FR 3161061 A1 20251010 FR 2403619 A 20240408 La présente invention concerne une méthode (100) de prédiction de la stabilité d’au moins un échantillon comprenant les étapes suivantes : a. Choix (110) d’au moins un type de formules ; b. Fourniture (120) d’au moins une liste d’ingrédients, de préférence via ladite interface de saisie (210) ; c. Sélection (130) d’un premier modèle d’intelligence artificielle ; d. Proposition (140) d’au moins un mode opératoire ; e. A chaque point de contrôle : i. Capture (150) d’au moins une image ; ii. Analyse (160) de ladite image capturée ; iii. Classification (170) de ladite image analysée comprenant au moins une étape d’attribution (180) d’au moins un premier score de stabilité ; f. Prédiction (190) de la stabilité de l’échantillon. Fig. 1 Procédé et système informatique de prédiction de la stabilité d’un échantillon. La présente invention concerne le domaine de la formulation chimique assistée par intelligence artificielle. Elle trouve pour application particulièrement avantageuse le domaine de la prédiction de la stabilité d’un échantillon chimique. ETAT DE LA TECHNIQUE Lorsqu’un problème survient lors de la formulation d’un produit, tels que des cristaux, précipités, problème de solubilité, la recherche de la cause sous-jacente peut être une tache fastidieuse. Il est souvent nécessaire de faire appel à d’autres collaborateurs du services R&D, ce qui peut prolonger considérablement le temps de développement. Alternativement il peut être nécessaire de réaliser de nombreux autres essais, souvent pour ne changer qu’entre 1 et 3 ingrédients dans des formules qui comptent généralement entre une dizaine et plus d’une trentaine d’ingrédients. Ce qui n’est rentable ni en temps ni en matières premières. Un objet de la présente invention est donc de surmonter en partie au moins ces divers problèmes techniques. Les autres objets, caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront à l'examen de la description suivante et des dessins d'accompagnement. Il est entendu que d'autres avantages peuvent être incorporés. RESUME La présente invention concerne une méthode de prédiction de la stabilité d’au moins un échantillon, de préférence comprenant au moins une composition chimique, de préférence lors des différentes étapes de son développement, ladite méthode étant configurée pour être mise en œuvre par au moins un système informatique de prédiction, ladite méthode comprenant au moins les étapes suivantes : Choix, par au moins un utilisateur, de préférence via une interface de saisie, d’au moins un type de formules, ledit type de formules étant pris parmi au moins une liste de types de formules prédéterminées, de préférence ladite liste de types de formules prédéterminées peut comprendre au moins les types de formules suivants : crèmes, émulsions, lotions, gels et huiles pour la peau; masques de beauté; fonds de teint (liquides, pâtes, poudres); poudres pour maquillage, poudres à appliquer après le bain, poudres pour l'hygiène corporelle; produits solaires; produits de bronzage sans soleil; produits permettant de blanchir la peau; produits antirides. produits pour le rasage (savons, mousses, lotions); produits de maquillage et démaquillage; produits destinés à être appliqués sur les lèvres; préparations pour bains et douches (sels, mousses, huiles, gels); savons de toilette, savons déodorants; produits d'hygiène dentaire et buccale; produits d'hygiène intime externe; déodorants et antiperspirants: colorants capillaires; produits pour l'ondulation, le défrisage et la fixation des cheveux; produits de mise en plis; produits de nettoyage pour cheveux (lotions, poudres, shampooings); produits d'entretien pour la chevelure (lotions, crèmes, huiles); produits de coiffage (lotions, laques, brillantines) ; parfums, eaux de toilette et eaux de Cologne; dépilatoires; produits pour les soins et le maquillage des ongles ; Fourniture, par ledit utilisateur, d’au moins une liste d’ingrédients, de préférence via ladite interface de saisie ; Sélection automatique, de préférence par au moins un module de sélection, d’un premier modèle d’intelligence artificielle IA1, de préférence utilisant un premier réseau de neurones à convolutions RNC1, parmi un premier ensemble de modèles d’intelligences artificielles, ledit premier modèle d’intelligence artificiel IA1 étant configuré pour correspondre à ladite formule choisie ; Proposition automatique, de préférence par au moins un module de supervision, et avantageusement en utilisant ledit premier modèle d’intelligence artificielle IA1,d’au moins un mode opératoire adapté à ladite formule choisie et/ou audit ingrédients fournis, ledit mode opératoire comprenant au moins une série de points de contrôle, lesdits points de contrôle étant configurés pour déclencher au moins une capture d’image d’une partie au moins dudit échantillon en cours d’élaboration; A chaque point de contrôle : Capture d’au moins une image, de préférence par microscopie, d’une partie au moins d’un échantillon, de préférence en cours d’élaboration, par au moins un module de capture d’image ; Analyse de ladite image capturée, de préférence en temps réelle, par un module d’analyse, via un deuxième modèle d’intelligence artificielle IA2, de préférence utilisant un deuxième réseau de neurones à convolutions RNC2, de sorte à fournir un premier score de qualité ; Classification, par au moins un module de classification, de ladite image analysée via un troisième modèle d’intelligence artificielle IA3, de préférence utilisant un troisième réseau de neurones à convolutions RNC3, ladite troisième intelligence artificielle IA3 ayant été entrainée à partir d’au moins une base de données d’images, ladite étape de classification comprenant au moins : Une étape d’attribution d’au moins un premier score de stabilité audit échantillon de sorte que : Si ledit premier score de stabilité est supérieur ou égal à un seuil prédéterminé, ledit échantillon est classifié comme étant stable ; Si ledit premier score de stabilité est inférieur à un seuil prédéterminé, ledit échantillon est classifié comme étant instable ; Prédiction de la stabilité de l’échantillon, par au moins un module de prédiction, en combinant mathématiquement les premiers scores de stabilité de chaque point de contrôles avec les premiers scores de qualité de chaque point de contrôles de sorte à calculer un score préliminaire de stabilité global. La présente invention permet ainsi un suivi et un contrôle de la qualité d’un échantillon en cours de préparation. EN effet, en prédisant la stabilité d’un échantillon, la présente invention permet d’anticiper le succès ou l’échec de la préparation. La présente invention permet aussi d’améliorer la stabilité en cours de fabrication afin de réduire les risques d’échecs. Selon un autre aspect, la présente invention concerne aussi un produit programme d’ordinateur, de préférence enregistré sur un support de mémoire non transitoire, comprenant des instructions, qui lorsqu’elles sont effectuées par au moins l’un parmi un processeur, un ordinateur, exécute la méthode selon la présente invention. Selon un autre aspect, la présente invention concerne également un support de mémoire non transitoire comprenant au moins produit programme d’ordinateur selon la présente invention. Selon encore un autre aspect, la présente invention concerne aussi un Système informatique de prédiction configuré pour exécuter la méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes, ledit système informatique de prédiction comprenant au moins : Une interface de saisie configurée pour permettre à au moins un utilisateur de : Choisir au moins un type de formules ; Fournir au moins une liste d’ingrédients; Un module de sélection configuré pour sélectionner automatiquement au moins un premier modèle d’intelligence artificielle IA1 parmi un premier ensemble de modèles d’intelligences artificielles, ledit premier modèle d’intelligence artificiel IA1 étant configuré pour correspondre à ladite formule choisie ; Un module de supervision configuré pour proposer automatiquement au moins un mode opératoire adapté à ladite formule choisie et/ou audit ingrédients fournis, de préférence en utilisant ledit premier modèle d’intelligence artificielle IA1, ledit mode opératoire comprenant au moins une série de points de contrôle, lesdits points de contrôle étant configurés pour déclencher au moins une capture d’image; Un module de capture d’image configuré pour capturer au moins une image d’une partie au moins d’un échantillon, de préférence par microscopie ; Un module d’analyse configuré pour analyser au moins une image capturée, de préférence en temps réelle, via un deuxième modèle d’intelligence artificielle IA2 et pour associer à au moins une image capturée un premier score de qualité; Un module de classification configuré pour classifier au moins une image analysée via un troisième modèle d’intelligence artificielle IA3, ladite troisième intelligence artificielle IA3 ayant été entrainée à partir d’au moins une base de données d’images, ladite étape de classification comprenant au moins : Attribuer au moins un premier score de stabilité audit échantillon de sorte que : Si ledit premier score de stabilité est supérieur ou égal à un seuil prédéterminé, ledit échantillon est classifié comme étant stable ; Si ledit premier score de stabilité est inférieur à un seuil prédéterminé, ledit échantillon est classifié comme étant instable ; Un module de prédiction configuré pour prédire la stabilité de l’échantillon en combinant mathématiquement les premiers scores de stabilité de chaque point de contrôles avec les premiers scores de qualité de chaque point de contrôles de sorte à calculer un score préliminaire de stabilité global La présente invention permet ainsi la prédiction de la stabilité d’un échantillon pendant sa fabrication permettant d’intervenir et donc de réduire les risques d’échecs. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les buts, objets, ainsi que les caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront mieux de la description détaillée d’un mode de réalisation de cette dernière qui est illustré par les dessins d’accompagnement suivants dans lesquels : FIG. 1 La FIG. 1 représente certaines étapes d’une méthode de prédiction selon un mode de réalisation de la présente invention. FIG. 2 La FIG. 2 représente un système de prédiction selon un mode de réalisation de la présente invention. FIG. 3 La FIG. 3 représente certaines étapes de fabrication d’un échantillon selon un mode de réalisation de la présente invention. FIG. 4 La FIG. 4 représente certaines étapes d’une phase de test selon un mode de réalisation de la présente invention. FIG. 5 La FIG. 5 représente diverses étapes de capture puis d’analyse d’images d’une partie au moins d’un échantillon selon un mode de réalisation de la présente invention. Les dessins sont donnés à titre d'exemples et ne sont pas limitatifs de l’invention. Ils constituent des représentations schématiques de principe destinées à faciliter la compréhension de l’invention et ne sont pas nécessairement à l'échelle des applications pratiques. En particulier les dimensions ne sont pas représentatives de la réalité. DESCRIPTION DETAILLEE Avant d’entamer une revue détaillée de modes de réalisation de l’invention, sont énoncées ci-après des caractéristiques optionnelles qui peuvent éventuellement être utilisées en association ou alternativement : Selon un exemple, la présente invention comprend, après l’étape de prédiction de la stabilité de l’échantillon, une phase de test de stabilité comprenant au moins les étapes suivantes : Stockage dudit échantillon selon un premier ensemble de conditions de stockage, de préférence en utilisant un dispositif de stockage ; Observation, par au moins un module d’observation, de préférence sur une période de temps prédéfinie, dudit échantillon de sorte à détecter toute modification dudit échantillon, cette étape d’observation comprenant au moins : Capture, par au moins ledit module de capture d’image, d’au moins une image, de préférence par microscopie, d’une partie au moins d’un échantillon ; Analyse de ladite image capturée, de préférence en temps réelle, via le deuxième modèle d’intelligence artificielle IA2, de préférence utilisant le deuxième réseau de neurones à convolutions RNC2, de sorte à fournir un deuxième score de qualité ; Classification, par au moins ledit module de classification, de ladite image analysée via le troisième modèle d’intelligence artificielle IA3, de préférence utilisant le troisième réseau de neurones à convolutions RNC3, ladite troisième intelligence artificielle IA3 ayant été entrainée à partir d’au moins une base de données d’images, ladite étape de classification comprenant au moins : Une étape d’attribution d’au moins un deuxième score de stabilité audit échantillon de sorte que : Si ledit deuxième score de stabilité est supérieur ou égal à un seuil prédéterminé, ledit échantillon est classifié comme étant stable ; Si ledit deuxième score de stabilité est inférieur à un seuil prédéterminé, ledit échantillon est classifié comme étant instable ; Prédiction, par au moins le module de prédiction, de la stabilité de l’échantillon en combinant mathématiquement les deuxièmes scores de stabilité de chaque observation avec les deuxièmes scores de qualité de chaque observation de sorte à calculer un score de stabilité global. Selon un exemple, la liste de types de formules prédéterminées comprend au moins : crèmes, émulsions, lotions, gels et huiles pour la peau; masques de beauté; fonds de teint (liquides, pâtes, poudres); poudres pour maquillage, poudres à appliquer après le bain, poudres pour l'hygiène corporelle; produits solaires; produits de bronzage sans soleil; produits permettant de blanchir la peau; produits antirides. produits pour le rasage (savons, mousses, lotions); produits de maquillage et démaquillage; produits destinés à être appliqués sur les lèvres; préparations pour bains et douches (sels, mousses, huiles, gels); savons de toilette, savons déodorants; produits d'hygiène dentaire et buccale; produits d'hygiène intime externe; déodorants et antiperspirants: colorants capillaires; produits pour l'ondulation, le défrisage et la fixation des cheveux; produits de mise en plis; produits de nettoyage pour cheveux (lotions, poudres, shampooings); produits d'entretien pour la chevelure (lotions, crèmes, huiles); produits de coiffage (lotions, laques, brillantines) ; parfums, eaux de toilette et eaux de Cologne; dépilatoires; produits pour les soins et le maquillage des ongles. Selon un exemple, le premier score de qualité est fonction de l’état visible de l’échantillon. Selon un exemple, le deuxième score de qualité est fonction de l’état visible de l’échantillon. Selon un exemple, le premier score de qualité est déterminé en utilisant au moins une première base de