FR 3152887 A1 20250314 FR 2309415 A 20230907 L’invention concerne un procédé de détection d’arcs électriques dans un circuit électrique d’un système aéronautique, comprenant une première phase (P1) de découverte de motifs récurrents dans le comportement du courant électrique, sur une ligne électrique dudit circuit électrique, et le stockage desdits motifs récurrents dans une base de motifs, et une seconde phase (P2) de diagnostic comprenant une comparaison du comportement dudit courant électrique sur ladite ligne électrique avec des motifs récurrents stockés dans ladite base de motifs, et une détection d’un arc électrique lorsque ledit comportement ne correspond pas à un motif récurrent stocké dans ladite base de motifs. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Détection d’arcs électriques dans un circuit électrique d’un système aéronautique par constitution d’une base de motifs DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention concerne la détection d’arcs électriques de défaut sur une ligne électrique et s’applique en particulier au domaine de l’aéronautique et des systèmes embarqués. Un arc électrique est une décharge autoentretenue à fort courant. On peut distinguer deux types d’arcs électriques susceptibles de survenir dans un environnement aéronautique : les arcs de coupure, présents dans les contacteurs au moment de l’ouverture ou de la fermeture d’un circuit, et les arcs de défaut pouvant apparaître inopinément sur l’ensemble des composants de la chaîne électrique. Ces derniers peuvent être à l’origine de dégâts sévères sur les équipements, les systèmes et même sur la structure de l’aéronef. Il s’agit donc d’un point de vigilance important. Par ailleurs, les arcs de défaut peuvent être de deux types en fonction de leur position sur le circuit électrique : les arcs parallèles et les arcs séries. Sur les systèmes embarqués dans des aéronefs actuels, ces problématiques sont en partie résolues, ou mitigées, par plusieurs facteurs : Les niveaux de tension distribuée sont généralement au maximum de 230V à 400 V, ce qui réduit l’impact des arcs électriques ; La distribution d’une forme d’onde alternative (AC) permet par ailleurs de favoriser l’auto-extinction de l’arc à chaque demi-période, lorsque la tension passe par 0. En mode continu, les niveaux de tension sont généralement plus faibles, de l’ordre de 28 V. Des protections passives peuvent être utilisées afin de limiter les conséquences des éventuels arcs de défaut : choix de matériaux résistants à ces phénomènes, mise à distance des différents éléments, etc. Enfin, il peut être également prévu des protections actives, telles que par exemple des mécanismes de détection d’arcs et d’ouverture de ligne en cas de détection d’un arc. Les protections actives actuellement utilisées permettent de détecter la plupart des arcs parallèles mais pas les arcs séries pour lesquels aucune protection active n’est jusqu’à présent déployée. Toutefois, des travaux récents autour de l’électrification des aéronefs proposent une distribution de formes d’ondes continues (DC) avec des niveaux de tension élevés, pouvant atteindre le kilovolt. Ce changement de paradigme remet évidemment en cause la stratégie de protection passive précédemment évoquée. En effet, le changement climatique est une préoccupation majeure pour de nombreux organes législatifs et de régulation à travers le monde. Diverses restrictions sur les émissions de carbone ont été, sont ou seront adoptées par divers Etats. En particulier, une norme ambitieuse s’applique à la fois aux nouveaux types d’avions mais aussi à ceux actuellement en circulation nécessitant de devoir mettre en œuvre des solutions technologiques afin de les rendre conformes aux réglementations en vigueur. L’aviation civile se mobilise depuis maintenant plusieurs années pour apporter une contribution à la lutte contre le changement climatique. Les efforts de recherche technologique ont déjà permis d’améliorer de manière très significative les performances environnementales des avions. La Déposante prend en considération les facteurs impactant toutes les phases de conception et de développement pour obtenir des composants et des produits aéronautiques moins énergivores, plus respectueux de l’environnement et dont l’intégration et l’utilisation dans l’aviation civile ont des impacts environnementaux modérés dans un but d’amélioration de l'efficacité énergétique des avions. Par voie de conséquence, la Déposante travaille en permanence à la réduction de son impact climatique par l’emploi de méthodes et l’exploitation de procédés de développement et de fabrication vertueux et minimisant les émissions de gaz à effet de serre au minimum possible pour réduire