FR 3164554 A1 20260116 FR 2407748 A 20240715 Procédé de génération d’un ensemble de données de fabrication permettant de fabriquer une composition cosmétique et dispositifs associés La présente invention concerne un procédé de génération d’un ensemble de données de fabrication d’une composition cosmétique susceptible de respecter au moins un critère d’acceptabilité, ledit procédé comprenant une étape de : - obtention d’un ensemble à compléter et éventuellement d’au moins un paramètre de contrainte à respecter par la composition chimique, et - application d’une technique sur l’ensemble à compléter et éventuellement l’au moins un paramètre de contrainte pour obtenir un ensemble complété, la technique comportant l’emploi d’au moins un modèle d’apprentissage automatique, l’au moins un modèle d’apprentissage automatique étant propre à compléter un ensemble à compléter. Figure pour l'abrégé : figure 2 Procédé de génération d’un ensemble de données de fabrication permettant de fabriquer une composition cosmétique et dispositifs associés DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION La présente invention concerne un procédé de génération d’un ensemble de données de fabrication permettant la formulation, la préparation et/ou la fabrication d’une composition cosmétique. Elle se rapporte également à un procédé de fabrication d’une composition cosmétique. Elle concerne également les dispositifs impliqués dans les procédés précédents. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION La formulation de compositions cosmétiques respectueuses de l’environnement, c’est-à-dire dont la conception et le développement tiennent compte des enjeux environnementaux, devient une préoccupation majeure pour contribuer à relever les défis planétaires. Il se révèle donc essentiel de proposer des compositions et/ou des procédés de préparation et/ou des matières premières plus durables permettant ainsi de répondre à ces enjeux environnementaux. En particulier, dans ce contexte, il devient important de remplacer certains matériaux par des alternatives présentant une meilleure empreinte environnementale notamment en réduisant l'emploi de matières premières issues de la pétrochimie. Un objectif est de proposer des matériaux éco-responsables notamment issus de la chimie verte afin de limiter l'impact environnemental de la composition (et de manière complémentaire de son packaging primaire et/ou secondaire) de sa fabrication à sa fin de vie en particulier grâce à des matériaux avec un bon profil de biodégradabilité et/ou issus de sources renouvelables. La formulation de nouvelles compositions cosmétiques peut également être la conséquence de nouvelles réglementations. A titre d’exemple, comme suite à des directives européennes de 2015, il a été interdit de produire du rouge à lèvre ou du vernis à ongles contenant du nitrate de cobalt. La reformulation peut aussi être nécessitée par le fait qu’une matière première peut être acceptable dans une législation mais pas dans une autre. De manière plus large, il peut être également souhaitable de modifier une composition cosmétique dans un but d’optimisation de son coût de fabrication, d’optimisation de son industrialisation, voire en fonction de la disponibilité des ingrédients la composant. Il peut être également souhaitable de la modifier pour améliorer et faire évoluer ses propriétés auprès des consommateurs. Elle peut aussi être utile lorsqu’il s’agit de pouvoir assurer la disponibilité d’ingrédients ou de matières premières de certaines compositions cosmétiques. Il existe donc un besoin pour un procédé qui soit de mise en œuvre aisée et qui permet de générer un ensemble de données de fabrication d’une composition cosmétique répondant à un contexte spécifique, notamment une empreinte environnementale réduite. A cet effet, la description a pour objet un procédé de génération d’un ensemble de données de fabrication, l’ensemble de données de fabrication comportant des données de fabrication d’une composition cosmétique susceptible de respecter au moins un critère d’acceptabilité, ledit procédé étant mis en œuvre par un dispositif de calcul et comprenant une phase d’inférence, la phase d’inférence comprenant une étape de : obtention d’un ensemble à compléter, l’ensemble comprenant de données de fabrication d’une composition cosmétique, et éventuellement d’au moins un paramètre de contrainte à respecter par la composition chimique, et application d’une technique sur l’ensemble à compléter et éventuellement l’au moins un paramètre de contrainte pour obtenir un ensemble complété, l’ensemble complété comprenant des données de fabrication d’une composition cosmétique susceptibles de respecter ledit au moins un critère d’acceptabilité, la technique comportant l’emploi d’au moins un modèle d’apprentissage automatique, l’au moins un modèle d’apprentissage automatique étant propre à compléter un ensemble à compléter. Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, le procédé de génération comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : le modèle d’apprentissage a été entraîné pour compléter un ensemble à compléter avec un apprentissage sur au moins une base de données rassemblant des compositions cosmétiques respectant ledit au moins un critère d’acceptabilité et éventuellement des compositions cosmétiques ne respectant pas ledit au moins un critère d’acceptabilité. le procédé comporte, en outre, une phase d’entraînement du modèle sur une base de données d’entraînement durant laquelle une fonction de mérite est utilisée, la fonction de mérite favorisant les modèles propres à générer des ensembles complétés ne faisant pas partie de la base de données d’entraînement et respectant l’au moins un critère d’acceptabilité. les données de fabrication sont une liste de matières premières ou d’ingrédients , éventuellement accompagnées de leurs proportions respectives dans la composition cosmétique. lors de l’étape d’obtention, il est obtenu au moins un paramètre de contrainte, un paramètre de contrainte étant un paramètre de complétude définissant un nombre de données de fabrication manquantes dans l’ensemble à compléter. lors de la phase d’application, le modèle est utilisé une seule fois, le paramètre de complétude correspondant à un nombre de données manquantes étant égal à 1. un paramètre de contrainte est un paramètre de complétude global correspondant à un nombre de données manquantes supérieur à 1, la phase d’application comportant plusieurs itérations, chaque itération comprenant l’application du modèle à l’ensemble généré à l’itération précédente avec un paramètre de complétude pour ladite itération correspondant à un nombre de données manquantes égal à 1, le modèle étant appliqué à la première itération sur l’ensemble à compléter. le modèle comporte un encodeur et/ou un décodeur. le modèle est un modèle de transformateur prédictif masqué. la composition cosmétique fait partie d’un produit cosmétique, les données de fabrication étant choisies parmi une liste constituée des données relatives à la composition cosmétique, des données relatives à un packaging du produit cosmétique et des données relatives à la technique de fabrication du produit cosmétique utilisée. le procédé comporte, entre outre, une phase de mise à jour du modèle par réentraînement du modèle à l’aide des ensembles utilisés lors de la phase d’interférence. La description concerne également un procédé de génération un procédé de génération d’au moins un ensemble de données de fabrication, l’ensemble de données de fabrication comportant des données de fabrication d’une composition cosmétique, ledit procédé étant mis en œuvre par un dispositif de calcul et comprenant une phase de génération, la phase de génération comprenant une étape de : - obtention d’un ensemble de données de fabrication et d’une ou plusieurs données de fabrication à modifier dans l’ensemble obtenu, - calcul d’un coefficient de similarité entre chaque donnée de fabrication à modifier et une pluralité de données de fabrication candidates, - sélection, pour chaque donnée de fabrication à modifier, d’au moins une donnée de fabrication parmi la pluralité de données de fabrication candidates en fonction des coefficients de similarité calculés, pour obtenir au moins une donnée sélectionnée, - génération d’au moins un ensemble de données de fabrication, pour obtenir au moins un ensemble généré, chaque ensemble généré étant l’ensemble obtenu dans lequel chaque donnée de fabrication à modifier est remplacée par une donnée de fabrication sélectionnée respective. Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, le procédé de génération comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - chaque donnée de fabrication est associée à plusieurs valeurs, chaque valeur étant une quantification d’une propriété respective de la donnée de fabrication, le coefficient de similarité d’une donnée de fabrication dépendant d’au moins une valeur de la donnée de fabrication. - une propriété est une propriété mesurable. - une propriété est une propriété évaluable qualitativement. - lors de l’étape de calcul, le dispositif de calcul (12) calcule au moins un coefficient de similarité en appliquant la formule suivante : Avec : désigne le coefficient de similarité entre la donnée de fabrication A et la donnée de fabrication B, désigne la i-ème donnée de fabrication à modifier, i étant un entier non nul, désigne la j-ième donnée de fabrication candidate, j étant un entier non nul, désigne la somme des poids appliqués aux p propriétés désigne le poids appliqué à la p-ième propriété ( par défaut) est le nombre de propriétés, : valeur de la p-ième propriété de , p étant un entier compris entre 1 et n, : valeur de la p-ième propriété de , : cette valeur est au moins égale à l'écart entre le 5ème et le 95ème percentile de la distribution de valeurs de la p-ième propriété. pour une donnée de fabrication spécifique à modifier, la donnée de fabrication candidate sélectionnée est la suppression de la donnée de fabrication spécifique, chaque ensemble généré étant alors l’ensemble obtenu dans lequel la donnée de fabrication spécifique est supprimée et chaque autre donnée de fabrication à modifier éventuellement est remplacée par une donnée de fabrication sélectionnée respective. la composition cosmétique fait partie d’un produit cosmétique, les données de fabrication étant choisies parmi dans une liste constituée des données relatives à la composition cosmétique, des données relatives à un packaging du produit cosmétique et des données relatives à la technique de fabrication du produit cosmétique utilisée. les données de fabrication sont choisies parmi une liste de matières premières, une liste de structures moléculaires et une liste de caractéristiques. La description concerne également un procédé de fabrication d’une composition cosmétique, le procédé