REVENDICATIONS 1) Procédé de simulation stochastique répétitive hiérarchisée et mutualisée par échantillonnage de scénarios probables, pour la prédiction probabiliste du comportement futur et/ou l'optimisation des paramètres de rendement d'une multitude de systèmes industriels locaux distants (S"(" - 1 ... n)) o très distants les uns des autres, o soumis à un environnement global commun (E) évolutif, pouvant être décrit numériquement par p variables d'état (X;(t)"-i P), constituant les composantes d'un vecteur d'état (X(t)) (X;(t)(` - '- - -P), o et dont l'efficacité de chaque système local (Si,(" - i...n)) peut en outre être décrite par un indicateur numérique de rendement (I"""- '...n)), selon un modèle numérique systémique local paramétré (D") préalablement établi (I") (D"(?.",X(t))), dépendant pour chacun des systèmes (S") et à chaque instant (t) 1 de toutou partie des variables d'état (X;(t)"- '..-n) du vecteur d'état (X(t)), 1 et d'un vecteur de q paramètres (réglables) locaux d'action (k,") ce procédé étant caractérisé en ce qu'en combinaison u au niveau d'un site centralisé émetteur (n, très distant (de plusieurs kilomètres, voire de plusieurs centaines de kilomètres) d'une majorité des n systèmes industriels locaux distants (S"(" - I ...n)) : 1 on génère répétitivement de manière centralisée à des instants (to) successifs une snip série de simulations probabilistes (W,J#" ('-i..-P''-i...s'k-i..."')) multi-valuée de description des variables (X;(t)(' - "-,P)) de l'environnement (E) constituée a. soit de pseudo-états probables futurs des variables (Xi(t)"= '---P') de l'environnement (E), b. soit de pseudo-variations probables futures de ces variables (X;(t)(`-i...n)) de l'environnement (E), communs à la multitude des n (n étant très grand 1) systèmes industriels locaux distants (S,,("- i"") ) décentralisés, et simulés à un (ou plusieurs iii, avec 1) horizons de temps (tk(k - 1 ... n') > t'), 1 et on télétransmet répétitivement cette snip série de simulations probabilistes (WJk) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo- variations probables futur(e)s des variables de l'environnement, ce de manière répartie décentralisée # du site émetteur (U), # en direction de l'ensemble de la multitude des systèmes locaux distants (S"); u et, de manière indépendante, au niveau de chacun des systèmes locaux (S"), majoritairement très distants du site centralisé émetteur (U), répétitivement on collecte ladite snip série probabiliste (W,ik) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s, 1 on effectue un traitement numérique statistique local spécifique sur ladite série probabiliste (W;,jk) reçue pour prédire le comportement futur probabiliste des systèmes industriels locaux (S"), et (éventuellement) on règle le niveau du vecteur des paramètres locaux d'action (#.") = (A"i, ...,de chaque système local (S") à une valeur optimale calculée en fonction des critères préétablis, afin notamment d'anticiper le comportement probable futur et l'efficacité de chaque système (S") soumis à l'environnement (E) au cours du ou des horizon(s) de temps (tk) retenu(s). 2) Procédé selon la revendication 1 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables pour la prédiction probabiliste du comportement futur et/ou l'optimisation des paramètres de rendement d'une multitude de systèmes industriels locaux distants (Su), ce procédé étant du type spécifique consistant a au niveau d'un site expert (U'), très distant (de plusieurs kilomètres, voire de plusieurs centaines de kilomètres) d'une majorité des n systèmes industriels locaux distants (Su(u = I ... n # à faire préalablement le choix 1 des p variables d'environnement (X;"='---P)) de l'environnement (E), et d'un modèle statistique du comportement joint au temps (t) et par tranches de temps (Atk(k - '...m)) des variables d'état (X;(t)"='".P), décrit par sa densité de distribution jointe (tXI,.... XP; t; Atk)) # justifié à partir d'observations historiques - il peut s'agir notamment de lois normales, log-normales, etc., ou plus généralement d'une distribution statistique jointe des p variables d'environnement (X;(tk) '' P) ou de leurs variations temporelles (AX;(tk)(`='-..P) # et validé par des tests statistiques classiques adéquats (moyennes, variances, corrélations, sauts, comportements extrêmes, ...), o au niveau d'un site centralisé émetteur (U), très distant (de plusieurs kilomètres, voire de plusieurs centaines de kilomètres) d'une majorité des n systèmes industriels locaux distants (Su(' = 1...n)) 1 â générer numériquement répétitivement à des instants t,, successifs, â partir du modèle statistique retenu (fa(XI,...,XP; t; Atk)) du comportement joint dans le temps (t) des variables d'état (X;), une snip série probabiliste (W;,ik ('=I...P,j=I...s, k=i...in)) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s de l'environnement (E) constituée # cas 1 : d'une snip série probabiliste (X;,jk) de pseudo-états formée de sxni p- uplets d'échantillons multi-valués de pseudo-états futurs Comprenant sxnixp valeurs numériques possibles des pseudo-états futurs probables des p variables d'état (X;(t)"='...P)) et constituées # pour chacun des in (ni >_ 1) horizons de temps (tk(k='...m)) de la simulation, # de s (avec s très grand 1) pseudo-états futurs possibles (X;,,{tk)Ii ... s)) de chacune des p variables d'état (Xt(tk)(' .--P) , # cas 2 : et/ou éventuellement, d'une snip série probabiliste variationnelle (AX;,Jk) formée de sxni p-uplets d'échantillons multi-valués de pseudo-variations (AX;,j(tk)''='...P''='...s' k='...") futures à partir de la valeur courante des variables d'état (X;(to)"='---P)), comprenant sxirixp valeurs numériques de pseudo- variations futures probables des p variables d'état (X;(tk)''=',* P)) et constituées # pour chacun des m (m _> 1) horizons de temps (tk(k='..."')) de la simulation, # de s (avec s très grand 1) pseudo-variations numériques futures possibles (AX ;,j{tk)Ii ... s) de chacune des p variables d'état (X;(tk)'' ... P), le procédé étant caractérisé en ce qu'en combinaison u au niveau du site centralisé émetteur (U) très distant de la majorité des n systèmes industriels locaux distants (Su(" = I...n) ), répétitivement à des instants (to) on diffuse ladite snip série probabiliste (W;j@) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s, comprenant sxnixp pseudo- valeurs numériques constituée par a. (cas 1) ladite snip série probabiliste (X;,,@) des pseudo-valeurs des variables d'état (Xi,j(tk)"='...P.1=I...s, k=I...ni)), b. (cas 2) et/ou ladite snip série probabiliste variationnelle (dX;,ik) des pseudo- variations (AX;,j(tk)(`='...P,j=i...s,k=1...n), ce de manière décentralisée 0 du site émetteur (U), # en direction de l'ensemble de la multitude des systèmes locaux distants (S") ; u et, de manière indépendante, au niveau de chacun des systèmes locaux (S"), majoritairement très distants du site centralisé émetteur (U), répétitivement on collecte ladite snip série probabiliste (W;,jk) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s à sxitixp valeurs numériques (Wi,jk Xr.jk ou OXi,jk), on choisit m'(m'5 m) horizons de temps, retenus parmi les m dits horizons de temps (tk(k = I ..."t)) , éventuellement, dans le cas (2) où l'on reçoit uniquement ladite smp série probabiliste variationnelle (OXi,jk) d'échantillons variationnels (AX;j(tk)), on calcule localement ladite snip série probabiliste (X;,jk) des pseudo-états constituée de pseudo-échantillons d'états futurs (X;,j(tk)"-'...P'j_'..