FR 3161966 A1 20251107 FR 2404669 A 20240503 Selon un aspect, il est proposé un procédé d’élaboration d’un modèle d’apprentissage automatique pour la classification de signaux de séries temporelles comprenant : -une obtention (20) de caractéristiques de signaux de séries temporelles d’entraînement associés à différentes classes indiquées, - un calcul (25) d’un coefficient de distinction entre classes pour chaque caractéristique et un calcul (26) d’un coefficient de distinction entre classes pour chaque combinaison de caractéristiques à partir d’une distribution des valeurs des caractéristiques pour chaque groupe de signaux de séries temporelles, - un classement (27) des caractéristiques selon le coefficient de distinction de chaque caractéristique et du coefficient de distinction de chaque combinaison de caractéristique, - un entraînement (28) du modèle d’apprentissage automatique en prenant en entrée de ce modèle au moins une caractéristique choisie selon ledit classement. Figure pour l’abrégé : Figure 2 PROCÉDÉ D’ÉLABORATION D’UN MODÈLE D’APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE POUR LA CLASSIFICATION DE SIGNAUX DE SÉRIES TEMPORELLES Des modes de réalisation et de mise en œuvre concernent l’élaboration de modèles d’apprentissage automatique pour la classification de signaux de séries temporelles. Un signal de série temporelle est un ensemble de points de données acquises, par exemple par l’intermédiaire d’un capteur, à des intervalles de temps successifs, notamment à des intervalles réguliers. Chaque point de données d'une série temporelle représente le statut ou la mesure d'un phénomène observé à un moment précis. La classification de signaux de séries temporelles consiste à attribuer une classe (notamment un label ou une catégorie) à chaque série temporelle en fonction de ses caractéristiques. Une telle classification peut être importante dans de nombreux domaines, comme la reconnaissance de gestes, la surveillance de la santé, la finance, et la météorologie, car elle permet d'identifier des comportements ou des états spécifiques à partir des données temporelles. La classification de signaux de séries temporelles peut être basée sur des caractéristiques statistiques ou structurelles des séries temporelles, comme la moyenne, la variance, la tendance, ou les fréquences dominantes, et utilise ces caractéristiques comme entrée pour des classificateurs En particulier, afin de classifier des signaux de séries temporelles, il est possible d’utiliser des modèles d’apprentissage automatique. Par exemple, ces modèles d’apprentissage automatique peuvent mettre en œuvre des algorithmes tels que des forêts aléatoires, des arbres de décision, des machines à vecteurs de support et de réseaux de neurones artificiels. De tels modèles d’apprentissage automatique utilisent un apprentissage supervisé. Le modèle d’apprentissage est entraîné à partir d'un ensemble des signaux de séries temporelles déjà classifiés. Ces signaux de séries temporelles sont associés à différentes classes. Une classe représente un groupe de signaux de séries temporelles ayant une même étiquette (label). Par exemple, un groupe de signaux de séries temporelles peut être associé à une classe correspondant à des signaux de séries temporelles normaux, et un autre groupe de signaux de séries temporelles peut être associé à une classe correspondant à des anomalies. Les signaux de séries temporelles peuvent être directement utilisés en entrée du modèle d’apprentissage automatique. En variante, il est possible d’utiliser uniquement des valeurs de certaines caractéristiques extraites du signal de série temporelle en entrée du modèle d’apprentissage automatique. L’utilisation des valeurs de ces caractéristiques en entrée du modèle d’apprentissage automatique permet de simplifier le modèle d’apprentissage, en réduisant le nombre de point d’entrées du modèle d’apprentissage, et permet généralement d’améliorer ses performances, notamment si les caractéristiques sont bien choisies. On connaît notamment des solutions permettant d’extraire différentes caractéristiques en entrée du modèle d’apprentissage automatique. Du fait du nombre de caractéristiques possibles pouvant être extraites, il est important