FR 3148858 A1 20241122 FR 2304834 A 20230516 L’invention concerne un procédé 100 de détection d’anomalie sur un dispositif d’intérêt appartenant à une flotte de dispositifs, comportant les étapes de : Acquérir 102 un nouveau jeu de données, chaque donnée représentant la valeur d’une grandeur respective du dispositif d’intérêt ; Mettre à jour 103 une base de données principale, pour y ajouter le nouveau jeu de données ; A partir de la base de données principale, extraire 105 une base de données de référence regroupant des jeux de données associés à des dispositifs de la flotte de dispositifs, à l’exclusion des jeux de données associés au dispositif d’intérêt ; A partir de la base de données principale, extraire 106 une base de données d’analyse regroupant des jeux de données associés au dispositif d’intérêt ; Pour au moins une grandeur, comparer 107 les données correspondantes des bases de données d’analyse et de référence ; Détecter 108 une anomalie sur le dispositif d’intérêt, lorsque, pour l’une au moins des grandeurs, les données correspondantes de la base de données d’analyse dévient au-delà d’un seuil prédéterminé relativement aux données correspondantes de la base de données de référence. PROCEDE DE DETECTION D’ANOMALIE SUR UN DISPOSITIF D’INTERET APPARTENANT A UNE FLOTTE DE DISPOSITIFS DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Un aspect de l’invention se rapporte à un procédé de détection d’anomalie sur un dispositif d’intérêt appartenant à une flotte de dispositifs. L’invention trouve une application particulièrement intéressante dans le domaine des véhicules automobiles, mais peut s’appliquer à d’autres dispositifs comme les dispositifs de nettoyage haute-pression ou tout autre dispositif muni d’un système électrique. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Les véhicules automobiles voués à être mis en production sont habituellement éprouvés et validés lors de roulages de flotte effectués avant la mise en série. Les données d’une flotte de véhicules sont enregistrées et mises à disposition des équipes métier pour validation. Pour savoir si un composant d’un véhicule automobile est défectueux ou si un comportement est anormal, les données sont généralement comparées à des seuils. Les limites d’acceptance sont fixées empiriquement sur la base de l’expérience et des connaissances métier. Une autre méthode consiste à calculer des diagnostics dans des calculateurs embarqués dans les véhicules en fonction de seuils ou de séquences d’évènements. Ces méthodes permettent de détecter une anomalie de fonctionnement d’un véhicule en le comparant à des seuils préalablement déterminés. Ces méthodes sont néanmoins perfectibles. Le but de l’invention est de pallier les inconvénients de l’art antérieur en proposant un procédé de détection d’anomalie sur un dispositif d’intérêt appartenant à une flotte de dispositifs dont la détection est plus précise. Dans ce contexte, l’invention se rapporte ainsi, dans son acceptation la plus large, à un procédé de détection d’anomalie sur un dispositif d’intérêt appartenant à une flotte de dispositifs, le procédé comportant les étapes suivantes, exécutées par un système de détection d’une anomalie, de Acquérir un nouveau jeu de données, dans lequel chaque donnée représente la valeur d’une grandeur respective relative audit dispositif d’intérêt ; Mettre à jour une base de données dite principale, pour y ajouter ledit nouveau jeu de données acquis en association avec une information relative à au moins une caractéristique descriptive dudit dispositif d’intérêt à l’instant d’acquisition dudit nouveau jeu de données ; A partir de ladite base de données principale, extraire une base de données dite de référence, la base de données de référence regroupant des jeux de données associés à des dispositifs de ladite flotte de dispositifs présentant ladite au moins une caractéristique descriptive, à l’exclusion des jeux de données associés au dispositif d’intérêt ; A partir de la base de données principale, extraire une base de données dite d’analyse regroupant des jeux de données associés audit dispositif d’intérêt et à ladite au moins caractéristique descriptive ; Pour au moins une grandeur, comparer, par analyse statistique, les données correspondantes de la base de données d’analyse et des