FR 3160803 A1 20251003 FR 2403166 A 20240328 Procédé et dispositif de génération d’une cartographie représentative d’un jeu de données N-dimensionnelles, et utilisation de ladite cartographie pour l’analyse de la dérive biologique chez un sujet Ce procédé de génération d’une cartographie représentative d’un jeu de données N-dimensionnelles, chaque dimension étant associée à un paramètre physique ou biologique donné d’un sujet, comporte une acquisition dudit jeu de données N-dimensionnelles sous forme de P ensembles de N valeurs, formant des coordonnées de P points dans un sous-espace à N dimensions, et des étapes de : calcul (42) d’un graphe représentant lesdits P points, chaque sommet du graphe correspondant à un premier point dudit sous-espace, et ayant un voisinage comprenant des deuxièmes points, k plus proches voisins du premier point au sens d’une métrique prédéterminée, k étant un entier positif choisi ; pour chaque point dudit sous-espace ayant un sommet associé dans ledit graphe, construction (54) d’une enveloppe convexe associée, englobant les points correspondant aux sommets du voisinage dudit sommet associé, ladite cartographie étant formée par l’union des enveloppes convexes associées aux points du sous-espace. Figure pour l'abrégé : Figure 2 Procédé et dispositif de génération d’une cartographie représentative d’un jeu de données N-dimensionnelles, et utilisation de ladite cartographie pour l’analyse de la dérive biologique chez un sujet La présente invention concerne un procédé et un dispositif de génération d’une cartographie représentative d’un jeu de données N-dimensionnelles, et un programme d’ordinateur associé. L’invention concerne également des utilisations de la cartographie ainsi générée pour l’analyse de la dérive biologique d’au moins un parmi un nombre N supérieur ou égal à deux de paramètres biologiques quantitatifs chez un sujet. Dans de nombreux domaines d’application, par exemple dans la supervision et la maintenance prédictive de systèmes industriels ou le diagnostic basé sur des variables physiologiques, des valeurs de nombreux paramètres sont mesurées. L’exploitation des valeurs des paramètres, par des méthodes d’analyse de données, notamment pour des applications de prévention et d’aide au diagnostic, est un domaine en plein essor. Néanmoins, la plupart des modèles connus se basent, de manière explicite ou implicite, sur des hypothèses de modélisation linéaire de l’espace des données. Tel est le cas par exemple lorsque l’analyse de données utilise la régression linéaire. Cependant, dans de nombreux domaines d’application, les données à analyser, par exemple issues de mesures de divers paramètres physiques ou biologiques, appartiennent en fait à un sous-espace non linéaire. Dans un tel cas, les modèles linéaires et les métriques linéaires classiques ne sont pas applicables, ou alors fournissent un résultat peu précis, voire erroné. En particulier, dans le domaine de la santé, l’analyse de paramètres biologiques chez un sujet est un outil incontournable d’aide au diagnostic d’une pathologie. En effet, il existe des liens plus ou moins directs entre certains paramètres biologiques et des pathologies données, par exemple entre la glycémie et le diabète, le taux de fer et l’anémie, la tension et l’hypertension, la présence d’un pathogène et une infection liée à ce pathogène, vitesse de sédimentation et une infection ou inflammation, etc. . La mesure de certains paramètres biologiques permet ainsi d’orienter ou confirmer un diagnostic. Elle permet également de suivre la réponse d’un patient à un traitement, en suivant l’évolution d’un ou plusieurs paramètre(s) lié(s) à la maladie concernée. L’analyse d’un paramètre biologique consiste généralement à mesurer la valeur de ce paramètre biologique, puis à déterminer si la valeur obtenue est située dans une plage de valeurs de référence définie par une valeur seuil de référence minimum et une valeur seuil de référence maximum. Ainsi, les résultats d’une analyse biologique sont généralement classés en trois catégories : (i) en dessous de la valeur seuil de référence minimum, (ii) entre les valeurs seuil de référence minimum et maximum ou (iii) au-dessus de la valeur seuil de référence maximum. Une valeur se situant à l’intérieur d’une plage de valeurs seuil de référence sera considérée comme « normale ». La « normalité » d’une valeur qui se situe en dehors d’une plage de valeurs seuil de référence est laissée à l’appréciation du praticien, en particulier en fonction de l’écart de cette valeur l’une des valeurs seuil de référence. L’analyse de paramètres biologiques peut également concerner plusieurs paramètres biologiques. Classiquement, chaque paramètre biologique a des valeurs seuil de référence minimum et seuil de référence maximum associées, et l’analyse de plusieurs paramètres biologiques est effectué par comparaison de chacun des paramètres biologiques considérés aux valeurs seuil de référence qui lui sont associées. Si on considère N paramètres biologiques, l’estimation de la normalité revient à vérifier si les valeurs des N paramètres biologiques pour un sujet appartiennent à l’hyper-cube à N dimensions formé à partir des valeurs seuil de référence pour chacun des paramètres. Cependant, une telle analyse ne permet pas de tenir compte d’une éventuelle corrélation entre les paramètres biologiques considérés. L’invention a pour but de remédier aux inconvénients précités, en fournissant un procédé et dispositif de modélisation d’un sous-espace sous-jacent représentatif d’un jeu de données N-dimensionnelles d’un sujet. Une application particulière est l’application à l’analyse in vitro de la dérive biologique d’un ou de plusieurs paramètres biologiques quantitatifs parmi N paramètres biologiques quantitatifs considérés conjointement, pour fournir des méthodes d’analyse biologique plus précises et/ou permettant de détecter plus précocement un ou des paramètres biologiques dont les valeurs correspondent à un état de santé anormal ou potentiellement anormal. A cet effet, l’invention a pour objet un procédé de génération d’une cartographie représentative d’un jeu de données N-dimensionnelles N étant un entier supérieur ou égal à 2, chaque dimension étant associée à un paramètre physique ou biologique donné d’un sujet, le procédé étant mis en œuvre par un processeur d’un dispositif électronique de calcul, le procédé comportant une acquisition dudit jeu de données N-dimensionnelles sous forme de P ensembles de N valeurs, formant des coordonnées de P points dans un sous-espace à N dimensions, P étant un nombre entier supérieur ou égal à deux. Ce procédé comporte en outre des étapes, mises en œuvre par le processeur de calcul, de : calcul d’un graphe représentant lesdits P points, le graphe comportant des sommets et des arêtes, chaque arête reliant entre eux deux sommets, dans lequel pour un sommet donné, l’ensemble de sommets reliés audit sommet par une arête forme un voisinage dudit sommet donné dans le graphe, dans lequel chaque sommet du graphe correspond à un premier point dudit sous-espace, et son voisinage comprend des sommets correspondant à des deuxièmes points dudit sous-espace, les deuxièmes points étant les k plus proches voisins du premier point au sens d’une métrique prédéterminée, k étant un entier positif choisi ; pour chaque point dudit sous-espace ayant un sommet associé dans ledit graphe, construction d’une enveloppe convexe associée, englobant les points correspondant aux sommets du voisinage dudit sommet associé, ladite cartographie étant formée par l’union des enveloppes convexes associées aux points du sous-espace. Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, le procédé de génération d’une cartographie représentative d’un jeu de données N-dimensionnelles comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles. Le procédé comporte en outre un calcul d’au moins une valeur numérique associée chaque enveloppe convexe, la ou chaque valeur numérique étant calculée à partir d’un attribut de l’enveloppe convexe. L’attribut de l’enveloppe convexe est représentatif d’une densité locale de points appartenant à ladite enveloppe convexe. Pour un attribut donné, la valeur numérique est un quantile d’une valeur de l’attribut dans une distribution statistique des valeurs dudit attribut. Le procédé comporte une association d’un poids à chaque arête du graphe, en fonction de la distance, selon ladite métrique, entre les points correspondant aux sommets du graphe reliés par ladite arête. La métrique est la distance euclidienne en N dimensions. L’étape de calcul du graphe comprend une sous-étape de connexion de composants non-connectés, chaque composant étant un sous-graphe, l’étape de connexion comportant un ajout d’une arête entre des sommets appartenant chacun à un composant non-connecté distinct, et un ajout d’un voisin de connexion au voisinage des points correspondants auxdits sommets. L’étape de calcul du graphe comprend une sous-étape de symétrisation des voisinages associés aux P points. Le procédé comporte en outre une identification et mémorisation de points extrêmes de l’union des enveloppes convexes, chaque point extrême étant un point externe d’une desdites enveloppes convexes et qui n’appartient pas à une autre des enveloppes convexes. L’invention concerne également un dispositif de génération d’une cartographie représentative d’un jeu de données N-dimensionnelles, N étant un entier supérieur ou égal à 2, chaque dimension étant associée à un paramètre physique ou biologique donné d’un sujet, le dispositif étant configuré pour acquérir le jeu de données N-dimensionnelles sous forme de P ensembles de N valeurs, formant des coordonnées de P points dans un sous-espace à N dimensions, P étant un nombre entier supérieur ou égal à deux, le dispositif comportant un processeur de calcul configuré pour implémenter : un module de calcul d’un graphe représentant lesdits P points, le graphe comportant des sommets et des arêtes, chaque arête reliant entre eux deux sommets, dans lequel pour un sommet donné, l’ensemble de sommets reliés audit sommet par une arête forme un voisinage dudit sommet donné dans le graphe, dans lequel chaque sommet du graphe correspond à un premier point dudit sous-espace, et son voisinage comprend des sommets correspondant à des deuxièmes points dudit sous-espace, les deuxièmes points étant les k plus proches voisins du premier point au sens d’une métrique prédéterminée, k étant un entier positif choisi ; un module de construction d’enveloppe convexes configuré, pour chaque point dudit sous-espace ayant un sommet associé dans ledit graphe, pour construire une enveloppe convexe associée, englobant les points correspondant aux sommets du voisinage dudit sommet associé, un module de formation de ladite cartographie, ladite cartographie étant formée par l’union des enveloppes convexes associées aux points du sous-espace. L’invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé de génération d’une cartographie représentative d’un jeu de données N-dimensionnelles tel que défini ci-dessus. Selon un autre aspect, l’invention concerne un procédé d’analyse d’une dérive biologique d’au moins parmi un nombre N supérieur ou égal à deux de paramètres biologiques quantitatifs chez un sujet, le procédé comprenant des étapes, mises en œuvre par un processeur de calcul, de : -pour une population de référence formée d’un groupe de P sujets, obtenir des valeurs desdits N paramètres biologiques quantitatifs formant un jeu de données N-dimensionnelles, -générer une cartographie représentative du jeu de données N-dimensionnelles par un procédé de génération de cartographie tel que brièvement décrit ci-dessus, ladite cartographie étant une cartographie de référence associée à la population de référence, et étant représentée sous forme de l’union d’enveloppes convexes de l’espace N-dimensionnel, - obtenir des valeurs des N paramètres biologiques quantitatifs dudit sujet, -déterminer si un point relatif audit sujet de l’espace N-dimensionnel de coordonnées égales aux valeurs des N paramètres biologiques quantitatifs dudit sujet se situe à l’intérieur de l’union d’enveloppes convexes, - si ledit point relatif audit sujet ne se situe pas à l’intérieur de l’union d’enveloppes convexes, en conclure que la combinaison desdits N paramètres biologiques du sujet est anormale au vu des combinaisons desdits N paramètres observées chez les sujets de référence. Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, chaque enveloppe convexe de ladite cartographie a une valeur numérique associée, la valeur numérique étant calculée à partir d’un attribut de l’enveloppe convexe, le procédé d’analyse d’une dérive biologique comportant en outre, si ledit point relatif audit sujet se situe à l’intérieur de l’union d’enveloppes convexes, identifier la ou les enveloppes convexes contenant le point relatif audit sujet, et en déduire un niveau de dérive en fonction de la ou les valeurs numériques associées à la ou les enveloppes contenant le point relatif audit sujet. Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, attribut est représentatif d’une densité de points de l’enveloppe convexe, et un découpage des niveaux de dérive est effectué selon des intervalles de quantiles dudit attribut. Selon un autre aspect, l’invention concerne un dispositif d’analyse d’une dérive biologique d’au moins un parmi un nombre N supérieur ou égal à deux de paramètres biologiques quantitatifs chez un sujet le dispositif d’analyse comprenant un processeur de calcul, configuré pour implémenter des modules configurés pour : -pour une population de référence formée d’un groupe de P sujets, obtenir des valeurs desdits N paramètres biologiques quantitatifs formant un jeu de données N-dimensionnelles, -générer une cartographie représentative du jeu de données N-dimensionnelles par un procédé de génération de cartographie tel que brièvement décrit ci-dessus, ladite cartographie étant une cartographie de référence associée à la population de référence, et étant représentée sous forme de l’union d’enveloppes convexes de l’espace N-dimensionnel, - obtenir des valeurs des N paramètres biologiques quantitatifs dudit sujet, -déterminer si un point relatif audit sujet de l’espace N-dimensionnel de coordonnées égales aux valeurs des N paramètres biologiques quantitatifs dudit sujet se situe à l’intérieur de l’union d’enveloppes convexes, - si ledit point relatif audit sujet ne se situe pas à l’intérieur de l’union d’enveloppes convexes, en conclure que la combinaison desdits N paramètres biologiques du sujet est anormale au vu des combinaisons desdits N paramètres observées chez les sujets de référence- L’invention apparaîtra plus clairement à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins dans lesquels : FIG. 1 la FIG. 1 est un synoptique d’un dispositif de génération d’une cartographie représentative d’un jeu de données N-dimensionnelles et d’un dispositif d’analyse d’une dérive biologique mettant en œuvre la cartographie; FIG. 2 la FIG. 2 est un logigramme des principales étapes d’un procédé de génération d’une cartographie représentative d’un jeu de données N-dimensionnelles selon un mode de réalisation ; FIG. 3 la FIG. 3 représente un exemple de cartographie de données dans un sous-espace à deux dimensions ; FIG. 4 la FIG. 4 est un logigramme des principales étapes d’un procédé d’analyse d’une dérive biologique d’au moins un parmi un nombre N supérieur ou égal à deux de paramètres biologiques quantitatifs chez un sujet. L’invention concerne la génération de cartographie représentative d’un jeu de données N-dimensionnelles, N étant un entier supérieur ou égal à 2, dans le cadre de données représentatives de paramètres physiques ou biologiques d’un sujet, humain ou animal. Le terme cartographie se réfère à une modélisation spatiale du sous-espace N-dimensionnel sous-jacent, également appelé «variété » en mathématiques ou « manifold » en anglais, en fournissant une approximation de sa forme et de ses frontières. Comme il sera décrit plus en détail ci-après, la cartographie est formée d’enveloppes associées à des points du sous-espace N-dimensionnel. Dans le domaine de la santé, l’invention trouve des applications dans la caractérisation in vitro de la dérive biologique d’un sujet à partir d’au moins deux paramètres biologiques quantitatifs. Dans le cadre de telles applications, l’invention comporte une phase de génération d’une cartographie représentative de données N-dimensionnelles dans un sous-espace à N dimensions, chaque dimension étant associée à un paramètre physique ou physiologique. Par exemple, dans le domaine de la santé, la cartographie représente une population de référence. Par « population de référence », appelée également « groupe de référence », on désigne une population d’individus (ou sujets) dans laquelle les paramètres biologiques d’intérêt sont mesurés. Dans un mode de réalisation particulier, la population de référence est par exemple constituée d’individus sains, c’est-à-dire présentant un bon état de santé général. La population de référence comprend un nombre P de sujets, de préférence au moins 50 sujets, de préférence au moins 60 sujets, plus préférentiellement au moins 70 sujets, au moins 80 sujets, au moins 90 sujets, plus préférentiellement encore au moins 100 sujets, au moins 110 sujets, par exemple au moins 120 sujets. Par « paramètre biologique », on désigne ici tout paramètre, quantitatif ou qualitatif, permettant, directement ou indirectement, d’évaluer l’état de santé d’un sujet. Le paramètre biologique est, de préférence, sélectionné dans le groupe consistant en un paramètre sérique, un paramètre infectieux, un paramètre génétique et un paramètre non sérique (tel qu’un paramètre clinique ou un paramètre lié au mode de vie). Les liés au mode de vie sont, de préférence, des paramètres qualitatifs. Les paramètres sériques, génétiques, cliniques, non sériques et infectieux peuvent êtres des paramètres quantitatifs ou qualitatifs. Le paramètre biologique, en particulier le paramètre sérique, infectieux, génétique et certains paramètres non sériques, peut être mesuré dans un échantillon biologique d’un sujet. L’échantillon biologique peut être un échantillon de sang, échantillon d’urine, échantillon de liquide céphalo-rachidien, échantillon de selles ou une biopsie. L’échantillon biologique peut avoir subi une ou plusieurs étapes de traitement préalables avant l’analyse (telles que purification, centrifugation, filtration, précipitation, PCR et/ou RT-PCT). Par « paramètre sérique », on désigne ici un paramètre biologique mesuré dans un échantillon de sang ou un échantillon obtenu à partir d’un échantillon de sang (par exemple, dans du plasma). Le paramètre sérique peut, par exemple, être sélectionné dans le groupe consistant en : le nombre, la concentration et/ou la proportion de cellules sanguines ou de populations de cellules sanguines données : par exemple, le nombre, la concentration et/ou la proportion d’hématies, leucocytes, poly-neutrophiles, poly-éosinophiles, poly-basophiles, monocytes, lymphocytes ou plaquettes, la numération formule sanguine (NFS), la concentration d’hémoglobine, l’hématocrite, i.e. le volume occupé par les hématies dans un volume donné du sang total, les plaquettes, la vitesse de sédimentation, VGM ( Volume Globulaire Moyen ), CGMH ( Concentration Globulaire Moyenne en Hémoglobine ), TCMH ( Teneur Corpusculaire Moyenne en Hémoglobine ), la quantité, concentration et/ou proportion en une enzyme donnée, par exemple la lipasémie, la quantité, concentration et/ou proportion de Phosphatase Alcaline, Gamma GT, transaminase TgO ou transaminase TgP, la quantité, concentration et/ou proportion de lipides, en particulier cholestérol total, cholestérol HDL, cholestérol LDL ou triglycérides, la glycémie, la quantité, concentration et/ou proportion de chlore, acide urique, urée, ou créatinine, une électrophorèse des protides, en particulier la quantité, concentration et/ou proportion en Protides totaux, albumine, alpha 1 globuline, alpha 2 globuline, beta 1 globuline, beta 2 globuline et/ou gamma globuline, le profil protéique , en particulier la quantité, concentration et/ou proportion en protéines sériques, telles que IgA, IgG, IgM et/ou IgE, un ionogramme, en particulier la quantité, concentration et/ou proportion en un ou plusieurs ions, tels que