FR 3154523 A1 20250425 FR 2311527 A 20231024 L’invention concerne un procédé de prédiction d’un état d’un système technique embarqué dans un véhicule automobile à partir de données réelles, ledit procédé comportant les étapes : (a) recevoir (EA) lesdites données réelles issues dudit capteur du système technique ; (c) prédire (EB) une première valeur représentative de l’état du système technique et un intervalle de confiance associé à ladite valeur prédite, à l’aide d’un premier modèle, ledit premier modèle correspondant à modèle d’apprentissage automatique ; (d) déterminer (ED) si la longueur de l’intervalle de confiance est supérieure à une valeur seuil ou si ledit intervalle inclut une valeur critique ; et (e) dans la négative, définir (EE) une valeur prédite finale comme étant ladite première valeur prédite, ou, dans l’affirmative, prédire (EE’) une seconde valeur représentative de l’état du système technique à l’aide d’un second modèle, ladite valeur prédite finale étant définie comme étant ladite seconde valeur prédite. Figure de l’abrégé : Figure 2 Quantification d’incertitude d’un modèle d’intelligence artificielle Le présent document concerne un procédé de prédiction d’un état d’un système technique à partir de données réelles issues d’au moins un capteur dudit système technique. État de la technique Dans la technologie automobile, l'intelligence artificielle (IA) permet aux véhicules d'atteindre des niveaux importants d'efficacité, de sécurité et d'automatisation. Les systèmes d'intelligence artificielle embarqués en temps réel sont de plus en plus courants dans divers domaines, notamment les véhicules autonomes, les soins de santé et l'automatisation industrielle. Cette émergence récente est due à leur capacité à traiter de grandes quantités de données et à prendre des décisions complexes en temps réel, associée à l'arrivée de l'internet des objets et aux progrès des capacités informatiques des systèmes embarqués. Cette capacité est à l'origine du développement des véhicules autonomes, des systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) et des technologies de maintenance prédictive. Les systèmes d’intelligence artificielle prenant des décisions de plus en plus autonomes, la question de la fiabilité de ces décisions devient un enjeu important. La confiance dans ces systèmes dépend dans une large mesure de leur capacité à prédire avec précision les résultats et à réagir de manière appropriée en temps réel. La quantification de l’incertitude des prédictions de modèles de systèmes d’intelligence artificielle est un aspect essentiel de la fiabilité. Le terme « incertitude » d’un modèle désigne le niveau de confiance dans les prédictions faites par ledit modèle. Il s'agit d'une mesure de ce que le modèle "sait" ou "ne sait pas". Dans les scénarios où les décisions doivent être prises en temps réel, la compréhension de l'incertitude d'une prédiction faite par un modèle d'intelligence artificielle peut faire la différence entre une décision correcte et opportune et un échec catastrophique. Il est connu de l’art antérieur des procédés de prédiction de l’état d’un système technique selon un modèle d’un système d’intelligence artificielle. Ces procédés présentent l’avantage de pouvoir être effectués efficacement avec un faible coût de prédiction. Toutefois, ces procédés sont effectués sans quantification de l’incertitude des prédictions et donc sans vérification de la fiabilité desdites prédictions. Il est aussi connu de l’art antérieur des procédés de prédiction de l’état d’un système technique selon un modèle théorique physique. Ces procédés présentent de très bonnes fiabilités, mais sont coûteux en temps de traitement. En outre, il est aussi connu de l’art antérieur des procédés de prédiction de l’état d’un système technique selon un modèle théorique physique simplifié établi à partir d’un modèle théorique physique car le modèle théorique physique n’est pas embarquable ou trop complexe en temps de traitement et/ou en capacité de calcul. Toutefois, ce modèle théorique physique simplifié manque de précision et est fastidieux à calibrer. L’objectif du présent document est de coupler dans un même procédé des prédictions selon un modèle d’un système d’intelligence artificielle et