données correspondantes de la base de données de référence ; (en d’autres termes, les données de la base de données d’analyse associées à ladite grandeur et les données de la base de données de référence associées à cette même grandeur) ; Détecter une anomalie sur ledit dispositif d’intérêt, lorsque, pour l’une au moins desdites grandeurs, les données correspondantes de la base de données d’analyse dévient au-delà d’un seuil prédéterminé relativement aux données correspondantes de la base de données de référence. Grâce à l’invention, il est possible de déterminer si un dispositif appartenant à une flotte de véhicules est atypique, en se basant sur le comportement des autres véhicules ayant la même caractéristique descriptive. Autrement dit, les données d’un dispositif d’intérêt ne sont pas simplement comparées à des seuils, mais sont comparées aux données de dispositifs similaires afin de déterminer si le dispositif d’intérêt présente une anomalie. Les dispositifs sont avantageusement des véhicules automobiles. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon cet aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Selon un aspect non limitatif de l’invention, le procédé comporte une étape préliminaire de construction de la base de données principale, cette étape préliminaire consistant à regrouper une pluralité de jeux de données collectés, lesdits jeux de données ayant été déterminés par les dispositifs de la flotte de dispositifs, chaque donnée représentant la valeur d’une grandeur respective relative à un dispositif de ladite flotte de dispositifs, chaque jeu de données d’un dispositif de la flotte de dispositifs étant associé à au moins une caractéristique descriptive dudit dispositif à l’instant d’acquisition dudit jeu de données. Selon un aspect non limitatif de l’invention, l’une donnée au moins, parmi les données du nouveau jeu de données acquis, est mesurée par un capteur embarqué sur le dispositif d’intérêt, ou est calculée, par un calculateur embarqué sur le dispositif d’intérêt, à partir d’au moins deux données acquises par deux capteurs embarqués sur ledit dispositif d’intérêt. Selon un aspect non limitatif de l’invention, les grandeurs associées au nouveau jeu de données acquis sont décorrélées entre elles. Selon un aspect non limitatif de l’invention, l’au moins une caractéristique descriptive du dispositif d’intérêt à l’instant d’acquisition du nouveau jeu de données comprend le modèle du dispositif d’intérêt, la base de données de référence regroupant des jeux de données associés uniquement à des dispositifs de ce même modèle. Selon un aspect non limitatif de l’invention, l’au moins une caractéristique descriptive du dispositif d’intérêt à l’instant d’acquisition du nouveau jeu de données comprend en outre une version d’un logiciel de pilotage de fonctionnalités du dispositif d’intérêt, installée sur un calculateur du dispositif d’intérêt audit instant d’acquisition, les bases de données de référence et d’analyse regroupant des jeux de données associés uniquement à des dispositifs de ce même modèle et dans lequel la même version du logiciel est installée. Selon un aspect non limitatif de l’invention, l’au moins une caractéristique descriptive du dispositif d’intérêt à l’instant d’acquisition du nouveau jeu de données comprend en outre un état de fonctionnement du dispositif d’intérêt audit instant d’acquisition, les bases de données de référence et d’analyse regroupant des jeux de données associés uniquement à des dispositifs présentant, au moins, le même modèle et ledit état de fonctionnement. Selon un aspect non limitatif de l’invention, les bases de données de référence et d’analyse regroupent des jeux de données associés à des instants d’acquisition compris dans un intervalle temporel de durée prédéterminée et préalable à l’instant d’acquisition du nouveau jeu de données, et/ou des jeux de données associés à une distance maximale parcourue par le dispositif d’intérêt jusqu’à l’instant d’acquisition du nouveau jeu de données. Selon un aspect non limitatif de l’invention, le procédé comporte une étape de pondérer les jeux de données. Selon un aspect non limitatif de l’invention, le nouveau jeu de données, acquis par le système de détection d’une anomalie, provient directement de moyens de transmission de nouveaux jeux de données que comporte le dispositif d’intérêt. Selon un aspect non limitatif de l’invention, la flotte de dispositifs est formée par une flotte de véhicules automobiles et le dispositif d’intérêt est formé par un véhicule automobile d’intérêt. Un autre aspect de l’invention se rapporte à un produit programme ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par le système de détection d’une anomalie, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’un quelconque des aspects précités. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen de la figure qui l’accompagne. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES La figure est présentée à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. illustre, de façon schématique, un système de détection d’une anomalie configuré pour exécuter les étapes d’un procédé de détection d’anomalie sur un dispositif d’intérêt selon un aspect non limitatif de l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE Comme illustré à la , le système de détection d’une anomalie 1 comporte des moyens de détection d’une anomalie 2 agencés pour communiquer avec des moyens de regroupement 3, et un procédé 100 mis en œuvre au sein dudit système de détection d’une anomalie 1. Les moyens de détection d’une anomalie 2 comportent au moins un processeur et au moins une mémoire. Ils peuvent être formés par un ou plusieurs ordinateurs(s) et/ou un ou plusieurs serveur(s) et/ou une ou plusieurs machine(s) virtuelle(s). Ces moyens de détection 2 sont configurés pour exécuter des étapes du procédé 100 de détection d’anomalie sur un dispositif d’intérêt appartenant à une flotte de dispositifs. De même, les moyens de regroupement 3 comportent au moins un processeur et au moins une mémoire. Ils peuvent être formés par un ou plusieurs ordinateurs(s) et/ou un ou plusieurs serveur(s) et/ou une ou plusieurs machine(s) virtuelle(s). Ces moyens de regroupement 3 sont configurés pour exécuter une étape préliminaire de construction d’une base de données dite principale, une étape de mise à jour de la base de données principale et une étape de pondérer certaines données de la base de données principale. Dans l’exemple non limitatif de la description, les dispositifs sont formés par des véhicules automobiles. Dans des variantes, les dispositifs peuvent être des machines-outils, ou des appareils de nettoyage, etc. Le procédé 100 comporte ici une étape préliminaire, exécutée par les moyens de regroupement 3, de construire 101 une base de données principale, consistant à regrouper une pluralité de jeux de données collectés où chaque donnée représente la valeur d’une grandeur respective d’un véhicule de la flotte de véhicules. De façon non limitative, les données peuvent être relatives au moteur du véhicule, à une consommation du véhicule ou encore à un système de freinage du véhicule. Cette étape préliminaire 101 est mise en œuvre une seule fois, et n’est pas répétée ensuite de sorte que l’invention n’est pas limitée à un procédé comportant cette étape préliminaire 101. Chaque donnée d’un jeu de données représentant la valeur d’une grandeur respective d’un véhicule peut être mesurée par un capteur embarqué sur le véhicule, ou calculée à partir d’au moins deux données acquises par deux capteurs embarqués sur le véhicule. Dans l’invention, les différents jeux de données se rapportent tous au même jeu de grandeurs. Il convient de noter que les grandeurs des différents jeux de données sont décorrélées entre elles. Par exemple, les véhicules ne roulent pas le même jour et/ou dans des zones géographiques différentes et/ou dans des conditions d’utilisation différentes. De préférence, certaines au moins des grandeurs d’un même véhicule sont également décorrélées, en ce qu’elles ne se rapportent pas à un même paramètre physique d’un même élément du véhicule. Les jeux de données peuvent être transmis aux moyens de regroupement 3 directement par des moyens de transmission de nouveaux jeux de données que comportent les véhicules. Dans une mise en œuvre différente, les jeux de données sont téléchargés lors d’un contrôle d’un véhicule de la flotte dans un centre de suivi du véhicule, puis transmis, depuis le centre de suivi vers les moyens de regroupement 3. Par ailleurs, il convient de noter que chaque jeu de données d’un véhicule