FR 3163179 A1 20251212 FR 2405997 A 20240607 L’invention se rapporte à un procédé de sélection d’indicateurs de détection d’anomalie au sein de séries temporelles représentatives de l’évolution de valeurs au cours du temps, procédé mis en œuvre au sein d’un dispositif électronique comprenant un processeur et une mémoire. Un tel procédé comprend au moins une itération des étapes suivantes : d’au moins une étape de génération (S01) aléatoire d’anomalies au sein de séries temporelles initiales (STi), délivrant au moins une série temporelle synthétique (STs) ; d’au moins une étape de calcul (S02), pour ladite au moins une série temporelle synthétique (STs), d’une pluralité d’indicateurs statistiques (ISn) ; une étape de sélection (S03), parmi la pluralité d’indicateurs statistiques calculés (ISn), en fonction des anomalies aléatoires générées, d’indicateurs statistiques candidats (ISi), susceptibles d’expliciter lesdites anomalies aléatoires ; une étape d’identification (S04), parmi les indicateurs statistiques candidats (ISi), d’au moins un indicateur statistique explicatif (ISe) explicitant lesdites anomalies aléatoires. Fig. 1 Procédé de détermination d’indicateurs représentatifs d’anomalies, dispositif et programme correspondant. Domaine L’invention se rapporte au domaine de l’analyse de séries de données. L’invention se rapporte plus particulièrement à l’analyse d’anomalies au sein de séries de données. L’invention se rapporte plus particulièrement à la détermination, pour des séries de données, d’indicateurs susceptible de révéler des anomalies au sein de séries de données. L’invention permet ainsi d’identifier plus facilement les anomalies présentes au sein de grand ensembles de données comprenant de très nombreuses séries de données, dans un contexte multidimensionnel. Art antérieur Dans de nombreux contextes industriels, le traitement informatisé de données est d’une importance cruciale. De tels traitements permettent notamment de prendre des décisions de mise en œuvre d’ensemble d’opérations de production. Parmi les données traitées, certaines portent sur l’évolution de quantités spécifique au cours du temps, et sont appelées séries temporelles. Ces suites de variables aléatoires peuvent être exprimées mathématiquement afin d'en analyser le comportement, généralement pour comprendre une évolution passée et/ou pour prévoir une évolution future. Par exemple, dans le domaine de la production de l’énergie électrique, en tout instant, du court au long terme, en passant par l’horizon moyen-terme (qui s’étend de « +2 » semaines à « +5 » ans), l’industrie de production d’électricité doit assurer l’équilibre entre la production et la demande en énergie (EOD – équilibre offre demande) en maitrisant ses risques. Or, un déséquilibre physique sur le système électrique peut conduire à un effondrement total du réseau. Pour prévenir ce type de situation, l’industrie effectue des prévisions de consommation et des prévisions de production. Ces prévisions sont tirées notamment de l’expérience passée et de divers facteurs et paramètres qui entrent en considération et sont utilisés dans des modèles prédictifs. Ainsi, l’industrie anticipe des EOD futurs et gère en amont les situations tendues des passages de saison au moyen d’un univers d’optimisation stochastique. Dans cet univers, des possibles futurs scénarios d’EOD sont simulés à partir d’aléas définis. Au total, on compte plusieurs centaines de scénarios équiprobables et de nombreuses séries (chroniques) temporelles permettant l’optimisation des EOD. Or, derrière cette multitude de données simulées, des anomalies de « génération » sont présentes et sont dues aux modèles de prévisions utilisés. Le problème principal réside dans le fait que la présence de telles anomalies est imprévisible : les séries (chroniques) temporelles étant issues des modèles de prévision, ces séries ne représentent pas effectivement une situation « passée » qui pourrait faire l’objet d’une analyse à posteriori. Pour un scénario donné, plusieurs dizaines de séries temporelles sont générées. Ces séries temporelles sont nommées variables, en référence aux variables qu’elles représentent dans les scénarios. À titre d’exemple, la variable « objectifTelereglage » représente une chronique de la puissance nécessaire pour remplir des objectifs de téléréglages, qui correspondent à la quantité d’énergie secondaire que le producteur d’énergie doit réaliser contractuellement avec transporteur d’énergie ; un autre exemple, la variable « puissanceMaximaleDisponibleThermiqueClassique » est la puissance de production maximale disponible en MW pour la production thermique classique ; encore un autre exemple, la variable « puissanceMaximaleDisponibleNucleaire » représente la puissance de production maximale disponible en MW pour la production nucléaire. Ces séries appartiennent à des typologies de séries différentes, et la détection d’anomalies dans ces séries peut faire appel à des indicateurs qui sont également différents. Ainsi, un volume important de données circule dans l’outil d’optimisation moyen terme de l’EOD. Analyser et vérifier toutes les séries à l’œil est un travail très fastidieux, qui ne met pas l’opérateur à l’abri de passer outre des données anormales. Ainsi, pour un opérateur, déterminer que des anomalies sont présentes au sein de séries temporelles, dont les