étant mis en œuvre par un système de fabrication, le procédé de fabrication comprenant : - une phase de mise en œuvre d’un procédé de génération d’au moins un ensemble de données de fabrication, le procédé de génération étant tel que précédemment décrit, et - une phase de fabrication d’une composition cosmétique à partir de chaque ensemble généré lors de la phase de mise en œuvre. La description décrit aussi un dispositif de calcul configuré pour générer au moins un ensemble de données de fabrication, l’ensemble de données de fabrication comportant des données de fabrication d’une composition cosmétique et : - obtenir un ensemble de données de fabrication et une ou plusieurs données de fabrication à modifier dans l’ensemble obtenu, - calculer un coefficient de similarité entre chaque donnée de fabrication à modifier et une pluralité de données de fabrication candidates, - sélectionner, pour chaque donnée de fabrication à modifier, au moins une donnée de fabrication parmi la pluralité de données de fabrication candidates en fonction des coefficients de similarité calculés, pour obtenir au moins une donnée sélectionnée, - générer au moins un ensemble de données de fabrication, pour obtenir au moins un ensemble généré, chaque ensemble généré étant l’ensemble obtenu dans lequel chaque donnée de fabrication à modifier. La description porte aussi sur un dispositif de calcul configuré pour générer un ensemble de données de fabrication, l’ensemble de données de fabrication comportant des données de fabrication d’une composition cosmétique respectant au moins un critère d’acceptabilité, ledit dispositif de calcul étant également configuré pour : obtenir un ensemble à compléter, l’ensemble comprenant de données de fabrication d’une composition cosmétique, et éventuellement d’au moins un paramètre de contrainte à respecter par la composition chimique, et appliquer une technique sur l’ensemble à compléter et éventuellement l’au moins un paramètre de contrainte pour obtenir un ensemble complété, l’ensemble complété comprenant des données de fabrication d’une composition cosmétique susceptibles de respecter ledit au moins un critère d’acceptabilité, la technique comportant l’emploi d’au moins un modèle d’apprentissage automatique, l’au moins un modèle d’apprentissage automatique étant propre à compléter un ensemble à compléter. La description concerne également un système de fabrication d’une composition cosmétique, le système de fabrication comprenant : - un dispositif de calcul tel que précédemment décrit, et - un dispositif de fabrication propre à fabriquer une composition cosmétique à partir de l’ensemble de données de fabrication obtenu par le dispositif de calcul. La description décrit aussi un procédé de prédiction d’un ensemble de caractéristiques associées à une liste de matières premières, ledit procédé étant mis en œuvre par un dispositif de prédiction et comprenant une phase d’inférence, la phase d’inférence comprenant une étape de : - obtention d’une liste de propriétés associées à la liste de matières premières, et - application d’une technique sur la liste de propriétés pour obtenir les caractéristiques de la matière première et/ou de la liste de matières premières, la technique comportant l’emploi d’au moins un réseau bayésien, ledit réseau bayésien étant déterminé pour lier des caractéristiques d’une matière première à des propriétés. Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, le procédé de prédiction comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : le procédé comporte, en outre, l’application d’une fonction f liant la valeur d’une caractéristique à une distribution d’un nœud et à la liste de propriétés selon l’équation suivante : ) Avec : : valeur de la caractéristique i, : probabilité du nœud i sachant les n nœuds parents de i. - des arcs et les distributions du réseau bayésien sont déterminés par un groupe d’expert ou à l’aide de données connues. - la liste de caractéristiques comprend l’ensemble des caractéristiques dont la distribution de probabilité associée est supérieure à un seuil de prédiction associé. - le procédé comporte, en outre, une phase de mise à jour lors de laquelle l’utilisateur peut mettre à jour le réseau bayésien en fonction d’avis d’expert et de données connues. - le procédé comporte l’application d’un algorithme d’apprentissage automatique non supervisé aux avis expert et aux données connues pour déterminer le réseau bayésien. une caractéristique est une propriété mesurable. une caractéristique est une propriété évaluable qualitativement. La description décrit aussi un procédé de sélection d’une ou plusieurs liste de matières premières candidates pour remplacer une première liste de matières premières et comprenant les étapes suivantes : détermination d’une liste de propriétés associées à la première liste de matières premières, calcul, de caractéristiques de la composition cosmétique par mise en œuvre d’un procédé de prédiction tel que précédemment décrit, application d’un modèle d’apprentissage automatique pour déterminer une pluralité de liste de matières premières candidates dont les caractéristiques sont proches des caractéristiques calculées, et sélection d’une ou plusieurs listes de matières premières parmi la pluralité de liste de matières premières candidates en fonction d’un critère de sélection associé à un seuil attribué à chacune des caractéristiques. La description décrit aussi un dispositif de prédiction d’un ensemble de caractéristiques associées à une liste de matières premières, ledit dispositif de prédiction étant configuré pour obtenir une liste de propriétés associées à la liste de matières premières, et appliquer une technique sur la liste de propriétés pour obtenir les caractéristiques de la matière première et/ou la liste de matières premières, la technique comportant l’emploi d’au moins un réseau bayésien, ledit réseau bayésien étant déterminé pour lier des caractéristiques d’une matière première à des propriétés. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES 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 une représentation schématique d’un système de fabrication comprenant un dispositif de calcul et un dispositif de fabrication, FIG. 2 la FIG. 2 est un ordinogramme d’un exemple de mise en œuvre d’un procédé de génération d’un ensemble de données de fabrication, FIG. 3 la FIG. 3 est une représentation par blocs d’un exemple de modèle utilisé par le procédé de génération de la FIG. 2 , FIG. 4 la FIG. 4 est une représentation par blocs d’un autre exemple de modèle utilisé par le procédé de génération de la FIG. 2 , FIG. 5 la FIG. 5 est une représentation par blocs d’encore un autre exemple de modèle utilisé par le procédé de génération de la FIG. 2 , FIG. 6 la FIG. 6 est un ordinogramme d’un exemple de mise en œuvre d’un autre procédé de génération d’un ensemble de données de fabrication, FIG. 7 la FIG. 7 est une représentation schématique d’un exemple d’espace latent permettant de mieux comprendre le procédé de la FIG. 6 , FIG. 8 la FIG. 8 est un ordinogramme d’un exemple de mise en œuvre d’un procédé de fabrication d’une composition cosmétique, et FIG. 9 la FIG. 9 est un ordinogramme d’un exemple de mise en œuvre d’un procédé de prédiction. DESCRIPTION DETAILLEE DE MODES DE REALISATION PREFERES Description du système de fabrication Sur la FIG. 1 est représenté schématiquement un système de fabrication 10 d’un produit cosmétique. Le système de fabrication 10 est propre à fabriquer le produit cosmétique. La notion de « produit cosmétique » est définie dans la section relative aux données de fabrication d’un produit cosmétique. Le système de fabrication 10 comporte un dispositif de calcul 12 et un dispositif de fabrication 14. Le dispositif de calcul 12 est propre à mettre en œuvre un procédé de génération d’un ensemble de données de fabrication permettant de fabriquer un produit cosmétique, ou du moins une partie de celui-ci, à savoir au moins une composition cosmétique. Plusieurs exemples de procédé de génération seront décrits ultérieurement. Ces procédés sont des procédés mis en œuvre par ordinateur. De plus amples informations sur les données de fabrication faisant partie de l’ensemble sont présentes dans la section correspondante de la description. Le dispositif de calcul 12 est un ordinateur comprenant un ou plusieurs composants électroniques tels que : un ou plusieurs processeurs à un ou plusieurs cœurs représentés collectivement par un processeur, une ou plusieurs unités de traitement graphique (GPU), un disque dur, une mémoire vive (RAM), une interface d'affichage ou une interface d'entrée/sortie. Il sera apprécié que l’ordinateur puisse par exemple être mis en œuvre sous la forme d'un ordinateur de bureau, d'un ordinateur embarqué dans un véhicule, d'une tablette ou d'un téléphone intelligent. Dans l‘exemple de la FIG. 1 , le dispositif de calcul 12 comprend une unité de traitement 16 comprenant et une mémoire 18 associée à l’unité de traitement 16. L’unité de traitement 16 est un circuit électronique conçu pour manipuler et/ou transformer des données représentées par des quantités électroniques ou physiques dans des registres du calculateur et/ou des mémoires en d'autres données similaires correspondant à des données physiques dans les mémoires de registres ou d'autres types de dispositifs d'affichage, de dispositifs de transmission ou de dispositifs de mémorisation. En tant qu’exemples spécifiques, l’unité de traitement 16 est réalisée sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), ou encore d’un circuit intégré, tel qu’un ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ). En variante, lorsque le procédé est réalisé sous forme d’un ou plusieurs logiciels, c’est-à-dire sous forme d’un programme d’ordinateur, également appelé produit programme d’ordinateur, il est en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple un medium apte à mémoriser des instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non-volatile (par exemple FLASH ou NVRAM) ou une carte magnétique. Sur le support lisible est alors mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions logicielles. Le dispositif de fabrication 14 est propre à fabriquer le produit cosmétique à partir de l’ensemble de données de fabrication généré par l’unité de traitement 16. Description d’un procédé de génération partant d’un ensemble de données à compléter Le fonctionnement du dispositif de calcul 12 est maintenant illustré en référence à la FIG. 2 qui est un ordinogramme illustrant un exemple de mise en œuvre d’un procédé de génération. Le procédé de génération est un procédé visant à générer un ensemble de données de fabrication d’une composition cosmétique susceptible de respecter au moins un critère d’acceptabilité à partir d’un ensemble de données de fabrication à compléter. Le caractère incomplet