de la flotte de véhicules est associé à au moins une caractéristique descriptive du véhicule à l’instant d’acquisition du jeu de données. La caractéristique descriptive du véhicule peut être formée par le modèle du véhicule, le terme « modèle » étant compris dans son sens de « catégorie », les véhicules d’un même modèle présentant des caractéristiques communes prédéterminées. Le modèle du véhicule peut être désigné par un numéro d'identification du véhicule, plus connu sous l’acronyme VIN (pour Vehicle Identification Number en anglais). De manière optionnelle, l’au moins une caractéristique descriptive du véhicule peut également comporter une version d’un logiciel de pilotage de fonctionnalités du véhicule, installée sur un calculateur du véhicule. En complément ou en variante, l’au moins une caractéristique descriptive du véhicule peut comprendre en outre un état de fonctionnement du véhicule. De façon non limitative, cet état de fonctionnement peut être formé par une plage de régimes moteurs ou encore une plage de températures extérieures au véhicule. En effet, des états de fonctionnement différents peuvent parfois expliquer des dérives ou des usures spécifiques de certains composants. En utilisation après que la base de données principale a été construite, le procédé 100 comporte une étape, exécutée par les moyens de détection d’une anomalie 2, d’acquérir 102 un nouveau jeu de données, dans lequel chaque donnée représente la valeur d’une grandeur respective relative au véhicule d’intérêt. Le véhicule d’intérêt appartient à une flotte de véhicule, distincte ou similaire à la flotte de véhicules utilisée à l’étape préliminaire 101 de construction de la base de données principale. Le nouveau jeu de données peut par exemple être transmis par des moyens de transmission dans le véhicule d’intérêt, directement aux moyens de détection d’une anomalie 2. Les jeux de données peuvent être transmis en temps réel aux moyens de détection d’une anomalie 2, par exemple selon une fréquence régulière en termes de kilométrage et/ou de durée d’utilisation. En variante, les jeux de données peuvent être stockés provisoirement au sein du véhicule (par exemple selon une fréquence régulière en termes de kilométrage et/ou de durée d’utilisation), avant d’être transmis par paquets aux moyens de détection d’une anomalie 2, à l’occasion d’un contrôle du véhicule dans un centre de suivi du véhicule. Les jeux de données peuvent donc transiter directement du véhicule vers les moyens de détection d’une anomalie 2, par une communication sans fil. En variante, les jeux de données peuvent transiter d’abord du véhicule vers un calculateur central, par exemple par communication filaire, puis du calculateur central vers les moyens de détection d’une anomalie 2, par communication sans fil. De préférence, le jeu de données de l’étape 102 se rapporte aux mêmes données que le jeu de données de l’étape 101, seules les valeurs prises par ces dernières étant éventuellement modifiées. L’une donnée au moins, parmi les données du nouveau jeu de données acquis, est mesurée par un capteur embarqué sur le dispositif d’intérêt, ou est calculée, par un calculateur embarqué sur le dispositif d’intérêt, à partir d’au moins deux données acquises par deux capteurs embarqués sur le dispositif d’intérêt. Le procédé 100 comporte ensuite une étape, exécutée par les moyens de regroupement 3, de mettre à jour 103 la base de données principale, pour y ajouter le nouveau jeu de données acquis, en association avec une information relative à au moins une caractéristique descriptive du véhicule d’intérêt à l’instant d’acquisition 102 du nouveau jeu de données. Avantageusement, la caractéristique descriptive est transmise aux moyens de détection d’une anomalie 2 en même temps que le jeu de données acquis à l’étape 102. De façon optionnelle, l’au moins une caractéristique descriptive du véhicule d’intérêt à l’instant d’acquisition du nouveau jeu de données comprend le modèle du véhicule d’intérêt, par exemple le numéro d’identification du véhicule d’intérêt. Dans un mode de réalisation encore différent, l’au moins une caractéristique descriptive du véhicule d’intérêt à l’instant d’acquisition du nouveau jeu de données comprend le modèle du véhicule d’intérêt et une version d’un logiciel de pilotage de