l'empreinte environnementale de son activité. Ces travaux de recherche et de développement soutenus portent ainsi à la fois sur les nouvelles générations de moteurs d’avion, l’allègement des appareils, notamment par les matériaux employés et les équipements embarqués allégés, les biocarburants aéronautiques et le développement de l’emploi des technologies électriques pour assurer la propulsion. Ainsi, dans le cadre de l’augmentation des niveaux de tension et de puissance électrique des réseaux avion, l’arc électrique série doit lui aussi être pris en compte, au même titre que l’arc parallèle, car les dégâts associés à la génération de défauts de plus forte puissance et soumis à une tension continue risquent d’endommager l’aéronef et ses systèmes embarqués, et pourraient même impacter la sécurité des passagers et de l’équipage. Il existe quelques propositions visant à détecter un arc électrique sur une ligne électrique afin de l’isoler (en coupant le circuit). Toutefois, ces propositions doivent respecter des contraintes de : Fiabilité : on doit pouvoir détecter systématiquement et en toutes circonstances les phénomènes électriques dangereux. En d’autres termes, on recherche un taux de vrais positifs élevé, proche de 100%. Robustesse : le mécanisme de protection active doit être immunisé contre tout autre événement que celui pour lequel il a été conçu. En d’autres termes, le taux de faux positifs doit être le plus bas possible, c’est-à-dire proche de 0%. Jusqu’à présent, ces propositions montrent des insuffisances soit en termes de fiabilité, soit en termes de robustesse. On peut par exemple citer la demande de brevet EP3959525 qui propose une détection d’arcs par la combinaison de deux comportements typiques : la vitesse de balayage élevée au moment du début de l’arc et un comportement à haute fréquence. Cette proposition peut donc permettre la détection d’arcs électriques mais elle peut aussi détecter en tant qu’arcs électriques des comportements normaux liés à la charge connectée à la ligne électrique. Le taux de faux positifs est donc élevé. Il en va de même pour la demande de brevet WO202143027 qui décrit une méthode basée sur de l’apprentissage machine. Il existe donc un besoin d’améliorer les propositions actuelles de l’état de la technique. L’invention vise ainsi notamment à améliorer les performances de la détection d’arcs électriques de défaut sur une ligne électrique. En particulier, elle permet de discriminer ces arcs électriques des phénomènes transitoires liés à la charge, et donc d’améliorer très sensiblement le taux de fausses alertes. Autrement dit, l’invention permet d’augmenter fortement le taux de vrais positifs et de diminuer, également fortement, le taux de faux positifs. Selon un premier aspect, la présente invention peut être mise en œuvre par un procédé de détection d’arcs électriques dans un circuit électrique d’un système aéronautique, comprenant : une première phase de découverte de motifs récurrents dans le comportement du courant électrique sur une ligne électrique dudit circuit électrique, et le stockage desdits motifs récurrents dans une base de motifs, et, une seconde phase de diagnostic comprenant une comparaison du comportement dudit courant électrique sur ladite ligne électrique avec des motifs récurrents stockés dans ladite base de motifs, et une détection d’un arc électrique lorsque ledit comportement ne correspond pas à un motif récurrent stocké dans ladite base de motifs. Suivant des modes de réalisation préférés, l’invention comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes qui peuvent être utilisées séparément ou en combinaison partielle entre elles ou en combinaison totale entre elles : un seuil temporel déclenche un basculement de ladite première phase vers ladite seconde phase. ledit seuil temporel correspond à une durée depuis la première mise sous tension dudit système aéronautique supérieure ou égale à 15 heures et inférieure ou égale à 35 heures, de préférence égale à 25 heures. ladite première phase comprend une étape d’acquisition de données de mesure relatives audit courant électrique, et de mémorisation desdites données de mesure pour former une série temporelle, ainsi qu’une étape de reconnaissance de motifs récurrents au sein de ladite série temporelle de mesures. ladite étape de reconnaissance de motifs récurrents met en œuvre une méthode des k-motiflets. ladite seconde phase comprend une étape de recherche d’un phénomène transitoire dans ledit courant électrique, et une étape de comparaison dudit phénomène transitoire avec lesdits motifs récurrents stockés. on extrait une fenêtre temporelle correspondant audit phénomène transitoire, on calcule une distance entre ladite fenêtre