FR 3160790 A1 20251003 FR 2403334 A 20240329 Un aspect de l’invention concerne un procédé (1) de surveillance d’une santé x d'un moteur d'aéronef comprenant un entrainement (40) d’un réseau neuronal, le réseau neuronal étant configuré pour fournir en sortie une prédiction de paramètres de la santé x du moteur d’aéronef et prenant en entrée les données de mesure Y du moteur d’aéronef, l’entraînement étant en outre effectué à partir d’un jeu de données d’entraînement comprenant les données de mesure Y bruitées et générées à partir d’une simulation du moteur d’aéronef. Figure à publier avec l’abrégé : Figure 1 Procédé de surveillance d’une santé d’un moteur d’aéronef DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de l’aéronautique. La présente invention concerne un procédé de surveillance d’une santé d’un moteur d’aéronef et en particulier une telle surveillance à partir d’un réseau neuronal. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Les procédés de surveillance de la santé d’un moteur d’aéronef en aéronautique utilisent des données de mesure issues de capteurs et/ou des données d'analyse. Ces données peuvent être des données d’un aéronef ou des données d’un moteur de l’aéronef. Ces procédés de surveillance exploitent ensuite ces données pour générer des indicateurs et alertes sur l’état de santé et d’usage du moteur. Ces indicateurs et alertes peuvent être envoyés à un opérateur, afin de gérer au mieux l’utilisation du moteur de l’aéronef. Il est par exemple possible d’anticiper les besoins de maintenance futurs d'un aéronef ou d'un système de l’aéronef. Une telle surveillance permet notamment d'optimiser les programmes de maintenance et/ou de réduire les temps d'arrêt non planifiés et/ou d'améliorer la disponibilité et la fiabilité des aéronefs. Le moteur d’aéronef est par exemple une turbomachine et le procédé de surveillance de la santé de la turbomachine comprend le suivi de paramètres modulaires tels que les rendements et débits de différents compresseurs et/ou turbines de la turbomachine. Plusieurs méthodes classiques pour surveiller la santé de la turbomachine existent telles que l’analyse thermodynamique, « gas path analysis » en anglais, le filtrage bayésien sur des variables d’intérêt ou encore les méthodes par réduction de dimension et plus proches voisins. Les réseaux neuronaux sont aussi utilisés pour surveiller la santé d’un moteur d’aéronef. De manière classique, un procédé de surveillance de la santé d’un moteur d’aéronef basé sur un réseau de neurones peut comprendre trois étapes : Génération d’un jeu de données d’entraînement constitué de valeurs des rendements et des débits d'air des modules du moteur d’aéronef et des mesures d'un ensemble de capteurs simulées par un simulateur thermodynamique à un seul point de fonctionnement prédéterminé. Pour rappel, un point de fonctionnement, aussi appelé point opérationnel, correspond à un fonctionnement du moteur d’aéronef pour des entrées prédéterminées fournies au moteur d’aéronef, Entraînement du réseau neuronal en utilisant le jeu de données d’entraînement, et utiliser le réseau neuronal entraîné en conditions réelles afin de retrouver les rendements et débits d'air des modules du moteur à partir des mesures observées. Les procédés de surveillance de la santé d’un moteur utilisant des réseaux neuronaux présentent plusieurs avantages par rapport aux autres méthodes de l’art antérieur. Par exemple, les procédés de surveillance de la santé d’un moteur utilisant des réseaux neuronaux permettent une exécution plus rapide en conditions réelles que l’analyse thermodynamique puisqu’ils ne nécessitent pas d’optimisation pendant le traitement de la donnée réelle. De plus, les procédés de surveillance de la santé d’un moteur utilisant des réseaux neuronaux ne reposent pas sur des hypothèses fortes de lois statistiques contrairement aux méthodes de filtrage bayésien sur des variables d’intérêt. Enfin, les procédés de surveillance de la santé d’un moteur utilisant des réseaux neuronaux ne nécessitent pas de discrétisation de l’espace, ce qui introduit des limitations supplémentaires de précisions, c'est le cas de méthodes telles que les méthodes par réduction de dimension et plus proches voisins, qui nécessitent une discrétisation de l’espace. Lorsqu’un moteur d’aéronef, ayant des paramètres de santé donnés, est observé par le biais de capteurs, il est possible que le système d’équations modélisant la relation entre la santé du moteur d’aéronef et les données de mesure pour une observation donnée, ne permette pas de faire la différence entre plusieurs ensembles de paramètres de santé du moteur d’aéronef. En d’autres termes, une même observation par des capteurs peut amener à plusieurs solutions pour les paramètres de santé du moteur d’aéronef. Ce scénario est connu sous le nom de cas sous-déterminé, et apparait lorsque peu de capteurs sont disponibles par rapport aux nombres de paramètres de santé à déterminer. Aucune des méthodes classiques pour surveiller la santé de la turbomachine ne permet de résoudre ce problème de manière satisfaisante. Par exemple, les méthodes classiques par réseaux neuronaux ne parviennent pas à donner des performances acceptables dans des cas sous-déterminés. Une solution à ce problème est d’augmenter le nombre de capteurs utilisés. Toutefois cette solution présente plusieurs inconvénients. Tout d’abord, ajouter des capteurs de mesure présente un coût financier important et ajoute des contraintes supplémentaires sur le système telles que du poids supplémentaire au système et/ou des tâches de maintenance additionnelles pour gérer ces capteurs. Il existe donc un besoin de fournir un procédé de surveillance de la santé d’un moteur d’aéronef limitant, au moins partiellement, les problèmes liés aux procédés de l’art antérieur. