + Arch j } correspond ici à l’ensemble des combinaisons possibles d’un groupe Ech i de valeurs de variables physiques parmi la pluralité de groupes de valeurs de variables physiques définie à l’étape E2 et d’une architecture Arch j parmi la pluralité d’architectures du réseau de neurones artificiels définie à l’étape E4. En variante, chaque combinaison peut par exemple être générée de manière aléatoire, c’est-à-dire que le groupe Ech i de valeurs de variables physiques est choisi de manière aléatoire parmi la pluralité de groupes de valeurs de variables physiques définie à l’étape E2 et que l’architecture Arch j du réseau de neurones artificiels est également choisie de manière aléatoire parmi la pluralité d’architectures du réseau de neurones artificiels définie à l’étape E4. En variante encore, une combinaison peut être générée de manière semi-aléatoire, en imposant par exemple un groupe Ech i particulier de valeurs de variables physiques parmi la pluralité de groupes de valeurs de variables physiques définie à l’étape E2 et en choisissant l’architecture Arch j de manière aléatoire parmi la pluralité d’architectures du réseau de neurones artificiels définie à l’étape E4 (et inversement c’est-à-dire qu’une architecture particulière du réseau de neurones artificiels est imposée et que le groupe de valeurs de variables physiques est choisi de manière aléatoire). En variante encore, il est possible de former une combinaison en imposant un groupe particulier de valeurs de variables physiques et une architecture particulière du réseau de neurones artificiels. En pratique, à l’étape E6, le processeur 2 met en œuvre le réseau de neurones artificiels NN pour chaque combinaison {Ech i + Arch j } (le réseau de neurones artificiels présente donc l’architecture Arch j ). Ainsi, pour chaque combinaison {Ech i + Arch j }, le groupe Ech i de valeurs de variables physiques est fourni en entrée du réseau de neurones artificiels NN présentant l’architecture Arch j . En sortie, le réseau de neurones artificiels NN (présentant l’architecture Arch j ) fournit alors des valeurs prédites associées au groupe de valeurs de variables physiques fourni en entrée. Plus particulièrement, pour chaque variable physique dont la valeur est comprise dans le groupe Ech i , le réseau de neurones artificiels fournit, en sortie, une valeur prédite associée. Puis, le processeur 2 détermine, pour chaque variable physique de la pluralité de variables physiques, un indicateur associé. Cet indicateur est par exemple obtenu par détermination d’un écart entre la valeur de la variable physique fournie en entrée du réseau de neurones artificiels (qui correspond à une valeur mesurée lors des vols de l’aéronef) et la valeur prédite associée obtenue en sortie du réseau de neurones artificiels. L’étape E6 est mise en œuvre pour la pluralité de combinaisons {Ech i + Arch j } générée. Comme par construction, chaque valeur de variable physique est comprise dans plusieurs groupes Ech i de valeurs de variables physiques formés, plusieurs valeurs prédites sont obtenues pour la valeur de variable physique concernée. En d’autres termes, pour chaque architecture Arch j du réseau de neurones artificiels NN, une pluralité de groupes Ech i de valeurs de variables physiques est fournie en entrée du réseau de neurones artificiels NN (présentant l’architecture Arch j concernée), conduisant alors à la détermination d’une pluralité d’indicateurs par variables physiques (de la pluralité de variables physiques) dont les valeurs sont comprises dans la pluralité de groupes Ech i . Ainsi, pour chaque valeur de variable physique (et donc chaque variable physique de la pluralité de variables physiques), une pluralité d’indicateurs sont déterminés. Comme cela est représenté sur la , le procédé se poursuit ensuite à l’étape E8. Lors de cette étape, le processeur 2 évalue, pour chaque variable physique de la pluralité de variables physiques considérée, la stabilité des indicateurs déterminés (qui sont associés à cette variable physique). Dans cette étape, les indicateurs sont donc traités par variable physique (de la pluralité de variables physiques considérée). Dans la suite, cette étape est décrite pour une variable physique (de la pluralité de variables physiques) mais le procédé de suivi s’applique de la