sodium, potassium, calcium, magnésium, chlore, et/ou bicarbonate, par exemple dans le plasma sanguin , la quantité, concentration et/ou proportion en une ou plusieurs hormones, ou le groupe sanguin (par exemple le groupe sanguin ABO). Les inventeurs ont noté que lorsqu’une pluralité de paramètres biologiques quantitatifs est prise en considération, au moins certains des paramètres étant corrélés, l’évaluation de la normalité par analyse de la valeur prise par chacun des paramètres biologiques pris indépendamment, par rapport aux valeurs seuil de référence minimum et maximum associées, n’est pas satisfaisante. La génération d’une cartographie d’un jeu de données N-dimensionnelles permet de représenter les valeurs des paramètres biologiques d’une population de référence et de généraliser la « normalité » par l’appartenance ou non d’un ensemble de valeurs des N paramètres biologiques considérés d’un sujet à la cartographie représentée sous forme d’une union d’enveloppes convexes. La FIG. 1 représente un dispositif 2 de génération d’une cartographie représentative d’un jeu de données N-dimensionnelles et d’analyse d’une dérive biologique d’un sujet. Le dispositif 2 est un dispositif électronique programmable, par exemple un ordinateur ou une pluralité d’ordinateur connectés entre eux. Le dispositif 2 comporte une interface utilisateur 4, comportant une interface d’entrée/sortie (ou « input/output » en anglais) 6 et un écran d’affichage 8, permettant de présenter des résultats et de recevoir des commandes et données d’un utilisateur. En variante, l’interface utilisateur 4 est un écran tactile qui regroupe alors les fonctionnalités d’interface d’entrée/sortie et d’écran d’affichage. Le dispositif 2 comporte en outre un processeur de calcul 10, une unité de mémoire électronique 12, et un module de communication 16 configuré pour se connecter à un réseau de communication en utilisant un protocole de communication. Les divers éléments 4, 10, 12, 16 sont configurés pour communiquer entre eux via un bus de communication de données 15. Le processeur de calcul 10 est configuré pour mettre en œuvre : - un module 20 d’acquisition d’un jeu de données N-dimensionnelles formant des coordonnées de P points dans un sous-espace à N dimensions, - un module 22 de calcul d’un graphe représentant les P points, - un module 24 de construction d’une enveloppe convexe associée à chacun des P points, - un module 26 de formation et représentation d’une cartographie 30 du jeu de données N-dimensionnelles, la cartographie 30 du jeu de données N-dimensionnelles étant formée par l’union des enveloppes convexes ainsi construites ; -optionnellement, un module 28 d’utilisation de la cartographie 30 pour l’analyse de la dérive biologique d’un sujet. Une représentation de la cartographie 30 est mémorisée dans l’unité de mémoire électronique 12. Optionnellement, le module 26 réalise également un calcul et une association d’au moins une valeur numérique à chaque enveloppe convexe. De préférence, les valeurs numériques associées aux enveloppes convexes sont également mémorisées dans l’unité de mémoire électronique 12. Un dispositif électronique programmable 2 comportant un module 28 d’utilisation de la cartographie 30 pour l’analyse de la dérive biologique d’un sujet est un dispositif d’analyse de la dérive biologique d’au moins un parmi un nombre N supérieur à 2 de paramètres biologiques quantitatifs chez un sujet. Dans un mode de réalisation, les modules 20, 22, 24, 26 sont réalisés sous forme d’instructions logicielles formant un programme d’ordinateur, qui, lorsqu’il est exécuté par un dispositif électronique programmable, met en œuvre un procédé de génération d’une cartographie représentative d’un jeu de données N-dimensionnelles tel que décrit. Dans un mode de réalisation, les modules 20, 22, 24, 26, 28 sont réalisés sous forme d’instructions logicielles formant un programme d’ordinateur, qui, lorsqu’il est exécuté par un dispositif électronique programmable, met en œuvre un procédé d’analyse d’une dérive biologique d’au moins un parmi un nombre N supérieur ou égal à deux de paramètres biologiques quantitatifs chez un sujet tel que décrit. En variante non représentée, les modules 20, 22, 24, 26, 28 sont réalisés chacun sous forme de composants logiques programmables, tels que des FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), des microprocesseurs, des composants GPGPU (de l’anglais General-purpose processing on graphics processing ), ou encore de circuits intégrés dédiés, tels que des ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ). Le programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles est en outre apte à être enregistré sur un support d’enregistrement d’informations, non-transitoire et lisible par ordinateur. Ce support lisible par ordinateur est par exemple, un médium apte à mémoriser les instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, ce support est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non-volatile (par exemple EPROM, EEPROM, FLASH, NVRAM), une carte magnétique ou une carte optique. En référence à la FIG. 2 on décrit les principales étapes de génération d’une cartographie représentative d’un jeu de données N-dimensionnelles, N étant un entier supérieur ou égal à 2, chaque dimension étant associée à un paramètre physique ou biologique d’un sujet (humain ou animal), préalablement défini en fonction de l’utilisation envisagée. Le procédé comprend une étape 40 d’acquisition de P ensembles de N valeurs, P étant un nombre entier supérieur ou égal à 2. Par exemple, P est supérieur ou égal à 50, chaque ensemble de N valeurs étant représentatif des valeurs des paramètres biologiques considérés pour un sujet d’une population de référence. Chaque ensemble de N valeurs forme des coordonnées d’un point du sous-espace N-dimensionnel considéré, appelé ci-après point initial. Le procédé comprend en outre une étape 42 de calcul d’un graphe représentant les P points initiaux. Un graphe est une structure de données comportant des sommets et des arêtes, chaque arête reliant entre eux deux sommets. L’étape 42 de calcul d’un graphe comporte plusieurs sous-étapes décrites ci-après. L’étape 42 comprend une sous-étape 44 d’initialisation du graphe, chaque point initial étant associé à un sommet du graphe. Elle comprend également une sous-étape 46 de détermination, pour chaque point initial, dit premier point, d’un voisinage formé des k deuxièmes points, appelés voisins ou points voisins, les plus proches du premier point au sens d’une métrique prédéterminée, également appelée première métrique, par exemple de la métrique euclidienne dans l’espace , et de liaison par une arête entre le sommet associé au premier point et chaque sommet associé à un deuxième point du voisinage. Le nombre k est un entier