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en proposant un procédé de surveillance d’une santé d’un moteur d’aéronef se basant sur un réseau neuronal combiné avec l’utilisation d’une perspective multipoints, qui consiste à imposer une ou des hypothèses appropriées de lien entre la santé du moteur d’aéronef et les points de fonctionnement. De plus, la génération du jeu de données d’entraînement du réseau neuronal comprend l’ajout de bruit aux données de mesures utilisées afin d’améliorer la précision de prédiction de l’état de santé du moteur en conditions réelles. Un aspect de l’invention concerne un procédé de surveillance d’une santé x d'un moteur d'aéronef comprenant un entrainement d’un réseau neuronal, le réseau neuronal étant configuré pour fournir en sortie une prédiction de paramètres de la santé x du moteur d’aéronef et prenant en entrée des données de mesure Y du moteur d’aéronef, l’entraînement étant en outre effectué à partir de : un jeu de données d’entraînement comprenant des données de mesure Y bruitées et générées à partir d’une simulation du moteur d’aéronef effectuée : selon au moins une hypothèse métier relevant de la connaissance du moteur d’aéronef, et selon un point ou plusieurs de fonctionnement u de l’ensemble de points de fonctionnement U du moteur d’aéronef et des paramètres de la santé x du moteur d’aéronef, une fonction pénalisant un écart entre les paramètres de la santé x du moteur d’aéronef correspondant aux données de mesure Y et la prédiction des paramètres de la santé x obtenus en fournissant au réseau neuronal entraîné les données de mesure Y générées et bruitées. Grâce à l’invention, le procédé de surveillance d’une santé d’un moteur d’aéronef a une grande rapidité d’exécution en conditions réelles, c’est-à-dire durant la phase d’inférence du réseau neuronal. De plus, la santé du moteur d’aéronef est estimée de manière précise même dans les cas sous-déterminés. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon un 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 est mis en œuvre par un dispositif de surveillance comprenant un ensemble de capteurs adaptés pour effectuer des mesures d’un fonctionnement du moteur d’aéronef et étant configuré pour comprendre un simulateur du moteur d’aéronef, le simulateur prenant en entrée des paramètres de la santé x du moteur d’aéronef et un point de fonctionnement u du moteur d’aéronef, et fournissant en sortie des données de mesure Y générées correspondantes, La simulation du moteur d’aéronef permettant la génération du jeu de données d’entraînement est effectuée avec le simulateur du moteur d’aéronef et le jeu de données d’entraînement est obtenu en effectuant en outre, après l’étape d’acquisition et avant l’étape d’entraînement, des étapes additionnelles de : Obtention d’au moins une hypothèse métier, la au moins une hypothèse métier étant une hypothèse de lien entre la santé x du moteur d’aéronef et des valeurs de paramètres de l’ensemble des points de fonctionnement, Génération du jeu de données d’entraînement, chaque donnée d’entraînement comprenant des données de mesure Y générées et bruitées ainsi que des paramètres de la santé x du moteur d’aéronef et un point de fonctionnement u du moteur d’aéronef, la génération étant effectuée en respectant l’hypothèse de lien et comprend pour chaque donnée d’entraînement : Obtention des données de mesure Y générées en fournissant au simulateur du moteur d’aéronef les paramètres de la santé x du moteur d’aéronef et un point de fonctionnement u du moteur d’aéronef, le point de fonctionnement u du moteur d’aéronef étant compris dans l’ensemble de points de fonctionnement U, Ajout de bruit aux données de mesure Y générées, l’entraînement du réseau neuronal est effectué en outre en utilisant le jeu de données d’entraînement, le réseau neuronal prenant en outre en entrée le point de fonctionnement u du moteur d’aéronef, la fonction d’entraînement pénalisant un écart, pour chaque donnée d’entraînement, entre les paramètres de la santé x du moteur d’aéronef de la donnée d’entrainement et les paramètres de la santé x obtenus en fournissant au réseau neuronal les données de mesure Y générées et le point de fonctionnement du moteur d’aéronef de la donnée d’entraînement, et Diagnostic de la santé x du moteur d’aéronef en utilisant le réseau neuronal entraîné, l’hypothèse métier comprend au moins une hypothèse parmi une hypothèse multipoints et une hypothèse temporelle, avec : l’hypothèse multipoints consistant à considérer