-` k-'..."`) correspondante (au moins pour les m' horizons de temps (tk) retenus), pour chacun des i' horizons de temps (tk) retenus # on applique numériquement le modèle systémique local (D") préalablement fixé afin de déterminer dans chacun des s scénarios j = 1,...,s l'indicateur de rendement Iujk Du(ku,Xj(tk)) # pour au moins une valeur particulière (Xu)Q (@.",,...,@,"y) du vecteur (a,") des paramètres locaux d'action, # et pour chacun des s p-uplets simulés de variables d'état (X;,j{tj'-'...n), correspondant audit horizon de temps (tk) retenu, de la série probabiliste de pseudo-état (X;, j(tk)U = 1 ... S)), et on détermine les s pseudo-valeurs simulées de l'indicateur de rendement (lu,j(tk,@u)) _ correspondantes, # on regroupe et on ordonne les s valeurs correspondantes de l'indicateur de rendement selon le niveau de rendement (1,j), # on calcule et on mémorise l'histogramme (I'") ainsi que la distribution de probabilité (en nombre ou pourcentage) (LF"(I")) du niveau atteint de l'indicateur de rendement local (I") dans la configuration (@."), selon le modèle local (Du), # on en déduit par un calcul statistique la valeur d'au moins un paramètre statistique de réglage choisi (V(Â.u)) (tel que : moyenne, écart type, Value-at- Risk, utilité, etc...) caractéristique # de la distribution de probabilité ('F(î,",I)) des niveaux de rendement (I"(tk,;,u), # en fonction des variations du vecteur des paramètres locaux d'action (éventuellement) on effectue localement, au sein de chaque système local (S" ), une optimisation numérique (selon des critères prédéfinis) du (ou des) paramètre(s) statistique(s) de réglage choisi (V(,,")), et on règle le niveau du vecteur des paramètres locaux d'action (#.") = (/1u@,...,/luG) de chaque système local (S") à une valeur optimale calculée en fonction des critères préétablis, afin notamment d'anticiper le comportement probable futur et l'efficacité de chaque système (S") soumis à l'environnement (E) au cours du ou des horizon(s) de temps (tk) retenu(s). 3) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison u au niveau du site expert (U'), on associe â chaque paramètre local d'action (1,"h@h=' _`') un code générique (L,,) (ne dépendant pas du système local (S")), 1 on établit pour chaque code (Lh), et on actualise régulièrement, un évaluateur de rendement (IIh), c'est-à-dire un programme (matérialisé sous forme d'un fichier numérisé) permettant de calculer, en fonction du p-uplet des variables d'état (X) (X;(`- '...P') et du paramètre local d'action (,,uh), la composante correspondante du rendement (luh) = (Ilh(l#.uh,X)), 1 de telle sorte que, pour chaque système local (Su), ledit modèle systémique local (Du) consiste simplement à additionner les composantes (luh) de l'indicateur de rendement correspondant à chaque paramètre local d'action (fui,) o au niveau d'un site centralisé émetteur (U): on génère numériquement et on émet, répétitivement à des instants (to) successifs, à partir du modèle statistique retenu (fa(X,,...,XP; t; At)) du comportement joint dans le temps (t) des variables d'état (X;), la snip série probabiliste (Wi,jk) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s, et on émet, à l'apparition de chaque nouveau code (Lh) ou de chaque modification de l'évaluateur de rendement (IIh), la paire (Lh,IIh) sous forme d'un fichier numérisé, o au niveau de chaque système industriel local distant (Su) on calcule # pour chacun des ni' (ni ` horizons de temps (tk) de la simulation retenus à l'échelon local (Su), # pour chacun des = 1, .... s (avec s très grand 1) pseudo-états numériques possibles (Xjk(j-@`t) reçus, ou reconstitués à partir de la série des pseudo- variations (OX,jk), # pour chacun des h = 1,...,q paramètres locaux d'action (@,",,), # la composante de rendement (luijk) (IIh(Auh,Xjk)), # puis, par sommation, selon la formule (*), l'indicateur de rendement (I"jk), # le paramètre statistique retenu (V(ku)), 1 on applique le vecteur de paramètres locaux d'action (ku) qui optimise la valeur du paramètre statistique (V). 4) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison a au niveau du site expert (U'), on associe à chaque paramètre local d'action (Auh(h- 1...`i un code générique (Li,) (ne dépendant pas du système local (Su)), 1 on établit pour chaque code (Lh), et on actualise régulièrement, un évaluateur de rendement marginal (ich), c'est-à-dire un programme (matérialisé sous forme d'un fichier numérisé) permettant de calculer, en fonction du p-uplet des variables d'état (X)=(X;"-@ P')), la composante correspondante du rendement marginal (l,h) _ (nh(X)), de telle sorte que, pour chaque système local (Su), ledit modèle systémique local (Du) consiste simplement à effectuer un produit scalaire entre le vecteur de paramètre locaux d'action (ku) =(Auh(h "*"@) et le vecteur des rendements marginaux (Il a au niveau d'un site centralisé émetteur (U) 1 on génère numériquement et on émet, répétitivement à des instants (to) successifs, à partir du modèle statistique retenu (fa(X,,.... XP; t; 4t)) du comportement joint dans le temps (t) des variables d'état (Xi), la snîp série probabiliste (Wijk) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s, et on émet, à l'apparition de chaque nouveau code (Lh) ou de chaque modification de l'évaluateur de rendement (nh), la paire (Lh, irh) sous forme d'un fichier numérisé, 1 et on calcule # pour chacun des m horizons de temps (tk), # pour chacun des j = 1,...,s (avec s très grand 1) pseudo-états numériques possibles (Xjk (j= 1'..s), # pour chacun des h = 1,...,q paramètres locaux d'action (A"h), # la composante de rendement marginal (I hjk) _ (nh(Xjk)), et on diffuse la snîq série probabiliste (W h,jk) multi-valuée de description des pseudo-états (1 hjk) ou pseudo-variations probables futur(e)s (01 hjk) , u au niveau de chaque système industriel local distant (S") on collecte la snîq série probabiliste (W;,j k) multi-valuée de description des pseudo-états (l'yjk) ou pseudo-variations probables futur(e)s (AI 'hjk) puis, par sommation, selon la formule (**), on en déduit la série des indicateurs de rendement (I"jk) et le paramètre statistique retenu (V(k" )), 1 on calcule, puis on applique le vecteur de paramètres locaux d'action (Xu) qui optimise la valeur du paramètre statistique (V). 5) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison a au niveau d'un site centralisé émetteur (M: 1 on génère numériquement répétitivement à des instants (to) successifs, à partir du modèle statistique retenu (fa(XI,...,XP; t; Dt)) du comportement joint dans le temps (t) des variables d'état (Xi('= I ...P), une série probabiliste variationnelle (AXi,jk) formée de sxwt p-uplets d'échantillons multi-valués de pseudo-variations (AXi,j(tk)c'=1...p'j=l...s' k=i..."') d'états futurs à partir de l'état courant des variables d'état (Xi(to)"=I ..-P), comprenant sxnîxp valeurs numériques de pseudo-variations futures probables des p variables d'état (Xi(tk)"- I ...P) et constituées: # pour chacun des ni (ni ? 1) horizons de temps (tk(k-1..."')) de la simulation, # de s (avec s très grand 1) pseudo-variations numériques possibles (AXi, j(tk)" =1 - . -s) des p variables d'état (Xi(tk)(i -P'), i on diffuse de manière répétitive ladite sînp série probabiliste variationnelle (AXi,jk) des pseudo-variations d'états (OXi,j(tk)l'=I...P, j=l...s, k=1 _.."`)), ce de manière décentralisée # du site émetteur (U), # en direction de l'ensemble de la multitude des systèmes locaux distants (S" ), a et, de manière indépendante, au niveau de chacun des systèmes locaux (Su) on collecte et on mémorise de manière répétitive à chaque instant (to), selon une fréquence déterminée, voire à chaque modification de l'une des variables (Xi), la valeur courante des variables d'état (Xi(to)('=l-@-P), on collecte ladite smp série probabiliste variationnelle (4Xiik) des variations d'états (dXi,j(Atk)l'=I ...P,j=l...s, k=1...`)) en fonction de l'incrément de temps Atk , émise par le site central (n, on calcule localement ladite snîp série probabiliste (Xi,jk) de pseudo-états (Xirj(tk)(`-I...P.j-l...s' k=1--) aux instants futurs (tk) (t, + Atk), correspondant à la série variationnelle par calcul numérique incrémental du type Xi,j(tk) =Xi(to) (1 + AXi,j(tk)) ou toute autre formule (addition, exponentielle, etc...) faisant intervenir # ladite smp série probabiliste variationnelle (AXi,jk) émise par le site centralisé émetteur (U), # et la valeur courante des variables d'état (Xi(t)('='...p)). 6) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison u au niveau du site centralisé émetteur (U): 1 on génère numériquement répétitivement à des instants (tj successifs, à partir du modèle statistique retenu (fa(Xl,...,Xp; t; At)) du comportement joint dans le temps (t) des variables d'état (Xi), une snip série probabiliste variationnelle (OXi,jk) formée de sxin p-uplets d'échantillons multi-valués de pseudo-variations (AXt'J(tk)(ï=I...p, j=l...s, k=l...ne)) d'états futurs à partir de l'état courant des variables d'état (Xi(to)('='---p)), comprenant sxmxp valeurs numériques de pseudo-variations futures probables des p variables d'état (Xi(tk)(`='...p)) et constituées # pour chacun des in (ni >_ 1) horizons de temps (tk(k='..."')) de la simulation, # de s (avec s très grand 1) pseudo-variations numériques possibles (AXi,j(tk)"='...5)) des p variables d'état (Xi(tk)(i='---p), 1 on collecte de manière répétitive et on mémorise la valeur de l'état courant des variables d'état (Xi(to)(' ... p), on diffuse de manière répétitive et décentralisée du site émetteur (U) en direction de l'ensemble de la multitude des systèmes locaux distants (Su ), à la fois # la snip série probabiliste variationnelle (OXi,jk) des pseudo-variations (AXi,j(tk)(i-l...p, j=l...s, k=l...nt) ' # et la valeur courante des variables d'état (Xi(to)(` _' p). 7) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables caractérisé en ce qu'en combinaison a préalablement, et en différents points de l'environnement (E), on installe une série de r capteurs (y, (h=' .-.')) observateurs de l'état d'environnement (E), émettant à chaque instant (t), r mesures de l'état de l'environnement (ui,(t)(h ...r)), o au niveau du site concepteur (U'), on définit préalablement un modèle numérique descriptif d'environnement (D), définissant l'ensemble de p variables d'état (Xi(t)('='...p) _ (@(ul(t),...,,ur(t))) en fonction des mesures (ph(t)(''='',-')) (avec généralement p S r), en sorte que l'ensemble des variables d'environnement (Xi(t)(`='...p)) décrivent physiquement avec une précision acceptable, à chaque instant d'échantillonnage (tk), la globalité de l'état de l'environnement (E), o au niveau du site centralisé émetteur (n: 1 on collecte à distance et on mémorise les r mesures d'environnement (ui,(t)(h='...r))ces r mesures constituant à chaque instant d'échantillonnage (tj les composantes d'un vecteur temporel de mesure d'environnement (M(tk)) (uh(tk)(h ... ')), et on calcule, à chaque période d'échantillonnage (tj successive, à l'aide du modèle numérique descriptif d'environnement (D) et du vecteur de mesures (M(t)), les p variables d'état (Xi(t)('='...p) (D(ul(t),...,,ur(t))). 8) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison u au niveau du site centralisé émetteur (U): on maintient et on met â jour un historique des valeurs des p variables d'état (Xi(t)('='...p) de l'environnement global commun (E) au cours du temps. 1 on génère numériquement répétitivement à des instants (tj successifs, à partir # du modèle statistique retenu (fa(X,,...,XP; t; Ot)) du comportement joint dans le temps (t) des variables d'état (X;(' -' ".Pl), # et de cet historique mémorisé des valeurs des p variables d'état (X;(t)('-'...Pl), la smp série probabiliste (W,à multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s de l'environnement (E), 1 on diffuse ladite smp série probabiliste (W,J@) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s de manière décentralisée du site émetteur (U) en direction de l'ensemble de la multitude des systèmes locaux distants (S"). 9) Procédé selon la revendication 8 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison u au niveau du site centralisé émetteur (U) on maintient et on met à jour un historique des valeurs des p variables d'état (X;(t)"-'---Pl) de l'environnement global commun (E) au cours du temps, on génère numériquement répétitivement à des instants (t ) successifs, à partir # du modèle statistique retenu (fa(X,,.... XP; t; At)) du comportement joint dans le temps (t) des variables d'état (X;('-'...Pl), # et de cet historique mémorisé des valeurs des p variables d'état (X;(t)(' - I ..-Pl), la snap série probabiliste (WJ@) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s de l'environnement (E), selon la méthode dite de Monte-Carlo , par tirages pseudo-aléatoires des pseudo-valeurs (WJk) grâce à un générateur de nombres situé sur le site centralisé émetteur (U), voire sur le site concepteur (U' ), reposant sur une méthode # soit pseudo-aléatoire de nature ergodique, # soit à discrépance faible (suites de Sobol, Hamersley, etc.), # soit sur toute autre méthode produisant des nombres asymptotiquement répartis selon une distribution spécifiée (par exemple uniforme sur un intervalle), 1 on diffuse ladite snap série probabiliste (W,ik) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s de manière décentralisée du site émetteur (U) en direction de l'ensemble de la multitude des systèmes locaux distants (S" ). 