de l’ensemble de données de fabrication à compléter se traduit par un paramètre de complétude formant un paramètre d’entrée contextuel qui, comme on le verra infra, peut-être implicite ou explicite. Le paramètre de complétude traduisant le caractère incomplet de l’ensemble de données de fabrication peut notamment s’exprimer sous la forme d’un nombre de matières premières manquantes et/ou un nombre total de matières premières à atteindre dans la composition complétée. Il est entendu qu’il peut alternativement ou de manière complémentaire s’exprimer sous la forme d’un paramètre de contrainte, tel qu’une contrainte de prix, de performance, de compatibilité environnementale, induisant la recherche de matières premières additionnelles pour compléter l’ensemble. Ce paramètre de contrainte peut être différent du critère d’acceptabilité ou correspondre au critère d’acceptabilité. Dans cette description, le terme de « données de fabrication » se réfère aux données permettant de formuler et/ou préparer le produit cosmétique et pourrait également se traduire par « données de préparation ». On appellera dans la suite de la description l’ensemble qui est généré « l’ensemble complété » (satisfaisant le paramètre de complétude) et l’ensemble qui est en entrée sera dénommé « ensemble à compléter » (ne satisfaisant pas le paramètre de complétude). Plus précisément, dans l’exemple qui va être décrit, il est supposé que l’ensemble à compléter est une liste de matières premières constitutives d’une composition cosmétique qui, a priori, ne satisfait pas au critère d’acceptabilité. L’ensemble à compléter est une liste à laquelle il manque, de manière implicite ou explicite, une ou plusieurs matières premières. En particulier, l’ensemble à compléter est une liste dont le nombre de matières premières constitutives est inférieur au nombre de matières premières souhaitées après application du paramètre de complétude. Par exemple, lorsque le paramètre de complétude est le nombre total de matières premières attendues, alors le nombre total de matières premières de la composition à compléter est inférieur au paramètre de complétude. Lorsque le paramètre de complétude est le nombre de matières premières manquantes ou à ajouter, alors ledit paramètre de complétude ajouté au nombre de matières premières de la composition à compléter correspond au nombre de matières premières de la composition complété recherchée et à générer par le modèle décrit infra. Le paramètre de complétude peut également être une plage de valeurs donnant la liberté au modèle d’ajouter un nombre de matières premières compris entre une borne inférieure et une borne supérieure. Il est également envisageable de prévoir uniquement une valeur limite inférieure ou une valeur limite supérieure. Le cas échéant, il est également possible de prévoir une valeur par défaut. De plus, il est supposé que l'ensemble complété est une liste complétée de matières premières, susceptible de respecter au moins un critère d'acceptabilité, étant entendu que cet exemple peut se transposer à toute type de données de fabrication telles que décrites dans la section correspondante, à savoir la section intitulée « Description des différents ensembles de données de fabrication envisageables » . Par exemple, l’ensemble à compléter peut-être un ensemble vide (sans matière première). Le procédé a donc pour objet la génération des données permettant de fabriquer une composition cosmétique comprenant, dans un milieu physiologiquement acceptable, une pluralité de matières premières. Une matière première est un ensemble d’un ou plusieurs ingrédients utilisés dans la fabrication de produits cosmétiques. Ces matières premières peuvent être d'origine naturelle ou synthétique et jouent divers rôles dans les formulations cosmétiques, allant des agents actifs aux agents de texture. Par exemple une matière première peut être la glycérine, l’élastine ou l’acide hyaluronique. Dans la suite de cette description, une matière première est définie par l’ensemble des ingrédients qui la compose, un ensemble de structure moléculaire des ingrédients qui la compose, un ensemble de concentrations des ingrédients qui la compose, un ensemble de propriétés des ingrédients qui la compose ou un ensemble de caractéristiques. Par « physiologiquement acceptable », on entend un milieu compatible avec les matières kératiniques. Par « matières kératiniques », on entend la peau, les muqueuses et/ou les phanères. De préférence, les matières kératiniques sont la peau, notamment la peau du visage, les muqueuses telles que les lèvres, et/ou les phanères tels que les cils. A titre d’exemple non limitatif, une telle composition cosmétique est un produit de traitement ou de soin capillaire (e.g. un shampoing), un produit de traitement ou de soin de la peau (e.g. une crème hydratante, une crème solaire, une crème anti-âge), un produit de maquillage (e.g un rouge à lèvres, un mascara, un fond de teint, ou un gloss. Dans l’exemple décrit, le procédé de génération comporte une phase d’apprentissage P20, une phase d’inférence P30 et une phase de mise à jour P40. Il s’agit uniquement d’un exemple simple étant entendu qu’en général les phases d’inférence P30 et de mise à jour P40 sont mises en œuvre successivement pour toujours améliorer le modèle qui est utilisé. Il peut être noté aussi que la mise en œuvre de la phase de mise à jour P40 n’est pas obligatoire. La phase d’apprentissage P20 peut être réalisée hors ligne, c’est-à-dire par un ordinateur différent du dispositif de calcul 12, et, de préférence, antérieurement à l’utilisation du dispositif de calcul 12. Lors de la phase d’apprentissage P20, un modèle M d’apprentissage automatique est entraîné via un algorithme d’apprentissage automatique A pour compléter un ensemble à compléter en fonction d’un paramètre de complétude définissant, directement ou indirectement, un nombre de données de fabrication manquantes dans l’ensemble à compléter. Un algorithme d'apprentissage automatique A (communément appelé l’algorithme de Machine Learning) est un algorithme qui apprenne/entraine un modèle M à retrouver des motifs et/ou des relations générales d’entrée-sortie de manière automatique à partir de données d’entraînement (ou d’apprentissage). A l’issue de l’apprentissage, le modèle M pourrait faire des inférences et/ou prédictions similaires. Dans le sens mathématique, le modèle M pourrait être considéré comme une équation qui mappe les entrées à la sortie. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être classés en plusieurs catégories en fonction des types de tâche à accomplir (classification, régression, génération), de l'approche d'apprentissage utilisée (supervisée, non-supervisée, semi-supervisée, auto-supervisée et renforcée) et de la théorie algorithmique (réseau de neurones, modèle arborescent, modèle probabiliste, modèle polynomial, modèle bayésien, SVM, etc.). L’algorithme d’apprentissage appliqué dans ce procédé concerne les apprentissages auto-supervisés et renforcés pour une tâche de génération. Il est basé sur la théorie du réseau de neurones, ou plus précisément celle de Transformer pour entrainement et inférence/génération. Le modèle M à la sortie de la phase d’apprentissage est un réseau de neurones du type Transformer. Un réseau de neurones comporte une succession ordonnée de couches de neurones dont chacune prend ses entrées sur les sorties de la couche précédente. Plus précisément, chaque couche comprend des neurones prenant leurs entrées sur les sorties des neurones de la couche précédente, ou bien sur les variables d’entrée pour la première couche. En variante, des structures de réseaux de neurones plus complexes peuvent être envisagées avec une couche qui peut être reliée à une couche plus lointaine que la couche immédiatement précédente. À chaque neurone est également associée une opération, c’est-à-dire un type de traitement, à effectuer par ledit neurone au sein de la couche de traitement correspondante. Chaque couche est reliée aux autres couches par une pluralité de synapses. Un poids synaptique est associé à chaque synapse, et chaque synapse forme une liaison entre deux neurones. C’est souvent un nombre réel, qui prend des valeurs positives comme négatives. Dans certains cas, le poids synaptique est un nombre complexe. Chaque neurone est propre à effectuer une somme pondérée des valeur(s) reçue(s) de la part des neurones de la couche précédente, chaque valeur étant alors multipliée par le poids synaptique respectif de chaque synapse, ou liaison, entre ledit neurone et les neurones de la couche précédente, puis à appliquer une fonction d’activation, typiquement une fonction non-linéaire, à ladite somme pondérée, et à délivrer en sortie dudit neurone, en particulier aux neurones de la couche suivante qui lui sont connectés, la valeur résultant de l’application de la fonction d’activation. La fonction d’activation permet d’introduire une non-linéarité dans le traitement effectué par chaque neurone. La fonction sigmoïde, la fonction tangente hyperbolique, la fonction de Heaviside sont des exemples de fonction d’activation. En complément facultatif, chaque neurone est également apte à appliquer, en outre, un facteur multiplicatif, également appelé biais, à la sortie de la fonction d’activation, et la valeur délivrée en sortie dudit neurone est alors le produit de la valeur de biais et de la valeur issue de la fonction d’activation. Un réseau de neurones à convolution est aussi parfois dénommé réseau de neurones convolutif ou par le sigle CNN qui renvoie à la dénomination anglaise de « Convolutional Neural Networks ». Dans un réseau de neurones à convolution, chaque neurone d’une même couche présente exactement le même schéma de connexion que ses neurones voisins, mais à différentes positions d'entrée. Le motif de connexion est appelé noyau de convolution ou, plus souvent, « kernel » en référence à la dénomination anglaise correspondante. Une couche de neurones entièrement connectée est une couche dans laquelle les neurones de ladite couche sont chacun connectés à tous les neurones de la couche précédente. Un tel type de couche est plus souvent dénommé selon le terme anglais de « fully connected », et parfois désigné sous la dénomination « couche dense ». En variante, le modèle M applique une régression linéaire, une régression logistique, un arbre de décision, une forêt aléatoire, une analyse en composantes principales (ACP), un algorithme de Naïve Bayes ou un algorithme des K-voisins les plus proches (KNN) En variante, le modèle M est une machine à vecteurs de support ou un modèle K-Means Clustering. On entend ici par « apprentissage automatique » le fait que le modèle M est appris à réaliser une tâche à l’aide d’un algorithme d’apprentissage A lancé sur un ordinateur et appliqué sur des données d’entrainement. L’apprentissage du modèle M sur