que la santé x du moteur d’aéronef a une influence sur les valeurs des paramètres de l’ensemble des points de fonctionnement et que le lien entre la santé x du moteur d’aéronef est la valeur des points de fonctionnement est prédéterminé, et l’hypothèse temporelle consistant à considérer que la santé x du moteur d’aéronef évolue dans le temps et que l’évolution dans le temps de la santé x est prédéterminée. le réseau neuronal est de type : Un perceptron multicouche, ou Un réseau neuronal récurrent, ou Un réseau neuronal convolutif, ou Un transformeur. l’ajout de bruit aux données de mesure Y générées comprend, pour chaque donnée de mesure, l’ajout d’un échantillon d’une distribution de bruit ayant une moyenne et des variances prédéterminées, le procédé comprend en outre une étape de validation du réseau neuronal entraîné, effectuée entre l’entraînement du réseau neuronal et le diagnostic de la santé x du moteur d’aéronef, et l’étape de validation comprenant : Génération d’un jeu de données de validation, chaque donnée de validation comprenant des données de mesures Y et des paramètres de la santé x du moteur d’aéronef et le point de fonctionnement du moteur d’aéronef, la génération étant effectuée en respectant l’hypothèse de lien et comprend pour chaque donnée de validation : Obtention des données de mesures Y en fournissant au simulateur du moteur d’aéronef les paramètres de la santé x du moteur d’aéronef et le point de fonctionnement du moteur d’aéronef, Ajout de bruit aux données de mesures Y comprenant, pour chaque donnée de mesure y, l’ajout d’un échantillon respectant une distribution gaussienne de bruit ayant une moyenne égale à zéro et une variance égale à une matrice de variance prédéterminée des bruits de l’ensemble des capteurs. Validation du réseau neuronal entraîné en utilisant le jeu de données de validation et en vérifiant que l’écart, pour chaque donnée de validation, entre les paramètres de la santé x du moteur d’aéronef de la donnée d’entrainement et les paramètres de la santé x obtenus est inférieur à un seuil prédéterminé. Un autre aspect de l’invention concerne un système comprenant un ensemble de capteurs adaptés pour effectuer des mesures sur un moteur d’aéronef et un ordinateur configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention. Un aspect supplémentaire de l’invention concerne un aéronef comprenant le système selon l’invention. L’invention concerne aussi un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. Enfin, l’invention concerne un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. 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 FIG. 1 montre un schéma synoptique illustrant les étapes d'un exemple du procédé selon l'invention. DESCRIPTION DETAILLEE Sauf précision contraire, un même élément apparaissant sur des figures différentes présente une référence unique. La FIG. 1 est un schéma synoptique illustrant les étapes d'un exemple du procédé 1 selon l'invention. Les étapes obligatoires de l'exemple du procédé 1 sont indiquées par un rectangle en traits pleins et les étapes facultatives sont indiquées par un rectangle en traits pointillés. Le procédé 1 est mis en œuvre par un dispositif de surveillance comprenant un ensemble de capteurs adaptés pour effectuer des mesures d’un fonctionnement du moteur d’aéronef. De plus, le dispositif surveillance est configuré pour comprendre un simulateur du moteur d’aéronef. Par exemple, le dispositif comprend un ordinateur ou par un processeur configuré pour fournir un simulateur du moteur d’aéronef. Ainsi, des étapes du procédé 1 peuvent être mises en œuvre par un processeur compris dans un système de surveillance de la santé d’un moteur d’aéronef. Le système de surveillance a de préférence la structure d’un calculateur, en l’occurrence un calculateur de bord, et/ou d’un ordinateur. Il comprend un circuit électronique, en une ou plusieurs parties, équipé d’au moins d’une mémoire de type non-volatile, et d’un processeur permettant d’exécuter des opérations logiques. Il peut comprendre aussi une ou plusieurs autres mémoires, de type mémoire vive ou d’un autre type, et un ou plusieurs autres processeurs. Par « mis en œuvre par ordinateur », on entend que les étapes, ou pratiquement toutes les étapes du procédé 1, sont exécutées par au moins un ordinateur ou processeur ou tout autre système similaire. Ainsi, des étapes sont réalisées par le calculateur, éventuellement de manière entièrement automatique, ou semi-automatique. Dans des exemples, le déclenchement d'au moins certaines des étapes du procédé peut être effectué par interaction utilisateur-ordinateur. Le niveau d'interaction utilisateur-ordinateur requis peut dépendre du niveau d'automatisme prévu et mis en balance avec la nécessité de mettre en œuvre les souhaits de l'utilisateur. Dans des exemples, ce niveau peut être défini par l'utilisateur et/ou prédéfini. Un exemple typique de mise en œuvre par ordinateur d'un procédé consiste à exécuter le procédé avec un système adapté à cet effet. Le système peut comprendre un processeur couplé à une mémoire et une interface utilisateur graphique (GUI), un programme informatique comprenant des