FR 3156212 A1 20250606 FR 2313468 A 20231201 PROCEDE DE GESTION DE DISPOSITIFS DE GENERATION D’EAU ATMOSPHERIQUE L’invention concerne un procédé de pilotage d’au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique. Le procédé comprend la génération (GEN 1 ) d’au moins un indicateur de pilotage en fonction d’une estimation de conditions météorologiques (EST 1 ), d’une estimation de besoin en consommation d’eau d’infrastructures (EST 3 ), d’une estimation de disponibilité d’énergie électrique (EST 2 ) et d’une estimation des performances (EST 4 ) du dispositif de génération d’eau atmosphérique. Figure pour l’abrégé : Fig.9 PROCEDE DE GESTION DE DISPOSITIFS DE GENERATION D’EAU ATMOSPHERIQUE Domaine de l’invention L’invention se rapporte à un procédé permettant de piloter le fonctionnement d’un dispositif de génération d’eau atmosphérique ou d’un réseau de dispositifs destinés à produire, de manière efficiente, de l’eau potable. État de la technique L'eau est une ressource naturelle vitale, qui ne cesse de s’épuiser sur une planète considérée comme bleue. Alors que la population mondiale atteindra près de 10 milliards d’habitants d’ici 2050, la crise mondiale de l’eau est l’une des plus grandes menaces auxquelles l’humanité sera confrontée au cours des prochaines décennies. Actuellement, des milliards de personnes dans le monde n'ont toujours pas un accès adéquat à l'eau, à l'assainissement et à l'hygiène, selon un rapport conjoint de l'UNICEF et de l'Organisation mondiale de la santé (OMS). Malgré son abondance sur terre, seulement 2.5% de l'eau disponible sur la planète est douce, dont seulement 0.7% est accessible en surface. De plus, les changements climatiques et le réchauffement de la planète troquent l'état des lacs, des rivières et des cours d'eau douce. Selon le scénario actuel lié aux changements climatiques, près de la moitié de la population mondiale vivra dans des régions soumises à un stress hydrique élevé d'ici 2030. Entre-temps, plusieurs paramètres accentuent encore le stress hydrique, tels que les conflits, l'augmentation de la demande énergétique, les changements démographiques, la pollution et l'urbanisation. Parmi les solutions actuelles, le dessalement de l'eau de mer laisse de la saumure potentiellement toxique comme résidu. Pour les zones ayant accès à l’eau, la facture payée pour l’eau potable comprend le coût de l’eau publique, les services d’assainissement, les redevances et taxes servant à compenser la pollution générée par l’utilisation de l’eau. Ainsi, la tarification préconisée pour couvrir le coût de toutes ces étapes tend à augmenter et aura tendance à s’élever compte tenu de la rareté de l’eau et de la pollution fréquente de la ressource. Pour résoudre les problèmes du stress hydrique et la hausse des prix de l’eau et de l’énergie, il faut implémenter des solutions innovantes offrant des opportunités d'investissement intéressantes tout en garantissant une stratégie économique et environnementale, pilier du développement durable. On connaît de multiples réalisations de systèmes de génération d’eau atmosphérique, autrement dit, de systèmes qui extraient l’eau à partir de l’humidité contenue dans l’air ambiant. Ces systèmes de génération d'eau atmosphérique ont démontré, au cours des dernières décennies, qu’ils peuvent être considérés comme des solutions émergentes et prometteuses pour surmonter la pénurie de l’eau dans le monde, en particulier pour les régions arides. Parmi ces systèmes, deux principales méthodologies sont utilisées comprenant les systèmes thermiques de condensation par refroidissement incluant les systèmes de climatisation, de réfrigération, thermoélectriques, thermo-acoustiques, etc., et les systèmes de sorption. Ces systèmes thermiques permettent l'extraction de la vapeur d'eau contenue dans l'air ambiant en abaissant la température au-dessous de son point de rosée. Le point de rosée, ou température du point de rosée, est la température à laquelle l’air humide doit être refroidi pour que la vapeur d'eau se condense. Par exemple, les systèmes de condensation par refroidissement comme ceux à compression de vapeur comprennent principalement, un condenseur, un détendeur, un évaporateur et un compresseur utilisant un fluide frigorigène. Le fluide frigorigène traverse le compresseur qui le transforme en vapeur haute pression et à haute température, puis, se condense à travers le condenseur. En raison de la chute de pression à travers le détendeur, le fluide frigorigène subit une chute drastique de température permettant de refroidir l’air ambiant lors de son passage à travers l’évaporateur et de faire condenser l’humidité. Cette technologie est considérée comme énergivore à cause de la consommation énergétique du compresseur. Le deuxième système de génération d’eau atmosphérique est celui basé sur le phénomène de sorption utilisant des matériaux déshydratants. Ces matériaux dessiccants peuvent être des adsorbants solides ou liquides, tels que la zéolite, le gel de silice ou le chlorure de lithium et le bromure de lithium, etc. Ces dessiccants sont utilisés pour extraire la vapeur d'eau de l'air par un processus hygroscopique puis récupérer l’eau par régénération. Cette technologie fonctionne exceptionnellement bien lorsqu'elle est utilisée à des températures plutôt fraîches ou lorsqu'un point de rosée bas est requis. Il faut mentionner qu’une telle technologie demeure onéreuse. Une combinaison de ces deux technologies fournit un système hybride pouvant également être utilisé pour améliorer l'extraction de l’humidité. Ce type de dispositifs de génération d’eau atmosphérique présente certains inconvénients. Par exemple, la disponibilité de l’eau et donc la quantité de l’eau pouvant être extraite à travers lesdits dispositifs est étroitement liée aux conditions atmosphériques. Cette dépendance est accentuée par la variabilité de ces conditions dans l’espace et dans le temps. De plus, vu que ces systèmes consomment de l’électricité et que certaines technologies demeurent onéreuses, le prix du litre produit est peu compétitif. Afin de résoudre ces inconvénients, on connaît notamment des procédés de systèmes de génération d’eau atmosphérique qui gèrent le fonctionnement de tels dispositifs et permettent d’améliorer leurs performances. On connaît, d’ailleurs, des procédés de systèmes de génération d’eau atmosphérique configurés pour contrôler un ou plusieurs paramètres caractéristiques de l'air ambiant pour gérer la mise en marche et/ou l’arrêt du dispositif de génération d'eau sur la base de considérations d'efficience. Il est connu le document US20128321061 décrivant un procédé qui permet une planification prédictive de l’irrigation automatisée de différentes plantes. Ce document stipule que la production en eau est efficiente lorsque la température de l’air et celle de rosée sont proches. Les estimations du temps ou des intervalles du temps de fonctionnement des dispositifs sont opérées selon ce critère. Le procédé divulgué dans ce document ne propose qu’une estimation de l’heure d’arrosage qu’en fonction de la température pour l’irrigation, il n’est donc pas adapté à la gestion d’un réseau d’eau potable. Il est aussi connu le document US2021354080A1, décrivant un système hybride à compression de vapeur et à absorption. Le système comprend un procédé qui estime les conditions météorologiques sur les prochaines heures et estime la demande en eau afin de connecter ou non le système à compression de vapeur. La planification des heures de fonctionnement est réalisée sur la base où les températures ambiantes estimées sont proches aux températures de rosée associées. Il est clair que ces types de procédés présentent une certaine gestion du fonctionnement de tels dispositifs de génération d’eau atmosphérique, toutefois, deux inconvénients majeurs en ressortent. En effet, en cas de succession de journées sèches, de journées nuageuses, ou de climat saisonnier avec des variabilités des conditions météorologiques, la satisfaction des utilisateurs en termes de production d’eau et d’efficacité énergétique ne sera pas garantie. Effectivement, ce type de procédés présente un manque d’anticipation de la variabilité des données atmosphériques (pression, vitesse du vent, irradiation solaire, température et humidité, par exemple). Ce type de procédé ne résout pas non plus le problème de la variabilité de la demande en eau des utilisateurs. En outre, les solutions de l’état de l’art ne proposent pas des corrections sur les prévisions implémentées et/ou les commandes établies. Enfin, il est connu que, d'ici 2030, 660 millions de personnes seront toujours sans électricité. Les méthodes de l’art antérieur ne permettent pas de disposer d’une production d’eau atmosphérique dans des conditions d’accès à l’énergie électrique restreinte ou inexistante. L’invention a pour but de surmonter les inconvénients des procédés de pilotage de dispositifs de génération d’eau atmosphérique existants. A cet effet, l’invention concerne un procédé de pilotage d’au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique qui comprend : Première acquisition d’un premier ensemble de données météorologiques à partir de : au moins une source de données météorologiques ; et/ou un historique de données météorologiques horodatées ; et/ou une date courante. Première estimation d’un deuxième ensemble de données météorologiques sur une première période prédéfinie au moyen d’un calculateur et à partir du premier ensemble de données météorologiques, lesdites données météorologiques estimées comprenant : Une prévision de température atmosphérique sur une période donnée ; Une prévision d’humidité sur une période donnée ; Deuxième acquisition d’un ensemble de données de quantification d’une énergie à partir d’une source de données d’énergie d’au moins un équipement d’alimentation électrique ; Deuxième estimation d’un deuxième ensemble de données de quantification d’une énergie, ledit ensemble quantifiant une énergie disponible sur la première période prédéfinie ; Troisième acquisition d’un premier ensemble de données de consommation à partir de : au moins une source de données de consommation d’un ensemble d’infrastructures et de profils de consommation en eau ; Troisième estimation d’un deuxième ensemble de données de consommation sur la première période prédéfinie, le deuxième ensemble de données de consommation comprenant au moins un seuil de consommation ; Quatrième acquisition d’un premier ensemble de données de performance à partir de : Au moins une source de données de performance d’au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique ; Quatrième estimation d’un second ensemble de données de performance sur la première période prédéfinie, le deuxième ensemble de données de performances comprenant au moins une prévision d'un indicateur de performances, ledit indicateur de performances définissant au moins un ratio entre une quantité d’eau produite et une unité d’énergie électrique consommée et/ou un débit de production d’eau ; Génération d’un premier indicateur de pilotage sur la première période d’au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique à partir des premières, secondes troisièmes et quatrième estimations, ledit indicateur de pilotage définissant au moins une donnée de pilotage envoyée au dispositif générateur d’eau atmosphérique, ladite donnée de pilotage définissant au moins une durée d’alimentation électrique et/ou au moins une puissance d’alimentation électrique dudit au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique ; Pilotage électrique dudit au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique en fonction du premier indicateur de pilotage. Le procédé de pilotage selon l’invention permet avantageusement de prendre en compte une variété