FR 3161903 A1 20251107 FR 2404660 A 20240503 L’invention concerne un procédé (10) de maintenance d'un équipement aéronautique établissant un seuil d’acceptation (S i ) qui permet de décider, pour chaque label (LAB x ), i.e. information utile à prédire, s’il doit être prédit ou non. Ainsi, le procédé selon l’invention ne prédit pas simplement, comme c’est généralement le cas dans les modèles connus, le label qui présente le meilleur score mais prédit l’ensemble des labels (LAB x ) qui ont un score supérieur ou égal au seuil d’acceptation. Ainsi, l’opérateur est en mesure de diagnostiquer si une défaillance a bien lieu sur l’équipement aéronautique puisque, dans ce cas, le nombre de label(s) prédit(s) est non nul. Une fois qu’une défaillance est observée, il est également en mesure de savoir quelle action doit être effectuée sur l’équipement. Ainsi, le procédé selon l’invention permet d’améliorer la disponibilité opérationnelle des équipements tout en réduisant les coûts de maintenance. Figure pour l’abrégé : Fig. 3 PROCÉDÉ DE MAINTENANCE D’EQUIPEMENTS AÉRONAUTIQUES A L’AIDE DE DESCRIPTIONS TEXTUELLES Domaine technique de l’invention L’invention concerne le domaine de la maintenance aéronautique. Plus précisément, le domaine technique de l’invention concerne celui des procédés de maintenance d’un équipement aéronautique. L’invention fournit donc un procédé d’aide à la décision pour identifier les équipements défaillants d’un aéronef. Toutefois, comme cela sera mieux compris dans la description détaillée, l’invention peut être appliquée à la maintenance de tout type d’équipements. Arrière-plan technique Un aéronef regroupe une très grande diversité d’équipements susceptibles de présenter des défaillances. La détection et le diagnostic des défaillances de certains équipements de l’aéronef sont mises en œuvre par des systèmes automatisés présents au sein de l’aéronef. Toutefois, des défaillances peuvent être détectées par ces systèmes automatisés sans que l’équipement considéré comme défaillant ne le soit véritablement. En outre, dans de nombreux cas, une défaillance d’un composant de l’aéronef ne peut être diagnostiqué qu’à partir d’observations humaines, généralement effectuées par un opérateur. Des rapports de maintenance sont donc rédigés en langage naturel. Ces rapports de maintenance présentent des termes spécifiques à l’application, des abréviations et des acronymes propres à l’application, et potentiellement des fautes de syntaxe. La classification des rapports de maintenance est généralement faite par des humains, ce qui pose un certain nombre de problèmes. Lorsqu’un être humain effectue la classification d’une base de données existante, il définit certaines règles de classification qui peuvent être amenées à devoir être remplacées par de nouvelles règles pour répondre à un besoin. Ces nouvelles règles de classification peuvent ne pas pouvoir être reprises humainement ou peuvent générer un travail humain conséquent si la base de données s’est considérablement étoffée entre temps. Autrement dit, le temps nécessaire à cette reprise de la base de données complète rend l’opération impossible humainement. L’état de la technique a alors proposé d’avoir recours à des méthodes d’apprentissage par des réseaux de neurones NLP ( Natural Language Processing ). Il existe deux grandes familles de méthodes : méthode d’apprentissage non supervisé et méthode d’apprentissage supervisé. Les méthodes d’apprentissage non supervisé ne requièrent pas d’annotations de la base de données. Ainsi et à titre d’exemple, pour analyser automatiquement de la documentation technique avec comme but de labelliser automatiquement des rapports d’essais d’évènements survenus en essais, selon une typologie d’anomalie, il est possible de mettre en place un modèle de classification non supervisée (dit modèle de « topic modeling » en anglais) de documents. En pratique, une classification automatique des rapports d’essais par groupe d’anomalie peut être mise en œuvre, puis inférée par un support métier. En alternative, il est également possible d’utiliser une approche par recherche de similarités entre chaque rapport d’essai et l’anomalie la plus proche, à condition qu’ils aient été tous deux encodés. L’inconvénient des méthodes d’apprentissage non supervisé réside dans le fait de ne pas pouvoir quantifier la performance du modèle. Cela empêche notamment de comparer des modèles entre eux en termes de performance. Les méthodes d’apprentissage supervisé utilisent un modèle pré-entrainé au traitement du langage naturel, puis le spécialisent (« fine tuning » en anglais) sur une tâche spécifique à accomplir telle que la classification de textes. L’état de la technique divulgue des méthodes d’apprentissage supervisé utilisant, pour la plupart, des modèles de classification de données textuelles très similaires les uns par rapport aux autres. Les bases de données enrichies progressivement par des rapports de maintenance établis manuellement par des opérateurs sont généralement de taille réduite en comparaison d’une base de données telle que l’ASRS (Aviation Safety Reporting System). En outre, elles comprennent des données textuelles pour lesquelles la grammaire, la syntaxe et l’orthographe ne sont pas forcément respectées et sont soumises à une variabilité de formalisme entre opérateurs de maintenance, conjugué à une variabilité de formalisme entre compagnies aériennes et entre fabricants d’équipements. De plus, elles comprennent un vocabulaire, des abréviations, et des termes techniques spécifiques et/ou pouvant être propres à une petite communauté d’opérateurs de maintenance ayant développé leur argot propre. À titre d’exemple, un acronyme utilisé pour un moteur d’hélicoptère peut avoir une autre signification pour un moteur d’avion. Les bases de données enrichies progressivement par les rapports de maintenance peuvent en outre contenir des informations non utiles pour définir ou caractériser la défaillance observée. Par ailleurs, elles ne peuvent pas être complétées par d’autres données que celles des rapports de maintenance. Les rapports de maintenance en constituent donc l’intégralité. Le document Tikayat Ray, A. et al . aeroBERT -Classifier: Classification of Aerospace Requirements Using BERT . Aerospace 2023, 10, 279 divulgue l’application d’un modèle pré-entrainé au langage naturel de type BERT (de l’anglais « Bidirectional Encoder Representations from Transformers ») dans le domaine aérospatial. Un modèle BERT spécialisé dans ce domaine, nommé aeroBERT-Classifier, est affiné sur une base de données labellisées de petite taille, pour faire de la classification de données textuelles. Ceci étant, comme les données textuelles concernent des exigences relatives au domaine aérospatial, elles sont bien structurées et normées, ce qui reste éloigné des cas d’utilisation réelle où la base de