même manière pour toutes les variables physiques de la pluralité de variables physiques considérées (et la pluralité d’indicateurs déterminés associés à chacune de ces variables physiques). Pour évaluer la stabilité de chaque indicateur obtenu pour une variable physique d’un groupe Ech i en utilisant l’architecture Arch j du réseau de neurones artificiels NN, le processeur 2 dérive tout d’abord différentes versions de cet indicateur concerné à partir du réseau de neurones artificiels NN (présentant cette architecture Arch i ) entraîné à partir de différents sous-groupes de valeurs de variables physiques. Ces sous-groupes de valeurs de variables physiques correspondent en pratique à des sous-échantillons du groupe Ech i concerné. Par exemple, cinq sous-groupes peuvent être formés, à partir du groupe Ech i , en sélectionnant 50% des valeurs de ce groupe de manière aléatoire. En variante, les sous-groupes peuvent être formés, à partir du groupe Ech i , en sélectionnant une autre proportion des valeurs de ce groupe de manière aléatoire. Ces différentes versions de l’indicateur concerné sont ici appelées indicateurs intermédiaires. En d’autres termes ici, le processeur détermine donc, tout d’abord, une pluralité d’indicateurs intermédiaires associés à chaque indicateur obtenu, à l’étape E6, pour une variable physique d’un groupe Ech i en utilisant l’architecture Arch j du réseau de neurones artificiels NN. Chaque indicateur intermédiaire est associé à un sous-groupe du groupe Ech i . Ainsi, pour chaque indicateur déterminé à l’étape E6, sont associés différents indicateurs intermédiaires de cet indicateur. Chacun de ces indicateurs intermédiaires associés à l’indicateur concerné est obtenu en fournissant en entrée du réseau de neurones artificiels NN (présentant l’architecture Arch i ) un sous-groupe du groupe Ech i (chaque sous-groupe étant obtenu à partir du groupe Ech i ). Pour chaque sous-groupe fourni en entrée, le réseau de neurones artificiels NN, présentant l’architecture Arch i , fournit alors en sortie l’indicateur intermédiaire associé. Puis, le processeur 2 compare les différents indicateurs intermédiaires déterminés pour l’indicateur concerné, déterminés pour la variable physique concernée, deux à deux. En pratique ici, pour chaque indicateur déterminé obtenu pour une variable physique d’un groupe Ech i en utilisant l’architecture Arch j du réseau de neurones artificiels NN, le processeur 2 détermine des coefficients de corrélation entre les différents indicateurs intermédiaires, déterminés pour l’indicateur concerné (et donc la variable physique concernée), pris deux à deux. En d’autres termes, lors de l’étape E8, pour chaque indicateur déterminé obtenu pour une variable physique d’un groupe Ech i en utilisant l’architecture Arch j du réseau de neurones artificiels NN, le processeur 2 détermine les coefficients de corrélation entre les différents indicateurs intermédiaires déterminés, pris deux à deux. Puis, le processeur 2 compare les coefficients de corrélation déterminés à un seuil de stabilité prédéterminé. Ce seuil de stabilité prédéterminé est par exemple de l’ordre de 0,7, de préférence de l’ordre de 0,9. Le processeur 2 sélectionne alors ensuite les indicateurs pour lesquels le coefficient de corrélation associé est supérieur ou égal au seuil de stabilité prédéterminé. Les indicateurs sélectionnés sont dits stables. En effet, comme les différents indicateurs intermédiaires associés à chaque indicateur sont déterminés pour une même architecture Archi du réseau de neurones artificiels NN et sur la base du même groupes Ech i de valeurs de variables physiques, sur la base de valeurs de variables physiques acquises pendant des vols sélectionnés aléatoirement, un coefficient de corrélation supérieur ou égal au seuil de stabilité prédéterminé (et donc élevé) témoigne de la stabilité de l’indicateur (quels que soient les vols considérés). Autrement dit, un coefficient de corrélation supérieur ou égal au seuil de stabilité prédéterminé illustre le fait que les indicateurs déterminés ne dépendent pas ou peu des vols sélectionnés pour lesquels les valeurs de variables physiques sont fournies en entrée du réseau de neurones artificiels. Finalement, dans cette description, on entend par un « indicateur stable », un indicateur