temporelle et chacun desdits motifs récurrents stockés, puis on détecte la présence d’un arc électrique en fonction de l’ensemble des distances, la distance calculée étant de préférence une distance euclidienne z-normalisée. Un autre aspect de l’invention concerne un programme d’ordinateur comportant des instructions pour mettre en œuvre un procédé tel que précédemment décrit lorsqu’il est exécuté sur une plateforme de traitement de l’information. Un autre aspect de l’invention concerne un dispositif de détection pour la détection d’arcs électriques dans un circuit électrique d’un système aéronautique, comprenant un module fonctionnel de découverte adapté pour la découverte de motifs récurrents dans le comportement du courant électrique sur une ligne électrique, et le stockage desdits motifs récurrents dans une base de motifs, et, un module fonctionnel de diagnostic adapté pour une comparaison du comportement dudit courant électrique sur ladite ligne électrique avec des motifs récurrents stockés dans ladite base de motifs et pour une détection d’un arc électrique lorsque ledit comportement ne correspond pas à un motif récurrent stocké dans ladite base de motifs. Un autre aspect de l’invention concerne un dispositif de surveillance notamment de type contrôleur de puissance à semi-conducteurs, comportant un dispositif de détection tel que précédemment défini. Un autre aspect de l’invention concerne un aéronef comportant au moins un dispositif de détection tel que précédemment défini. Suivant des modes de réalisation préférés, ce dispositif peut comprendre une ou plusieurs des caractéristiques précédemment mentionnées en relation avec le procédé, qui peuvent être utilisées séparément ou en combinaison partielle entre elles ou en combinaison totale entre elles. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description qui suit d’un mode de réalisation préféré de l'invention, donnée à titre d'exemple et en référence aux dessins annexés. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les dessins annexés illustrent des exemples de l’invention : La FIG. 1 illustre schématiquement un exemple de chronologie de mise en œuvre du procédé de détection situant une première et une seconde phase, selon un mode de réalisation de l’invention, Les FIG. 2 et FIG. 2 illustrent schématiquement une architecture fonctionnelle permettant de mettre en œuvre un dispositif de détection selon deux modes de réalisation de l’invention. La FIG. 3 illustre schématiquement une architecture fonctionnelle d’un dispositif de détection selon un mode de réalisation de l’invention. La FIG. 4 illustre schématiquement un organigramme d’un procédé de détection selon un mode de réalisation de l’invention. Les FIG. 5 et FIG. 5 représentent deux exemples de comportement du courant électrique dans une ligne électrique supervisée, selon des mises en œuvre de l’invention. Les FIG. 6 et FIG. 6 illustrent deux exemples de phénomènes transitoires introduits par les arcs électriques, selon des mises en œuvre de l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE DE MODES DE REALISATION DE L’INVENTION Le procédé proposé repose sur deux phases distinctes, s’enchaînant dans le temps, ainsi qu’illustré en FIG. 1 . Ce principe repose lui-même sur l’idée que les systèmes aéronautiques des aéronefs fonctionnent a priori correctement durant les premières heures de vol et qu’au fil du temps, des dysfonctionnements sont statistiquement plus à même de survenir. Aussi, on peut supposer que durant une plage horaire [t 0 , t 1 ] correspondant aux premières heures de vol, le comportement du courant électrique d’une ligne électrique surveillée est normal, c’est-à-dire exempt d’arcs électriques de défaut. Ceux-ci ne sont susceptibles de survenir que dans une seconde plage horaire, débutant à l’instant t 1 , formant un seuil temporel. L’instant t 0 correspond à la première mise sous tension du système aéronautique (qui peut être tout ou partie de l’aéronef). On peut supposer t 0 =0. Selon ce mode de réalisation, ce seuil temporel t1 correspond donc à un temps écoulé depuis l’instant t 0 de la mise en service de l’aéronef. La valeur de l’instant t 1 peut dépendre du type d’aéronef et peut être paramétrable. Une valeur possible peut être supérieure ou égale à 15 heures et inférieure ou égale à 35 heures, et peut être par exemple de 25 heures, ce qui correspond au délai au bout duquel l’aéronef doit faire l’objet d’une maintenance préventive selon certaines réglementations. Le procédé comprend une première phase P 1 , qui peut correspondre à cette première plage horaire, et durant laquelle des motifs récurrents sont recherchés et stockés dans une base de motifs. Le comportement de l’aéronef étant