données est enrichie progressivement par des rapports de maintenance établis manuellement par des opérateurs. De manière générale, les travaux de l’état de l’art précités n’expliquent pas comment obtenir une base de données utilisable avec un modèle pré-entraîné au langage naturel et issue de données réelles, c’est-à-dire collectées sur le terrain ou trouvées dans les archives. En outre, les modèles sont affinés sur une tâche de classification relativement simple. De plus, l’état de l’art ne propose pas d’utilisation finale en inférence puisqu’il n’y a que des études de performances, sans proposition d’utilisation sur le terrain. Récemment, on a proposé un système de détermination d’un équipement aéronautique défaillant. Le système est un outil d’aide à la maintenance d’équipements aéronautiques qui ne décrit pas comment l’algorithme de traitement du langage naturel, intégré dans l’outil d’aide à la maintenance, doit être utilisé en détail. Bien qu’un tel document concerne plus particulièrement le domaine technique de l’invention, à savoir l’assistance à la maintenance d’équipements d’un aéronef, le(s) modèle(s) utilisé(s) et la manière dont il(s) est(sont) entraîné(s) ne sont pas décrits. Ainsi, actuellement, pour réaliser la maintenance d’équipements aéronautiques, l’opérateur de maintenance doit souvent se référer à des instructions de la documentation technique des équipements aéronautiques. Or, cette documentation est difficile à appréhender. En outre, de nombreux équipements sont envoyés en maintenance chez le fournisseur à tort, ce qui génère un temps de maintenance plus long et des coûts supplémentaires. En effet, face à des contraintes de temps de maintenance, les opérateurs ont tendance à déposer pour réparation ou remplacement un nombre excessif d’équipements afin de corriger la panne au plus vite dans le temps imparti. L’invention propose un procédé de maintenance d’un équipement aéronautique, permettant notamment de diagnostiquer plus rapidement une défaillance d’un ou plusieurs équipements, et d’identifier les équipements réellement défaillants à réparer ou à remplacer. L’invention propose à cet égard un procédé de maintenance d'un équipement aéronautique comprenant les étapes suivantes : - élaborer un rapport de maintenance à partir d'une inspection de l’équipement, - obtenir par un processus d'apprentissage machine pré-entrainé une pluralité de labels correspondants au rapport de maintenance précédemment élaboré, - déterminer, à l'aide d'une base de données de liaison comprenant des données d’entraînement et de calibration, les actions de maintenance associées aux labels, caractérisé en ce que le processus d’apprentissage machine pré-entrainé inclut : - d’affiner en classification, à partir des données d’entraînement, au moins un modèle de réseau de neurones multicouches pour le traitement du langage labélisé et, - de calibrer ledit au moins un modèle de réseau de neurones afin qu’il prédise tous les labels supérieurs à un seuil d’acceptation correspondant à un score de référence pour lequel un pourcentage de labels prédits conformément aux labels à partir des données de calibration est maximal. Le procédé selon l’invention permet de surmonter les inconvénients de l’art antérieur en assistant l’opérateur dans le diagnostic et la résolution des défaillances. Le procédé selon l’invention établit en effet un seuil d’acceptation qui permet de décider, pour chaque label s’il doit être prédit ou non. Ainsi, le procédé selon l’invention ne prédit pas simplement, comme c’est généralement le cas dans les modèles connus, le label qui présente le meilleur score mais prédit l’ensemble des labels qui ont un score supérieur ou égal au seuil d’acceptation. Ces labels peuvent correspondre au diagnostic d’une défaillance. Une fois qu’une défaillance est observée, il est également en mesure de savoir quelle(s) action(s) doit(vent) être effectuée(s) sur l’équipement, par exemple, si l’équipement doit définitivement être retiré de l’aéronef et remplacé par un autre équipement ou, si l’équipement peut être réparé. Ainsi, le procédé de maintenance selon l’invention permet d’améliorer la disponibilité opérationnelle des équipements tout en réduisant les coûts de maintenance. De plus, il permet de capter et capitaliser la connaissance métier et le retour d’expérience des opérateurs de maintenance d’équipements aéronautiques, ce qui n’est pas le cas aujourd’hui, via des technologies de traitement automatique du langage appliquées aux rapports de maintenance. Selon différentes caractéristiques de l’invention qui pourront être prises ensemble ou séparément : l’étape d’affinage est réitérée pour le ou chaque modèle de réseau de neurones pendant un nombre d’itérations et/ou un temps d’itération ; la base de données de liaison est divisée en N partitions de données, le ou chaque modèle de réseau de neurones étant affiné pour chacune des partitions de données de sorte qu’un score ou un score moyen soit produit pour chaque label dans chaque partition ; lors de l’étape d’affinage, l’affinage est réalisé pour une pluralité de modèles de réseaux de neurones, un modèle de réseau de neurones distinct étant affiné pour chacune des partitions de données ; lors de l’étape d’affinage, l’affinage est réalisé pour une pluralité de modèles de réseaux de neurones, un modèle de réseau de neurones étant affiné pour chacune des partitions de données ; le procédé comprend, après l’étape de calibration, une étape de fusion des modèles pour lequel un pourcentage de labels prédits conformément aux labels à partir des données de calibration est maximal ; chaque partition de données comprend toutes les données de la base de liaison, lesdites données de la base de liaison étant partitionnées en données d’entraînement et en données de calibration de sorte que chaque donnée de la base de liaison (BA) est soit une donnée d’entraînement soit une donnée de calibration ; dans chaque partition de données, les données du premier groupe de données sont partitionnées en données d’entraînement, en données de calibration et en données de validation servant à tester le ou chaque modèle de réseau de neurones préalablement affiné ; le ou chaque modèle est choisi parmi les modèles BERT, SciBERT et SafeAeroBERT, GPT ou leurs variantes ; le procédé comprend en outre une étape de pré-traitement de la base de données de liaison comprenant une sous-étape consistant à générer ou enrichir un dictionnaire des acronymes et abréviations ; l’étape de pré-traitement de la base de données de liaison comprend une sous-étape consistant à remplacer les acronymes et abréviations présents dans les données textuelles par leur signification en toute lettre ; l’étape de pré-traitement de la base de données de liaison comprend une sous-étape consistant à générer des synonymes d’au moins une partie des données textuelles