une tâche s’effectue à travers d’algorithmes d’apprentissage A qui sont un process d’optimisation par rapport à une métrique bien définie. Au titre d’exemple, l’optimisation peut être la minimisation de l’erreur des moindres carrés entre les valeurs prédites et réellement mesurées ou la maximisation de la récompense dans le cas d’apprentissage renforcé, sur les données d’entrainement. La tâche à réaliser ici est la génération de l’ensemble complété de matières premières à partir d’un ensemble à compléter ou d’un sous-ensemble de l’ensemble complété. Le modèle M peut ainsi être vu comme un modèle génératif ou prédictif. Il est supposé aussi qu’une base de données d’entrainement a été établie à cet effet. Cette base de données d’apprentissage contient des exemples de données que le modèle M peut lire répétitivement pour comprendre les motifs ou relations implicites présentes dans les données. La génération d’une telle base de données varie en fonction du type de Transformer et de l’approche d’apprentissage adoptés. Pour un Transformer qui ne contient que l’encodeur et s’apprend à travers d’une approche d’apprentissage dite  « MLM » (Masking Language Modeling), chaque exemple d’apprentissage est constitué d’une liste à compléter dont certaines matières premières sont masquées et d’une autre liste complétée dont toutes les matières premières sont exposées. Chaque couple de données de la base peut être généré en partant d’une composition cosmétique réelle dont la liste de matières premières est connue et en masquant une ou plusieurs matières premières de la liste. Une composition cosmétique réelle est implicitement considérée chimiquement valide et minimalement complétée. Lors de l’entrainement d’un Transformer du type encoder, la liste à compléter sera soumise à l’entrée du modèle M. L’information des données d’entrée sera propagée dans les différentes couches du modèle pour le traitement jusqu’à la couche sortie. La couche sortie prédira les matières premières masquées à l’entrée. Les matières premières prédites seront comparées avec les matières premières correspondantes dans la liste complétée en calculant une erreur. L’erreur sera utilisée pour réajuster les paramètres dans le modèle M via le mécanisme de rétropropagation afin de réduire cette erreur. Ce mécanisme s’effectue de manière répétitive afin de réduire progressivement l’erreur globale sur la prédiction des matières premières masquées. Pour un Transformer contenant uniquement un décodeur, chaque exemple d’apprentissage est constitué d’une liste complétée de matières premières dans une composition cosmétique avec un token ‘START’ rajouté au début de la liste et d’une même liste complétée avec un token ‘END’ rajouté à la fin. Chaque couple de données de la base peut être généré en partant d’une composition cosmétique réelle dont la liste de matières premières est connue et en rajoutant respectivement le token ‘START’ au début de la liste ou le token ‘END’ à la fin de la liste. Une composition cosmétique réelle est considérée chimiquement valide et minimalement complétée. Lors de l’entrainement d’un tel modèle contenant uniquement un décodeur, la liste contenant le token ‘START’ sera injectée dans une couche d’auto-attention par les entrées ‘VALUE’, ‘KEY’ et ‘QUERY’. Les couches d’auto-attention encodent les informations dans la liste et les propagent vers la couche sortie pour prédire la liste contenant le token ‘END’. Les poids dans les couches d’auto-attention qui sont recalculées pour chaque token dans la liste contenant le token ‘START’ seront masqués par un masque dit ‘CAUSAL’. Ce masquage ‘CAUSAL’ pourrait imiter un mécanisme de génération autorégressive. L’erreur de prédiction est calculée en comparant la séquence de matières premières générée d’une telle manière autorégressive et la liste de sous-ensemble contenant le token ‘END’. L’erreur sera utilisée pour réajuster les paramètres dans le modèle M via le mécanisme de rétropropagation afin de réduire cette erreur. Ce mécanisme s’effectue de manière répétitive afin de réduire progressivement l’erreur globale sur la prédiction des matières premières masquées. Pour un Transformer contenant un encodeur et un décodeur, chaque exemple d’apprentissage est constitué d’une liste à compléter d’un sous-ensemble de matières premières retirées d’une liste complétée de composition cosmétique, et de deux listes contenant un sous-ensemble complémentaire de matières premières dans la même liste complétée de composition cosmétique. Une des listes complémentaires se voit ajoutée un token supplémentaire ‘START’ au début de la liste et l’autre se voit ajoutée un token supplémentaire ‘END’ à la fin de la liste. Chaque triplet de données d’apprentissage peut être généré en splittant une liste complétée de composition cosmétique réelle et rajoutant respectivement le token ‘START’ au début de la liste complémentaire ou le ‘END’ à la fin de la liste complémentaire. Une composition cosmétique réelle est implicitement considérée chimiquement valide et minimalement complétée. Lors de l’entrainement d’un Transformer contenant un encodeur et un décodeur, la liste à compléter d’un sous-ensemble de matières premières est injectée à un encodeur qui l’encode en un vecteur qui représente toutes les informations essentielles pour la suite de prédiction. Ce vecteur encodé sera injecté dans le décodeur par les entrées ‘KEY’ et ‘VALUE’ de la deuxième couche d’auto-attention. La liste complémentaire contenant le token ‘START’ sera injectée dans la même couche d’auto-attention par l’entrée ‘QUERY’, après avoir été encodée par une autre couche précédente en auto-attention. Les informations encodées par la deuxième couche d’auto-attention seront propagées dans le reste des couches jusqu’à la couche de sortie pour prédire la liste complémentaire contenant le token ‘END’. Les poids dans les couches d’auto-attention qui sont recalculées pour chaque token dans la liste contenant token ‘START’, seront masqués par un masque dit ‘CAUSAL’. Ce masquage ‘CAUSAL’ pourrait imiter un mécanisme de génération autorégressive. L’erreur de prédiction est calculée en comparant la séquence de matières premières générée d’une telle manière autorégressive et la liste de sous-ensemble contenant le token ‘END’. L’erreur sera utilisée pour réajuster les paramètres dans le modèle M via le mécanisme de rétropropagation afin de réduire cette erreur. Ce mécanisme s’effectue de manière répétitive afin de réduire progressivement l’erreur globale sur la prédiction des matières premières masquées. A travers cet exemple simple, il apparaît bien qu’il soit possible de générer une grande base de données puisqu’une unique composition peut permettre de générer une pluralité de couples pour l’entraînement. Toute technique d’entraînement peut alors être utilisée pour obtenir le modèle. Par exemple, l’apprentissage est un apprentissage supervisé ou un apprentissage non supervisé ou un apprentissage auto-supervisé que l’on a appliqué dans le process. D’autres techniques sont envisageables comme des techniques d’apprentissage par renforcement utilisées dans le process pour encourager le modèle à proposer des ensembles de données de fabrication permettant de fabriquer un produit cosmétique ne faisant pas partie de la base de données d’apprentissage et respectant au moins un critère d’acceptabilité. Selon un mode de réalisation, une fonction de mérite (aussi appelée fonction de perte) est utilisée, la fonction de mérite favorisant les modèles propres à générer des ensembles de données de fabrication réputés « complétés » permettant de fabriquer un produit cosmétique ne faisant pas partie de la base de données et respectant au moins un critère d’acceptabilité. Plus précisément, l’apprentissage est réalisé par estimation de poids ou scores associés à une fonction de récompense. Dans cet exemple, la génération de données connues est neutre vis-à-vis de la fonction de récompense. En revanche, la génération de données faisant partie d’une liste de données à exclure engendre un poids ou score négatif tandis que la génération de données inconnues engendre un poids ou score positif. En faisant une moyenne, le modèle M détermine un critère d’acceptabilité associé permettant de valider ou non une génération future. Pour d’autres types de modèles M comme ceux basés sur l’algorithme des K-voisins les plus proches (KNN), l’entraînement comprend la mémorisation des données d'entraînement, le calcul de distances euclidiennes entre les points tests et tous les points d’entraînement, la sélection des voisins proches et la prédiction par classification ou régression (voir notamment FIG. 6 ). Lors de la phase d’inférence P30, le dispositif de calcul 12 vient appliquer le modèle appris sur des données d’entrée comprenant une composition à compléter et un paramètre de complétude. Le paramètre de complétude peut être explicite, par exemple en fournissant directement le nombre de matières premières total attendu ou le nombre de matières premières manquantes à ajouter. Le paramètre de complétude peut également être défini par défaut ou implicite et déterminé à partir des données de la composition à compléter en utilisant un marqueur ou token de masquage dans les données de ladite composition à compléter. Selon un mode de réalisation particulier, le paramètre de complétude est déduit d’un paramètre de contrainte additionnel, telle qu’une contrainte de prix, par exemple. Selon l’exemple décrit, la phase d’inférence P30 comportant une étape d’obtention E301 et une étape d’application E302. Lors de l’étape d’obtention E301, le dispositif de calcul 12 obtient un ensemble à compléter de données de fabrication et le paramètre de complétude. Par exemple, le dispositif de calcul 12 vient lire dans la mémoire 18 cette liste et le paramètre de complétude. De plus, dans certains modes de réalisation, l’utilisateur peut entrer une liste complétée et sélectionner au moins une matière première à exclure à laquelle sera associée un token MASK par la suite. Dans un tel cas, le nombre de token MASK détermine le paramètre de complétude (nombre exact, minimal ou maximal de matières premières à ajouter e.g.). Lors de l’étape d’application E302, le dispositif de calcul 12 applique une technique sur l’ensemble à compléter pour obtenir un ensemble complété. Eventuellement associé à une probabilité que ledit ensemble complété satisfasse au critère d’acceptabilité du modèle. Les ensembles complétés dont la probabilité de satisfaire au critère sont supérieurs à un seuil déterminé (>0,8 par exemple) seront présentés à l’utilisateur. La technique consiste ici à appliquer le modèle M sur l’ensemble à compléter pour obtenir un ensemble complété selon le paramètre de complétude et le critère d’acceptabilité. Plusieurs topologies pour le modèle M sont envisageables. Selon un premier exemple, le modèle M