données comprenant une première pluralité d’images d’échantillons et une première pluralité de scores de qualité, chaque image de ladite première pluralité d’images étant associées à un score de qualité de ladite première pluralité de scores de qualité. Selon un exemple, le deuxième score de qualité est déterminé en utilisant au moins une deuxième base de données comprenant une deuxième pluralité d’images d’échantillons et une deuxième pluralité de scores de qualité, chaque image de ladite deuxième pluralité d’images étant associées à un score de qualité de ladite deuxième pluralité de scores de qualité. Selon un exemple, la détermination du premier score de qualité comprend la sélection d’une image d’échantillon de ladite première pluralité d’images d’échantillons et de son score de qualité associé, puis une modification dudit score de qualité associé en fonction d’une pluralité de paramètres pris parmi au moins : la présence d’artefacts, la présence de gouttelettes, la taille des gouttelettes, l’homogénéité des gouttelettes, etc… Selon un exemple, la détermination du deuxième score de qualité comprend la sélection d’une image d’échantillon de ladite deuxième pluralité d’images d’échantillons et de son score de qualité associé, puis une modification dudit score de qualité associé en fonction d’une pluralité de paramètres pris parmi au moins : la présence d’artefacts, la présence de gouttelettes, la taille des gouttelettes, l’homogénéité des gouttelettes, etc… Selon un exemple, le premier score de qualité et le deuxième score de qualité sont fonction de l’état visible de l’échantillon. Selon un exemple, le premier score de qualité et le deuxième score de qualité sont déterminés en utilisant au moins une base de données comprenant une pluralité d’images d’échantillons et une pluralité de scores de qualité, chaque image de ladite pluralité d’images étant associées à un score de qualité de ladite pluralité de scores de qualité. Selon un exemple, la détermination du premier score de qualité et du deuxième score de qualité comprend la sélection d’une image d’échantillon de ladite pluralité d’images d’échantillons et de son score de qualité associé, puis une modification dudit score de qualité associé en fonction d’une pluralité de paramètres pris parmi au moins : la présence d’artefacts, la présence de gouttelettes, la taille des gouttelettes, l’homogénéité des gouttelettes, etc… Selon un exemple, l’étape de fourniture d’au moins une liste d’ingrédients comprend au moins une étape de comparaison d’au moins un ingrédient de ladite liste d’ingrédient avec au moins une base de données. Selon un exemple, l’étape de fourniture d’au moins une liste d’ingrédients comprend au moins une étape de fourniture audit utilisateur d’au moins une notification d’incompatibilité entre au moins un ingrédient de ladite liste d’ingrédient avec au moins un autre ingrédient de ladite liste d’ingrédients. Selon un exemple, l’étape de fourniture d’au moins une liste d’ingrédients comprend au moins une étape de suggestion automatique par au moins un quatrième modèle d’intelligence artificielle, de préférence utilisant un quatrième réseau de neurones à convolution RNC4, d’au moins un ingrédient absent de ladite liste d’ingrédient et/ou d’au moins un ingrédient de substitution d’au moins un ingrédient de la liste d’ingrédients. Selon un exemple, la présente invention comprend : après l’étape de proposition d’un mode opératoire, une étape de modification dudit protocole opératoire par ledit utilisateur de sorte à générer un nouveau protocole opératoire ; après l’étape de modification dudit protocole opératoire, une étape de mise à jour desdits points de contrôles en fonction dudit nouveau protocole opératoire. Selon un exemple, la présente invention comprenant, si l’échantillon obtient un score de stabilité inférieur audit seuil prédéterminé, au moins une étape de proposition d’au moins une mesure de rétablissement de la stabilité dudit échantillon, ladite mesure étant prise parmi au moins : Ajout d’un nouvel ingrédient ; Substitution d’un ingrédient ; Changement ou adaptation du protocole de fabrication ; Modification de la température ; Modification de l’ordre d’introduction des ingrédients ; ..etc… Selon un exemple, la présente invention comprenant au moins une étape de segmentation avant l’étape de classification. Selon un exemple, la présente invention comprenant, à chaque point de contrôle et après l’étape d’analyse de ladite image capturée, au moins une étape d’identification et de caractérisation d’éléments anormaux (cristallisation, précipitation, agrégation, mauvaise dispersion, etc...). Selon un exemple, l’étape d’analyse de ladite image capturée comprend une étape de fourniture de conseils de formulation associés relativement aux éléments anormaux identifiés. Selon un exemple, la présente invention comprend au moins une étape d’analyse en temps réelle, de préférence selon un mode vidéo (image non figée), comprenant : une étape de segmentation de ladite image ; une étape de classification de ladite image ; une étape de mise en évidence d’une région pour attirer l’attention de l’utilisateur ; une étape d’attribution d’un label à ladite région, comme par exemple : cristal, précipité, objet etc. ; Selon un exemple, la présente invention comprend, après l’étape de prédiction de la stabilité dudit échantillon, au moins une étape de génération d’au moins un rapport, de préférence par un module de rédaction, ledit rapport comprenant au moins ledit score de stabilité. Selon un exemple, la présente invention comprend un module d’observation configuré pour détecter toute modification dudit échantillon, de préférence sur une période de temps prédéfinie. Selon un exemple, la présente invention comprend un module de rédaction configuré pour générer d’au moins un rapport, ledit rapport comprenant au moins ledit score de stabilité. De plus, la description ci-après énumérant les principes, les aspects et les mises en œuvre de la présente invention, ainsi que leurs exemples spécifiques, vise à englober à la fois leurs équivalents structurels et fonctionnels, qu'ils soient actuellement connus ou développés à l'avenir. Ainsi, par exemple, il sera apprécié par la personne de l'art que tous les schémas fonctionnels ici représentent des vues conceptuelles de circuits illustratifs incorporant les principes de la présente invention. De manière similaire, on comprendra que tous les organigrammes, et similaires, représentent divers processus qui peuvent être sensiblement représentés sur des supports lisibles par ordinateur et ainsi exécutés par un ordinateur ou un processeur, que cet ordinateur ou processeur soit explicitement représenté ou non. Les fonctions des différents éléments représentés sur les figures, y compris tout bloc fonctionnel dénommé « processeur » ou « module », peuvent être assurés par l'utilisation d'un matériel dédié ainsi que d'un matériel capable d'exécuter un logiciel en association avec un programme informatique ou des instructions appropriés. Lorsqu'elles sont fournies par un processeur, les instructions peuvent être fournies par un seul processeur dédié, par un seul processeur partagé, ou par une pluralité de processeurs individuels, dont certains peuvent être partagés. Dans certains modes de réalisation de la présente invention, le processeur peut être un processeur à usage général, tel qu'une unité centrale de traitement (CPU), par exemple. De