composant la base de données de liaison à partir d’un dictionnaire de synonymes ; l’étape de pré-traitement de la base de données de liaison comprend une sous-étape consistant à générer des traductions d’au moins une partie desdites données textuelles à partir d’au moins un dictionnaire de traductions ; l’étape de pré-traitement de la base de données de liaison comprend une sous-étape consistant à réaliser une correction orthographique automatique des données de la base de données de liaison. Brève description des figures D’autres objets, caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront plus clairement dans la description qui suit, faite en référence aux figures annexées, dans lesquelles : - la FIG. 1 illustre l’architecture générale d’une base de données de liaison utilisée dans un procédé de maintenance selon l’invention, - la FIG. 2 illustre des partitions de la base de données de liaison utilisée dans le procédé de maintenance selon un exemple de réalisation de l’invention, - la FIG. 2 illustre des partitions de la base de données de liaison utilisée dans le procédé de maintenance selon un autre exemple de réalisation de l’invention, - la FIG. 3 est une vue schématique des différentes étapes d’un procédé de maintenance selon un mode général de réalisation de l’invention, - la FIG. 4 est une vue schématique détaillée des différentes sous-étapes d’une étape de pré-traitement du procédé de maintenance selon un mode de réalisation de l’invention, - la FIG. 5 est une vue schématique détaillée de l’optimisation du seuil d’acceptation dans une variante de réalisation du procédé de maintenance selon l’invention, - la FIG. 6 est une vue schématique détaillée de l’optimisation du seuil d’acceptation dans une autre variante de réalisation du procédé de maintenance selon l’invention, - la FIG. 7 illustre un exemple de détermination d’un seuil S moy d’acceptation moyen. Dans toutes les figures annexées, les éléments qui sont signalés par des rectangles en traits pointillés sont optionnels. De même, les étapes du procédé selon l’invention qui sont signalées par des rectangles en trait pointillés sont optionnelles. Description détaillée de l’invention L’invention concerne un procédé 10 de maintenance d'un équipement aéronautique. Dans le cadre de l’invention, l’aéronef peut être tous types d’aéronefs, plus particulièrement un avion ou un hélicoptère. Les équipements peuvent être tous les équipements matériels ou logiciels de l’aéronef (capteurs, logiciels, etc.) susceptibles d’être défaillants. L’état défaillant d’un équipement correspond à un état de l’équipement qui l’empêche d’accomplir une ou plusieurs de ses fonctions. L’état défaillant de l’équipement peut induire une panne observable ou bien uniquement induire un manque de performance, dans les deux cas le dit équipement doit être remplacé ou réparé selon les seuils définis dans les protocoles métier. L’invention cherche particulièrement à limiter, voire empêcher l’envoi d’équipement en maintenance alors qu’ils ne présentent aucune défaillance. Cela peut notamment se produire lorsqu’une panne existe dans l’un des modules de l’aéronef mais que la cause réelle de la panne n’est pas identifiable. Lorsqu’un équipement est envoyé en maintenance à tort cela correspond à un évènement appelé « No Fault Found (NFF) » en anglais. L’envoi d’un nombre excessif d’équipements en maintenance est à l’origine d’un surcoût pour l’exploitant de l’aéronef. En référence à la FIG. 3 , le procédé 10 de maintenance comprend une étape 100 qui consiste à élaborer un rapport de maintenance RM à partir d'une inspection de l’équipement. Les rapports de maintenance RM sont généralement rédigés en langage naturel. Ils sont formés d’une pluralité de données textuelles DT ou textes DT écrits en langage naturel. Les données textuelles DT peuvent correspondre à des mots et/ou des groupes de mots. Les données textuelles DT sont typiquement des données caractérisant l’aéronef, les équipements de l’aéronef et les défaillances affectant les équipements. Plus généralement, les données textuelles DT sont des informations utiles au diagnostic des équipements, et constituent donc une aide à la maintenance des équipements, si une telle maintenance doit être réalisée. Elles peuvent aussi témoigner de l’absence de nécessité de réaliser une maintenance. Ceci étant, comme ces rapports de maintenance RM sont généralement rédigés par des techniciens spécialisés, ils sont également susceptibles de contenir des acronymes, abréviations et du vocabulaire très spécifiques. Ils sont également susceptibles de contenir des fautes d’orthographe, de grammaire et de syntaxe, de même que des informations non utiles pour définir ou caractériser la défaillance observée. Les rapports de maintenance sont généralement également très exposés aux variabilités de formalisme entre opérateurs, entre compagnies aériennes, et entre types d’aéronefs. Par exemple, un acronyme utilisé pour un moteur d’hélicoptère peut avoir une autre signification pour un moteur d’avion. Comme également illustré à la FIG. 3 , le procédé 10 comprend une étape 200 d’obtention, par un processus d'apprentissage machine pré-entrainé, d’une pluralité de labels LAB x correspondants au rapport de maintenance RM élaboré lors de l’étape 100. Cette étape peut être avantageusement mise en œuvre au moyen d’un système numérique SN d’assistance à la maintenance préalablement entraîné à la classification de données textuelles DT des rapports de maintenance RM. À cet égard, des rapports de maintenance RM sont préalablement intégrés dans le système numérique SN afin de procéder au préapprentissage du système numérique SN. Plus le système numérique SN comporte de rapports de maintenance RM plus l’apprentissage est fiable et plus grande est la possibilité de définir précisément les labels LAB x correspondants au rapport de maintenance RM. Plus précisément, l’invention se place dans le cadre de l’apprentissage supervisé. Ainsi, une fois que les rapports de maintenance RM ont été intégrés au système numérique SN, les données textuelles DT sont labélisées, c’est-à-dire que des labels LAB x sont affectés aux données textuelles DT. On parle alors de données textuelles labélisées DT(LAB x ). Les labels représentent des informations parmi des données caractérisant les équipements de l’aéronef et des défaillances affectant les équipements. Ils sont donc représentatifs de la vérité terrain, c’est-à-dire de la réalité terrain. Cette labélisation préalable est faite manuellement par un humain, préférablement connaisseur du domaine traité dans le rapport de maintenance RM (exemple : technicien de maintenance) préalablement à la maintenance de l’équipement aéronautique. Dès lors, il est plus aisé de pouvoir apprécier la fiabilité des labels LAB x obtenus lors de l’étape 200 du procédé de l’invention. Il est à noter