FR 3149711 A1 20241213 FR 2305933 A 20230612 PROCÉDÉ AUTOMATIQUE DE SURVEILLANCE D’UNE INSTALLATION COMPORTANT UNE PLURALITÉ D’ORGANES DE SECTIONNEMENT, TERMINAL DE TRAITEMENT ET SYSTÈME ASSOCIÉS Un aspect de l’invention concerne un procédé (100) automatique de surveillance d’une installation comprenant une pluralité d’organes de sectionnement et une pluralité d’étiquettes associées chacune à l’un desdits organes de sectionnement, chaque organe de sectionnement étant capable d’occuper au moins deux états de fonctionnement distincts et étant référencé par un repère fonctionnel, ledit repère fonctionnel étant affiché sur l’étiquette associée, dans lequel la surveillance est exécutée à partir d’un flux vidéo capturant potentiellement un ou des organes de sectionnement de l’installation, en définissant une information de surveillance associant le repère fonctionnel et l’état de fonctionnement de chaque organe de sectionnement capturé. Figure à publier avec l’abrégé : Figure 2 PROCÉDÉ AUTOMATIQUE DE SURVEILLANCE D’UNE INSTALLATION COMPORTANT UNE PLURALITÉ D’ORGANES DE SECTIONNEMENT, TERMINAL DE TRAITEMENT ET SYSTÈME ASSOCIÉS. DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de la surveillance systématique d’une installation industrielle comportant une pluralité de matériels, d’organes ou de équipements capables d’occuper au moins deux états fonctionnels distincts. La présente invention concerne un procédé de surveillance à distance d’un état de fonctionnement d’un organe de sectionnement, tel qu’une vanne ou un interrupteur, d’une installation industrielle. Plus particulièrement, la présente invention concerne un procédé de surveillance basé sur une reconnaissance automatique d’images. La présente invention concerne en outre un terminal de traitement et un système permettant de mettre en œuvre le procédé de surveillance. L’invention trouve notamment une application pour la surveillance et la gestion d’une installation nucléaire ou de toute installation industrielle mettant en œuvre un réseau, ou lignage, d’eau, de gaz ou d’électricité, comportant des organes de sectionnement. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Les installations industrielles actuelles atteignent un degré de complexité très important du fait du nombre et de la diversité des postes fonctionnels et/ou des matériels les constituant. Afin d’assurer la sécurité de ces installations, ainsi que leur bon fonctionnement, une surveillance régulière est généralement réalisée par un opérateur, appelé rondier, effectuant une ronde suivant un parcours déterminé. Pendant cette ronde, l’opérateur s’assure de l’identification de l’équipement à contrôler grâce à la lecture et l’écriture, sur papier ou dans un fichier électronique, d’un repère d’identification codé rattaché à cet équipement et référencé dans une base de données relative à l’installation. Ensuite, l’opérateur relève, contrôle et éventuellement modifie l'état fonctionnel de l’équipement. L’équipement est par exemple un organe de sectionnement capable de prendre deux états de fonctionnement distincts visuellement, tel qu’une vanne manœuvrable entre un état d’ouverture et un état de fermeture. Les résultats des relevés associés aux organes identifiés sont transmis, après validation par l’opérateur, au poste de centralisation des données tel que la salle de conduite des procédés de l’installation. Ce type de surveillance lorsqu’il est manuel est couteux en temps et en personnel. Le nombre de contrôles pouvant être réalisés est de ce fait limité, et insuffisant pour permettre une réponse réactive quant à la mise en configuration du procédé ou de l’installation. Pour y remédier, il est connu d’équiper chaque organe de l’installation avec un capteur capable d’enregistrer l’état de fonctionnement de l’organe et de transmettre cet état à une centrale de contrôle. Cependant, cette solution est particulièrement couteuse et longue à mettre en œuvre. Afin d’éviter de modifier l’installation, le document CN111028225A décrit l’utilisation d’une caméra orientée de sorte à acquérir l’image d’une vanne de l’installation, et d’un module d’analyse d’images dans lequel des algorithmes de traitement automatique d’images sont appliqués sur l’image acquise pour déterminer l’état de la vanne. Ces algorithmes utilisent plusieurs réseaux de neurones préalablement entrainés sur des bases d’apprentissages. Ils sont successivement mis en œuvre par le module d’analyse d’images, pour déterminer, dans l’image acquise, a) une première région d’intérêt correspondant à la vanne, b) dans cette région d’intérêt, une deuxième région d’intérêt correspondant à la poignée de la vanne, c) dans cette deuxième région d’intérêt, l’angle fait par la poignée par rapport à une orientation fermée et l’état fermé (ou ouvert) de cette vanne, et d) l’état ouvert ou fermé de la vanne. Cette solution exige un grand nombre d’étapes pour obtenir l’état de fonctionnement d’une seule vanne. Elle présente aussi l’inconvénient de ne pas intégrer une étape préalable d’identification automatique de l’organe à contrôler. Par « identification automatique », on entend la détermination de la référence -ou immatriculation – attribuée à cet organe et qui permet sa localisation au sein de l’installation. Or cette étape, lorsqu’elle est manuelle, est sujette à un certain nombre d’erreurs. L’opérateur peut par exemple effectuer une identification erronée du/des matériel(s) dont il souhaite vérifier l’état de fonctionnement, principalement en raison d’erreurs de saisie. Ces erreurs peuvent entraîner des conséquences dommageables : dysfonctionnement de l’installation entrainant un arrêt partiel ou total de celle-ci, mise en danger des opérateurs, etc. Pour améliorer la fiabilité de la tâche d’identification et in fine la fiabilité de la surveillance, des solutions prévoient d’installer des supports d’identification papier ou numérique sur chaque organe à contrôler. L’opérateur chargé de la ronde est alors équipé avec un système de lecture dédié spécifiquement à la lecture de ces supports d’identification. Le document CN216771532U décrit ainsi une étiquette de type code barre en une dimension ou un code barre en deux dimensions ou code QR (selon l’acronyme « Quick Response code » en anglais) installés sur chaque organe de l’installation. De telles étiquettes d’identification peuvent cependant se détériorer au cours du temps. Pour y remédier, le brevet EP0650169B1 décrit un support d’identification électronique prenant la forme d’un circuit électronique comportant une mémoire programmable dans laquelle est notamment écrite la référence de l’organe dans l’installation. Cette dernière solution, bien que robuste, reste cependant coûteuse à mettre en œuvre. Il reste ainsi un besoin d’un système de surveillance et d’un procédé associé qui soit tout à la fois plus fiable, plus simple et moins couteux à implémenter et à déployer que les solutions existantes. Ce besoin existe pour la surveillance d’organes de sectionnement ayant au moins deux états de fonctionnement distincts visuellement, de type vanne, interrupteur, etc. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en utilisant un support d’identification fiable et faisant déjà partie intégrante de l’installation et en permettant de réaliser l’identification et la reconnaissance de l’état fonctionnel de l’organe à contrôler de manière conjointe, en utilisant une seule intelligence artificielle entrainée sur une base d’entrainement spécifique aux organes à contrôler et aux étiquettes d’identification de l’installation. Un premier aspect de l’invention concerne un procédé automatique de surveillance d’une installation comprenant une pluralité d’organes de sectionnement et une pluralité d’étiquettes intrinsèques à l’installation, chaque étiquette étant associée à l’un desdits organes de sectionnement, chaque organe de sectionnement étant capable d’occuper au moins deux états de fonctionnement distincts et étant référencé par un repère fonctionnel, ledit repère fonctionnel étant affiché sur l’étiquette associée, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : Réception d’un flux vidéo capturant potentiellement un ou des organes de sectionnement de l’installation à surveiller, ledit flux vidéo ayant une fréquence d’acquisition restituant le temps réel, et étant représenté par une série temporelle d’images, le procédé comportant les étapes suivantes, réalisées à la réception de chaque image de la série temporelle d’images : Utilisation, sur l’image concernée, d’une intelligence artificielle entraînée hors ligne sur une base de données d’entrainement pour obtenir un premier ensemble de caractéristiques de localisation et de classification de l’état de fonctionnement relatives à chaque organe de sectionnement présent dans l’image concernée, et un deuxième ensemble de caractéristiques de localisation relatives à chaque étiquette présente dans l’image concernée, Si le premier et le deuxième ensemble comportent chacun au moins une localisation, Fusion des caractéristiques du premier et deuxième ensemble pour obtenir un ensemble de paires de localisations, chaque paire de localisations associant l’une des localisations du premier ensemble à la localisation du deuxième ensemble la plus proche dans l’image, et correspondant à l’organe de sectionnement de la localisation du premier ensemble et à son étiquette associée, Pour chaque paire obtenue, identification de l’étiquette associée à partir de la localisation du deuxième ensemble de ladite paire, et association de l’identification obtenue avec la classification de l’état de fonctionnement correspondant à l’organe de sectionnement de ladite paire, ladite association définissant une information de surveillance de l’organe de sectionnement correspondant à ladite paire, ladite information de surveillance comportant l’état de fonctionnement et la référence dudit organe de sectionnement. Ainsi, la surveillance de l’installation est effectuée en obtenant une information de surveillance pour chaque organe de sectionnement capturé par le flux vidéo, cette information de surveillance associant l’état de fonctionnement et le repère fonctionnel dudit organe de sectionnement. Grâce à l’intelligence artificielle entrainée, on obtient de manière conjointe – ou simultanée – la localisation et l’état de fonctionnement de tous les organes de sectionnements présents dans une image du flux vidéo, ainsi que les localisations de toutes les étiquettes présentes dans cette image. Les informations ainsi obtenues sont ensuite fusionnées et combinées entre elles pour obtenir pour chaque organe de sectionnement présent et identifiable dans la série temporelle d’images un couple {état de fonctionnement - repère fonctionnel}, aussi appelé information de surveillance. Il convient de noter que ces étapes de fusion et de combinaison sont réalisées uniquement pour chaque organe de sectionnement présent et identifiable de manière certaine dans l’image traitée. Cela permet d’obtenir, en un nombre réduit d’étapes, une information de surveillance complète (incluant l’état de fonctionnement et l’immatriculation de l’organe de sectionnement). Le procédé est ainsi plus simple que les solutions existantes. Un avantage est qu’il est facilement implémentable dans un terminal de traitement embarqué, ce qui est un point clé pour son déploiement dans une installation. Le procédé n’exige pas de système de lecture dédié à l’identification de l’organe de sectionnement, ce qui implique une simplicité et un coût réduit de mise en œuvre. Il convient d’ajouter que l’utilisation d’une étiquette intrinsèque à l’installation et contenant le repère fonctionnel de l’organe de sectionnement, par rapport à une étiquette ajoutée spécifiquement pour réaliser le procédé, réduit le risque de commettre une erreur d’identification des organes de sectionnement. En effet, l’étiquette intrinsèque à l’installation est placée dans l’installation au moment du montage de l’organe de sectionnement, et le repère fonctionnel qu’elle affiche fournit une identification individuelle (unique) et certaine de l’organe de sectionnement. L’utilisation de l’étiquette intrinsèque évite en outre les tâches liées au référencement des organes à contrôler : création d’une base de données référençant chaque organe à contrôler, installation d’étiquettes, validation de la correspondance étiquette-référence, etc. Un avantage est que le temps, et le coût, de déploiement du procédé de surveillance sont réduits. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé de surveillance selon le premier aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Le procédé comprend les étapes suivantes effectuées après que la série temporelle d’images a été traitée : Consolidation des informations de surveillance obtenues pour chaque organe de sectionnement capturé dans ladite série temporelle d’images, Transmission des informations de surveillance consolidées à un terminal central de l’installation et/ou à une interface homme-machine. L’utilisation d’une série temporelle d’images pour confirmer les informations de surveillance permet de prendre en compte des variations d’échelle, de mouvement, d’éclairage qui potentiellement peuvent induire une détermination de l’état de fonctionnement ou de l’identification erronée. Le procédé permet ainsi d’améliorer l’estimation des informations de surveillance et est plus robuste. L’étape de consolidation des informations de surveillance peut alors comprendre les sous-étapes suivantes : Tri des informations de surveillance obtenues pour l’ensemble des images de la série temporelle d’images, pour obtenir un ensemble d’informations de surveillance associé à chaque organe de sectionnement présent dans la série temporelle d’images, détermination de caractéristiques dudit ensemble d’informations de surveillance, sélection d’une information de surveillance finale comme information de surveillance de l’organe de sectionnement sur la base desdites caractéristiques. Ainsi, on analyse les informations de surveillance obtenues sur une série temporelle d’images successives et on détermine l’information de surveillance finale à l’aide de cette analyse. L’information de surveillance finale est ainsi déterminée de manière plus fiable. Cela permet aussi qu’une information de surveillance soit obtenue même si, pour des raisons d’éclairage ou d’environnement (occlusion, texture, etc.), aucune classification n’a pu être donnée sur une image donnée de l’ensemble d’images. L’étape de consolidation des informations de surveillance peut aussi comprendre les sous-étapes suivantes : Fusion des localisations des étiquettes obtenues pour l’ensemble des images de la série temporelle d’images, pour obtenir un ensemble de localisations d’étiquette associé à chaque paire de localisations obtenue dans la série temporelle d’images, Détermination de caractéristiques dudit ensemble de localisations d’étiquette, Sélection d’une localisation d’étiquette finale comme localisation d’étiquette de ladite paire sur la base desdites caractéristiques déterminées. Ainsi, on analyse les localisations d’étiquette relatives à une même étiquette, obtenues sur une série temporelle d’images successives, et on détermine, sur la base de cette analyse, la localisation d’étiquette finale qui servira à lire (identifier) le repère fonctionnel. Cela permet ainsi de prendre en compte des variations d’échelle d’une image à l’autre, et de choisir la localisation d’étiquette qui sera la plus aisément identifiable. La robustesse, et la fiabilité, du procédé s’en trouvent ainsi améliorées. Lesdites caractéristiques peuvent alors comprendre le nombre d’occurrences d’un même état de fonctionnement classifié, et l’état de fonctionnement final est l’état de fonctionnement correspondant au nombre d’occurrences le plus élevé. Le nombre d’images de la série temporelle d’images peut alors dans la pratique être compris entre 2 et 30, de préférence égal à 10. La série d’images correspond à des images acquises à une fréquence comprise entre 1 image par seconde et 30 images par seconde, de préférence comprise entre 10 images par seconde et 20 images par seconde, de préférence égale à 10 images par seconde. L’intelligence artificielle est un réseau de neurones entrainé de manière