supposé dénué de dysfonctionnement, ces motifs récurrents correspondent au fonctionnement nominal de la ligne électrique surveillée, c’est-à-dire au comportement électrique de la charge (démarrage d’un moteur, par exemple…). Cette période [t 0 ; t 1 ] doit être suffisamment longue pour permettre de découvrir une grande variété de motifs récurrents : certains peuvent en effet n’apparaître que peu souvent et il est donc nécessaire d’étudier le comportement électrique suffisamment longtemps pour les identifier. Il est par ailleurs à noter que, selon des modes de réalisation, l’identification d’un motif n’est pas effectuée sur une seule occurrence mais sur une pluralité d’occurrences, représentatives d’un phénomène électrique non-accidentel et susceptibles de survenir à nouveau dans le futur. Pour cette raison également, la période [t 0 ; t 1 ] doit être suffisamment prolongée pour permettre l’identification de plusieurs occurrences d’un même motif. Ainsi, le procédé apprend le comportement de la ligne électrique sans faire de présupposition. Il consiste en effet à déterminer l’ensemble des motifs récurrents survenant sur la ligne électrique au cours du temps, de sorte que les spécificités de la ligne (notamment de sa charge électrique) peuvent être prises en compte. Il n’est donc pas nécessaire de prévoir des mécanismes d’identification spécifiques ou paramétrés en fonction du type de ligne, ou d’un type de charge, etc. Au contraire, le procédé repose sur un mécanisme d’auto-découverte. Une seconde phase, P 2 , peut correspondre à la plage temporelle débutant à l’instant t 1 . Elle consiste à détecter des comportements électriques anormaux, notamment des arcs électriques de défaut. Cette détection est valable tant pour les arcs série (chutes de courant) que pour les arcs parallèles (appel de courant). Cette phase de diagnostic P 2 comprend une comparaison du comportement du courant électrique sur la ligne électrique avec des motifs récurrents stockés dans la base de motifs. Si ce comportement ne correspond pas à un motif stocké dans la base de motifs, alors on détecte la présence d’un arc de défaut. Ainsi, le procédé permet d’apprendre un comportement nominal (dans la phase P 1 ) afin de pouvoir ensuite (dans la phase P 2 ) discriminer les artefacts électriques normaux et non caractéristiques de la survenance d’un arc électrique, par rapport aux artefacts correspondant à des arcs électriques. On peut ainsi améliorer le taux de détection des arcs de défaut (taux de vrais positifs) mais aussi considérablement réduire les taux de faux positifs. Les phases P 1 et P 2 du procédé peuvent être mises en œuvre grâce à un dispositif permettant d’obtenir des flux de mesures du courant électrique transmis sur la ligne à surveiller. Ces mesures peuvent être des mesures de l’intensité du courant électrique. Les figures 2a et 2b illustrent deux modes de réalisation parmi plusieurs possibles. Dans le mode de réalisation de la FIG. 2 , le dispositif de mesure 4 est positionné en amont de la ligne électrique 3, proche de la source de courant 1. Dans le mode de réalisation de la FIG. 2 , le dispositif de mesure 4 est positionné en aval de la ligne électrique 3, à proximité de la charge 2. D’une façon générale, le procédé présenté peut être intégré dans les dispositifs de surveillance généralement présents dans les cœurs électriques des aéronefs, comme par exemple les contrôleurs de puissance à semi-conducteurs, de type SSPC (pour « Solid State Power Controller » en anglais). Un SSPC se compose d'un ou de plusieurs dispositifs de commutation à semi-conducteurs et de circuits à semi-conducteurs associés pour la protection, l'action des signaux de commande et la fourniture d'informations sur l'état. La FIG. 3 illustre une architecture fonctionnelle haut-niveau d’un dispositif de détection. S’agissant d’éléments fonctionnels, les différents modules fonctionnels représentés peuvent être arbitrairement combinés ou subdivisés lors d’une implémentation technique. Les fonctions de cette architecture vont être expliquées en lien avec la FIG. 4 qui représente un exemple d’organigramme du procédé. Là encore, la correspondance entre ces étapes et les modules fonctionnels peut varier en fonction des mises en œuvre concrètes des principes du procédé et du dispositif proposés. Selon un mode de réalisation du dispositif de détection 4, un module fonctionnel de mesure 41 est prévu pour effectuer des mesures sur la ligne électrique 3, par exemple des mesures de l’intensité du courant électrique. Un module fonctionnel d’aiguillage 42 peut être prévu pour aiguiller ces mesures vers un module fonctionnel de découverte 43 ou un module fonctionnel de recherche 45, en fonction de la phase