un modèle théorique physique suivant la quantification de l’incertitude des prédictions. À cet effet, le présent document concerne un procédé de prédiction d’un état d’un système technique embarqué dans un véhicule automobile à partir de données réelles issues d’au moins un capteur dudit système technique, ledit procédé comportant les étapes : (a) recevoir lesdites données réelles issues dudit capteur du système technique, (c) prédire une première valeur représentative de l’état du système technique et un intervalle de confiance associé à ladite valeur prédite, à l’aide d’un premier modèle, ledit premier modèle correspondant à modèle d’apprentissage automatique, (d) déterminer si la longueur de l’intervalle de confiance est supérieure à une valeur seuil ou si ledit intervalle inclut une valeur critique, et (e) dans la négative, définir une valeur prédite finale comme étant ladite première valeur prédite, ou, dans l’affirmative, prédire une seconde valeur représentative de l’état du système technique à l’aide d’un second modèle, ladite valeur prédite finale étant définie comme étant ladite seconde valeur prédite. L’étape (a) peut comporter une étape de mise en fonctionnement du système technique et de mesure desdites données réelles à l’aide du ou des capteurs. Le premier modèle peut être un modèle d’un système d’intelligence artificielle. Le premier modèle peut être un modèle statistique ou plus généralement un modèle d’apprentissage automatique. Le cycle de vie d'un tel modèle est classiquement divisé en trois phases principales : la phase d'entraînement, la phase de test et la phase d'inférence. La phase d'entraînement a pour objectif d’adapter un modèle à un ensemble de données d’entraînement pour qu'il puisse apprendre à effectuer une tâche spécifique (par exemple, classification, régression). Pour cela, le modèle est exposé à un ensemble de données d'entraînement et ajuste ses paramètres internes pour minimiser l'erreur sur ces données. L'ensemble de données d'entraînement est généralement une sous-partie des données disponibles. Il est important qu'il soit représentatif de l'ensemble de données complet. La phase de test a pour objectif d’évaluer la performance du modèle entraîné sur des données de test, non vues pendant l'entraînement, pour estimer comment le modèle se comportera dans des situations réelles. Pour cela, après avoir entraîné le modèle, le modèle est évalué sur un ensemble de données de test distinct, non utilisé lors de l'entraînement. Des métriques de performance sont calculées, ces métriques pouvant être dépendantes de la nature du modèle. L'ensemble de données de test est une autre sous-partie des données disponibles, distincte de l'ensemble d'entraînement. La phase d'inférence (également appelée phase de prédiction) a pour objectif d’utiliser le modèle entraîné pour faire des prédictions ou des inférences sur de nouvelles données. Durant l'inférence, les paramètres du modèle sont fixés et ne sont pas modifiés. En d'autres termes, le modèle n'apprend pas de nouvelles informations pendant cette phase. Le second modèle peut être un modèle de représentation physique. Le second modèle peut être un modèle théorique décrivant le comportement du système technique. Par exemple, le second modèle peut décrire la température d’une batterie ou encore l’intensité d’une batterie. Le second modèle peut être basé sur : des règles d'expert : Les règles d'expert sont des instructions ou des lignes directrices dérivées de l'expérience et de l'expertise humaine. Elles peuvent être utilisées pour guider la prise de décision ou l'évaluation du comportement d'un système technique, des abaques : Les abaques sont des graphiques ou des tableaux qui permettent de trouver rapidement des solutions à des problèmes spécifiques en fonction de certaines variables. Ils sont souvent utilisés pour résoudre des problèmes d'ingénierie sans avoir besoin de calculs complexes, et des modèles simples de régression : Les modèles de régression linéaire ou logistique simples peuvent être utilisés pour établir des relations entre les variables et prédire le comportement d'un système technique en fonction de ces variables. Une donnée réelle fait référence à une observation réellement collectée. Il s’agit d’une