supervisée sur une base d’entrainement pour fournir une localisation et un état de fonctionnement de chaque organe de sectionnement présent dans une image, et pour fournir une localisation de chaque étiquette présente dans ladite image. La base d’entrainement comporte une pluralité d’images d’organes de sectionnement d’entrainement, chaque organe de sectionnement d’entrainement étant représenté dans chacun des états de fonctionnement à fournir, et une pluralité d’images d’étiquettes d’entrainement, chaque image de la pluralité d’images d’organes de sectionnement d’entrainement étant associée à des informations relatives à la localisation et à l’état de fonctionnement de chaque organe de sectionnement présent dans l’image, et chaque image de la pluralité d’images d’étiquettes d’entrainement étant associée à la localisation de chaque étiquette d’entrainement présente dans ladite image. De préférence, la base d’entrainement est acquise sur au moins une installation. Alternativement, une partie de la base d’entrainement est acquise sur au moins une installation, et une autre partie de la base d’entrainement est acquise hors du contexte de l’installation. Le terme « hors du contexte de l’installation » signifie que les images de la base d’entrainement ne sont pas acquises dans l’installation. Il suffit d’acquérir des images des organes de sectionnement seuls, sans le contexte des équipements situés derrière et autour de ces organes dans l’installation. Un avantage est qu’il est simple de construire cette base d’entrainement, et simple de l’incrémenter. La base d’entraînement peut avantageusement être augmentée artificiellement à partir des images d’organes de sectionnement et/ou des images d’étiquettes d’entrainement acquises sur au moins une installation et/ou hors du contexte d’une installation. Le repère fonctionnel est codé avec des caractères alphanumériques, et l’étape d’identification de l’étiquette est effectuée à l’aide d’un algorithme de reconnaissance automatique de caractères alphanumériques. Lorsque le repère fonctionnel est codé avec des caractères alphanumériques, l’étape d’identification comprend, après l’utilisation de l’algorithme de reconnaissance automatique de caractères, une étape de vérification du résultat de l’algorithme de reconnaissance par rapport à des règles de grammaire prédéterminées pour confirmer le repère fonctionnel. Ainsi, cela permet de confirmer que le code lu est bien un repère fonctionnel et non un code relatif à d’autres équipements/fonctions. Ainsi, le repère fonctionnel est lu de manière simple quelle que soit l’orientation de l’étiquette, sans recours à une base d’entrainement spécifique à l’installation. Le procédé comprend, après l’étape d’association du repère fonctionnel et de l’état de fonctionnement, une étape de transmission de ladite association à un terminal central et/ou à un moyen d’affichage-écriture. Ainsi, les résultats sont transmis au terminal central de l’installation pour la mise à jour du plan fonctionnel et/ou du fichier général de l’installation, et/ou à un rondier qui peut valider, ou suivre, le résultat donné par le procédé. L’organe de sectionnement est une vanne quart de tour manœuvrable entre un état ouvert et un état fermé. La base de données peut alors comporter moins de 20000 labellisations. Un deuxième aspect de l’invention concerne un terminal de traitement pour la surveillance d’une installation, configuré pour exécuter le procédé selon le premier aspect de l’invention. Le terminal de traitement peut être portable. Un troisième aspect de l’invention concerne un système pour surveiller une installation comprenant une pluralité d’organes de sectionnement disposés dans des emplacements déterminés de l’installation, chaque organe de sectionnement étant capable d’occuper au moins deux états de fonctionnement distincts et étant référencé par un repère fonctionnel, et une pluralité d’étiquettes, chaque étiquette codant le repère fonctionnel d’un des organes de sectionnement et étant disposée dans un emplacement déterminé de l’installation contigu à emplacement déterminé pour ledit organe de sectionnement, comprenant : un terminal de traitement selon le deuxième aspect de l’invention, un module configuré pour acquérir un flux d’images de l’installation, un système d’éclairage. Le système peut comprendre un module d’affichage-écriture communiquant avec le terminal de traitement et mis à disposition d’un opérateur, le module vidéo, le terminal de traitement et ledit module d’affichage-écriture étant adaptés pour être portés par ledit opérateur. Le système peut comprendre un terminal central comprenant un moyen d’émission-réception de données sans fil vers le terminal de traitement. 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. La est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des étapes d’un procédé de surveillance d’une installation selon l’invention, La est une représentation schématique d’organes de sectionnement capturés soumis au procédé de surveillance. La montre une représentation schématique d’un exemple d’organe de sectionnement à surveiller, ledit organe de sectionnement étant dans un état de fonctionnement ouvert, La montre un exemple d’étiquette associée à l’organe de sectionnement de la , La montre une représentation schématique d’une image obtenue à l’issue de la deuxième étape du procédé de la , La montre une représentation schématique d’une image obtenue à partir de l’image de la à l’issue de la troisième étape du procédé de la , La est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des sous-étapes de la quatrième étape du procédé de la , Les figures 8A et 8B sont des schémas synoptiques illustrant l’enchaînement de sous-étapes de la sixième étape du procédé de la , La montre une représentation schématique d’un terminal de traitement configuré pour exécuter le procédé de la , et d’un système pour la surveillance d’une installation DESCRIPTION DETAILLEE L’invention concerne notamment un procédé de surveillance d’une installation comportant une pluralité d’organes de sectionnement et d’étiquettes associées auxdits organes de sectionnement, chaque organe de sectionnement étant capable de prendre au moins deux états de fonctionnement distincts et étant référencé par un repère fonctionnel. Par « états de fonctionnement distincts », on entend distinguables de manière optique, ou, dit autrement, visuellement. Par « repère fonctionnel », on entend une référence codée unique permettant la localisation sur l’installation de l’organe de sectionnement auquel il est attribué et sa description fonctionnelle. La surveillance de l’installation est effectuée lorsqu’une information de surveillance est déterminée pour chaque organe de sectionnement, cette information de surveillance étant définie comme l’association du repère fonctionnel et de l’état de fonctionnement de cet organe de sectionnement. La est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des étapes d’un procédé 100 automatique de surveillance d’une installation selon l’invention. La surveillance est effectuée à partir d’un flux vidéo FV capturant potentiellement un ou plusieurs organes de sectionnement de l’installation. Pour cela, le procédé 100 débute avec une étape S101 de réception du flux vidéo FV. Ce flux vidéo FV présente une fréquence d’acquisition restituant le temps réel, et est représenté par une série temporelle d’images I 1 , I j , I n . La fréquence d’acquisition est de préférence comprise entre 1 image par seconde et 30 images par seconde, de préférence comprise entre 10 images par seconde et 30 images par secondes, et de préférence égale à 15 images par seconde. Ce flux vidéo FV peut être acquis directement par un module vidéo (non représenté sur la ) comprenant une caméra, une carte d’acquisition et des moyens de transmission vers un terminal de traitement. Ce module vidéo peut être manipulé (orienté) par un rondier effectuant une surveillance selon un parcours déterminé dans l’installation, ce parcours permettant de capturer dans plusieurs flux vidéo la totalité des organes de sectionnement de l’installation. Dans ce cas, le