10) Procédé selon la revendication 8 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison u au niveau du site centralisé émetteur (U): 1 on maintient et on met â jour un historique des valeurs des p variables d'état (X;(t)l' - ' ... P) de l'environnement global commun (E) au cours du temps, 1 on génère numériquement répétitivement à des instants (to) successifs, à partir # du modèle statistique retenu (fa(X,,...,XP; t; At)) du comportement joint dans le temps (t) des variables d'état (X;('-'...Pl), # et de cet historique mémorisé des valeurs des p variables d'état (X;(t)" -' Pl), la smp série probabiliste (Wjk) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s de l'environnement (E), selon la méthode dite Historique d'estimation d'états futurs probables des p variables d'état (X;(t)'`-'..-P) reconstruits à partir de l'état courant (X;(to)(`-'---P@) et de variations historiques passées (OX;(t j)"-'...P,'-'---" pour un ensemble de dates passées t.), ce en affectant à chaque état reconstruit une probabilité de réalisation pouvant dépendre de l'âge de la variation historique correspondante, et on diffuse ladite srnp série probabiliste (Wj) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s de manière décentralisée du site émetteur (U) en direction de l'ensemble de la multitude des systèmes locaux distants (Su). 11) Procédé selon la revendication 8 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison o au niveau du site centralisé émetteur (U) 1 on maintient et on met à jour un historique des valeurs des p variables d'état (X;(t)"- '...P) de l'environnement global commun (E) au cours du temps, 1 on génère numériquement répétitivement à des instants (to) successifs la snip série probabiliste (W,ik) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo- variations probables futur(e)s de l'environnement (E), à partir # du modèle statistique retenu (fa(XI,...,XP; t; At)) du comportement joint dans le temps (t) des variables d'état (X;), # et de cet historique mémorisé des valeurs des p variables d'état (X;(t)('- I P)), # mais en introduisant volontairement dans la snip série probabiliste (Wjk) des biais de comportement statistique joint des variables d'état (X;(t)" - 'vis-à- vis de leur comportement statistique historique, les séries biaisées reproduisant ainsi des scénarios catastrophes , afin de tenir compte de l'impact desdits scénarios catastrophes sur les systèmes distants (Su), 1 on diffuse ladite snip série probabiliste (W;Jk) multi-valuée biaisée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s de manière décentralisée du site émetteur (U) en direction de l'ensemble de la multitude des systèmes locaux distants (Su). 12) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison o certains des systèmes distants (Su) envoient au système central (U) des requêtes sous forme de paramètres de scénarios catastrophes selon des biais spécifiques définis par eux, o au niveau du système central on génère en fonction de ces requêtes, éventuellement en fusionnant celles qui sont identiques, des snip séries probabilistes (Wjk) multi-valuées de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s, biaisées en fonction des paramètres spécifiés par les systèmes distants, et on envoie du site émetteur (U) vers chaque système local distant (S") ladite snip série probabiliste (W,J@) multi-valuée biaisée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s qui correspond à sa requête. 13) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison u chaque système distant (Su) altère lui-même tout ou partie des sinp séries probabilistes (W;jk) multi-valuées de description des pseudo-états ou pseudo- variations probables futur(e)s, de façon à en faire des séries biaisées reproduisant des scénarios catastrophes dont les paramètres sont soit spécifiés au niveau du système central (U) et diffusés en direction des systèmes locaux (Su), soit définis au niveau des systèmes locaux (S"). 14) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison o au niveau du site centralisé émetteur (U) on génère numériquement la snip série probabiliste (Wjk) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s de l'environnement (E) de manière périodique, selon une fréquence d'échantillonnage p). 15) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison o au niveau du site centralisé émetteur (M: on diffuse ladite snip série probabiliste (W,jk) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s de manière décentralisée du site émetteur (U) en direction de l'ensemble de la multitude des systèmes locaux distants (S") par émission sous une forme broadcast , notamment par émission radio, o et, de manière indépendante, au niveau de chacun des systèmes locaux (Su), majoritairement très distants du site centralisé émetteur (U), répétitivement on collecte ladite snip série probabiliste (W,jk) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s â sxmxp valeurs numériques (W,jk k ou A & â, par réception quasiment en continu de cette émission broadcast en provenance du site centralisé émetteur (U). 16) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison o au niveau du site centralisé émetteur (U): 1 on diffuse ladite smp série probabiliste (W;,jk) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s, de manière décentralisée du site émetteur (U) en direction de l'ensemble de la multitude des systèmes locaux distants (S") par émission sous une forme dite PP aval , c'est-à-dire par émission sur un réseau (R) (notamment de type Internet) du site centralisé émetteur (U) à l'adresse spécifique de chacun des systèmes industriels locaux distants (Sj"-'@. n), o et, de manière indépendante, au niveau de chacun des systèmes locaux (S"), majoritairement très distants du site centralisé émetteur (U), répétitivement 1 on collecte, ladite snip série probabiliste (W,jk) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s à sxirixp valeurs numériques (W,jk X;,jk ou A & i'), par enregistrement successifs dans la mémoire (H") de l'ordinateur local (Cu). 17) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison a au niveau du site centralisé émetteur (Ü): 1 on diffuse ladite snip série probabiliste (W,jk) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s de manière décentralisée du site émetteur (U) en direction de l'ensemble de la multitude des systèmes locaux distants (S") par mise à disposition de ladite snip série probabiliste (W,jk) multi- valuée sur un serveur (Z) disponible # sur un réseau (R) (notamment de type Internet), )a et, # de par manière accès indépendante, PP par chacun au des niveau systèmes de industriels chacun des locaux systèmes distants locaux (S"(" = i...n) (Su) répétitivement 1 on collecte ladite snip série probabiliste (W,jk) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s à sxnixp valeurs numériques (W-j#, Xi,jk ou AX;,jk), par accès sous une forme dite PP amont , c'est-à-dire par accès via le réseau (R) (notamment de type Internet) au site centralisé émetteur (U) à son adresse spécifique, par acquisition par transfert (notamment de type FTP ) de ladite smp série probabiliste (W,ik) multi-valuée et par enregistrement dans la mémoire (Hu) de l'ordinateur local (Q. 18) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison u au niveau du site centralisé émetteur (M, on génère numériquement répétitivement à des instants (to) successifs, à partir du modèle statistique retenu (fa(XI,...,Xp; t; 4t)) du comportement joint dans le temps (t) des variables d'état (X;(' ..n)), une snip série probabiliste (W;,ik) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s de l'environnement (E) constituée de s (avec s très grand 1) pseudo-valeurs numériques des p composantes (S,,j(tk)('-I...n''-I...S) pour chacun des m (m >_ 1) horizons de temps (tk(k-I...m)), sous la forme d'un fichier de sxmxp données alphanumériques successives subdivisé 1 en m sous-fichiers temporels successifs de niveau 1 regroupant les pseudo- valeurs d'un même horizon de temps (tk(k - I...n')), 1 chaque sous-fichier temporel incluant une succession de s sous-fichiers de tirage de niveau 2 constitués chacun d'un p-uplet de pseudo-valeurs. 19) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison a au niveau du site centralisé émetteur (n, on génère numériquement répétitivement à des instants (t,,) successifs, une snip série probabiliste (W,Jk) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s de l'environnement (E) en séparant les in sous-fichiers temporels successifs de niveau 1 regroupant les pseudo-valeurs d'un même horizon de temps (tk(k-I..."')) par un indicateur d'horizon de temps (r7k(k - I .-.n')) correspondant, o et, au niveau de chacun des systèmes locaux (S"), on distingue les uns des autres les différents dits sous-fichiers temporels d'une même srnp série probabiliste (W,ik) multi-valuée collectée en identifiant leurs indicateurs spécifiques d'horizon de temps (Ilk(k I...n:)). 20) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison a au niveau du site centralisé émetteur (n, on génère numériquement répétitivement à des instants (tJ successifs, une sinp série probabiliste (W,jk) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s de l'environnement (E), en séparant les s sous-fichiers de tirage successifs de niveau 2 (d'un même fichier temporel) regroupant chacun un p-uplet de pseudo-valeurs par un indicateur de tirage (zJ(j - I .-.S correspondant, o et, au niveau de chacun des systèmes locaux (Si,), majoritairement très distants du site centralisé émetteur (U), on distingue les uns des autres les différents sous-fichiers de tirage successifs de niveau 2 (d'un même fichier temporel) regroupant chacun un p- uplet de pseudo-valeurs d'une même snip série probabiliste (Wjk) multi-valuée collectée en identifiant leur indicateur spécifique de tirage (zj'# - I -S). 21) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison u au niveau du site centralisé émetteur (U): on diffuse dans sa globalité ladite snip série probabiliste (Wjk) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s de manière décentralisée du site émetteur (U) en direction de l'ensemble de la multitude des systèmes locaux distants (Su) par émission sous une forme broadcast , notamment par émission radio, accessible à tous les systèmes locaux (Su), 1 et, de manière indépendante, au niveau de chacun des systèmes locaux (S"), on installe et on utilise un filtre sélectif préréglé de mise à disposition d'une fraction (W ,J k)' prédéfinie (notamment acquise par un abonnement spécifique) de ladite snip série probabiliste (Wik) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s, collectée par réception en provenance du site centralisé émetteur (M . 22) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison o au niveau du site centralisé émetteur (U), on diffuse de manière sélective (selon une règle d'attribution prédéfinie) 1 diverses fractions différentes ((W;ik)sis-'...h1) prédéfinies (notamment acquises par un abonnement spécifique) de ladite snap série probabiliste (Wjk) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s, 1 de manière décentralisée du site émetteur (U) en direction de plusieurs groupes (G,'9='---") attributifs de la multitude des systèmes locaux distants (S"), chaque groupe (G.) recevant une fraction particulière ((W,ik)x), 1 par émission sous une forme dite PP aval , c'est-à-dire par émission sur un réseau (R) (notamment de type Internet) du site centralisé émetteur (U) à l'adresse spécifique de chacun des systèmes industriels locaux distants (S"("-'-'), a et, de manière indépendante, au niveau de chacun des groupes (G,,'s-'---") attributifs de systèmes locaux (S"), majoritairement très distants du site centralisé émetteur (U), répétitivement 1 on collecte ladite fraction prédéfinie ((W,jk)X) de la snip série probabiliste (W,ik) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s par enregistrements successifs dans la mémoire (H") de l'ordinateur local (Cu). 23) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison a au niveau du site centralisé émetteur (U) 1 on diffuse ladite stnp série probabiliste (W;,ik ) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s de manière décentralisée du site émetteur (U) en direction de l'ensemble de la multitude des systèmes locaux distants (S") par mise à disposition de ladite srnp série probabiliste (W;jk) multi- valuée sur un serveur (Z) disponible sur un réseau (R) (notamment de type Internet) par accès PP par chacun des systèmes industriels locaux distants (S"("- 1...n , 1 en mettant de manière sélective à disposition de différents groupes (Gg(g-'...")) de systèmes locaux (S") sur le serveur (Z) diverses fractions limitatives ((Wjk)K) prédéfinies (notamment acquises par un abonnement spécifique) de ladite snip série probabiliste (W,j#, ) multi-valuée de description des pseudo-états probables futurs, ce notamment par l'intermédiaire d'un système d'identificateurs et de mots de passe transmis par chaque système local (Su(" -' - - `), a et, de manière indépendante, au niveau de chacun des systèmes locaux (S"), répétitivement on collecte ladite fraction ((W,jk)s) prédéfinie attribuée de ladite snip série probabiliste (Wjk) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo- variations probables futur(e)s par accès sous une forme dite PP amont , c'est-à- dire par accès via le réseau (R) (notamment de type Internet) du site centralisé émetteur (U) à son adresse spécifique, acquisition par transfert de ladite fraction ((W;,-jk)x) prédéfinie attribuée de ladite sinp série probabiliste (W,ik) multi- valuée et par enregistrement dans la mémoire (H") de l'ordinateur local (C"). 24) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de scénarios probables, caractérisé en ce qu'en combinaison 0 on choisit préalablement n'(n'S n) systèmes industriels locaux, retenus parmi les il dits systèmes industriels locaux (Su(" - i ...n , a on choisit préalablement m' (ni `S m) horizons de temps, retenus parmi les m dits horizons de temps (tk(k - 1 ... "')), identiques pour tous les systèmes locaux, a au niveau de chacun des n' systèmes locaux (S") retenus, pour chacun des m' horizons de temps (tk) retenus on applique numériquement le modèle systémique local (D") préalablement fixé afin de déterminer dans chacun des s scénarios (j = 1, .... s) l'indicateur de rendement (lujk - Du(ku, (Xi,j(tk)) # pour au moins une valeur particulière (;.u) du vecteur des paramètres locaux d'action, # et pour chacun des s p-uplets simulés de variables d'état (Xij(tk)" -' ... P'), correspondant audit horizon de temps (tk) retenu, de la série probabiliste de pseudo-états (Xj(tk)(j -' ... s'), # et on détermine les s pseudo-valeurs simulées de l'indicateur de rendement (lu.@\tk,@u)) = (Du(Xu,Xj(tk))U-'...s))COrrespondanteS, 1 on émet la série de simulations locales constituée des s pseudo-valeurs simulées de l'indicateur de rendement (I",j{tk,X"))=(D"(a,",Xj(tk))#i '"" correspondantes du système local (Su), de manière centralisante en direction d'un site centralisateur (B), a au niveau du site centralisateur (B), on collecte les sxn' pseudo-valeurs simulées d'indicateurs de rendement (I"@(tk,@,ü)@-@s@) en provenance des chacun des n' systèmes locaux (S") et pour chacune des s simulations, on calcule, pour chaque simulation (j = 1, .... s) un indicateur de rendement global (Jj) de l'ensemble des systèmes locaux â partir d'un modèle d'évaluation global (Jj) _ (D(lu.j(tk,%1,u)@u-l...nI)), on regroupe et on ordonne les s valeurs correspondantes de l'indicateur de rendement selon son niveau, on calcule et on mémorise l'histogramme (I') ainsi que la distribution de probabilité (en nombre ou pourcentage) ('I'(J)) du niveau atteint de l'indicateur de rendement global (J) dans la configuration choisie des vecteurs de paramètres locaux d'action (A) = (@ju-1...n), selon les modèles locaux (D") et le modèle d'évaluation global (D) retenus, 1 on en déduit par un calcul statistique la valeur d'au moins un paramètre statistique de réglage global choisi (V(A)) (tel que : moyenne, écart type, Value at Risk, utilité, etc...) caractéristique # de la distribution de probabilité (x(ki,.... ;.n, J)) des niveaux de rendement globaux # en fonction des valeurs du multi-vecteur (A) des vecteurs de paramètres locaux d'action (@,ü), (éventuellement) on effectue globalement une optimisation numérique (selon des critères prédéfinis) du paramètre statistique de réglage global choisi (V(A)) par rapport au multi-vecteur (A) = (T.j,.... Xn) et on transmet à chaque système local (S") le niveau correspondant de son vecteur optimisé des paramètres locaux d'action (,,"), afin notamment d'anticiper globalement le comportement probable futur et l'efficacité de l'ensemble des système locaux (S") soumis à l'environnement (E) au cours du (ou des) horizon(s) de temps (tk) retenu(s). 25) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de pseudo-états futurs probables de variables de marché, pour la prédiction probabiliste du comportement futur et/ou l'optimisation des paramètres de rendement d'une multitude de ri (n étant très grand 1) d'opérateurs financiers locaux (S"( =1...n)) o décentralisés et très distants les uns des autres, o possédant chacun un portefeuille (P,,('= 1 ... n)) constitué d'actifs financiers (9h(h=1 ...4)), 1 dont la valeur (I,,('= 1 ...n)) dépend des mouvements du marché des capitaux (E), et dont la valeur (In(u =1 ... n)) peut être calculée par combinaison # d'un vecteur de variables de marché (X(t)) = (X;(t)('= '... ') communes variant au cours du temps (t), à partir duquel il possible, pour chaque opérateur financier local distant (Su), de reconstituer avec une précision acceptable la valeur de tous les actifs financiers pouvant être présents dans son portefeuille (P" ), selon un modèle local d'évaluation (D"), (ces variables de marché pouvant représenter des prix d'actifs ou de commodités, des taux d'intérêt ou des coefficients de courbe de taux, des volatilités ou des coefficients de surfaces de volatilité, des indicateurs de défaut d'un émetteur ou d'une contrepartie, ou tout autre nombre apportant une information pertinente sur l'état des marchés de capitaux), # et, pour chaque opérateur financier local distant (S"), d'un vecteur de quantités ( U (Xuh(h 1...y)) de chacun des actifs financiers (9h(h=1 ...9)) détenus dans son portefeuille (P"), par exemple selon la combinaison linéaire où (ir"(t,X(t),6h)) représente le prix de l'actif(9j,) à l'instant (t) selon le modèle local (Du) lorsque le marché est dans l'état X(t), ou une autre formule pouvant faire apparaître une non-linéarité par rapport aux quantités (@",,), pour tenir compte notamment du risque de liquidité; ce procédé étant du type consistant o au niveau d'un site expert (U'), très distant (de plusieurs kilomètres, voire de plusieurs centaines de kilomètres) d'une majorité des n opérateurs financiers locaux distants (Su(u ), à faire préalablement le choix 1 des p variables de marché ((X;)(' - 1, -P) décrivant l'ensemble du marché (E), et d'un modèle statistique du comportement joint au temps (t) et par tranches de temps (Atk(k - 1..-m)) des variables de marché (X;(t)('=1 -P), décrit par sa densité de distribution jointe (fa(X1,.... XP; t; OtA)) # justifié à partir d'observations historiques - il peut s'agir notamment de lois normales, log-normales, etc., ou plus généralement d'une distribution statistique jointe des p variables d'environnement (X;(tk)(' ou de leurs variations temporelles (àX ;(tx)('= 1-..P)), # et validé par des tests statistiques classiques adéquats (moyennes, variances, corrélations, sauts, comportements extrêmes, ... ), a au niveau d'un site centralisé émetteur (U), très distant (de plusieurs kilomètres, voire de plusieurs centaines de kilomètres) d'une majorité des n systèmes industriels locaux distants (Su(, - 1...n)) à générer numériquement répétitivement à des instants (to) successifs, à partir du modèle statistique retenu (fa(X1,...,XP; t; Atk)) du comportement joint dans le temps (t) des variables de marché (Xi(' ...P)), une sntp série probabiliste (Wjz) multi- valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s du marché (E) constituée # cas 1 : d'une srnp série probabiliste (X;,jk) de pseudo-états formée de sxna p- uplets d'échantillons multi-valués de pseudo-états futurs (X;,j(tk)l'-l...comprenant sxmxp valeurs numériques possibles des p variables de marché (X;(t)('-1 ...P)) et constituées # pour chacun des m (m >_ 1) horizons de temps (tk(k= 1 ... "')) de la simulation, # de s (avec s très rand 1) pseudo-états futurs possibles des p variables de marché (X;(tk)(' ... P) , # cas 2 : et/ou éventuellement, d'une snip série probabiliste variationnelle (AX ;,j k) formée de sxm p-uplets d'échantillons multi-valués de pseudo-variations (AX`'j(tk)(i=l...p, j=l...s, k=1 ... m)) futures à partir de l'état courant des variables de marché (X;(to)(ï ...P)), comprenant sxmxp valeurs numériques de pseudo- variations futures probables des p variables d'état (X;(tk)(i= 1...P)) et constituées # pour chacun des m (ni > 1) horizons de temps (tk(k=1..."')) de la simulation, # de s (avec s très grand 1) pseudo-variations numériques possibles (OX;,j(tk)(#=1.