n’est appliqué qu’une seule fois. Dans cet exemple, le modèle M comporte au moins une partie d’un transformeur, plus précisément l’encodeur. A titre d’exemple particulier, le modèle M utilise un modèle de transformateur BERT (qui renvoie à la dénomination anglaise correspondante de « Bidirectional Encoder Representations from Transformers » signifiant littéralement « représentations bidirectionnelles d’encodeurs à partir de transformateurs »). Le modèle MPT est un réseau de neurones comprenant plusieurs couches représentées sur la FIG. 3 . De manière générale, le modèle M présente plusieurs couches, parmi lesquelles deux ensembles de couches jouent un rôle intéressant. Le premier ensemble est un ensemble d’attention multi-tête. Ce premier ensemble permet au modèle d’estimer la connexion entre les éléments d’entrée et d’extraire avec la même efficacité des relations entre des éléments proches et des éléments éloignés. Le deuxième ensemble est un réseau de neurones point-à-point à action directe. Un tel réseau de neurones est plus souvent désigné par l’appellation anglaise correspondante de « Position-Wise Feed-Forward Network ». Le deuxième ensemble sert ici à aider à changer la représentation et à capturer plus d’informations sur le contexte.Un exemple particulier d’un tel exemple de modèle est maintenant décrit en référence à la FIG. 3 . Dans l’exemple représenté, le modèle M comporte 4 encodeurs. Chaque encodeur comporte une couche « input embedding », une couche « multi-head attention » qui comprend deux sous-couches « addition/normalisation », une couche de « feed forward » et une couche « classification layer ». La couche « input embedding » ou « vecteurs d’entrée » en français est une couche en charge de convertir les tokens présentés en identifiants entiers dans un format vectoriel continu. La couche « multi-head attention » ou « attention multi-tête » continue à encoder des différents tokens précédemment générés avec des poids de pondérations (appelés aussi poids d’attention). Ces poids sont calculés pour chaque token et représentent des informations relationnelles implicites d’entre les tokens vis-à-vis de la prédiction finale. Les couches « addition/normalisation » consistent à concaténer chaque tokens d'origine (avant passage par la couche « multi-head attention ») à la sortie de chaque sous-couche multi-head attention, pour enrichir ainsi le nombre de features informatives utilisés pour la prédiction finale. Ensuite, une normalisation est effectuée pour stabiliser le processus d'apprentissage. La couche de « feed forward » ou « à action directe » est composée de plusieurs sous-couches de neurones ou chacune des sous couches sont reliées entre elles. Les neurones de chacune desdites sous-couches reçoivent des entrées pondérées des neurones de la couche précédente et transmettent leurs sorties aux couches suivantes. A chaque couche activée, un produit scalaire est appliqué entre les poids associés à chaque neurone et leurs entrées avant application d’une fonction d’activation. Tout l’entraînement d’un tel réseau de neurones consiste à faire converger les valeurs desdits poids pour faire correspondre les sorties théoriques des données d’entraînement aux sorties effectives. Les sorties de la couche « feed forward » sont des « contextualized embedding » ou « vecteurs contextualisés ». La couche « classification layer » permet de transformer les vecteurs contextualisés normalisés concaténés avec les tokens entrant dans la couche de feedforward en prédictions spécifiques à une tâche. Typiquement, de telles prédictions sont la classification de texte, la reconnaissance d'entités nommées, ou la réponse à des questions. Dans notre exemple, il s’agit de matières premières pour fabriquer une composition cosmétique. Selon un deuxième exemple, le modèle M est appliqué plusieurs fois avec une réinjection en entrée de tout ou partie des ensembles complétés obtenus en sortie du modèle M. Le réinjection s’accompagne éventuellement d’une actualisation du paramètre de complétude (ajout d’une matière première masquée dans les données réinjectées pour une détermination implicite du paramètre de complétude actualisé ou actualisation explicite du paramètre de complétude). Cela signifie qu’à une première itération de calcul, le modèle M est appliqué sur l’ensemble à compléter et donne en sortie un premier ensemble intermédiaire puis, qu’à une deuxième itération, le modèle est appliqué sur le premier ensemble intermédiaire pour donner en sortie un deuxième ensemble intermédiaire et ainsi de suite jusqu’à une itération finale durant laquelle l’application du modèle M permet d’obtenir l’ensemble complété. Selon un mode de réalisation, le nombre d’itérations de l’application correspond au nombre de données de fabrication manquantes dans l’ensemble à compléter. Dans un tel cas, à chaque itération, le modèle M vient ajouter une donnée de fabrication à l’ensemble donné en entrée du modèle M à chaque itération. Selon un mode de réalisation, le paramètre de complétude global est supérieur à 1 matière première manquante, par exemple 3 matière premières manquantes, chaque itération utilisant un paramètre de complétude intermédiaire correspondant à 1 matière première manquante. Ainsi, après 3 itérations, on obtient la composition complétée. Dans un tel cas, le modèle M est un modèle de transformateur prédictif masqué. Un tel modèle est souvent désigné sous l’abréviation MPT qui renvoie à la dénomination anglaise correspondante de « Masked Predictive Transformer ». Le modèle M est un réseau de neurones comprenant plusieurs couches représentées sur la FIG. 4 . Dans l’exemple représenté, le modèle M comporte une couche « input embedding », deuxcouche « multi-head attention », trois couches « addition/normalisation », une couche de « feed forward », une couche « linéaire », une couche « softmax » et une couche « argmax ». La couche linéaire est une couche utilisée dans les réseaux neuronaux qui applique une transformation linéaire (ou multiplication matricielle avec une matrice transformation) aux données d'entrée à l'aide de poids et de biais. L’application de cette couche linéaire permet de transformer les données reçues à son entrée dans une dimensionnalité soit inférieure pour la réduction dimensionnelle, soit supérieure pour des tâches plus complexes. La couche softmax est une couche utilisée dans les réseaux de neurone qui applique une fonction softmax (ou une fonction exponentielle normalisée) aux données d’entrées en nombre réel, afin de les convertir dans un format qui pourrait représenter la distribution de probabilités sur un nombre de choix. Elle est utile pour attribuer une probabilité à chaque réponse possible en prédiction. La couche argmax succède toujours la couche softmax. L’application de cette couche est simplement de sortir l’élément avec la valeur la plus élevées dans le vecteur de probabilités généré par la couche softmax. Cet élément sera pris comme la réponse finale pour la prédiction. Selon un troisième exemple, le modèle M est appliqué plusieurs fois avec une réinjection en entrée du second sous modèle de la sortie du modèle M. Cela signifie qu’à une première itération de calcul, le modèle M est appliqué sur l’ensemble à compléter et donne en sortie au moins un premier ensemble intermédiaire puis, qu’à une deuxième itération, le modèle est appliqué sur l’un des premiers ensembles intermédiaires pour donner en sortie au moins un deuxième ensemble intermédiaire et ainsi de suite jusqu’à une itération finale durant laquelle l’application du modèle M permet d’obtenir l’ensemble complété. Selon un mode de réalisation, le nombre d’itérations de l’application correspond au nombre de données de fabrication manquantes dans l’ensemble à compléter. Dans un tel cas, à chaque itération, le modèle M vient ajouter une donnée de fabrication à l’ensemble donné en entrée du modèle M à chaque itération. Dans un tel cas, le modèle M est un modèle de transformateur prédictif masqué. Un tel modèle est souvent désigné sous l’abréviation MPT qui renvoie à la dénomination anglaise correspondante de « Masked Predictive Transformer ». Le modèle M est un réseau de neurones comprenant plusieurs couches représentées sur la FIG. 5 . Le modèle M comporte un premier sous-modèle et un deuxième sous-modèle. Le premier sous modèle comporte une couche « input embedding », une couche « multi-head attention », deux couches « addition/normalisation » et une couche de « feed forward ». La sortie du premier sous-modèle est alors appliquée à l’entrée d’une deuxième couche « multi head attention » du deuxième sous-modèle comportant une couche « input embedding », une première couche « multi-head attention », trois couches « addition/normalisation », la seconde couche « multi head attention », une couche de « feed forward », une couche « linéaire », une couche « softmax » et une couche « argmax ». Lors de la phase de mise à jour P40, l’ensemble complété obtenu est, le cas échéant après vérification qu’il satisfait ou non au critère d’acceptabilité, intégré à des données d’entraînement et le modèle M est réentraîné à partir des données d’entraînement obtenues. Par exemple, les poids associés à chaque sous couche de la couche « feedforward » sont déterminés par le dispositif de calcul 12 afin de faire correspondre les sorties du modèle aux données d’entraînement. Le procédé de génération permet ainsi d’obtenir un ensemble complété. A travers ces exemples, il apparaît que le modèle d’apprentissage automatique peut également prendre en compte un ou plusieurs paramètres d’entrée supplémentaires permettant de déterminer le ou les critères d’acceptabilité. Ces paramètres d’entrée sont des paramètres de contrainte à respecter par la composition cosmétique (et donc indirectement par l’ensemble complété). A titre d’exemple de données d’entrée supplémentaires, il peut être cité le nombre de matières premières manquantes auquel cas le paramètre de contrainte est un paramètre de complétude ou une quantification d’une performance que devrait atteindre le produit cosmétique. Dans le cas où le paramètre de contrainte est un paramètre de complétude, il peut être envisagé de mettre en œuvre les modes de réalisation précédents comme suit. Lors de la phase d’application, le modèle est utilisé une seule fois, le paramètre de complétude correspondant à un nombre de données manquantes égal à 1. Dans le mode de réalisation itératif, un paramètre de contrainte est un paramètre de complétude global correspondant à un nombre de données manquantes supérieur à 1 et la phase d’application comporte plusieurs itérations, chaque itération comprenant l’application du modèle à l’ensemble généré à l’itération précédente avec un paramètre de complétude pour ladite itération correspondant à un nombre de données manquantes égal à 1, le modèle étant appliqué à la