que plusieurs labels peuvent être affectés à une même DT, alors que dans l’état de l’art il n’y a en général qu’un seul label. Ceci a son importance pour l’invention. Le tableau suivant présente une application de la labélisation à des informations utiles aux prédictions réalisées dans le cadre de la présente invention. Tableau 1 Identification des informations pertinentes pour l'assistance à la maintenance RM Type de moteur Compagnie aérienne … Type de panne Cause de la panne Equipement à réparer / à remplacer Action Maintenance … Lorem ipsum dolorsit amet, consect. Moteur 1 Compagnie 1 … Panne A Cause B Equipement 1 Action A … Tempor incididunt ut labore et dolore Moteur 2 Compagnie 1 … Panne B Cause C Equipement 10 Action N … Des informations utiles peuvent être, par exemple, le type de moteur de l’aéronef, la compagnie aérienne, l’équipement à remplacer, l’action de maintenance à effectuer. Les labels LAB x relatifs au type de panne sont « Panne A », « Panne B », etc. tandis que les labels LAB x relatifs aux actions de maintenance à réaliser sont, entre autres, « Action A », « Action N », etc. Par exemple, une action peut être la réparation d’un composant de cet équipement. Une action peut également être le remplacement de l’équipement lui-même ou d’un composant de cet équipement. La labélisation permet donc d’identifier et catégoriser les données textuelles DT. Il est à noter que pour une même donnée textuelle DT, plusieurs labels relatifs à une typologie de classe TC j peuvent être affectés. Par exemple, une donnée textuelle DT peut compter plusieurs labels relatifs au type de panne (par exemple panne A et panne B), en plus des labels relatifs à d’autres informations utiles. Comme illustré sur la FIG. 1 , le système numérique SN comprend une base d’apprentissage BA comportant une base de données BA 1 de liaison dont les données proviennent de rapports de maintenance RM. C’est dans cette base de données BA 1 de liaison que sont intégrés ces rapports de maintenance. Ces derniers sont rédigés par des techniciens de maintenance ou opérateurs intervenant au cours de la maintenance de l’équipement de l’aéronef, sur la base de leurs observations. La base de données BA 1 de liaison ou base de liaison BA 1 utilisée dans le cadre de l’invention ne comprend donc pas des données textuelles aussi structurées et normalisées que les données des bases de données connues de l’homme du métier. En outre, comme cela découle de ce qui précède, la base de liaison BA 1 est en principe plus spécialisée que les bases de données connues dans le domaine technique de la maintenance aéronautique puisqu’elle est enrichie par les techniciens de maintenance eux-mêmes. Toujours en référence à la FIG. 1 , la base de données BA 1 de liaison comprend des données d’entraînement BA TRAIN et des données de calibration BA CAL , dont l’utilisation dans le cadre du procédé 10 de maintenance selon l’invention sera mieux décrite dans la suite. Revenons maintenant à la FIG. 3 . Le procédé 10 comprend une étape 300 de détermination, à l’aide de la base de données BA 1 de liaison, des actions de maintenance associées aux labels LAB x . Comme indiqué précédemment, chaque label LAB x est associé à une information utile, si bien qu’il est possible d’associer à l’équipement considéré l’action de maintenance à réaliser. Selon l’invention, le processus d’apprentissage machine pré-entraîné inclut une étape d’affinage 220 en classification, à partir des données d’entraînement BA TRAIN , d’au moins un modèle MOD, MOD k de réseau de neurones multicouches pour le traitement du langage labélisé. Le ou chaque modèle MOD, MOD k de réseau de neurones est(sont) pré-entraîné(s) au traitement du langage naturel. Dans le cadre de l’invention, on peut avantageusement utiliser un modèle de réseau de neurones de type BERT, GPT, ou autre LLM (Large Language Model). En effet, bien qu’il existe différents types de modèles dans l’état de la technique, tous ne sont pas configurés pour traiter le langage naturel avec des performances en traitement automatique de langue aussi élevées que les modèles de langage de type BERT, GPT, ou autre LLM. De manière connue, les modèles de langage de type BERT, GPT, ou autre LLM permettent de modéliser le langage et prédire des phrases car ils sont pré-entraînés à l’apprentissage des mots et des phrases, ainsi que des relations sémantiques auxquelles ces mots et ces phrases sont connectées. De préférence, le ou chaque modèle MOD, MOD k est choisi parmi les modèles BERT, SciBERT et SafeAeroBERT. À cet égard, le système numérique SN prend en entrée les données d’entraînement BA TRAIN et réalise l’affinage du ou de chaque modèle MOD, MOD k de réseau de neurones à partir de ces données d’entraînement BA TRAIN . L’affinage, encore appelé réglage fin (en anglais « fine tuning ») ou spécialisation d’un modèle de réseau de neurones est une opération par laquelle des changements mineurs sont apportés aux paramètres internes dudit modèle de réseau de neurones. Il est ainsi possible de spécialiser le modèle de réseau de neurones à une tâche spécifique sans avoir à former, i.e. entraîner, complètement le modèle. Lors de l’étape 220, le ou chaque modèle MOD, MOD k de réseau de neurones multicouches est affiné à la classification des données textuelles labélisées DT(LAB x ), notamment de la base de données d’entraînement BA TRAIN , selon les labels LAB x . À ce propos, les typologies de classes TC j représentent des informations utiles à prédire par le ou chaque modèle MOD, MOD k de réseau de neurones. En reprenant l’exemple du tableau 1 ci-dessus, la typologie de classe TC 1 est le « type de panne » du moteur de l’aéronef sur lequel l’équipement supposé défaillant a été trouvé, la typologie de classe TC 2 est la « Cause de la panne », la typologie de classe TC 3 est l’« équipement à réparer ou remplacer », la typologie de classe TC 4 est l’« action de maintenance » à réaliser. Bien entendu, d’autres types d’informations peuvent présenter une utilité pour le technicien de maintenance et les classes précitées ne sont ni exhaustives ni limitatives dans le cadre de la présente invention. On pourrait, à titre d’exemples, également prévoir des typologies de classes relatives aux procédures mises en œuvre pendant le diagnostic de la défaillance de l’équipement ainsi qu’à l’impact opérationnel (e.g. retard ou annulation de vol) de la défaillance de l’équipement. L’affinage en classification 220 du ou de chaque modèle MOD, MOD k de réseau de neurones permet au(x) modèle(s) MOD, MOD k d’apprendre le lien entre les données d’entraînement BA TRAIN et les labels LAB x , et par association remonter aux typologies de classes TC j associées à ces labels, c’est-à-dire les informations utiles à prédire pour diagnostiquer la défaillance ou l’absence de défaillance et prendre les actions nécessaires. Cet apprentissage