plus, l'utilisation explicite du terme "processeur" ne doit pas être interprétée comme se référant exclusivement à du matériel capable d'exécuter des logiciels et peut implicitement inclure, sans s'y limiter, un circuit intégré spécifique à une application (ASIC), un réseau de portes programmables sur le terrain (FPGA), une mémoire morte (ROM) pour stocker des logiciels, une mémoire vive (RAM) et un stockage non volatile. D'autres matériels, conventionnels et/ou personnalisés, peuvent également être inclus. Les modules logiciels, ou simplement les modules qui sont supposés être des logiciels, peuvent être représentés ici comme n'importe quelle combinaison d'éléments d'organigramme ou d'autres éléments indiquant l'exécution d'étapes de processus et/ou une description textuelle. De tels modules peuvent être exécutés par un matériel qui est expressément ou implicitement représenté. De plus, il doit être compris que le module peut inclure par exemple, mais sans s'y limiter, une logique de programme informatique, des instructions de programme informatique, un logiciel, un micrologiciel, des circuits matériels ou une combinaison de ceux-ci qui fournit les capacités requises. Selon un mode de réalisation, la présente invention concerne une méthode de prédiction de la stabilité d’au moins un échantillon. De préférence, cet échantillon comprend au moins une composition chimique. Avantageusement, la présente invention est configurée pour prédire la stabilité dudit échantillon lors des différentes étapes de son développement. De préférence, ladite méthode est configurée pour être mise en œuvre par au moins un système informatique de prédiction. Selon un mode de réalisation, et comme illustré par les figures 1 et 2, ladite méthode 100 comprend au moins les étapes suivantes : Choix 110, par au moins un utilisateur, de préférence via une interface de saisie 210, d’au moins un type de formules ; De préférence, ledit type de formules est pris parmi au moins une liste de types de formules prédéterminées ; Avantageusement, ladite liste de types de formules prédéterminées peut comprendre au moins les types de formules suivants : crèmes, émulsions, lotions, gels et huiles pour la peau; masques de beauté; fonds de teint (liquides, pâtes, poudres); poudres pour maquillage, poudres à appliquer après le bain, poudres pour l'hygiène corporelle; produits solaires; produits de bronzage sans soleil; produits permettant de blanchir la peau; produits antirides. produits pour le rasage (savons, mousses, lotions); produits de maquillage et démaquillage; produits destinés à être appliqués sur les lèvres; préparations pour bains et douches (sels, mousses, huiles, gels); savons de toilette, savons déodorants; produits d'hygiène dentaire et buccale; produits d'hygiène intime externe; déodorants et antiperspirants: colorants capillaires; produits pour l'ondulation, le défrisage et la fixation des cheveux; produits de mise en plis; produits de nettoyage pour cheveux (lotions, poudres, shampooings); produits d'entretien pour la chevelure (lotions, crèmes, huiles); produits de coiffage (lotions, laques, brillantines) ; parfums, eaux de toilette et eaux de Cologne; dépilatoires; produits pour les soins et le maquillage des ongles. Fourniture 120, par ledit utilisateur, d’au moins une liste d’ingrédients, de préférence via ladite interface de saisie 210 ; De préférence, l’étape de fourniture d’au moins une liste d’ingrédients peut comprendre au moins une étape de comparaison d’au moins un ingrédient de ladite liste d’ingrédient avec au moins une base de données, de préférence une base de données d’ingrédients ; Sélection 130, de préférence automatique, avantageusement par au moins un module de sélection 220, d’un premier modèle d’intelligence artificielle IA1 parmi au moins un premier ensemble de modèles d’intelligences artificielles. De préférence, ledit premier modèle d’intelligence est configuré pour utiliser un premier réseau de neurones à convolutions RNC1. Avantageusement, ledit premier modèle d’intelligence artificiel IA1 est configuré pour correspondre à ladite formule choisie ; En effet, de manière avantageuse, la présente invention comprend une pluralité de modèles d’intelligence artificielle IA, chacun ayant été entrainé pour correspondre à au moins un type de formule ; Proposition 140, de préférence automatique, avantageusement par au moins un module de supervision 230, d’au moins un mode opératoire, de préférence en utilisant ledit premier modèle d’intelligence artificielle IA1 ; De préférence, ledit mode opératoire est configuré pour être adapté à ladite formule choisie et/ou audit ingrédients fournis ; ledit mode opératoire comprend avantageusement au moins une série de points de contrôle ; De préférence, lesdits points de contrôle sont configurés pour déclencher au moins une capture d’image d’une partie au moins dudit échantillon en cours d’élaboration; A chaque point de contrôle, par exemple T0, T1, …, Tfin illustré en FIG. 3 : Capture 150 d’au moins une image, de préférence par microscopie, d’une partie au moins d’un échantillon, de préférence en cours d’élaboration, avantageusement par au moins un module de capture d’image 240; Selon un mode de réalisation, une ou plusieurs captures d’images peuvent être réalisées de manières automatiques et/ou manuellement par l’utilisateur ; Analyse 160 de ladite image capturée, de préférence en temps réelle, avantageusement par au moins un module d’analyse 250. Cette analyse est avantageusement réalisée via un deuxième modèle d’intelligence artificielle IA2 ; Ce deuxième modèle d’intelligence artificielle IA2 utilise de préférence un deuxième réseau de neurones à convolutions RNC2 ; Cette analyse est configurée pour fournir un premier score de qualité relativement audit échantillon ; Avantageusement, ce premier score de qualité est fonction de l’état visible dudit échantillon, de préférence de la partie de l’échantillon capturée ; Selon un mode de réalisation, le premier score de qualité peut être déterminé en utilisant au moins une base de données comprenant une pluralité d’images d’échantillons et une pluralité de scores de qualité ; de préférence, chaque image de ladite pluralité d’images est associées à un score de qualité de ladite pluralité de scores de qualité ; De préférence, la détermination du score de qualité comprend la sélection d’une image d’échantillon de ladite pluralité d’images d’échantillons et de son score de qualité associé, puis une modification dudit score de qualité associé en fonction d’une pluralité de paramètres pris parmi au moins : la présence d’artefacts, la présence de gouttelettes, la taille des gouttelettes, l’homogénéité des gouttelettes, etc… Classification 170 de ladite image analysée, de préférence en temps réelle, avantageusement par au moins un module de classification 260. Cette classification est avantageusement réalisée via un troisième modèle d’intelligence artificielle IA3 ; Ce troisième modèle d’intelligence artificielle IA3 utilise de préférence un troisième réseau de neurones à convolutions RNC3. Selon un mode de réalisation, ce troisième modèle d’intelligence artificielle IA3 a été entrainée à partir d’au moins une base de données d’images. De préférence, ladite étape de classification comprend au moins : Une étape d’attribution 180 d’au moins un premier score de stabilité audit échantillon, de préférence en cours d’élaboration, de sorte que : Si ledit premier score de