FR 3161776 A1 20251031 FR 2404380 A 20240426 Le procédé mis en œuvre par ordinateur d’élaboration d’un modèle de détection d’anomalies comprend : - une obtention de données normales ; - une génération de données anormales à partir des données normales, comprenant une introduction de valeurs non-plausibles dans les données normales ; - une élaboration du modèle de détection d’anomalies avec un algorithme d’apprentissage automatique configuré pour générer un modèle de détection d’anomalies, à partir des données normales et les données anormales générées. Figure pour l’abrégé : Fig 1 Procédé d’élaboration d’un modèle de détection d’anomalies Des modes de réalisation et de mise en œuvre concernent l’élaboration d’un modèle de détection d’anomalies. La détection d’anomalies dans un système physique est une technique utilisée pour identifier des données qui diffèrent significativement de données représentatives d’un comportement normal du système physique. Ces données sont souvent appelées « anomalies » ou « valeurs aberrantes ». La détection d’anomalies trouve un intérêt dans de nombreuses applications. Certaines applications utilisent un microcontrôleur déployé dans le système physique à surveiller. Un tel microcontrôleur est alors configuré pour réaliser une détection d’anomalies. La détection d’anomalies implémentée par un microcontrôleur permet de réaliser une surveillance en temps réel pour détecter des comportements anormaux dans un système physique à partir de données acquises par au moins un capteur de ce système. Cette technique peut être utilisée dans le cadre d’une maintenance prédictive appliquée à une variété de domaines tels que l’automobile, l’aérospatiale, l’énergie, la production manufacturière, la surveillance de la santé et bien d’autres. Dans le cadre de la détection d’anomalies, un microcontrôleur utilise généralement un modèle qui est adapté pour apprendre le comportement normal d’un système avec des données collectées par au moins un capteur du système. On peut parler dans ce cas d’un apprentissage incrémental, en particulier si les données ne sont pas sauvegardées et que l’apprentissage est fait en se basant sur le flux des données collectées. Si les données collectées diffèrent trop de celles attendues, cela peut indiquer une anomalie ou un dysfonctionnement dans le système. Dans ce cas, une alerte peut être déclenchée pour avertir un opérateur du système. Ce type de technique de détection d’anomalies permet donc de prévenir des pannes et des défaillances du système. Cela permet d’améliorer la fiabilité et la sécurité du système. Le modèle utilisé pour réaliser la détection d’anomalies est avantageusement préalablement calibré (c’est-à-dire adapté spécifiquement) pour le type de détection du cas d’usage ; le modèle ainsi pré-calibré pouvant être obtenu avec un algorithme d’apprentissage automatique. Un moyen informatique ayant une plus grande capacité de traitement que le microcontrôleur qui implémente le modèle, tel qu’un serveur ou un ordinateur personnel, peut être utilisé pour mettre en œuvre l’algorithme d’apprentissage automatique permettant d’obtenir le modèle. En particulier, l’algorithme d’apprentissage automatique est configuré pour générer un modèle pour la détection d’anomalies à partir de données d’apprentissage représentatives d’un comportant normal du système, et idéalement aussi à partir de données d’apprentissage représentatives d’un comportant anormal du système. Le modèle de détection d’anomalies est élaboré de façon à pouvoir discriminer un comportement normal et un comportement anormal du système. Le modèle de détection d’anomalies peut ensuite être utilisé par un microcontrôleur déployé dans le système physique à surveiller. Cependant, l’acquisition de données d’apprentissage représentatives de comportements anormaux peut s’avérer difficile, coûteuse, voire impossible dans certains cas. En effet, il s’avère souvent dissuasif de casser des machines afin de générer intentionnellement des anomalies dans un système pour obtenir des données aberrantes. En conséquence, en pratique des modèles mono-classe (usuellement « 1-class » en anglais) sont élaboré sans données d’anomalie, par l’algorithme d’apprentissage automatique, de sorte que les modèles de détection d’anomalies « 1-class » ainsi obtenus sont performants et fiables dans la détection d’un comportement normal, mais peuvent être moins performants et moins fiables en cas de comportement anormal. En d’autres termes, dans les modèles ainsi classiquement obtenus, il existe un risque de faux résultat dans la qualification du comportement, qui est plus grand en cas de comportement anormal du système mesuré. Il existe donc un besoin d’améliorer la performance