fonctionnalités du véhicule d’intérêt installée sur un calculateur du véhicule d’intérêt. Dans une mise en œuvre optionnelle, l’au moins une caractéristique descriptive du véhicule d’intérêt à l’instant d’acquisition du nouveau jeu de données comprend le modèle du véhicule d’intérêt et un état de fonctionnement du véhicule d’intérêt, et éventuellement une version d’un logiciel de pilotage de fonctionnalités du véhicule d’intérêt installée sur un calculateur du véhicule d’intérêt. De façon optionnelle, le procédé 100 peut comporter une étape, exécutée par les moyens de regroupement 3, de pondérer 104 les jeux de données. Par exemple, afin d’éviter de fausser les résultats, il est possible d’attribuer un poids moins élevé aux données d’un véhicule présentant un kilométrage élevé (donc fournissant des données plus fréquemment que les autres véhicules), par rapport aux autres véhicules de la flotte de véhicules. A partir de la base de données principale, le procédé 100 comporte une étape, exécutée par les moyens de détection d’une anomalie 2, d’extraire 105 une base de données dite de référence, la base de données de référence regroupant des jeux de données associés à des véhicules de la flotte de véhicules présentant ladite au moins une caractéristique descriptive, et la base de données de référence excluant les jeux de données associés au véhicule d’intérêt. L’exclusion des jeux de données associés au véhicule d’intérêt, est une caractéristique originale et qui évite que l’analyse ultérieure soit faussée, dans le cas où le véhicule d’intérêt présente une anomalie. Dans un mode de mise en œuvre, et de façon non limitative, la base de données de référence peut regrouper des jeux de données associés à des instants d’acquisitions compris dans un intervalle temporel de durée prédéterminée, préalable à l’instant d’acquisition du nouveau jeu de données. Cette durée prédéterminée peut par exemple être d’un mois. De préférence, l’intervalle temporel considéré est immédiatement préalable à instant d’acquisition du nouveau jeu de données. Cet intervalle temporel permet, par construction, de diminuer le nombre de données à traiter et par conséquent de diminuer le temps de traitements des données. En outre, il permet de s’affranchir peu à peu de données moins pertinentes, relatives par exemples à d’anciennes versions d’au moins un logiciel de traitement et acquisition de données installé sur un calculateur du véhicule. Cela permet également, dans le cas où une anomalie apparaîtrait à un moment précis, de pouvoir être significativement présente dans le jeu de données et ne pas être noyée au milieu d’anciennes données ne présentant pas l’anomalie. En variante, la base de données de référence regroupe des jeux de données associés à une distance maximale parcourue par le dispositif d’intérêt jusqu’à l’instant d’acquisition du nouveau jeu de données. De préférence, la distance maximale considérée est immédiatement préalable à l’instant d’acquisition du nouveau jeu de données. Ainsi, les jeux de données de la base de données de référence peuvent être associés à un modèle de véhicule, éventuellement à une version de logiciel et/ou à un état de fonctionnement, et être limités à un intervalle temporel de durée prédéterminée ou une distance maximale parcourue. Puis, à partir de la base de données principale, le procédé 100 comporte une étape, exécutée par les moyens de détection d’une anomalie 2, d’extraire 106 une base de données dite d’analyse regroupant des jeux de données associés au dispositif d’intérêt et à l’au moins une caractéristique descriptive. Ainsi, les jeux de données de la base de données d’analyse peuvent être associés à un modèle de véhicule, éventuellement à une version de logiciel et/ou à un état de fonctionnement, et être limités à un intervalle temporel de durée prédéterminée ou une distance maximale parcourue. Pour au moins une grandeur des jeux de données, le procédé 100 comporte une étape, exécutée par les moyens de détection d’une anomalie 2, de comparer 107, par analyse statistique, les données correspondantes de la base de données d’analyse et des données correspondantes de la base de données de référence. De préférence, chacune des grandeurs est soumise à ladite analyse statistique. En variante, une partie des grandeurs est considérée