module vidéo peut être installé sur un bras tenu à la main par le rondier, ou il peut être installé sur un accessoire porté par le rondier, tel que des lunettes. Ce module vidéo peut alternativement être installé sur un robot mobile parcourant l’installation et programmé pour capturer dans le flux vidéo les organes de sectionnement de l’installation. Alternativement, la réception S101 du flux vidéo FV comprend d’abord une réception d’un flux vidéo primaire (non représenté sur la ) acquis par le module vidéo puis une conversion de ce flux vidéo primaire pour obtenir le flux vidéo FV utilisé par le procédé 100. Le flux vidéo primaire présente alors une fréquence d’acquisition supérieure à la fréquence d’acquisition du flux vidéo FV utilisé par le procédé 100. La fréquence du flux vidéo primaire est ainsi, par exemple, comprise entre 30 images par seconde et 60 images par seconde. La série temporelle d’images I 1 , I j , I n représentant le flux vidéo FV comprend préférence, lorsque la fréquence du flux vidéo primaire est 30 images par seconde, entre 1 et 30 images, de préférence 10 images. La est une représentation schématique d’organes de sectionnement O i-1 , O i , O i +1 capturés dans le flux vidéo FV et soumis au procédé 100 de surveillance. Par « capturés dans le flux vidéo FV », on entend que ces organes de sectionnement sont chacun présents dans au moins une image I j du flux vidéo FV. Ils peuvent être présents de manière individuelle (un seul organe de sectionnement dans une image) ou ensemble (plusieurs organes de sectionnement dans une image). Les organes de sectionnement O i-1 , O i , O i +1 ont été installés dans des emplacements déterminés de l’installation INST, le long de circuits de lignage LIGN de cette installation INST. Les organes de sectionnement O i-1 , O i , O i+1 peuvent être des vannes, des interrupteurs, ou autre. Quelle que soit la nature des organes de sectionnement, la forme, la taille, ou/et la couleur de chaque organe de sectionnement O i-1 , O i , O i+1 peut varier d’un organe de sectionnement à l’autre. Ainsi, si les organes de sectionnement sont des vannes, celles-ci peuvent être de différents types pour servir différentes fonctions : vannes d’isolement, vannes d’arrêt, etc. Dit autrement, le procédé selon l’invention est compatible avec différents types de vannes, du moment que ces types présentent au moins deux états de fonctionnement distincts visuellement. Comme mentionné précédemment, chaque organe de sectionnement Oi-1, Oi, O i +1 présente un état de fonctionnement F i-1 , F i , F i+1 sélectionné parmi au moins deux états de fonctionnement distincts. Sur cette même , les états fonctionnels F i-1 , F i , F i+1 des organes de sectionnement Oi-1, Oi, O i+1 sont au nombre de deux, et sont représentés de manière schématique par la graduation 0 (organes O 1-i et O i ) et 1 (organe O i+1 ). La montre une représentation schématique d’un exemple de vanne. La vanne présente une poignée P manœuvrable entre une première position parallèle à l’axe X de la vanne (représentée sur la ) et une deuxième position orientée à 90° par rapport à la première position (non représentée sur la ). Ces deux positions correspondent aux deux états fonctionnels distincts représentés respectivement par les graduations 1 (état ouvert) et 0 (état fermé) sur la . Comme mentionné précédemment, chaque organe de sectionnement est en outre associé à, ou référencé par, un repère fonctionnel noté RF i-1 , RF i , RF i+1 (respectivement pour les organes de sectionnement O i-1 , O i , O i+1 ) qui est unique (ou individuel) et permet la localisation et la description fonctionnelle dudit organe de sectionnement O i-1 , O i , O i+1 . Ce repère fonctionnel RF i-1 , RF i , RF i+1 est généralement enregistré dans un fichier central stocké dans un terminal central (ou terminal de surveillance central, non représenté en ) de l’installation INST avec d’autres informations relatives à l’organe de sectionnement (par exemple, le fournisseur, la date du dernier contrôle, etc.). Le repère fonctionnel est intrinsèque à l’installation, c’est-à-dire qu’il fait partie intégrante de l’installation. Il est implémenté dès la conception de l’installation pour décrire chaque organe de sectionnement. Ainsi, pour mettre en œuvre le procédé 100, il n’est nul besoin de réaliser une tâche préalable d’attribution d’identifiant aux organes de sectionnement. Un avantage est que le déploiement du procédé 100 de surveillance est plus rapide et moins coûteux par rapport à des solutions où il s’agit d’ajouter des étiquettes ou tout dispositif portant la fonction d’identification dédié à la surveillance automatique. Sur la , le repère fonctionnel RF i-1 , RF i , RF i+1 est de préférence codé avec des caractères alphanumériques. La représente schématiquement les étiquettes E i-1 , E i , E i +1 associées aux organes de sectionnement O i-1 , O i , O i+1 . Les étiquettes Ei -1 , E i , E i+1 sont dites « intrinsèques à l’installation » car elles sont placées dans l’installation INST au moment du montage des organes de sectionnement auxquels elles sont associées et portent le repère fonctionnel attribué à ces organes de sectionnement. Chaque étiquette E i associée à un organe de sectionnement O i contient repère fonctionnel RF i attribué à cet organe de sectionnement O i et est apposée de manière visible et au plus proche de cet organe de sectionnement O i . Le terme « de manière visible » signifie de manière qu’un rondier puisse lire l’étiquette E i . Le terme « au plus proche » désigne un emplacement tel que le rondier puisse relier sans ambiguïté l’étiquette E i à l’organe de sectionnement O i auquel elle est associée. La montre un exemple d’étiquette E i . Celle-ci se présente par exemple sous la forme d’un morceau de plastique noir avec le repère fonctionnel RF i écrit en caractères blanc. Une telle étiquette est collée, ou vissée, au plus proche de l’organe de sectionnement O i à laquelle elle est associée. Naturellement, plusieurs types d’étiquettes peuvent être utilisées. Par exemple des étiquettes présentant un fond blanc et des caractères noirs et des étiquettes telles que celles présentées en peuvent être utilisées conjointement. Le bloc d’étapes B1 constitué par les étapes S102, S103, S104, S105 et S106 est réalisé en prolongement de l’étape S101 de réception du flux vidéo FV, sur chaque image I j , j= 1 à n, de la série temporelle d’images I 1 , I j , I n de ce flux vidéo FV. Le bloc d’étapes B1 vise à fournir, pour chaque image Ij de la série temporelle d’images, un ensemble Ens4 j d’informations de surveillance ISO i , chaque information de surveillance ISO i de l’ensemble Ens4i étant relative à chaque organe de sectionnement Oi détecté dans l’image I j . Les informations de surveillance ISO i -1 , ISO i , SO i +1 sont illustrées en . Il convient de noter que le bloc d’étapes B1 est réalisé dans une durée inférieure au temps séparant deux images successives I j , I j+1 de cette série temporelle d’images. Ainsi, ce bloc d’étapes B1 est réalisé en temps réel. Dit autrement, les informations de surveillance relatives à chaque image sont considérées comme étant délivrées en temps réel. Au sein du bloc d’étapes B1, et en référence à la , l’étape S102 consiste à utiliser, sur une image I j de la série temporelle d’image, une intelligence artificielle préalablement entraînée hors ligne sur une base d’entrainement, pour obtenir simultanément des caractéristiques relatives aux organes de sectionnement O i-1 , O i , O i +1 et aux étiquettes présentes dans l’image. Ainsi, une seule intelligence artificielle entrainée permet de détecter simultanément plusieurs organes de sectionnement dans l’image ainsi que les éléments (étiquettes) permettant de les identifier. La détection est ainsi rapide. La montre une représentation schématique d’une image I j obtenue à l’issue de l’étape S102 et dans laquelle un organe de sectionnement Oi et deux étiquettes E i , E i+1 ont été capturés. Les caractéristiques relatives aux organes de sectionnement présents dans l’image I j forment un premier ensemble Ens1 j de caractéristiques, et les caractéristiques