est réalisé dans le processus itératif permettant de spécialiser le ou chaque modèle de réseau de neurones par un affinage multi-labels du(des) réseau(x) de neurones. Chaque réseau de neurones multicouches peut alors avantageusement comprendre une couche externe comportant autant de neurones qu’il y a de labels LAB x . Chaque neurone de la couche externe est alors apte à apprendre le lien entre les données d’entraînement BA TRAIN et les labels LAB x auxquels il est associé. En pratique, plusieurs couches externes du réseau de neurones pourraient être utilisées pour l’affinage du(des) modèle(s) MOD, MOD k . Dans ce cas, seule la dernière couche externe comporte autant de neurones qu’il y a de labels LAB x , , pour les autres couches externes ce nombre de neurones peut être variable et fait partie des méta-paramètres du modèle. Quel que soit le nombre de couches externes utilisé pour l’affinage du(des) modèle(s) MOD, MOD k , les autres couches du réseau de neurones sont figées et ne participent pas à l’affinage. Dans une variante de l’invention, les autres couches peuvent ne pas être figées et donc participer également à l’affinage. Dans une variante comme dans les autres, l’étape 220 d’affinage peut avantageusement être réitérée pour le ou chaque modèle MOD, MOD k de réseau de neurones selon un ou plusieurs critères d’arrêt. L’arrêt du processus itératif peut être défini selon un ou plusieurs critères d’arrêt choisis parmi lesquels : l’atteinte d’un nombre maximal d’itérations, l’atteinte d’un temps maximal d’entrainement (durée d’itération), selon des indications métier. Ceci étant, d’autres critères d’arrêt du processus itératif peuvent être envisagés lorsque le base de liaison BA 1 comprend, outre les données d’entraînement BA TRAIN et les données de calibration BA CAL , des données de validation BA VAL . Ces critères d’arrêt du processus itératif sont : la constatation d’un surapprentissage sur la base de données de validation BA VAL selon des critères métier, la constatation d’une stagnation sur la base de données de validation BA VAL au bout d’un nombre d’itérations prédéfini selon des critères métier. Le surapprentissage se produit lorsque les performances continuent de s’améliorer avec les données d’entrainement, mais commencent à se dégrader durablement avec les données de validation. En effet, dans ce cas, le(s) modèle(s) a(ont) trop bien appris les données d’entrainement et perd(ent) sa(leur) capacité de généralisation sur des données non vues en entrainement. Les données de validation BA VAL servent généralement à arrêter l’entrainement avant que le réseau de neurones perde sa capacité de généralisation. Par stagnation on désigne une variabilité des performances sur les données de validation BA VAL plus petite que epsilon, epsilon étant un nombre fixé selon des critères métier, par exemple de l’ordre de 10 -3 . À ce propos, le deuxième module de validation M VAL permet avantageusement d’arrêter le processus itératif à la meilleure itération, c’est-à-dire l’itération pour laquelle la variabilité des performances sur les données de validation BA VAL est plus petite que epsilon. Chacun des quatre critères d’arrêt précités peut être utilisé seul ou en combinaison. Si les critères d’arrêt i. et ii. sont utilisés seuls ou en combinaison uniquement entre eux deux, ni les données de validation BA VAL ni le deuxième module de validation M VAL ne sont nécessaires. En revanche, si les critères iii. et iv. sont utilisés seuls ou en combinaison avec l’un des deux autres critères, le processus itératif ne peut être mis en œuvre qu’à la condition que la base de liaison BA 1 comprenne des données de validation BA VAL . Ainsi, les données de validation BA VAL ne servent qu’à mettre fin au processus itératif et sont donc optionnelles. D’autres critères d’arrêt du processus itératif, définis selon des critères métier, peuvent être envisagés par l’homme de l’art lors de la mise en œuvre de la présente invention. Le ou chaque modèle MOD, MOD k de réseau de neurones ainsi affiné produit, en sortie du processus itératif un score SC pour chaque label LAB x . Le score SC associé à un label LAB x quantifie le niveau de confiance que le ou chaque modèle MOD, MOD k de réseau de neurones accorde à la prédiction du label LAB x . Selon l’invention, le processus d’apprentissage machine pré-entraîné inclut également une étape de calibration 240 dudit au moins un modèle MOD, MOD k de réseau de neurones afin qu’il prédise tous les labels LAB x supérieurs à un seuil S i d’acceptation correspondant à un score de référence pour lequel un pourcentage de labels prédits conformément aux labels LAB x à partir des données de calibration BA CAL est maximal. Autrement dit, le seuil S i d’acceptation est le score de référence pour lequel le pourcentage de labels LAB x prédits qui correspond aux labels LAB x prédéterminés (c’est-à-dire les annotations) et donc le pourcentage de labels LAB x qui correspond à la vérité terrain est maximal. Cet étape 240 de calibration est mise en œuvre après l’étape 220 d’affinage, tel qu’illustré sur la FIG. 3 . Cette étape de calibration permet ainsi de prendre en compte le fait qu’une donnée textuelle DT peut avoir plusieurs labels. Dans ce cas, si par exemple une donnée textuelle DT a deux labels LAB x prédéterminés, un seuil permettant de prédire uniquement ces deux labels donnera un meilleur pourcentage de labels prédits conformément à la vérité terrain qu’un seuil qui ne permet de prédire qu’un seul de ces deux labels ou qu’un score qui prédit ces 2 labels et un label incorrect. À ce stade, il convient de noter que le seuil S i d’acceptation ne peut être connu que si le ou chaque modèle MOD, MOD k a été préalablement affiné 220, i.e. spécialisé, à la classification des données d’entraînement BA TRAIN , optionnellement des données de validation BA VAL , selon les labels LAB x . En effet, comme indiqué, le seuil S i d’acceptation correspond au score de référence pour lequel le pourcentage de labels LAB x prédits conformément aux labels LAB x , i.e. à la vérité terrain, à partir des données de calibration BA CAL est maximal, ce qui implique de tester le ou chaque modèle MOD, MOD k sur les données de calibration BA CAL . La mise en place d’un seuil S i d’acceptation permet de faire en sorte que le procédé de l’invention produise en sortie non pas le label LAB x qui a le plus haut score mais l’ensemble des labels LAB x qui ont un score SC supérieur au seuil S i d’acceptation. En effet, un label LAB x est prédit si son score SC j est supérieur ou égal au seuil S i . Cela permet de déterminer si une défaillance affecte réellement le(les) équipement(s) considérés, et de diagnostiquer plus rapidement une défaillance d’un ou plusieurs équipement(s). Dès lors, l’opérateur peut, visuellement ou par tout autre moyen, inspecter l’équipement et éventuellement