donnée authentique provenant d’une source concrète et reflétant des événements, des comportements ou des phénomènes réels. Ces données réelles peuvent inclure une variété de types de données, notamment des séries temporelles ou d’autres types de données issues de capteurs, etc. Un système technique est un ensemble interconnecté de composants, de dispositifs ou de processus, qu'ils soient mécaniques, électroniques, électriques, informatiques ou d'autres natures, travaillant ensemble pour accomplir une fonction spécifique. Ledit système technique peut être équipé de capteurs. Ledit système technique est apte à fournir des informations ou un signal apte à renseigner sur l’état dudit système technique. Ci-dessous est définie, à titre d'exemples, une liste non exhaustive de grandeurs physiques ou des propriétés qui peuvent être mesurées par des capteurs dans des systèmes techniques, ainsi que des informations de sortie qui peuvent être fournies par différents systèmes techniques (information représentée par le signal issu du capteur) : systèmes mécaniques : position (encodeurs, capteurs de position), vitesse (capteurs de vitesse, compteurs de tours), accélération (accéléromètres), force (capteurs de force, dynamomètres), pression (manomètres, capteurs de pression), déformation (capteurs de déformation), vibration (capteurs de vibration), température (thermomètres), rotation (capteurs de rotation), niveau (capteurs de niveau) systèmes électroniques ou électriques : tension (voltmètres), courant (ampèremètres), résistance (ohmmètres), fréquence (fréquencemètres), puissance (wattmètres), facteur de puissance (indicateurs de facteur de puissance), courbe de réponse en fréquence (analyseurs de spectre), ondulation (oscilloscopes), tension de seuil (détecteurs de seuil), intensité lumineuse (photomètres) systèmes informatiques ou logiciels : données (flux de données), statut (état du système, erreurs), temps d'exécution (horodatage), utilisation cpu (moniteurs de performances), mémoire utilisée (moniteurs de mémoire), latence (mesures de latence), débit de réseau (analyseurs de trafic), événements (journaux d'événements) systèmes environnementaux : température ambiante (thermomètres), humidité (hygromètres), pression atmosphérique (baromètres), niveau sonore (sonomètres), qualité de l'air (capteurs de qualité de l'air), rayonnement solaire (pyranomètres), vitesse du vent (anémomètres), précipitations (pluviomètres) systèmes de contrôle et d'automatisation : commandes (signaux de commande), états (états du système), alarmes (alertes d'anomalies), erreurs (messages d'erreur), signaux de rétroaction (retours du système), états de commutation (états d'interrupteurs, relais), états d'activation (états de moteurs, actionneurs). Le système technique peut être par exemple une batterie. Un intervalle de confiance (IC) est une plage de valeurs dans laquelle on estime qu'un paramètre inconnu d'une distribution de probabilité se situe avec une certaine probabilité prédéfinie. Il est utilisé pour exprimer l'incertitude associée à une estimation statistique (incertitude aléatoire) et/ou à un modèle (incertitude épistémique). Plus spécifiquement, un intervalle de confiance est par exemple construit autour d'une estimation ponctuelle (comme la moyenne, la médiane, la variance, etc.) pour indiquer la marge d'erreur ou d'incertitude associée à cette estimation. Il est exprimé sous la forme d'un intervalle, par exemple, un IC à 95 % indique que l'on estime avec 95 % de confiance que la prédiction se situe à l'intérieur de cet intervalle. Les intervalles de confiance peuvent ainsi être utiles pour évaluer la fiabilité d'une estimation ou d'une prédiction. Plus l'intervalle de confiance est étroit, plus l'estimation est précise. L’étape (d) se réfère à certaines conditions ou critères évalués en statistique ou en analyse de données, spécifiquement en ce qui concerne les intervalles de confiance. En particulier, la longueur d'un intervalle de confiance est la différence entre la borne supérieure et la borne inférieure de cet intervalle. Cela donne une mesure de la précision ou de la certitude de l'estimation. La valeur seuil est une valeur spécifiée à l'avance qui sert de critère pour évaluer si la longueur de l'intervalle