de facteurs différents pour le pilotage d’au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique. Le système prend en compte à la fois des données météorologiques, des données de quantification d’énergie, des données de consommation d’utilisateurs et des données de performance des dispositifs de génération d’eau atmosphérique. Pour chaque type de donnée, une estimation pour une période prédéfinie est effectuée qui permet de définir un indice de performance qui est utilisé par la suite pour piloter le ou les générateurs d’eau atmosphérique. Un tel mode de pilotage du ou des générateurs est particulièrement avantageux parce qu’il permet d’atteindre un seuil de production nécessaire en fonction des besoins des utilisateurs tout en optimisant la production, notamment sur des périodes de temps où les conditions météorologiques sont propices à une bonne production d’eau atmosphérique. Selon un mode de réalisation, la au moins une source de données météorologiques est une source provenant : D’un capteur de pression atmosphérique ; et/ou Un capteur d’humidité ; et/ou Un capteur de température ; et/ou Un anémomètre; et/ou Une première base de données météorologiques mensuelle et/ou journalière ; et/ou Une seconde base de données météorologiques horaire ; et/ou Une troisième base de données météorologiques archivées. Selon un mode de réalisation, l’étape de génération du premier indicateur de pilotage comprend une étape d’estimation d’un premier indicateur de performance sur la première période d’au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique à partir des premières et secondes estimations, ledit indicateur de performance définissant un ratio entre la quantité d’eau produite et une unité d’énergie électrique consommée, ledit indicateur de performance définissant une période temporelle de pilotage, l’étape de pilotage étant réalisée en fonction de la période temporelle de pilotage. Selon un mode de réalisation, la source de données d’énergie disponible d’au moins un équipement d’alimentation électrique se rapporte à : Une première source d’énergie provenant d’un composant de stockage d’énergie ; et/ ou Une seconde source d’énergie provenant d’un générateur d’énergie électrique ; et/ou Une source de données d’énergie disponible sur un réseau électrique. Selon un mode de réalisation, lorsqu’une seconde source d’énergie alimente le dispositif de génération d’eau atmosphérique, l’estimation de quantité d’énergie disponible de la seconde source d’énergie est réalisée à partir des estimations des données météorologiques calculées. Selon un mode de réalisation, un second indicateur de performance est généré, ledit second indicateur de performance définissant un ratio entre la quantité d’eau produite et une unité d’énergie électrique consommée de la seconde source d’énergie. Selon un mode de réalisation, un troisième indicateur de performance est généré, ledit troisième indicateur de performance définissant un ratio entre la quantité d’eau produite et une unité d’énergie électrique consommée d’un réseau électrique. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend l’estimation d’un volume d’eau produit par une pluralité de dispositifs de génération d’eau atmosphérique. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une étape de mesure par au moins un capteur du au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique d’au moins un débit de production d’eau et d’au moins une puissance électrique consommée, le procédé comportant en outre une étape de génération d’un indicateur d’alerte lorsque le débit mesuré est inférieur à un seuil de débit prédéfini. Selon un mode de réalisation, le procédé permet de maximiser la performance de la machine en commandant des composants du système tels, le degré d'ouverture et/ou de fermeture d’un détendeur, la variation de fréquence d’un compresseur, la variation de fréquence d’un ventilateur, l’activation et/ ou la désactivation d’un système de dégivrage en fonction des estimations des données météorologiques et/ou atmosphérique. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend l’exécution d’un premier modèle d’apprentissage machine entrainé à partir d’un premier ensemble de données d’entrainement comportant des données météorologiques, des données de consommations et des données de quantité d’énergie et des données de régime électrique d’au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique, ledit modèle d’apprentissage machine étant configuré pour générer un indicateur de performance. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend l’exécution d’un deuxième modèle d’apprentissage machine entrainé à partir d’un second ensemble de données d’entrainement comportant d’une part des estimations des données météorologiques, des estimations de données de consommations et des estimations de données de quantité d’énergie et d’autre part des données météorologiques réelles, données de consommations réelles et des données de quantité d’énergie réelles, ledit modèle d’apprentissage machine étant configuré pour générer des estimations à partir de données réelles. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend l’exécution d’un troisième modèle d’apprentissage machine entrainé à partir d’un troisième ensemble de données d’entrainement comportant des données météorologiques et des données de performance du dispositif de génération d’eau atmosphérique. Le troisième ensemble de donnée comprend avantageusement des paramètres de commande tels le degré d’ouverture et/ou fermeture d’un détendeur électronique du dispositif, la fréquence d’un ventilateur du dispositif, la fréquence d’un compresseur du dispositif. Avantageusement, les paramètres de commande sont associés aux données météorologiques et aux données de performance. Avantageusement, le troisième modèle d’apprentissage machine est configuré pour générer un indicateur de performance. Selon un mode de réalisation, les modèles d’apprentissage machine sont configurés pour attribuer des scores en fonction d’une évolution de l’indicateur de performance. Lesdits modèles d’apprentissage machine sont avantageusement entraînés en fonction du score correspondant à l’évolution de l’indicateur de performance. L’utilisation du score permet avantageusement un entraînement supervisé des modèles d’apprentissage machine qui permettent de maximiser la somme totale des scores au fil du temps en choisissant les actions qui améliorent la performance du système Selon un mode de réalisation, la mesure du débit de production et de la puissance électrique consommée par le ou chaque dispositif générateur d’eau atmosphérique sont incluses dans le premier ensemble de données d’entraînement. Selon un mode de réalisation, la mesure du débit de production et de la puissance électrique consommée par le ou chaque dispositif générateur d’eau atmosphérique sont incluses dans le troisième ensemble de données d’entraînement. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description détaillée qui suit, en référence aux figures annexées, qui illustrent : FIG. 1 : un schéma synoptique présentant l’architecture d’un système de gestion d’énergie selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 1 : un schéma synoptique présentant l’architecture d’un système de gestion d’énergie selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 2 : un organigramme illustrant le procédé central selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 3 : un organigramme détaillant une méthode d'estimation de données météorologiques selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 4 : un organigramme détaillant une méthode d’estimation de la production d'énergie sur chacun des sites selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 5 : un organigramme détaillant une méthode d’estimation de la performance de chaque dispositif selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 6 : un organigramme détaillant une méthode d’estimation des besoins en consommation d'eau selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 7 : un organigramme détaillant une méthode d’estimation des heures de fonctionnement selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 8 : un organigramme détaillant une méthode de démarrage du travail du dispositif selon un mode de réalisation de l’invention ; et FIG. 9 : un logigramme illustrant les principales étapes du procédé selon un mode de réalisation de l’invention. Description de l’invention En se référant maintenant aux figures 1 à 9, où des chiffres identiques indiquant les mêmes éléments sur les figures, un procédé de contrôle électronique de gestion de la performance de systèmes de génération d'eau atmosphérique est présenté. Selon le mode de réalisation préféré de l’invention mais de façon non limitative, l’invention concerne un serveur central proposant une gestion centralisée d’un dispositif ou d’un réseau de dispositifs de génération d’eau atmosphérique. L’invention concerne également un procédé de pilotage d’au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique GEA 1 . Dans la présente description, le procédé de pilotage pourra également être dénommé procédé central 100. Le procédé central 100 peut être appliqué à tout type de dispositif de génération d’eau atmosphérique GEA 1 ou système de déshumidification de l’air. Selon un exemple, le dispositif de génération d’eau atmosphérique peut inclure des systèmes de réfrigération ou de climatisation. Par exemple, le dispositif de génération d’eau atmosphérique peut inclure un aéroréfrigérant, un thermo-réfrigérant, un système à compression de vapeur ou un système à sorption. Selon un mode de réalisation, le procédé 100 permet le contrôle et la commande d’un ou de plusieurs dispositifs comprenant des composants de filtration d’air et d'eau pour produire de l'eau destinée à la consommation humaine répondant aux directives et aux normes de qualité. Selon un mode de réalisation, chacun desdits dispositifs de génération d’eau est muni d’un système de contrôle électronique. Chaque système de contrôle électronique est configuré pour piloter par le biais du procédé central un système de génération d’eau implanté sur un site défini. Selon un mode de réalisation, la localisation du site peut être introduite par l’utilisateur. Selon un mode de réalisation, la localisation de chacun des dispositifs peut être collectée automatiquement lorsque le site est connecté à internet, comme illustré ultérieurement. Selon un mode de réalisation, le procédé central génère une cartographie comprenant les dispositifs de même caractéristiques géographiques et/ ou atmosphériques et pilote l’ensemble des dispositifs, formant une même zone, sur la base d’une même estimation de données atmosphériques. Avantageusement, chaque dispositif de génération d’eau peut être équipé de capteurs et/ou de modules appropriés pour remonter aux données atmosphériques et géographiques (par exemple, par des capteurs de température, humidité, vitesse et direction du vent, pression, irradiation solaire, ou station météorologique, GPS, WIFI, etc.). Selon un mode de réalisation, chaque dispositif de génération d’eau atmosphérique est équipé de capteurs appropriés permettant d’évaluer son état de fonctionnement. Par état de fonctionnement, on entend, l’état des composants constituant le dispositif de génération d’eau atmosphérique (par exemple, système de régulation des circuits frigorifiques, hydrauliques et aérauliques, marche/arrêt des composants, performance énergétique, performance thermodynamique, etc.). Selon un mode de réalisation, le procédé central permet de piloter à distance un ou plusieurs systèmes de contrôle électronique et donc un ou plusieurs systèmes de génération d’eau atmosphérique. Avantageusement, au moins une base de