stabilité est supérieur ou égal à un seuil prédéterminé, ledit échantillon est classifié comme étant stable ; Si ledit premier score de stabilité est inférieur à un seuil prédéterminé, ledit échantillon est classifié comme étant instable ; Prédiction 190, de préférence par au moins un module de prédiction 270, de la stabilité de l’échantillon, de préférence en cours d’élaboration et/ou en fin d’élaboration, en combinant mathématiquement les premiers scores de stabilité de chaque point de contrôles avec les premiers scores de qualité de chaque point de contrôles de sorte à calculer un score préliminaire de stabilité global. La présente invention permet ainsi une analyse en temps réel de la stabilité d’un échantillon en cours et en fin d’élaboration. Cela permet un gain de temps considérable. Selon un mode de réalisation préféré, la présente invention peut comprendre, après l’étape de prédiction de la stabilité de l’échantillon, une phase de test de stabilité. Avantageusement, cette phase de test de stabilité de l’échantillon peut comprendre au moins les étapes suivantes, tel qu’illustré en FIG. 4 par exemple : Stockage dudit échantillon selon un premier ensemble de conditions de stockage, de préférence en utilisant un dispositif de stockage ; Ces conditions de stockage peuvent comprendre en outre : Température de stockage ; Atmosphère de stockage ; Taux d’humidité ; …etc… Observation, par au moins un module d’observation 280, de préférence sur une période de temps prédéfinie, dudit échantillon de sorte à détecter toute modification dudit échantillon, cette étape d’observation comprenant au moins : Capture, par au moins ledit module de capture d’image, d’au moins une image, de préférence par microscopie, d’une partie au moins d’un échantillon ; Analyse de ladite image capturée, de préférence en temps réelle, via le deuxième modèle d’intelligence artificielle IA2, de préférence utilisant le deuxième réseau de neurones à convolutions RNC2, de sorte à fournir un deuxième score de qualité ; Avantageusement, ce deuxième score de qualité est fonction de l’état visible dudit échantillon, de préférence de la partie de l’échantillon capturée, i.e. observée ; Selon un mode de réalisation, le deuxième score de qualité peut être déterminé en utilisant au moins une base de données comprenant une pluralité d’images d’échantillons et une pluralité de scores de qualité ; de préférence, chaque image de ladite pluralité d’images est associées à un score de qualité de ladite pluralité de scores de qualité ; de préférence, la détermination du score de qualité comprend la sélection d’une image d’échantillon de ladite pluralité d’images d’échantillons et de son score de qualité associé, puis une modification dudit score de qualité associé en fonction d’une pluralité de paramètres pris parmi au moins : la présence d’artefacts, la présence de gouttelettes, la taille des gouttelettes, l’homogénéité des gouttelettes, etc… Classification, par au moins ledit module de classification, de ladite image analysée via le troisième modèle d’intelligence artificielle IA3, de préférence utilisant le troisième réseau de neurones à convolutions RNC3, ladite troisième intelligence artificielle IA3 ayant été entrainée à partir d’au moins une base de données d’images, ladite étape de classification comprenant au moins : Une étape d’attribution d’au moins un deuxième score de stabilité audit échantillon de sorte que : Si ledit deuxième score de stabilité est supérieur ou égal à un seuil prédéterminé, ledit échantillon est classifié comme étant stable ; Si ledit deuxième score de stabilité est inférieur à un seuil prédéterminé, ledit échantillon est classifié comme étant instable ; Prédiction, par au moins ledit module de prédiction, de la stabilité de l’échantillon en combinant mathématiquement les deuxièmes scores de stabilité de chaque observation avec les deuxièmes scores de qualité de chaque observation de sorte à calculer un score de stabilité global. La présente invention permet ainsi, une fois l’échantillon réalisé, de prédire sa stabilité dans le temps. Selon un mode de réalisation, ladite méthode peut comprendre, après l’étape de prédiction de la stabilité dudit échantillon, au moins une étape de génération, de préférence par au moins un module de rédaction 290, d’au moins un rapport ; Ledit rapport peut comprendre des informations concernant l’élaboration dudit échantillon tel que les ingrédients, ou encore le protocole suivi ; Ce rapport peut également comprendre au moins une image prise lors de l’élaboration dudit échantillon ; Ledit rapport comprend avantageusement le score de stabilité. Selon un mode de réalisation, l’étape de fourniture de la liste d’ingrédients, de préférence par l’utilisateur, peut comprendre au moins une étape de comparaison d’au moins un ingrédient de ladite liste d’ingrédient avec au moins une base de données. Cette comparaison, ou autrement appelé croisement, permet ainsi de vérifier une potentielle incompatibilité par exemple, ou bien encore de suggérer un ingrédient de remplacement, par exemple. De préférence, l’étape de fourniture de la liste d’ingrédients peut comprendre au moins une étape de fourniture, de préférence audit utilisateur, d’au moins une notification d’incompatibilité entre au moins un ingrédient de ladite liste d’ingrédients avec au moins un autre ingrédient de ladite liste d’ingrédients. De manière avantageuse, la présente invention permet d’anticiper de potentielles incompatibilités entre les divers ingrédients de la liste d’ingrédients. Avantageusement, l’étape de fourniture de la liste d’ingrédients peut comprendre au moins une étape de suggestion automatique d’au moins un ingrédient absent de ladite liste d’ingrédient et/ou d’au moins un ingrédient de substitution d’au moins un ingrédient de la liste d’ingrédients. Cette étape de suggestion peut être réalisée par exemple via un quatrième modèle d’intelligence artificielle IA4, de préférence utilisant un quatrième réseau de neurones à convolution RNC4 ; Cette étape de suggestion automatique est avantageusement réalisée par au moins un module de suggestion. Ainsi la présente invention fournit, avant même le début de l’élaboration d’un échantillon, de précieuses informations à l’utilisateur, comme une proposition de remplacement d’un ingrédient par un ingrédient équivalent ou de meilleure qualité ou ayant un prix plus bas. De manière avantageuse, le quatrième modèle d’intelligence artificielle IA4 a été entrainé via une base de données comprenant des listes d’ingrédients et de leurs caractéristiques ainsi que de leurs utilisations relativement à diverses formules. Selon un mode de réalisation, la présente invention permet également une mise à jour du protocole opératoire par l’utilisateur. De préférence, la méthode peut comprendre, après l’étape de proposition d’un mode opératoire, une étape de modification dudit protocole opératoire par ledit utilisateur de sorte à générer un nouveau protocole opératoire. Cela permet à l’utilisateur de faire des ajustements à partir d’un protocole opératoire automatiquement proposé. Avantageusement, ce type d’ajustement est suivi d’une étape de mise à jour des points de contrôles. Ainsi, avantageusement, la présente invention peut comprendre, après l’étape de modification dudit protocole opératoire, une étape de mise à jour desdits points de contrôles en fonction dudit nouveau protocole opératoire. La présente invention, en