typologies sont très différentes les unes par rapport aux autres, revêt de difficultés qui vont croissant avec l’augmentation du volume de données à traiter. Or, comme exposé plus tôt, l’impossibilité d’établir la présence d’une anomalie dans une série ou l’erreur de diagnostic relative à une anomalie dans une série peut poser de graves problèmes dans le cadre de la gestion d’un réseau de production et/ou de distribution de ressources, qu’elles soient énergétiques, comme de l’électricité (telle que présenté précédemment) ou bien naturelles (ressources en eau par exemple). Il est donc nécessaire de fournir un dispositif qui soit en mesure de rechercher, parmi une grande quantité de données. C’est pourquoi une méthodologie de détection d’anomalies adaptée est privilégiée. De manière générale, les méthodes de détection d’anomalies non supervisées (issues du « deep learning » ou du « machine learning »), prennent en entrée des séries brutes (issues de la génération par un modèle). Afin d’extraire le maximum d’informations de ces série brutes, il est usuel de calculer des indicateurs statistiques en complément, ces indicateurs étant fournis aux modèles de détections d’anomalies. Or, il n’est pas simple d’utiliser des modèles de « deep learning » car ils sont extrêmement gourmands en ressources et en temps de calcul. Les modèles de « machine learning » sont de leur côté plus abordable en termes d’infrastructures, mais leur implémentation avec des indicateurs statistiques non différentiés pose des problèmes. En effet, les indicateurs calculés et utilisés sont les mêmes quelles que soient les séries. Aucune sélection d’indicateur n’est possible dans un cadre non supervisé, c’est à dire lorsqu’aucune connaissance d’anomalies n’est à priori possible. En effet, sans label il est impossible de déterminer quels indicateurs statistiques sont les plus pertinents par typologie de série. La solution actuelle consiste ainsi à calculer un ensemble connu d’indicateurs pour chaque série. Cette solution cependant a pour effet d’augmenter les temps de calcul, et d’amoindrir les performances, sans apporter de gains significatifs. Il est donc primordial de réduire le nombre d’indicateurs statistiques à fournir en entrée de ces modèles de « machine learning ». L’invention vient améliorer la situation. Résumé Ainsi, l’invention vise à améliorer la détection d’anomalie au sein de grands ensembles de séries de données, comme des séries temporelles, en rendant plus efficace la sélection d’indicateurs pertinents en fonction de la typologie des séries de données auxquelles ces indicateurs sont appliqués. La génération d’anomalies synthétiques permet de résoudre la problématique de détection non supervisée. En effet, une fois nos anomalies générées nous disposons d’une cible vers laquelle tendre afin de choisir les indicateurs statistiques pertinents à donner en entrée de nos modèles. Plus particulièrement, il est décrit un procédé de sélection d’indicateurs de détection d’anomalie au sein de séries temporelles représentatives de l’évolution de valeurs au cours du temps. Un tel procédé est mis en œuvre au sein d’un dispositif électronique comprenant un processeur et une mémoire. Un tel procédé comprend au moins une itération : d’au moins une étape de génération aléatoire d’anomalies au sein de séries temporelles initiales, délivrant au moins une série temporelle synthétique ; d’au moins une étape de calcul, pour ladite au moins une série temporelle synthétique, d’une pluralité d’indicateurs statistiques ; une étape de sélection, parmi la pluralité d’indicateurs statistiques calculés, en fonction des anomalies aléatoires générées, d’indicateurs statistiques candidats, susceptibles d’expliciter lesdites anomalies aléatoires ; une étape d’identification, parmi les indicateurs statistiques candidats, d’au moins un indicateur statistique explicatif explicitant lesdites anomalies aléatoires. Ainsi, il est possible d’une part de traiter de manière efficace un grand ensemble de données, comprenant de nombreuses séries temporelles, ce qui n’est pas possible pour un opérateur humain (du fait de la quantité de donnée et des erreurs potentiellement commises par l’opérateur), et d’autre part de conférer une nature non supervisée à la sélection d’indicateurs et à la détection d’anomalies, ce qui n’est pas non plus résolu à ce stade. Selon une caractéristique particulière, l’étape de génération aléatoire d’anomalies au sein de séries temporelles initiales comprend : l’obtention de séries temporelles initiales, ces séries temporelles initiales étant aléatoirement sélectionnées parmi des séries temporelles disponibles ; la génération d'anomalies synthétiques comprenant la création artificielle et aléatoire de points de données dans les séries initiales en remplacement de points de données existant, en fonction d’une valeur prédéterminée d’au moins un paramètre d’insertion d’anomalies. Ainsi, il est possible de créer (et de conserver) des anomalies contrôlées, qui sont insérées dans les séries temporelles initiales pour faciliter la sélection des indicateurs les plus pertinents à la détection de ces anomalies. Selon une caractéristique particulière, l’étape de génération aléatoire d’anomalies au sein de séries temporelles initiales comprend en outre une étape de contrôle de diversité des types d'anomalies selon au moins un critère