relatives aux étiquettes E i , E i+1 présentes dans l’image I j forment un deuxième ensemble Ens2 j de caractéristiques. Les caractéristiques du premier ensemble Ens1 j comportent des caractéristiques de localisation SO i de chaque organe de sectionnement présent dans l’image I i , et des caractéristiques de classification FO i de chaque organe de sectionnement Oi présent dans l’image I j . Par caractéristique de localisation SO i , on entend par exemple une boite englobante entourant la région de l’image correspondant à l’organe de sectionnement O i . Par caractéristique de classification FO i , on entend la classification de l’état de fonctionnement F i de cet organe de sectionnement O i . Lorsque l’organe de sectionnement O i est une vanne, la classification FO i de l’état de fonctionnement F i est soit un état ouvert 1, soit un état fermé 0, soit un état indéterminé NA distinct de l’état ouvert 1 et de l’état fermé 0. Sur la , l’état de fonctionnement classifié FO i est l’état ouvert 1. Il convient de noter que dans ce premier ensemble Ens1 j de caractéristiques, chaque caractéristique de classification FO i correspond à une caractéristique de localisation SO i , (et vice versa), les deux caractéristiques étant alors liées au même organe de sectionnement O i . Les caractéristiques du deuxième ensemble Ens2j comportent des caractéristiques de localisation SE i , SE i+1 des étiquettes présentes dans l’image I j . Ces caractéristiques de localisation peuvent être des boites englobantes entourant chaque région de l’image correspondant à une étiquette E i , E i+1 . L’intelligence artificielle est de préférence un réseau de neurones artificiels entraîné de manière supervisée sur la base d’entrainement pour fournir à partir d’une image I j une localisation SO i de chaque organe de sectionnement O i présent dans l’image I j et une localisation SE i de chaque étiquette E i présente dans l’image I j , et pour ladite localisation SO i de l’organe de sectionnement O i , une classification FO i de l’état de fonctionnement de l’organe de sectionnement O i correspondant. A l’étape S102, un réseau de neurones convolutionnels ou CNN (acronyme de « Convolutional Neural Network » en anglais) peut être utilisé pour le réseau de neurones. La base d’entrainement comporte de préférence une pluralité d’images d’organes de sectionnement d’entrainement, chaque organe de sectionnement d’entrainement étant représenté dans chacun des états de fonctionnement à fournir, et une pluralité d’images d’étiquettes d’entrainement. Les organes de sectionnement d’entrainement comprennent de préférence plusieurs types d’organes d’entrainement (plusieurs types de vannes d’entrainement, ou plusieurs natures d’organes d’entrainement). Les organes de sectionnement d’entrainement présentent avantageusement entre eux des différences morphologiques (de forme, de couleur) et d’agencement (d’orientation, d’éclairage). Les images de la base d’entrainement sont avantageusement acquises avec une variété de conditions d’éclairage, de distance à l’organe de sectionnement d’entrainement, etc. Ainsi, les performances du réseau de neurones entraîné sont plus robustes vis-à-vis du type d’organe de sectionnement ou/et des conditions de prise de vue. Avantageusement, les images de la base d’entrainement sont acquises dans le contexte d’au moins une installation. On entend par « dans le contexte d’une installation » que le contexte de l’installation est présent sur les images de la base d’entrainement, dans l’environnement des organes de sectionnement d’entrainement et des étiquettes d’entrainement. Les images de la base d’entrainement sont alors acquises sur l’installation. De préférence, les images de la base d’entrainement sont acquises sur trois installations distinctes. Des tests réalisés dans le cadre de l’invention ont montré que la variété de l’apprentissage est alors suffisante pour bien généraliser l’intelligence artificielle. Avantageusement, une partie des images de la base d’entrainement est acquise dans le contexte d’une ou plusieurs installations et une autre partie des images de la base d’entrainement est acquise hors du contexte d’une installation. On entend par « hors du contexte d’une installation » que les images des organes d’entrainement ou des étiquettes d’entrainement n’incluent pas les autres éléments de l’installation (circuits de lignage ou autre élément). Ainsi, la base d’entrainement peut être enrichie pour apporter une diversité manquante, cela de manière non invasive, c’est-à-dire sans besoin de parcourir l’installation ni interférer avec le fonctionnement et la gestion de l’installation. Par ailleurs, la base d’entrainement permet d’obtenir une meilleure généralisation des performances du réseau de neurones par rapport à une base d’entrainement acquise dans le seul contexte de l’installation. Le procédé de surveillance est ainsi adaptable de manière aisée au changement d’installation. La base d’entraînement peut en outre être avantageusement augmentée artificiellement à partir des images d’organes de sectionnement et/ou des images d’étiquettes d’entrainement acquises sur au moins une installation et/ou hors du contexte d’une installation. Cela permet d’entrainer de manière simple et rapide le réseau de neurone sur une plus grande variété de situations. Ainsi, l’adaptation du procédé 100 à une nouvelle installation est rapide et peu couteuse à réaliser. Chaque image de la pluralité d’images d’organes de sectionnement d’entrainement est associée à des informations relatives à la localisation et à l’état de fonctionnement de chaque organe de sectionnement présent dans l’image. Chaque image de la pluralité d’images d’étiquettes d’entrainement est associée à des informations relatives à la localisation de chaque étiquette d’entrainement présente dans ladite image. Les informations relatives à la localisation et à l’état de fonctionnement des organes de sectionnement d’entrainement et à la localisation des étiquettes d’entrainement sont appelées instanciations ou labellisations. Elles sont obtenues par exemple manuellement, par annotations des images de la base d’entrainement. Avantageusement, la base d’entrainement comporte moins de 20000 labellisations. Ce nombre est suffisamment faible pour que la base d’entrainement soit rapide à construire. La base d’entrainement peut alternativement comprendre une seule pluralité d’images incluant les organes de sectionnement d’entrainement et les étiquettes d’entrainement. La base d’entrainement peut alternativement comprendre une première pluralité d’images d’organes de sectionnement d’entrainement, une pluralité d’images d’étiquettes d’entrainement, et une pluralité d’images incluant des organes de sectionnement d’entrainement et des étiquettes d’entrainement. En référence à la , le procédé 100 de surveillance se poursuit avec une étape S103 qui consiste à fusionner, c’est-à-dire mettre en commun, les caractéristiques des premier et deuxième ensemble Ens2 j et Ens3 j pour détecter si au moins un organe de sectionnement O i , potentiellement identifiable est effectivement présent dans l’image I j . Pour cela, on peut déterminer le nombre Nso j de caractéristiques de localisations relatives aux organes de sectionnement, et le nombre Nse j de caractéristiques de localisations relatives aux étiquettes. Si le nombre Nso j de caractéristiques de localisations relatives aux organes de sectionnement et le nombre Nse j de caractéristiques de localisations relatives aux étiquettes sont tous deux nuls, on considère que la réponse est négative Dneg, c’est-à-dire qu’aucun organe de sectionnement n’est présent dans l’image I j , ou que s’il est présent il manque potentiellement une information (l’étiquette associée) susceptible de l’identifier. Aucune autre étape n’est alors réalisée sur l’image I j . Le procédé se poursuit alors avec l’étape S102 qui est réitérée sur l’image I j +1 suivant l’image I j , et ainsi de suite sur les images suivantes de la série temporelle d’images, jusqu’à la dernière image I n de cette série. Dans le cas contraire, c’est-à-dire, si ce nombre Nso j de caractéristiques de