instructions pour mettre en œuvre le procédé étant enregistré dans la mémoire. La mémoire peut également stocker une base de données. La mémoire est tout matériel adapté pour un tel stockage, comprenant éventuellement plusieurs parties physiques distinctes. Le procédé 1 comprend des simulations du moteur d’aéronef afin de générer un jeu de données d’entraînement. Le jeu de données d’entraînement est utilisé pour entraîner un réseau neuronal. Les simulations peuvent être effectuées avec un simulateur du moteur d’aéronef. Dans un exemple, le moteur d’aéronef est une turbomachine et le procédé de surveillance de la santé de la turbomachine comprend le suivi de paramètres modulaires tels que les rendements et débits de différents compresseurs et/ou turbines de la turbomachine. Le simulateur peut par exemple être préalablement stocké sur l’ordinateur mettant en œuvre le procédé 1. Le moteur d’aéronef peut être modélisé par un système S tel que décrit ci-dessous : Avec : , l’observation du système, c’est-à-dire les données de mesure y issues d’au moins un capteur, , la santé du système, donc par exemple les rendements et débits modulaires du moteur d’aéronef, ou par exemple les différences à une référence de rendements et de débits modulaires du moteur d’aéronef, , un point de fonctionnement. Le simulateur du moteur d’aéronef est donc régi par l’équation suivante : Le simulateur du moteur d’aéronef prend donc en entrée la santé x du moteur d’aéronef, ou des paramètres de la santé x du moteur d’aéronef, et un point de fonctionnement u du moteur d’aéronef. Le simulateur du moteur d’aéronef fournit ainsi en sortie des données de mesures y correspondantes, c’est-à-dire des données de mesures y correspondant à la santé x du moteur d’aéronef et au point de fonctionnement u du moteur d’aéronef fournis en entrée. Par exemple, un simulateur compatible avec l’invention est le simulateur décrit dans la demande de brevet français FR2202472. Il est aussi possible d’utiliser d’autres types de simulateurs tels que ceux distribués : dans les librairies TURBO® distribuées par EcosimPro® et dans le logiciel commercial PROOSIS®, ou dans le logiciel GasTurb®, ou dans le logiciel commercial NPSS®, ou par Elettronicavenata Veneta®, par exemple le modèle STG/EV qui est un simulateur de turbine. Une première étape 10 avantageuse du procédé 1 comprend l’acquisition de données de mesures Y d’un fonctionnement du moteur d’aéronef. Les données de mesures Y comprennent des paramètres de la santé x du moteur d’aéronef et un ensemble de points de fonctionnement U. Cet ensemble de données de mesures Y peut provenir de la mesure d’un fonctionnement du moteur d’aéronef. Cet ensemble de données de mesures Y peut être fourni par au moins un capteur, ayant effectué les mesures durant le fonctionnement du moteur d’aéronef. L’ensemble de données de mesures Y peut provenir de la mesure de plusieurs jours ou plusieurs semaines d’utilisation du moteur d’aéronef. L’ensemble de données de mesures peut aussi provenir d’un unique vol complet de l’aéronef. L’ensemble de points de fonctionnement U acquis peut par exemple avoir été déterminé grâce au procédé décrit dans la demande de brevet français FR2202472. Ces données de mesures y peuvent être utilisées pour configurer le simulateur , c’est-à-dire entraîner le simulateur à fournir de manière précise des données de mesures y du moteur d’aéronef correspondant à la santé x du moteur d’aéronef et au point de fonctionnement u du moteur d’aéronef fournis en entrée. Une seconde étape 20 avantageuse du procédé 1 comprend l’obtention d’une hypothèse métier relevant de la connaissance du moteur d’aéronef. L’hypothèse métier peut être une hypothèse de lien entre la santé x du moteur d’aéronef et des valeurs de paramètres de l’ensemble des points de fonctionnement. Dans un exemple, l’hypothèse métier utilisée dans le procédé 1 est l’hypothèse multipoints. L’hypothèse multipoints consiste à considérer que la santé x du moteur d’aéronef a une influence sur les valeurs des paramètres de l’ensemble des points de fonctionnement et que le lien entre la santé x du moteur d’aéronef et la valeur des points de fonctionnement est prédéterminé. Par exemple, l’hypothèse multipoints consiste à considérer que lorsqu’une dégradation observée des valeurs des paramètres est de 1% sur un premier point de fonctionnement (par exemple lors de la phase de croisière durant un vol), alors on peut en déduire une dégradation de ces mêmes paramètres de 0.5% sur un second point de fonctionnement (par exemple lors de la phase de décollage du même vol). Ainsi, avec cette hypothèse multipoints, il est par exemple possible de considérer que lorsqu'une dégradation des valeurs des paramètres du moteur d’aéronef due à l'usure du moteur se produit pendant un vol, les courbes de rendement par rapport au débit d’air corrigé dans les cartographies de performances sont déplacées linéairement le long d'une direction fixe, et les montants des déplacements sont les mêmes pour tous les points de fonctionnements compris dans l’ensemble des points de fonctionnement U. De manière alternative, l’hypothèse métier utilisée dans le procédé 1 