de confiance est acceptable ou non. Si la longueur de l'intervalle est supérieure à cette valeur seuil, cela peut indiquer que l'estimation n'est pas assez précise. Une valeur critique est une valeur non acceptable. Cela peut indiquer une erreur de prédiction du modèle. Par exemple, dans le cas d’une batterie, une valeur critique peut être une valeur d’intensité traversant la batterie trop importante. L’étape (d) permet de déterminer s’il convient d’utiliser le premier modèle ou le second modèle afin de fournir la valeur finale prédite. En particulier, si le premier modèle est défaillant, c’est-à-dire si la longueur de l’intervalle de confiance est supérieure à une valeur seuil ou si ledit intervalle inclut une valeur critique, alors le second modèle sera utilisé au lieu du premier modèle pour prédire la valeur finale prédite. Un tel procédé permet de déterminer la valeur prédite finale avec une fiabilité satisfaisante tout en offrant un faible temps de traitement. Ledit procédé peut comporter en outre une étape (b) effectuée entre l’étape (a) et (c), ladite étape (b) comprenant la sous-étape (b1) consistant à vérifier que les données réelles sont cohérentes avec des données d’entrainement du premier modèle. La cohérence entre les données réelles et les données d'entraînement se réfère à la similarité ou à la compatibilité des distributions, des caractéristiques, et des tendances entre ces deux ensembles de données. Il est utile que ces ensembles de données soient cohérents pour garantir que le modèle formé sur les données d'entraînement puisse généraliser efficacement aux nouvelles données réelles. Par exemple, une donnée cohérente peut être comprise comme une donnée incluse dans l’intervalle où est la moyenne et est l’écart-type. L’étape (b) peut comprendre en outre une sous-étape (b2) effectuée à la suite de la sous-étape (b1), ladite sous-étape (b2) consistant à : si les données réelles sont cohérentes, prétraiter les données réelles ; et si au moins certaines données réelles ne sont pas cohérentes, prédire une seconde valeur représentative de l’état du système technique à l’aide d’un second modèle, une valeur prédite finale étant définie comme étant ladite seconde valeur prédite, et arrêter le procédé. Le prétraitement peut être une normalisation. La normalisation des données est une technique utilisée pour changer les valeurs des colonnes numériques dans un ensemble de données à une échelle commune, sans distordre les différences dans les plages de valeurs ou les relations entre les caractéristiques. La normalisation est utile pour garantir que chaque caractéristique contribue équitablement lors de l'apprentissage du modèle. Plusieurs méthodes peuvent être utilisées pour assurer une telle normalisation. Le prétraitement peut être un calcul de métriques à partir des données réelles. La normalisation de la sous-étape (b2) peut par exemple être une normalisation selon les méthodes suivantes : normalisation Min-Max : on transforme les données en redimensionnant toutes les valeurs numériques à une échelle entre 0 et 1 (ou -1 à 1). La formule de cette normalisation est la suivante : normalisation Z-score (ou standardisation) : on transforme les données en soustrayant la moyenne de chaque caractéristique, puis en divisant par l'écart-type. La formule de cette normalisation est la suivante : La suppression des données non cohérentes (appelées aussi données aberrantes) peut être effectuée à l'aide de la variance (et donc l’écart type). Cela implique souvent l'utilisation de la distance en termes de nombre de déviations standard par rapport à la moyenne. Par exemple, dans l'hypothèse que les données suivent une distribution normale, la suppression des données aberrantes peut comprendre les étapes successives consistant à : calculer la moyenne ( ) et la variance ( ) de l’ensemble de données. La variance est la moyenne des carrés des écarts par rapport à la moyenne ; calculer l'écart-type ( ) qui est la racine carrée de la variance ; identifier les valeurs aberrantes en utilisant un seuil basé sur l'écart-type. Un seuil commun est de deux ou trois écarts-types au-dessus et au-dessous de la moyenne. Autrement dit, toute valeur en dehors de l'intervalle (où est le nombre d'écarts-types) peut être