prédéterminé, par exemple supérieur ou égal à 1, préférentiellement supérieur ou égal à 10, k étant inférieur ou égal à P. De plus, un poids est associé à chaque arête (étape 48), le poids étant égal à la distance selon la première métrique (e.g. distance euclidienne) entre les deux points associés aux sommets reliés par l’arête. Une deuxième métrique est définie pour estimer la distance entre points du sous-espace N-dimensionnel, qui est une métrique associée au graphe : la distance entre deux points selon cette deuxième métrique est égale à la plus petite somme des poids associés aux arêtes reliant les sommets correspondants aux deux points dans le graphe. L’étape 42 comprend ensuite une sous-étape 50 de symétrisation, consistant à ajouter des arêtes de liaison, le cas échéant, de manière à assurer que si un point A fait partie du voisinage d’un point B, le point B fait également partie du voisinage du point A. Ainsi, le cas échéant, un ou plusieurs points supplémentaires sont ajoutés au voisinage d’un premier point donné à l’étape de symétrisation. Pour chaque point, à l’issue de la sous-étape 50 de symétrisation, le voisinage associé est mémorisé, ce voisinage comportant les voisins « naturels » (les k plus proches voisins), ainsi que, le cas échéant, les voisins forcés obtenus par symétrie. Enfin, l’étape 42 comprend une étape 52 de connexion, le cas échéant, de sous-graphes qui sont non connectés par des arêtes. Si le graphe obtenu est composé de C composants, chaque composant étant un graphe de points connectés par des arrêtes, identifiable par un algorithme de parcours en profondeur. En d’autres termes, un composant C est un sous-ensemble de points du graphe tels qu’il est possible de relier n’importe quels deux points de C par un chemin reliant une ou plusieurs arêtes. Si C est strictement supérieur à 1, alors le graphe formé est un graphe non-connecté, et le processus suivant mis en œuvre à l’étape de connexion 52 permet de connecter les C composants en minimisant la somme des poids des arêtes ajoutées : S1- association à chaque composant d’un identifiant étant un nombre entier ; S2-calcul et mémorisation de la distance, selon la première métrique prédéfinie (e.g. la distance euclidienne), de chaque paire de points situés dans des composants différents et pour chaque paire de composants différents, mémorisation du couple de points avec la plus petite distance ; S3 -connexion des deux composants ayant la distance minimale, via l’arête liant le points du couple de points ayant la plus petite distance ; S4 -mise à jour des identifiants des composantes de sorte que les deux composants qui viennent d'être connectés aient le même identifiant ; S5 -réitération des étapes 3 et 4 jusqu'à ce que toutes les composantes aient le même identifiant. Un total de –C-1 itérations est nécessaire pour obtenir un seul composant connecté restant (i.e. graphe connecté). Ainsi, à l’issue de l’étape 52 de connexion, un graphe totalement connecté est obtenu, et certains des voisinages sont enrichis d’un voisin supplémentaire dit voisin connecteur. Au final, le graphe construit représente l’ensemble de P points initiaux, et chaque sommet du graphe est connecté à tous les autres sommets du graphe en parcourant les arêtes du graphe. En d’autres termes, tous les sommets sont connectés via une ou plusieurs arêtes du graphe. En d’autres termes, à l’issue de l’étape 42, chaque point initial dit premier point est associé à un premier sommet du graphe, et a des deuxièmes points voisins, les deuxièmes points voisins étant les points initiaux associés à des deuxièmes sommets, chaque deuxième sommet étant relié au premier sommet par une arête. Le voisinage d’un premier point, associé à un sommet du graphe, est formé des deuxièmes points, dont les sommets associés sont connectés directement (par une seule arête) au premier sommet. Ce voisinage est mémorisé pour chaque premier point. Le voisinage d’un premier point donné comporte au moins les points qui sont ses k plus proches voisins (nommés voisins naturels), mais peut également comporter un ou plusieurs points issus de la symétrisation (nommés voisins forcés), et un ou plusieurs points issus de l’étape de connexion (nommés voisins connecteurs). Le procédé comprend alors une étape 54 de calcul (ou construction), pour chaque point initial ayant du sommet associé dans le graphe, d’une enveloppe convexe associée, construite à partir des points correspondant aux sommets des voisins naturels dudit sommet associé. La cartographie représentative du jeu de données initial est alors formée par l’union des enveloppes convexes calculées. Selon une première variante, l’enveloppe convexe est construite sur les voisins naturels. Selon une deuxième variante, l’enveloppe convexe est construite sur les voisins naturels et les voisins forcés. Selon une troisième variante, l’enveloppe convexe est construite sur les voisins naturels, les voisins forcés et les voisins connecteurs. Dans un mode de réalisation, le calcul des enveloppes convexes d’un ensemble de points P est effectué via une implémentation de l’algorithme connu sous le nom de « QUICKHULL ALGORITHM », décrit notamment dans l’article « The Quickhull Algorithm for Convex Hulls » de C. Bradford Barber et al, publié dans ACM Transactions on Mathematical Software, vol. 22, pp 469-483 et disponible à l’adresse suivante : https://dl.acm.org/doi/10.1145/235815.235821. Par exemple, des fonctions programmées pour le traitement des enveloppes convexes sont utilisées. Le procédé comporte, pour chaque enveloppe convexe, la mémorisation des différentes faces de l’enveloppe convexe (qui forme un polytope) et les R points, parmi les points du voisinage, situés à la surface de l’enveloppe convexe. De manière connue, pour vérifier si un point se trouve à l'intérieur d'une enveloppe convexe, il convient vérifier si le point donné peut être exprimé comme une combinaison linéaire des S sommets {p1,…,pS} de l'enveloppe convexe, de telle sorte que les coefficients de la combinaison linéaire soient tous positifs et que leur somme soit égale à un. Autrement dit : les éléments appartenant à une enveloppe convexe dont les sommets sont un ensemble de S points sont les points x que l’on peut écrire sous la forme : Où les coefficients λ i sont des réels positifs tels que : L’union des enveloppes convexes calculées forme une cartographie de l’espace des données N-dimensionnelles. Le procédé comporte en outre une identification 56 des points extrêmes, c’est à la surface de l’union des enveloppes convexes. Un point appartenant à une enveloppe convexe peut-être situé en son intérieur, ou à la surface de cette enveloppe convexe. Un point est à la surface d’une enveloppe convexe s’il appartient à une des faces de cette enveloppe convexe. Un point est extrême, et donc