première itération sur l’ensemble à compléter. Dans le cas où le paramètre de contrainte est une quantification d’une performance que devrait atteindre le produit cosmétique, cette quantification permet de définir un critère d’acceptabilité. De manière plus générale, le critère d’acceptabilité se déduit des informations disponibles, soit seulement à partir du ou des paramètres de contrainte, notamment lorsque l’ensemble à compléter est vide (sans matière première), soit à partir de l’ensemble à compléter, notamment en l’absence de paramètres de contrainte ou encore à partir des deux, c’est-à-dire des matières premières de l’ensemble à compléter et des paramètres. Dans un cas extrême, le critère d’acceptabilité peut ainsi se réduire à une formule biologiquement acceptable pour la partie du corps destiné à l’accueillir. Le cas échéant, le terme “matière première” peut comprendre un packaging ou organe d’application de la composition cosmétique, le packaging et l’organe étant alors destinés à former, ensemble, un produit cosmétique. Ainsi, à partir du même principe décrit supra, il est possible de fournir, à un modèle, les données d’une composition cosmétique considérée comme incomplète, non plus par rapport à une matière première chimique manquante, mais par rapport à un organe d’application ou packaging manquant pour constituer un produit cosmétique final, ce produit cosmétique final constituant la composition cosmétique complétée au sens des modes de réalisation décrit supra. Il est bien entendu possible de combiner ces critères d’acceptabilité pour générer un ensemble complété le plus satisfaisant possible, le modèle étant entraîné en conséquence conformément aux critères d’acceptabilité à viser. Description d’un procédé de génération partant d’un ensemble de données à modifier Le fonctionnement du dispositif de calcul 12 est maintenant illustré en référence à la FIG. 6 qui est un ordinogramme illustrant un autre exemple de mise en œuvre d’un autre procédé de génération. Le procédé de génération selon la FIG. 6 comporte une phase de détermination P50 et une phase de génération P60. Lors de la phase de détermination P50, il est déterminé une liste de propriétés et/ou de structures moléculaires associée à chacune des matières premières. Lors de la phase de génération P60, le dispositif de calcul 10 obtient un ou plusieurs ensembles à compléter. La phase de génération P60 comporte une étape d’obtention E601, une étape de calcul E602, une étape de sélection E603 et une étape de génération E604. Lors de l’étape d’obtention E601, le dispositif de calcul 12 obtient une liste de matières premières et une ou plusieurs matières premières à modifier dans l’ensemble obtenu. Par exemple, l’utilisateur vient entrer la liste de matières premières à modifier via l’interface d’entrée que le dispositif de calcul 12 vient lire dans la mémoire 18. Lors de l’étape de calcul E602, le dispositif de calcul 12 calcule un coefficient de similarité entre chaque matière première à modifier et une pluralité de matières premières candidates. Selon un exemple particulier, chaque matière première est associée à plusieurs valeurs de propriétés. Le terme propriété est ici à entendre au sens large comme comprenant des propriétés physiquement mesurables mais aussi des propriétés qualitatives évaluables sur une échelle de notation appropriée. Plus précisément, le terme propriété se réfère à des propriétés physiques, chimiques, fonctionnelles ou biologiques. Par exemple, une propriété physique définit la structure de la matière première comme son état, sa solubilité ou sa viscosité. Par exemple, une propriété chimique définit chimiquement la matière première à travers son pH, sa longueur de chaîne de carbone associé ou son oxydation. Par exemple, une propriété fonctionnelle définit différentes capacités pratiques de la matière première comme sa capacité hydratante, anti-âge ou émolliente. Par exemple, une propriété biologique définit une capacité biologique de la matière première comme sa capacité antibactérienne, cicatrisante ou apaisante. Chaque valeur est une quantification d’une propriété respective de la matière première, de sorte que la fourniture de l’ensemble des valeurs des propriétés d’une matière première peut être vue comme la fourniture d’une signature de la matière première. Le coefficient de similarité calculé dépendant alors d’au moins une valeur d’une propriété de la matière première. Plusieurs exemples d’un tel calcul peuvent être donnés. Dans un mode de réalisation avec des propriétés dont la valeur est quantifiable , le calculateur 12 applique l’équation suivante : Avec : désigne le coefficient de similarité entre la matière A et la matière B, désigne la i-ème matière première à modifier, i étant un entier non nul, désigne la j-ième matière première candidate, j étant un entier non nul, désigne la somme des poids appliqués aux p propriétés désigne le poids appliqué à la p-ième propriété ( par défaut) est le nombre de propriétés, : valeur de la p-ième propriété de , p étant un entier compris entre 1 et n, : valeur de la p-ième propriété de , : cette valeur est au moins égale à l'écart entre le 5ème et le 95ème percentile de la distribution de valeurs de la p-ième propriété. Si la valeur de la propriété est mesurable qualitativement : Selon un exemple, le nombre de propriétés n est égal au nombre de propriétés différentes des matières premières de l’ensemble donné lors de l’étape d’obtention E601. Selon une variante, l’étape de calcul E602 est mise en œuvre différemment. Dans cette variante, l’étape de calcul E602 comporte une étape de recherche et une étape de calcul. Lors de l’étape de recherche, le dispositif de calcul 12 recherche une pluralité de listes de référence. Typiquement, une liste de référence est composée d’ensembles ayant subi, ou non, des modifications dans leurs listes de matières premières associées. Les listes de référence sont conservées dans une base de données via une structure de données distribuées et scalables (SDDS, de l’anglais Shared Domain Data Set ) permettant de stocker un grand nombre de données en définissant des caractéristiques associées telles que la source desdites données. Typiquement, une telle structure permet de stocker plus d’un million de listes de référence dans la base de données. Les listes de référence concernent des compositions cosmétiques ayant pu être modifiées par le passé. Ainsi, chaque liste est associée à une pluralité de liste de matières premières. Dans l’exemple décrit, la liste de référence comporte N itérations et donc N listes de matières premières distinctes associées. De plus, la liste de référence comporte la matière première à modifier mais toute les listes de matières premières distinctes générées après la J-ième itération ne la comporte plus (J étant plus petit que N). Par exemple, l’étape de recherche est effectuée à partir d’une requête SQL appliquée à la base de donnée. Ainsi, le dispositif de calcul 12 identifie les N-J listes de matières distinctes associées ne comportant pas la matière première à modifier. Lors de l’étape de calcul E602, le dispositif de calcul 12 calcule un coefficient de similarité entre les N-J listes de matières premières distinctes associées et les J listes de matières premières contenant la matière première à modifier. Par exemple, le dispositif de calcul 12 applique une fonction f telle que : Avec : désigne le coefficient de similarité entre l’ensemble à compléter et la B-ième liste de matières distinctes associées ( , : nombre d’itérations, X : nombre de matières premières non partagées entre les deux listes. En variante, l’étape de calcul E602 est mise en œuvre différemment. Dans cette variante, l’étape de calcul E602 comporte une sous-étape de conversion, une première sous-étape de calcul, une sous-étape de projection et une deuxième sous-étape de calcul. Lors de la sous-étape de conversion, la structure moléculaire de la matière première est convertie sous forme d’identifiants moléculaires. Par exemple, de tels identifiants prennent la forme de structures SMILES, InchiKey ou Molecular fingerprints. Lors de la première sous-étape de calcul, le dispositif de calcul 12 calcule une pluralité de propriétés moléculaires à partir des identifiants moléculaires. Par exemple, les propriétés moléculaires comprennent la masse molaire, un coefficient de partage ou un nombre de liaisons chimiques. Lors de la sous-étape de projection, le dispositif de calcul 12 identifie les propriétés moléculaires liées entre elles afin de représenter ces dernières dans un espace de projection à dimensions réduites (voir FIG. 7 ). Par exemple, le dispositif de calcul 12 réduit au maximum les dimensions de l’espace de projection en identifiant les dimensions liées à des propriétés moléculaires étant des compositions linéaires d’autres propriétés. Typiquement, le dispositif de calcul 12 peut appliquer une analyse en composantes principales ACP d’une telle étape. L'analyse en composantes principales est une méthode d'analyse statistique qui permet de résumer l'information contenue dans un ensemble de données fonctionnelles, permettant ainsi de produire des fonctions dites composantes principales de dimension minimale qui reproduisent un maximum d'information sur les données étudiées. Autrement dit, l’analyse en composantes principales fonctionnelles est une projection d’informations d’entrée dans une base de projection optimale. Enfin, lors de la seconde étape de calcul, le dispositif de calcul 12 calcule le coefficient de similarité en appliquant un algorithme de clustering dans l’espace de projection de dimension M et en calculant le coefficient de similarité en fonction d’un critère de distance. Par exemple, le coefficient de similarité est nul pour deux matières premières qui ne sont pas dans le même cluster. Avantageusement, une telle caractéristique permet de remplacer l’au moins une matière première à exclure par une nouvelle matière première apportant une ou plusieurs propriétés prioritaires pour l’opérateur. En variante, il peut être utilisé un procédé permettant de prédire des caractéristiques de la matière première en fonction desdites propriétés. Ce dispositif est décrit dans la section finale de la présente demande. Lors de l’étape de sélection E603, le dispositif de calcul 12 sélectionne, pour chaque matière première à modifier, au moins une matière première parmi la pluralité de matières premières candidates. Chaque matière première ainsi sélectionnée est dénommée matière première sélectionnée dans la suite. La sélection est effectuée en fonction des coefficients de similarité calculés lors de l’étape de calcul E602. Selon un exemple simple, les matières premières sélectionnées sont les matières premières de la pluralité de matières premières candidates ayant les coefficients de similarité les plus élevés. Dans d’autres