de déterminer quelles sont les caractéristiques permettant d’obtenir de meilleurs résultats de classification. En particulier, il existe plusieurs solutions permettant de sélectionner certaines caractéristiques à utiliser en entrée du modèle d’apprentissage automatique. Il est par exemple possible d’éliminer les caractéristiques ayant une faible variance. Il est également possible de sélectionner des caractéristiques en effectuant des tests F pour analyser la variance (ANOVA). Il est aussi possible de sélectionner des caractéristiques par des tests du khi carré. Ces solutions peuvent ne pas être optimales dans la sélection des caractéristiques à utiliser en entrée du modèle d’apprentissage automatique. D’autres solutions permettent de sélectionner des caractéristiques lors de l’entraînement du modèle d’apprentissage automatique. Il est par exemple possible d’ajouter ou retirer des caractéristiques à prendre en entrée du modèle d’apprentissage automatique puis de tester les performances du modèle d’apprentissage automatique obtenu après son entraînement. Ces solutions requièrent une configuration du modèle d’apprentissage automatique qui peut s’avérer complexe et chronophage. Ces solutions peuvent être coûteuses en temps de calcul et peuvent requérir de larges quantités de données. Elles peuvent également entraîner un surajustement aux données d’apprentissage et sélectionner des caractéristiques inutiles. Il existe donc un besoin de proposer une solution permettant de sélectionner simplement et de manière pertinente les caractéristiques à prendre en entrée d’un modèle d’apprentissage automatique pour la classification de signaux de séries temporelles. Selon un aspect, il est proposé un procédé mis en œuvre par ordinateur d’élaboration d’un modèle d’apprentissage automatique pour la classification de signaux de séries temporelles comprenant : -une obtention de caractéristiques de signaux de séries temporelles d’entraînement, les signaux de séries temporelles d’entraînement étant regroupés dans au moins deux groupes de signaux de séries temporelles, chaque groupe de signaux de séries temporelles étant associé à une classe indiquée, - une définition de plusieurs combinaisons de caractéristiques, - un calcul d’un coefficient de distinction entre classes pour chaque caractéristique à partir d’une distribution des valeurs de cette caractéristique pour chaque groupe de signaux de séries temporelles, - un calcul d’un coefficient de distinction entre classes pour chaque combinaison de caractéristiques à partir d’une distribution des valeurs de cette combinaison de caractéristiques pour chaque groupe de signaux de séries temporelles, - un classement des caractéristiques selon le coefficient de distinction de chaque caractéristique et du coefficient de distinction de chaque combinaison de caractéristique, - un entraînement du modèle d’apprentissage automatique en prenant en entrée de ce modèle au moins une caractéristique choisie selon ledit classement. Un tel procédé est relativement rapide et efficace pour évaluer la pertinence de chaque caractéristique et de chaque combinaison de caractéristiques. Les caractéristiques sont classées non seulement à partir de la pertinence de chaque caractéristique mais aussi à partir de la pertinence de chaque combinaison de caractéristiques. Cela permet de sélectionner de manière pertinente les caractéristiques à prendre en entrée du modèle d’apprentissage automatique. De la sorte, les performances du modèle d’apprentissage automatique peuvent être améliorées. Un tel procédé permet de sélectionner les caractéristiques à utiliser comme entrée du modèle d’apprentissage. Cette sélection est réalisée de manière à offrir un compromis entre autonomie, précision, efficacité et fiabilité, ce qui en fait une approche polyvalente et fiable pour de nombreuses tâches de classification. En outre, un tel procédé permet de contrôler le nombre de caractéristiques à utiliser comme entrée du modèle d’apprentissage automatique, de manière à limiter les ressources en mémoire et en calcul pour le stockage et l’exécution du modèle d’apprentissage automatique. Dans un mode de mise en œuvre avantageux, la distribution des valeurs d’une caractéristique pour