considéré à la surface de l’union des enveloppes convexes, s’il est à la surface de toutes les enveloppes convexes auxquelles il appartient. Les points extrêmes sont mémorisés, ce qui permet de caractériser le contour de la cartographie calculée. De plus le procédé comporte un calcul 58 et une mémorisation d’au moins une valeur numérique associée à chaque enveloppe convexe. Par exemple, la valeur numérique est un quantile statistique d’un attribut associé à l’enveloppe convexe dans la distribution de cet attribut. L’attribut est par exemple le volume de l’enveloppe convexe, calculé par un algorithme tel que « QUICKHULL ALGORITHM » mentionné ci-dessus. Selon une variante, l’attribut est la distance moyenne selon la première métrique (e.g. distance euclidienne) entre le point initial pour lequel l’enveloppe convexe a été calculée et ses k plus proches voisins. Avantageusement, ces attributs traduisent une densité locale de points. Dans un mode de réalisation, une valeur de l’attribut choisi est calculée pour chaque enveloppe convexe. La distribution des valeurs obtenues permet d’associer un rang statistique à chacune d’entre elles puis un quantile en divisant ce rang par le nombre de valeurs dans la distribution. En statistiques, le rang q d'un échantillon statistique est égal à la q -ième plus petite valeur. Le rang d’une valeur par rapport à un ensemble de valeurs correspond à l’indice de celle-ci dans une suite ordonnée de manière croissante de ces valeurs. Les quantiles faibles de volume d’enveloppe convexe, ou de distances moyennes au k-plus-proches voisins seront alors associés à une forte densité et les quantiles élevés à des densités faibles. De préférence, suite à la construction de la cartographie, sont mémorisés : l’ensemble des enveloppes convexes ; les faces constituant chaque enveloppe convexes ; les sommets de chaque enveloppes convexes ; une ou plusieurs valeurs numériques associées, i.e. les valeurs de différents attributs (volume, distance au plus proche voisin, densité locale de points, aire de la surface de l’enveloppe ou tout attribut relatif à l’enveloppe), les voisins de chaque point : voisins naturels (k plus proches voisin) voisins forcés par symétrisation, voisins connecteurs le graphe des plus proches voisins tel que décrit ci-dessus : ses sommets ses arêtes et leurs poids associés l’ensemble des points extrêmes, suite au calcul des points extrêmes. la distribution et les quantiles de l’attribut associé à chaque enveloppe convexe. En référence à la FIG. 3 , à titre d’exemple simplifié non-limitatif, est illustrée une cartographie de données à 2 dimensions (N=2). Les points indiqués par des ronds correspondent aux points initiaux de la population de référence et forment un nuage de points, représentés dans l’espace bi-dimensionnel des paramètres « hémoglobine » (en g/L) et « albumine » (en mmol/L). Chacun des paramètres a des valeurs seuil de référence minimum et maximum associées, qui sont illustrées sur la figure, à savoir V1_m et V1_M pour l’albumine, et V2_m et V2_M pour l’hémoglobine. La cartographie Carto obtenue est illustrée schématiquement, délimitée par un contour en trait pointillé sur la FIG. 3 . De plus, trois enveloppes convexes EC_1, EC_2, EC_3, associés à des points initiaux A, B, C respectifs sont représentées. Les points S1, S2, S3 sont des points correspondant à des mesures effectuées pour des sujets distincts pour lesquels l’éventuelle dérive biologique des paramètres « albumine » et « hémoglobine » est à estimer. Considérer les paramètres biologiques indépendamment revient à décider que dès l’instant où les valeurs des paramètres biologiques d’un sujet se trouvent à l’intérieur du rectangle correspondant aux valeurs seuil respectives associées à ces deux paramètres (rectangle représenté à la FIG. 3 ), le sujet est « normal » au vu de la population de référence. Le point S1 correspond à une valeur d’albumine comprise entre V1_m et V1_M, mais une valeur d’hémoglobine supérieure à V2_M. Les points S2 et S3 correspondent tous deux à des valeurs d’albumine comprise entre V1_m et V1_M et d’hémoglobine comprise entre V2_m et V2_M. Selon l’interprétation indépendante des paramètres (i.e. les paramètres hémoglobine et albumine pris séparément), le point S1 n’est pas considéré « normal », mais les points S2 et S3 sont normaux. Cependant, au vu de la répartition des points initiaux, en utilisant la cartographie Carto générée par le procédé décrit, on considérera que le point S2 n’est pas « normal », ou en d’autres termes est en dehors des valeurs seuil de référence, car les valeurs des paramètres pour ce sujet S2 sont à l’extérieur de l’union d’enveloppes convexes calculée à partir des points initiaux, et cela même s’il est situé dans la plage admissible de chacune des valeurs seuil de référence. Le point S3 se trouve à l’intérieur de l’une des enveloppes convexes calculées, donc il est considéré comme « normal » au vu de l’union des enveloppes convexes, donc de la cartographie globale représentative de la population de référence. Une dérive pourra néanmoins être constatée pour le point S3, et un niveau de dérive calculé en fonction de la valeur numérique associée à l’enveloppe convexe à laquelle appartient le point S3, comme expliqué plus en détail ci-après. Il est à noter que grâce à l’utilisation de la cartographie, la représentation des paramètres de la population de référence est bien plus précise que lorsqu’on considère les paramètres biologiques indépendamment. Un procédé d’analyse d’une dérive biologique d’au moins un de N paramètres biologiques quantitatifs chez un sujet, le nombre N étant supérieur ou égal à deux, est décrit en référence à la FIG. 4 . Le procédé comprend une étape 60 de génération de la cartographie représentation d’une population de référence pour les N paramètres biologiques quantitatifs considérés, sous forme d’une union d’enveloppes convexes, en mettant en œuvre le procédé décrit ci-dessus. Par exemple, une telle cartographie est générée lors d’une étape préalable et mémorisée dans une mémoire du dispositif électronique programmable mettant en œuvre le procédé ou dans une base de données stockée sur un serveur distant. Le procédé comprend également l’obtention 62 des valeurs des N paramètres biologiques pour un sujet considéré à un instant temporel Ti donné : Ces valeurs sont fournies au dispositif électronique programmable. Ensuite, il est déterminé (étape 64) si un point p(V i ) de l’espace N-dimensionnel de coordonnées égales aux valeurs des N paramètres biologiques quantitatifs du sujet se situe à l’intérieur de l’union d’enveloppes convexes. Dans un mode de réalisation, à l’étape 64 il est vérifié s’il existe une enveloppe convexe qui contient le point p(Vi). Si une ou plusieurs enveloppes convexes contiennent le point