de contrôle prédéfini. Selon une caractéristique particulière, l’étape de génération aléatoire d’anomalies au sein de séries temporelles initiales comprend en outre une étape de vérification du caractère aléatoire des anomalies. Ainsi, il est possible d’assurer que les anomalies insérées sont suffisamment différentes les unes des autres pour que les indicateurs ultérieurement sélectionnés soient efficaces dans la détection de celles-ci. Selon une caractéristique particulière, l’étape de calcul, pour ladite au moins une série temporelle synthétique, d’une pluralité d’indicateurs statistiques comprend la sélection d’un groupe d’indicateurs à calculer parmi un ensemble d’indicateurs possibles. Ainsi, il est possible d’échantillonner le calcul des indicateurs en fonction de critères de sélection prédéterminés, ces critères étant par exemple associés aux typologies de séries temporelles initiales dans un objectif de limiter les calculs inutiles. Selon une caractéristique particulière, la détermination d’un groupe d’indicateurs à calculer comprend la mise en œuvre d’au moins une méthode statistique de sélection d’indicateurs parmi une pluralité de méthodes disponibles (par exemple test de tsfresh, selectKBest, xgboost). Selon une caractéristique particulière, l’étape de sélection, parmi la pluralité des indicateurs statistiques calculés, en fonction des anomalies aléatoires générées, des indicateurs statistiques candidats comprend une étape de sélection d’un indicateur statistique candidat, parmi la pluralité des indicateurs statistiques calculés, lorsque la valeur de l’indicateur statistique candidat est supérieure à un score prédéterminé associé audit indicateur statistique candidat. Ainsi l’obtention des indicateurs statistiques candidats est effectuée en fonction de l’efficacité potentielle de l’indicateur courant par rapport à la détection des anomalies aléatoirement insérées au sein des séries synthétiques. Selon une caractéristique particulière, l’étape d’identification, parmi les indicateurs statistiques candidats, dudit au moins un indicateur statistique explicatif comprend la mise en œuvre d’un algorithme de forêt d’isolation de sorte à discriminer ledit au moins un indicateur statistique explicatif desdits indicateurs statistiques candidats. Ainsi, parmi les indicateurs candidats, seul le ou les indicateurs qui révèlent l’anomalie de la manière la plus fiable sont sélectionnés. Selon un autre aspect, la divulgation se rapporte également à un dispositif électronique de sélection d’indicateurs de détection d’anomalie au sein de séries temporelles représentatives de l’évolution de valeurs au cours du temps. Un tel dispositif électronique comprend un processeur et une mémoire, et il comprend en outre : un composant de génération aléatoire d’anomalies au sein de séries temporelles initiales, délivrant au moins une série temporelle synthétique ; un composant de calcul, pour ladite au moins une série temporelle synthétique, d’une pluralité d’indicateurs statistiques ; un composant de sélection, parmi la pluralité d’indicateurs statistiques calculés, en fonction des anomalies aléatoires générées, d’indicateurs statistiques candidats, susceptibles d’expliciter lesdites anomalies aléatoires ; un composant d’identification, parmi les indicateurs statistiques candidats, d’au moins un indicateur statistique explicatif explicitant lesdites anomalies aléatoires Selon un autre aspect, l’invention se rapporte également à un système pour la mise en œuvre d’un procédé tel que précédemment décrit. Selon un autre aspect, l’invention se rapporte également à des programmes d’ordinateur aptes à mettre en œuvre le ou les procédés décrits ainsi qu’à un support de données pour l’enregistrement de ces programmes d’ordinateur. Les dispositifs présentent l’architecture d’un ordinateur. Ils sont munis d’un ou plusieurs processeurs capables d’exécuter tous types de programmes d’ordinateurs, depuis des systèmes d’exploitation jusqu’à des logiciels applicatifs, écrits dans des langages compilés ou interprétés. Les différents composants du dispositif sont reliés entre eux par un bus de communication. Le dispositif est muni d’un système de communication pour communiquer via des protocoles tels Bluetooth, Ethernet ou WiFi avec d’autres systèmes et se connecter à des réseaux de télécommunications mobiles ou non. Le dispositif comprend en plus des composants mémoire qui vont enregistrer les données et programmes nécessaires au fonctionnement du dispositif. Le dispositif est de plus modifié pour qu’il puisse exécuter les opérations de gestion portant sur un nombre important de véhicules et gérer plusieurs milliers d’opérations simultanées par seconde, notamment par une mise en œuvre parallèle des calculs de trajets. Les supports de données peuvent être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker les programmes. Par exemple, les supports peuvent comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD-ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique tel qu’un disque dur, ou plus souvent une mémoire Flash. D'autre part, les supports peuvent être des supports transmissibles tels qu'un signal électrique ou optique, qui peuvent être acheminés via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Les programmes selon l'invention peuvent être en particulier téléchargés sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante d'un mode de réalisation particulier, donné à titre de simple exemple illustratif et non limitatif, et des dessins annexés, parmi lesquels : - FIG. 1 illustre les étapes du procédé de sélection selon l’invention ; - FIG. 2 représente schématiquement un dispositif électronique pour la mise en œuvre du procédé de sélection de l’invention. Description d’un mode de réalisation Comme explicité précédemment, la détection d'anomalies est capitale dans de nombreux domaines, par exemple dans la sécurisation des réseaux électriques, notamment afin d’équilibrer l’offre et la demande. En effet, des données anormales peuvent entraîner des résultats de sécurisation erronés, provoquant ainsi des défaillances physiques sur le réseau. C'est pourquoi il est essentiel de développer des méthodes efficaces pour détecter ces anomalies. Dans cette optique, les inventeurs ont développé un procédé de sélection d’indicateurs de détection d'anomalies plus efficace que la détection précédemment présentée. La FIG. 1 illustre ce procédé. Plus particulièrement le procédé de sélection d’indicateurs de détection d’anomalie au sein de séries temporelles représentatives de l’évolution de valeurs au cours du temps est mis en œuvre au sein d’un dispositif électronique comprenant un processeur et une mémoire, et il comprend au moins une itération : d’au moins une étape de génération S01 aléatoire d’anomalies au sein de séries temporelles initiales STi, délivrant au moins une série temporelle synthétique STs ; d’au moins une étape de calcul S02, pour ladite au moins une série temporelle synthétique STs, d’une pluralité d’indicateurs statistiques ISn ; une étape de sélection S03, parmi la pluralité d’indicateurs statistiques calculés ISn, en fonction des anomalies aléatoires générées, d’indicateurs statistiques candidats ISi, susceptibles d’expliciter lesdites anomalies aléatoires ; une étape d’identification S04, parmi les indicateurs statistiques candidats ISi, d’au moins un indicateur statistique explicatif ISe explicitant lesdites anomalies aléatoires. Ainsi, ce procédé repose sur la sélection (supervisée) d'indicateurs statistiques à partir d'anomalies générées synthétiquement. En d'autres termes, la détection d'anomalie s'effectue à partir de séries temporelles synthétiques STs, encore appelées "séries featurées" obtenues via des anomalies introduites aléatoirement. Cette approche permet de répondre à un problème ultérieur de détection non supervisée d'anomalies. Les séries initiales STi appartiennent, dans au moins un exemple de réalisation, à des typologies différentes : en d’autres termes, les séries peuvent être groupée, en fonction de leur type, à savoir par exemple en fonction de la grandeur à laquelle se rapporte la série temporelle. Chaque série de données étant unique, il est important d'exploiter l'information contenue dans chacune d'elles en calculant de multiples indicateurs statistiques STs. Ces indicateurs statistiques, calculés à l'échelle d'une durée prédéterminée (par exemple une semaine, un mois, un an), captent les spécificités des séries. Cependant, ces indicateurs statistiques ne s’appliquent pas tous de la même façon à chaque série. C'est pourquoi il est pertinent de sélectionner les indicateurs ISe en fonction des séries, et plus particulièrement des typologies de séries : les indicateurs sélectionnés ISe pour une typologie de séries ne seront pas nécessairement identiques à ceux sélectionnés pour une autre typologie de séries. L'introduction de diverses séries synthétiques dans un détecteur d'anomalies offre un gain d'information au modèle (du détecteur d’anomalies) et renforce la robustesse de ses résultats. Ainsi, divers indicateurs sont calculés STs, puis certains de ces indicateurs STs sont sélectionnés par des méthodes (supervisées ou non, mais en tous les cas informées) pour délivrer les indicateurs explicatifs ISe (qui permettent de sélectionner les séries temporelles). Afin de se placer dans ce cadre de sélection d'indicateurs, des anomalies aléatoires sont générées synthétiquement dans les séries initiales STi, également appelée séries brutes (la localisation et la nature de ces anomalies sont conservées en mémoire pour chaque série synthétique). Ainsi, la génération synthétique d'anomalies est une étape importante de ce procédé. Elle permet de créer des données anormales contrôlées, qui servent de base à la sélection des indicateurs statistiques les plus pertinents. Cette approche présente l'avantage de pouvoir tester et évaluer la performance d’un modèle de détection d'anomalies dans des conditions contrôlées. Une fois les indicateurs explicatifs ISe sélectionnés, ils sont utilisés pour entraîner un modèle de détection d'anomalies. Ce modèle est capable de détecter des données anormales dans les séries de données réelles, en se basant sur les caractéristiques apprises à partir des séries synthétiques STs. La détection d'anomalies s'effectue ainsi de manière automatique et en temps réel, permettant une réaction rapide en cas de détection d'une anomalie dans une série. Cette méthodologie présente de nombreux avantages. Tout d'abord, elle permet de détecter des anomalies de manière non supervisée, ce qui est particulièrement utile dans les cas où les données anormales sont rares ou difficiles à obtenir ou encore en cas de volume de données