chaque groupe de signaux de séries temporelles est évaluée à partir d’un histogramme pour chaque groupe de signaux de séries temporelles, l’histogramme dénombrant, pour différentes plages de valeurs définies, un nombre de signaux de séries temporelles dudit groupe ayant une valeur pour cette caractéristique comprise dans chaque plage de valeurs définies. L’utilisation des histogrammes permet d’éviter un surajustement aux signaux de séries temporelles utilisés pour l’entraînement. En particulier, Le nombre de plages de valeurs de l’histogramme est lié au nombre de signaux de série temporelles. Ce nombre de plages de valeurs est par exemple déterminé par une règle de Sturges. Cela permet d’éviter d’avoir un nombre de plages de valeurs limité pour éviter un surajustement. De préférence, le calcul d’un coefficient de distinction entre classes pour une caractéristique comprend : - un calcul d’un indice de distinction de cette caractéristique en sommant le nombre de signaux de séries temporelles du groupe de signaux de séries temporelles le plus représenté pour chaque plage de valeurs de cette caractéristique, - une division de cet indice de distinction par le nombre total de signaux de séries temporelles pour obtenir ledit coefficient de distinction. Avantageusement, le calcul d’un coefficient de distinction entre classes pour une combinaison de caractéristiques comprend : - un calcul d’un indice de distinction de cette combinaison de caractéristiques en sommant le nombre de signaux de séries temporelles du groupe le plus représenté pour chaque combinaison de plages de valeurs, chaque combinaison de plages de valeurs étant formée d’une plage de valeurs pour chaque caractéristique de ladite combinaison de caractéristiques, - une division de cet indice de distinction par le nombre total de signaux de séries temporelles pour obtenir ledit coefficient de distinction. Selon un autre aspect, il est proposé un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un procédé d’élaboration d’un modèle d’apprentissage automatique tel que décrit précédemment. Selon un autre aspect, il est proposé un système informatique comprenant : - une mémoire configurée pour stocker un produit programme d’ordinateur tel que décrit précédemment ainsi que des caractéristiques de signaux de séries temporelles pour élaborer un modèle d’apprentissage automatique pour la classification de tels signaux de séries temporelles, - une unité de traitement configurée pour exécuter ledit produit programme d’ordinateur. Selon un autre aspect, il est proposé un support de données lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le produit programme d'ordinateur tel que décrit précédemment. D’autres avantages et caractéristiques de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée de modes de réalisation, nullement limitatifs, et des dessins annexés sur lesquels : FIG. 1 FIG. 2 FIG. 3 ; et FIG. 4 illustrent des modes de réalisation et de mise en œuvre de l’invention. La FIG. 1 illustre un mode de réalisation d’un système informatique SYS1 configuré pour mettre en œuvre un procédé d’élaboration d’un modèle d’apprentissage automatique pour la classification de signaux de séries temporelles, tel que décrit dans la suite en relation avec la FIG. 2 . Le système informatique SYS1 comprend une unité de traitement UT1 et une mémoire MEM1. Un tel système informatique SYS1 peut être un ordinateur personnel ou bien un serveur par exemple. La mémoire MEM1 comporte un programme d’ordinateur PRG1 comprenant des instructions qui, lorsque le programme PRG1 est exécuté par l’unité de traitement UT1 du système informatique SYS1, conduisent celle-ci à mettre en œuvre le procédé de génération d’un modèle d’apprentissage automatique. La mémoire MEM1 est également configurée pour stocker des signaux de séries temporelles SIG utilisés pour l’entraînement du modèle d’apprentissage automatique. Les signaux de séries temporelles SIG sont fournies par un utilisateur du système informatique SYS1 souhaitant élaborer un modèle d’apprentissage automatique pour la classification de signaux de séries temporelles. Les signaux de séries temporelles SIG peuvent être obtenus à partir de données acquises par des capteurs puis fournies