données, issues d’au moins un dispositif de génération d’eau, est recueillie, analysée et pilotée par ledit procédé central. De telles bases de données peuvent comprendre des bases de données instantanées et/ou des historiques de paramètres et/ou des bases de données prédictives comprenant les conditions météorologiques, atmosphériques et géographiques, les profils et comportements utilisateurs et les performances de fonctionnement associés à chaque dispositif de génération d’eau atmosphérique. Selon un mode de réalisation, lesdits dispositifs de génération d’eau peuvent être interconnectés entre eux par le biais d’environnements informatiques centralisés, où des instructions sont exécutées par des unités de traitement à distance, qui sont reliés par un réseau de communication. Selon un mode de réalisation, chaque dispositif de génération d’eau peut être opéré séparément et indépendamment l’un de l’autre. Selon un mode de réalisation, le système de contrôle électronique 50 relatif à chaque dispositif de génération d’eau atmosphérique comprend un bloc d’alimentation 51, un bloc d’acquisition et de commande 53, des composants électriques 59, des capteurs/transducteurs de mesure 57, d’un bloc de contrôle 58 ainsi qu’un bloc d’IHM 55 (interface homme machine) pour le contrôle et l’interaction avec l’utilisateur. Le bloc d’alimentation 51 permet de fournir en énergie les différents étages d’alimentation nécessaire pour le fonctionnement optimal des différents éléments du dispositif. Par exemple, le bloc d’alimentation 51 permet une alimentation de 220 V AC et de fréquence 50 Hz. La sortie de ce bloc passe par un bloc de filtrage et de protection puis par deux convertisseurs. Le premier c’est un convertisseur AC/DC qui délivre une tension de 24 V DC qui alimente le bloc de contrôle 58. Celui-ci passe par un régulateur DC/DC qui va délivrer en sortie une tension de 12 V. Selon un mode de réalisation, le bloc d’acquisition et de commande 53 permet l’acquisition d’une ou de plusieurs données collectées à travers un ou plusieurs capteurs (numériques ou analogiques) 57. Lesdites données sont transmises vers un microcontrôleur 301 qui permet la lecture des différentes données collectées et qui va ensuite les transférer vers une carte de commande pour le traitement. Selon un mode de réalisation, le bloc d’acquisition et de commande 53 permet la commande du dispositif, telle que la partie commande comprend un microprocesseur 303. Par exemple, ledit microprocesseur 303 comprend les fonctions suivantes : Récupérer les données des capteurs 57 acquises par la partie d’acquisition, Communiquer avec les différents modules de connectivité 305, Transférer ces données pour garantir le contrôle et le suivi de la machine en temps réel et à distance. Contrôler l’alimentation des différents composants (comprenant, par exemple, compresseur, ventilateur(s), pompe(s) à eau, filtre(s) UV, valve(s) électronique(s) à travers la carte d’acquisition et les relais). Connecter et configurer un écran tactile. Selon un mode de réalisation, le bloc d’acquisition et de commande 53 comporte : Des modules de connectivité 305 (c-à-d, des modules 3G/4G et WIFI, par exemple) permettant de garantir la connectivité du dispositif à internet qui est nécessaire pour la phase de monitoring et de contrôle à distance à travers les API du WEB, Un module GPS permettant de remonter à la localisation géographique du dispositif, Un module BLE qui offre la possibilité de contrôler et de suivre l’état du dispositif à travers la communication Bluetooth en cas où le dispositif est implanté dans des zones non accessibles à internet ou en cas de problèmes de connexion internet. Selon un mode de réalisation, le bloc d’acquisition et de commande 53 comporte un bloc d’affichage 55 permettant de faciliter l’interaction du dispositif avec les utilisateurs. Avantageusement, le bloc d’acquisition 53, en plus du contrôle et du monitoring du dispositif, permet la vérification des paramètres et/ou le re-paramétrage tels que le choix de la méthode de connexion, et la vérification des durées de vies de tels composants. Ainsi, selon un mode de réalisation, le bloc d’acquisition 53 comporte un ou plusieurs capteurs 57. Selon un mode de réalisation, au moins un des capteurs 57 est situé hors du dispositif de génération d’eau atmosphérique GEA 1 . Les capteurs 57 hors du dispositif de génération d’eau sont avantageusement liés au dispositif par une liaison configurée pour transmettre au moins une donnée mesurée par le capteur. Avantageusement, cette liaison comprend au moins un câblage configuré pour transmettre au moins un signal électrique. Avantageusement, la liaison comprend au moins un émetteur sans fil, par exemple un émetteur d’ondes radio, configuré pour transmettre un signal sans fil. Selon cet exemple, le dispositif comprend au moins un récepteur sans fil configuré pour recevoir le signal sans fil émis par l’émetteur. Le récepteur est configuré pour transmettre le signal reçu au bloc d’acquisition 53 et/ou est compris par le bloc d’acquisition 53. Ces capteurs 57 permettant de mesurer des données des caractéristiques météorologiques et atmosphériques (par exemple, température, humidité, pression, direction et vitesse du vent, irradiation solaire). Selon un exemple, les capteurs 57 comportent au moins un capteur de pression atmosphérique C 1 . Selon un exemple, les capteurs 57 comprennent au moins un capteur d’humidité C 2 . Selon un mode de réalisation, les capteurs 57 comprennent au moins un capteur de température C 3 . Selon un exemple, les capteurs 57 comprennent au moins un anémomètre C 4 . Selon un mode de réalisation, les capteurs 57 comprennent au moins un capteur de pression atmosphérique. Selon un mode de réalisation, les capteurs 57 comprennent au moins un capteur permettant de mesurer des coordonnées géographiques du ou des dispositifs de génération d’eau atmosphérique GEA 1 . Selon un exemple, les capteurs 57 comprennent au moins un dispositif GPS configuré pour générer au moins une coordonnée géographique. Selon un mode de réalisation, les capteurs 57 comprennent au moins un capteur mesurant des données de paramètres opérationnels du dispositif de génération d’eau atmosphérique GEA 1 . Selon un exemple, le dispositif comprend au moins un capteur configuré pour mesurer une quantité d’eau produite, par exemple un capteur de niveau d’eau dans un réservoir d’eau du dispositif et/ou un capteur de débit d’eau agencé de préférence sur une sortie d’eau du dispositif de génération d’eau atmosphérique GEA 1 . Selon un exemple, les capteurs 57 comportent au moins un capteur configuré pour mesurer une qualité de l’eau produite. Selon un exemple, les capteurs 57 comprennent au moins un capteur de conductivité, et/ou de pH, et/ou de turbidité. Selon un mode de réalisation, les capteurs 57 comprennent au moins un capteur configuré pour mesurer une énergie produite et/ou une énergie consommée par le dispositif de génération d’eau GEA 1 . Selon un exemple, les capteurs 57 comprennent au moins un capteur de mesure de la puissance électrique d’alimentation du dispositif de génération d’eau atmosphérique. Selon un mode de réalisation, les capteurs 57 comprennent au moins un capteur configuré pour mesurer au moins un paramètre d’efficacité du dispositif. Selon un mode de réalisation, les capteurs 57 comprennent au moins un capteur permettant de remonter à la capacité frigorifique et/ou au moins un capteur de température de refroidissement. Selon un mode de réalisation, au moins un capteur 57 est configuré pour mesurer une puissance électrique d’alimentation du dispositif générateur d’eau atmosphérique GEA 1 . Selon un mode de réalisation, au moins un des capteurs 57 est configuré pour mesurer un débit de production d’eau atmosphérique. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une étape de calcul d’un indicateur de performance mesuré IND PM1 . Avantageusement, l’indicateur de performance mesuré comprend un ratio de la puissance électrique d’alimentation du dispositif générateur d’eau atmosphérique GEA 1 et le débit d’eau produite par ledit dispositif. Ainsi, le recueil, l’analyse et la correction de ces paramètres constituent une base de données large permettant d’optimiser le fonctionnement automatisé et efficient du dispositif par rapport aux contraintes externes (disponibilité de l’eau, disponibilité de l’énergie). Selon un mode de réalisation, le procédé central 100 est configuré pour optimiser le coût du litre d’eau produite de chacun des dispositifs en communiquant avec chacun des systèmes de contrôle électronique associé. Sans intervention humaine, des fonctions de contrôle et de commande sont mises en place pour exécuter le fonctionnement autonome de chacun des dispositifs et faciliter l'analyse et la prise de décision en implémentant une stratégie d'efficacité énergétique. Le procédé central est caractérisé en ce qu’il comprend : Une procédure permettant les prévisions météorologiques 120. Ces prévisions sont estimées puis corrigées sur un intervalle de temps optimisé ; Une procédure permettant d’estimer la quantité d’énergie disponible 130 (en production électrique et en stockage, si disponible) ; Une procédure permettant l’estimation des performances de chaque dispositif en termes de production en eau et en consommation d’énergie 140 ou en ratio de performance. Ces indicateurs de performance sont estimés, analysés, et corrigés, si nécessaire ; Une procédure permettant d’estimer les besoins en consommation d’eau 150 compte tenu des estimations atmosphériques ainsi que de bases de données incluant des profils utilisateurs et leurs comportements de consommation ; Une procédure permettant d’estimer un seuil représentatif d'une quantité minimale à être disponible en permanence par l’utilisateur ; Une procédure permettant, au vu des bases de données collectées (conditions atmosphériques, comportement utilisateur, énergie disponible) et des contraintes à satisfaire (besoins utilisateurs, performance du dispositif) d’optimiser les heures de fonctionnement de chacun des dispositifs et la période de fonctionnement nécessaire WPe du dispositif de génération d’eau. L’intervalle de temps optimisé sera parfois dénommé dans la présente demande première période prédéfinie. Par première période prédéfinie, on entend une période de temps durant laquelle le ou les dispositifs de génération d’eau atmosphérique (GEA 1 ) sont pilotés pour produire de l’eau atmosphérique. Selon un exemple, la première période prédéfinie dure plusieurs heures, par exemple huit. Ce temps correspond selon un exemple à la durée d’une nuit durant laquelle les dispositifs de génération d’eau atmosphérique (GEA 1 ) seront pilotés pour produire de l’eau. Selon un exemple, la première période prédéfinie est une période d’au moins 24 heures. Selon un mode de réalisation, la période prédéfinie est une période d’au moins plusieurs jours, par exemple 7. Cette disposition permet le pilotage du ou des dispositifs de génération d’eau atmosphérique sur un temps long et donc d’étaler la consommation électrique, ainsi que de pouvoir choisir les moments de production durant lesquelles les conditions météorologiques permettent d’atteindre le meilleur rendement. Selon un mode de réalisation, la période de temps prédéfinie est une période de temps qui est variable. Selon un exemple la période de temps prédéfinie comporte une longueur variable qui est avantageusement évolutive. Selon un mode de réalisation, la période de temps prédéfinie. Selon un mode de réalisation, le premier modèle d’apprentissage machine, et/ou le deuxième modèle d’apprentissage machine sont configurés pour générer une donnée de correction de la période de temps prédéfinie. Selon un mode de réalisation, la donnée de