important. Ensuite, la sélection supervisée d'indicateurs statistiques permet de s'adapter aux spécificités de chaque typologie de série de données, améliorant ainsi la performance du modèle de détection d'anomalies. Enfin, la génération synthétique d'anomalies permet de tester et d'évaluer la performance du modèle dans des conditions contrôlées. Ainsi, le procédé basé sur la sélection informée (supervisée ou non) d'indicateurs statistiques à partir d'anomalies générées synthétiquement, offre une approche efficace pour répondre aux problématiques de détermination d’indicateurs statistiques pertinents pour la détection d’anomalies. En exploitant l'information contenue dans chaque série de données et en sélectionnant les indicateurs les plus pertinents, cette méthode permet d'améliorer la performance du modèle de détection d'anomalies et de renforcer la sécurité, notamment celle des réseaux de production et de fourniture d’électricité. Dans ce qui suit, les différentes étapes du procédé décrit précédemment sont détaillées pour un ou plusieurs exemples de réalisation. Génération des anomalies Comme explicité précédemment, la première étape à mettre en œuvre dans le cadre de la sélection des indicateurs est de générer des anomalies dans des séries temporelles « brutes ». N’ayant pas de connaissance à priori d’anomalies dans les séries étudiées, des anomalies synthétiques sont générées et permettent de rendre le problème de sélection d’indicateurs supervisé. Ainsi, l’étape de génération S01 aléatoire des anomalies au sein des séries temporelles initiales STi comprend par exemple les étapes suivantes : l’obtention de séries temporelles initiales, ces séries temporelles initiales étant idéalement aléatoirement sélectionnées parmi des séries temporelles disponibles ; lorsque plusieurs typologies de séries temporelles sont utilisées, on s’assure que la sélection permet d’obtenir des échantillons représentatifs de toutes les séries temporelles dans toutes les typologies ; la génération d'anomalies synthétiques, consistant à utiliser des techniques de génération d'anomalies pour créer artificiellement des points de données inhabituels dans les séries initiales ; une valeur prédéterminée d’un paramètre d’insertion d’anomalies à insérer est utilisée, permettant de fixer la quantité d’anomalies à insérer aléatoirement dans les séries, et ce paramètre d’insertion d’anomalies peut prendre la forme d’un pourcentage d’anomalies ; ce pourcentage peut être ajusté en fonction des besoins spécifiques de l'analyse ; la génération d'anomalies synthétiques, pour obtenir des séries synthétiques, peut être précédée ou suivie d’un contrôle de diversité des types d'anomalies selon des critères prédéfinis : il est ainsi possible de s’assurer que les anomalies générées couvrent une variété de types pour capturer différents scénarios d'anomalies potentielles : les types d'anomalies peuvent inclure des schémas tels que l'homothétie (échelle constante), des valeurs manquantes, des zones de valeurs manquantes, des points aberrants, des valeurs inédites par rapport à l'historique, et d'autres types pertinents pour le contexte ; dès lors, dans cette situation (si cette étape de contrôle est mise en œuvre a posteriori), seules les séries synthétiques qui respectent ces critères de contrôle sont conservées ; de plus, en fonction des conditions de mise en œuvre opérationnelles, une vérification du caractère aléatoire des anomalies peut également être effectuée, afin de garantir l’absence de biais dans l’insertion des anomalies : cela garantit que les anomalies synthétiques représentent une diversité de cas possibles. Dans un exemple de réalisation, la valeur du paramètre d’insertion d’anomalie est fixée à 3% d’anomalies : le type d’anomalie (homothétie, valeur manquante, zone de valeur manquante, point aberrant, nouvelle valeur par rapport à l’historique, …) n’est pas choisi. On notera que selon l’invention, il n’est pas nécessaire de s’assurer qu'il n'y a pas de d’anomalies dans les séries « brutes » initiales. En effet, comme on souhaite s’assurer que des indicateurs vont effectivement permettre, ultérieurement, de détecter des anomalies, la présence d’anomalie préexistantes dans les séries initiales n’a pas d’impact sur la sélection des indicateurs en question. Enfin, les séries temporelles initiales et les versions synthétiques de ces séries temporelles initiales sont conservées afin de permettre d’identifier les anomalies insérées et de comparer les séries initiales et les séries synthétiques correspondantes. Calcul des indicateurs statistiques Muni des séries temporelles synthétiques, l’étape suivante consiste à calculer des indicateurs statistiques sur ces séries synthétiques. Selon l’invention, un module de calcul est mis en œuvre pour obtenir un nombre significatif d’indicateurs statistiques différents pour une même série temporelle synthétique. En fonction des conditions de mise en œuvre opérationnelles, des bibliothèques de calculs prédéfinies peuvent être utilisées pour faciliter l’implémentation de cette étape. Dans un exemple (purement illustratif), une bibliothèque de type « TsFresh » (de l’anglais « Time Series FEatures extraction based on scalable hypothesis tests » pour « Extraction de caractéristiques de séries temporelles basée sur des tests d'hypothèse évolutifs » ) peut être mise en œuvre pour