fournissant un score de stabilité préliminaire en cours d’élaboration d’un échantillon, permet à l’utilisateur d’améliorer son échantillon et donc sa formulation en cherchant à améliorer ledit score, de préférence en cours d’élaboration dudit échantillon. Ainsi, selon un mode de réalisation, la présente invention peut comprendre, si l’échantillon obtient un score de stabilité préliminaire inférieur audit seuil prédéterminé, au moins une étape de proposition d’au moins une mesure de rétablissement de la stabilité dudit échantillon. Avantageusement, ladite mesure peut comprendre au moins : Ajout d’un nouvel ingrédient ; Substitution d’un ingrédient ; Changement ou adaptation du protocole de fabrication ; Modification de la température ; Modification de l’ordre d’introduction des ingrédients ; …etc… En plus d’accompagner l’utilisateur dans l’élaboration d’un échantillon stable, la présente invention peut également fournir une aide à la prise de décision lors de l’élaboration de l’échantillon. Selon un mode de réalisation, et comme illustré en FIG. 5 , la présente invention apporte un support à l’élaboration d’un échantillon via l’utilisation de techniques d’analyse d’images, de préférence en temps réel, et avantageusement se basant sur au moins un modèle d’intelligence artificiel. Ainsi, par exemple, la présente invention peut comprendre au moins une étape de segmentation avant et/ou après l’étape de classification. La FIG. 5 illustre par exemple diverse forme d’un échantillon, par exemple une image par microscopie d’une émulsion, d’une émulsion comprenant des objets, d’un échantillon transparent et enfin d’un échantillon transparent comprenant des objets, à titre d’exemples. On notera que divers types d’éclairage peuvent être utilisés (lumière normale ou polarisée). Cette étape de segmentation peut permettre d’isoler graphiquement une ou des zones de l’image capturée correspondant à de possibles anomalies structurelles de l’échantillon. La FIG. 5 illustre, par exemple, la segmentation et/ou classification d’images capturées. Ensuite, une analyse peut être effectuée de sorte à classifier les objets identifiés par exemple. Avantageusement, à chaque point de contrôle et après l’étape d’analyse de ladite image capturée, la présente invention peut comprendre au moins une étape d’identification et de caractérisation d’éléments anormaux, aussi appelée etape de classification d’objets. Ces éléments anormaux peuvent comprendre par exemple : cristallisation, précipitation, agrégation, mauvaise dispersion, etc... Ces diverses analyses d’images permettent l’attribution d’un score de qualité sur un échantillon et cela à divers moments de sa phase de fabrication. Dans l’hypothèse où un ou des éléments anormaux seraient identifiés par la présente invention, celle-ci peut comprendre une étape de fourniture de conseils de formulation associés relativement aux éléments anormaux identifiés, de préférence afin d’éliminer ces possibles éléments anormaux et/ou de corriger la formulation dudit échantillon. De manière avantageuse, la présente invention peut également permettre de renseigner l’utilisateur, de préférence en temps réel, avec des informations concernant l’échantillon en cours d’élaboration. Ainsi, selon un mode de réalisation, et tel qu’illustré en FIG. 5 , ladite méthode peut comprendre au moins une étape d’analyse, de préférence en temps réelle, avantageusement par le module d’analyse, et de préférence en utilisant ledit deuxième modèle d’intelligence artificielle IA2. Avantageusement, cette étape d’analyse peut être réalisée de préférence selon un mode vidéo, c’est-à-dire à partir d’une vidéo, i.e. d’une pluralité d’images, i.e. d’une image non figée. Cette étape d’analyse peut comprendre par exemple : une étape de segmentation de ladite image, de préférence par le module d’analyse ; Cette étape de segmentation est configurée pour identifier une ou plusieurs zones d’une ou de plusieurs images afin d’identifier des différences optiques ; De préférence, cette étape de segmentation peut être réalisée par des techniques d’analyse d’image classiques ; cette étape de segmentation permet une identification d’anomalies à partir d’une image d’une partie au moins d’un échantillon en cours d’élaboration ; une étape de classification de ladite image, de préférence par le module d’analyse; Cette étape de classification est configurée pour classifier un ou des éléments identifiés lors de l’étape de segmentation ; cette classification peut se faire sur la base d’une liste de type d’anomalies par exemple ; Cette étape de classification est avantageusement exécutée en utilisant ledit au moins deuxième modèle d’intelligence artificielle IA2; Optionnellement, une étape de mise en évidence d’une région pour attirer l’attention de l’utilisateur ; Cette étape de mise en évidence d’une région peut être réalisée en délimitant visuellement une portion de ladite image, portion comprenant au moins une anomalie ; Optionnellement, une étape d’attribution d’un label à ladite région, comme par exemple : cristal, précipité, objet, etc… ; Cette étape d’attribution d’un label permet ainsi à l’utilisateur de visuellement identifier et repérer une anomalie par exemple, dans l’échantillon en cours d’élaboration. La présente invention permet ainsi, en plus d’indiquer à l’utilisateur le score de stabilité de l’échantillon, de lui fournir des informations sur de possibles anomalies et sur leur nature. La présente invention apporte ainsi une aide précieuse lors de la fabrication d’un échantillon. De préférence, la présente invention apporte également une aide précieuse lors de la phase de test de stabilité, après les étapes de fabrication. Selon un mode de réalisation, sa présente invention concerne également un système informatique de prédiction configuré pour exécuter la méthode selon présente invention. Ledit système informatique de prédiction comprend avantageusement au moins un processeur ; ledit processeur est de préférence configuré pour exécuter une série d’instructions. Selon un mode de réalisation, ledit système informatique de prédiction comprend au moins : Une interface de saisie configurée pour permettre à au moins un utilisateur de : Choisir au moins un type de formules ; Fournir au moins une liste d’ingrédients; Un module de sélection configuré pour sélectionner automatiquement au moins ledit premier modèle d’intelligence artificielle IA1 parmi un premier ensemble de modèles d’intelligences artificielles ; Un module de supervision configurée pour proposer automatiquement au moins un mode opératoire adapté à ladite formule choisie et/ou audit ingrédients fournis, de préférence en utilisant ledit premier modèle d’intelligence artificielle IA1 ; Un module de capture d’image configuré pour capturer au moins une image d’une partie au moins d’un échantillon, de préférence par microscopie ; Un module d’analyse configuré pour analyser au moins une image capturée, de préférence en temps réelle, via ledit deuxième modèle d’intelligence artificielle IA2 et pour associer à au moins une image capturée ledit premier score de qualité; Un module de classification configuré pour Classifier au moins une image analysée via ledit troisième modèle d’intelligence artificielle IA3 ; Un module de prédiction configuré pour prédire la stabilité préliminaire de l’échantillon en combinant mathématiquement les premiers scores de stabilité de chaque point de contrôles avec les premiers scores