ajouter des observations complémentaires en plus de celles faites dans le rapport de maintenance RM d’origine. Il peut également remplacer des pièces après avoir réalisé des tests associés, puis ajouter des observations complémentaires en plus de celles faites dans le rapport de maintenance RM d’origine. Dans les deux cas, les données textuelles DT entrées dans le système numérique SN permettent à l’opérateur d’inspecter en priorité une partie de l’équipement qu’il n’aurait pas encore inspectée, d’identifier les composants à remplacer et/ou à tester. Il convient de souligner que les modèles de réseaux de neurones de l’état de la technique produisent en sortie un score associé à chaque label et l’homme du métier utilise habituellement le label ayant le plus haut score comme étant le label prédit par le modèle. Il n’y a donc pas de possibilité de rejet de tous les labels, et donc de possibilité de diagnostiquer une absence de défaillance en ce qui concerne l’application plus spécifiquement visée dans le cadre de la présente invention. Ainsi, le procédé de maintenance selon l’invention limite, voire empêche l’envoi d’équipements en maintenance alors qu’ils ne présentent aucune défaillance, et donc prévient la survenue d’évènements de type « No Fault Found (NFF) ». En effet, l’envoi d’un nombre excessif d’équipements en maintenance est à l’origine d’un surcoût pour l’exploitant de l’aéronef. Lorsque les scores SC de tous les labels LAB x sont strictement inférieurs au seuil S j d’acceptation, le système numérique SN arrive à la conclusion suivante « il n’y a aucune panne ou la panne décrite n’est pas référencée » et propose à un opérateur les choix suivants : Ne rien faire. Modifier la donnée textuelle DT : l’opérateur peut en effet modifier la donnée textuelle DT s’il pense que le système n’a pas pu conclure car la donnée textuelle DT n’était pas assez explicite. Créer un nouveau label LAB x associé à cette donnée textuelle DT : l’opérateur peut donc modifier la base d’apprentissage en y ajoutant la donnée textuelle DT et le label LAB x associé. Dans ce cas, cette donnée textuelle DT ne pourra être définitivement incluse dans la base d’apprentissage BA 1 que si le ou chaque modèle MOD, MOD k est modifié afin d’inclure un neurone de sortie supplémentaire correspondant à ce nouveau label. Associer manuellement un label existant : l’opérateur peut donc modifier la base d’apprentissage en y ajoutant la donnée textuelle DT et le label associé. Il peut être avantageux de mettre en place de l’active learning. À cet égard, la base de données d’apprentissage BA 1 peut, par exemple, être complétée en ciblant les rapports de maintenance RM pas ou peu représentés. Si le système numérique SN n’arrive pas à classifier les données textuelles DT(LAB x ) labélisées de ce(s) rapport(s) de maintenance RM, ces données textuelles sont donc peu ou pas connues et peuvent être labélisées à la main pour venir enrichir la base de données d’apprentissage. Si un(des) labels LAB x trop peu représenté(s) a(ont) été retiré(s) de la base de liaison BA 1 et que par un(de) nouveau(x) rapport(s) de maintenance RM son(leur) score dépasse le seuil S i d’acceptation, un nouveau modèle de réseau de neurones incluant ce(s) label(s) peut être affiné à la tâche de classification de textes à partir des données textuelles DT(LAB X ) labellisées de ce(s) nouveau(x) rapport(s). Ainsi, les performances sont améliorées en continu. Selon un mode de réalisation particulièrement avantageux, la base de données BA 1 de liaison est divisée en N partitions de données SPLIT i , i entier naturel avec i ≥ 2, le ou chaque modèle MOD, MOD k de réseau de neurones étant affiné pour chacune des partitions SPLIT i de données de sorte qu’un score ou un score moyen SC j soit produit pour chaque label LAB x dans chaque partition SPLIT i . À titre d’exemple, le nombre de SPLIT i pourrait être de 10 pour une base de liaison BA 1 comprenant entre 2 000 et 3 000 données. Chaque SPLIT i comprend l’ensemble des données textuelles DT(LAB x ) de la base de liaison. Au sein de chaque SPLIT i , l’ensemble des données de la base de liaison est réparti de manière exclusive en données d’entraînement BA TRAIN , données de validation BA VAL (optionnelles), et données de calibration BA CAL . Ainsi, au sein d’un SPLIT i chaque donnée sert soit à l’entrainement, soit à la validation, soit à la calibration. Ces rôles peuvent être différents d’un SPLIT i à un autre. Par exemple, dans le SPLIT 1 , 75% des données peuvent être des données d’entraînement BA TRAIN , 15% des données de validation BA VAL et 10% des données de calibration BA CAL . Il est préférable (mais non obligatoire) de garder ces mêmes pourcentages de répartition dans tous les SPLIT i . Lorsque la base de liaison BA 1 ne comporte pas de données de validations BA VAL , chaque partition de données SPLIT i comprend toutes les données de la base de liaison BA 1 , lesdites données de la base de liaison BA 1 étant partitionnées en données d’entraînement BA TRAINi et en données de calibration BA CALi de sorte que chaque donnée de la base de liaison BA 1 est soit une donnée d’entraînement BA TRAINi soit une donnée de calibration BA CALi . Cet exemple de réalisation est illustré sur la FIG. 2 . Lorsque la base de liaison BA 1 comporte les données de validation BA VAL , dans chaque partition de données SPLIT i , les données du premier groupe de données BA 1 sont partitionnées en données d’entraînement BA TRAINi , en données de calibration BA CALi et en donnée de validation BA VALi . Cet exemple de réalisation est illustré sur la FIG. 2 . On réalise ainsi une validation croisée, ce qui permet de tirer au mieux parti des données textuelles labélisées DT(LAB x ), en particulier lorsque la base de données BA 1 contient un faible nombre de données (e.g. inférieur à 10 000 données). En outre, cela permet notamment de mieux utiliser les données et donc d’avoir de meilleures performances en généralisation (c’est-à-dire en utilisation finale) sans avoir à tester toutes les combinaisons de données possibles. Il est préférable que chaque donnée de la base de liaison BA 1 soit classée au moins une fois (c’est-à-dire au moins dans un SPLIT) en donnée d’entrainement BA TRAIN afin d’obtenir un(des) modèles MOD, MOD k plus précis à l’issue de l’affinage. Il est en outre préférable de conserver des proportions de labels identiques pour chaque type de données afin de réaliser une validation croisée. À titre d’exemple, si les données d’entrainement BA TRAIN comprennent 5% de données ayant le label A, il est préférable d’avoir environ 5% des données de validation BA VAL ayant le label A et 5% des données de calibration BA CAL ayant le label A. Selon un exemple de réalisation, la base de liaison BA 1 contient 1000 données et il y a N=3 splits. Les splits pourraient être organisés de la façon qui