indépendant des données utilisées (ici les valeurs des variables physiques). Autrement dit, un indicateur stable ne dépend pas des données acquises lors de vols différents. La représente un exemple d’évolution temporelle d’une pluralité d’indicateurs associés à une variable physique et sélectionnés lors de l’étape E8, car ils sont considérés comme stables (la représente plus particulièrement l’évolution temporelle des valeurs Ind des indicateurs). En effet, comme visible sur cette figure, les indicateurs concernés présentent une évolution temporelle semblable, malgré le fait qu’ils aient été générés à partir de données acquises lors de vols différents. La illustre un autre exemple d’évolution temporelle d’une pluralité d’indicateurs, associés à une variable physique et considérés comme non stables à l’issue de l’étape E8 (la représente plus particulièrement l’évolution temporelle des valeurs Ind des indicateurs). En effet, comme visible sur la , pour la variable physique considérée, les évolutions temporelles de chacun des indicateurs déterminés sont très différentes les unes des autres, conduisant à des coefficients de corrélation inférieurs au seuil de stabilité prédéterminé. Ainsi, à l’issue de l’étape E8, le processeur 2 dispose, pour chaque variable physique, d’indicateurs stables. Le procédé se poursuit alors à l’étape E10. Lors de cette étape, pour chaque variable physique, le processeur 2 regroupe les indicateurs stables selon leur similarité. Dans la présente description, des indicateurs sont dits similaires s’ils présentent une ressemblance approchée, c’est-à-dire qu’ils sont semblables, voire très proches, sans pour autant être forcément exactement identiques. Pour effectuer ce regroupement, pour chaque variable physique, le processeur 2 évalue un niveau de similarité entre les indicateurs stables (identifiés à l’étape E8) pris deux à deux. En pratique, l’évaluation de ce niveau de similarité entre les indicateurs stables est par exemple mise en œuvre par la détermination d’une distance entre les indicateurs stables identifiés pris deux à deux. En pratique ici, la détermination de la distance entre les indicateurs stables correspond par exemple à l’évaluation d’un coefficient de corrélation entre les indicateurs stables pris deux à deux. En d’autres termes, le coefficient de corrélation est utilisé ici comme distance. Puis, le processeur 2 compare les distances déterminées à un seuil de similarité prédéterminé. Par exemple, dans le cas de l’évaluation de coefficient de corrélation, le seuil de similarité prédéterminé est de l’ordre de 0,7, de préférence de l’ordre de 0,9. Le processeur 2 classe alors ensuite les indicateurs stables sur la base de la comparaison de la distance associée au seuil de similarité prédéterminé. Par exemple, dans le cas où le coefficient de corrélation est utilisé en tant que distance, les indicateurs stables dits « similaires » sont ceux pour lesquels le coefficient de corrélation associé est supérieur au seuil de similarité prédéterminé. Le processeur 2 forme alors une pluralité de groupes d’indicateurs stables similaires en regroupant les indicateurs stables similaires entre eux. En pratique, un algorithme dit de « clustering hiérarchique » est utilisé en se basant sur les distances deux à deux précédemment déterminées. Dans chaque groupe d’indicateurs stables similaires formés, les indicateurs concernés présentent donc une ressemblance marquée. Cette ressemblance est par exemple illustrée par une évolution temporelle semblable tel que cela est représenté sur les figures 5a et 5b. Les figures 5a et 5b représentent un exemple de deux groupes d’indicateurs stables similaires obtenus à l’étape E10 pour une variable physique concernée (les figures 5a et 5b représentent plus particulièrement l’évolution temporelle des valeurs Ind des indicateurs). Comme cela est visible sur ces figures, pour chacun des groupes, l’évolution temporelle de chaque indicateur compris dans ce groupe présente la même tendance (seules des différences d’amplitudes sont observées mais celles-ci sont considérées comme faibles car le critère sur le coefficient de corrélation mentionné précédemment est vérifié). Finalement, à l’issue de l’étape E10, pour chaque variable physique de la pluralité de variables physiques, le processeur 