au système informatique SYS1. Les signaux de séries temporelles SIG peuvent par exemple correspondre à tout type de signal analogique ou numérique, par exemple des signaux de vibration, des mesures de courant etc. Les signaux de séries temporelles SIG utilisés pour l’entraînement du modèle d’apprentissage automatique comportent des signaux associés à différentes classes. Une classe représente un groupe de signaux de séries temporelles ayant une même étiquette (label). Par exemple, un groupe de signaux de séries temporelles peut être associé à une classe correspondant à des signaux de séries temporelles normaux, et un autre groupe de signaux de séries temporelles peut être associé à une classe correspondant à des anomalies. Ici, les signaux de séries temporelles sont répartis dans deux groupes de signaux de séries temporelles. Néanmoins, il est possible de prévoir plus de deux groupes de signaux de séries temporelles. Plus particulièrement, les caractéristiques FTR des signaux de séries temporelles sont des mesures quantitatives ou des propriétés des signaux de séries temporelles qui permettent de les distinguer les uns des autres et de les associer à des classes particulières. Les caractéristiques FTR peuvent être extraites des signaux de séries temporelles en les mesurant ou en les calculant. Ces caractéristiques peuvent être stockées dans la mémoire MEM1. L’unité de traitement UT1 est configurée pour élaborer un modèle d’apprentissage automatique MDL en mettant en œuvre le procédé d’élaboration décrit ci-après. En particulier, l’unité de traitement UT1 est configurée pour élaborer un modèle d’apprentissage automatique MDL en exécutant le programme d’ordinateur PRG1 à partir desdits signaux de séries temporelles SIG. La FIG. 2 illustre un mode de mise en œuvre d’un procédé d’élaboration d’un modèle d’apprentissage automatique pour la classification de signaux de séries temporelles. Un tel procédé d’élaboration peut être exécuté par un système informatique tel que décrit précédemment. Le procédé comprend une obtention 20 de signaux de séries temporelles SIG associées à différentes classes. Chaque classe est ainsi définie par un groupe de signaux de séries temporelles. Les signaux de séries temporelles peuvent être acquis à partir de capteurs. Le procédé comprend une définition 21 d’au moins une caractéristique FTR des signaux de séries temporelles à étudier pour classifier ces signaux de séries temporelles. Ces caractéristiques sont définies par l’utilisateur. Ces caractéristiques peuvent être des caractéristiques statistiques ou structurelles. Les caractéristiques FTR des signaux de séries temporelles peuvent comprendre des amplitudes, des fréquences, des durées, des minimums, des maximums, des moyennes, des écart-types, un pic de transformation de Fourier rapide, une énergie de transformation de Fourier rapide, intégrale curviligne, une entropie, un nombre de passage par une valeur moyenne, etc. Le procédé comprend ensuite une extraction 22 des valeurs desdites caractéristiques FTR des signaux de séries temporelles utilisés pour l’entraînement du modèle d’apprentissage automatique. Différentes techniques peuvent être mises en œuvre pour extraire ces caractéristiques des signaux de séries temporelles. Il est par exemple possible d’utiliser une fenêtre temporelle glissante, une transformée en ondelette ou encore une transformée de Fourier sur chaque signal de série temporelle. Le choix de la technique à mettre en œuvre pour extraire une caractéristique d’un signal de série temporelle dépend du type de cette caractéristique. En variante, il est possible pour l’utilisateur de fournir directement des caractéristiques de signaux de séries temporelles. Au moins une partie des caractéristiques étudiées sont destinées à être utilisées en entrée du modèle d’apprentissage automatique. Les valeurs des caractéristiques extraites servent donc de données d’apprentissage pour l’entraînement du modèle d’apprentissage automatique. Le procédé comprend également une définition 23 de différentes combinaisons de caractéristiques étudiées. Par exemple, chaque combinaison de caractéristiques est constituée de deux caractéristiques. Néanmoins, il est possible de prévoir des combinaisons