correction permet avantageusement une adaptation de la durée de la période de temps prédéfinie. L’adaptation de la période de temps prédéfinie permet de définir une période de temps dans laquelle la production pourra être optimisée. Selon un mode de réalisation, le procédé de pilotage d’au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique GEA 1 comprend au moins une étape de première acquisition ACQ 1 d’au moins un premier ensemble de données météorologiques ENS 1 . Dans la présente demande, l’étape d’acquisition ACQ 1 est parfois dénommée procédure de récupération des prévisions météorologiques 125. L’acquisition ACQ 1 du premier ensemble de données météorologiques ENS 1 est effectuée à partir d’au moins une source de données météorologiques. Selon un exemple, la source de données météorologiques est l’un des capteurs 57 décrits précédemment, par exemple le capteur de température, le capteur de pression atmosphérique, le capteur d’ensoleillement, le capteur d’humidité relative de l’air et/ou l’anémomètre. Selon un exemple, la source de données météorologiques comprend au moins une base de données météorologiques d’un service météorologique national et/ou régional. Selon un exemple, la source de données météorologiques comprend au moins une station de mesure météorologique configurée pour mesurer une ou plusieurs grandeurs météorologiques. La station météorologique est avantageusement reliée à un réseau de communication et est configurée pour envoyer la ou les données météorologiques sur le réseau de communication. Avantageusement, l’étape de première acquisition ACQ 1 du premier ensemble de données météorologiques ENS 1 est effectuée à partir d’au moins une date courante. Par date courante, on entend la date et/ou l’heure présente, ou en d’autres termes la date de réalisation du procédé de pilotage. Avantageusement, l’étape de première acquisition ACQ 1 du premier ensemble de données météorologiques ENS 1 est effectuée à partir d’au moins un historique de données météorologiques horodatées. Selon un exemple, l’historiques de données météorologiques horodatées comprend un ensemble de données météorologiques mesurées associées à une date et/ou une heure de mesure. Avantageusement, l’historique de données météorologiques horodatées comprend au moins une donnée correspondant à la mesure d’une grandeur météorologique mesurée un an avant la date courante. Selon un exemple, l’historique de données météorologiques horodatées comprend au moins une donnée correspondant à la mesure d’une grandeur météorologique mesurée à des dates proches de la date correspondant à un an avant la date courante, par exemple, les données mesurées la semaine précédente et la semaine suivante la date correspondant à un an avant la date courante. Selon un exemple, l’historique de données météorologiques horodatées comprend au moins une donnée correspondant à la mesure d’une grandeur météorologique mesurée quelques jours avant la date courante. Selon un exemple, l’historique comprend la donnée correspondant à la mesure de la donnée météorologique chaque jours la semaine précédant la date courante. Le procédé de pilotage comprend une étape de première estimation EST 1 d’un second ensemble de données météorologiques ENS 1 ’ sur une première période prédéfinie P 1 au moyen d’un calculateur et à partir du premier ensemble de données météorologiques ENS 1 , Cette étape de première estimation EST 1 est parfois dénommée dans cette demande procédure d’estimation des données météorologiques 120. L’étape d’estimation EST 1 des données météorologiques permet avantageusement de générer un ensemble de ENS 1 ’ qui correspond à une prévision desdites données météorologiques sur la période donnée P 1 . Avantageusement, les données météorologiques du deuxième ensemble ENS 1 ’ comprennent au moins une prévision de température atmosphérique sur une période donnée. Selon un exemple, les données météorologiques du deuxième ensemble ENS 1 ’ comprennent au moins une température ambiante, et/ou au moins une température humide, et/ou au moins une température de rosée sur la période donnée. La période donnée est selon un exemple une période de 24 heures suivant la date courante. Selon un exemple, la période donnée est une période de 48 heures suivant la date courante. Selon un exemple, la période donnée est une période de 7 jours suivant la date courante. Avantageusement, les données météorologiques du deuxième ensemble ENS 1 ’ comprennent au moins une prévision d’humidité absolue et/ou relative de l’air ambiant sur une période donnée. Avantageusement, le procédé de pilotage comprend une étape de deuxième acquisition ACQ 2 d’un ensemble de données de quantification d’une énergie ENS 2 à partir d’une source de données d’énergie d’au moins un équipement d’alimentation électrique. Dans la présente demande, l’étape d’acquisition ACQ 2 est parfois dénommée procédure permettant d’estimer la quantité d’énergie disponible 130. Par équipement d’alimentation électrique, on entend tout dispositif ou infrastructure configuré pour stocker de l’énergie et/ou pour distribuer de l’énergie. Avantageusement, l’équipement d’alimentation électrique est un accumulateur électrique et/ou une batterie d’accumulateurs. Selon un mode de réalisation, l’équipement d’alimentation électrique est un générateur d’énergie électrique. Par générateur d’énergie électrique, on entend tout dispositif configurer pour générer de l’énergie électrique, tel un groupe électrogène, une centrale électrique et/ ou barrage hydroélectrique. Selon un mode de réalisation, le générateur d’énergie électrique comprend au moins une source d’énergie renouvelable. Selon un exemple, le générateur d’énergie électrique est un ou plusieurs panneaux solaires. Selon un exemple, le générateur d’énergie électrique est une ou plusieurs éoliennes. Selon un exemple, l’équipement d’alimentation électrique est un réseau électrique. Selon un mode de réalisation, le deuxième ensemble de données de quantification d’une énergie ENS 2 comprend au moins un historique de production d’énergie d’au moins un équipement d’alimentation électrique. Selon un exemple, le deuxième ensemble de données de quantification d’une énergie ENS 2 comprend plusieurs historiques de production d’énergie de plusieurs équipements d’alimentation électrique. Selon un exemple, chaque historique de production comprend au moins une donnée quantifiée de production électrique, telle une puissance produite et/ou une énergie produite. Selon un exemple, la donnée quantifiée de production est associée à au moins une donnée temporelle, telle une date de production et/ou une durée de production. Le procédé de pilotage comprend une étape de deuxième estimation EST 2 d’un deuxième ensemble de données ENS 2 ’. Avantageusement, le deuxième ensemble de données ENS 2 ’ quantifie une énergie disponible sur la première période définie. Selon un mode de réalisation, le deuxième ensemble de données ENS 2 ’ comprend au moins une donnée définissant une disponibilité en énergie d’au moins un équipement d’alimentation électrique. Dans cette demande, l’étape de deuxième estimation EST 2 est parfois dénommée calcul des estimations en énergie électrique 132. Selon un mode de réalisation, l’étape de deuxième estimation EST 2 comprend une copie de la donnée historique de l’ensemble de données de quantification d’une énergie ENS 2 dans le deuxième ensemble de données de quantification d’une énergie ENS 2 ’. Avantageusement, la donnée historique comprend une donnée de production d’une date anniversaire de la date courante. Selon un exemple, la donnée insérée dans le deuxième ensemble de données de quantification d’une énergie ENS 2 ’ comprend la donnée de production d’énergie de l’équipement dont la production en énergie est estimée à la date anniversaire de la date courante, par exemple la donnée de production un an avant la date courante. Selon un mode de réalisation, la donnée anniversaire correspond à la donnée de production de l’équipement à une date précédant d’un jour et/ou une semaine la date courante. Selon un mode de réalisation, l’estimation de la disponibilité en énergie est réalisée en calculant une moyenne glissante de la production dudit équipement au cours de quelques jours précédents la date courante, par exemple, deux jours, 3 jours, 4 jours, cinq jours, six jours ou 7 jours. Selon un mode de réalisation, les données d’historiques comprennent des conditions météorologiques associées aux données de disponibilité énergétique. Selon un exemple, l’étape de deuxième estimation comprend une comparaison entre au moins une donnée météorologique estimée lors de l’étape de première estimation et au moins une donnée météorologique associée à la donnée de disponibilité énergétique. De cette manière, l’étape de deuxième estimation est réalisée en recherchant une donnée de disponibilité énergétique correspondant à une date ayant des conditions météorologiques similaires aux conditions météorologiques estimées. Selon un exemple, la deuxième estimation est réalisée en comparant la prévision de température et/ou la prévision d’humidité sur la période donnée avec les données de température et/ou d’humidité de l’historique. Selon cet exemple, la date à la laquelle les conditions météorologiques sont le plus similaires est sélectionnée, et la prévision de disponibilité correspond à la valeur de disponibilité de la date sélectionnée dans l’historique. Selon un mode de réalisation, les données d’historiques comprennent des conditions météorologiques associées aux données d’efficacité énergétique. Selon un exemple, l’étape de quatrième estimation comprend une comparaison entre au moins une donnée météorologique estimée lors de l’étape de première estimation et au moins une donnée météorologique associée à la donnée d’efficacité énergétique. De cette manière, l’étape de quatrième estimation est réalisée en recherchant une donnée d’efficacité énergétique correspondant à une date ayant des conditions météorologiques similaires aux conditions météorologiques estimées. Selon un exemple, la quatrième estimation est réalisée en comparant la prévision de température et/ou la prévision d’humidité sur la période donnée avec les données de température et/ou d’humidité de l’historique. Selon cet exemple, la date à la laquelle les conditions météorologiques sont le plus similaires est sélectionnée, et la prévision de d’efficacité énergétique correspond à la valeur d’efficacité énergétique de la date sélectionnée dans l’historique. Selon un mode de réalisation, l’ensemble de données de quantification d’une énergie ENS 2 comprend une donnée de disponibilité fournie par un gestionnaire d’un réseau de distribution d’énergie et/ou un gestionnaire d’un réseau de production d’énergie. Selon un mode de réalisation, le deuxième ensemble de données de quantification d’une énergie ENS 2 ’ comprend au moins une donnée de disponibilité du premier ensemble de données de quantification d’une énergie ENS 2 . Cette disposition permet de prendre directement en compte les données qui sont récupérées auprès du gestionnaire du réseau de distribution et/ou de production d’énergie. Selon un mode de réalisation, l’étape de deuxième estimation EST 2 du deuxième ensemble de données quantifiant une énergie comprend une inclusion des estimations des données météorologiques calculées dans le premier ensemble de données de quantification d’une énergie ENS 2 . Selon un exemple, la deuxième estimation EST 2 est réalisée par calcul d’une ou plusieurs données de production d’énergie à partir du deuxième ensemble de données météorologiques estimées ENS 1 . Selon un mode de réalisation, le deuxième ensemble de données météorologiques estimées ENS 1 comprend au moins une donnée relative à un ensoleillement. Selon