du procédé. Cette détermination peut se baser un temps t courant qui peut être comparé à un seuil temporel t 1 entre la phase P 1 de découverte et la phase P 2 de diagnostic. Ainsi, si t 1, alors le module fonctionnel de découverte 43 est actif et le module fonctionnel de recherche 45 est inactif, et si t > t 1 , alors le module fonctionnel de recherche 45 est actif, et le module fonctionnel de découverte 43 est inactif. Autrement dit, le seuil temporel t1 déclenche le basculement de la première phase vers la seconde phase. Le module fonctionnel de découverte 43 peut ainsi être prévu pour découvrir des motifs récurrents dans le comportement du courant électrique, tel que mesuré, sur la ligne électrique. Les motifs récurrents découverts peuvent alors être stockés dans une base de motifs 44. Plus précisément, dans l’exemple de la FIG. 4 , le procédé proposé peut comprendre une étape S1 d’acquisition de données de mesure (provenant du module fonctionnel de mesure 41). Ces données de mesure sont stockées dans une mémoire, non représentée. Ces données de mesure constituent ainsi une série temporelle. Une série temporelle, ou série chronologique, est une suite de valeurs numériques représentant l'évolution d'une quantité spécifique au cours du temps En étape S2, la condition de basculement vers la phase P 2 est testée. Tant que la condition de basculement n’est pas validée (c’est-à-dire quelle n’a pas atteint encore le seuil temporel t 1 ), de nouvelles mesures sont acquises, et le procédé reboucle donc sur l’étape S1. Lorsque la condition de basculement est atteinte (t>t 1 ), une étape S3 de traitement du flux de mesures mémorisés peut être mise en place avant de basculer en phase P 2 de diagnostic. Cette étape S3 vise à reconnaître des motifs récurrents au sein d’une série temporelle de mesures. Un motif peut être défini comme une série temporelle qui se répète (moyennant un éventuel taux d’erreur) au sein d’une série temporelle plus importante. Le concept de la découverte de motifs dans une série temporelle a été proposé dans l’article de P. Patel, E. Keogh, J. Lin et S. Lonardi, « Mining motifs in massive time series database » in 2002 IEEE International Conference on Data Mining, 2002 Proceedings, pages 370-377. On peut définir une série temporelle T=(t1, t2, ….tn) de longueur n comme une séquence ordonnée de n valeurs réelles. On peut également définir une sous-séquence S i,l d’une série temporelle T, avec 1  i  n et 1  i+l  n, comme une série temporelle de longueur l consistant en les l valeurs réelles successives appartenant à T et débutant à l’indice i : S i,l =(t i , t i+1 ,…, t i+l-1 ). La découverte de motifs revient alors à la recherche de sous-séquences de plus grande longueur vérifiant une distance minimale entre elles. La distance peut être une distance euclidienne ou, plus particulièrement, une distance euclidienne z-normalisée. On peut définir une distance euclidienne z-normalisée entre deux sous-séquences telles que On définit également, pour chaque série temporelle, la moyenne μ (1) , μ ( 2 ) respectivement et l’écart-type σ (1) , σ ( 2 ) , respectivement. La distance euclidienne z-normalisée ZED peut alors s’écrire D’autres distances peuvent toutefois être également utilisées. On peut alors définir les notions de correspondance et de correspondances triviales entre deux sous-séquences, sur la base d’une mesure de distance. Deux sous-séquences S i,l , S j ,l forment une « correspondance » (ou « matching » en langue anglaise) si et seulement si , et S i,l , S j ,l ne forment pas une correspondance triviale. Le rayon r est un paramètre qui définit la proximité que doivent avoir deux sous-séquences pour être considérées comme « correspondantes ». Pour cette raison, on utilise le terme « R-matching » en anglais pour définir cette correspondance. Les correspondances triviales sont celles que toute sous-séquence forme avec une séquence légèrement décalée dans le temps. Ces correspondances sont exclues dans la recherche de motifs. Une définition possible de la correspondance triviale peut être : deux sous-séquences S i,l , S j ,l de même longueur l et d’une même série temporelle forment une correspondance triviale (« trivial match » en anglais) si et seulement si elles partagent au moins l/2 indices communs de la série temporelle T : (i-l/2)j(i+l/2). L’article susmentionné propose une première méthode nommée « K-motifs ». Étant donnée une série temporelle T, une longueur de sous-séquence n et un rayon R, le motif le plus significatif dans T est la sous-séquence C1 qui a le plus grand nombre de correspondances non triviales. Le K-motif est le plus grand ensemble de sous-séquences de longueur l dans lequel chaque sous-séquence forme