de qualité de chaque point de contrôles de sorte à calculer un score préliminaire de stabilité global ; De préférence, ledit module de prédiction est également configuré pour prédire la stabilité de l’échantillon en combinant mathématiquement les deuxièmes scores de stabilité de chaque observation avec les deuxièmes scores de qualité de chaque observation de sorte à calculer un score de stabilité global ; Avantageusement, ledit module de prédiction est configuré pour prédire la stabilité de l’échantillon en combinant mathématiquement les scores de stabilité de chaque point de contrôles avec les scores de qualité de chaque point de contrôles de sorte à calculer un score de stabilité ; De préférence, un module d’observation configuré pour détecter toute modification dudit échantillon, de préférence sur une période de temps prédéfinie, avantageusement durant une phase de test de stabilité ; De préférence, un module de rédaction configuré pour générer d’au moins ledit rapport comprenant au moins ledit score de stabilité ; Ainsi, la présente invention permet de prédire la stabilité d’un échantillon é divers moment de sa fabrication et de son entreposage. L’invention n’est pas limitée aux modes de réalisations précédemment décrits et s’étend à tous les modes de réalisation couverts par les revendications. Références numériques 100 Méthode de prédiction 110 Choix d’un type de formules 120 Fourniture d’une liste d’ingrédients 130 Sélection d’un premier modèle d’intelligence artificielle IA1 140 Proposition d’un mode opératoire 150 Capture d’une image 160 Analyse d’une image capturée 170 Classification d’une image analysée 180 Attribution d’un premier score de stabilité 190 Prédiction d’un score de stabilité préliminaire 200 Système de prédiction 210 Interface de saisie 220 Module de sélection 230 Module de supervision 240 Module de capture 250 Module d’analyse 260 Module de classification 270 Module de prédiction 280 Module d’observation 290 Module de rédaction Méthode (100) de prédiction de la stabilité d’au moins un échantillon, de préférence comprenant au moins une composition chimique, de préférence lors des différentes étapes de son développement, ladite méthode (100) étant configurée pour être mise en œuvre par au moins un système informatique de prédiction (200), ladite méthode comprenant au moins les étapes suivantes : Choix (110), par au moins un utilisateur, de préférence via une interface de saisie (210), d’au moins un type de formules, ledit type de formules étant pris parmi au moins une liste de types de formules prédéterminées ; Fourniture (120), par ledit utilisateur, d’au moins une liste d’ingrédients, de préférence via ladite interface de saisie (210) ; Sélection (130) automatique, de préférence par au moins un module de sélection (220), d’un premier modèle d’intelligence artificielle IA1, de préférence utilisant un premier réseau de neurones à convolutions RNC1, parmi un premier ensemble de modèles d’intelligences artificielle, ledit premier modèle d’intelligence artificiel IA1 étant configuré pour correspondre à ladite formule choisie ; Proposition (140) automatique, de préférence par au moins un module de supervision (230), en utilisant ledit premier modèle d’intelligence artificielle IA1, d’au moins un mode opératoire adapté à ladite formule choisie et/ou audit ingrédients fournis, ledit mode opératoire comprenant au moins une série de points de contrôle, lesdits points de contrôle étant configurés pour déclencher au moins une capture d’image d’une partie au moins dudit échantillon en cours d’élaboration; A chaque point de contrôle : Capture (150) d’au moins une image, de préférence par microscopie, d’une partie au moins d’un échantillon, de préférence en cours d’élaboration, par au moins un module de capture d’image (240) ; Analyse (160) de ladite image capturée, de préférence en temps réelle, par un module d’analyse (250), via un deuxième modèle d’intelligence artificielle IA2, de préférence utilisant un deuxième réseau de neurones à convolutions RNC2, de sorte à fournir un premier score de qualité ; Classification (170), par au moins un module de classification (260), de ladite image analysée via un troisième modèle d’intelligence artificielle IA3, de préférence utilisant un troisième réseau de neurones à convolutions RNC3, ladite troisième intelligence artificielle IA3 ayant été entrainée à partir d’au moins une base de données d’images, ladite étape de classification comprenant au moins : Une étape d’attribution (180) d’au moins un premier score de stabilité audit échantillon de sorte que : Si ledit premier score de stabilité est supérieur ou égal à un seuil prédéterminé, ledit échantillon est classifié comme étant stable ; Si ledit premier score de stabilité est inférieur à un seuil prédéterminé, ledit échantillon est classifié comme étant instable ; Prédiction (190) de la stabilité de l’échantillon, par au moins un module de prédiction (270), en combinant mathématiquement les premiers scores de stabilité de chaque point de contrôles avec les premiers scores de qualité de chaque point de contrôles de sorte à calculer un score préliminaire de stabilité global. Méthode (100) selon la revendication précédente comprenant, après l’étape de prédiction (190) de la stabilité de l’échantillon, une phase de test de stabilité comprenant au moins les étapes suivantes : Stockage dudit échantillon selon un premier ensemble de conditions de stockage, de préférence en utilisant un dispositif de stockage ; Observation, par au moins un module d’observation (280), de préférence sur une période de temps prédéfinie, dudit échantillon de sorte à détecter toute modification dudit échantillon, cette étape d’observation comprenant au moins : Capture, par au moins ledit module de capture d’image, d’au moins une image, de préférence par microscopie, d’une partie au moins d’un échantillon ; Analyse de ladite image capturée, de préférence en temps réelle, via le deuxième modèle d’intelligence artificielle IA2, de préférence utilisant le deuxième réseau de neurones à convolutions RNC2, de sorte à fournir un deuxième score de qualité ; Classification, par au moins ledit module de classification, de ladite image analysée via le troisième modèle d’intelligence artificielle IA3, de préférence utilisant le troisième réseau de neurones à convolutions RNC3, ladite troisième intelligence artificielle IA3 ayant été entrainée à partir d’au moins une base de données d’images, ladite étape de classification comprenant au moins : Une étape d’attribution d’au moins un deuxième score de stabilité audit échantillon de sorte que : Si ledit deuxième score de stabilité est supérieur ou égal à un seuil prédéterminé, ledit échantillon est classifié comme étant stable ; Si ledit deuxième score de stabilité est inférieur à un seuil prédéterminé, ledit échantillon est classifié comme étant instable ; Prédiction, par au moins le module de prédiction, de la stabilité de l’échantillon en combinant mathématiquement les deuxièmes scores de stabilité de chaque observation avec les deuxièmes scores de qualité de chaque observation de sorte à calculer un score de stabilité global. Méthode (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle le premier score de qualité et le deuxième score de qualité sont fonction de l’état visible de l’échantillon. Méthode (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle le premier score de qualité et le deuxième score de