cet exemple, l’au moins un équipement d’alimentation électrique comprend au moins un panneau solaire. Un calculateur calcule une estimation du deuxième ensemble de données de quantification d’une énergie ENS 2 ’ à partir de la prévision d’ensoleillement. Les modalités d’un tel calcul sont décrites plus bas. Selon un mode de réalisation, le deuxième ensemble de données météorologiques estimées ENS 1 comprend au moins une donnée relative à une intensité de vent et/ou à une orientation géographique du vent. Selon cet exemple, l’au moins un équipement d’alimentation électrique comprend au moins une éolienne. Le calculateur calcule une estimation du deuxième ensemble de données de quantification d’une énergie ENS 2 ’, c’est-à-dire au moins une puissance électrique fournie par l’éolienne et/ou une quantité d’énergie électrique fournie par l’éolienne sur la première période prédéfinie à partir de la prévision des conditions venteuses. Les modalités d’un tel calcul sont décrites plus bas. Le procédé de pilotage comprend une étape de troisième acquisition AQC 3 d’un premier ensemble de données de consommation. ENS 3 . L’étape de troisième acquisition ACQ 3 est réalisée à partir d’au moins une source de données de consommation BDC 1 d’un ensemble d’infrastructures et de profils de consommation en eau. Par infrastructure, on entend tout bâtiment, équipement ou structure destinée à recevoir des utilisateurs. Selon un mode de réalisation, le premier ensemble de données de consommation BDC 1 comprend au moins un historique de quantités d’eau consommées au niveau de l’infrastructure ou de l’ensemble d’infrastructures. Selon un mode de réalisation, l’historique de quantités d’eau consommées est un historique journalier et/ou hebdomadaire et/ou mensuel et/ou annuel. Le procédé de pilotage comprend une étape de troisième estimation d’un deuxième ensemble de données de consommation ENS 3 ’. Le deuxième ensemble de données de consommation comprend au moins un seuil de consommation. Avantageusement, le seuil de consommation correspond à une prévision de consommation en eau au niveau de l’infrastructure. L’étape de troisième acquisition ACQ 3 est parfois dénommée procédure d’estimation de besoins utilisateur 150 dans la présente demande. Selon un mode de réalisation, le seuil de consommation est calculé par le calculateur à partir du premier ensemble de données de consommation BDC 1 . Selon un mode de réalisation, l’étape de troisième estimation EST 3 comprend une copie de la donnée historique du premier ensemble de données de consommation BDC 1 dans le deuxième ensemble de données de consommation ENS 3 ’. Avantageusement, la donnée historique comprend une donnée de consommation d’eau de l’infrastructure d’une date anniversaire de la date courante. Selon un exemple, la donnée insérée dans le deuxième ensemble de données de consommation ENS 3 ’ comprend la donnée de consommation de l’infrastructure dont la consommation en eau est estimée à la date anniversaire de la date courante, par exemple la donnée de consommation un an avant la date courante. Selon un mode de réalisation, la donnée anniversaire correspond à la donnée de consommation de l’infrastructure à une date précédant d’un jour et/ou une semaine la date courante. Selon un mode de réalisation, l’estimation de la consommation en eau est réalisée en calculant une moyenne glissante de la consommation en eau de ladite infrastructure au cours de quelques jours précédant la date courante, par exemple, deux jours, 3 jours, 4 jours, cinq jours, six jours ou 7 jours. Selon un mode de réalisation, les données d’historiques comprennent des conditions météorologiques associées aux données de consommation. Selon un exemple, l’étape de troisième estimation comprend une comparaison entre au moins une donnée météorologique estimée lors de l’étape de première estimation et au moins une donnée météorologique associée à la donnée de consommation. De cette manière, l’étape de troisième estimation est réalisée en recherchant une donnée de consommation correspondant à une date ayant des conditions météorologiques similaires aux conditions météorologiques estimées. Selon un exemple, la troisième estimation est réalisée en comparant la prévision de température et/ou la prévision d’humidité sur la période donnée avec les données de température et/ou d’humidité de l’historique. Selon cet exemple, la date à la laquelle les conditions météorologiques sont le plus similaires est sélectionnée, et la prévision de consommation correspond à la valeur de consommation de la date sélectionnée dans l’historique. Le procédé de pilotage comprend une étape de quatrième acquisition ACQ 4 d’un premier ensemble de données de performance ENS 4 . Le premier ensemble de données de performance ENS 4 est obtenu à partir d’au moins une source de données de performances d’au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique GEA 1 . Avantageusement, les données de performance comprennent des historiques de production en eau du ou des dispositifs de génération d’eau atmosphérique GEA 1 . Selon un mode de réalisation, les historiques comprennent au moins une donnée de consommation en énergie et/ou au moins une donnée de débit de production d’eau du dispositif. Avantageusement, les historiques sont horodatés. Avantageusement, les historiques comprennent au moins une donnée de quantité d’eau produite. Le procédé de pilotage comprend une étape de quatrième estimation EST 4 d’un second ensemble de données de performance ENS 4 ’. Cette étape est parfois dénommée estimation des paramètres d’efficacité énergétique 141 dans la présente demande. Le deuxième ensemble de données de performance comprend des données prédictives des performances de production en eau du ou des dispositifs de génération d’eau atmosphérique GEA 1 sur la première période prédéfinie. Le deuxième ensemble de données de performances ENS 4 ’ comprend au moins un indicateur de performances. L’indicateur de performances définit au moins un ratio entre une quantité d’eau produite et une unité d’énergie électrique consommée sur la première période prédéfinie, ou inversement. Selon un mode de réalisation, l’étape de quatrième estimation EST 4 comprend une copie de la donnée historique du premier ensemble de données de performance ENS 4 dans le deuxième ensemble de données de performances ENS 4 ’. Avantageusement, la donnée historique comprend une donnée de performance du dispositif de génération d’eau atmosphérique d’une date anniversaire de la date courante. Selon un exemple, la donnée insérée dans le deuxième ensemble de données de performance ENS 4 ’ comprend la donnée de performance du dispositif de génération GEA 1 dont la performance est estimée à la date anniversaire de la date courante, par exemple la donnée de performance un an avant la date courante. Selon un mode de réalisation, la donnée anniversaire correspond à la donnée de de performance du dispositif à une date précédant d’un jour et/ou une semaine la date courante. Selon un mode de réalisation, l’estimation de la performance est réalisée en calculant une moyenne glissante de la performance dudit dispositif au cours de quelques jours précédant la date courante, par exemple, deux jours, 3 jours, 4 jours, cinq jours, six jours ou 7 jours. Le procédé comprend une étape de génération GEN 1 d’un premier indicateur de pilotage PIL 1 sur la première période de P 1 d’au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique GEA 1 . Cette génération GEN 1 est effectuée à partir des première, deuxième, troisième et quatrième estimations. L’indicateur de pilotage définit au moins une durée d’alimentation électrique du dispositif de génération d’eau atmosphérique GEA 1 . L’indicateur définit au moins une puissance d’alimentation électrique du dispositif de génération d’eau atmosphérique GEA 1 . Selon un mode de réalisation, la donnée de pilotage est générée en fonction du seuil de consommation déterminé précédemment. La donnée de pilotage est générée en fonction du seuil de consommation estimée pour que la production en eau atteigne le seuil. Le procédé comprend une étape de pilotage électrique du au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique. Avantageusement, le pilotage électrique comprend le pilotage par le calculateur du dispositif d’au moins un générateur d’énergie électrique et/ou d’au moins une alimentation électrique dudit dispositif. Selon un mode de réalisation, le pilotage comprend une intensité ou puissance électrique de pilotage et une durée d’alimentation. Selon un mode de réalisation, une comparaison, au moins d’ordre horaire 190 de la production en eau estimée par rapport au niveau d’eau réellement produit, permet de mettre à jour le programme de fonctionnement élaboré et de le corriger en permanence. Selon un mode de réalisation, ladite comparaison se fait toutes les minutes ou quinzaines de minutes pour avoir des estimations plus précises. Selon un exemple, la planification, étant destinée à être implémentée sur une période WPe 200 égale à 54 heures pour la production d’une quantité d’eau estimée à 67 litres, sera réorganisée sur une période horaire révisée moindre (WPe - 1) lorsque la valeur estimée est inférieure à la valeur réellement produite, et ce jusqu’à atteinte de la satisfaction du besoin utilisateur. Autrement, le procédé arrête le dispositif pour les heures dites creuses (c’est-à-dire des heures qui ne coïncident pas avec des heures de fonctionnement). Selon un mode de réalisation, les analyses et les prises de décision utilisent au moins un modèle d’intelligence artificielle se basant sur des algorithmes d’apprentissage artificiel. Selon un exemple, ce modèle utilise la technique d’apprentissage supervisé par renforcement. On entend par apprentissage par renforcement, un apprentissage autonome. Cet apprentissage consiste à ce que l’agent apprenne les actions à prendre, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps, et ce, à partir d’expériences itérées. Ainsi, la somme des récompenses au cours du temps est maximisée. Cette méthode permet de s’auto-corriger, de minimiser les marges d’erreurs et d’accélérer les mesures de correction. Selon un mode de réalisation, le procédé central exécute d’une manière optimale l'interconnexion des différentes procédures, qui peuvent être successives, simultanées ou convergentes. Selon un mode de réalisation, le procédé central permet une prise de décision dynamique et évolutive pour exécuter les différentes procédures prédictives, les analyser et les réviser. D’ailleurs, comme objectif de ce procédé, on cite des fins économiques (par exemple, optimisation du coût du litre produit), énergétiques (par exemple, rationalisation de l’énergie consommée tout en garantissant la satisfaction des utilisateurs) et environnementales (la réduction des émissions de gaz à effet de serre), permettant de pourvoir une eau pure, sûre et potable de manière durable. Un autre avantage de cette solution est que l'eau est produite en réalisant un compromis entre les besoins des utilisateurs, la performance du système de génération d’eau atmosphérique, la disponibilité en eau et la disponibilité en sources d'énergie, relativement à chaque site. Chaque site peut être sujet à une source d’énergie optimisée de type renouvelable (éolienne, solaire, etc.), non renouvelable ou hybride. Pour ce faire, selon un mode de réalisation, le procédé central considère différents scénarios afin d’automatiser d’une manière efficace et efficiente le fonctionnement du dispositif de génération d’eau selon que la connectivité du site soit établie ou non et que le site soit raccordé au réseau électrique ou non. Selon un mode de réalisation, le système de géolocalisation relatif à chaque dispositif permet de renvoyer automatiquement