de caractéristiques constituées de plus de deux caractéristiques. Le procédé comprend ensuite une élaboration 24 d’un histogramme pour chaque caractéristique étudiée et pour chaque classe des signaux de séries temporelles. Cela permet d’étudier la distribution des valeurs de chaque caractéristique étudiée pour les différentes classes. Chaque histogramme associé à une caractéristique étudiée est élaboré à partir de plages de valeurs définies pour cette caractéristique. En particulier, les plages de valeurs peuvent être définies par découpage des valeurs extraites des signaux de séries temporelles. Les plages de valeurs peuvent par exemple être définies en utilisant la règle de Sturges ou la règle de Freedman-Diaconis ou encore la règle de Scott, bien connues de l’homme du métier. Le nombre de plages de valeurs définit une granularité de l’analyse de la distribution des valeurs de chaque caractéristique étudiée. Chaque histogramme est utilisé pour dénombrer, pour chaque plage de valeurs définie pour la caractéristique étudiée, un nombre de signaux de séries temporelles d’une classe ayant une valeur associée à la caractéristique étudiée comprise dans ladite plage de valeurs. Un histogramme présente ainsi des barres (en anglais « bin ») associées aux différentes plages de valeurs définies. Chaque barre illustre alors le nombre d’occurrences de signaux de séries temporelles de la classe associée à cet histogramme pour la plage de valeurs de la caractéristique étudiée associée à cette barre. L’histogramme peut être stocké en mémoire MEM1 sous forme d’un tableau. Chaque case du tableau est alors associée à une plage de valeurs et à un nombre d’occurrences de signaux de séries temporelles d’une classe ayant une valeur pour cette caractéristique comprise dans cette plage de valeurs. La FIG. 3 illustre un exemple de graphique H_FTR représentant deux histogrammes associés à deux classes CLS1, CLS2 de signaux de séries temporelles pour une caractéristique étudiée. Les nombres d’occurrences NB_SIG sont illustrés en ordonnée et les plages de valeurs sont illustrées en abscisse. Afin de distinguer les deux histogrammes, l’histogramme associé à la classe CLS1 présente des contours plus épais que les contours de l’histogramme associé à la classe CLS2. Pour chaque plage de valeur, le contour de la barre des histogrammes la plus élevée est en trait plein, et le contour de la barre des histogrammes la moins élevée est segmentée. Les histogrammes sont utilisés pour analyser la distribution des signaux de séries temporelles de chaque classe pour les différentes caractéristiques étudiées ainsi que pour les différentes combinaisons de caractéristiques définies. Cette analyse permet de déterminer quelles caractéristiques permettent de mieux distinguer les différentes classes de signaux de séries temporelles. En particulier, le procédé comprend ensuite un calcul 25 d’un coefficient de distinction pour chaque caractéristique étudiée. Pour calculer ce coefficient de distinction, le procédé comprend une comparaison entre les histogrammes des différentes classes de signaux de séries temporelles pour chaque caractéristique étudiée. Ainsi, pour chaque plage de valeurs, le nombre d’occurrences de signaux de séries temporelles ayant une valeur dans cette plage de valeurs est comparé entre chaque classe. Le nombre d’occurrences le plus grand est alors ajouté à un indice de distinction. En conséquence, pour chaque plage de valeurs, seul le nombre d’occurrences des signaux de la classe la plus représentée est conservé et sommé pour obtenir l’indice de distinction. Par exemple, sur la FIG. 3 , le nombre d’occurrences retenu pour chaque plage de valeurs est représenté en trait plein et le nombre d’occurrences non retenu pour chaque plage de valeurs est représenté en pointillé. L’indice de distinction est donc obtenu par la formule mathématique suivante : , où est le nombre d’occurrences de signaux de séries temporelles de la classe x ayant une valeur de la caractéristique étudiée dans la plage j de valeurs, et est le nombre d’occurrences de signaux de séries temporelles de la classe y ayant une valeur de la caractéristique étudiée dans la plage j de valeurs, n plages de valeurs étant définies