exemples, les matières premières sont sélectionnées en fonction des coefficients de similarité et d’un ensemble de critères associés à chacune des matières premières candidates. Typiquement, l’ensemble de critères comporte un indicateur économique ou du caractère respectueux de l’environnement tel que la biodégradabilité. Lors de l’étape de génération E604, le dispositif de calcul 12 génère tous les ensembles de matières premières dans lesquels chaque matière première à modifier est remplacée par une matière première sélectionnée respective. Le procédé de génération permet ainsi d’obtenir un ou plusieurs ensembles de matières premières complété. Cela permet notamment d’exclure une matière première en la remplaçant par une ou plusieurs autres voire de la supprimer pour obtenir une nouvelle composition cosmétique présentant les propriétés recherchées. Un tel procédé permet alors de générer des données de fabrication utiles pour la préparation et la fabrication de compositions cosmétiques innovantes et adaptées à des contraintes spécifiques. Avantageusement, la mise en œuvre d’un tel procédé est aisée, notamment relativement rapide. De plus, ce procédé permet aussi un accès aux leviers de formulation, d’amélioration ou de remplacement pour tout personne fabriquant des produits cosmétiques du débutant au confirmé voire expert. Applications des procédés de génération précédent s L’ensemble obtenu par l’un ou l’autre des procédés de génération précédent est utile pour de nombreuses applications. Selon l’exemple décrit, il peut être utilisé dans un procédé de préparation et de fabrication d’un produit cosmétique par le système de fabrication 14. Le procédé de fabrication comporte une phase de mise en œuvre P70 et une phase de fabrication P80. Lors de la phase de mise en œuvre P70, le dispositif de calcul 12 met en œuvre l’un ou l’autre des procédés de génération précédents. Par exemple, le dispositif de calcul 12 met en œuvre a phase d’inférence P40 du procédé de génération selon le mode de réalisation de la FIG. 2 ou la phase de génération P60 du procédé de génération selon le mode de réalisation de la FIG. 6 . La phase de fabrication P80 vise à fabriquer le produit cosmétique correspondant à l’ensemble obtenu après mise en œuvre lors de la phase de mise en œuvre P70. Par exemple, le dispositif de fabrication 14 prend en entrée l’ensemble généré et commande les éléments qui le composent pour que ces éléments réalisent la fabrication du produit cosmétique correspondant à l’ensemble généré par le procédé de génération. D’autres procédés de fabrication sont envisageables. Par exemple, lors d’une étape de configuration, l’opérateur peut sélectionner un packaging et un mode de réalisation à respecter sous forme de données et les inclure aux données de fabrication. La technique de fabrication désigne un ensemble de critères à respecter lors de la fabrication de la composition cosmétique comme un ordre d’incorporation, la température, les éléments de mélange (vitesse, temps, turbines et/ou pâles), le découpage en phase ou pré-mix. La technique de fabrication peut notamment être exprimée sous la forme d’opérations unitaires de procédé. Description des différents ensembles de données de fabrication envisageables Les procédés de génération des figures 2 et 6 ont été jusqu’à présent décrits pour un exemple particulier d’une liste de matières premières dans un but illustratif. Toutefois, dans un cas général, les données de fabrication peuvent être de tout type. Selon les cas, les données de fabrication sont choisies dans une liste constituée des données relatives à la composition, des données relatives au packaging packaging , notamment à un organe d’application de la composition cosmétique, et des données relatives à la technique de fabrication utilisée. Les données de fabrication permettent selon les cas d’obtenir une composition cosmétique ou un produit cosmétique. Une composition cosmétique est composée d’une liste de matières premières attribuant une liste de propriétés à ladite composition. Il est entendu par « produit cosmétique », l’ensemble d’une composition cosmétique, d’un conditionnement ou packaging, comprenant notamment un organe d’application. Le procédé de fabrication désigne un ensemble d’opérations unitaires à respecter lors de la fabrication de la composition cosmétique comme un ordre d’incorporation, la température, l’humidité ou la force appliquée. Le packaging désigne le moyen de conservation de la composition cosmétique. En variante, le packaging comporte un organe ou élément d’application de la composition cosmétique associé tel qu’une brosse à cils pour un mascara ou un pinceau pour un fond de teint Une donnée relative à la composition est une donnée représentative de la composition chimique de la formule. La liste de matières premières ou d’ingrédients est un exemple particulier de donnée relative à la composition. Un autre exemple de donnée relative à la composition peut être la concentration de la matière première dans ladite composition. La représentation de la matière première peut différer selon les modes de réalisation. A titre d’exemple, la matière première peut être représentée par une formule chimique, un identifiant, un nom commercial ou un type (émulsifiant ou gras) et sa proportion dans la composition peut s'exprimer en pourcentage massique ou volumique, détaillée de façon linéaire ou avec des préparations A la place d’une matière première, il est possible de considérer les ingrédients, faisant partie des matières premières, les ingrédients pouvant de manière similaire être représentés de différentes manières (formule, identifiant ou autres). La teneur en matière première ou en ingrédient est un autre exemple de donnée relative à la composition. Une donnée relative à la technique de fabrication utilisée est une donnée permettant de caractériser les étapes d’un procédé de fabrication. Un exemple de donnée relative à la technique de fabrication est une succession d’opérations unitaires de procédé. Un exemple de donnée relative à la technique de fabrication est l’ordre dans lequel les ingrédients ou la matière première sont insérés à la fabrication, la température de mise en cuve, les durées d’introduction, de mélange, les vitesse et forces mécaniques appliquées" Description d’un procédé de prédiction de caractéristiques Comme expliqué précédemment, les procédés de génération précédents utilisent des connaissances sur des listes de matières premières. Il est donc utile de pouvoir estimer ou prédire les caractéristiques d’une matière première et/ou d’une liste de matières premières Pour cela, il peut être mis en œuvre un procédé de prédiction via un dispositif de prédiction. Les mêmes remarques que pour le dispositif de calcul s’appliquent ici pour le dispositif de prédiction et ne sont donc pas répétées. Un exemple de mise en œuvre du procédé de prédiction de caractéristiques d’une liste de matières premières est maintenant décrit Le procédé de prédiction est un procédé visant à estimer un ensemble de caractéristiques associées à une matière première. En variante, le procédé estime un ensemble de caractéristiques associées à une pluralité de matières premières formant une composition cosmétique. Ainsi, dans la suite de la description, une matière première désigne également un ensemble de matières premières associées à une liste de propriétés préalablement déterminée à partir des listes de propriétés de l’ensemble de matières premières. Le terme caractéristique est ici à entendre au sens large comme comprenant des caractéristiques mesurables mais aussi des caractéristiques qualitatives évaluablesde manière appropriée, par exemple sur une échelle de notation en fonction de critères d’évaluation définis. Les caractéristiques sont des informations associées à la matière première telles que des fonctions assurées, des caractéristiques techniques, des propriétés physico-chimiques ou des contributions à des bénéfices sensoriels. Les caractéristiques d’une matière première sont définies par tous les effets techniques induits par les propriétés de cette dernière. Par exemple, une caractéristique d’une matière première est son caractère collant, sa résistance à l’acide ou sa capacité à stabiliser la phase huileuse. Une telle liste de caractéristiques comporte également une valeur associée à chacune des caractéristiques pouvant être quantitative ou qualitative. Le procédé de prédiction selon la FIG. 9 comporte une phase de détermination P90 et une phase de prédiction P100. Lors de la phase de détermination P90, il est déterminé une liste de propriétés associées à la matière première. La phase de prédiction P100 comporte une étape d’obtention E1001, une étape de calcul E1002 et une étape de prédiction E1003. Lors de l’étape d’obtention E1001, le dispositif de calcul 12 obtient une liste de propriétés. Par exemple, l’utilisateur vient entrer manuellement la liste de propriétés de la matière première via l’interface d’entrée que le dispositif de calcul 12 vient lire dans la mémoire 18. La liste des propriétés de la matière première peut être également récupérée automatiquement par le système, notamment dans une base de données de stockage adaptée. Dans un autre exemple, le dispositif de calcul 12 reçoit la liste de propriétés de la matière première par un dispositif électronique via radiocommunication ou connexion filaire. De plus, l’utilisateur saisit des valeurs associées à chacune desdites propriétés. Comme pour la liste des propriétés, les valeurs associées peuvent également être récupérées automatiquement à partir d’une base de données. Lors de l’étape de calcul E1002, le dispositif de calcul 12 calcule la liste de caractéristiques en utilisant la liste de propriétés et un réseau bayésien causal. Un réseau bayésien est un modèle permettant de déterminer une valeur de sortie ou une distribution de valeurs de sortie en fonction d’une pluralité de données d’entrées influant (ou non) sur ladite valeur de sortie. Un réseau bayésien est un modèle probabiliste graphique qui représente un ensemble de variables aléatoires et leurs dépendances conditionnelles via un graphique orienté acyclique. Il est utilisé pour modéliser la connaissance incertaine dans divers domaines telles que les liens entre caractéristiques et propriétés d’une composition cosmétique. Pour créer un tel réseau bayésien, il est nécessaire de déterminer, en amont de l’utilisation, un ensemble de variables représentants les nœuds du graphique, un ensemble d’arcs liant les nœuds représentants des dépendances conditionnelles et des probabilités pour chacun des nœuds. Chaque nœud correspond à une caractéristique dont la valeur dépend alors des entrées du réseau (valeurs des propriétés saisies par l’utilisateur). Chaque nœud est associé à un parent influant sur sa distribution de probabilités. Les entrées (propriétés) sont