localisations relatives aux organes de sectionnement et le nombre Nse j de caractéristiques de localisations relatives aux étiquettes sont tous deux non nuls, alors on considère que la réponse est positive Dpos, c’est-à-dire qu’un ou plusieurs organes de sectionnement potentiellement identifiables sont détectés dans l’image. Le procédé se poursuit alors avec l’étape S104. L’étape S104 consiste à fusionner les caractéristiques de localisations SO i , SE i du premier et deuxième ensemble Ens1 j , Ens2 j pour obtenir un ensemble Ens3 j de paires de localisations. La montre une représentation schématique de l’image I j obtenue à l’issue de l’étape S104, dans laquelle un ensemble Ens3 j de paires de localisations a été obtenu. Dans l’ensemble Ens3 j , chaque paire PO i de localisations associe une des localisations d’organe de sectionnement SO i à la localisation d’étiquette SE i la plus proche. Sur la , l’ensemble Ens3 j ne comporte qu’une seule paire POi. Pour cela, un calcul de distance entre la boite englobante de l’organe de sectionnement et chaque boite englobante d’étiquettes peut être réalisé, la distance la plus petite étant alors utilisée pour déterminer la boite englobante d’étiquette la plus proche. Naturellement, d’autres méthodes peuvent être utilisées en combinaison ou non avec ce calcul de distance et de comparaison de distance. Par exemple, en plus de la comparaison de la distance, il est possible de réaliser une comparaison de la taille des boites englobantes dans l’image, la taille la plus grande étant alors choisie pour déterminer la boite englobante la plus proche. Il convient de préciser que, dans ce cas, les étiquettes sont toutes de même taille et sont positionnées soient strictement verticales soit strictement horizontales dans l’ensemble de l’installation. Le procédé 100 se poursuit avec une étape S105, illustrée en , consistant à déterminer, pour chaque paire PO i de localisation obtenue dans l’ensemble Ens3 j , l’information de surveillance ISO i relative à l’organe de sectionnement O i correspondant à ladite paire PO i . Pour cela, l’étape S105 comprend les sous-étapes S1051, S1052 et S1053, illustrées en . La première sous-étape S1051 consiste à identifier le repère fonctionnel RF i de l’organe de sectionnement correspondant à ladite paire POi à partir de la localisation d’étiquette SE i de ladite paire. Lorsque le repère fonctionnel est codé avec des caractères alphanumériques, l’identification consiste avantageusement en l’utilisation d’un algorithme de reconnaissance de caractères ou OCR (acronyme de « Optical Character Recognition » en anglais). L’algorithme OCR utilise préférentiellement un réseau de neurones récurrents ou RNN (acronyme de « Recurrent Neural Network » en anglais) entraîné. De tels algorithmes entrainés sont disponibles libres de droit, et ne nécessitent pas la construction de base d’entrainement spécifique à l’installation INST. L’identification de l’organe de sectionnement est ainsi simple, rapide et peu couteuse à mettre en œuvre. Le résultat de l’algorithme de reconnaissance de caractère OCR peut être vérifié avec des règles prédéterminées, dite règles de grammaire, pour confirmer qu’il s’agit d’un repère fonctionnel. Ainsi, on évite d’utiliser comme repère fonctionnel un code erroné car relatif à d’autres fonctions/équipements. Cela permet d’améliorer la fiabilité de l’identification automatique. La sous-étape S1051 se prolonge par une étape S1052 consistant à sélectionner la classification FO i de l’état de fonctionnement correspondant à la localisation SO i d’organe de sectionnement de ladite paire. La sous-étape S1052 est ensuite prolongée par une sous-étape S1053 consistant à associer l’identification RF i de la localisation d’étiquette, c’est-à-dire le repère fonctionnel correspondant à l’organe de sectionnement de ladite paire, à l’état de fonctionnement FO i sélectionné. Ainsi, à l’issue de l’étape S105, un ensemble Ens4 j d’informations de surveillance ISO i est déterminé, chaque information de surveillance ISO i correspondant à l’association du repère fonctionnel et de l’état de fonctionnement de chaque organe de sectionnement détecté dans l’image I i . Après l’étape S105, le procédé peut comprendre une étape S106 de transmission de l’ensemble Ens4 j d’informations de surveillance ISO i déterminé dans l’image I j à un terminal de traitement et/ou à une interface homme-machine. L’interface homme-machine peut être implémentée sur un moyen d’affichage mis à disposition du rondier. Une fois transmises au terminal de traitement, les informations de surveillance peuvent être utilisées pour mettre à jour un plan fonctionnel de l’installation (qui est par exemple affiché sur un écran d’affichage) et/ou mettre à jour le fichier général de l’installation. Ce fichier fait par exemple partie d’un logiciel de gestion de l’installation. Lors de cette mise à jour, une anomalie de fonctionnement et une alerte de dysfonctionnement peuvent être réalisées par le terminal central. Lorsque les informations de surveillance sont transmises à un rondier, celui-ci peut les confirmer, procédant ainsi à une double validation. Le procédé 100 de surveillance fournit ainsi une aide, une assistance, au rondier. Le procédé 100 se poursuit alors par l’étape S102 qui est réitérée sur l’image I j +1 suivant l’image I j , cela jusqu’à la dernière image I n de la série temporelle d’images. Une fois l’ensemble des images de la série temporelle I 1 , I j , I n traité, on obtient un ensemble Ens4 FV d’informations de surveillance relative à la série temporelle d’images, qui comporte la pluralité d’ensembles Ens4j d’informations de surveillance obtenus pour chaque image Ij où un organe de sectionnement a été détecté. Le procédé 100 peut alors être prolongé par une étape S107 de consolidation (ou de confirmation) des informations de surveillance obtenues dans l’ensemble Ens4 FV d’informations de surveillance relative à la série temporelle d’images. En référence à la et à la , cette étape S107 peut comprendre la sous-étape S1071 et/ou la sous-étape S1072. L’ordre des sous-étapes S1071 et S1072 importe peu. La sous-étape S1071 vise à consolider/confirmer l’information de l’état de fonctionnement dans chaque information de surveillance ISO i de l’ensemble Ens4 FV . Pour cela, la sous-étape S1071 comprend une sous-étape S1071A, illustrée en , consistant à trier les informations de surveillance obtenues dans l’ensemble Ens4 FV d’informations de surveillance relatif à la série temporelle d’images, pour obtenir des ensembles Ens5 i d’informations de surveillance, chaque ensemble Ens5 i étant associé à un des organes de sectionnement O i présent dans la série temporelle d’images. Toujours en référence à la , la sous-étape S1071A se prolonge par une sous-étape S1071B consistant à déterminer des caractéristiques pour chaque ensemble Ens5 i d’informations de surveillance. Ces caractéristiques peuvent comprendre le nombre d’occurrences d’une même information de surveillance. Alternativement, ces caractéristiques peuvent comprendre la présence d’une même information de surveillance, c’est-à-dire d’un même couple {état de fonctionnement-repère fonctionnel} sur plusieurs images consécutives (c’est-à-dire sur plusieurs positions consécutives dans l’ensemble Ens5 i ), par exemple sur cinq images consécutives. La sous-étape S1072B se prolonge par une sous-étape S1072C, également illustrée en , consistant à sélectionner, pour chaque ensemble Ens5i, une information de surveillance finale comme information de surveillance de l’organe de sectionnement sur la base des caractéristiques déterminées à l’étape S1072B. Lorsque les caractéristiques comprennent le nombre d’occurrences d’une même information de surveillance, l’information de surveillance finale sélectionnée est l’information de surveillance qui présente le plus grand nombre d’occurrences. Lorsque les caractéristiques comprennent la présence d’une information de surveillance sur cinq images consécutives dans l’ensemble Ens5i, l’information de surveillance finale sélectionnée est l’information de surveillance qui est présente sur ces cinq