qualité sont déterminés en utilisant au moins une base de données comprenant une pluralité d’images d’échantillons et une pluralité de scores de qualité, chaque image de ladite pluralité d’images étant associées à un score de qualité de ladite pluralité de scores de qualité. Méthode (100) selon la revendication précédente dans laquelle la détermination du premier score de qualité et du deuxième score de qualité comprend la sélection d’une image d’échantillon de ladite pluralité d’images d’échantillons et de son score de qualité associé, puis une modification dudit score de qualité associé en fonction d’une pluralité de paramètres pris parmi au moins : la présence d’artefacts, la présence de gouttelettes, la taille des gouttelettes, l’homogénéité des gouttelettes, etc… Méthode (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle l’étape de fourniture (120) d’au moins une liste d’ingrédients comprend au moins une étape de comparaison d’au moins un ingrédient de ladite liste d’ingrédient avec au moins une base de données. Méthode (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle l’étape de fourniture (120) d’au moins une liste d’ingrédients comprend au moins une étape de fourniture audit utilisateur d’au moins une notification d’incompatibilité entre au moins un ingrédient de ladite liste d’ingrédient avec au moins un autre ingrédient de ladite liste d’ingrédients. Méthode (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle l’étape de fourniture (120) d’au moins une liste d’ingrédients comprend au moins une étape de suggestion automatique par au moins un quatrième modèle d’intelligence artificielle, de préférence utilisant un quatrième réseau de neurones à convolution RNC4, d’au moins un ingrédient absent de ladite liste d’ingrédient et/ou d’au moins un ingrédient de substitution d’au moins un ingrédient de la liste d’ingrédients. Méthode (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant : après l’étape de proposition (140) d’un mode opératoire, une étape de modification dudit protocole opératoire par ledit utilisateur de sorte à générer un nouveau protocole opératoire ; après l’étape de modification dudit protocole opératoire, une étape de mise à jour desdits points de contrôles en fonction dudit nouveau protocole opératoire. Méthode (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant, si l’échantillon obtient un score de stabilité inférieur audit seuil prédéterminé, au moins une étape de proposition d’au moins une mesure de rétablissement de la stabilité dudit échantillon, ladite mesure étant prise parmi au moins : Ajout d’un nouvel ingrédient ; Substitution d’un ingrédient ; Changement ou adaptation du protocole de fabrication ; Modification de la température ; Modification de l’ordre d’introduction des ingrédients. Méthode (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant au moins une étape de segmentation avant l’étape de classification. Méthode (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant, à chaque point de contrôle et après l’étape d’analyse (160) de ladite image capturée, au moins une étape d’identification et de caractérisation d’éléments anormaux (cristallisation, précipitation, agrégation, mauvaise dispersion, etc...). Méthode (100) selon la revendication précédente dans laquelle l’étape d’analyse (160) de ladite image capturée comprend une étape de fourniture de conseils de formulation associés relativement aux éléments anormaux identifiés. Méthode (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant au moins une étape d’analyse en temps réelle, de préférence selon un mode vidéo (image non figée), comprenant : une étape de segmentation de ladite image ; une étape de classification de ladite image ; une étape de mise en évidence d’une région pour attirer l’attention de l’utilisateur ; une étape d’attribution d’un label à ladite région, comme par exemple : cristal, précipité, objet etc. ; Méthode (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant, après l’étape de prédiction (190) de la stabilité dudit échantillon, au moins une étape de génération d’au moins un rapport, par un module de rédaction (290), ledit rapport comprenant au moins ledit score de stabilité. Produit programme d’ordinateur, de préférence enregistré sur un support de mémoire non transitoire, comprenant des instructions, qui lorsqu’elles sont effectuées par au moins l’un parmi un processeur, un ordinateur, exécute la méthode (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes. Support de mémoire non transitoire comprenant au moins produit programme d’ordinateur selon la revendication précédente. Système (200) informatique de prédiction configuré pour exécuter la méthode (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 15, ledit système (200) informatique de prédiction comprenant au moins : une interface de saisie (210) configurée pour permettre à au moins un utilisateur de : Choisir au moins un type de formules ; Fournir au moins une liste d’ingrédients; Un module de sélection (220) configuré pour sélectionner automatiquement au moins un premier modèle d’intelligence artificielle IA1 parmi un premier ensemble de modèles d’intelligences artificielles, ledit premier modèle d’intelligence artificiel IA1 étant configuré pour correspondre à ladite formule choisie ; Un module de supervision (230) configurée pour proposer automatiquement au moins un mode opératoire adapté à ladite formule choisie et/ou audit ingrédients fournis, ledit mode opératoire comprenant au moins une série de points de contrôle, lesdits points de contrôle étant configurés pour déclencher au moins une capture d’image; Un module de capture d’image (240) configuré pour capturer au moins une image d’une partie au moins d’un échantillon, de préférence par microscopie ; Un module d’analyse (250) configuré pour analyser au moins une image capturée, de préférence en temps réelle, via un deuxième modèle d’intelligence artificielle IA2 et pour associer à au moins une image capturée un premier score de qualité; Un module de classification (260) configuré pour classifier au moins une image analysée via un troisième modèle d’intelligence artificielle IA3, ladite troisième intelligence artificielle IA3 ayant été entrainée à partir d’au moins une base de données d’images, ladite étape de classification comprenant au moins : Attribuer au moins un premier score de stabilité audit échantillon de sorte que : Si ledit premier score de stabilité est supérieur ou égal à un seuil prédéterminé, ledit échantillon est classifié comme étant stable ; Si ledit premier score de stabilité est inférieur à un seuil prédéterminé, ledit échantillon est classifié comme étant instable ; Un module de prédiction (270) configuré pour prédire la stabilité de l’échantillon en combinant mathématiquement les premiers scores de stabilité de chaque point de contrôles avec les premiers scores de qualité de chaque point de contrôles de sorte à calculer un score préliminaire de stabilité global. Système (200) informatique de prédiction selon la revendication précédente comprenant un module d’observation (280) configuré pour détecter toute modification dudit échantillon, de préférence sur une période de temps prédéfinie. Système (200) informatique de prédiction selon l’une quelconque des deux revendications précédentes comprenant un module de rédaction (290) configuré pour générer d’au moins un rapport, ledit rapport comprenant au moins ledit score de stabilité.