considérée comme une valeur aberrante. Encore autrement dit, la valeur est aberrante si ou si ; supprimer de l’ensemble de données ou remplacer les valeurs identifiées comme aberrantes par des valeurs limites comme par exemple ; et optionnellement, il est possible de recalculer la moyenne, la variance, et l'écart-type pour vérifier la consistance de l’ensemble de données. La valeur seuil peut être comprise entre 5% et 15% de la première valeur représentative de l’état du système technique. Le premier modèle peut être un modèle de processus gaussien. Un modèle de processus gaussien est un modèle probabiliste utilisé dans le domaine de l'apprentissage automatique, particulièrement pour la régression et la classification. C'est un modèle non paramétrique basé sur la théorie des processus stochastiques. En particulier, un processus gaussien est une collection de variables aléatoires, où tout sous-ensemble fini de ces variables a une distribution gaussienne (normale) conjointe. Formellement, un processus gaussien est défini par une fonction moyenne et une fonction de covariance. La fonction moyenne donne la moyenne de la distribution gaussienne à chaque point, tandis que la fonction de covariance (ou noyau) donne la covariance entre les valeurs de deux points. Le noyau décrit comment la corrélation entre les données diminue avec la distance. Dans un modèle de processus gaussien, la phase d’inférence est réalisée en examinant la distribution postérieure des fonctions, étant donné les données observées. Cela permet de faire des prédictions avec des mesures d'incertitude. Les modèles de processus gaussien fournissent une mesure d'incertitude avec leurs prédictions. Ils sont également très flexibles et peuvent modéliser une large gamme de fonctions en choisissant simplement un noyau approprié. Enfin, ils peuvent s'adapter à la complexité des données en apprenant la fonction de covariance. Le premier modèle peut être un réseau de neurones de Bayes. Un réseau de neurones de Bayes, ou réseau de neurones bayésien, est une fusion des concepts de réseaux de neurones et d'inférence bayésienne. Les réseaux de neurones bayésiens se distinguent par leur capacité à fonctionner efficacement avec moins de données tout en améliorant la généralisation. Cette caractéristique est cruciale, notamment dans des situations où les données sont limitées ou coûteuses à obtenir. Ils permettent de construire des architectures complexes capables d'apprendre des représentations hiérarchiques à partir des données. Contrairement aux réseaux de neurones traditionnels qui utilisent des paramètres ponctuels, les réseaux de neurones bayésiens emploient des distributions de probabilité pour représenter les incertitudes dans les paramètres du réseau. En d'autres termes, au lieu d'avoir une valeur fixe pour chaque poids dans le réseau, un réseau de neurones bayésien a une distribution de probabilité pour chaque poids, reflétant ainsi l'incertitude sur la valeur de ces poids. L'un des principaux avantages des réseaux de neurones bayésiens réside dans leur capacité à fournir des mesures d'incertitude, ce qui peut être très utile dans de nombreux domaines, où la compréhension de l'incertitude est cruciale. Le document "Hands-On Bayesian Neural Networks - A Tutorial for Deep Learning Users" (Jospin et al.) décrit des réseaux de neurones de Bayes. Le premier modèle peut être un modèle de type Monte Carlo dropout. Il est rappelé que la régularisation est une technique utilisée en apprentissage machine pour prévenir le surajustement (overfitting), c'est-à-dire pour aider le modèle à bien généraliser à partir des données d'entraînement vers les données non vues. Il est rappelé également que le dropout est une technique de régularisation courante qui consiste à "éteindre" aléatoirement certains neurones pendant l'entraînement, ce qui force le réseau à apprendre des représentations plus robustes. Typiquement, le Monte Carlo Dropout est une technique qui étend la méthode de dropout régulière utilisée pendant l'entraînement des réseaux de neurones à la phase de test. Le concept de base du Monte Carlo Dropout est une réalisation où l'utilisation du dropout régulier peut être interprétée comme une approximation bayésienne d'un modèle probabiliste