calculer un très grand nombre d’indicateurs (800 dans un exemple). Ces calculs sont effectués pour toutes les séries synthétiques, de manière indifférenciée. Pour chaque série synthétique, les indicateurs sont alors stockés (après avoir été calculés) avec la série initiale (et les anomalies insérées). Sélection des indicateurs statistiques candidats Chaque série temporelle synthétique étant issue d’une série initiale, et ayant été modifiée de manière aléatoire, et chaque série appartenant potentiellement à une typologie de série différente (comme explicité précédemment) d’une autre, il est nécessaire de présélectionner les indicateurs qui sont le plus susceptibles d’expliquer (ou de montrer) les anomalies qui ont été introduites dans les séries synthétiques. Pour ce faire, selon l’invention, des techniques différentes, dites informées, sont utilisées, puis les résultats de ces techniques sont combinés. Dans un exemple de réalisation, un nombre prédéterminé d’indicateurs candidats est sélectionné pour chacune des techniques de sélection informée utilisées. Par exemple, pour chaque technique de sélection des indicateurs candidats, les dix meilleurs indicateurs sont conservés. Les techniques de sélection d'indicateurs utilisées, sont dans un exemple de réalisation des méthodes statistiques (par exemple test de tsfresh, selectKBest, xgboost) qui délivrent des groupes d’indicateurs potentiellement pertinents (indicateurs candidats) parmi l’ensemble des indicateurs calculés. De plus, de nouveaux groupes d’indicateurs potentiellement pertinents (c’est à dires d’indicateurs candidats) peuvent être obtenus en effectuant des opérations ensemblistes sur les groupes d’indicateurs potentiellement pertinents obtenus par les méthodes statistiques. Ainsi, par exemple, un « nouveau » groupe d’indicateurs potentiellement pertinents peut être obtenu en effectuant une intersection du groupe d’indicateurs potentiellement pertinents issu de la mise en œuvre de Tsfresh et du groupe d’indicateurs potentiellement pertinents issu de la mise en œuvre de selectKBest. Cette intersection (s’il n’est pas « vide », i.e. il y a des indicateurs en commun entre les deux groupes) peut être utilisée pour former un nouveau groupe d’indicateurs. De même, un « nouveau » groupe d’indicateurs potentiellement pertinents peut être obtenu en effectuant une union du groupe d’indicateurs potentiellement pertinents issu de la mise en œuvre de Tsfresh et du groupe d’indicateurs potentiellement pertinents issu de la mise en œuvre de xgboost, par exemple. Cette union peut être utilisée pour former un nouveau groupe d’indicateurs. En d’autres termes, à l’issue de la sélection d'indicateurs en tant que telle (c’est à dire à l’issue de la mise en œuvre des méthodes statistiques de sélection d’indicateurs), une ou plusieurs étapes de dérivation (ensemblistes) de nouveaux groupes d’indicateurs peuvent être mise en œuvre pour obtenir des groupes d’indicateurs complémentaires qui peuvent être utilisés pour effectuer la sélection de ceux-ci, et cette étape de dérivation d’un nouveau groupe d’indicateurs comprend : la sélection de deux groupes d’indicateurs différents, parmi les groupes issus de l’exécution des méthodes statistiques ; la sélection d’une opération ensembliste (Intersection de groupes, Union de groupes, Différence entre groupes, Complémentaire entre groupe) à appliquer sur les deux groupes d’indicateurs ; la mise en œuvre de l’opération ensembliste sélectionnée sur les deux groupes d’indicateurs sélectionnés. Plusieurs étapes de dérivation peuvent être mise en œuvre en fonction des besoins. À l’issue de cette étape de sélection des indicateurs statistiques candidats , on dispose, pour chaque typologie de série synthétique, d’au moins un groupe d’indicateurs candidats (mais plus probablement de plusieurs groupes d’indicateurs candidats), ces indicateurs candidats étant susceptibles d’être utilisés pour pouvoir identifier au mieux les anomalies « synthétiquement » insérées dans les séries brutes. Cependant, si l’on suppose que dix indicateurs candidats ont été identifiés et que « uniquement » trois techniques de « présélection » de ces indicateurs candidats ont été mises en œuvre, cette étape délivre, pour chaque typologie de série, trente indicateurs candidats, ce qui reste un nombre élevé, qu’il est nécessaire de réduire, pour simplifier la mise en œuvre ultérieure du modèle de détection sur des séries « réelles » (c’est-à-dire non aléatoirement altérées). Ségrégation des indicateurs statistiques candidats Ainsi, pour pouvoir disposer d’un nombre réduit d’indicateurs statistique à utiliser, une ségrégation de ceux-ci est mise en œuvre. Cette ségrégation est effectuée par l’intermédiaire d’un détecteur d’anomalies. Ce détecteur d’anomalies est en quelque sorte détourné de sa fonction de détection d’anomalie, au sens usuel du terme, pour identifier quels sont les indicateurs les plus pertinents. Cela permet de juger de la qualité des indicateurs retenus les uns par rapport aux autres. Dans un exemple de réalisation, le détecteur d’anomalies utilisé est « l’isolation forest » (de l’anglais pour « forêt d’isolement » ). De manière générale (et traditionnelle), l’isolation Forest est un algorithme non supervisé qui renvoie pour chaque observation (d’un ensemble d’observations) un score d’anomalie, précisant la possibilité