est l’hypothèse temporelle. L’hypothèse temporelle consiste à considérer que la santé x du moteur d’aéronef évolue dans le temps et que l’évolution dans le temps de la santé x est prédéterminée ou a minima partiellement connue. Par exemple, l’hypothèse temporelle consiste à considérer lorsqu’une dégradation de la santé x du moteur de 1% est observée à un premier temps de fonctionnement, alors la dégradation de la santé x du moteur est de 1.1% à un second temps de fonctionnement, l’évolution de l’état de santé du moteur d’aéronef pouvant par exemple être modélisée par une fonction gaussienne, qui modélisera l’incertitude due à l’aspect partiel de la connaissance de cette relation. Ainsi, avec cette hypothèse temporelle, il est par exemple possible de considérer qu’étant donné un point de fonctionnement , on suppose l'existence d'une fonction qui régit les changements de valeurs des paramètres de santé d’un moteur durant un premier vol vers ses nouvelles valeurs quand le même moteur est opéré durant un deuxième vol, le deuxième vol ayant lieu après le premier vol. Une équation décrivant cet exemple, avec la fonction sous une forme de fonction linéaire, peut par exemple être sous la forme de : , Avec : , la valeur des paramètres de santé pendant le premier vol, la valeur des paramètres de santé pendant le deuxième vol, , une direction de dégradation des valeurs des paramètres du moteur d’aéronef, est un scalaire reflètant la vitesse de dégradation des valeurs des paramètres du moteur d’aéronef. De manière alternative, l’hypothèse métier utilisée est la combinaison de l’hypothèse multipoints et de l’hypothèse temporelle. Par exemple, pour un ensemble de points de fonctionnement U contenant plusieurs points de fonctionnement provenant de deux missions de vols différents d'un moteur d’aéronef, il est possible d’imposer l'hypothèse multipoints pour les changements de valeurs des paramètres aux différents points de fonctionnement d’un même vol, et d’imposer l'hypothèse temporelle pour les changements de valeurs des paramètres aux différents points de fonctionnement n’appartenant pas au même vol. Ces hypothèses métier permettent donc d’ajouter de l’information dans le problème à résoudre, i.e. effectuer le diagnostic de la santé x du moteur d’aéronef, ainsi elles permettent de résoudre au moins en partie le problème d’indétermination. Il est à noter que cet ajout d’information a pour conséquence l’augmentation de la dimension du problème considéré. Il est possible de considérer que l’ajout des hypothèses au procédé 1 remplit son objectif si la précision du procédé est meilleure avec ces hypothèses que sans son utilisation, c’est-à-dire comme cela est fait dans l’état de l’art : en utilisant un seul point de fonctionnement. La précision du procédé 1 peut être quantifiée par l’erreur mesurée entre la valeur réelle à estimer et la valeur estimée par le procédé 1. Cette précision du procédé 1 peut par exemple être calculée avec l’erreur quadratique moyenne entre la valeur réelle à estimer et la valeur estimée par le procédé 1 ou l’erreur absolue moyenne entre la valeur réelle à estimer et la valeur estimée par le procédé 1 ou tout autre métrique pondérée par échantillon ou par dimension. Une troisième étape 30 avantageuse du procédé 1 comprend la génération d’un jeu de données d’entraînement pour un réseau neuronal artificiel. Différents types de réseau neuronal peuvent être utilisés dans le procédé 1. Par exemple, il est possible d’utiliser un perceptron multicouche ou un réseau neuronal récurrent ou un transformeur ou un réseau neuronal convolutif. Un perceptron multicouche, « multilayer perceptron » en anglais est un type de réseau neuronal organisé en plusieurs couches. Un perceptron multicouche possède au moins trois couches : une couche d'entrée, au moins une couche cachée, et une couche de sortie. Chaque couche est constituée d'un nombre potentiellement différent de neurones. L'information circule de la couche d'entrée vers la couche de sortie uniquement. Les neurones de la dernière couche sont les sorties du système global. Un réseau neuronal récurrent, « recurrent neural network » en anglais, est un réseau de neurones présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué de neurones interconnectés interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les neurones sont reliés par des arcs qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées. Un transformeur (en anglais, transformer), ou modèle auto-attentif, est une architecture d'apprentissage profond conçue pour gérer des données séquentielles. Le transformeur utilise une architecture d'encodeur-décodeur. L'encodeur consiste en un ensemble de couches d'encodage qui traitent la séquence d'entrée itérativement couche après couche et le décodeur consiste en un ensemble de couches de décodage qui effectue la même chose sur la séquence de sortie de l'encodeur. Un réseau neuronal convolutif, « convolutional neural network » en anglais, est un type de réseau de neurones artificiels acycliques, dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Un réseau neuronal convolutif se compose de deux types de neurones artificiels, agencés