pour la caractéristique étudiée. Le coefficient de distinction d’une caractéristique étudiée est calculé en divisant l’indice de distinction par le nombre de signaux de séries temporelles. Ainsi, le coefficient de distinction d’une caractéristique étudiée est obtenu par la formule mathématique : , où IND sgl est l’indice de distinction calculé pour la caractéristique étudiée et NB_DAT est le nombre total de signaux de séries temporelles des différentes classes. Le procédé comprend également un calcul 26 de coefficients de distinction pour différentes combinaisons de caractéristiques. Le calcul de ces coefficients de distinction utilise les histogrammes précédemment élaborés pour chaque caractéristique étudiée et pour chaque classe. En particulier, pour chaque combinaison de caractéristiques définie, le procédé comprend une comparaison 27 entre les histogrammes des différentes classes de signaux de séries temporelles élaborés pour chaque caractéristique de ladite combinaison. Par exemple, la FIG. 4 illustre un graphique de distribution GRPH de signaux de séries temporelles de deux classes CLS1 et CLS2 pour deux caractéristiques FTR1 et FTR2. Le graphique de distribution est obtenu à partir de graphes d’histogrammes H_FRT1 et H_FRT2 élaborés pour les caractéristiques FRT1 et FRT2 respectivement. Le graphique de distribution illustre des zones ZNE présentant comme dimensions les largeurs de plages de valeurs P_FTR1 et P_FTR2 des caractéristiques FTR1 et FTR2 respectivement. Pour chaque combinaison de plages de valeurs des caractéristiques de chaque combinaison de caractéristiques étudiée, le nombre d’occurrences de signaux de séries temporelles ayant des valeurs dans cette combinaison de plages de valeurs est comparé entre chaque classe. Par exemple, à la FIG. 4 , on compare le nombre d’occurrences de signaux de séries temporelles des deux classes CLS1 et CLS2 dans chaque zone ZNE. Le nombre d’occurrences le plus grand est alors ajouté à un indice de distinction pour cette combinaison de caractéristiques. Ainsi, pour chaque plage de valeurs seul le nombre d’occurrences des signaux de la classe la plus représentée est conservé et sommé pour obtenir l’indice de distinction pour cette combinaison de caractéristiques. L’indice de distinction pour une combinaison de deux caractéristiques est donc obtenu par la formule mathématique suivante : , où j correspond à une plage de valeurs d’une première caractéristique de la combinaison de caractéristiques étudiée, k correspond à une plage de valeurs d’une deuxième caractéristique de la combinaison de caractéristiques étudiée, est le nombre d’occurrences de signaux de séries temporelles de la classe x ayant des valeurs pour les caractéristiques de la combinaison étudiée dans les plages j et k de valeurs, et est le nombre d’occurrences de signaux de séries temporelles de la classe x ayant des valeurs pour les caractéristiques de la combinaison étudiée dans les plages j et k de valeurs, n plages de valeurs étant définies pour la première caractéristique, et m plages de valeurs étant définies pour la deuxième caractéristique. Ainsi, le coefficient de distinction d’une combinaison de caractéristiques est obtenu par la formule mathématique : , où IND comb est l’indice de distinction calculé pour la combinaison de caractéristiques étudiée et NB_DAT est le nombre total de signaux de séries temporelles des différentes classes. Le coefficient de distinction de chaque caractéristique permet d’évaluer la pertinence de chaque caractéristique pour distinguer les différentes classes et de sélectionner les caractéristiques les plus pertinentes. Le coefficient de distinction de chaque combinaison de caractéristiques permet d’évaluer la pertinence de chaque combinaison de caractéristiques pour distinguer les différentes classes et de sélectionner les combinaisons de caractéristiques les plus pertinentes. Plus particulièrement, le procédé comprend un classement 27 des caractéristiques étudiées selon le coefficient de distinction de chaque caractéristiques et le coefficient de distinction de chaque combinaison de caractéristiques. Plus le coefficient de distinction d’une caractéristique est élevé, plus le rang de cette caractéristique sera élevé. En