comme non pertinente, compte tenu par exemple d’une information relative à un état de fonctionnement courant du véhicule d’intérêt. Selon une mise en oeuvre optionnelle, si le nombre de données relatives à une grandeur spécifique dans les jeux de données n’est pas assez important, l’analyse statistique sur ladite grandeur spécifique n’est pas prise en compte car considérée statistiquement non valide. De façon non limitative, cette analyse statistique peut être formée par une analyse de type Quantile-Quantile (également dénommée QQ plot). Dans une mise en œuvre différente, l’analyse statistique peut être formée par une analyse de type Kolmogorov-Smirnov. En tout état de cause, l’analyse statistique permet de repérer des valeurs anormales, sans connaissance a priori sur les valeurs attendues. La population de référence, formée par les données de la base de données de référence, n’est pas figée. Au contraire, elle est mise à jour au fur et à mesure de l’utilisation de la flotte de véhicule, pour offrir une détection d’anomalie la plus pertinente possible. Le procédé 100 comporte en outre une étape, exécutée par les moyens de détection d’une anomalie 2, de détecter 108 une anomalie sur le véhicule d’intérêt, lorsque, pour l’une au moins des grandeurs comparées par analyse statistique, les données correspondantes de la base de données d’analyse dévient au-delà d’un seuil prédéterminé relativement aux données correspondantes de la base de données de référence. Le seuil prédéterminé est avantageusement calculé dans une étape préliminaire. Il peut être basé sur des connaissances a priori relatives aux marges d’erreur acceptables, notamment lorsque la grandeur suit une loi de probabilité connue telle qu’une loi gaussienne. En variante, le seuil prédéterminé peut être basé sur des retours d’expérience. Ainsi, les données du véhicule d’intérêt sont comparées aux données de véhicules similaires afin de déterminer si le véhicule d’intérêt présente une anomalie. Autrement dit, on se base sur le comportement des autres véhicules pour déterminer si le véhicule d’intérêt présente une anomalie. La centralisation des données par les moyens de regroupement 3 permet d’effectuer des calculs sur des données à grande échelle avec des machines virtuelles dont la taille permet le traitement de ces données de manière quotidienne et automatisée. L’automatisation et le traitement quotidien des données permettent d’améliorer les détections d’anomalies et permettent en outre de détecter des anomalies se produisant au cours du temps. Ainsi, lorsque ce procédé est mis en œuvre sur des véhicules de série, il est possible de détecter des anomalies au fur et à mesure de l’utilisation du véhicule. Lorsqu’une anomalie est détectée, le conducteur peut être averti afin qu’il puisse apporter son véhicule dans un centre de suivi pour le faire contrôler et/ou réparer. De manière optionnelle, le procédé comporte en outre une étape, non représentée, de transmission d’un message d’alerte depuis les moyens de détection d’une anomalie 2 vers le véhicule d’intérêt, ou vers un calculateur d’un centre de contrôle, lorsqu’il est détecté une anomalie sur ledit véhicule d’intérêt. Procédé (100) de détection d’anomalie sur un dispositif d’intérêt appartenant à une flotte de dispositifs, ledit procédé (100) comportant les étapes suivantes, exécutées par un système de détection d’une anomalie (1), de Acquérir (102) un nouveau jeu de données, dans lequel chaque donnée représente la valeur d’une grandeur respective relative audit dispositif d’intérêt ; Mettre à jour (103) une base de données dite principale, pour y ajouter ledit nouveau jeu de données acquis en association avec une information relative à au moins une caractéristique descriptive dudit dispositif d’intérêt à l’instant d’acquisition dudit nouveau jeu de données ; A partir de ladite base de données principale, extraire (105) une base de données dite de référence, ladite base de données de référence regroupant des jeux de données associés à des dispositifs de ladite flotte de dispositifs présentant ladite au moins une caractéristique descriptive, à l’exclusion des jeux de données associés audit dispositif d’intérêt ; A partir de ladite base de données principale, extraire (106) une base de données dite d’analyse regroupant des jeux