les coordonnées géographiques du site spécifique lorsqu’il est connecté à internet. Selon un mode de réalisation, l’utilisateur définit les coordonnées géographiques de son site lorsque ledit site n’est pas connecté à internet. Selon un mode de réalisation, le traitement des données météorologiques relatif à chaque site est différent selon que la région est connectée au réseau internet ou non, comme illustré ultérieurement. Selon un mode de réalisation, lorsque le test de connectivité est valide, le système de contrôle électronique associé au dispositif de génération d’eau atmosphérique donné est connecté à Internet (par exemple, par carte SIM, ou par Wifi, etc.). Ainsi, les coordonnées géographiques sont établies. La disponibilité de l'API permet le recueil des estimations météorologiques et/ou atmosphériques 125 depuis les estimations établies à travers le procédé central. Selon un mode de réalisation, chaque dispositif peut être muni d’un ou de plusieurs capteurs (par exemple, numériques ou analogiques) d’au moins une caractéristique de l’air ambiant permettant de mesurer au moins un paramètre caractéristique des conditions atmosphériques (par exemple, température de l’air, humidité, température de rosée, pression, ensoleillement, direction et vitesse du vent, etc.). Les données reçues et/ou sauvegardées 121 constituent une bonne base de données de l’historique des conditions météorologiques. Selon un mode de réalisation, le procédé central utilise l’historique des conditions météorologiques et/ou atmosphériques pour estimer les futures bases de données météorologiques utilisant de l’intelligence artificielle par des fonctions apprenantes. Selon un mode de réalisation, afin d’exécuter d’une manière rapide et fiable l’automatisation du fonctionnement de chaque dispositif de génération d’eau atmosphérique, il faut estimer avec une précision accrue les données météorologiques et/ou atmosphériques 123 relativement à la base des données géographiques. Selon un exemple, le procédé compare les estimations des données atmosphériques reçues par les APIs et celles réalisées à partir des historiques 127 afin d’apporter des corrections auxdites estimations des données météorologiques et/ou atmosphériques. En effet, afin d’améliorer les estimations des paramètres opérationnels (comme par exemple, les prédictions en production d’eau et en besoins utilisateurs), le procédé utilise au moins deux bases de données météorologiques et/ou atmosphériques. La première base de données fournit les historiques mensuels et/ou journaliers sur une période donnée permettant de dresser des statistiques sur les tendances en disponibilité d’eau, autrement dit, en potentiels de production d’eau relative à cette période. Selon un exemple, les statistiques se font sur des moyennes correspondantes à des années antérieures (par exemple, sur la dernière année ou 3, 5, 10 dernières années). Selon un mode de réalisation de l’invention, le procédé génère une année météorologique typique dérivée d'une série chronologique pluriannuelle ou collecte de telles données depuis des sites appropriés. Le procédé utilise ladite série chronologique pluriannuelle à des fins de statistiques en potentiel de production d’eau à utiliser pour estimer ces potentiels à moyen et à long termes. Cette première base de données présente des moyennes journalières ou mensuelles d’au moins un des paramètres caractéristiques de l’air permettant d’analyser les tendances des potentiels journaliers ou mensuels en production d’eau durant une période optimisée. Selon un exemple, cette base de données peut être : Collectée à partir de capteurs implantés dans le système de génération d’eau atmosphérique ; Collectée à partir de bases de données fournies par des stations atmosphériques voisines ; Reçues par des plateformes de prévisions météorologiques ; Stockée dans la carte mémoire du système. Selon un mode de réalisation, chaque système de contrôle électronique 50 peut recueillir et/ou stocker les caractéristiques du site d’étude (i.e., les coordonnées géographiques et les données historiques, instantanées et prévisionnelles des conditions atmosphériques). Selon un mode de réalisation, une deuxième base de données fournit des prévisions météorologiques horaires plus détaillées. Cette base de données comprend l’historique des bases de données récentes, afin de prévoir les prochaines conditions météorologiques, durant une période optimisée. Selon un exemple, cette base de données estime les conditions météorologiques pour les prochaines heures (48 h, 54 h, 72 h, 120 h voire 168 h) à partir de l’historique des deux dernières semaines. Selon un mode de réalisation, les prévisions météorologiques avisées depuis les APIs sont comparées aux prévisions issues de la base de données horaire 127, puis sont corrigées 129, si nécessaire. Selon un mode de réalisation, lorsque la zone n'est pas connectée à Internet, l’utilisateur peut lui-même indiquer les coordonnées géographiques du site. Le procédé local (slave) utilise l’historique d’au moins un paramètre caractéristique de l'air 121 du site spécifié (tels que la température ambiante, la pression, l'humidité de l'air, la température de rosée, etc.) pour estimer les prévisions atmosphériques associées 123. Les historiques des données météorologiques peuvent être mesurés par un ou plusieurs capteurs préalablement implantés dans le dispositif de génération d’eau atmosphérique ou des bases de données stockées dans la carte mémoire du système de contrôle. Le système de contrôle réalise les prévisions des données météorologiques 123 à l'aide d’intelligence artificielle, par exemple par des fonctions apprenantes basées sur l’apprentissage artificiel supervisé. Pareillement, le procédé local peut utiliser des statistiques élaborées sur des historiques journaliers et/ou mensuels afin de remonter aux tendances en potentiels de production en eau au cours des jours et/ou mois à venir. Selon un mode de réalisation de l'invention, les dispositifs peuvent être implantés sur des sites munis de réseau électrique (raccordés au réseau national, système à cogénération, par exemple) ou sis sur des sites isolés (non électrifiés munis de sources d’énergies renouvelables). Les dispositifs installés sur des sites connectés au réseau électrique local peuvent être alimentés aussi par des sources d'énergie hybrides intégrant des sources d’énergie renouvelable (par exemple, énergie solaire, géothermie, etc.). Selon un mode de réalisation, pour les sites raccordés au réseau électrique, pas de limite en énergie fournie n’est envisagé. La production d'eau est alors assurée tout en réduisant la consommation d'énergie en automatisant le fonctionnement de chaque dispositif de génération d’eau atmosphérique. L’autonomie de chacun de ces dispositifs est assurée en ajustant le fonctionnement aux meilleures heures de fonctionnement qui permettent un prix compétitif du litre produit. De ce fait, pour ce type de sites, la seule contrainte sera la disponibilité en eau vu que l’énergie électrique est toujours disponible. Selon un mode de réalisation, les sites isolés nécessitent des dispositifs de génération d'eau atmosphérique adoptant des systèmes énergétiques autonomes tels que des sources d’énergie renouvelable (énergie solaire, éolienne, …), des sources d’énergie non renouvelable (groupes électrogènes, etc.) ou de sources hybrides. Cependant, la nature intermittente des sources d'énergie renouvelable requiert, généralement, des systèmes de stockage supplémentaire pour répondre aux demandes de charge électrique. Selon un mode de réalisation, l’estimation des données météorologiques (température, irradiation solaire, vitesse et direction du vent, par exemple) servira, entre autres, à remonter à l’estimation des paramètres caractéristiques de l’énergie électrique nécessaire. Selon un exemple, pour un site isolé, la source d’énergie renouvelable utilisée est une énergie solaire moyennant une installation photovoltaïque. L’installation photovoltaïque comprend un ou plusieurs modules photovoltaïques, accumulateurs de stockage, i. e., des batteries, régulateur d’énergie et une unité de conversion DC/AC, si nécessaire. Le procédé central reçoit au moins un paramètre météorologique (les données en irradiation solaire, par exemple) d’au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique et estime les énergies électriques 132 produites et stockées, lorsque des batteries sont utilisées. Dans ce cas, les caractéristiques comprennent des estimations en irradiation solaire, en énergie produite et en énergie stockée. Selon un mode de réalisation, une solution hybride peut être proposée pour lesdites régions hors réseau, comprenant une installation solaire photovoltaïque, une unité de stockage, i. e., batterie et/ou un groupe électrogène, comme source d’énergie d’appoint. Selon un mode de réalisation, comme variables de sortie, le procédé calcule les estimations en énergie électrique produite 132, selon la nature du site et de la source d’énergie installée, en fonction d’au moins une base de données des estimations en données météorologiques 120 associées audit site. L’estimation horaire relative audit site, notamment, l’irradiation solaire, utilise, soit des données météorologiques via des plateformes de prévisions météorologiques 125, soit des estimations 123 utilisant l’historique 121 des bases de données récupérées par chacun des dispositifs. Selon un mode de réalisation, les estimations météorologiques peuvent être de type instantané, horaire ou journalier. Selon un mode de réalisation, le procédé calcule les estimations en énergie 132 par les modules photovoltaïques, l’énergie stockée par les unités de stockage et/ou l’énergie nécessaire comme appoint par l’utilisation d’un groupe électrogène, par exemple. Selon un mode de réalisation, le calcul de l’énergie solaire produite par l’installation photovoltaïque peut se faire, par exemple, à partir de la formule suivante [Math 1] : EEP= Pc * K * Irr Où : Pc : Puissance crête installée [kWc/ kW. m -2 ] EEP : Energie électrique produite [kWh/j] Irr : Irradiation solaire [kWh/ m 2 . j] K : Facteur de conversion Selon un mode de réalisation, le calcul de l’énergie solaire stockée par les batteries se fait à partir de la formule suivante [Math 2] : C bat = E j * J/ K b Avec : C bat : Capacité de la batterie (kWh) E j : besoins journaliers en énergie électrique (kWh/ j) J : nombre de jours d’autonomie (jour) K b : facteur de pertes Selon un mode de réalisation de l'invention, le procédé est configuré pour l'estimation des performances 130 de chacun des dispositifs de génération d’eau atmosphérique. Par performance dudit système, on entend le ratio entre la production en eau et la consommation électrique associée ou inversement. Dans ce qui suit, c’est le premier ratio en litre produit par kilowattheures consommés qui sera utilisé. Le procédé recueille au moins une base de données de l’historique 121 lié à la production d’eau couplée à la consommation d’énergie et/ou directement au ratio de ces deux paramètres d’au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique et délivre les estimations 131 d’au moins une de ces caractéristiques sur une période optimisée. Selon un mode de réalisation, le procédé effectue une estimation des bases de données 131 du couple production en eau/consommation électrique à partir des estimations en données météorologiques établies 120. Comme illustré précédemment, selon un mode de réalisation, les estimations de la production en eau et des besoins utilisateurs de chaque dispositif de génération d’eau atmosphérique sont élaborées à court, moyen et long termes. Selon un mode de réalisation, le procédé permet de comparer 133 la base de données prédite de la performance