en « couches » traitant successivement l'information : les neurones de traitement, qui traitent une portion limitée de l'image au travers d'une fonction de convolution. les neurones de mise en commun des sorties dits de mise en commun totale ou partielle. Chaque donnée d’entraînement du jeu de données d’entraînement peut comprendre des données de mesure Y générées et bruitées ainsi que des paramètres de la santé x du moteur d’aéronef et un point de fonctionnement u du moteur d’aéronef, la génération étant effectuée en respectant la ou les hypothèses métier obtenues à l’étape 20. La génération 30 du jeu de données d’entraînement peut comprendre, pour chaque donnée d’entraînement, deux sous-étapes. La première sous-étape est l’obtention des données de mesure Y générées en fournissant au simulateur du moteur d’aéronef les paramètres de la santé x du moteur d’aéronef et un point de fonctionnement u du moteur d’aéronef. La seconde sous-étape est l’ajout de bruit aux données de mesure Y générées. Dans un exemple compatible, avec les exemples précédents, l’ajout de bruit aux données de mesure Y générées comprend, pour chaque donnée de mesure y générée, l’ajout d’un échantillon d’une distribution de bruit ayant une moyenne et des variances prédéterminées. Par exemple, l’étape 30 peut être mise en œuvre en suivant ce protocole lorsque l’hypothèse multipoints est utilisée : (a) déterminer une plage, notée , de valeurs possibles dans laquelle les paramètres de santé de moteur peuvent varier. Par exemple, chaque coefficient de déformation peut varier dans la plage et ou est le nombre de paramètres de santé à estimer. (b) déterminer le nombre, noté , d’échantillons compris dans le jeu de données d’entrainement, (c) générer vecteurs compris dans la plage , par exemple, en suivant un schéma d'échantillonnage d'hypercube latin. L'ensemble de ces vecteurs est noté et représente les valeurs des paramètres de santé de moteur. L'ensemble de ces vecteurs jouera le rôle de sorties étiquetées de cet ensemble de données. (d) Générer les mesures correspondant aux valeurs des paramètres de santé de moteur dans et les points de fonctionnement compris dans l’ensemble des points de fonctionnements U. La génération des mesures est effectuée par le simulateur en respectant la ou les hypothèses métier obtenues à l’étape 20. Notamment, il est possible de calculer : Avec : , un vecteur représentant une valeur des paramètres de santé de moteur, , les points de fonctionnement de l’ensemble des points de fonctionnement U, , les mesures générées comprises dans l’ensemble des mesures générées . Enrichir l’ensemble des mesures générées en ajoutant un échantillon respectant une distribution de bruit, représentant par exemple la variance des bruits artificiels des mesures de capteurs, par exemple une distribution gaussienne de bruit. Notamment, pour tout , il est possible de calculer : Avec : , les mesures générées et bruitées comprises dans l’ensemble des mesures générées et bruitées , correspondant avec chaque point de fonctionnement , dans lequel , le vecteur représentant le biais, autrement appelé loi normale d'espérance, de la fonction gaussienne , la variance des bruits artificiels des mesures de capteurs. Il est possible de noter que lorsque l’hypothèse temporelle est utilisée, l’étape (c) du protocole consiste à générer vecteurs dans la plage P, par exemple, en suivant un schéma d'échantillonnage d'hypercube latin. L'ensemble de ces vecteurs est noté . Ensuite, pour chaque vecteur un vecteur de dégradation est échantillonné à partir de la distribution gaussienne avec , la direction de dégradation dans l’hypothèse temporelle et est une matrice de variance prédéterminée. Enfin, le calcul est effectué afin de calculer avec une valeur déterministe dépendante du temps passé entre les deux instants considérés, par exemple, 0.01 pour 100 vols. L'ensemble de ces paires de vecteurs générées jouera le rôle de sorties étiquetées de cet ensemble de données. Ainsi, dans ce mode d’implémentation, un jeu de données d’entraînement est obtenu à la fin de l’étape 30 de génération du jeu de données d’entraînement. Ici, sert d'entrée dans l’entrainement, et sert de sortie étiquetée dans l’entrainement. De plus, le réseau neuronal utilisé aura dans ce mode d’implémentation une première couche ayant une taille correspondant à la taille de et une dernière couche ayant une taille correspondant à la taille et . Avantageusement, l’ajout de bruit pendant cette génération de données d’entraînement permet de rendre le réseau plus robuste lors de son apprentissage, et contrebalancer l’augmentation de la dimension à noter du paragraphe [0038]. Une quatrième étape 40 du procédé 1 comprend l’entraînement du réseau neuronal en utilisant le jeu de données d’entraînement. Ainsi, le réseau neuronal est configuré pour prendre en entrée les données de mesure Y générées et bruitées obtenues à l’étape 30 et un point de fonctionnement u du moteur d’aéronef. En sortie, le réseau neuronal est configuré pour fournir en sortie une prédiction des paramètres de la santé x du moteur d’aéronef. L’entraînement du réseau neuronal est effectué à partir d’une