images consécutives. La sous-étape S1072 vise à consolider/confirmer l’information du repère fonctionnel dans chaque information de surveillance ISO i de l’ensemble Ens4 FV . Pour cela, la sous-étape S1072 comprend une première sous-étape S1072A, illustrée en , consistant à fusionner les localisations d’étiquettes obtenues pour l’ensemble Ens4 FV d’informations de surveillance relatives à la série temporelle d’images, pour obtenir des ensembles Ens6 i de localisations d’étiquette, chaque ensemble Ens6 i étant associé à une étiquette présente dans la série temporelle d’images. La sous-étape S1072B est réalisée pour chaque ensemble Ens6 i de localisations d’étiquettes. Elle consiste à déterminer des caractéristiques dudit Ens6 i ensemble de localisations d’étiquette. Une des caractéristiques peut être l’aire (en pixels carrés) couverte par la boite englobante entourant l’étiquette. La sous-étape S1072C qui suit la sous-étape S1072B est également réalisée pour chaque ensemble Ens6i de localisations d’étiquettes. Elle consiste à sélectionner, sur la base des caractéristiques déterminées, une localisation d’étiquette finale comme localisation d’étiquette de l’étiquette associée audit ensemble Ens6i. Par exemple, lorsque la caractéristique extraite est l’aire de la boite englobante, la localisation d’étiquette finale est celle qui présente la plus grande aire. Ainsi, on améliore les chances de réaliser une identification correcte de ladite étiquette et on prend en compte de manière robuste des variations d’échelle ou d’éclairage entre les images de la série temporelle d’images. A l’issue de l’étape S107, on obtient un ensemble d’informations de surveillance consolidé Ens4C FV , dans lequel chaque information de surveillance est relative à chaque organe de sectionnement présent dans la série temporelle d’images, et a été déterminée avec une fiabilité accrue par rapport à l’ensemble Ens4 FV . L’étape S107 peut alors suivie d’une étape de transmission S108 vers le terminal central et/ou l’interface homme-machine des informations de surveillance consolidées Ens4C FV pour chaque organe de sectionnement présent dans la série temporelle d’images. L’interface homme-machine peut être implémentée sur un moyen d’affichage-écriture, tel qu’une tablette, mis à disposition du rondier. L’étape S108 de transmission peut se substituer à l’étape S106. Dans ce cas, seules les informations de surveillances consolidées sont transmises au terminal central. Le procédé 100 peut alors comprendre une étape S109 illustrée en , de validation par le rondier, à l’aide du moyen d’affichage-écriture, des informations de surveillance consolidées Ens4C FV . Lors de cette étape S109 de validation, le rondier peut confirmer les informations de surveillance obtenues automatiquement par les étapes S101 à S108 du procédé, ou il peut les infirmer. Dans le cas où le rondier ne confirme pas les informations de surveillance obtenues automatiquement pour l’un des organes de sectionnement Oi présent dans la série d’image, l’étape S109 de validation peut comprendre une sous-étape supplémentaire consistant à réaliser les actions suivantes : Acquérir une première image centrée sur l’organe de sectionnement pour lequel l’information de surveillance n’a pas été confirmée par le rondier, Acquérir une deuxième image centrée sur l’étiquette associée audit organe de sectionnement, Utiliser l’intelligence artificielle sur la première et la deuxième image pour obtenir respectivement des caractéristiques de localisation et de classification relative audit organe de sectionnement, et des caractéristiques de localisation de l’étiquette associée, Identifier le repère fonctionnel de l’étiquette associée à partir de la localisation de ladite étiquette, Associer la classification de l’état de fonctionnement et le repère fonctionnel pour obtenir l’information de surveillance dudit organe de sectionnement. Lorsque le rondier a confirmé manuellement les informations de surveillance des organes de sectionnement présents dans la série temporelle d’images, lesdites images peuvent être annotées et enregistrées dans un espace de stockage pour être utilisées ultérieurement en tant qu’images de la base d’entrainement de l’intelligence artificielle. Ainsi, il est possible d’enrichir la base d’entraînement et de ré-entrainer l’intelligence artificielle en fonction des retours d’expérience. Le procédé de surveillance est ainsi aisément adaptable à des types d’organes de sectionnement ou d’étiquettes rares et qui s’avèrent potentiellement difficiles à classifier. Avantageusement, les ensembles d’informations de surveillance Ens4 j , Ens4 FV , Ens4C FV sont obtenus à l’aide d’un seul réseau de neurones entrainé sur une base d’entrainement spécifique aux organes de sectionnement et aux étiquettes de l’installation. Le procédé 100 est ainsi simple et peu couteux à mettre en œuvre. La montre une représentation schématique d’un terminal de traitement 11 selon un deuxième aspect de l’invention et d’un système 1 de surveillance selon un troisième aspect de l’invention. Le terminal de traitement 11 est configuré pour exécuter le procédé 100. Ce terminal de traitement 11 comprend un processeur 111, une mémoire (non représentée sur la ), et un moyen 112 de transmission-réception de données vers un module vidéo 12. Il convient de noter que la puissance de calcul du terminal de traitement 11 et l’intelligence artificielle utilisée à l’étape S102 déterminent le nombre d’images dans la série temporelle d’images. A minima, cette puissance de calcul et l’intelligence artificielle sont choisies pour traiter le nombre d’images mentionnés précédemment. Le terminal de traitement peut en outre comprendre un moyen 113, N de transmission-réception, par exemple sans-fil, vers un terminal central 13 de l’installation. Il peut comprendre un moyen 114 de transmission-réception vers un dispositif d’affichage-écriture 14 mis à disposition d’un rondier R et dans lequel est implémenté une interface homme-machine. Le terminal de traitement 11 est avantageusement portable. Le terminal de traitement peut avantageusement être couplé à un moyen 115 de stockage d’énergie, tel qu’une batterie portable. Toujours en référence à la , le système 1 est porté par un rondier et comprend : Le terminal de traitement 11 selon le deuxième aspect de l’invention, le module vidéo 12 configuré pour acquérir le flux vidéo FV, un système d’éclairage 15. Le système d’éclairage 15 comprend une source de lumière, par exemple une diode électroluminescente, couplée à un moyen de contrôle du terminal de traitement 11. Le moyen de contrôle est configuré pour activer l’émission de lumière de la source de lumière 15 lors de l’acquisition du flux vidéo FV par le module vidéo. La source de lumière est de préférence installée sur le module vidéo de sorte à permettre l’éclairage de la scène à filmer. Le système d’éclairage 15 permet ainsi d’effectuer une surveillance d’organes de sectionnement même lorsque ceux-ci sont dans un environnement sombre. Il permet en outre de rendre le procédé plus robuste aux variations de conditions d’éclairage. Le module vidéo 12 est préférentiellement configuré pour capturer un flux vidéo avec un champ de vue incluant au moins un organe de sectionnement et son étiquette associée. Le module vidéo 12 peut comprendre un viseur qui permet au rondier R de déterminer la manière dont il filme l’installation. Le module vidéo peut alors être configuré pour afficher une fenêtre de visée dans le viseur. Cette fenêtre de visée permet au rondier de centrer l’acquisition du flux vidéo préférentiellement sur un organe de sectionnement et/ou sur son étiquette associée. Les images de la série temporelle d’images comportent alors une densité moindre d’organes de sectionnement à contrôler et/ou moins d’éléments de contexte, ce qui permet d’améliorer les performances (de classification, de temps de calcul) de l’intelligence artificielle. Procédé (100) automatique de surveillance d’une installation (INST) comprenant une pluralité d’organes de sectionnement (O i ) et une pluralité d’étiquettes (E i ) intrinsèques à l’installation, chaque