2 dispose d’une pluralité de groupes d’indicateurs stables similaires associée aux différentes variables physiques de la pluralité de variables physiques. A l’étape E12, le processeur 2 sélectionne un groupe d’indicateurs stables similaires parmi la pluralité de groupes d’indicateurs stables similaires déterminés. Cette sélection est effectuée par variable physique (de la pluralité de variables physiques), en considérant les indicateurs stables similaires obtenus pour chaque variable physique (de la pluralité de variables physiques) concernée. Pour effectuer cette sélection, le processeur 2 évalue la robustesse des indicateurs stables similaires de la pluralité de groupes d’indicateurs stables similaires. Ici aussi, les indicateurs stables similaires sont traités par variable physique (de la pluralité de variables physiques considérée). Dans la suite, cette étape est décrite pour une variable physique (de la pluralité de variables physiques) mais le procédé de suivi s’applique de la même manière pour toutes les variables physiques de la pluralité de variables physiques considérées. Dans la présente description, on entend par « indicateur robuste », un indicateur représentatif de la situation réelle observée par l’intermédiaire des valeurs de variables physiques mesurées. En pratique, un indicateur est robuste s’il est représentatif de la plupart des indicateurs déterminés. En d’autres termes, un indicateur est considéré comme robuste s’il est indépendant des données utilisées et/ou du modèle utilisé (ici les différentes architectures du réseau de neurones artificiels). L’étape E12 vise donc à sélectionner, pour chaque variable physique (de la pluralité de variables physiques considérées), le groupe d’indicateurs stables similaires comprenant les indicateurs les plus robustes. En pratique, la robustesse est évaluée en déterminant le groupe d’indicateurs stables similaires comprenant le plus grand nombre d’indicateurs stables similaires. En d’autres termes, le processeur 2 compare le nombre d’indicateurs stables similaires de chaque groupe d’indicateurs stables similaires et sélectionne le groupe associé au plus grand nombre. En variante, la robustesse peut être évaluée en déterminant, pour chaque groupe d’indicateurs stables similaires, un coefficient de corrélation moyen entre les indicateurs stables similaires du groupe concerné pris deux à deux. Plus particulièrement, pour chaque groupe d’indicateurs stables similaires, le processeur 2 détermine des coefficients de corrélation entre les indicateurs stables similaires du groupe concerné, pris deux à deux. En d’autres termes, lors de l’étape E8, pour chaque variable physique (de la pluralité de variables physiques considérée), le processeur 2 détermine les coefficients de corrélation entre les indicateurs déterminés pris deux à deux pour chaque groupe d’indicateurs stables similaires. Pour chaque groupe d’indicateurs stables similaires, le coefficient de corrélation moyen entre les stables similaires du groupe concerné pris deux à deux est ensuite obtenu en déterminant la moyenne des coefficients de corrélation entre les indicateurs stables similaires du groupe concerné, pris deux à deux. Puis, le processeur 2 compare le coefficient de corrélation moyen déterminé à un seuil de robustesse prédéterminé. Ce seuil de robustesse prédéterminé est par exemple de l’ordre de 0,7, de préférence de l’ordre de 0,9. Le processeur 2 sélectionne alors le groupe d’indicateurs stables similaires pour lequel le coefficient de corrélation moyen est au-dessus du seuil de robustesse prédéterminé. En variante encore, la robustesse peut être évaluée en combinant les deux critères sur le nombre d’indicateurs dans le groupe d’indicateurs stables similaires et sur le coefficient de corrélation moyen. En d’autres termes, dans ce cas, le groupe d’indicateurs stables similaires sélectionné comme présentant des indicateurs robustes comprend le plus grand nombre d’indicateurs stables similaires et présente un coefficient de corrélation moyen associé supérieur ou égal au seuil de robustesse prédéterminé. Ainsi, à l’issue de l’étape E12, le processeur 2 sélectionne, pour chaque variable physique (de la pluralité de variables physiques considérées), un groupe dans lequel les indicateurs sont stables, similaires et