fonction pénalisant un écart, pour chaque donnée d’entraînement, entre les paramètres de la santé x du moteur d’aéronef de la donnée d’entrainement et les paramètres de la santé x obtenus en fournissant au réseau neuronal les données de mesure Y générées et un point de fonctionnement du moteur d’aéronef. L’entraînement du réseau neuronal peut par exemple être effectuée à l’aide d’une méthode d’optimisation telle que la descente de gradient stochastique. Une cinquième étape 50 avantageuse du procédé 1 comprend la validation du réseau neuronal entraîné. Cette étape 50 de validation peut être effectuée après l’entraînement 40 du réseau neuronal et avant le diagnostic 60 de la santé x du moteur d’aéronef, et l’étape (50) de validation comprend deux sous étapes. Une première sous-étape de la cinquième étape 50 avantageuse du procédé 1 est la génération d’un jeu de données de validation. Chaque donnée de validation comprenant des données de mesures Y et des paramètres de la santé x du moteur d’aéronef et le point de fonctionnement du moteur d’aéronef. La génération du jeu de données de validation peut être effectuée de manière similaire à la génération 30 du jeu de données d’entraînement sauf que pour l’ajout des bruits aux mesures générées, on utilise des bruits correspondant aux bruits des capteurs qui peuvent être utilisés, ces bruits des capteurs peuvent être différents des bruits utilisés pour générer les données d'entraînement. De préférence, le jeu de données de validation ne comprend aucune donnée commune avec le jeu de données d’entraînement. Par exemple, la génération du jeu de données de validation peut comprendre, pour chaque donnée de validation, les sous-étapes de : obtention des données de mesures Y en fournissant au simulateur du moteur d’aéronef les paramètres de la santé x du moteur d’aéronef et le point de fonctionnement du moteur d’aéronef, ajout de bruit aux données de mesures Y comprenant, pour chaque donnée de mesure y, l’ajout d’un échantillon respectant une distribution gaussienne de bruit ayant une moyenne égale à zéro et une variance égale à une matrice de variance prédéterminée des bruits de l’ensemble des capteurs, par exemple, une matrice de variance obtenue à partir de l'analyse de mesures réelles lors de vols ou sur banc d'essai. De manière alternative à l’exemple précédent, cette première sous-étape de génération du jeu de données de validation peut comprendre l’obtention de données issues de mesures d’un fonctionnement d’un moteur d’aéronef en conditions réelles. Ainsi, dans cette alternative, le jeu de données de validation comprend donc ces données issues de mesures d’un fonctionnement d’un moteur d’aéronef en conditions réelles. Cette première sous-étape de génération du jeu de données de validation peut être effectuée avant l’entraînement 40 du réseau neuronal, par exemple en même temps que la génération du jeu de données d’entraînement. Une seconde sous-étape est la validation du réseau neuronal entraîné en utilisant le jeu de données de validation et en vérifiant que l’écart, pour chaque donnée de validation, entre les paramètres de la santé x du moteur d’aéronef de la donnée d’entraînement et les paramètres de la santé x obtenus par la prédiction du réseau neurone est inférieur à un seuil prédéterminé. Une sixième étape 60 du procédé 1 comprend le diagnostic de la santé x du moteur d’aéronef en utilisant le réseau neuronal entraîné. Une septième étape 70 avantageuse du procédé 1 comprend une modification des conditions d’utilisation du moteur d’aéronef. Cette étape 70 peut être mise en œuvre lorsque la santé x du moteur d’aéronef est inférieure à un niveau de santé x prédéterminé. Cette étape 70 peut par exemple comprendre une action parmi : effectuer une opération de maintenance sur le moteur d’aéronef, et/ou changer les conditions d’opération du moteur d’aéronef pour que son état de santé se dégrade moins vite. Procédé (1) de surveillance d’une santé x d'un moteur d'aéronef comprenant un entrainement (40) d’un réseau neuronal, le réseau neuronal étant configuré pour fournir en sortie une prédiction de paramètres de la santé x du moteur d’aéronef et prenant en entrée des données de mesure Y du moteur d’aéronef, l’entraînement étant en outre effectué à partir de : un jeu de données d’entraînement comprenant des données de mesure Y bruitées et générées à partir d’une simulation du moteur d’aéronef effectuée : selon au moins une hypothèse métier relevant de la connaissance du moteur d’aéronef, et selon un point ou plusieurs de fonctionnement u de l’ensemble de points de fonctionnement U du moteur d’aéronef et des paramètres de la santé x du moteur d’aéronef, une fonction pénalisant un écart entre les paramètres de la santé x du moteur d’aéronef correspondant aux données de mesure Y et la prédiction des paramètres de la santé x obtenus en fournissant au réseau neuronal entraîné les données de mesure Y générées et bruitées. Procédé (1) de surveillance selon la revendication 1 dans lequel : Le procédé (1) est mis en œuvre par un dispositif de surveillance comprenant un ensemble de capteurs adaptés pour effectuer des mesures d’un fonctionnement du