outre, plus un coefficient de distinction d’une combinaison de caractéristique est élevé, plus le rang de ces caractéristiques sera élevé. La corrélation entre les caractéristiques est également prise en compte dans le classement des caractéristiques. En particulier, le classement est ajusté en fonction des meilleures performances, réduites d’un facteur de corrélation pour les caractéristiques les mieux classées. Le facteur de corrélation est inférieur à 10%, par exemple de l’ordre de 5%. Cela permet de sélectionner les caractéristiques les plus pertinentes tout en évitant une redondance et un surajustement. Ensuite, le procédé comprend un entraînement 28 d’un modèle d’apprentissage automatique pour la classification de signaux de séries temporelles acquis par un capteur tel que celui décrit précédemment. Le modèle d’apprentissage automatique peut comprendre des algorithmes tels que des forêts aléatoires et des arbres de décision, des machines à vecteurs de support et de réseaux de neurones artificiels. L’entraînement du modèle d’apprentissage automatique est réalisé en utilisant en entrée du modèle d’apprentissage automatique au moins une caractéristique étudiée et choisie en fonction du classement établi précédemment. Plus particulièrement, l’utilisateur définit un nombre de caractéristiques comme hyperparamètre pour l’entraînement du modèle d’apprentissage automatique. Ainsi, le nombre de caractéristiques prises en entrée du modèle d’apprentissage automatique peut varier lors de l’entraînement du modèle d’apprentissage automatique. Les caractéristiques prises en entrée du modèle d’apprentissage automatique sont définies à partir de leur classement en partant du meilleur rang (c’est-à-dire le rang le plus élevé). L’utilisation du classement des caractéristiques permet de limiter l’utilisation de ressources de mémoire et de calcul en évitant d’utiliser des caractéristiques ne permettant pas de distinguer suffisamment les classes. Cela permet donc d’améliorer l’efficacité et les performances du modèle d’apprentissage automatique. L'entraînement du modèle d’apprentissage automatique est réalisé de manière supervisée. En particulier, durant l’entraînement, le modèle d’apprentissage automatique apprend à classifier les signaux de séries temporelles en comparant la classification obtenue en sortie du modèle d’apprentissage automatique à la classe correspondant au signal de série temporelle pris en entrée. Cela se fait en ajustant des paramètres internes du modèle (par exemple, les poids dans un réseau de neurones) pour minimiser une fonction de coût ou de perte, qui mesure l'écart entre la classification obtenue en sortie du modèle d’apprentissage automatique et la classe de chaque signal de série temporelle reçu en entrée. Ensuite, à la fin de l’entraînement du modèle d’apprentissage automatique, ces performances sont évaluées pour vérifier sa capacité à classifier des signaux de séries temporelles. Il est ensuite possible d’effectuer de nouveau l’entraînement du modèle d’apprentissage automatique en utilisant d’autres hyperparamètres, notamment en modifiant le nombre de caractéristiques à prendre en entrée du modèle d’apprentissage automatique. Un tel procédé est relativement rapide et efficace pour évaluer la pertinence de chaque caractéristique et de chaque combinaison de caractéristiques. Les caractéristiques sont classées non seulement à partir de la pertinence de chaque caractéristique mais aussi à partir de la pertinence de chaque combinaison de caractéristiques. Cela permet de sélectionner de manière pertinente les caractéristiques à prendre en entrée du modèle d’apprentissage automatique. De la sorte, les performances du modèle d’apprentissage automatique peuvent être améliorées. La mise en œuvre d’un tel procédé permet d’éviter pour l’utilisateur un réglage approfondi des hyperparamètres et une définition d’un modèle d’apprentissage automatique spécifique pour la sélection des caractéristiques. En outre, un tel procédé permet de contrôler le nombre de caractéristiques à utiliser comme entrée du modèle d’apprentissage automatique, de manière à limiter les ressources en mémoire et en calcul pour le stockage et l’exécution du modèle d’apprentissage