étiquette étant associée à l’un desdits organes de sectionnement (O i ), chaque organe de sectionnement (O i ) étant capable d’occuper au moins deux états de fonctionnement distincts (0,1) et étant référencé par un repère fonctionnel (RF i ), ledit repère fonctionnel (RF i ) étant affiché sur l’étiquette associée (E i ), ledit procédé (100) comprenant les étapes suivantes : Réception (S102) d’un flux vidéo (FV) capturant potentiellement un ou des organes de sectionnement (O i ) de l’installation à surveiller, ledit flux vidéo (FV) ayant une fréquence d’acquisition restituant le temps réel, et étant représenté par une série temporelle d’images (I 1 , I j , I n ), le procédé (100) étant caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes, réalisées à la réception de chaque image (I j ) de la série temporelle d’images (I 1 , I j , I n ) : Utilisation (S102), sur l’image (I j ) concernée, d’une intelligence artificielle entraînée hors ligne sur une base de données d’entrainement pour obtenir un premier ensemble (Ens1 j ) de caractéristiques de localisation (SE i ) et de classification (FO i ) de l’état de fonctionnement relatives à chaque organe de sectionnement (O i ) présent dans l’image concernée, et un deuxième ensemble (Ens2 j ) de caractéristiques de localisation (SE i ) relatives à chaque étiquette (E i ) présente dans l’image (I j ) concernée, Si le premier et le deuxième ensemble (Ens1 j , Ens2 j ) comportent chacun au moins une localisation (S103), Fusion (S104) des caractéristiques du premier et deuxième ensemble (Ens1 j , Ens2 j ) pour obtenir un ensemble (Ens3 j ) de paires de localisations (PO i ), chaque paire (PO i ) de localisations associant l’une des localisations (SO i ) du premier ensemble à la localisation (SE i ) du deuxième ensemble la plus proche dans l’image (I j ), et correspondant à l’organe de sectionnement (O i ) de la localisation (SO i ) du premier ensemble et à son étiquette associée (E i ), Pour chaque paire (PO i ) obtenue, identification (S105, S1051) de l’étiquette associée à partir de la localisation (SE i ) du deuxième ensemble de ladite paire, et association (S105, S1052, S1053) de l’identification obtenue (RF i ) avec la classification (FO i ) de l’état de fonctionnement correspondant à l’organe de sectionnement de ladite paire, ladite association définissant une information de surveillance (ISO i ) de l’organe de sectionnement correspondant à ladite paire, ladite information de surveillance (ISO i ) comportant l’état de fonctionnement (FO i , F i ) et la référence (RF i ) dudit organe de sectionnement (O i ). Procédé (100) automatique de surveillance d’une installation selon la revendication 1, dans lequel le procédé (100) comprend les étapes suivantes effectuées après que la série temporelle d’images (I 1 -I n ) a été traitée : Consolidation (S107) des informations de surveillance obtenues pour chaque organe de sectionnement capturé dans ladite série temporelle d’images, Transmission (S108) des informations de surveillance consolidées à un terminal central de l’installation et/ou à une interface homme-machine. Procédé automatique de surveillance d’une installation selon la revendication 2, dans lequel l’étape de consolidation (S107) des informations de surveillance comprend les sous-étapes suivantes : tri (S1071, S1071A) des informations de surveillance obtenues pour l’ensemble des images de la série temporelle d’images (I 1 -I n ) pour obtenir un ensemble d’informations de surveillance (Ens5 i ) associé à chaque organe de sectionnement (O i ) présent dans la série temporelle d’images, détermination (S1071, S1071B) de caractéristiques dudit ensemble d’information de surveillance (Ens5 i ), sélection (S1071, S1071C) d’une information de surveillance finale comme information de surveillance (ISO i ) de l’organe de sectionnement (O i ) sur la base desdites caractéristiques. Procédé (100) automatique de surveillance selon l’une des revendications 2 à 3, dans lequel l’étape de consolidation (S107) des informations de surveillance comprend les sous-étapes suivantes : Fusion (S1072, S1072A) des localisations des étiquettes obtenues pour l’ensemble des images de la série temporelle d’images, pour obtenir un ensemble de localisations d’étiquette associé à chaque paire de localisations obtenue dans la série temporelle d’images, Détermination (S1072, S1072B) de caractéristiques dudit ensemble de localisations d’étiquette, Sélection (S1072, S1072C) d’une localisation d’étiquette finale comme localisation d’étiquette de ladite paire sur la base desdites caractéristiques déterminées. Procédé (100) automatique de surveillance selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel l’intelligence artificielle est un réseau de neurones entrainé de manière supervisée sur une base d’entrainement pour fournir une localisation (SO i ) et un état de fonctionnement (FO i ) de chaque organe de sectionnement (O i ) présent dans une image, et pour fournir une localisation (SE i ) de chaque étiquette présente dans ladite image, la base d’entrainement comportant une pluralité d’images d’organes de sectionnement d’entrainement, chaque organe de sectionnement d’entrainement étant représenté dans chacun des états de fonctionnement à fournir, et une pluralité d’images d’étiquettes d’entrainement, chaque image de la pluralité d’images d’organes de sectionnement d’entrainement étant associée à des informations relatives à la localisation et à l’état de fonctionnement de chaque organe de sectionnement présent dans l’image, et chaque image de la pluralité d’images d’étiquettes d’entrainement étant associée à la localisation de chaque étiquette d’entrainement présente dans ladite image. Procédé (100) automatique de surveillance selon la revendication 5, dans lequel la base d’entrainement est acquise sur au moins une installation. Procédé (100) automatique de surveillance selon la revendication 5, dans lequel une partie de la base d’entrainement est acquise sur au moins une installation, et une autre partie de la base d’entrainement est acquise hors du contexte de l’installation. Procédé (100) automatique de surveillance selon la revendication 1 à 7, dans lequel le repère fonctionnel est codé avec des caractères alphanumériques, et l’étape d’identification de l’étiquette est effectuée à l’aide d’un algorithme de reconnaissance automatique de caractères alphanumériques. Procédé (100) automatique de surveillance selon la revendication 1 à 8, dans lequel le procédé comprend, après l’étape d’association du repère fonctionnel et de l’état de fonctionnement, une étape de transmission à un terminal central et/ou à un moyen d’affichage-écriture de ladite association. Procédé (100) automatique de surveillance selon la revendication 1 à 9, dans lequel l’organe de sectionnement est une vanne quart de tour manœuvrable entre un état ouvert et un état fermé. Procédé (100) automatique de surveillance selon la revendication 1 à 10, dans lequel le nombre d’images de la série temporelle d’images est compris entre 2 et 30, de préférence égal à 10. Terminal de traitement (11) pour la surveillance d’une installation (INST), configuré pour exécuter le procédé (100) selon l’une des revendications 1 à 11. Terminal de traitement (11) selon la revendication 12, dans lequel le terminal de traitement (11) est portable. Système (1) pour la surveillance d’une installation comprenant : un terminal de traitement (11) selon l’une des revendications 12 à 13, un module vidéo (12) configuré pour acquérir un flux d’images de l’installation, un système d’éclairage (15). Système (1) selon la revendication 14, dans lequel le système (1) comprend un module d’affichage-écriture (14) communiquant avec le terminal de traitement (11) et mis à disposition d’un opérateur (R), le module vidéo (12), système d’éclairage (15), le terminal de traitement (11) et ledit module d’affichage-écriture (14) étant adaptés pour être portés par ledit opérateur (R). Système (1) selon l’une des revendications 14 à 15, dans lequel le système (1) comprend un moyen d’émission-réception de données sans fil vers un terminal central de traitement (13).