moteur d’aéronef et étant configuré pour comprendre un simulateur du moteur d’aéronef, le simulateur prenant en entrée des paramètres de la santé x du moteur d’aéronef et un point de fonctionnement u du moteur d’aéronef, et fournissant en sortie des données de mesure Y générées correspondantes, La simulation du moteur d’aéronef permettant la génération du jeu de données d’entraînement est effectuée avec le simulateur du moteur d’aéronef et le jeu de données d’entraînement est obtenu en effectuant en outre, avant l’étape (40) d’entraînement, des étapes additionnelles de : Obtention (20) d’au moins une hypothèse métier, la au moins une hypothèse métier étant une hypothèse de lien entre la santé x du moteur d’aéronef et des valeurs de paramètres de l’ensemble des points de fonctionnement, Génération (30) du jeu de données d’entraînement, chaque donnée d’entraînement comprenant des données de mesure Y générées et bruitées ainsi que des paramètres de la santé x du moteur d’aéronef et un point de fonctionnement u du moteur d’aéronef, la génération étant effectuée en respectant l’hypothèse de lien et comprend pour chaque donnée d’entraînement : Obtention des données de mesure Y générées en fournissant au simulateur du moteur d’aéronef les paramètres de la santé x du moteur d’aéronef et un point de fonctionnement u du moteur d’aéronef, le point de fonctionnement u du moteur d’aéronef étant compris dans l’ensemble de points de fonctionnement U, Ajout de bruit aux données de mesure Y générées, l’entraînement (40) du réseau neuronal est effectué en outre en utilisant le jeu de données d’entraînement, le réseau neuronal prenant en outre en entrée le point de fonctionnement u du moteur d’aéronef, la fonction d’entraînement pénalisant un écart, pour chaque donnée d’entraînement, entre les paramètres de la santé x du moteur d’aéronef de la donnée d’entrainement et les paramètres de la santé x obtenus en fournissant au réseau neuronal les données de mesure Y générées et le point de fonctionnement du moteur d’aéronef de la donnée d’entraînement, et Diagnostic (60) de la santé x du moteur d’aéronef en utilisant le réseau neuronal entraîné. Procédé (1) selon la revendication 1 ou 2 dans lequel l’hypothèse métier comprend au moins une hypothèse parmi une hypothèse multipoints et une hypothèse temporelle, avec : l’hypothèse multipoints consistant à considérer que la santé x du moteur d’aéronef a une influence sur les valeurs des paramètres de l’ensemble des points de fonctionnement et que le lien entre la santé x du moteur d’aéronef est la valeur des points de fonctionnement est prédéterminé, et l’hypothèse temporelle consistant à considérer que la santé x du moteur d’aéronef évolue dans le temps et que l’évolution dans le temps de la santé x est prédéterminée. Procédé (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le réseau neuronal est de type : Un perceptron multicouche, ou Un réseau neuronal récurrent, ou Un réseau neuronal convolutif, ou Un transformeur. Procédé (1) selon la revendication 2 et l’une quelconque des revendications 3 à 4 dans lequel l’ajout de bruit aux données de mesure Y générées comprend, pour chaque donnée de mesure, l’ajout d’un échantillon d’une distribution de bruit ayant une moyenne et des variances prédéterminées. Procédé (1) selon la revendication 2 et l’une quelconque des revendications 3 à 5 comprenant en outre une étape (50) de validation du réseau neuronal entraîné, effectuée entre l’entraînement (40) du réseau neuronal et le diagnostic (60) de la santé x du moteur d’aéronef, et l’étape (50) de validation comprenant : Génération d’un jeu de données de validation, chaque donnée de validation comprenant des données de mesures Y et des paramètres de la santé x du moteur d’aéronef et le point de fonctionnement du moteur d’aéronef, la génération étant effectuée en respectant l’hypothèse de lien et comprend pour chaque donnée de validation : Obtention des données de mesures Y en fournissant au simulateur du moteur d’aéronef les paramètres de la santé x du moteur d’aéronef et le point de fonctionnement du moteur d’aéronef, Ajout de bruit aux données de mesures Y comprenant, pour chaque donnée de mesure y, l’ajout d’un échantillon respectant une distribution gaussienne de bruit ayant une moyenne égale à zéro et une variance égale à une matrice de variance prédéterminée des bruits de l’ensemble des capteurs. Validation du réseau neuronal entraîné en utilisant le jeu de données de validation et en vérifiant que l’écart, pour chaque donnée de validation, entre les paramètres de la santé x du moteur d’aéronef de la donnée d’entrainement et les paramètres de la santé x obtenus est inférieur à un seuil prédéterminé. Système comprenant un ensemble de capteurs adaptés pour effectuer des mesures sur un moteur d’aéronef et un ordinateur configuré pour mettre en œuvre le procédé (1) selon l’une des revendications précédentes. Aéronef comprenant le système selon la revendication précédente. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (1) selon l’une des revendications 1 à 6. Support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (1) selon l’une des revendications 1 à 6.