une correspondance (« R-matching ») avec toutes les autres sous-séquences de l’ensemble De nombreuses autres méthodes ont été proposées pour permettre la découverte de motifs dans des séries temporelles en fonction de la nature ou du type de motifs à découvrir. Par exemple, une méthode décrite dans l’article de M. Linardi, Y. Zhu, T. Papanas et E. Keogh, « Valmod: A suite for easy and exact detection of cariable length motifs in data series », in Proceedings of the 2018 International Conference on Management of Data, pages 1757-1760, 2018 , c onsiste à déterminer d’abord une paire de sous-séquence formant une correspondance, puis à déterminer itérativement de nouvelles sous-séquences formant correspondance avec des membres d’un ensemble que l’on fait ainsi croître progressivement. Selon un mode de réalisation, une méthode des k-motiflets est utilisée. Ce procédé a été décrit dans l’article de Patrick Schäfer et Ulf Leser, « Motiflets – Fast and Accurate Detection of Motifs in Time Series » in Woodstock ’18 : ACM Symposium on Neural Gaze Detection, June 03-05, 2018, Woodstock, New-York , doi.org/10.1145/1122445.1122456 On définit la notion d’extension (ou « extent » en anglais) d’un ensemble S de motifs comme étant la valeur maximale de l’ensemble des distances euclidiennes entre chaque motif de l’ensemble, pris deux à deux. Autrement dit : On peut alors définir le meilleur k-motiflet comme étant l’ensemble S, de cardinal k, de sous-séquences de longueur l pour lesquels Toutes les sous-séquences de S forment des correspondances deux à deux, Il n’existe aucun ensemble S’ avec extent(S’) L’article suscité décrit également des algorithmes permettant de déterminer les k-motiflet au sein d’une série temporelle. Un des avantages d’une mise en œuvre basée sur une méthode des k-motiflets est d’être indépendant du rayon r nécessaire pour les méthodes Valmod et des k-motifs. L’analyse du courant peut ainsi être indépendante du système électrique de surveillance. L’article décrit une méthode possible permettant de trouver de manière automatique les valeurs de k et l. Cette méthode consiste à regarder la valeur de chaque extension extent(S k ) pour toute l’acquisition. En faisant cela, les points de coude (ou « elbow points » en anglais) de l’extension extent(S k ) indiquent les changements de motifs au long d’une acquisition. Le nombre de différentes inclinaisons de l’extension extent(S k ) forment donc une estimation du paramètre k. Pour déterminer la valeur optimale du paramètre l (longueur du motif), on peut regarder pour quelle valeur de l l’aire au-dessous de l’extension extent(S k ) est minimale. Les figures 5a et 5b représentent deux exemples de comportement du courant électrique dans la ligne électrique supervisée. Ce comportement est capturé par des données de mesures, par exemple de l’intensité du courant exprimée en Ampères (A sur les figures). L’ensemble de ces données de mesures représente ainsi une série temporelle où pour chaque instant t correspond une valeur du courant A. Dans cet exemple, la phase de découverte fait apparaître un motif qui apparaît aux localisations T1, T2, T3. Ce motif récurrent correspond à un phénomène transitoire du courant provoqué par les charges du réseau électrique. Il peut par exemple s’agir d’un allumage régulier ou non d’un moteur ou d’un autre appareil de l’aéronef, par exemple. Il correspond en tout cas au fonctionnement normal de celui-ci. La FIG. 5 montre un autre exemple, dans lequel un motif T4 est découvert. Les motifs découverts par l’analyse de la série temporelle mémorisée sont ensuite stockés dans la base de motifs 44. Ainsi, à l’issue de la phase de découverte, cette base de motifs 44 contient un dictionnaire de motifs correspondant aux phases transitoires du courant électrique correspondant à un fonctionnement normal du circuit électrique. Comme on a vu précédemment, le seuil temporel t 1 est choisi afin que ce dictionnaire contienne tous les transitoires normaux possibles du courant pendant le fonctionnement de l’aéronef. Lorsque la phase de diagnostic est déclenchée, la phase de découverte peut s’interrompre. On suppose qu’à ce moment il n’y a plus de garantie que le système électrique ne présentera pas de défaut d’arc, et le but est alors de les détecter avec la meilleure précision possible, en utilisant le dictionnaire de motifs précédemment constitué. Lorsque la condition de basculement est remplie, c’est-à-dire par exemple lorsque le seuil temporel t 1 est franchi, le module fonctionnel d’aiguillage 42 aiguille les données de mesure effectuées par le module fonctionnel de mesure 41 vers le module fonctionnel de recherche 45. Ce module fonctionnel de recherche 45 peut mettre en œuvre une