que l’observation soit anormale. L’algorithme itère des découpages aléatoires et compte le nombre de découpes nécessaires pour isoler une observation (de l’ensemble). Le nombre de partitions nécessaires pour isoler une observation est équivalent à la longueur du chemin entre le nœud initial et le nœud final. Plus les chemins sont courts (moins le nombre de partitions est élevé), plus il est probable que l’observation isolée soit une anomalie. Ainsi, le score d’anomalie est foncièrement plus élevé que ceux des observations dont les chemins des nœuds initiaux aux nœuds finaux sont plus longs. Les inventeurs ont eu l’idée de « détourner » l’utilisation de cet algorithme pour déterminer dans quelle mesure un ou plusieurs indicateurs d’un groupe d’indicateurs candidats est ou sont le plus susceptibles d’identifier les anomalies d’une série appartenant à une typologie donnée. Pour ce faire, les scores d’anomalies sont utilisés pour les indicateurs des groupes d’indicateurs qui sont issus de la sélection par l’approche statistique. L’algorithme d’isolation forest est ensuite mise en œuvre sur tous les groupes d’indicateurs précédemment obtenus. Les groupes d’indicateurs candidats sont évalués, par l’algorithme d’isolation forest de telle sorte à ne conserver que le groupe d’indicateurs ayant obtenu le meilleur score (f1-score) sur les anomalies générées synthétiquement. Autres caractéristiques et avantages La méthode préalablement présentée est mise en œuvre par l’intermédiaire de plusieurs moyens et/ou composants de calculs permettant d’exécuter les opérations itératives précédemment présentées. L’ensemble de ces moyens peuvent être paramétrés et/ou pilotés par l’intermédiaire d’un programme d’ordinateur fonctionnant au sein du dispositif de sélection d’indicateurs de détection d’anomalies. Le dispositif de sélection d’indicateurs de détection d’anomalies peut comprendre un circuit de traitement comprenant un processeur et une mémoire pour enregistrer les paramètres de configuration du dispositif. En complément, ou en variante, les série de données brutes (initiales) peuvent également être traitées et enregistrées au sein de ce dispositif de sélection d’indicateurs de détection d’anomalies. La mémoire stocke au moins les instructions d'un programme d'ordinateur conforme à la présente divulgation. En effectuant ce type de traitement, et en particulier en mettant en œuvre des structures de données conformément à la méthode de la divulgation, pour la sélection d’indicateurs pertinents, le processeur du module s'est avéré capable d’effectuer des sélections d’indicateurs de manière beaucoup plus précise, efficace et pertinents, et ce sur des volumétries de données très conséquentes, ce qui ne serait pas possible en réalisant de telles sélection à la main, car les volumes de données à traiter sont trop importants. On présente, en relation avec la FIG. 2 , une architecture simplifiée d'un dispositif électronique de sélection apte à effectuer tout ou une partie du traitement tel que présenté précédemment. Un dispositif électronique de sélection comprend un premier module électronique comprenant une mémoire 41, une unité de traitement 42 équipée par exemple d'un microprocesseur, et pilotée par un programme d'ordinateur 43. Dans au moins un mode de réalisation, la présente technique est mise en œuvre sous la forme d'un ensemble de programmes installés en partie ou en totalité sur le dispositif électronique de sélection. Dans au moins un autre mode de réalisation, la présente technique est mise en œuvre sous la forme d'un composant dédié (CpX) pouvant traiter des données des unités de traitement et installé en partie ou en totalité sur le dispositif de sélection. Par ailleurs, le dispositif comprend également des moyens de communication (CIE) se présentant par exemple sous la forme de composants réseaux (Wi-Fi, 3G/4G/5G, filaire, RFID/NFC, Bluetooth, BLE, LPWan, VLC, etc.) qui permettent au dispositif de recevoir des données (I) en provenance d'entités connectées à un ou plusieurs réseaux de communication et des transmettre des données traitées (T) à de telles entités. Un tel dispositif de sélection comprend en outre des moyens de calculs parallélisables (MCP), qui sont utilisés pour effectuer des calculs d’indicateurs, tels qu’exposé précédemment, pour calculer et sélection, dans des séries synthétiques, des indicateurs ou groupes d’indicateurs susceptibles de détecter au mieux des anomalies. Dans des modes de réalisation préférés, le système ou le dispositif informatique comprend un ou plusieurs processeurs (qui peuvent appartenir à un même ordinateur ou à des ordinateurs différents) et une ou plusieurs mémoires (disque dur magnétique, disque optique, mémoire électronique ou tout support de stockage lisible par ordinateur) dans lesquelles est stocké un produit de programme informatique, sous la forme d'un ensemble d'instructions de code de programme à exécuter afin de mettre en œuvre tout ou partie des étapes de la méthode de contrôle. En variante, ou en combinaison, le système, le dispositif ou le module informatique peut comprendre un ou plusieurs circuits logiques programmables (FPGA, PLD, etc.), et/ou un ou plusieurs circuits intégrés spécialisés (ASIC), etc., adaptés à la mise en œuvre de tout ou partie desdites étapes de la méthode de contrôle. En d'autres termes, le système informatique comprend un ensemble de moyens configurés par logiciel (produit programme d'ordinateur spécifique) et/ou par matériel (processeur, FPGA, PLD, ASIC, etc.) pour mettre en œuvre les étapes de la méthode de sélection. Procédé de sélection d’indicateurs de détection d’anomalie au sein de séries temporelles représentatives de l’évolution de valeurs au cours du temps, procédé mis en œuvre au sein d’un dispositif électronique comprenant un processeur et une mémoire, le procédé comprenant au moins une itération : d’au moins une étape de génération (S01) aléatoire d’anomalies au sein de séries temporelles initiales (STi), délivrant au moins une série temporelle synthétique (STs) ; d’au moins une étape de calcul (S02), pour ladite au moins une série temporelle synthétique (STs), d’une pluralité d’indicateurs statistiques (ISn) ; une étape de sélection (S03), parmi la pluralité d’indicateurs statistiques calculés (ISn), en fonction des anomalies aléatoires générées, d’indicateurs statistiques candidats (ISi), susceptibles d’expliciter lesdites anomalies aléatoires ; une étape d’identification (S04), parmi les indicateurs statistiques candidats (ISi), d’au moins un indicateur statistique explicatif (ISe) explicitant lesdites anomalies aléatoires. Procédé de sélection d’indicateurs de détection d’anomalie selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape de génération (S01) aléatoire d’anomalies au sein de séries temporelles initiales (STi) comprend : l’obtention de séries temporelles initiales (STi), ces séries temporelles initiales (STi) étant aléatoirement sélectionnées parmi des séries temporelles disponibles ; la génération d'anomalies synthétiques comprenant la création artificielle et aléatoire de points de données dans les séries initiales (STi) en remplacement de points de données existant, en fonction d’une valeur prédéterminée d’au moins un paramètre d’insertion d’anomalies. Procédé de sélection d’indicateurs de détection d’anomalie selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape de génération (S01) aléatoire d’anomalies au sein de séries temporelles initiales (STi) comprend en outre une étape de contrôle de diversité des types d'anomalies selon au moins un critère de contrôle prédéfini. Procédé de sélection d’indicateurs de détection d’anomalie selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape de génération (S01) aléatoire d’anomalies au sein de séries temporelles initiales (STi) comprend en outre une étape de vérification du caractère aléatoire des anomalies. Procédé de sélection d’indicateurs de détection d’anomalie selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape de calcul (S02), pour ladite au moins une série temporelle synthétique (STs), d’une pluralité d’indicateurs statistiques (ISn) comprend la détermination d’un groupe d’indicateurs à calculer parmi un ensemble d’indicateurs possibles. Procédé de sélection d’indicateurs de détection d’anomalie selon la revendication 5, caractérisé en ce que la détermination d’un groupe d’indicateurs à calculer comprend la mise en œuvre d’au moins une méthode statistique de sélection d’indicateurs parmi une pluralité de méthodes disponibles. Procédé de sélection d’indicateurs de détection d’anomalie selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape de sélection (S03), parmi la pluralité des indicateurs statistiques calculés (ISn), en fonction des anomalies aléatoires générées, des indicateurs statistiques candidats (ISi) comprend une étape de sélection d’un indicateur statistique candidat, parmi la pluralité des indicateurs statistiques calculés (ISn), lorsque la valeur de l’indicateur statistique candidat est supérieure à un score prédéterminé associé audit indicateur statistique candidat. Procédé de sélection d’indicateurs de détection d’anomalie selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape d’identification (S04), parmi les indicateurs statistiques candidats (ISi), dudit au moins un indicateur statistique explicatif (ISe) comprend la mise en œuvre d’un algorithme de forêt d’isolation de sorte à discriminer ledit au moins un indicateur statistique explicatif (ISe) desdits indicateurs statistiques candidats (ISi). Dispositif électronique de sélection d’indicateurs de détection d’anomalie au sein de séries temporelles représentatives de l’évolution de valeurs au cours du temps, dispositif électronique comprenant un processeur et une mémoire, et comprenant en outre : un composant de génération aléatoire d’anomalies au sein de séries temporelles initiales (STi), délivrant au moins une série temporelle synthétique (STs) ; un composant de calcul, pour ladite au moins une série temporelle synthétique (STs), d’une pluralité d’indicateurs statistiques (ISn) ; un composant de sélection, parmi la pluralité d’indicateurs statistiques calculés (ISn), en fonction des anomalies aléatoires générées, d’indicateurs statistiques candidats (ISi), susceptibles d’expliciter lesdites anomalies aléatoires ; un composant d’identification, parmi les indicateurs statistiques candidats (ISi), d’au moins un indicateur statistique explicatif (ISe) explicitant lesdites anomalies aléatoires. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre d’un procédé selon l’une des revendications 1 à 8, lorsque lesdites instructions sont exécutées par un processeur d’un circuit de traitement informatique.