du système à un modèle de référence. Le modèle de référence peut être un modèle issu d’une caractérisation expérimentale du couple (production en eau, consommation électrique) réalisée pour une large gamme de conditions météorologiques. Selon un exemple, la caractérisation est faite pour une large gamme de caractéristiques de l’air, par exemple pour des températures de l’air ambiant et de l’humidité relative allant, à titre indicatif, de T :( (-10) °C – 70 °C) et de HR : (0 % - 100 %), respectivement. En général, une telle caractérisation est effectuée au moment de la mise au point du dispositif de génération d’eau atmosphérique. Un exemple de modèle de référence est représenté par les tableaux [Table 1] et [Table 2] pour le couple (production en eau « p » et consommation électrique « q »), respectivement, selon les conditions météorologiques en (T, HR). Avec : HR i traduit une humidité relative appartenant à l’intervalle de ]10 % – 100 % [, avec un pas croissant de 5 %, par exemple. T j traduit la température ambiante appartenant à l’intervalle de ]-10 °C – 70 °C [ avec un pas croissant de 5 °C, par exemple. Par exemple, soit T = 27 °C et HR = 76 % T 1 = 25 °C 2 = 30 °C et HR 1 = 75 % 2 = 80 % Avec p 11 = p(T 1 , HR 1 ) et q 11 = q(T 1 , HR 1 ), etc. [Table 1] : Caractérisation expérimentale de l’eau produite T (°C) HR (%) -10 T j 70 0 p 1,1 p 1,j p 1,n 10 p 2,1 p 2,j p 2,n HR i p i ,1 p i,j p i,n 100 p k ,1 p k,j p k,n [Table 2] : Caractérisation expérimentale de l’énergie consommée T(°C) HR (%) -10 T j 70 0 q 1,1 q 1,j q 1,n 10 q 2,1 q 2,j q 2,n HR i q i ,1 q i,j q i,n 100 q k ,1 q k,j q k,n Selon un mode de réalisation, la détermination du couple (production en eau, consommation énergétique) du dispositif associé, sur toute la plage de température/ humidité relative de l’air, peut être étendue par interpolation bilinéaire suivant les formules suivantes [Math 3] et [Math 4]. Calcul de la production en eau [Math 3] : Calcul de la consommation en énergie électrique [Math 4] : Selon un mode de réalisation, le modèle de référence représentant la performance du système peut être obtenu en considérant des simulations numériques sur les bilans massiques et enthalpiques à travers les circuits frigorifique et aéraulique de tels dispositifs. Afin de garantir une fiabilité plus accrue du procédé, les prédictions de la performance du dispositif associé, pour chaque site, sont comparées aux données fournies par le modèle de référence aux mêmes données de prévisions météorologiques. Selon un mode de réalisation, un calcul de l'erreur 135 est fourni en utilisant l'équation suivante [Math 5]: [Math 5] : erreur=|x ref -x model |/x ref Où : x model et x ref sont relatifs aux paramètres de sortie (eau produite, énergie électrique consommée) correspondants au modèle de prédiction et à la valeur de référence, respectivement. Les paramètres de sortie du modèle de prédiction et celui de référence sont comparés entre eux pour vérifier l’état de fonctionnement de chacun des dispositifs. Le calcul d’erreur est déterminant pour juger de la performance du dispositif. Si la valeur de l’erreur excède un certain seuil, le procédé alerte les utilisateurs 137 sur la possibilité de pannes ou de dysfonctionnement du dispositif en question. Autrement, le procédé valide la valeur obtenue 139 de l’estimation de la performance du dispositif. Selon un exemple, le seuil précité correspond à une erreur de 50%. Selon un exemple, le seuil précité correspond à une erreur estimée de 20%. Selon un exemple, le seuil précité correspond à une erreur de 80%. Selon un mode de réalisation, le procédé compare la performance de plusieurs dispositifs répartis dans un même territoire ou de territoires voisins, et déduit, selon des fonctions apprenantes, l’état de fonctionnement de chacun des dispositifs. Selon un mode de réalisation, le procédé est configuré pour prédire les besoins utilisateurs 150. Le procédé permet d’estimer la consommation d'eau 157 en rassemblant une base de données de l’historique du comportement de consommation d'eau des utilisateurs 121 relativement au dispositif associé. Selon un mode de réalisation, les prédictions des besoins utilisateurs se rapportent à une base de données axée sur des profils de consommateurs de chaque dispositif. Selon un mode de réalisation, les prédictions prennent en compte les tendances de consommation utilisateurs et les profils associés à chacun des dispositifs (par exemple, nombre d’utilisateurs, activité des utilisateurs, fréquence d’utilisation, température ambiante, humidité relative de l’air). Les habitudes de consommation étant variables, les prévisions météorologiques et donc les prévisions en potentiel d’eau produite sur le long terme, permet au procédé de s’accommoder aux variabilités des conditions météorologiques, et donc, aux variabilités en production d’eau. En l'occurrence, ce mode de réalisation est caractérisé en ce qu’il est configuré pour pallier les potentielles pénuries d'eau pour les sites présentant des caractéristiques météorologiques variables et/ou saisonnières. La base de données météorologiques grossières (mensuelles et/ou journalières) permet d’avoir des statistiques et des tendances mensuelles et/ou journalières. Ces statistiques permettent des anticipations à moyen et à long terme des besoins utilisateurs et donc de la quantité d’eau à produire. La base de données météorologique horaire permet d’estimer le potentiel en eau produite à court terme. Selon l’état de fonctionnement de chaque dispositif et des estimations météorologiques associées, à chaque production prévisionnelle en eau correspond une quantité d’énergie consommée. Le procédé est configuré pour générer des statistiques et pour estimer les quantités manquantes en consommation d’eau à moyen et long termes. Ces quantités manquantes en quantité d’eau sont relatives aux mois qui présentent des moyennes mensuelles en potentiel de production d’eau au-dessous de la valeur estimée en besoin utilisateurs. De ce fait, le procédé peut, anticiper des besoins futurs en eau et planifier des stockages en eau lorsque l’efficacité énergétique est garantie. Selon un mode de réalisation, le procédé est configuré pour planifier le mode d’estimation en consommation d’eau requise selon au moins deux scénarios : le premier mode adresse la priorité aux fonctions apprenantes d’estimer le besoin en eau des utilisateurs 157, sinon de switcher à un mode associé à une valeur de consigne définie par chaque utilisateur 153. Selon un mode de réalisation, le procédé est configuré pour planifier le mode d’estimation en consommation d’eau requise selon au moins deux scénarios : le premier mode adresse la priorité aux fonctions apprenantes d’estimer le besoin en eau des utilisateurs 157 (mode économique), sinon de miser à maximiser la production en eau 153. Selon un mode de réalisation, le procédé comporte une étape de comparaison de la performance du dispositif de génération d’eau atmosphérique selon les deux scénarios. Le procédé comporte ensuite une étape de notification d’un utilisateur d’une valeur de performance selon chaque scenario. Selon un mode de réalisation, la notification comporte une indication du scénario dont la performance est la plus haute. Selon un mode de réalisation, le procédé alertera l’utilisateur sur la non-satisfaction du besoin à court, moyen ou long terme si la consigne définie 153 ne peut être atteinte sur la période souhaitée. Selon un mode de réalisation, le procédé est configuré pour automatiser le fonctionnement de chacun des dispositifs de génération d’eau atmosphérique en toute autonomie. Comme évoqué précédemment, les démarrages et les arrêts de chacun de ces dispositifs sont régis par des procédures comprenant des estimations des paramètres météorologiques et/ou atmosphériques 120, l’estimation de paramètres liés à la performance du dispositif 130, l’estimation des besoins des utilisateurs 150 et l’estimation de la disponibilité des sources d'énergie. Selon un mode de réalisation, afin de répondre aux besoins utilisateurs de manière efficace et efficiente, le procédé rassemble les différentes bases de données nécessaires 161, identifie la période optimale 163 permettant de satisfaire les besoins utilisateurs, trie les heures de fonctionnement minimales à ratio d’efficacité énergétique décroissant 165, et enfin, planifie le programme de fonctionnement de chaque dispositif de génération d’eau 167. Les heures de fonctionnement de chacun des dispositifs de génération d’eau atmosphérique peuvent être continues ou discontinues dans le temps. Selon un mode de réalisation, le procédé vérifiera si l'heure actuelle coïncide avec une heure programmée de fonctionnement ou non 182. Si cette heure s’avère une heure de fonctionnement, la procédure vérifiera la disponibilité des différentes sources d'énergie, pour un site isolé, en tenant compte des disponibilités successives de l’énergie solaire 183, de l’état de stockage des batteries 185, ou appoint par un groupe électrogène 186. Le procédé est configuré pour mettre en marche chacun des dispositifs 184 selon la disponibilité des sources d’énergie, autrement, d’arrêter le dispositif si l’heure actuelle correspond à une heure de mise en arrêt 195. Selon un mode de réalisation, le procédé vérifiera et ajustera en continu les instructions établies, c’est-à-dire, les différentes estimations aboutissant aux estimations en programme de fonctionnement automatisé de chaque dispositif. Selon un mode de réalisation, le procédé réitérera les paramètres de prévision 200 pour exécuter un programme de fonctionnement révisé si le niveau d’eau réellement produit dans le réservoir est inférieur au niveau estimé en production d'eau. Le procédé stoppera le fonctionnement du dispositif associé sur la base des heures creuses planifiées lorsque le niveau d’eau réellement produit est supérieur ou égal au volume d’eau estimé. Selon un mode de réalisation, pour les sites dépourvus de connectivité réseau, chaque système de contrôle électronique peut piloter lui-même le dispositif de génération d’eau atmosphérique associé. Selon un mode de réalisation, chaque système de contrôle électronique utilise l'informatique en périphérie afin de réduire la latence et fournir une protection contre les pannes de l’internet. L’informatique en périphérie fournie par ce système de contrôle permet de stocker et de traiter les données plus près des utilisateurs et des applications qui les consomment. Ainsi, afin de commander le dispositif associé via une analyse dynamique et évolutive utilisant des fonctions apprenantes, chaque procédé (slave) comprend, également, les procédures d’estimations de : données atmosphériques et/ou météorologiques 120 ; données en production d'énergie 130 ; performance du dispositif de génération d’eau atmosphérique 140 ; consommation en eau 150 ; la planification des heures de fonctionnement 160 ; disponibilité de la source d'énergie 180. De ce fait, l’invention concerne un procédé de contrôle et de commande dynamique permettant de satisfaire d’une manière efficiente et économique la provision en eau atmosphérique, l'optimisation du coût du litre produit ainsi que la correction des paramètres opérationnels associés en se basant sur la méthode d’apprentissage artificiel supervisé. Nomenclature : GEA 1 : dispositif de génération d’eau atmosphérique ACQ 1 : acquisition d’un premier ensemble de données météorologiques ACQ 2 : acquisition d’un ensemble de données de quantification d’une énergie ACQ 3 : acquisition d’un premier ensemble de données de consommation ACQ 4 : acquisition d’un premier ensemble de données de performance EST 1 : estimation d’un second ensemble de données météorologiques EST 2 : estimation d’un second ensemble de données quantifiant une