des modèles de détection d’anomalies, en particulier en cas de comportement anormal, sans pour autant bénéficier de données aberrantes issues d’une anomalie dans un système (ou sans bénéficier d’une plus grande quantité de données aberrantes). A cet égard, des modes de mises en œuvre proposent de générer des « simulations » de données anormales sur la base de données nominales normales, par exemple en déformant des signaux normaux, les données étant utilisé par un algorithme d’apprentissage automatique pour générer le modèle de détection d’anomalies. Selon un aspect, il est proposé un procédé mis en œuvre par ordinateur d’élaboration d’un modèle de détection d’anomalies, le procédé comprenant : - une obtention de données normales ; - une génération de données anormales à partir des données normales, comprenant une introduction de valeurs non-plausibles dans les données normales ; - une élaboration du modèle de détection d’anomalies avec un algorithme d’apprentissage automatique configuré pour générer un modèle de détection d’anomalies, à partir des données normales et des données anormales. Le modèle d’apprentissage automatique peut être configuré pour rechercher le modèle le plus adapté à la détection d’anomalie vis-à-vis des données fournies, par exemple parmi un ensemble comportant des modèles élémentaires et toutes les combinaisons possibles des modèles élémentaires. L’élaboration du modèle le plus adapté à détection d’anomalie peut comprendre une phase d’entrainement des modèles de l’ensemble, utilisant des données d’apprentissage comportant des données normales ; et une phase d’évaluation des modèles ainsi entrainée, utilisant des données de test comportant d’autres données normales et les données anormales. En d’autres termes, selon un mode de mise en œuvre, l’algorithme d’apprentissage automatique pour l’élaboration du modèle de détection d’anomalies, comprend : - une phase d’entrainement de modèles avec des données d’apprentissage comportant une partie des données normales, et - une phase d’évaluation des modèles avec des données de test comprenant une autre partie des données normales et les données anormales. Le modèle ainsi élaboré est ainsi spécifiquement adapté pour apprendre le comportement normal d’un système avec des données collectées par au moins un capteur du système. On peut parler dans ce cas d’un apprentissage incrémental. Cela permet d’apprendre les spécificités de chaque environnement observé. Le modèle ainsi élaboré pourra être déployé dans un microcontrôleur pour surveiller un système physique correspondant aux données normales qui ont servi à son élaboration, le modèle étant en conséquence spécifiquement adapté à la surveillance du système. Le modèle ainsi élaboré est par exemple prévu pour mettre en œuvre un apprentissage incrémental avec les données issues de la surveillance du système, sur une base bénéficiant éventuellement ou non de la connaissance a priori des données d’apprentissage utilisées pour l’élaboration du modèle. Et par exemple, le modèle de détection est adapté pour classer des données qu’il reçoit en entrée comme étant des données normales ou comme étant des données anormales. Ces données peuvent être issues d’une acquisition réalisée dans le système physique à surveiller. Par exemple, les données peuvent être des signaux mesurés par un accéléromètre ou un microphone dans une machine rotative. Selon un mode de mise en œuvre, lesdites valeurs non-plausibles sont calculées en fonction des écart-types et des moyennes des valeurs des données normales, sur l’ensemble des données normales. Selon un mode de mise en œuvre, chaque valeur non-plausibles est calculée de manière à avoir un écart de la moyenne supérieur à un facteur de l’écart-type (par exemple supérieur à 3 fois l’écart-type), à la position de la valeur non-plausible calculée. Selon un mode de mise en œuvre, ladite introduction de valeurs non-plausibles dans les données normales comprend une amplification des valeurs des données normales par un facteur de valeur aléatoirement centrée sur 1 selon la loi uniforme si la puissance du signal communiqué dans les données normales est supérieure à un seuil, ou un ajout d’un bruit gaussien aux valeurs des données normales si la puissance est inférieure au seuil. Selon un mode de mise en œuvre, ladite génération des données anormales comprend, pour chaque donnée anormale, l’introduction des valeurs non-plausibles dans une portion locale du contenu d’une donnée normale, et une reproduction inchangée du reste du contenu de cette donnée normale. Selon un mode de mise en œuvre, la portion locale correspond à une sous-bande de fréquence dans le spectre du contenu de la donnée normale. Selon un mode de mise en