suit : split 1 : données d’entraînement 1 à 750, données de validation 751 à 900, données de calibration 901 à 1000, split 2 : données d’entraînement 1 à 650 et 751 à 850, données de validation 851 à 1000, données de calibration 651 à 750, split 3 : données d’entraînement 1 à 550 et 801 à 1000, données de validation 651 à 800, données de calibration 551 à 650. Lors de l’étape 220 d’affinage, une pluralité de modèles MOD k , k entier naturel, de réseaux de neurones multicouches, pré-entraînés au traitement du langage naturel peut être affiné en classification. Le ou chaque modèle MOD k de réseau de neurones est alors affiné pour chacune des partitions SPLIT i de données de sorte qu’un score ou un score moyen SC j soit produit pour chaque label LAB x dans chaque partition SPLIT i . Une fois que les modèles MOD k ont été affinés, ils peuvent alors être testés avec les données de validation BA VAL . Le cas échéant, le modèle MOD 1 de réseau de neurones peut être testé à partir des données de validation BA VAL1 , le modèle MOD 2 de réseau de neurones peut être testé à partir des données de validation BA VAL2 , et ainsi de suite pour les N partitions. Tant que le(s) critère(s) d’arrêt sélectionné(s) n’est (ne sont) pas atteint(s), de nouvelles itérations du processus itératif sont réalisées. Les tests avec les données de validation BA VAL sont optionnels. Toujours en relation avec cette variante de réalisation, lors de l’étape 240 de calibration, le score SC j de chaque label LAB x est comparé au seuil S i d’acceptation de la partition SPLIT i considérée ou à une moyenne des seuils S i d’acceptation déterminés pour chaque partition SPLIT i , dit seuil S moy d’acceptation moyen, de sorte que : lorsque le score SC j est strictement inférieur au seuil S i d’acceptation de la partition SPLIT i considérée ou du seuil S moy d’acceptation moyen, le label LAB x associé à ce score SC j est rejeté pour cette donnée textuelle, lorsque le score SC j est supérieur ou égal au seuil S i d’acceptation de la partition SPLIT i considérée ou du seuil S moy d’acceptation moyen, le label LAB x associé à ce score SC j est prédit pour cette donnée textuelle. Les figures 5 et 6 illustrent respectivement l’optimisation du seuil S i d’acceptation et du seuil S moy d’acceptation moyen. Selon une première mise en œuvre particulière, un modèle MOD k de réseau de neurones distinct est affiné pour chacune des partitions SPLIT i de données, le nombre de modèles MOD k étant égal au nombre de partitions SPLIT i (k = i). Toutefois, il convient de préciser que s’il y a moins de modèles à affiner que de partitions SPLIT i , les partitions SPLIT i à utiliser sont choisies aléatoirement ou selon un critère métier comme cela est décrit dans la section qui suit. En outre, il est préférable qu’une partition SPLIT i ne serve qu’à l’affinage d’un seul modèle. Selon une deuxième mise en œuvre particulière, la base de liaison BA 1 est divisée en N partitions SPLIT 1 , SPLIT 2 , …, SPLIT N . Toutefois, l’affinage 220 est mis en œuvre pour une pluralité de modèles MOD k , k entier naturel avec k k de réseau de neurones étant affiné pour chacune des partitions SPLIT i de données parmi les partitions sélectionnées (affinage d’un modèle par partition SPLIT i ). Ainsi, dans la présente mise en œuvre, bien que plusieurs modèles MOD 1 , MOD 2 , …, MOD P de réseaux de neurones soient affinés dans les différentes partitions SPLIT i de données, le nombre de ces modèles MOD 1 , MOD 2 , …, MOD P est inférieur au nombre N de partitions SPLIT i . Il peut être utile d’entraîner plusieurs réseaux de neurones, les uns prédisant des labels très généraux, d’autres des labels de plus en plus spécifiques. Dans ce cas, si l’opérateur fournit une observation peu détaillée dans le rapport de maintenance RM initial, le(s) réseau(x) de neurones prédisant des labels généraux pourront donner une prédiction (score des labels supérieur au seuil d’acceptation de ce réseau de neurones), mais les réseaux de neurones spécifiques sont susceptibles d’avoir des scores sous leurs seuils respectifs d’acceptation. Ils ne retourneront donc rien. Les labels finalement retournés, i.e. finalement prédits, à l’utilisateur sont donc susceptibles d’être très généraux. L’opérateur peut ainsi itérativement modifier ou compléter ses observations en prenant en compte les réponses du(des) réseau(x) de neurones afin d’obtenir une(des) réponse(s) plus spécifique(s). Une fois que l’étape de calibration 240 a été mise en œuvre, une étape 260 de fusion des modèles MOD k pour lequel un pourcentage de labels prédits conformément aux labels LAB x à partir des données de calibration BA CAL est maximal peut être effectuée. En référence aux figures 3 et 4, le procédé 10 peut avantageusement comprendre une étape 120 de pré-traitement de la base de liaison BA 1 . L’étape de pré-traitement 120 peut comprendre les sous-étapes suivantes : une sous-étape 121, optionnelle, consistant à générer ou enrichir un dictionnaire des acronymes et abréviations, une sous-étape 122, optionnelle, consistant à remplacer les acronymes et abréviations présents dans les données textuelles DT par leur signification en toute lettre, une sous-étape 123, optionnelle, consistant à générer des synonymes d’au moins une partie des données textuelles DT composant la base de liaison BA 1 à partir d’un dictionnaire de synonymes, une sous-étape 124, optionnelle, consistant à générer des traductions d’au moins une partie desdites données textuelles DT à partir d’au moins un dictionnaire de traductions, une sous-étape 125, optionnelle, consistant à réaliser une correction orthographique automatique des données de la base de liaison BA 1 . À cet égard, le système numérique SN peut être configuré pour générer ou enrichir un dictionnaire des acronymes et abréviations, et pour remplacer les acronymes et abréviations présents dans les données textuelles labélisées DT(LAB x ) par leur signification en toute lettre. Un tel pré-traitement permet au(x) modèle(s) MOD, MOD k de réseau(x) de neurones de mieux comprendre le contexte de certaines données textuelles labélisées DT(LAB x ) et de mieux comprendre certains termes spécifiques. De même, le système numérique SN peut être configuré pour générer des synonymes des données textuelles labélisées DT(LAB x ) composant la base de liaison BA 1 à partir d’un dictionnaire de synonymes et/ou pour générer des traductions desdites données textuelles labélisées DT(LAB x ) à partir d’au moins un dictionnaire de traductions. Cela permet d’augmenter le nombre de données textuelles disponibles pour l’affinage du ou de chaque modèle MOD, MOD k de réseau de neurones. En effet, lorsqu’un grand nombre de données annotées est disponible, il est plus facile d’entrainer ou de spécialiser un modèle de réseau de neurones. Toutefois en pratique, dans les applications spécifiques, il