étape S4 de recherche d’un phénomène transitoire dans le courant électrique. Il est en effet à noter que quand un arc électrique de défaut se produit, il génère lui aussi des phénomènes transitoires de courant. Ceci est valable tant pour les arcs séries (chute de courant) que pour les arcs parallèles (appel de courant). Les figures 6a et 6b illustrent deux exemples de tels phénomènes transitoires. La FIG. 6 illustre deux transitoires T5, T6 liées à des arcs séries (chute de l’intensité A). La FIG. 6 illustre 3 transitoires T7, T8, T9 liées à des arcs parallèles (appels en intensité A). Aussi, de façon continue (tel que représenté par la boucle sur l’étape S4 sur la FIG. 4 ), on recherche des phénomènes transitoires au sein de la série temporelle constituée par les données de mesure acquises. Pour ce faire, on peut définir une fenêtre glissante pour analyser la série temporelle, et un seuillage du courant. Par exemple, si la croissance ou la décroissance du courant dépasse un seuil donné (par exemple 5%), alors on peut considérer qu’un phénomène transitoire est détecté. La fenêtre glissante située autour de ce point temporel de franchissement peut être extraite pour l’étape subséquente S5 de comparaison de ce phénomène détecté avec les motifs stockés dans la base de motifs 44. Cette étape S5 peut être mise en œuvre par un module fonctionnel de diagnostic 46. Cette étape S5 vise à déterminer si le phénomène transitoire détecté correspond à un comportement normal, lié à une charge connectée à la ligne électrique, ou bien à un défaut d’arc. Pour ce faire, on peut mesurer une distance entre les données contenues dans la fenêtre glissante et les données contenues dans chaque motif de la base de motifs. La distance peut être une distance euclidienne, une distance euclidienne normalisée, une distance DTW, etc. La déformation temporelle dynamique (DTW pour « Dynamic Time Warping » en anglais) est un algorithme permettant de mesurer la similarité entre deux suites qui peuvent varier au cours du temps. La distance euclidienne normalisée entre la fenêtre temporelle y et un motif x i contenu dans la base de motifs peut être décrite par Dans cette expression, les signes « tildes » (˜) indiquent la normalisation des grandeurs. Par exemple : Dans ces équations : N représente la quantité totale de points dans le motif (c’est-à-dire la longueur de la sous-séquence qui a été déterminée comme motif dans la phase de découverte P1) ; x i représente le motif i au sein de la base de motifs 44. Cette même distance doit donc être estimée pour chaque motif x i de la base de motifs. y représente la fenêtre d’analyse extraite à l’étape S4. Il s’agit également d’une sous-séquence d’une série temporelle. μ x, μ y représentent les moyennes de, respectivement le motif x i et la fenêtre d’analyse y. σ x, σ y représentent les écarts-types de, respectivement le motif x i et la fenêtre d’analyse y. La distance euclidienne est sensible aux décalages temporels, à la dilatation/contraction (du motif par rapport à la fenêtre d’analyse), aux valeurs aberrantes et aux retards. Cependant la normalisation augmente la sensibilité par rapport aux changements d’amplitude. La fenêtre d’analyse peut être prévue pour être de même longueur que les motifs récurrents stockées dans la base de motifs. Dans le cas d’une mise en œuvre basée sur une méthode des k-motiflets, cette longueur l est déterminée lors de l’indentification des motifs récurrents. Dans le cas d’une phase transitoire induite pas une charge plus longue que la fenêtre temporelle, la détection et l’identification fonctionneront tout de même sur la base d’une sous-partie de ce transitoire. L’algorithme de déformation temporelle dynamique (DTW) est plus robuste face à la dilatation/contraction. Différentes distances et différents mécanismes et algorithmes peuvent mettre en œuvre cette étape S5. Pour chaque fenêtre temporelle extraite à l’étape S4, on calcule donc une distance avec l’ensemble des motifs stockés dans la base de motifs 44. On peut alors déterminer une fonction de décision basée sur cet ensemble de distances. En particulier, on peut écrire une fonction de décision f telle que : Avec : d est une mesure de distance entre le motif x i et la fenêtre d’analyse y. Cette distance peut par exemple être la distance euclidienne normalisée d nEUC décrite précédemment. M est le nombre de motifs récurrents stockés dans la base de motifs 44. S est un seuil de détection. Sa valeur peut être prédéfinie. La valeur prise par la fonction de décision f donne directement le résultat recherché : Si f=0, alors la fenêtre d’analyse correspond à un motif x i parmi ceux stockés dans la base de motifs. Il s’agit donc d’un comportement électrique