bien connu, le processus gaussien. L'idée principale est de générer des prédictions aléatoires et de les interpréter comme des échantillons d'une distribution probabiliste, permettant ainsi une interprétation bayésienne des prédictions. Pendant la phase de test, le dropout est appliqué, ce qui signifie que certains neurones sont éteints (ou "dropped out") aléatoirement lors de chaque passage en avant à travers le réseau. Chaque configuration de dropout correspond à un échantillon différent de la distribution postérieure sur les poids du réseau, et le processus est répété plusieurs fois pour obtenir une distribution de prédictions. En d’autres termes, lorsque le dropout est appliqué pendant la phase de test, il génère des prédictions différentes à chaque passage, en fonction des neurones qui ont été éteints. Cela permet d'obtenir une distribution de prédictions, plutôt qu'une prédiction unique, à partir desquelles des mesures statistiques telles que la moyenne et l'écart-type peuvent être calculées. Cette distribution de prédictions peut être utilisée pour quantifier l'incertitude associée aux prédictions du modèle. Cette technique vise à représenter l'incertitude du modèle dans l'apprentissage profond en permettant une approximation bayésienne, ce qui est crucial pour obtenir des estimations d'incertitude sur les prédictions du modèle. L'un des avantages du Monte Carlo Dropout est qu'il fournit une manière simple et computationnellement efficace d'obtenir des estimations d'incertitude. De plus, le Monte Carlo dropout nécessite moins de ressources informatiques que les réseaux de neurones bayésiens. Toutefois, il n’est capable de capturer que l'incertitude épistémique. Le document "Dropout as a Bayesian Approximation: Representing Model Uncertainty in Deep Learning" (Gal et al.) décrit une technique de Monte Carlo Dropout. Le premier modèle peut être formé par un ensemble de sous-modèles apprenants. Un tel modèle utilise ainsi une méthode ensembliste, ou méthode d'ensemble, qui est une approche qui consiste à combiner les prédictions de plusieurs sous-modèles (appelés "apprenants") pour améliorer la performance globale du modèle. L'idée fondamentale derrière les méthodes ensemblistes est que la combinaison de plusieurs modèles peut compenser les faiblesses individuelles de chaque modèle, aboutissant ainsi à une meilleure généralisation et à une réduction de l'erreur de prédiction. Dans le présent document, cette combinaison permet de calculer l’intervalle de confiance. Par exemple, les méthodes ensemblistes les plus couramment utilisées sont le bagging, le boosting ou encore le stacking. Une grande variété de sous-modèles apprenants de base peut être utilisée. Il est notamment possible d’utiliser des sous-modèles apprenants de type : arbres de décision, réseaux de neurones, régressions linéaires ou polynomiales, machines à vecteurs de support (SVM), K plus proches voisins (K-NN), réseaux de Bayes, modèles de séries temporelles (ARIMA ou modèles de réseaux de neurones récurrents, RNN). Le premier modèle peut être un réseau de neurones bayésien de type Physics Informed (appelé aussi Bayesian Physics-Informed Neural Networks (B-PINNs)). Les réseaux de neurones de type Physics Informed sont des réseaux de neurones exploitant des données physiques pour améliorer leurs prédictions et leur fiabilité. Il s'agit de réseaux de neurones conçus pour intégrer dans leur architecture des lois ou des équations physiques connues. Cela permet d'apporter aux problèmes physiques des solutions basées sur des données, tout en veillant à ce qu'elles restent cohérentes avec la physique connue. Les B-PINNs combinent des éléments de l'apprentissage profond bayésien et des réseaux neuronaux de type Physics Informed (PINNs). L’entrainement est effectué avec les données physiques et la phase d’inférence est bayésienne, les méthodes de Bayes sont employées pour déterminer l’incertitude des prédictions. L’invention concerne également un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon le type précité, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. L’invention concerne également un support d'enregistrement non transitoire lisible par ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé précité, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. L’invention concerne également un système informatique comprenant - une interface d'entrée pour recevoir des données représentatives d’un système technique, - une mémoire pour stocker au moins les instructions d'un programme d'ordinateur du type précité, - un processeur accédant à la mémoire pour lire lesdites instructions et exécuter ensuite le procédé du type précité, - une interface de sortie pour fournir la valeur prédite finale de l’étape (e). L’invention peut également concerner un véhicule automobile comportant un système informatique du type précité. Bien entendu, ce même procédé peut être utilisé dans d’autres domaines techniques. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse du dessin annexé présentant diverses figures, sur lesquelles : FIG. 1 représente schématiquement un exemple de système informatique selon le présent document, FIG. 2 illustre les différentes étapes du procédé selon un mode de réalisation du présent document, et FIG. 3 est un graphique de l’erreur en fonction du nombre d’itérations d’entrainements selon un procédé de prédiction d’un état d’un système technique. Description détaillée La FIG. 1 représente schématiquement un système informatique 1 comprenant - une interface d'entrée 2 pour recevoir des données issues d’au moins un capteur d’un système technique et représentatives d’un système technique, - une mémoire 3 pour stocker au moins les instructions d'un programme d'ordinateur, - un processeur 4 accédant à la mémoire 3 pour lire lesdites instructions et exécuter ensuite le procédé illustré sur la FIG. 2 , - une interface de sortie 5. Il est maintenant fait référence à la FIG. 2 qui illustre les différentes étapes du procédé selon un mode de réalisation du présent document. Ce procédé vise à prédire un état d’un système technique, par exemple une batterie d’un véhicule automobile, à partir de données réelles issues d’au moins un capteur dudit système technique, en utilisant un premier modèle et un second modèle. Ce procédé comporte une étape EA lors de laquelle des données réelles sont mesurées à l’aide d’au moins un capteur du système technique et reçues par l’interface d’entrée 2. Le capteur fournit par exemple une série temporelle de valeurs de tension, d’intensité ou de température, dans le cas d’une batterie. Ensuite, lors d’une étape EB, il est vérifié (étape EB1) si les données réelles sont cohérentes avec des données d’entrainement. Si les données réelles sont cohérentes (résultat Y) alors ces données réelles sont prétraitées (étape EB2). À l’inverse, si au moins certaines données réelles ne sont pas cohérentes (résultat N), une seconde valeur représentative de l’état du système technique est prédite à l’aide d’un second modèle et le procédé est arrêté (étape EB2’). Ensuite, lors d’une étape EC, une première valeur représentative de l’état du système technique est prédite et est associée à un intervalle de confiance, à l’aide du premier modèle. Puis, lors d’une étape ED, il est déterminé si la longueur de l’intervalle de confiance est supérieure à une valeur seuil ou si ledit intervalle inclut une valeur critique. Si la longueur de l’intervalle de confiance n’est pas supérieure à une valeur seuil et si ledit intervalle n’inclut pas une valeur critique (résultat N), alors la valeur finale prédite est ladite première valeur prédite (valeur prédite par le premier modèle – étape EE). À l’inverse, si la longueur de l’intervalle de confiance est supérieure à une valeur seuil ou si ledit intervalle inclut une valeur critique une seconde valeur représentative de l’état du système technique est prédite à l’aide du second modèle (résultat Y), ladite valeur prédite finale est définie comme étant cette seconde valeur prédite (étape EE’). Comme indiqué précédemment, le premier modèle peut être un modèle de processus gaussien, un réseau de neurones de Bayes ou encore un ensemble de sous-modèles apprenants. Le premier modèle peut également utiliser une technique de régularisation de type Monte Carlo dropout. Comme indiqué précédemment également, le second modèle peut être un modèle théorique décrivant le comportement du système technique en se basant par exemple sur des règles d'expert, des abaques ou des modèles