œuvre, les valeurs non-plausibles sont aléatoirement introduites sur une fraction (par exemple un tiers, ou entre un demi et un quart) des valeurs de ladite portion locale du contenu de la donnée normale. Selon un mode de mise en œuvre, l’obtention des données normales comprend une acquisition de signaux dans le domaine temporel, et une transformation des signaux dans le domaine fréquentiel (par exemple au moyen d’une transformation de Fourier rapide). Par exemple, le procédé comprend en outre une élaboration d’un produit programme d’ordinateur de détection d’anomalies comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre ledit modèle de détection. Selon un autre aspect, il est également proposé un procédé mis en œuvre par ordinateur de détection d’anomalies, comprenant une mise en œuvre du modèle de détection d’anomalies élaboré par un procédé tel que défini ci-avant. En particulier, le procédé de détection d’anomalies correspond à une phase d’inférence permettant de mettre en œuvre le modèle de détection élaboré, par exemple déployé au sein d’un microcontrôleur surveillant un système physique. Par exemple, le modèle de surveillance peut en outre être configuré pour mettre en œuvre un apprentissage incrémental du comportement normal du système, avec des données collectées au fur et à mesure des implémentations de la surveillance du système physique. Par exemple, le modèle de surveillance peut éventuellement bénéficier d’un a priori de connaissances, issu des données utilisées lors de l’élaboration du modèle, notamment des données normales d’apprentissage de la phase d’entrainement. Sinon, le modèle peut être vierge et être prévu pour affine sa fonctionnalité par l’apprentissage incrémental uniquement. Selon un autre aspect, il est également proposé un produit programme d’ordinateur d’élaboration d’un modèle de détection d’anomalies 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 de détection d’anomalies tel que défini ci-avant. Selon un autre aspect, il est également proposé un produit programme d’ordinateur de détection d’anomalies comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un procédé de détection tel que défini ci-avant. Selon un autre aspect, il est également proposé un microcontrôleur comprenant : - une mémoire comprenant un produit programme d’ordinateur de détection d’anomalies tel que défini ci-avant, - une unité de traitement configurée pour exécuter ledit produit programme d’ordinateur. D’autres avantages et caractéristiques de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée de modes de mise en œuvre et de réalisation, nullement limitatifs, et des dessins annexés sur lesquels : FIG. 1 ; FIG. 2 ; FIG. 3 ; FIG. 4 ; FIG. 5 illustrent des modes de réalisation et de mise en œuvre de l’invention. La FIG. 1 illustre un procédé d’élaboration d’un modèle de détection d’anomalies 100. Le procédé 100 est mis en œuvre par ordinateur, par exemple un ordinateur de bureau ou un calculateur fourni par un serveur externe. Le procédé d’élaboration du modèle de détection d’anomalies 100 peut par exemple être fourni dans une fonctionnalité d’un produit programme d’ordinateur d’élaboration d’un modèle de détection d’anomalies 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 de détection d’anomalies 100 tel que décrit ci-après. Le procédé d’élaboration du modèle de détection d’anomalies 100 peut par exemple être fourni dans une fonctionnalité d’un logiciel de studio de développement à cet égard. Le logiciel de studio de développement fournit par exemple une interface simple et agréable pour les développeurs, et est prévu pour générer des modèles, notamment des modèles de détection d’anomalies, mais aussi de détection de valeurs aberrantes, de classification et de régression. Ces modèles peuvent être combinés et enchaînés pour créer une solution complète d’intelligence artificielle : détection d’anomalies ou de valeurs aberrantes pour détecter un problème sur l’équipement, classification pour identifier la source du problème, et régression pour extrapoler les informations et fournir un aperçu réel à une équipe de maintenance. Les signaux d’entrée peuvent être par exemple des signaux représentatifs de vibrations, de pressions, de sons, de temps de vol, ou encore une combinaison de plusieurs signaux. Le procédé d’élaboration d’un modèle de détection d’anomalies 100 comprend une obtention de données normales 110, c’est-à-dire des données d’entrainement représentatives d’un comportement normal d’un système, à la manière des techniques de classification mono-classe (usuellement « 1-class classification » en anglais). Cependant, le procédé 100 comprend avantageusement un processus 200 de génération de données anormales à partir des données normales obtenues pour l’entrainement. Les données anormales ainsi générées permettent de « simuler » des données d’entrainement représentatives d’un comportement anormal du système, à la manière des techniques de classification multi-classe, sans pour autant nécessiter à l’utilisateur de fournir des données anormales. En effet l’acquisition de données réelles représentatives de comportements anormaux peut s’avérer difficile, coûteuse, voire impossible dans certains cas notamment s’il est nécessaire de casser des machines afin de générer intentionnellement des anomalies. Le modèle de détection d’anomalies est ensuite avantageusement obtenu par la mise en œuvre 300 d’un algorithme d’apprentissage automatique configuré pour générer un modèle de détection d’anomalies, avec des données d’apprentissage et de test comportant les données normales 111 et les données anormales 200 ainsi simulées à partir des données normales. En effet, le modèle d’apprentissage automatique 300 peut être configuré pour rechercher le modèle le plus adapté à la détection d’anomalie vis-à-vis des données fournies, par exemple parmi un ensemble comportant des modèles élémentaires et toutes les combinaisons possibles des modèles élémentaires. L’élaboration du modèle le plus adapté à détection d’anomalie peut comprendre une phase d’entrainement des modèles de l’ensemble, utilisant des données d’apprentissage comportant une partie des données normales 111 ; et une phase d’évaluation des modèles ainsi entrainée, utilisant des données de test comportant une autre partie des données normales 111 et les données anormales 200. Le modèle de détection d’anomalies ainsi élaboré peut par exemple être matérialisé par un produit programme d’ordinateur de détection d’anomalies 310 comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur (par exemple un microcontrôleur), conduisent celui-ci à mettre en œuvre ledit modèle de détection, tel que par exemple un programme compilé prêt à être déployé dans un microcontrôleur apte à l’exécuter. La génération de données anormales 200 à partir des données normales, comprend sommairement une introduction d’une distorsion dans le contenu des données normales obtenues, par exemple par l’ajout de valeurs non-plausibles 220 dans les données normales. Les valeurs non-plausibles sont calculées en tenant compte de considérations statistiques et/ou physique des données normales, d’une manière non-arbitraire permettant d’approcher la finesse et la subtilité des différences entre les comportements normaux et anormaux des cas réels. En pratique, la génération du modèle avec des données anormale simulées par le processus de génération de donnée anormales 200 est particulièrement bien adapté à des signaux de vibration issues d’un accéléromètre, mesurés sur des machines rotatives. Avantageusement d’un point de vue pratique et analytique, l’introduction de la distorsion est faite dans le domaine fréquentiel. Ainsi, l’étape d’obtention des données normales 110 peut avantageusement comprendre une acquisition de signaux nominaux dans le domaine temporel 111, suivi d’une transformation des signaux dans le domaine fréquentiel 112. L’acquisition 111 peut correspondre à une réception ou une lecture de données, dont le contenu exprime les signaux nominaux, produites de façon externe par exemple depuis une base de données. Eventuellement, l’acquisition 111 peut correspondre à une mesure desdits signaux nominaux, faite instantanément sur un système réel. La transformation dans le domaine fréquentiel 112 est par exemple faite de façon classique et connue en soi par une transformation de Fourier rapide « FFT » (abréviation habituelle des termes anglais « Fast Fourier Transform »). Lors de la transformation FFT dans le domaine fréquentiel 112, le spectre de fréquences obtenu peut éventuellement être formellement adapté, par exemple de manière à centrer les données sur 0, en retirant la moyenne. En outre, à cette étape 112 on peut calculer les modules des valeurs spectrales, de manière à calculer la puissance des signaux nominaux, ou une densité spectrale de puissance des signaux nominaux. On se réfère désormais à la FIG. 2 . La FIG. 2 illustre un exemple d’ensemble de donnée normales, après l’étape de transformation 112. Chaque donnée normale est ainsi représentée par un graphique traçant le spectre de fréquences du signal nominal. Avantageusement pour la mise en œuvre de la distorsion introduites dans les données normales, et en particulier pour la quantification des valeurs non-plausibles 220, on calcul des indicateurs statistiques 120 sur l’ensemble des signaux nominaux ainsi obtenus 112. Les indicateurs statistiques 120 comportent par exemple la valeur moyenne µ et l’écart type +σ, -σ des amplitudes sur les fréquences du spectre de tous les signaux 112 de l’ensemble. On se réfère désormais aux figures 3 et 4 pour décrire un mode de mise en œuvre avantageux de la génération de données anormales 200 à partir des données normales, comprenant ladite introduction de valeurs non-plausibles 220 dans les données normales. La FIG. 3 illustre une première étape 210 de la génération 200 du procédé 100 ( FIG. 1 ), dans laquelle les spectres de fréquence des signaux nominaux sont séparés en plusieurs « N » sous-bandes de fréquences. Par exemple on sépare le spectre de fréquences des données normales en 4 sous-bandes de tailles égales B1, B2, B3, B4. Et avantageusement, la génération de chaque données anormales 200 comprend l’introduction des valeurs non-plausibles dans une portion locale B1, B2, B3, B4 du contenu d’une donnée normale. Chaque donnée anormale comporte par ailleurs une reproduction inchangée du reste du contenu de la donnée normale. Chaque portion locale correspond donc à l’une des N (par exemple N=4) sous-bandes de fréquence B1, B2, B3, B4 du spectre contenu dans la donnée normale. Ainsi, on notera qu’avec une seule donnée normale 112 (un seul signal nominal 111) on peut générer N (par exemple N=4) données anormales. En outre, les valeurs non-plausibles 220 peuvent être aléatoirement introduites sur une fraction des valeurs de ladite portion locale du contenu de la donnée normale. On notera que les données sont nécessairement échantillonnées puisqu’il s’agit de mesures enregistrées dans un format numérique, et donc chaque sous-bande comporte un nombre fini de valeurs à des positions respective (dans le cas présent, la position étant la fréquence, la valeur étant l’amplitude). Par exemple, la fraction est située entre un demi (1/2) et un quart (1/4), par exemple un tiers (1/3), de sorte que seulement une valeur sur trois est remplacée par une valeur non-plausible, tandis que les autres valeurs (deux sur trois, 2/3) de la sous-bande de fréquence modifiée B1-B4 restent inchangées. Cela permet de générer des distorsions discrètes vis-à-vis des valeurs normales, ce qui permet d’affiner l’apprentissage automatique permettant d’élaborer le modèle de détection lui aussi plus fin et donc plus fiable. En effet, l’introduction de distorsions trop « visibles » ou trop discriminantes par rapport à la donnée normale, pourrait engendrer un modèle de détection entrainé pour détecter des différences marquées et peu subtiles et donc moins performant. En résumé, les modes de mise en œuvre décrits en relation avec la FIG. 3 , relatifs à l’introduction des valeurs non-plausibles dans une portion locale seulement de la donnée normale, permettent avantageusement de générer des données anormales relativement similaires aux données normales. La FIG. 4 illustre des exemples de donnée anormales 221, 222, 223, 224 ainsi générées à partir des données normales 112. Chaque donnée normale 112 permet de générer N (N=4) données anormales distinctes 221, 222, 223, 224, correspondant chacune à l’introduction des valeurs non-plausibles dans l’une des N (N=4) sous-bandes de fréquences 210. Comme mentionné précédemment, les valeurs non-plausibles peuvent être calculées en tenant compte d’indicateurs statistiques des données normales, par exemple en fonction des écart-types σ et des moyennes µ des valeurs du spectre des données normales, considérés sur l’ensemble des données normales 112. On rappelle que les valeurs non-plausibles sont positionnée aléatoirement sur par exemple un tiers des valeurs de la sous-bande respective B1-B4. A cet égard, par exemple chaque valeur non-plausibles est calculée de manière à avoir un écart de la moyenne µ supérieur à un facteur de l’écart-type σ, à la position dans le spectre de fréquences que prendre la valeur non-plausible ainsi calculée. En d’autres, on construit une valeur non-plausible à une fréquence (position) donnée, en attribuant une amplitude plus grande que la valeur moyenne µ à cette fréquence d’au moins k fois l’écart-type des valeurs à cette fréquence sur l’ensemble des donnée normales (avec par exemple k=3). En alternative, et comme mentionné précédemment, les valeurs non-plausibles peuvent être calculées en tenant compte de considérations physiques sur les données normales 112, telles que la considération de la puissance du signal contenu dans les données normales, par exemple la densité spectrale de puissance à la fréquence correspondante. A cet égard, par exemple, l’introduction de valeurs non-plausibles 220 dans les données normales comprend une amplification du signal nominal (c’est-à-dire une amplification des valeurs des données normales), par un facteur aléatoirement centré sur 1, par exemple entre 0,5 et 1,5, selon la loi uniforme, dans respectivement l’une des N (N=4) sous-bandes de fréquences. Avantageusement, cette opération d’amplification aléatoire du signal nominal peut être faite si la puissance du signal est supérieure à un seuil dans la bande modifiée. Sinon, si la puissance du signal est strictement inférieure au seuil dans la bande modifiée, l’introduction des valeurs non-plausibles 220 dans les données normales peut comprendre un ajout d’un bruit gaussien dans les données normales appartenant à ladite sous-bande. Le positionnement du seuil pourra par exemple dépendre de chaque cas pratique, selon les puissances nominales et la disparité ou l’homogénéité des puissances des signaux mesurés, et/ou d’autres considérations pratiques. L’opération d’amplification aléatoire centrée autour de 1 permet de construire des valeurs non-plausible et présentant néanmoins des différences contenues et mesurées sur des signaux nominaux de forte puissance, mais peut avoir un effet trop faible pour des signaux nominaux de faible puissance (inférieure au seuil). A l’inverse, l’ajout d’un bruit gaussien permet d’introduire un caractère aléatoire dans les signaux de faible puissance, mais peut avoir un effet trop fort et trop distinctif dans les signaux nominaux de forte puissance (supérieure au seuil). En résumé, les modes de mise en œuvre décrits en relation avec la FIG. 4 , relatifs à la quantification des valeurs non-plausibles introduites discrètement dans les données normales, permettent avantageusement de générer des données suffisamment différentes des données normales pour apporter une amélioration dans la génération du modèle. La FIG. 5 illustre un microcontrôleur MCU dans lequel le modèle de détection d’anomalie ainsi élaboré a été déployé, c’est un microcontrôleur MCU configuré pour mettre en œuvre le procédé pour la détection d’anomalies. Le microcontrôleur peut être intégré dans un système pour lequel une surveillance d’anomalies de fonctionnement est requise. Le microcontrôleur peut être configuré pour recevoir des données acquises par un capteur dudit système, par exemple un microphone ou un accéléromètre. Ces données acquises sont alors représentatives du fonctionnement du système. Par exemple, le système physique peut être une machine rotative. Le microcontrôleur MCU comprend une unité de traitement UT et une mémoire MEM. La mémoire MEM comprend un programme d’ordinateur 310 ( FIG. 1 ) comprenant des instructions qui, lorsqu’elles sont mises en œuvre par l’unité de traitement UT du microcontrôleur conduisent celle-ci à mettre en œuvre un modèle de détection d’anomalies 310 tel qu’obtenu à l’issu du procédé 100 d’élaboration du modèle 310 décrit précédemment en relation avec la FIG. 1 et les figures 2 à 4. Ce programme d’ordinateur 310, ainsi déployé dans le microcontrôleur MCU, peut être exécuté par l’unité de traitement UT pour effectuer une détection d’anomalies à partir de données à surveiller. Cela peut par exemple s’appliquer au domaine de la maintenance prédictive des machines rotatives par le contrôle des vibrations au moyen du microcontrôleur MCU et d'un accéléromètre. On pourra par exemple à cet égard : - collecter des données nominales avec le microcontrôleur ; - générer des données anormales « simulées » à partir de l’ensemble de données nominales collectées ; - entraîner un modèle de détection d’anomalies à d’un studio de développement, sur la base des données collectées et des données générées ; - déployer le modèle sur le microcontrôleur MCU. En option, il peut être envisageable de mettre à jour le modèle déployé sur le microcontrôleur MCU, par un entrainement effectué directement sur le microcontrôleur MCU avec les données collectées lors des implémentations « pratiques » du modèle de détection. En effet, le modèle de surveillance peut être configuré pour mettre en œuvre un apprentissage incrémental du comportement normal du système, avec le flux des données collectées au fur et à mesure des implémentations de la surveillance du système physique. D’autre part, le modèle de surveillance peut initialement lors de son déploiement soit bénéficier d’un a priori de connaissances, soit être vierge. L’a priori de connaissance est par exemple issu des données utilisées lors de l’élaboration du modèle, notamment des données normales d’apprentissage de la phase d’entrainement. Enfin, en résumé, la génération des données anormales « simulées » sur la base des données normales comprend les étapes suivantes : - Transformer les données nominales dans le domaine des fréquences par une FFT ; - Diviser chaque signal en un nombre spécifique de sous-bandes égales ; et, dans une première alternative : -- Calculer l'écart type et la moyenne à toutes les fréquences ; -- Distordre une proportion spécifique de chaque bande en lui attribuant des valeurs non-plausibles calculées sur la base de la moyenne et de l’écart-type, tout en laissant les autres sous-bandes inchangées ; ou, dans une deuxième alternative : -- Calculer la puissance (le module) du signal fréquentiel ; -- Si la puissance du signal est supérieure à un seuil, amplifier des valeurs des données normales par un facteur aléatoire centrée sur 1 selon une loi uniforme ; -- Si la puissance du signal est inférieure au seuil, ajouter un bruit gaussien aux valeurs des données normales. Les données anormales ainsi générées sont alors avantageusement utilisées, en complément des données normales, pour entraîner l’algorithme de génération de modèle, par exemple au sein d’un studio de développement. Procédé mis en œuvre par ordinateur d’élaboration d’un modèle de détection d’anomalies, le procédé (100) comprenant : - une obtention de données normales (110) ; - une génération de données anormales (200) à partir des données normales, comprenant une introduction de valeurs non-plausibles (220) dans les données normales ; - une élaboration du modèle de détection d’anomalies (300) avec un algorithme d’apprentissage automatique configuré pour générer un modèle de détection d’anomalies, à partir des données normales (111) et des données anormales (220). Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’algorithme d’apprentissage automatique pour l’élaboration du modèle de détection d’anomalies, comprend : - une phase d’entrainement de modèles avec des données d’apprentissage comportant une partie des données normales (111), et - une phase d’évaluation des modèles avec des données de test comprenant une autre partie des données normales (111) et les données anormales (200). Procédé selon l’une des revendications 1 ou 2, dans lequel lesdites valeurs non-plausibles sont calculées en fonction des écart-types (σ) et des moyennes (µ) des valeurs des données normales (120), sur l’ensemble des données normales (112). Procédé selon la revendication 3, dans lequel chaque valeur non-plausibles est calculée de manière à avoir un écart de la moyenne (µ) supérieur à un facteur de l’écart-type (σ), à la position de la valeur non-plausible calculée. Procédé selon l’une des revendications 1 ou 2, dans lequel ladite introduction de valeurs non-plausibles (220) dans les données normales comprend une amplification des valeurs des données normales par un facteur de valeur aléatoirement centrée sur 1 selon la loi uniforme si la puissance du signal est supérieure à un seuil, ou un ajout d’un bruit gaussien aux valeurs des données normales si la puissance du signal est inférieure au seuil. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel ladite génération des données anormales (200) comprend, pour chaque donnée anormale, l’introduction des valeurs non-plausibles dans une portion locale (B1, B2, B3, B4) du contenu d’une donnée normale, et une reproduction inchangée du reste du contenu de cette donnée normale. Procédé selon la revendication 6, dans lequel la portion locale (B1-B4) correspond à une sous-bande de fréquence dans le spectre du contenu de la donnée normale. Procédé selon l’une des revendications 6 ou 7, dans lequel les valeurs non-plausibles (220) sont aléatoirement introduites sur une fraction des valeurs de ladite portion locale du contenu de la donnée normale. Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel l’obtention des données normales comprend une acquisition de signaux dans le domaine temporel (111), et une transformation des signaux dans le domaine fréquentiel (112). Procédé selon l’une des revendications 1 à 9, comprenant en outre une élaboration d’un produit programme d’ordinateur de détection d’anomalies (310) comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre ledit modèle de détection. Procédé mis en œuvre par ordinateur de détection d’anomalies, comprenant une mise en œuvre du modèle de détection d’anomalies (310) élaboré par un procédé selon l’une des revendications 1 à 10. Produit programme d’ordinateur d’élaboration d’un modèle de détection d’anomalies 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 de détection d’anomalies (100) selon l’une des revendications 1 à 10. Produit programme d’ordinateur de détection d’anomalies comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un procédé de détection d’anomalies (310) selon la revendication 11. Microcontrôleur (MCU) comprenant : - une mémoire (MEM) comprenant un produit programme d’ordinateur de détection d’anomalies selon la revendication 13, - une unité de traitement (UT) configurée pour exécuter ledit produit programme d’ordinateur.