normal. Dans l’exemple de la FIG. 4 , le procédé revient alors en étape S4 pour rechercher un nouveau phénomène transitoire. Si f=1, alors la fenêtre d’analyse ne correspond à aucun motif parmi ceux stockés dans la base de motifs. Il s’agit donc d’un comportement électrique anormal, c’est-à-dire à un arc électrique. Dans le cas où un arc électrique est détecté, une étape S6 de traitement de la détection peut être déclenchée. Cette étape S6 peut être mise en œuvre par un module fonctionnel de traitement 47. Cette étape peut comprendre des réactions d’urgence comme la coupure et l’isolement de la ligne électrique supervisée : un arc électrique dénote un comportement anormal qui peut engendrer d’autres arcs électriques dans le futur, chacun étant susceptible d’endommager le système localement, y compris l’aéronef, comme vu précédemment. Il convient donc de se prémunir de tout dégât potentiel en coupant la ligne électrique dès la détection d’un premier arc électrique. Également, une alerte peut être déclenchée afin de prévenir un opérateur humain qui peut pallier ce défaut (enclenchement d’un système redondant éventuel à la suite de la coupure de celui en défaut, interventions pour dépanner le défaut, etc.) Bien entendu, la présente invention n'est pas limitée aux exemples et aux modes de réalisation décrits et représentés, mais est définie par les revendications. Elle est notamment susceptible de nombreuses variantes accessibles à l'homme de l'art. Procédé de détection d’arcs électriques dans un circuit électrique d’un système aéronautique, comprenant une première phase (P1) de découverte de motifs récurrents dans le comportement du courant électrique sur une ligne électrique (3) dudit circuit électrique, et le stockage desdits motifs récurrents dans une base de motifs (44), et, une seconde phase (P2) de diagnostic comprenant une comparaison du comportement dudit courant électrique sur ladite ligne électrique (3) avec des motifs récurrents stockés dans ladite base de motifs (44), et une détection d’un arc électrique lorsque ledit comportement ne correspond pas à un motif récurrent stocké dans ladite base de motifs (44). Procédé selon la revendication précédente, dans lequel un seuil temporel (t 1 ) déclenche un basculement de ladite première phase (P1) vers ladite seconde phase (P2). Procédé selon la revendication précédente, dans lequel ledit seuil temporel (t 1 ) correspond à une durée depuis la première mise sous tension dudit système aéronautique supérieure ou égale à 15 heures et inférieure ou égale à 35 heures, de préférence égale à 25 heures. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite première phase (P1) comprend une étape (S1) d’acquisition de données de mesure relatives audit courant électrique, et de mémorisation desdites données de mesure pour former une série temporelle, ainsi qu’une étape (S3) de reconnaissance de motifs récurrents au sein de ladite série temporelle de mesures. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel ladite étape (S3) de reconnaissance de motifs récurrents met en œuvre une méthode des k-motiflets. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite seconde phase (P2) comprend une étape de recherche (S4) d’un phénomène transitoire dans ledit courant électrique, et une étape de comparaison (S5) dudit phénomène transitoire avec lesdits motifs récurrents stockés. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel on extrait une fenêtre temporelle correspondant audit phénomène transitoire, on calcule une distance entre ladite fenêtre temporelle et chacun desdits motifs récurrents stockés, puis on détecte la présence d’un arc électrique en fonction de l’ensemble des distances, la distance calculée étant de préférence une distance euclidienne z-normalisée. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications précédentes lorsqu’il est exécuté sur une plateforme de traitement de l’information. Dispositif de détection (4) pour la détection d’arcs électriques dans un circuit électrique d’un système aéronautique, comprenant un module fonctionnel de découverte (43) adapté pour la découverte de motifs récurrents dans le comportement du courant électrique sur une ligne électrique (3), et le stockage desdits motifs récurrents dans une base de motifs (44), et un module fonctionnel de diagnostic (46) adapté pour une comparaison du comportement dudit courant électrique sur ladite ligne électrique avec des motifs récurrents stockés dans ladite base de motifs (44) et pour une détection d’un arc électrique lorsque ledit comportement ne correspond pas à un motif récurrent stocké dans ladite base de motifs (44). Aéronef comportant au moins un dispositif de détection (4) selon la revendication 9.