__s) des p variables de marché (Xl(tk)('= 1...P)), le procédé étant caractérisé en ce qu'en combinaison o au niveau du site centralisé émetteur (M très distant de la majorité des il opérateurs financiers locaux distants (Si,(' l -n)), répétitivement â des instants (t,,) 1 on diffuse ladite smp série probabiliste (W;J) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo variations probables futur(e)s, comprenant sxrnxp pseudo- valeurs numériques, constituée par a. (cas 1) ladite srnp série probabiliste (X;,jk) des pseudo-valeurs des variables de marché (Xi,j(tk)(i-l...p, j=1...s, k=1 ... m)) b. (cas 2) et/ou ladite snip série probabiliste variationnelle (4X;,jk) des pseudo- variations (AXi.j(tk)('-1...p, j=l...s, k=l...m))' ce de manière décentralisée # du site émetteur (n, # en direction de l'ensemble de la multitude des opérateurs locaux distants (S") ; a et, de manière indépendante, au niveau de chacun des opérateurs locaux (Si,), majoritairement très distants du site centralisé émetteur (n, répétitivement on collecte ladite snip série probabiliste (W,jk) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s à sxmxp valeurs numériques (Wijk Xr.jk ou A & i'), 1 on choisit nt'(m' 1...nr)) éventuellement, dans le cas (2) où l'on reçoit uniquement ladite snip série probabiliste variationnelle (OXj,jk) d'échantillons variationnels (OX;j(tk)), on calcule localement ladite snip série probabiliste (X;,jk) des pseudo-états constituée de pseudo-échantillons d'états futurs (X;j{tk)('=1 ...P''=1...`,k=1..."')) correspondante, (au moins pour les m' horizons de temps (tk) retenus), 1 pour chacun des m' horizons de temps (tk) retenus # on calcule numériquement selon le modèle local d'évaluation (Du) préalablement fixé, dans chacun des s scénarios (j = 1,...,s), la valeur globale (jujk) (Du(?l,u,Xj(tk)) du portefeuille (Pu) # pour au moins une valeur particulière (@u)= (Â.udu vecteur (@u) des quantités d'actifs détenus, # et pour chacun des s p-uplets simulés de variables d'état (X;,j(tk)), correspondant audit horizon de temps (tk.) retenu, de la série probabiliste de pseudo-état (X;,j(tk)(i 1...s)), et on détermine les s pseudo-valeurs simulées du portefeuille (Iu,j(tk,Xu)) Du(#,u,Xj(tJ'I-'...s' coriespondantes, # on regroupe et on ordonne les s valeurs correspondantes (Iu,j(t#,,#,u)Y=i._.s@) du portefeuille (P" ), # on calcule et on mémorise la distribution de probabilité (en nombre ou pourcentage) `Y"(lu) de la valeur (I") du portefeuille local (P") dans la configuration (Xu), selon le modèle local (Du), # on en déduit par un calcul statistique la valeur d'au moins un paramètre statistique de réglage choisi (V(ku)) (tel que : moyenne, écart type, Value-at- Risk, utilité, etc ... ) caractéristique # de la distribution de probabilité `h((@."),1) des valeurs (I"(t@,@,u), # et du vecteur (;.u) = ...,@,"q) décrivant le portefeuille (P"), (éventuellement) on effectue localement, au niveau de chaque opérateur local (Su), une optimisation numérique (selon des critères prédéfinis) du (ou des) paramètre(s) statistique(s) de réglage choisi (V(X")), et on ajuste la composition du portefeuille (a,.) = (Â. 1, .... Â,,,) de chaque opérateur local (S") â une valeur optimale calculée en fonction des critères préétablis, afin notamment d'anticiper le comportement probable futur et le rendement de chaque portefeuille (P") soumis au marché (E) au cours du ou des horizon(s) de temps (tR) retenu(s). 26) Procédé selon la revendication 2 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de pseudo-états futurs probables de variables de marché, pour la prédiction probabiliste du comportement futur et/ou l'optimisation des paramètres de rendement d'une multitude de n (n étant très grand 1) d'opérateurs financiers locaux (S"t"= @...n)) o décentralisés et très distants les uns des autres, o possédant chacun un portefeuille (P"('= @...n)) ; 1 constitué d'actifs financiers dont la valeur unitaire (I h(" = '-- ` dépend des mouvements du marché des capitaux (E), et est une fonction d'un vecteur de variables de marché (X(t)) (X;(t)"=1...P) communes variant au cours du temps (t), à partir duquel il possible, avec une précision acceptable, de reconstituer la valeur de tous les actifs financiers pouvant être présents dans les portefeuilles (P") des acteurs locaux, selon un modèle commun d'évaluation (D), (ces variables de marché pouvant représenter des prix d'actifs ou de commodités, des taux d'intérêt ou des coefficients de courbe de taux, des volatilités ou des coefficients de surfaces de volatilité, des indicateurs de défaut d'un émetteur ou d'une contrepartie, ou tout autre nombre apportant une information pertinente sur l'état des marchés de capitaux), 1 et dont la valeur (I"In='...n) peut être calculée par produit scalaire entre # le vecteur des valeurs unitaires (l') = (I"' =' ...q') # et, pour chaque opérateur financier local distant (S" ), d'un vecteur de quantités (,u) ('uh(h 1...q)) de chacun des actifs financiers (6,,(h= 1...q) détenus dans son portefeuille (P") Du(ku,X) (X, 1 I@) (*x) où (1 h) = (7rh(t,X(t),6h)) représente le prix de l'actif(91,) à l'instant (t) selon le modèle commun (D) lorsque le marché est dans l'état (X(t)), ce procédé étant du type consistant u au niveau d'un site expert (U'), très distant (de plusieurs kilomètres, voire de plusieurs centaines de kilomètres) d'une majorité des n opérateurs financiers locaux distants (Su(u= 1...n) )@ à faire préalablement le choix des p variables de marché (X;('= 1 ...P) décrivant l'ensemble du marché (E), 1 et d'un modèle statistique du comportement joint au temps (t) et par tranches de temps (Otk(k '.'n) des variables de marché (X;(t)('=1-..n), décrit par sa densité de distribution jointe (fa(XI,.... Xp; t; Atk)) # justifié à partir d'observations historiques - il peut s'agir notamment de lois normales, log-normales, etc., ou plus généralement d'une distribution statistique jointe des p variables d'environnement (X;(tk)(' I@'@) ou de leurs variations temporelles (DX;(tk)(' ...P>), # et validé par des tests statistiques classiques adéquats (moyennes, variances, corrélations, sauts, comportements extrêmes, etc.), u au niveau d'un site centralisé émetteur (U), très distant (de plusieurs kilomètres, voire de plusieurs centaines de kilomètres) d'une majorité des n systèmes industriels locaux distants (S,('= ".")) ; 1 à générer numériquement répétitivement à des instants (ta) successifs, à partir du modèle statistique retenu (fa.