n’existe que peu de données textuelles annotées. L’augmentation du nombre de données textuelles ou, plus simplement l’augmentation des données est très avantageuse. La génération de synonymes consiste à remplacer certains mots par leurs synonymes selon un pourcentage prédéterminé, à partir d’au moins un dictionnaire de synonymes public ou spécialisé, préférablement au format numérique. Dans le cas de la génération de traductions, il est possible d’avoir recours à des traducteurs aptes à traduire itérativement des mots ou des phrases d’une langue L1 utilisée dans les rapports de maintenance RM vers une autre langue L2, elle-même traduite dans encore une autre langue L3, etc. La dernière traduction doit se faire de la langue LN vers la langue L1. Cela a pour effet de conserver le sens du texte d’origine, tout en introduisant des petites variations. Ces variations sont « petites » car elles permettent d’introduire de nouvelles données textuelles DT dans la base de liaison BA 1 sans dénaturer la nature et l’interprétation qui doit être donnée à ces données textuelles. Autrement dit, les données textuelles DT apportées par la traduction et les synonymes sont des données qui auraient pu figurer dans le rapport de maintenance RM fourni par l’opérateur de maintenance. La correction orthographique automatique des données textuelles labélisées DT(LAB x ) contribue, quant à elle, à la normalisation des données textuelles et permet, en outre, d’améliorer la compréhension des données textuelles par le ou chaque modèle MOD, MOD k . En outre, comme illustré sur la FIG. 1 , outre la base de données de liaison BA 1 , la base d’apprentissage BA peut également comprendre, une base de données d’évaluation BA 2 qui permet d’évaluer la performance du modèle pré-entraîné et affiné sur des données différentes de celles utilisées pour l’entraînement. À cet égard, la base de données d’évaluation BA 2 peut comporter des données de maintenance sur lesquelles les performances du(des) modèles sont évaluées. Procédé (10) de maintenance d'un équipement aéronautique comprenant les étapes suivantes : - élaborer (100) un rapport de maintenance (RM) à partir d'une inspection de l’équipement, - obtenir (200) par un processus d'apprentissage machine pré-entrainé avec un système numérique d’assistance à la maintenance, une pluralité de labels (LAB x ) correspondants au rapport de maintenance (RM) élaboré lors de l’étape (100), - déterminer (300), à l'aide d'une base de données (BA 1 ) de liaison comprenant des données d’entraînement (BA TRAIN ) et de calibration (BA CAL ), les actions de maintenance à réaliser qui sont associées aux labels, - réaliser les actions de maintenance associées aux labels (LABx), caractérisé en ce que le processus d’apprentissage machine pré-entrainé avec le système numérique d’assistance à la maintenance inclut : - d’affiner (220) en classification, à partir des données d’entraînement (BA TRAIN ), au moins un modèle (MOD, MOD k ) de réseau de neurones multicouches pour le traitement du langage labélisé et, - de calibrer (240) ledit au moins un modèle (MOD, MOD k ) de réseau de neurones afin qu’il prédise tous les labels (LAB x ) supérieurs à un seuil (S i ) d’acceptation correspondant à un score de référence pour lequel un pourcentage de labels prédits conformément aux labels (LAB x ) à partir des données de calibration (BA CAL ) est maximal. Procédé (10) de maintenance selon la revendication 1, dans lequel l’étape (220) d’affinage est réitérée pour le ou chaque modèle (MOD, MOD k ) de réseau de neurones pendant un nombre d’itérations et/ou un temps d’itération. Procédé (10) de maintenance selon l’une quelconque des revendications 1 à 2, dans lequel la base de données (BA) de liaison est divisée en N partitions de données (SPLIT i ), i entier naturel avec i ≥ 2, le ou chaque modèle (MOD, MOD k ) de réseau de neurones étant affiné pour chacune des partitions (SPLIT i ) de données de sorte qu’un score ou un score moyen (SC j ) soit produit pour chaque label (LAB x ) dans chaque partition (SPLIT i ). Procédé (10) de maintenance selon la revendication 3, dans lequel, lors de l’étape (220), l’affinage est réalisé pour une pluralité de modèles (MOD k ), k entier naturel avec k = i, de réseaux de neurones, un modèle (MOD k ) de réseau de neurones distinct étant affiné pour chacune des partitions (SPLIT i ) de données. Procédé (10) de maintenance selon la revendication 3, dans lequel, lors de l’étape (220), l’affinage est réalisé pour une pluralité de modèles (MOD k ), k entier naturel avec k k ) de réseau de neurones étant affiné pour chacune des partitions (SPLIT i ) de données. Procédé (10) de maintenance selon l’une quelconque des revendications 4 à 5, comprenant, après l’étape de calibration (240), une étape (260) de fusion des modèles (MOD k ) pour lequel un pourcentage de labels prédits conformément aux labels (LAB x ) à partir des données de calibration (BA CAL ) est maximal. Procédé (10) de maintenance selon l’une quelconque des revendications 3 à 6, dans lequel chaque partition de données (SPLIT i ) comprend toutes les données de la base de liaison (BA 1 ), lesdites données de la base de liaison (BA 1 ) étant partitionnées en données d’entraînement (BA TRAINi ) et en données de calibration (BA CALi ) de sorte que chaque donnée de la base de liaison (BA) est soit une donnée d’entraînement (BA TRAINi ) soit une donnée de calibration (BA CALi ). Procédé (10) de maintenance selon la revendication 7, dans lequel, dans chaque partition de données (SPLIT i ), les données de la base de liaison (BA 1 ) sont partitionnées en données d’entraînement (BA TRAINi ), en données de calibration (BA CALi ) et en donnée de validation (BA VALi ), les données de validation (BA VALi ) servant à tester le ou chaque modèle de réseau de neurones (MOD, MOD k ) préalablement affiné. Procédé (10) de maintenance selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le ou chaque modèle (MOD, MOD k ) est choisi parmi les modèles BERT, SciBERT et SafeAeroBERT, GPT ou leurs variantes. Procédé (10) de maintenance selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre une étape (120) de pré-traitement de la base de données (BA) de liaison comprenant la(les) sous-étape(s) suivante(s) : (121) générer ou enrichir un dictionnaire des acronymes et abréviations, (122) remplacer les acronymes et abréviations présents dans les données textuelles (DT) par leur signification en toute lettre, (123) générer des synonymes d’au moins une partie des données textuelles (DT) composant la base de données (BA) de liaison à partir d’un dictionnaire de synonymes, (124) générer des traductions d’au moins une partie desdites données textuelles (DT) à partir d’au moins un dictionnaire de traductions, (125) réaliser une correction orthographique automatique des données de la base de données (BA) de liaison.