p(Vi), le point est considéré comme ayant des valeurs normales. L’étape 64 est alors suivie d’une étape 70 lors de laquelle l’enveloppe convexe C m à laquelle appartient le point p(Vi) est identifiée et la valeur numérique Val(C m ) associée à l’enveloppe convexe C m est obtenue. Si p(Vi) est contenu par plusieurs enveloppes convexes, p(Vi) est identifiée à la plus petite valeur associée aux enveloppes convexes obtenues. La valeur numérique Val(C m ) associée au point p(Vi) permet de lui attribuer un niveau de dérive (étape 72). Plus le point est situé dans une zone à faible densité, plus il est considéré en dérive. Dans un mode de réalisation, un découpage des niveaux de dérive est effectué selon des intervalles de quantiles de volumes d’enveloppes convexes ou de distance moyenne aux k proches voisins, deux attributs inversement corrélés à la densité. L’optimum (ou absence de dérive) est défini pour des valeurs d’attribut associées à un quantile situé dans un premier intervalle [0 ; X1], avec par exemple X1=68.26. Une dérive (ou premier niveau de dérive) est définie pour des valeurs d’attribut associées à un quantile situé dans un deuxième intervalle [X1 ; X2], avec par exemple X2=95.44. Une dérive importante (ou deuxième niveau de dérive) est définie pour des valeurs d’attribut associées à un quantile situé dans l’intervalle [X2 ; X3] avec X3=99.7. Une dérive très importante (ou troisième niveau de dérive) est définie pour des valeurs d’attribut associées à un quantile situé dans l’intervalle [X3 ; 100 ]. Par exemple, en se référant à la FIG. 3 , en supposant que la valeur numérique des enveloppes convexes est associée à leur volume, si p(Vi) est situé dans l’enveloppe convexe du point A, dont l’enveloppe convexe associée à un faible volume, et donc un quantile associé situé dans l’intervalle [0 ; 68.26], p(Vi) est considéré comme étant à l’optimum (absence de dérive). Si p(Vi) est situé dans l’enveloppe convexe du point B dont l’enveloppe convexe associée à un volume dont le quantile est dans l’intervalle [68.26 ; 95.44], il est considéré comme ayant une dérive de premier niveau de dérive. Si p(Vi) est situé dans l’enveloppe convexe du point C dont l’enveloppe convexe associée à un volume plus important (supérieur aux volumes respectifs des enveloppes convexes associées aux points A et B) et donc un quantile associé dans l’intervalle [95.44 ; 99.7]; le point p(Vi) est considéré comme ayant une dérive importante (deuxième niveau de dérive), car le quantile du volume est très élevé. Ainsi, lorsque la valeur numérique associée à chaque enveloppe convexe est représentative de la distribution statistique des points de la population de référence, plus le point p(Vi) se situe dans une zone dense, plus il est considéré « normal » (en d’autres termes le niveau de dérive est faible, voire nul et donc le point est à l’optimum), et plus il se situe dans une zone de faible densité, plus le niveau de dérive est élevé. Si aucune des enveloppes convexes ne contient le point p(Vi), alors le point est considéré comme anormal au vu de la population de référence approximée par l’union des enveloppes convexes, et donc probablement pathologique. Il est alors prévu de calculer une distance entre le point p(Vi) et l’union des enveloppes convexes et de mémoriser cette distance (étape 66). Optionnellement une alerte est levée (étape 68) pour indiquer la présence des valeurs de paramètres en dehors de la cartographie de la population de référence et/ou le niveau de dérive calculé. La valeur de la distance calculée à l’étape 66 est optionnellement transmise et/ou affichée lors de la levée d’alerte. Selon un mode de réalisation, il est envisagé de répéter le procédé pour un même sujet afin de suivre l’évolution dans le temps des valeurs des paramètres biologiques considérés, ou en d’autres termes, la trajectoire des points successifs dont les coordonnées sont les valeurs des paramètres biologiques considérés pour le sujet à des instants temporels Ti décalés. Cela permet alors d’ajouter une dimension temporelle, et de calculer une tendance dans le temps. L’utilisation de la cartographie des N paramètres biologiques d’une population de référence saine permet de réaliser un diagnostic in vitro d’une maladie en fonction de l’appartenance des valeurs des paramètres biologiques considérés d’un sujet, à un instant temporel ou à une succession d’instants temporels décalés, à un sous-espace N-dimensionnel représentatif de la population de référence saine. Lorsqu’une dérive potentielle des valeurs des paramètres biologiques considérés du sujet est constatée, le diagnostic d’une maladie ou d’un risque de souffrir d’une maladie associée aux N paramètres biologiques est posé. Procédé de génération d’une cartographie représentative d’un jeu de données N-dimensionnelles, N étant un entier supérieur ou égal à 2, chaque dimension étant associée à un paramètre physique ou biologique donné d’un sujet, le procédé étant mis en œuvre par un processeur d’un dispositif électronique de calcul, le procédé comportant une acquisition dudit jeu de données N-dimensionnelles sous forme de P ensembles de N valeurs, formant des coordonnées de P points dans un sous-espace à N dimensions, P étant un nombre entier supérieur ou égal à deux, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte en outre des étapes, mises en œuvre par le processeur de calcul, de : calcul (42) d’un graphe représentant lesdits P points, le graphe comportant des sommets et des arêtes, chaque arête reliant entre eux deux sommets, dans lequel pour un sommet donné, l’ensemble de sommets reliés audit sommet par une arête forme un voisinage dudit sommet donné dans le graphe, dans lequel chaque sommet du graphe correspond à un premier point dudit sous-espace, et son voisinage comprend des sommets correspondant à des deuxièmes points dudit sous-espace, les deuxièmes points étant les k plus proches voisins du premier point au sens d’une métrique prédéterminée, k étant un entier positif choisi ; pour chaque point dudit sous-espace ayant un sommet associé dans ledit graphe, construction (54) d’une enveloppe convexe associée, englobant les points correspondant aux sommets du voisinage dudit sommet associé, ladite cartographie (30) étant formée par l’union des enveloppes convexes associées aux points du sous-espace. Procédé selon la revendication 1, comportant en outre un calcul (58) d’au moins une valeur numérique associée chaque enveloppe convexe, la ou chaque valeur numérique étant calculée à partir d’un attribut de l’enveloppe convexe. Procédé selon la revendication 2, dans lequel ledit attribut de l’enveloppe convexe est représentatif d’une densité locale de points appartenant à ladite enveloppe convexe. Procédé selon l’une des revendications 2 ou 3, dans lequel, pour un attribut donné, la valeur numérique est un quantile d’une valeur de l’attribut dans une distribution statistique des valeurs dudit attribut. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, comportant une association (48) d’un poids à chaque arête du graphe, en fonction de la distance, selon ladite métrique, entre les points correspondant aux sommets du graphe reliés par ladite arête. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel ladite métrique est la distance euclidienne en N dimensions. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel l’étape de calcul (42) du graphe comprend une sous-étape de connexion (52) /de composants non-connectés, chaque composant étant un sous-graphe, l’étape de connexion (52) comportant un ajout d’une arête entre des sommets appartenant chacun à un composant non-connecté distinct, et un ajout d’un voisin de connexion au voisinage des points correspondants auxdits sommets. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel l’étape de calcul du graphe comprend une sous-étape de symétrisation (50) des voisinages associés aux P points. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, comportant en outre une identification (56) et mémorisation de points extrêmes de l’union des enveloppes convexes, chaque point extrême étant un point externe d’une desdites enveloppes convexes et qui n’appartient pas à une autre des enveloppes convexes. Dispositif de génération d’une cartographie représentative d’un jeu de données N-dimensionnelles, N étant un entier supérieur ou égal à 2, chaque dimension étant associée à un paramètre physique ou biologique donné d’un sujet, le dispositif étant configuré pour acquérir le jeu de données N-dimensionnelles sous forme de P ensembles de N valeurs, formant des coordonnées de P points dans un sous-espace à N dimensions, P étant un nombre entier supérieur ou égal à deux, le dispositif comportant un processeur de calcul configuré pour implémenter : un module (22) de calcul d’un graphe représentant lesdits P points, le graphe comportant des sommets et des arêtes, chaque arête reliant entre eux deux sommets, dans lequel pour un sommet donné, l’ensemble de sommets reliés audit sommet par une arête forme un voisinage dudit sommet donné dans le graphe, dans lequel chaque sommet du graphe correspond à un premier point dudit sous-espace, et son voisinage comprend des sommets correspondant à des deuxièmes points dudit sous-espace, les deuxièmes points étant les k plus proches voisins du premier point au sens d’une métrique prédéterminée, k étant un entier positif choisi ; un module (26) de construction d’enveloppes convexes configuré, pour chaque point dudit sous-espace ayant un sommet associé dans ledit graphe, pour construire une enveloppe convexe associée, englobant les points correspondant aux sommets du voisinage dudit sommet associé, un module (26) de formation de ladite cartographie (30), ladite cartographie (30) étant formée par l’union des enveloppes convexes associées aux points du sous-espace. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un dispositif électronique programmable, mettent en œuvre un procédé de génération d’une cartographie représentative d’un jeu de données N-dimensionnelles conforme aux revendications 1 à 9. Procédé d’analyse d’une dérive biologique d’au moins un parmi un nombre N supérieur ou égal à deux de paramètres biologiques quantitatifs chez un sujet, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend des étapes, mises en œuvre par un processeur de calcul, de : -pour une population de référence formée d’un groupe de P sujets, obtenir des valeurs desdits N paramètres biologiques quantitatifs formant un jeu de données N-dimensionnelles, -générer (60) une cartographie représentative du jeu de données N-dimensionnelles par un procédé conforme aux revendications 1 à 9, ladite cartographie étant une cartographie de référence associée à la population de référence, et étant représentée sous forme de l’union d’enveloppes convexes de l’espace N-dimensionnel, - obtenir (62) des valeurs des N paramètres biologiques quantitatifs dudit sujet, -déterminer (64) si un point relatif audit sujet de l’espace N-dimensionnel de coordonnées égales aux valeurs des N paramètres biologiques quantitatifs dudit sujet se situe à l’intérieur de l’union d’enveloppes convexes, - si ledit point relatif audit sujet ne se situe pas à l’intérieur de l’union d’enveloppes convexes, en conclure que la combinaison desdits N paramètres biologiques du sujet est anormale au vu des combinaisons desdits N paramètres observées chez les sujets de référence. Procédé d’analyse d’une dérive biologique selon la revendication 12, dans lequel chaque enveloppe convexe de ladite cartographie a une valeur numérique associée, la valeur numérique étant calculée à partir d’un attribut de l’enveloppe convexe, le procédé comportant en outre, si ledit point relatif audit sujet se situe à l’intérieur de l’union d’enveloppes convexes, identifier (70) la ou les enveloppes convexes contenant le point relatif audit sujet, et en déduire (72) un niveau de dérive en fonction de la ou les valeurs numériques associées à la ou les enveloppes contenant le point relatif audit sujet. Procédé d’analyse d’une dérive biologique selon la revendication 13, dans lequel ledit attribut est représentatif d’une densité de points de l’enveloppe convexe, et dans lequel un découpage des niveaux de dérive est effectué selon des intervalles de quantiles dudit attribut. Dispositif d’analyse d’une dérive biologique d’au moins un parmi un nombre N supérieur ou égal à deux de paramètres biologiques quantitatifs chez un sujet le dispositif d’analyse comprenant un processeur de calcul, configuré pour implémenter des modules configurés pour : -pour une population de référence formée d’un groupe de P sujets, obtenir des valeurs desdits N paramètres biologiques quantitatifs formant un jeu de données N-dimensionnelles, -générer une cartographie représentative du jeu de données N-dimensionnelles par un procédé conforme aux revendications 1 à 9, ladite cartographie étant une cartographie de référence associée à la population de référence, et étant représentée sous forme de l’union d’enveloppes convexes de l’espace N-dimensionnel, - obtenir des valeurs des N paramètres biologiques quantitatifs dudit sujet, -déterminer si un point relatif audit sujet de l’espace N-dimensionnel de coordonnées égales aux valeurs des N paramètres biologiques quantitatifs dudit sujet se situe à l’intérieur de l’union d’enveloppes convexes, - si ledit point relatif audit sujet ne se situe pas à l’intérieur de l’union d’enveloppes convexes, en conclure que la combinaison desdits N paramètres biologiques du sujet est anormale au vu des combinaisons desdits N paramètres observées chez les sujets de référence.