automatique. Un tel procédé permet de sélectionner les caractéristiques à utiliser comme entrée du modèle d’apprentissage. Cette sélection est réalisée de manière à offrir un compromis entre autonomie, précision, efficacité et fiabilité, ce qui en fait une approche polyvalente et fiable pour de nombreuses tâches de classification. L’utilisation des histogrammes permet d’éviter un surajustement aux signaux de séries temporelles utilisés pour l’entraînement. L’utilisation des histogrammes permet également de réduire un temps de calcul pour sélectionner les caractéristiques à utiliser, notamment lorsque le nombre de signaux de séries temporelles est important. Procédé mis en œuvre par ordinateur d’élaboration d’un modèle d’apprentissage automatique pour la classification de signaux de séries temporelles comprenant : -une obtention (20) de caractéristiques de signaux de séries temporelles d’entraînement, les signaux de séries temporelles d’entraînement étant regroupés dans au moins deux groupes de signaux de séries temporelles, chaque groupe de signaux de séries temporelles étant associé à une classe indiquée, - une définition (23) de plusieurs combinaisons de caractéristiques, - un calcul (25) d’un coefficient de distinction entre classes pour chaque caractéristique à partir d’une distribution des valeurs de cette caractéristique pour chaque groupe de signaux de séries temporelles, - un calcul (26) d’un coefficient de distinction entre classes pour chaque combinaison de caractéristiques à partir d’une distribution des valeurs de cette combinaison de caractéristiques pour chaque groupe de signaux de séries temporelles, - un classement (27) des caractéristiques selon le coefficient de distinction de chaque caractéristique et du coefficient de distinction de chaque combinaison de caractéristique, - un entraînement (28) du modèle d’apprentissage automatique en prenant en entrée de ce modèle au moins une caractéristique choisie selon ledit classement. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la distribution des valeurs d’une caractéristique pour chaque groupe de signaux de séries temporelles est évaluée à partir d’un histogramme pour chaque groupe de signaux de séries temporelles, l’histogramme dénombrant, pour différentes plages de valeurs définies, un nombre de signaux de séries temporelles dudit groupe ayant une valeur pour cette caractéristique comprise dans chaque plage de valeurs définies. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le calcul d’un coefficient de distinction entre classes pour une caractéristique comprend : - un calcul d’un indice de distinction de cette caractéristique en sommant le nombre de signaux de séries temporelles du groupe de signaux de séries temporelles le plus représenté pour chaque plage de valeurs de cette caractéristique, - une division de cet indice de distinction par le nombre total de signaux de séries temporelles pour obtenir ledit coefficient de distinction. Procédé selon l’une des revendications 2 ou 3, dans lequel le calcul d’un coefficient de distinction entre classes pour une combinaison de caractéristiques comprend : - un calcul d’un indice de distinction de cette combinaison de caractéristiques en sommant le nombre de signaux de séries temporelles du groupe le plus représenté pour chaque combinaison de plages de valeurs, chaque combinaison de plages de valeurs étant formée d’une plage de valeurs pour chaque caractéristique de ladite combinaison de caractéristiques, - une division de cet indice de distinction par le nombre total de signaux de séries temporelles pour obtenir ledit coefficient de distinction. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications 1 à 4. Système informatique comprenant : - une mémoire (MEM1) configurée pour stocker un produit programme d’ordinateur selon la revendication 5 ainsi que des caractéristiques de signaux de séries temporelles pour élaborer un modèle d’apprentissage automatique pour la classification de tels signaux de séries temporelles, - une unité de traitement (UT1) configurée pour exécuter ledit produit programme d’ordinateur. Support de données lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le produit programme d'ordinateur selon la revendication 5.