également représentées par des nœuds sans parent. Les arcs et les probabilités associées à chacun des nœuds permettent cette dépendance. En effet, les arcs et les probabilités sont déterminés par expertise d’un groupe d’expert et représentent les dépendances entre caractéristiques et propriétés, on parle de probabilités élicitées. En variante, les arcs et les probabilités sont déterminés à partir de données connues. Typiquement, les données connues sont des données liant une propriété à une caractéristique historiquement connue ou récemment découvertes. Les valeurs attribuées à chacune des probabilités sont modifiables dans le temps, par exemple si de nouvelles connaissances permettent d’affiner les probabilités déterminées par le groupe d’experts. Ainsi, un arc liant une propriété à une caractéristique signifie que la propriété influe sur ladite caractéristique. Un nœud intermédiaire est présent sur chacun des arcs permettant de représenter le poids (influence) de la propriété sur ladite caractéristique. En complément, des nœuds intermédiaires peuvent permettre de représenter un effet cumulé de plusieurs propriétés sur une caractéristique liant plusieurs poids entre eux. Par exemple, la liste de caractéristiques comprend l’ensemble des caractéristiques dont la distribution de probabilité associée est supérieure à un seuil de prédiction associé. Typiquement, un réseau bayésien est déterminé pour chaque grande famille de matières premières ayant des caractéristiques communes. Par exemple, une grande famille de matières premières peut être les épaississants en phase aqueuse ou les émollients. Lors de l’étape de prédiction E1003, le dispositif de prédiction prédit la liste de caractéristiques et leurs valeurs associées. Par exemple, le dispositif de prédiction applique une fonction f liant la distribution à une valeur de la caractéristique et aux propriétés telle que : ) Avec : : valeur de la caractéristique i, : distribution de probabilités du nœud i sachant les n nœuds parents de i, Dans un mode de réalisation, lors d’une phase de mise à jour optionnelle, il est possible de mettre à jour le réseau bayésien via le dispositif de prédiction. Le terme « mettre à jour » signifie l’ajout ou la modification de nœuds, de probabilités et d’arcs associés. Par exemple, l’utilisateur saisit de nouveaux nœuds, de nouveaux arcs et de nouvelles probabilités associées via le dispositif de prédiction et à partir de l’expertise de groupes d’expert. En variante, le réseau bayésien, les nouveaux nœuds, les nouveaux arcs et les nouvelles probabilités sont déterminé par application d’un ou plusieurs algorithmes d’apprentissage non supervisés aux données connues. Le ou les algorithmes d’apprentissage non supervisé font partie du groupe : algorithmes de clustering, algorithme de réduction de dimensionnalité, algorithme de modélisation de la densité ou algorithme de réseau de neurones. De tels algorithmes d’apprentissage non supervisés sont présentés dans l’article intitulé « Learning Bayesian Networks with the bnlearn R Package » publié le 10 juillet 2010. Avantageusement, cette approche « hybride » entre l’avis d’expert et le résultat d’un ou plusieurs algorithmes d’apprentissage permet d’augmenter la précision et la pérennité dans le temps des résultats du modèle bayésien causal. Avantageusement, il est possible d’obtenir la liste de propriété d’une matière première à partir de ces caractéristiques en remontant le graphe du réseau bayésien. Le terme « remonter » signifie « déterminer » et s’effectue par application d’un algorithme d’optimisation ou du théorème de Bayes. Typiquement, l’algorithme d’optimisation est un algorithme génétique. Le procédé de prédiction peut être utilisé dans un procédé sélection d’une ou plusieurs listes de matières premières pour remplacer une première liste de matières premières mis en œuvre par le dispositif de calcul. Un tel procédé de sélection comporte une étape de détermination, une étape de calcul et une étape de sélection. Lors de l’étape de détermination, il est déterminé une liste de propriété associée à la première liste de matières premières. Par exemple, l’utilisateur vient entrer manuellement la liste de propriétés via l’interface d’entrée que le dispositif de calcul 12 vient lire dans la mémoire 18. Lors de l’étape de calcul, le dispositif de calcul 12 calcul les caractéristiques de la composition cosmétique à l’aide d’un procédé de prédiction tel que présenté ci-dessus. Lors de l’étape de sélection, l’utilisateur sélectionne une liste de matières premières parmi la pluralité de liste de matières premières candidates via le dispositif de calcul 12. En variante, le dispositif de calcul 12 sélectionne une ou plusieurs listes respectant un ensemble de critère de sélection. Par exemple, un critère de sélection est un seuil attribué à chacune des caractéristiques. Avantageusement, un tel procédé permet de sélectionner une ou plusieurs listes de matières premières ayant des caractéristiques proches de la liste d’entrée. Procédé de génération d’un ensemble de données de fabrication, l’ensemble de données de fabrication comportant des données de fabrication d’une composition cosmétique susceptible de respecter au moins un critère d’acceptabilité, ledit procédé étant mis en œuvre par un dispositif de calcul (12) et comprenant une phase d’inférence, la phase d’inférence comprenant une étape de : obtention d’un ensemble à compléter, l’ensemble comprenant de données de fabrication d’une composition cosmétique, et éventuellement d’au moins un paramètre de contrainte à respecter par la composition chimique, et application d’une technique sur l’ensemble à compléter et éventuellement l’au moins un paramètre de contrainte pour obtenir un ensemble complété, l’ensemble complété comprenant des données de fabrication d’une composition cosmétique susceptibles de respecter ledit au moins un critère d’acceptabilité, la technique comportant l’emploi d’au moins un modèle d’apprentissage automatique, l’au moins un modèle d’apprentissage automatique étant propre à compléter un ensemble à compléter. Procédé de génération selon la revendication 1, dans lequel le modèle d’apprentissage a été entraîné pour compléter un ensemble à compléter avec un apprentissage sur au moins une base de données rassemblant des compositions cosmétiques respectant ledit au moins un critère d’acceptabilité et éventuellement des compositions cosmétiques ne respectant pas ledit au moins un critère d’acceptabilité. Procédé de génération selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le procédé comporte, en outre, une phase d’entraînement du modèle sur une base de données d’entraînement durant laquelle une fonction de mérite est utilisée, la fonction de mérite favorisant les modèles propres à générer des ensembles complétés ne faisant pas partie de la base de données d’entraînement et respectant l’au moins un critère d’acceptabilité. Procédé de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel les données de fabrication sont une liste de matières premières ou d’ingrédients , éventuellement accompagnées de leurs proportions respectives dans la composition cosmétique. Procédé de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel, lors de l’étape d’obtention, il est obtenu au moins un paramètre de contrainte, un paramètre de contrainte étant un paramètre de complétude définissant un nombre de données de fabrication manquantes dans l’ensemble à compléter. Procédé de génération selon la revendication 5, dans lequel, lors de la phase d’application, le modèle est utilisé une seule fois, le paramètre de complétude correspondant à un nombre de données manquantes étant égal à 1. Procédé de génération selon la revendication 5, dans lequel un paramètre de contrainte est un paramètre de complétude global correspondant à un nombre de données manquantes supérieur à 1, la phase d’application comportant plusieurs itérations, chaque itération comprenant l’application du modèle à l’ensemble généré à l’itération précédente avec un paramètre de complétude pour ladite itération correspondant à un nombre de données manquantes égal à 1, le modèle étant appliqué à la première itération sur l’ensemble à compléter. Procédé de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le modèle comporte un encodeur et/ou un décodeur. Procédé de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le modèle est un modèle de transformateur prédictif masqué. Procédé de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel la composition cosmétique fait partie d’un produit cosmétique, les données de fabrication étant choisies parmi une liste constituée des données relatives à la composition cosmétique, des données relatives à un packaging du produit cosmétique et des données relatives à la technique de fabrication du produit cosmétique utilisée. Procédé de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel le procédé comporte, entre outre, une phase de mise à jour du modèle par réentraînement du modèle à l’aide des ensembles utilisés lors de la phase d’interférence. Procédé de fabrication d’une composition cosmétique, le procédé étant mis en œuvre par un système de fabrication (10), le procédé de fabrication comprenant : - une phase de mise en œuvre d’un procédé de génération d’un ensemble de données de fabrication, le procédé de génération étant selon l’une quelconque des revendications 1 à 11, et - une phase de fabrication d’une composition cosmétique à partir de l’ensemble complété obtenu par la phase de mise en œuvre. Dispositif de calcul (12) configuré pour générer un ensemble de données de fabrication, l’ensemble de données de fabrication comportant des données de fabrication d’une composition cosmétique respectant au moins un critère d’acceptabilité, ledit dispositif de calcul (12) étant également configuré pour : obtenir un ensemble à compléter, l’ensemble comprenant de données de fabrication d’une composition cosmétique, et éventuellement d’au moins un paramètre de contrainte à respecter par la composition chimique, et appliquer une technique sur l’ensemble à compléter et éventuellement l’au moins un paramètre de contrainte pour obtenir un ensemble complété, l’ensemble complété comprenant des données de fabrication d’une composition cosmétique susceptibles de respecter ledit au moins un critère d’acceptabilité, la technique comportant l’emploi d’au moins un modèle d’apprentissage automatique, l’au moins un modèle d’apprentissage automatique étant propre à compléter un ensemble à compléter. Système de fabrication (10) d’une composition cosmétique, le système de fabrication (10) comprenant : - un dispositif de calcul (12) selon la revendication 13, et - un dispositif de fabrication (14) propre à fabriquer une composition cosmétique à partir de l’ensemble de données de fabrication obtenu par le dispositif de calcul (12).