de régression simple. La FIG. 3 représente l’évolution de l’erreur au fur et à mesure de l’étape d’entraînement, dans trois cas de figure. Le graphique de la FIG. 3 a pour abscisse le nombre d’itérations et pour ordonnée le nombre d’erreurs de prédiction. Dans le premier cas (courbe C1) seul le premier modèle est utilisé, l’utilisation du second modèle étant désactivée. Dans le deuxième cas (courbe C2), le passage au second modèle est réalisé avec une valeur seuil haute de la longueur de l’intervalle de confiance. Enfin, dans le troisième cas (courbe C3), le passage au second modèle est réalisé avec une valeur seuil moyenne de la longueur de l’intervalle de confiance. Il est constaté que l’utilisation du second modèle permet de réduire sensiblement l’erreur de prédiction dans le cas du procédé selon l’invention. Il est constaté également que le choix du seuil a une influence sur une telle erreur. Procédé de prédiction d’un état d’un système technique embarqué dans un véhicule automobile à partir de données réelles issues d’au moins un capteur dudit système technique, ledit procédé comportant les étapes : (a) recevoir (EA) lesdites données réelles issues dudit capteur du système technique, (c) prédire (EC) une première valeur représentative de l’état du système technique et un intervalle de confiance associé à ladite valeur prédite, à l’aide d’un premier modèle, ledit premier modèle correspondant à modèle d’apprentissage automatique, (d) déterminer (ED) si la longueur de l’intervalle de confiance est supérieure à une valeur seuil ou si ledit intervalle inclut une valeur critique, et (e) dans la négative, définir (EE) une valeur prédite finale comme étant ladite première valeur prédite, ou, dans l’affirmative, prédire (EE’) une seconde valeur représentative de l’état du système technique à l’aide d’un second modèle, ladite valeur prédite finale étant définie comme étant ladite seconde valeur prédite. Procédé selon la revendication précédente lequel comprend en outre une étape (b) (EB) effectuée entre l’étape (a) et (c), ladite étape (b) comprenant les sous-étapes consistant à : (b1) (EB1) vérifier que les données réelles sont cohérentes avec des données d’entrainement du premier modèle, et (b2) (EB2) si les données réelles sont cohérentes, prétraiter les données réelles ; et si au moins certaines données réelles ne sont pas cohérentes, prédire une seconde valeur représentative de l’état du système technique à l’aide d’un second modèle, une valeur prédite finale étant définie comme étant ladite seconde valeur prédite, et arrêter le procédé. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le second modèle est un modèle de représentation physique. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la valeur seuil est comprise entre 5% et 15% de la première valeur représentative de l’état du système technique. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel le premier modèle est un modèle de processus gaussien. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel le premier modèle est un réseau de neurones bayésien. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel le premier modèle est un modèle de type Monte Carlo dropout. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel le premier modèle est formé par un ensemble de sous-modèles apprenants. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel le premier modèle est un réseau de neurones bayésien de type Physics Informed. Programme d'ordinateur comprenant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l'une des revendications précédentes, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Support d'enregistrement non transitoire lisible par ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 9, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Système informatique (1) comprenant - une interface d'entrée (2) pour recevoir des données représentatives d’un système technique, - une mémoire (3) pour stocker au moins les instructions d'un programme d'ordinateur selon la revendication 10, - un processeur (4) accédant à la mémoire (3) pour lire lesdites instructions et exécuter ensuite le procédé selon l'une des revendications 1 à 9, - une interface de sortie (5) pour fournir la valeur prédite finale de l’étape (e).