de données associés audit dispositif d’intérêt et à ladite au moins caractéristique descriptive ; Pour au moins une grandeur, comparer (107), par analyse statistique, les données correspondantes de ladite base de données d’analyse et des données correspondantes de ladite base de données de référence. Détecter (108) une anomalie sur ledit dispositif d’intérêt, lorsque, pour l’une au moins desdites grandeurs, les données correspondantes de ladite base de données d’analyse dévient au-delà d’un seuil prédéterminé relativement aux données correspondantes de ladite base de données de référence. Procédé (100) selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu’il comporte une étape préliminaire de construction (101) de la base de données principale, cette étape préliminaire consistant à regrouper une pluralité de jeux de données collectés, lesdits jeux de données ayant été déterminés par les dispositifs de la flotte de dispositifs, chaque donnée représentant la valeur d’une grandeur respective relative à un dispositif de ladite flotte de dispositifs, chaque jeu de données d’un dispositif de la flotte de dispositifs étant associé à au moins une caractéristique descriptive dudit dispositif à l’instant d’acquisition dudit jeu de données. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’une donnée au moins, parmi les données du nouveau jeu de données acquis, est mesurée par un capteur embarqué sur le dispositif d’intérêt, ou est calculée, par un calculateur embarqué sur ledit dispositif d’intérêt, à partir d’au moins deux données acquises par deux capteurs embarqués sur ledit dispositif d’intérêt. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les grandeurs associées au nouveau jeu de données acquis sont décorrélées entre elles. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’au moins une caractéristique descriptive du dispositif d’intérêt à l’instant d’acquisition du nouveau jeu de données comprend le modèle dudit dispositif d’intérêt, la base de données de référence regroupant des jeux de données associés uniquement à des dispositifs de ce même modèle. Procédé (100) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’au moins une caractéristique descriptive du dispositif d’intérêt à l’instant d’acquisition du nouveau jeu de données comprend en outre une version d’un logiciel de pilotage de fonctionnalités du dispositif d’intérêt, installée sur un calculateur du dispositif d’intérêt audit instant d’acquisition, les bases de données de référence et d’analyse regroupant des jeux de données associés uniquement à des dispositifs de ce même modèle et dans lequel la même version du logiciel est installée. Procédé (100) selon la revendication 5 ou 6, caractérisé en ce que l’au moins une caractéristique descriptive du dispositif d’intérêt à l’instant d’acquisition du nouveau jeu de données comprend en outre un état de fonctionnement du dispositif d’intérêt audit instant d’acquisition, les bases de données de référence et d’analyse regroupant des jeux de données associés uniquement à des dispositifs présentant, au moins, le même modèle et ledit état de fonctionnement. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les bases de données de référence et d’analyse regroupent des jeux de données associés à des instants d’acquisition compris dans un intervalle temporel de durée prédéterminée et préalable à l’instant d’acquisition du nouveau jeu de données, et/ou des jeux de données associés à une distance maximale parcourue par le dispositif d’intérêt jusqu’à l’instant d’acquisition du nouveau jeu de données. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comporte une étape de pondérer (104) les jeux de données. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le nouveau jeu de données, acquis par le système de détection d’une anomalie (1), provient directement de moyens de transmission de nouveaux jeux de données que comporte le dispositif d’intérêt. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la flotte de dispositifs est formée par une flotte de véhicules automobiles et le dispositif d’intérêt est formé par un véhicule automobile d’intérêt. Produit programme ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par le système de détection d’une anomalie (1), conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes.