FR 3159671 A1 20250829 FR 2401815 A 20240223 Méthode, mise en œuvre par ordinateur, d’entrainement d’un modèle d’intelligence artificielle configuré pour caractériser un défaut sur une ligne de transmission, la méthode comprenant les étapes de : Recevoir (501) un ensemble de signaux constituant une base de signaux d’entrainement du modèle, chaque signal correspondant à une simulation ou une mesure d’un signal de réflectométrie compressé pour une ligne de transmission ayant un défaut caractérisé par une impédance et/ou une position, Un signal de réflectométrie compressé résultant de l’exécution des étapes de : Injecter dans la ligne de transmission un signal de réflectométrie prédéfini, Réaliser une acquisition compressée dudit signal comprenant au moins la multiplication dudit signal prélevé sur la ligne par une séquence pseudo-aléatoire prédéfinie, Entrainer (502) le modèle d’intelligence artificielle à partir de la base de signaux d’entrainement pour réaliser au moins une tâche parmi : une tâche de classification d’un type de défaut présent sur la ligne, une tâche de prédiction de la position et/ou de l’impédance d’un défaut présent sur la ligne. Figure 5 Méthode de caractérisation de défauts dans un câble par apprentissage automatique L’invention concerne le domaine des systèmes de diagnostic filaires basés sur le principe de la réflectométrie pour identifier et caractériser des défauts électriques sur des câbles ou plus généralement des lignes de transmission. L’invention porte plus précisément sur une méthode combinant une acquisition par échantillonnage comprimé d’un signal de réflectométrie prélevé sur un câble avec un modèle d’intelligence artificielle entrainé pour classifier différents types de défauts et/ou pour prédire une valeur physique caractérisant un défaut telle que sa position, son impédance caractéristique ou son coefficient de réflexion. Les câbles sont omniprésents dans tous les systèmes électriques, pour l’alimentation ou la transmission d’information. Ces câbles sont soumis à des contraintes et peuvent être sujets à des défaillances. Il est donc nécessaire de pouvoir analyser leur état et d’apporter des informations sur la détection de défauts qui impactent ces câbles, ces informations incluant l’existence de défauts mais aussi leur localisation et leur type. L’analyse de défauts permet d’aider à la maintenance des câbles. Les méthodes de réflectométrie usuelles permettent ce type d’analyse. Les méthodes de réflectométrie utilisent un principe proche de celui du radar : un signal électrique, le signal de sonde ou signal de référence, est injecté en un ou plusieurs endroits du câble à tester. Le signal se propage dans le câble ou le réseau de câbles et renvoie une partie de son énergie lorsqu’il rencontre une discontinuité d’impédance. Une discontinuité d’impédance peut résulter, par exemple, d’un branchement, de la fin du câble ou d’un défaut ou plus généralement d’une rupture des conditions de propagation du signal dans le câble. Elle résulte d’un défaut qui modifie localement l’impédance caractéristique du câble en provoquant une discontinuité dans ses paramètres linéiques. L’analyse des signaux renvoyés au point d’injection permet d’en déduire des informations sur la présence et la localisation de ces discontinuités, donc des défauts éventuels. Une analyse dans le domaine temporel ou fréquentiel est habituellement réalisée. Ces méthodes sont désignées par les acronymes TDR venant de l’expression anglo-saxonne « Time Domain Reflectometry » et FDR venant de l’expression anglo-saxonne « Frequency Domain Reflectometry ». Les systèmes de diagnostic par réflectométrie rencontrent une limitation notable liée à la fréquence d'échantillonnage du convertisseur analogique-numérique, impératif pour respecter le théorème de Nyquist-Shannon. Cette contrainte impacte directement la résolution spatiale, plus précisément la finesse de la détection de défaut. Afin d’améliorer cette résolution dans le système de détection, l'utilisation d'un convertisseur analogique-numérique à haute fréquence est nécessaire. Cependant, cette approche présente des inconvénients tels qu'un coût d'implémentation élevé, une consommation de puissance importante, une exigence de mémoire de stockage considérable, et un niveau de bruit élevé. Le recours à l'échantillonnage comprimé s'avère une solution novatrice pour remédier à ces problématiques, en éliminant le besoin d'un convertisseur analogique-numérique (ADC) à fréquence d’échantillonnage élevée. Cette approche simplifie significativement la mise en œuvre tout en encourageant l'utilisation d’un convertisseur à faible fréquence d’échantillonnage. Ainsi, elle ouvre la voie à la conception de systèmes utilisant des composants aisément disponibles, robustes et caractérisés par une faible consommation d'énergie. Cependant, l’utilisation de l’échantillonnage comprimé ajoute une étape supplémentaire dans le processus de la détection de défaut avec réflectométrie qui est l’étape de la reconstruction de signal compressé. Cette étape nécessite l’utilisation d’algorithmes de reconstruction qui sont très coûteux en temps de calcul et en consommation énergétique et donnent des résultats dégradés pour des taux de compression élevés. Il existe donc un besoin général pour améliorer encore les systèmes de diagnostic par réflectométrie basés sur la mise en œuvre d’une technique d’échantillonnage comprimé afin de fournir une solution globale à faible coût d’implémentation qui permet de caractériser un défaut impactant un câble par sa nature (court-circuit, circuit ouvert, défaut non franc) mais aussi par sa position sur le câble et ses propriétés physiques telles que son impédance caractéristique ou son coefficient de réflexion. La demande de brevet FR3127581 du Demandeur décrit une méthode de conception d’un signal de réflectométrie mulitporteuses de type OMTDR ayant la forme d’un « chirp ». Elle décrit également le principe de l’acquisition comprimée d’un tel signal. Le principe de l’acquisition comprimée est également décrit dans les documents [1] et [2]. La méthode consiste à multiplier le signal prélevé, dans le domaine analogique, par une séquence pseudo-aléatoire, à appliquer un filtre passe bas ou un intégrateur au résultat puis à numériser le signal à une fréquence d’échantillonnage plus faible que la fréquence de Nyquist. La méthode s’applique avantageusement pour des signaux de réflectométrie parcimonieux tels que les signaux OMTDR ayant une forme de « chirp ». Ainsi, cette méthode permet de numériser le signal à une fréquence plus faible limitant ainsi la complexité du convertisseur analogique numérique tout en permettant une résolution de détection de défaut élevé. Cependant, un inconvénient de cette solution est qu’elle nécessite une étape de reconstruction du signal de réflectométrie qui a été modifié notamment via la multiplication avec une séquence pseudo-aléatoire. Cette étape de reconstruction est généralement réalisée au moyen d’algorithmes itératifs consommateurs en temps de calcul et en ressources mémoire. Il existe donc un besoin pour une solution alternative permettant de diminuer la complexité inhérente à l’algorithme de reconstruction lorsque le signal a été obtenu via une acquisition compressée. L’invention propose une nouvelle méthode de caractérisation de défaut à partir d’un signal mesuré via une technique d’acquisition compressée impliquant la multiplication du signal avec une séquence pseudo-aléatoire. L’invention permet de s’affranchir de l’étape de reconstruction du signal numérisé en utilisant un modèle d’intelligence artificielle entraîné sur des signaux correspondant à une chaîne de traitement identique mais à différents types de défauts. En particulier, l’invention propose une méthode de classification automatique du type de défaut ainsi qu’une méthode de prédiction automatique de la position du défaut et de l’impédance caractéristique du défaut (ou de son coefficient de réflexion). L’invention s’applique à tout type de signaux de réflectométrie parcimonieux, en particulier aux signaux CHIRP-OMTDR tels que proposés dans la demande de brevet FR3127581 du Demandeur mais aussi à d’autres signaux multi-porteuses tels que les signaux MCTDR (Multi Carrier Time Domain Reflectometry). L’invention a pour objet une méthode, mise en œuvre par ordinateur, d’entrainement d’un modèle d’intelligence artificielle configuré pour caractériser un défaut sur une ligne de transmission, la méthode comprenant les étapes de : Recevoir un ensemble de signaux constituant une base de signaux d’entrainement du modèle, chaque signal correspondant à une simulation ou une mesure d’un signal de réflectométrie compressé pour une ligne de transmission ayant un défaut caractérisé par une impédance et/ou une position, Un signal de réflectométrie compressé résultant de l’exécution des étapes de : Injecter dans la ligne de transmission un signal de réflectométrie prédéfini, Réaliser une acquisition compressée dudit signal comprenant au moins la multiplication dudit signal prélevé sur la ligne par une séquence pseudo-aléatoire prédéfinie, Entrainer le modèle d’intelligence artificielle à partir de la base de signaux d’entrainement pour réaliser au moins une tâche parmi : une tâche de classification d’un type de défaut présent sur la ligne, une tâche de prédiction de la position et/ou de l’impédance d’un défaut présent sur la ligne. Selon un aspect particulier de l’invention, l’entrainement du modèle d’intelligence artificielle est supervisé, chaque signal d’entrainement étant annoté par un type de défaut et/ou une valeur de position de défaut et/ou une valeur d’impédance de défaut. L’invention a aussi pour objet une méthode de caractérisation de défauts dans une ligne de transmission comprenant les étapes de : Mesurer un signal, en un point de la ligne, caractéristique de la réflexion d’un signal de réflectométrie prédéfini, préalablement injecté dans la ligne, Réaliser une acquisition compressée du signal mesuré comprenant au moins la multiplication du signal mesuré par une séquence pseudo-aléatoire prédéfinie pour obtenir un signal numérisé, Exécuter un modèle d’intelligence artificielle entrainé au moyen de la méthode d’entrainement selon l’une quelconque des revendications précédentes sur le signal numérisé pour caractériser un défaut sur la ligne de transmission en classifiant le type de défaut présent sur la ligne et/ou en prédisant la position et/ou l’impédance dudit défaut présent sur la ligne. Selon un aspect particulier de l’invention, le modèle d’intelligence artificielle est entrainé pour classifier un type de défaut parmi : un court-circuit, un circuit ouvert, un défaut non franc, l’absence de défaut. Selon un aspect particulier de l’invention, le modèle d’intelligence artificielle est entrainé pour prédire la valeur d’un coefficient de réflexion du signal sur un défaut puis en déduire la valeur de l’impédance du défaut à partir de la valeur du coefficient de réflexion et de l’impédance caractéristique de la ligne. Selon un aspect particulier de l’invention, le modèle d’intelligence artificielle est monotâche et pris parmi : un modèle de classification automatique ou un modèle de prédiction automatique. Selon un aspect particulier de l’invention, le modèle d’intelligence artificielle est multi-tâches et est configuré pour réaliser simultanément une tâche de classification automatique et une tâche de prédiction automatique. Selon un aspect particulier de l’invention, le signal de réflectométrie prédéfini est un signal multi-porteuses ayant une forme de signal « chirp ». Selon un aspect particulier de l’invention, l’acquisition compressée du signal mesuré comprend au moins les étapes de : Prélever le signal en un point de la ligne de transmission, Multiplier le signal avec la séquence pseudo-aléatoire prédéfinie, Appliquer un filtre passe-bas ou un intégrateur au signal obtenu, Numériser le signal filtré à une fréquence inférieure à la fréquence de Nyquist du signal Selon un aspect particulier de l’invention, le modèle d’intelligence artificielle est pris parmi : un algorithme des k plus proches voisins ou un réseau de neurones convolutifs ou un algorithme de machine à vecteurs de support. L’invention a pour objet un dispositif de détection de défauts non francs dans un câble comprenant un appareil de mesure, en un point du câble, d’un signal rétro-propagé dans le câble et une unité de traitement configurée pour exécuter la méthode de caractérisation de défauts selon l’invention. L’invention a pour objet un système de réflectométrie comprenant un dispositif d’injection, en un point du câble, d’un signal de réfléctométrie prédéfini et un dispositif de détection de défauts non francs dans un câble selon l’invention. L’invention a pour objet un programme d'ordinateur comportant des instructions pour l'exécution de la méthode d’entrainement d’un modèle d’intelligence artificielle selon l’invention, lorsque le programme est exécuté par un processeur et un support d’enregistrement lisible par ordinateur sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur selon l’invention. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront mieux à la lecture de la description qui suit en relation aux dessins annexés suivants. FIG. 1 représente un schéma d’un système de diagnostic de défauts par réfléctométrie selon un premier mode de réalisation de l’art antérieur, FIG. 2 représente un schéma d’un système de diagnostic de défauts par réfléctométrie selon un second mode de réalisation de l’art antérieur, FIG. 3 représente un schéma d’un système de diagnostic de défauts par réfléctométrie selon un mode de réalisation de l’invention, FIG. 4 représente un diagramme illustrant l’allure de plusieurs signaux obtenus via une acquisition comprimée pour quatre types de défauts différents, FIG. 5 représente un organigramme détaillant les étapes de mise en œuvre d’une méthode d’entrainement d’un modèle d’intelligence artificielle pour caractériser des défauts au moyen du système de la FIG. 3 , selon un mode de réalisation de l’invention, FIG. 6 représente un organigramme détaillant les étapes de mise en œuvre d’une méthode de caractérisation de défauts au moyen du système de la FIG. 3 , selon un mode de réalisation de l’invention, FIG. 7 représente un exemple de modèle de réseau de neurones convolutifs apte à être utilisé par l’invention pour réaliser une tâche de classification des types de défauts, FIG. 8 représente un exemple de modèle de réseau de neurones convolutifs apte à être utilisé par l’invention pour réaliser une tâche de prédiction de la position et/ou de l’impédance caractéristique d’un défaut. La FIG. 1 représente un schéma d’un système de diagnostic de défaut sur un câble selon une technique de réflectométrie connue de l’art antérieur. Le système comporte un générateur de signal de réflectométrie 101 numérique. Le signal généré peut être une impulsion temporelle ou un signal multi-porteuses ou tout signal adapté. Le signal généré est converti en signal analogique via un convertisseur numérique analogique CNA puis il est injecté dans un câble ou plus généralement une ligne de transmission L dont on souhaite caractériser l’état. Le signal injecté dans la ligne (par exemple au moyen d’un coupleur non représenté) se propage dans la ligne et rencontre un défaut DF caractérisé par une discontinuité d’impédance. Une partie du signal se réfléchit sur cette discontinuité pour être rétropropagée jusqu’à un point de mesure. Le signal réfléchi est mesuré (via un coupleur non représenté) puis il est numérisé via un convertisseur analogique numérique CAN. Un corrélateur COR réalise l’intercorrélation entre le signal généré et le signal reçu afin de produire un réflectogramme temporel R(t). Si le signal de réflectométrie utilisé est une simple impulsion temporelle, le corrélateur COR peut être rendu optionnel. Le réflectogramme temporel R(t) comporte un pic d’amplitude caractéristique du défaut DF à une abscisse temporelle qui est liée à la distance entre le point de mesure du signal et le défaut DF et à la vitesse de propagation du signal dans le câble. Comme cela est connu dans le domaine des méthodes de diagnostic par réflectométrie, la position d DNF du défaut non franc sur le câble, autrement dit sa distance au point d’injection du signal, peut être directement obtenue à partir de la mesure, sur le réflectogramme temporel, de la durée t DNF entre le premier pic d’amplitude relevé sur le réflectogramme et le pic d’amplitude correspondant à la signature du défaut. Différentes méthodes connues sont envisageables pour déterminer la position d DNF . Une première méthode consiste à appliquer la relation liant distance et temps : d DNF = V.t DNF /2 où V est la vitesse de propagation du signal dans le câble. Une autre méthode possible consiste à appliquer une relation de proportionnalité du type d DNF / t DNF = L/t 0 où L est la longueur du câble et t 0 est la durée, mesurée sur le réflectogramme, entre le pic d’amplitude correspondant à la discontinuité d’impédance au point d’injection et le pic d’amplitude correspondant à la réflexion du signal sur l’extrémité du câble. Un inconvénient de ce type de système est que la résolution spatiale avec laquelle un défaut peut être détecté (la précision de détection) dépend de la bande spectrale du signal. Plus le signal a une bande large, meilleure sera la résolution de détection. Or, pour numériser un signal large bande, cela implique d’utiliser un convertisseur analogique numérique couteux à implémenter, consommateur d’énergie et à niveau de bruit élevé. Une deuxième solution connue de l’état de l’art et décrite à la FIG. 2 consiste à remplacer un tel convertisseur analogique numérique par une architecture d’acquisition à échantillonnage comprimé tel que décrit dans les références [2] et [3]. Un schéma comparatif des deux systèmes de réflectométrie de l’art antérieur est présenté à la FIG. 2 . L’architecture implémentant une acquisition à échantillonnage comprimé est représentée sur la partie basse 200 de la figure. Dans cette architecture, le convertisseur analogique numérique du premier système 100 présenté à la FIG. 1 est remplacé par un démodulateur DEM qui comprend un multiplieur analogique MUL avec une séquence pseudo-aléatoire p c (t) à valeurs 1 et -1. Le signal modulé en sortie du multiplieur MUL est ensuite filtré via un filtre passe-bas FPB puis est numérisé à l’aide d’un convertisseur analogique numérique CAN qui peut fonctionner à une fréquence d’échantillonnage inférieure à celle qui serait utilisée par le système de la FIG. 1 . Alternativement le filtre passe-bas FPB peut être remplacé par un intégrateur. Le signal numérisé Y CS est ensuite fourni à un module de reconstruction REC qui implémente un algorithme itératif de reconstruction du signal. Un exemple de mise en œuvre possible consiste à appliquer un algorithme glouton permettant de construire d’une manière itérative une approximation parcimonieuse du signal. Le signal reconstruit est ensuite fourni à un corrélateur COR qui réalise un calcul d’intercorrélation avec le signal injecté dans le câble pour générer un réflectogramme R(t). Un inconvénient de cette seconde solution est la nécessité de reconstruire le signal via un algorithme itératif qui ajoute une complexité d’implémentation supplémentaire. La FIG. 3 représente un schéma d’un système de réflectométrie selon un mode de réalisation de l’invention. Le système de la FIG. 3 comporte les éléments communs au système de la FIG. 2 , ces éléments ayant les mêmes références. Plus précisément, la chaine de traitement est identique à la différence prêèsqu’elle ne comporte pas de module de reconstruction du signal REC ni de corrélateur COR. Ces deux éléments sont remplacés par un module d’intelligence artificielle IA qui implémente un modèle d’apprentissage automatique entrainé pour caractériser un défaut DF présent sur la ligne L à partir du signal Y CS en sortie du démodulateur DEM. La FIG. 4 illustre, pour un exemple, l’allure du signal Y CS obtenu en sortie du démodulateur DEM. Sur le diagramme de la FIG. 4 , on a représenté quatre signaux 401,402,403,404 respectivement obtenus pour 4 types de défauts différents. Dans tous les cas, le défaut est positionné à une distance de 1 m du point d’injection du signal. Le signal injecté est un signal de type CHIRP-OMTDR. Le signal 401 correspond à un défaut de type court-circuit. Le signal 402 correspond à un défaut de type circuit ouvert. Le signal 403 correspond à un défaut de type défaut franc résistif. Le signal 404 correspond à un câble n’ayant aucun défaut. La FIG. 4 illustre le fait que les signaux Y CS obtenus en sortie du démodulateur à acquisition comprimée ont une allure aléatoire qui n’est pas directement exploitable pour identifier un défaut contrairement à un réflectogramme temporel classique pour lequel les défauts sont identifiés par la présence d’un pic d’autocorrélation. C’est pour cette raison qu’un algorithme de reconstruction du signal est nécessaire. L’invention proposée consiste à implémenter un modèle d’intelligence artificielle entrainé sur des signaux du type de ceux décrits à la FIG. 4 pour réaliser une caractérisation automatique d’un défaut. La FIG. 5 représente un organigramme détaillant les étapes de mise en œuvre d’une méthode d’entrainement d’un modèle de caractérisation automatique d’un défaut selon un mode de réalisation de l’invention. La méthode comprend une première étape 501 de conception d’une base de signaux d’entrainement pour entrainer un modèle d’intelligence artificielle. Selon une première variante de réalisation, les signaux d’entrainement sont obtenus via différentes mesures de signaux Y CS en sortie d’un démodulateur à acquisition comprimée pour le même signal de réflectométrie injecté dans un câble, pour un même câble mais pour différents types de défauts positionnés à des endroits différents du câble. Cette première variante nécessite de réaliser de nombreuses mesures et de générer artificiellement des défauts sur un même câble ce qui présente l’inconvénient d’une mise en œuvre complexe et fastidieuse. Selon une seconde variante de réalisation, ces signaux d’entrainement sont obtenus au moyen d’un simulateur logiciel configuré pour simuler une chaine de traitement par réflectométrie telle que décrite à la FIG. 3 de bout en bout. Cette seconde variante présente l’avantage de pouvoir simuler plus facilement un grand nombre de défauts sur un même câble. La base de données de signaux d’entrainement générée à l’étape 501 est par exemple divisée en trois ensembles : un ensemble utilisé pour l’apprentissage comprenant environ 80% des signaux, un ensemble utilisé pour la validation comprenant environ 10% des signaux tirés aléatoirement et un ensemble utilisé pour le test comprenant environ 10 % des signaux tirés aléatoirement. Chaque signal d’entrainement est annoté avec des informations caractérisant le défaut. Par exemple, ces informations comprennent la nature du défaut (court-circuit, circuit ouvert, défaut non franc ou absence de défaut), la position du défaut sur le câble, l’impédance caractéristique du défaut ou le coefficient de réflexion du signal sur le défaut. A l’étape 502, le modèle d’intelligence artificielle est ensuite entrainé de façon supervisée à partir des signaux d’entrainement pour caractériser les défauts associés à chaque signal. Selon une première variante de réalisation, le modèle est entrainé pour réaliser une tâche de classification des signaux en fonction de la nature du défaut. Par exemple, quatre classes de défauts sont envisagées : court-circuit, circuit-ouvert, défaut non franc ou absence de défaut. Selon une deuxième variante de réalisation, le modèle est entrainé pour réaliser une tâche de prédiction d’une valeur de position du défaut sur la ligne ou d’une valeur du temps de propagation du signal entre le point d’injection dans le câble et sa réflexion sur le défaut ou d’une valeur d’impédance caractéristique du défaut ou d’une valeur de coefficient de réflexion du signal sur le défaut. Avantageusement, les tâches de classification et de prédiction sont réalisées séquentiellement. Autrement dit, la tâche de prédiction n’est activée que si la tâche de classification a préalablement permis de détecter un défaut. Cela signifie que le modèle de classification est entrainé sur tous les signaux y compris ceux correspondant à un câble sans défaut. Le modèle de prédiction est entrainé uniquement sur des signaux correspondant à un défaut présent sur le câble. Selon une troisième variante de réalisation, le modèle est entrainé conjointement à réaliser à la foi la tâche de classification et la tâche de prédiction. Différents modèles d’intelligence artificielle peuvent être envisagés pour mettre en œuvre l’invention. Dans un premier mode de réalisation, le modèle utilisé est basé sur un algorithme des K plus proches voisins. Dans ce cas, l’ensemble de validation est utilisé pour déterminer le paramètre K du modèle qui correspond au nombre de voisins. Dans un autre mode de réalisation, le modèle utilisé est basé sur un algorithme de machine à vecteurs support ou « support vector machine » SVM en anglais. Dans un autre mode de réalisation, le modèle utilisé est basé sur un ou plusieurs réseaux de neurones convolutifs. La FIG. 7 illustre un schéma d’un réseau de neurones convolutifs configuré pour réaliser une tâche de classification des signaux selon la nature du défaut selon un mode de réalisation de l’invention. L’exemple de la FIG. 7 est donné à titre illustratif et non limitatif. Il concerne un réseau de neurones comportant quatre couches de convolution 101,102,103,104, deux couches totalement connectées 105,106 et une couche d’activation 107 implémentant la fonction d’activation SoftMax. Chaque couche de convolution 101,102,103,104 comporte différents filtres de dimensions différentes. La première couche totalement connectée 105 comporte un nombre de neurones égal au nombre d’échantillons du signal fourni en entrée (égal à 512 sur l’exemple non limitatif de la FIG. 7 ). La dernière couche totalement connectée 106 comporte un nombre de neurones égal au nombre de classes de types de défauts (4 classes dans l’exemple non limitatif de la FIG. 7 ). La fonction de perte utilisée pour l’apprentissage du réseau est par exemple la fonction d’entropie croisée ou toute autre fonction de coût adaptée à l’optimisation d’un réseau de classification. La FIG. 8 illustre un schéma d’un réseau de neurones convolutifs configuré pour réaliser une tâche de prédiction de la position d’un défaut et/ou de la valeur de l’impédance caractéristique du défaut selon un exemple de réalisation non limitatif. Le réseau de neurones représenté comporte sept couches de convolution 101-107 et deux couches totalement connectées 108,109. La première couche totalement connectée 108 comporte un nombre de neurones égal au nombre d’échantillons du signal fourni en entrée (égal à 512 sur l’exemple non limitatif de la FIG. 8 ). La dernière couche totalement connectée 109 comporte un neurone dont la sortie correspond à la prédiction souhaitée. La fonction de perte utilisée pour l’apprentissage du réseau de prédiction est par exemple une fonction d’erreur quadratique moyenne ou d’erreur absolue moyenne ou toute autre fonction basée sur un calcul d’erreur entre la valeur annotée de la prédiction (position ou impédance) et la valeur prédite. Selon un autre exemple de réalisation, un réseau de neurones convolutifs multi-tâches est utilisé pour réaliser simultanément la tâche de classification et la tâche de prédiction. Dans un mode de réalisation particulier, le réseau de neurones utilisé pour la prédiction (ou la branche de prédiction du réseau multi-tâches) est entrainé pour prédire la valeur du coefficient de réflexion du signal sur la discontinuité d’impédance provoquée par le défaut puis l’impédance caractéristique du défaut est déterminée à l’aide de la relation suivante : Avec Z d et Z c qui correspondent respectivement à l’impédance du défaut et à l’impédance caractéristique du câble considéré et est le coefficient de réflexion prédit par le réseau de neurones. La nature du défaut dans le câble est déterminée suivant la valeur du coefficient de réflexion qui dépend directement de Z d car Z c est constante. Si , alors le type défaut correspond à un court-circuit, Z d =0 Ω Si , alors le type défaut correspond à un circuit ouvert, Z d tend vers l’infini. Si , dans ce cas il n’y a pas de défaut, Z d = Z c Si alors le type défaut correspond à un défaut non-franc, Un avantage à ce mode de réalisation est que l’impédance caractéristique varie potentiellement dans une plage de valeurs très élevée (jusqu’à l’infini pour un circuit ouvert) alors que le coefficient de réflexion varie dans l’intervalle [-1 ; 1]. Avantageusement, l’architecture du réseau de neurones prédicteur de la FIG. 8 est complété dans ce cas en ajoutant une couche d’activation tangente hyperbolique afin d’obtenir une sortie bornée entre -1 et 1. Selon un mode de réalisation, les deux valeurs (position et impédance caractéristique ou coefficient de réflexion) peuvent être prédites de façon simultanée via un vecteur à deux composantes. Un avantage à l’utilisation des réseaux de neurones convolutifs (CNNs) est qu’ils sont plus faciles à être intégrés dans des systèmes embarqués qu’un algorithme de type k-plus proches voisins (KNN). En effet, à l’issu de l’apprentissage d’un réseau de neurones convolutifs, il suffit d’exécuter le modèle en inférence. A l’inverse, l’algorithme KNN suppose le stockage complet de l'ensemble de données d'entraînement. Ainsi, les réseaux de neurones convolutifs offrent une solution plus pratique et efficace pour les systèmes embarqués, répondant aux contraintes de mémoire et de puissance tout en conservant des performances élevées dans le traitement de données complexes. De plus, les réseaux de neurones convolutifs (CNNs) permettent de réaliser de l’apprentissage multi-tâches pour apprendre simultanément à résoudre plusieurs tâches et partager les informations communes pertinentes entre ces tâches. Cela permet une meilleure généralisation et l’amélioration des performances globales du modèle en exploitant les relations entre les tâches. Cette propriété est également pratique pour l’intégration dans une architecture embarquée pour la détection et localisation de défaut, car l’apprentissage multi-tâches permet d’embarquer un seul modèle réalisant plusieurs tâches ce qui est plus avantageux que d’embarquer deux modèles séparément. Enfin, les réseaux de neurones, permettent de réaliser de l’apprentissage par transfert. Cette technique d’apprentissage permet à un réseau de neurones préalablement entraîné sur une tâche spécifique de bénéficier de ses connaissances pour la réalisation d’une tâche similaire. L’apprentissage par transfert est particulièrement pratique dans le cas où on ne dispose pas de beaucoup de données d’entraînement. En réutilisant des modèles pré-entrainés comme point de départ, le processus d’apprentissage sur de nouvelles tâches est accéléré en termes de temps et de données nécessaires pour l’apprentissage. A l’inverse, un avantage à l’utilisation de l’algorithme KNN réside dans ses performances de classification et de prédiction qui sont meilleures. L’utilisation de cet algorithme est efficace car il se base sur le calcul de distances pour le choix de voisins et grâce à la propriété d'isométrie restreinte de l’échantillonnage comprimé les distances entre les données avant compression et après compression sont préservées ce qui fait que les échantillons de la même classe posséderont forcement des voisins de la même classe ce qui facilite la recherche de voisins pour les différents échantillons. Ceci est aussi présent dans le cas de la prédiction de la position. Lorsque le modèle est entrainé, il peut être utilisé en inférence pour réaliser une détection de défaut à partir d’une nouvelle mesure de signal comprimé réalisée sur un câble ayant des propriétés similaires et pour un signal de réflectométrie identique à ceux utilisés pour l’entrainement. Ce processus est schématisé à la FIG. 6 . A l’étape 601, on réalise une nouvelle mesure d’un signal à acquisition comprimée. A l’étape 602, on exécute le modèle entrainé sur cette mesure afin de détecter la présence d’un défaut et de déterminer sa position et son impédance caractéristique. Méthode, mise en œuvre par ordinateur, d’entrainement d’un modèle d’intelligence artificielle configuré pour caractériser un défaut sur une ligne de transmission, la méthode comprenant les étapes de : Recevoir (501) un ensemble de signaux constituant une base de signaux d’entrainement du modèle, chaque signal correspondant à une simulation ou une mesure d’un signal de réflectométrie compressé pour une ligne de transmission ayant un défaut caractérisé par une impédance et/ou une position, Un signal de réflectométrie compressé résultant de l’exécution des étapes de : Injecter dans la ligne de transmission un signal de réflectométrie prédéfini, Réaliser une acquisition compressée dudit signal comprenant au moins la multiplication dudit signal prélevé sur la ligne par une séquence pseudo-aléatoire prédéfinie, Entrainer (502) le modèle d’intelligence artificielle à partir de la base de signaux d’entrainement pour réaliser au moins une tâche parmi : une tâche de classification d’un type de défaut présent sur la ligne, une tâche de prédiction de la position et/ou de l’impédance d’un défaut présent sur la ligne. Méthode selon la revendication 1 dans laquelle l’entrainement du modèle d’intelligence artificielle est supervisé, chaque signal d’entrainement étant annoté par un type de défaut et/ou une valeur de position de défaut et/ou une valeur d’impédance de défaut. Méthode de caractérisation de défauts dans une ligne de transmission comprenant les étapes de : Mesurer (601) un signal, en un point de la ligne, caractéristique de la réflexion d’un signal de réflectométrie prédéfini, préalablement injecté dans la ligne, Réaliser (601) une acquisition compressée du signal mesuré comprenant au moins la multiplication du signal mesuré par une séquence pseudo-aléatoire prédéfinie pour obtenir un signal numérisé, Exécuter (602) un modèle d’intelligence artificielle entrainé au moyen de la méthode d’entrainement selon l’une quelconque des revendications précédentes sur le signal numérisé pour caractériser un défaut sur la ligne de transmission en classifiant le type de défaut présent sur la ligne et/ou en prédisant la position et/ou l’impédance dudit défaut présent sur la ligne. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle le modèle d’intelligence artificielle est entrainé pour classifier un type de défaut parmi : un court-circuit, un circuit ouvert, un défaut non franc, l’absence de défaut. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle le modèle d’intelligence artificielle est entrainé pour prédire la valeur d’un coefficient de réflexion du signal sur un défaut puis en déduire la valeur de l’impédance du défaut à partir de la valeur du coefficient de réflexion et de l’impédance caractéristique de la ligne. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle le modèle d’intelligence artificielle est monotâche et pris parmi : un modèle de classification automatique ou un modèle de prédiction automatique. Méthode selon l’une quelconque des revendications 1 à 5 dans laquelle le modèle d’intelligence artificielle est multi-tâches et est configuré pour réaliser simultanément une tâche de classification automatique et une tâche de prédiction automatique. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle le signal de réflectométrie prédéfini est un signal multi-porteuses ayant une forme de signal « chirp ». Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle l’acquisition compressée du signal mesuré comprend au moins les étapes de : Prélever le signal en un point de la ligne de transmission, Multiplier le signal avec la séquence pseudo-aléatoire prédéfinie, Appliquer un filtre passe-bas ou un intégrateur au signal obtenu, Numériser le signal filtré à une fréquence inférieure à la fréquence de Nyquist du signal. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle le modèle d’intelligence artificielle est pris parmi : un algorithme des k plus proches voisins ou un réseau de neurones convolutifs ou un algorithme de machine à vecteurs de support. Dispositif de détection de défauts non francs dans un câble comprenant un appareil de mesure (DEM), en un point du câble, d’un signal rétro-propagé dans le câble et une unité de traitement (IA) configurée pour exécuter la méthode de caractérisation de défauts selon l’une quelconque des revendications 3 à 10. Système de réflectométrie comprenant un dispositif d’injection, en un point du câble, d’un signal de réfléctométrie prédéfini et un dispositif de détection de défauts non francs dans un câble selon la revendication 11. Programme d'ordinateur comportant des instructions pour l'exécution de la méthode d’entrainement d’un modèle d’intelligence artificielle selon l’une quelconque des revendications 1 ou 2, lorsque le programme est exécuté par un processeur. Support d’enregistrement lisible par ordinateur sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur selon la revendication 13.