énergie disponible EST 3 : estimation d’un second ensemble de données de consommation EST 4 : estimation d’un deuxième ensemble de données de performance GEN 1 : Génération d’un premier indicateur de performance PIL 1 : pilotage électrique du dispositif de génération d’eau atmosphérique ENS 1 : premier ensemble de données météorologiques ENS 1 ’ : deuxième ensemble de données météorologiques ENS 2 : ensemble de données de quantification d’une énergie ENS 2 ’ : second ensemble de données quantifiant une énergie disponible ENS 3 : premier ensemble de données de consommation ENS 3 ’ : second ensemble de données de consommation ENS 4 : premier ensemble de données de performance ENS’ 4 : deuxième ensemble de données de performance BDC 1 : source de données de consommation d’un ensemble d’infrastructures P 1 : première période prédéfinie IND P 1 : premier indicateur de performance IND P 2 : deuxième indicateur de performance IND P 3 : troisième indicateur de performance IND PM1 : indicateur de performance mesuré C 1 : capteur de pression atmosphérique C 2 : capteur d’humidité C 3 : capteur de température C 4 : anémomètre BD1 : première base de données météorologiques mensuelle et/ou journalière BD2 : seconde base de données météorologiques horaire BAT1 : première source d’énergie provenant d’un composant de stockage d’énergie SOL1 : seconde source d’énergie provenant d’un générateur d’énergie électrique RES1 : source de données d’énergie disponible sur un réseau électrique ML 1 : premier modèle d’apprentissage machine DATA 1 : premier ensemble de données d’entrainement DATA 2 : deuxième ensemble de données d’entrainement DATA 3 : troisième ensemble de données d’entrainement 130 : Quantité d’énergie disponible 50 : système de contrôle électronique 51 : bloc d’alimentation 53 : bloc de commande et d’acquisition 55 : bloc d’affichage 57 : capteurs 58 : niveau de contrôle 59 : composants électriques 100 : procédé central 120 : procédure d’estimation des données météorologiques 121 : historiques des paramètres 123 : estimation des données météorologiques depuis des données historiques 125 : récupérations des prévisions atmosphériques 127 : comparaison des données atmosphériques 129 : correction des données atmosphériques 130 : procédure d’estimation de l’énergie électrique produite 132 : calcul des estimations en énergie électrique 140 : procédure de calcul de performance de dispositif 141 : estimation paramètres d’efficacité énergétique 143 : comparaison entre valeurs estimées et valeurs de référence 145 : test d’erreur 147 : alerte utilisateur 149 : validation estimation performance dispositif 150 : procédure d’estimation de besoins utilisateurs 151 : Ajuster besoins utilisateurs 153 : Définition besoins utilisateurs 155 : bases de données profils utilisateurs 157 : estimation de besoins utilisateurs 160 : procédure d’estimation des heures de fonctionnement 161 : récupération des estimations 163 : optimisation de la période de fonctionnement 165 : Tri des heures de fonctionnement 167 : mise au point du programme de fonctionnement 180 : procédure de mise en marche selon disponibilité d’énergie 182 : test d’heures de fonctionnement 183 : Test de disponibilité d’énergie solaire 184 : Mise en marche du dispositif 185 : Test de disponibilité d’énergie stockée 186 : disponibilité de source d’énergie d’appoint 187 : incrémenter l’heure de test 190 : procédure de test 195 : arrêt du dispositif 200 : mise à niveau de la période de fonctionnement 301 : microcontrôleur 303 : microprocesseur 305 : modules de connectivité API : Interface de Programmation d’Application BLE : Bluetooth EEC : Energie électrique consommée EEP : Energie électrique produite EEf : ratio d’efficacité énergétique Irr : Irradiation solaire HRe : humidité relative HUC : historique de consommation utilisateurs GPS : système de positionnement global Tre : température Pre : pression WPr : production en eau WPe : période optimale Wdi : direction du vent WSp : vitesse du vent Procédé de pilotage d’au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique (GEA 1 ) caractérisé en ce qu’il comprend : Première acquisition (ACQ 1 ) d’un premier ensemble de données météorologiques (ENS 1 ) à partir de : au moins une source de données météorologiques et/ou un historique de données météorologiques horodatées et/ou une date courante ; Première estimation (EST 1 ) d’un deuxième ensemble de données météorologiques (ENS 1 ’) sur une première période prédéfinie (P 1 ) au moyen d’un calculateur et à partir du premier ensemble de données météorologiques (ENS 1 ), lesdites données météorologiques estimées comprenant : Une prévision de température atmosphérique sur une période donnée ; Une prévision d’humidité sur une période donnée ; Deuxième acquisition (ACQ 2 ) d’un ensemble de données de quantification d’une énergie (ENS 2 ) à partir d’une source de données d’énergie d’au moins un équipement d’alimentation électrique ; Deuxième estimation (EST 2 ) d’un deuxième ensemble de données de quantification d’une énergie (ENS 2 ’), ledit ensemble (ENS 2 ’) quantifiant une énergie disponible sur la première période prédéfinie (P 1 ) ; Troisième acquisition (ACQ 3 ) d’un premier ensemble de données de consommation (ENS 3 ) à partir de : au moins une source de données de consommation (BDC 1 ) d’un ensemble d’infrastructures et de profils de consommation en eau ; Troisième estimation (EST 3 ) d’un deuxième ensemble de données de consommation (ENS’ 3 ) sur la première période prédéfinie, le deuxième ensemble de données de consommation comprenant au moins un seuil de consommation ; Quatrième acquisition (ACQ 4 ) d’un premier ensemble de données de performance (ENS 4 ) à partir de : Au moins une source de données de performance d’au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique (GEA 1 ) ; Quatrième estimation (EST 4 ) d’un second ensemble de données de performance (ENS’ 4 ) sur la première période prédéfinie, le deuxième ensemble de données de performances comprenant au moins une prévision d'un indicateur de performances, ledit indicateur de performances définissant au moins un ratio entre une quantité d’eau produite et une unité d’énergie électrique consommée et/ou un débit de production d’eau ; Génération (GEN 1 ) d’un premier indicateur de pilotage (PIL 1 ) sur la première période (P 1 ) d’au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique (GEA 1 ) à partir des premières, secondes troisièmes et quatrième estimations (EST 1 , EST 2 , EST 3 , EST 4 ), ledit indicateur de pilotage (PIL 1 ) définissant au moins une donnée de pilotage envoyée au dispositif générateur d’eau atmosphérique (GEA 1 ), ladite donnée de pilotage définissant au moins une durée d’alimentation électrique et/ou au moins une puissance d’alimentation électrique dudit au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique (GEA 1 ) ; Pilotage (PIL 1 ) électrique dudit au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique (GEA 1 ) en fonction du premier indicateur de pilotage (PIL 1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la au moins une source de données météorologiques est une source provenant : D’un capteur de pression atmosphérique (C 1 ) et/ou Un capteur d’humidité (C 2 ) ; et/ou Un capteur de température (C 3 ) ; et/ou Un anémomètre (C 4 ) ; et/ou Une première base de données météorologiques mensuelle et/ou journalière (BD 1 ) ; et/ou Une seconde base de données météorologiques horaire (BD 2 ) ; et/ou Une troisième base de données météorologiques archivées (BD 3 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la source de données d’énergie disponible d’au moins un équipement d’alimentation électrique se rapporte à : Une première source d’énergie (BAT 1 ) provenant d’un composant de stockage d’énergie ; et/ ou Une seconde source d’énergie (SOL 1 ) provenant d’un générateur d’énergie électrique ; et/ou une source de données d’énergie disponible sur un réseau électrique (RES 1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que lorsqu’une seconde source d’énergie (SOL 1 ) alimente le dispositif de génération d’eau atmosphérique, l’estimation de quantité d’énergie disponible de la seconde source d’énergie est réalisée à partir des estimations des données météorologiques calculées (EST 1 ). Procédé selon la revendication 3 caractérisé en ce qu’un second indicateur de performance (IND P2 ) est généré, ledit second indicateur de performance (IND P2 ) définissant un ratio entre la quantité d’eau produite et une unité d’énergie électrique consommée de la seconde source d’énergie (SOL 1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’un troisième indicateur de performance (IND P 3 ) est généré, ledit troisième indicateur de performance (IND P 3 ) définissant un ratio entre la quantité d’eau produite et une unité d’énergie électrique consommée d’un réseau électrique (RES 1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’il comprend l’estimation d’un volume d’eau produit par une pluralité de dispositifs de génération d’eau atmosphérique ({GEA i } N ). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes qui comprend une étape de mesure par au moins un capteur du au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique (GEA 1 ) d’au moins un débit de production d’eau et d’au moins une puissance électrique consommée, le procédé comportant en outre une étape de génération d’un indicateur d’alerte lorsque le débit mesuré est inférieur à un seuil de débit prédéfini. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’il comprend l’exécution d’au moins un premier modèle d’apprentissage machine (ML 1 ) entrainé à partir d’un premier ensemble de données d’entrainement (DATA 1 ) comportant des données météorologiques, des données de consommations et des données de quantité d’énergie et des données de régime électrique d’au moins un dispositif de génération d’eau atmosphérique (GEA 1 ), ledit modèle d’apprentissage machine (ML 1 ) étant configuré pour générer un indicateur de performance (IND P1 ). Procédé selon les revendications 8 et 9 dans lequel la mesure du débit de production et de l’énergie électrique consommée par le ou chaque dispositif générateur d’eau atmosphérique (GEA 1 ) sont incluses dans le premier ensemble de données d’entraînement (DATA 1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’il comprend l’exécution d’au moins un second modèle d’apprentissage machine (ML 2 ) entrainé à partir d’un second ensemble de données d’entrainement (DATA 2 ) comportant d’une part des estimations des données météorologiques, des estimations de données de consommations et des estimations de données de quantité d’énergie et d’autre part des données météorologiques réelles, données de consommations réelles et des données de quantité d’énergie réelles, ledit modèle d’apprentissage machine (ML 2 ) étant configuré pour générer des estimations à partir de données réelles. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’il comprend l’exécution d’au moins un troisième modèle d’apprentissage machine (ML 3 ) entrainé à partir d’un troisième ensemble de données d’entrainement (DATA 3 ) comportant les données météorologiques et des données de performance du dispositif de génération d’eau atmosphérique (GEA 1 ), le troisième ensemble de donnée comprenant des paramètres de commande, tels un degré d’ouverture et/ou de fermeture d’un détendeur électronique du dispositif de génération d’eau (GEA 1 ), une fréquence d’un ventilateur du dispositif de génération d’eau GEA 1 , une fréquence d’un compresseur du dispositif de génération d’eau (GEA 1 ), les paramètres de commande étant associés aux données météorologiques et aux données de performance, le troisième modèle d’apprentissage machine étant configuré pour générer un indicateur de performance.