robustes. Enfin, le procédé comprend l’étape E14 lors de laquelle, pour chaque variable physique, le processeur 2 détermine l’indicateur pertinent de suivi de l’état du moteur de l’aéronef sur la base du groupe d’indicateurs stables similaires sélectionné à l’étape E12. L’indicateur pertinent dépend des indicateurs stables similaires compris dans le groupe sélectionné à l’étape E12. En pratique, pour chaque variable physique (de la pluralité de variables physiques considérées), l’indicateur pertinent est par exemple obtenu en déterminant la médiane des indicateurs stables similaires compris dans le groupe d’indicateurs stables similaires sélectionné. En variante, pour chaque variable physique (de la pluralité de variables physiques considérées), l’indicateur pertinent peut être obtenu en déterminant la moyenne des indicateurs stables similaires compris dans le groupe d’indicateurs stables similaires sélectionné. Ces indicateurs pertinents déterminés (un par variable physique) sont ensuite utilisés pour réaliser le suivi de l’état du moteur de l’aéronef, de manière à prévoir par exemple la mise en place d’une éventuelle opération de maintenance. Ainsi, de manière avantageuse selon l’invention, le procédé permet de déterminer un indicateur pertinent, par variable physique, de suivi de l’état du moteur de l’aéronef qui est indépendant des données utilisées, indépendant du modèle utilisé et représentatif de la situation réelle observée par l’intermédiaire des valeurs de variables physiques mesurées. De plus, le procédé se base sur un seul réseau de neurones artificiels, qui permet de traiter toutes les variables physiques (la présente invention présente donc l’avantage de ne pas utiliser un modèle par variables physique). De plus, grâce aux différents niveaux de sélection (stabilité, similarité et robustesse), l’indicateur pertinent est déterminé de manière fiable, sans l’intervention d’un opérateur extérieur (pour l’analyse des indicateurs et le choix de l’indicateur pertinent). Ainsi, le suivi de l’état de santé du moteur peut être réalisé de manière fiable. Il est alors possible de planifier une éventuelle opération de maintenant alors que l’état réel du moteur n’est pas connu. Selon une variante de réalisation, en amont de l’étape E2, le procédé peut comprendre une étape d’acquisition des valeurs des variables physiques lors d’une pluralité de vols de l’aéronef. Les valeurs acquises des variables physiques sont ensuite mémorisées dans le dispositif de mémorisation 4 du dispositif 1 et le procédé de suivi se poursuit, à l’étape E2, sur la base des valeurs acquises des variables physiques. Selon une autre variante de réalisation, le réseau de neurones artificiels NN peut être un autre type de réseau de neurones artificiels (différent d’un autoencodeur). Il peut par exemple s’agir d’un perceptron multicouche. Cet autre type de réseau de neurones artificiels peut par exemple recevoir, en entrée, une pluralité de valeurs des variables physiques et fournir, en sortie, la variable physique d’intérêt pour laquelle l’indicateur va être ensuite déterminé. En variante encore, la définition d’un indicateur sur la base de la valeur mesurée de la variable physique et de la valeur prédite peut être différente. Il est par exemple possible de définir l’indicateur comme la valeur absolue de la différence entre la valeur mesurée de la variable physique et de la valeur prédite. En variante encore, le procédé de suivi peut être mis en œuvre pour l’ensemble des variables physiques considérées (et pas uniquement une pluralité d’entre elles). En variante encore, le procédé peut conduire à la sélection d’au moins deux groupes d’indicateurs stables similaires par variable physique vérifiant le (ou les) critère(s) de robustesse, conduisant à la détermination d’au moins deux indicateurs pertinents pour le suivi. Dans un tel cas, le suivi de l’état du moteur de l’aéronef est réalisé sur la base de ces au moins deux indicateurs pertinents par variable physique. La présente invention trouve une application particulièrement avantageuse pour la programmation d’opérations de maintenance du moteur de l’aéronef. En particulier, le fabricant du moteur de l’aéronef peut, à partir des valeurs des variables physiques mesurées lors des différents vols de l’aéronef, proposer