(XI,...,Xn; t; Atk)) du comportement joint dans le temps (t) des variables de marché (Xi(' = 1--n), une smp série probabiliste (W;,jk) multi- valuée de description des pseudo-états ou pseudo-variations probables futur(e)s du marché (E), constituée # cas n' l : d'une sntp série probabiliste (X;.j) de pseudo-états formée de sxm p-uplets d'échantillons multi-valués de pseudo-états futurs (X;.j{tk)(i=I...p,;=l...s,k=1...rrt @ comprenant sxntxp valeurs numériques représentant # pour chacun des m (m > 1) horizons de temps (tk(k =1 ... ni) de la simulation, # s (avec s très grand 1) pseudo-états futurs possibles des p variables de marché (X;(tk)(' =1...Pl) , # cas n 2 : d'une smp série probabiliste variationnelle (fX;,jk) de pseudo-états formée de sxm p-uplets d'échantillons multi-valués de pseudo-variations futures (aX;,j(tk)('=I ..-Pj=l_s,k=I...n'l), comprenant sxrnxp valeurs numériques représentant # pour chacun des m (in >_ 1) horizons de temps (tk(k=1...") de la simulation, # s (avec s très grand 1) pseudo-variations futures possibles des p variables de marché (X;(tk)('= "*-n>), 1 à calculer pour chaque vecteur (X,jk) de pseudo-état des variables de marché une srnq série probabiliste (W hjk) multi-valuée de description # cas n 1 : des pseudo-prix probables futurs d'actif (I hljk (h-I...q.j=I...s,k=I...rn)) - D(tk,X,j(tk),eh) # cas n 2 : et/ou des pseudo-variations (fil h,j(tk)(h=I...q, j=l...s, k=l...rrr>) qui en découlent le procédé étant caractérisé en ce qu'en combinaison o au niveau du site centralisé émetteur (U) très distant de la majorité des n opérateurs financiers locaux distants (Si,(' "..n>), répétitivement à des instants (ta) 1 on diffuse, ladite smq série probabiliste (W h,jk) multi-valuée de description des pseudo-états ou pseudo variations probables futur(e)s, comprenant sxnlxq pseudo- valeurs numériques constituée par # (cas 1) ladite srnq série probabiliste (I',,,j) des pseudo-valeurs des prix des actifs (I h,j@ (1=1...q, j=I...s, k=l...m)) # (cas 2) et/ou ladite srnq série probabiliste variationnelle des pseudo- k (h=l...q, j=I...s, k=1 ... m)) variations (AI hj ce de manière décentralisée # du site émetteur (U), # en direction de l'ensemble de la multitude des opérateurs locaux distants (S") ; o et, de manière indépendante, au niveau de chacun des opérateurs locaux (Su), majoritairement très distants du site centralisé émetteur (U), répétitivement 1 on collecte ladite srnq série probabiliste (W 'h jk) multi-valuée de description des pseudo-états ou pséudo-variations probables futur(e)s à sxmxq valeurs numériques ( W . k , k , k h, j = I h, j Ou AI h,j ), on choisit in '(m' horizons de temps, retenus parmi les ni dits horizons de temps (tk(k=1...n,)) 1 éventuellement, dans le cas (2) où l'on reçoit uniquement ladite smq série probabiliste variationnelle (DI j,,jk) d'échantillons variationnels (@I h,j{tk)), on calcule localement ladite smq série probabiliste (1 h,jk) des pseudo-états constituée de pseudo-échantillons d'états futurs (I h,j(tk)(h-1...y, j=l...ç, k=1...n) correspondante, (au moins pour les m' horizons de temps (tk) retenus), 1 pour chacun des ni " horizons de temps (1k) retenus # on calcule numériquement selon le modèle local d'évaluation (Du) préalablement fixé dans chacun des s scénarios (j = 1,...,s) la valeur globale (Iujk) lek) du portefeuille (Pu) # pour au moins une valeur particulière du vecteur (Xu)= (/l,u,,...,@uy) des quantités d'actifs détenus, # et pour chacun des s q-uplets simulés de prix d'actifs (I h,,{tk)), correspondant audit horizon de temps (tk) retenu, de la série probabiliste de pseudo-états (I h'J(tk)U I...s)), et on détermine les s pseudo-valeurs simulées du portefeuille (I",j (tk,ku)) (@u I I@k)@=1 _.S)) correspondantes, # pour la valeur (#.u)= (Au,,...,du vecteur des paramètres locaux d'action retenus, # on regroupe et on ordonne les s valeurs correspondantes (Iu,j(tk,%,u)@- @`)) du portefeuille (Pu), # on calcule et on mémorise l'histogramme (ru) ainsi que la distribution de probabilité (en nombre ou pourcentage) ('Fu(lu)) de la valeur (lu) du portefeuille local (Pu) dans la configuration (@,u), selon le modèle local (Du), # on en déduit par un calcul statistique la valeur d'au moins un paramètre statistique de réglage choisi (V(k")) (tel que : moyenne, écart type, Value-at- Risk, utilité, etc...) caractéristique # de la distribution de probabilité @F, ,,",lu)) des valeurs (lu(tk,@.u), # en fonction du vecteur (;Q _ (@u,, ...,puy) décrivant le portefeuille (Pu), 1 (éventuellement) on effectue localement, au niveau de chaque opérateur local (Su), une optimisation numérique (selon des critères prédéfinis) du (ou des) paramètre(s) statistique(s) de réglage choisi (V(#.u)), et on ajuste la composition du portefeuille (a,u) = (Au,, .... Au.) de chaque opérateur local (Su) à une valeur optimale calculée en fonction des critères préétablis, afin notamment d'anticiper le comportement probable futur et le rendement de chaque portefeuille (Pu) soumis au marché (E) au cours du ou des horizon(s) de temps (tk) retenu(s). 27) Procédé selon la revendication 25 de simulation stochastique répétitive hiérarchisée par échantillonnage de pseudo-états futurs probables de variables de marché, pour la prédiction probabiliste du comportement futur et/ou l'optimisation des paramètres de rendement d'une multitude de n (n étant très grand 1) d'opérateurs financiers locaux, ce procédé étant caractérisé en ce que u pour évaluer la valeur (Iujk) du portefeuille (Pu) d'un opérateur financier (Su) à la date future (tk) selon le modèle (Du) et dans l'état du marché simulé (Xj(tk)) correspondant au scénario (j), on prend en compte dans le modèle (Du) les états de marché simulés dans le même scénario (j), aux dates ultérieures (tl =k+1...m>), selon le principe suivant on définit pour chaque actif financier (9h(h-1-q) une quantité maximale (vh) qu'il est possible de traiter (à l'achat ou à la vente) dans une journée, 1 si aucune des quantités (Â"h) d'actifs (6h) détenus dans les portefeuilles (P") n'excède en valeur absolue la valeur limite (vh), alors on applique la formule (***) pour évaluer, à la date J et dans la simulation (j) la valeur (I",,) du portefeuille (P") si une des quantités (A"h) d'actifs (9h) détenus dans un des portefeuilles (P") excède en valeur absolue la valeur limite (vh), alors on remplace la quantité (;"h) par (vh), affectée de son signe, à la date (tk) et on reporte le reliquat (@."h vh) sur la date suivante (tk+,) en utilisant le vecteur de variables de marché (XJ(tk+,)) ; si cette quantité était encore en valeur absolue supérieure à la limite (vh), on la fixe à la valeur maximale (vh), avec le même signe, et on reporte à nouveau le reliquat (Auh 2vh) sur la date suivante (tk+2) en utilisant le vecteur de variables de marché (Xj(tk+2)), et ainsi de suite... ; ceci, notamment pour tenir compte du risque de liquidité imposant des contraintes de borne supérieure à la quantité de chaque actif (9h) que l'on est en droit de valoriser selon le modèle local (D") à une date donnée (tk), et entraînant un report éventuel de la position virtuelle résultante dans chaque simulation sur des dates ultérieures.