un service « après-vente » concernant le moteur et transmettre ses conseils à l’utilisateur du moteur. Cela est notamment utile pour transmettre à l’utilisateur une information concernant la prochaine opération de maintenance à effectuer (par exemple, concernant la période à laquelle devra être effectuée cette opération de maintenance). Procédé de suivi d’un état d’un moteur d’un aéronef, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant des étapes de : - définition (E2) d’une pluralité de groupes de valeurs de variables physiques, lesdits groupes de valeurs de variables physiques étant déterminés par regroupement de valeurs de variables physiques associées à une pluralité de vols de l’aéronef, - définition (E4) d’une pluralité d’architectures d’un réseau de neurones artificiels (NN), pour chaque variable physique d’une pluralité de variables physiques : a) détermination (E6) d’une pluralité d’indicateurs, chaque indicateur étant associé à une combinaison d’une architecture du réseau de neurones artificiels (NN) parmi la pluralité d’architectures du réseau de neurones artificiels (NN) définies et d’un groupe de valeurs de variables physiques parmi la pluralité de groupes de valeurs de variables physiques définis, ledit groupe de valeurs de variables physiques concerné étant fourni en entrée du réseau de neurones artificiels (NN) présentant l’architecture concernée, b) évaluation (E8) de la stabilité de chaque indicateur parmi la pluralité d’indicateurs déterminés par comparaison d’une pluralité d’indicateurs intermédiaires, associés audit indicateur concerné, pris deux à deux, chaque indicateur intermédiaire étant obtenu sur la base d’un sous-groupe de valeurs de variables physiques dudit groupe de valeurs de variables physiques concerné, ledit sous-groupe de valeurs de variables physiques étant fourni en entrée du réseau de neurones artificiels présentant l’architecture concernée, c) regroupement (E10) des indicateurs stables par évaluation d’un niveau de similarité entre les indicateurs stables pris deux à deux, de manière à former une pluralité de groupes d’indicateurs stables similaires, d) sélection (E12) d’un groupe d’indicateurs stables similaires parmi la pluralité de groupes d’indicateurs stables similaires formés par évaluation de la robustesse des indicateurs stables similaires compris dans chaque groupe d’indicateurs stables similaires formé, et e) détermination (E14) d’un indicateur pertinent de suivi de l’état du moteur de l’aéronef sur la base des indicateurs stables similaires compris dans le groupe d’indicateurs stables similaires sélectionné. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’évaluation (E8) de la stabilité de chaque indicateur comprend, pour la variable physique concernée, des étapes de : - détermination d’une pluralité de coefficients de corrélation entre les indicateurs intermédiaires déterminés pris deux à deux, et - sélection des indicateurs pour lesquels les indicateurs intermédiaires présentent un coefficient de corrélation supérieur ou égal à un seuil de stabilité prédéterminé, lesdits indicateurs sélectionnés étant dits stables. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l’évaluation (E10) du niveau de similarité entre les indicateurs stables pris deux à deux comprend la détermination d’une distance entre les deux indicateurs stables concernés, deux indicateurs stables étant similaires si la distance déterminée est inférieure à un seuil de similarité prédéterminé. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel l’évaluation (E12) de la robustesse des indicateurs stables similaires compris dans chaque groupe d’indicateurs stables similaires formé comprend l’identification du groupe d’indicateurs stables similaires présentant le plus grand nombre d’indicateurs stables similaires. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel l’évaluation (E12) de la robustesse des indicateurs stables similaires compris dans chaque groupe d’indicateurs stables similaires formé comprend la détermination, pour chaque groupe d’indicateurs stables similaires formé, d’une pluralité de coefficients de corrélation entre les indicateurs stables similaires pris deux à deux, le groupe d’indicateurs stables similaires sélectionné présentant un coefficient de corrélation moyen entre lesdits indicateurs stables similaires dudit groupe supérieur ou égal à un seuil de robustesse prédéterminé. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel l’indicateur pertinent est obtenu par détermination de la médiane des indicateurs stables similaires du groupe d’indicateurs stables similaires sélectionné. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel les architectures de la pluralité d’architectures du réseau de neurones artificiels (NN) comprennent un nombre de couches différent ou une dimension de couches différente. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le réseau de neurones artificiels (NN) est un réseau de neurones autoencodeur. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel, pour chaque variable physique de la pluralité de variables physiques, l’indicateur est obtenu par détermination d’un écart entre une valeur mesurée de la variable physique et une valeur prédite obtenue en sortie du réseau de neurones artificiels (NN), lorsque ladite valeur mesurée est fournie en entrée dudit réseau de neurones artificiels (NN). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, comprenant, préalablement à l’étape de définition (E2) de la pluralité de groupes de valeurs de variables physiques, une étape d’acquisition des valeurs des variables physiques lors d’une pluralité de vols de l’aéronef. Dispositif (1) de suivi d’un état d’un moteur d’un aéronef, ledit dispositif (1) comprenant : - un module de définition (10) d’une pluralité de groupes de valeurs de variables physiques, lesdits groupes de valeurs de variables physiques étant déterminés par regroupement de valeurs de variables physiques associées à une pluralité de vols de l’aéronef, - un autre module définition (11) d’une pluralité d’architectures d’un réseau de neurones artificiels (NN), - un module de détermination (12), configuré pour, pour chaque variable physique d’une pluralité de variables physiques, déterminer une pluralité d’indicateurs, chaque indicateur étant associé à une combinaison d’une architecture du réseau de neurones artificiels (NN) parmi la pluralité d’architectures du réseau de neurones artificiels (NN) définies et d’un groupe de valeurs de variables physiques parmi la pluralité de groupes de valeurs de variables physiques définis, ledit groupe de valeurs de variables physiques concerné étant fourni en entrée du réseau de neurones artificiels (NN) présentant l’architecture concernée, - un module d’évaluation (13), configuré pour, pour chaque variable physique de la pluralité de variables physiques, évaluer la stabilité de chaque indicateur parmi la pluralité d’indicateurs déterminés par comparaison d’une pluralité d’indicateurs intermédiaires, associés audit indicateur concerné, pris deux à deux, chaque indicateur intermédiaire étant obtenu sur la base d’un sous-groupe de valeurs de variables physiques dudit groupe de valeurs de variables physiques concerné, ledit sous-groupe de valeurs de variables physiques étant fourni en entrée du réseau de neurones artificiels présentant l’architecture concernée, - un module de regroupement (14), configuré pour, pour chaque variable physique de la pluralité de variables physiques, regrouper des indicateurs stables par évaluation d’un niveau de similarité entre les indicateurs stables pris deux à deux, de manière à former une pluralité de groupes d’indicateurs stables similaires, - un module de sélection (15), pour chaque variable physique de la pluralité de variables physiques, d’un groupe d’indicateurs stables similaires parmi la pluralité de groupes d’indicateurs stables similaires formés par évaluation de la robustesse des indicateurs stables similaires compris dans chaque groupe d’indicateurs stables similaires formé, et - un autre module de détermination (16) configuré pour, pour chaque variable physique de la pluralité de variables physiques, déterminer un indicateur pertinent de suivi de l’état du moteur de l’aéronef sur la base des indicateurs stables similaires compris dans le groupe d’indicateurs stables similaires sélectionné. Programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables par un processeur (2) et conçues pour mettre en œuvre un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 10 lorsque que ces instructions sont exécutées par le processeur (2).