Procédé de prédiction (1) mis en œuvre par ordinateur d’un indicateur de suivi de l’état d’un digesteur (50) adapté pour produire un digestat et du biogaz, contenant du méthane, à partir d’un intrant, comprenant : Une étape de définition (10) d’un modèle mécaniste adapté pour déterminer au moins une valeur d’un indicateur de suivi de l’état dudit digesteur (50) en fonction de paramètres de commande dudit digesteur (50) et de paramètres relatifs à la qualité de l’intrant alimentant ledit digesteur (50) ; ledit modèle mécaniste étant destiné à être étalonné par une pluralité de paramètres de réglage décrivant les cinétiques des étapes d’hydrolyse, d’acidogénèse, d’acétogénèse et de méthanogénèse, indépendamment ou en combinaison ; Une étape d’acquisition (11) de valeurs des paramètres de commande dudit digesteur (50) et de valeurs de paramètres de qualité de l’intrant alimentant ledit digesteur (50) ; Une étape de détermination (12) des paramètres de réglage dudit modèle mécaniste décrivant les cinétiques d’au moins une des étapes d’acidogénèse, acétogénèse et méthanogénèse ou de leur combinaison en fonction des paramètres de commande dudit digesteur (50) et des paramètres relatifs à la qualité de l’intrant ; Une étape d’étalonnage (13) dudit modèle mécaniste en fonction desdits paramètres de réglages obtenus par la mise en œuvre dudit module d’apprentissage automatique ; et Une étape de mise en œuvre (14) dudit modèle mécaniste pour prédire l’évolution de ladite au moins une valeur d’un indicateur de suivi de l’état dudit digesteur. Procédé de prédiction (1) selon la revendication 1 caractérisé en ce que ladite étape de détermination (12) est mise en œuvre par un module d’apprentissage automatique. Procédé de prédiction (1) selon la revendication 2, caractérisé en ce que ledit module d’apprentissage automatique comprend un réseau de neurones ou un module d’arbre décisionnel ou de forêt d’arbres décisionnels ou un module d’approche des moindres carrés partiels ou un module de régression à vecteur-support. Procédé de prédiction (1) selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu’au cours de l’étape d’étalonnage (13) on procède à la contrainte des paramètres de réglage du modèle mécaniste dans une plage de valeurs prédéterminées ou en fonction d’une distribution prédéterminée des paramètres de réglage. Procédé de prédiction (1) selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que ledit indicateur de suivi de l’état d’un digesteur (50) comprend un débit de biogaz comprenant du méthane produit en sortie du digesteur. Procédé de prédiction (1) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que lesdits paramètres relatifs à l’intrant comprennent un paramètre de potentiel méthanogène et/ou des paramètres de fractionnement. Procédé de prédiction (1) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que lesdits paramètres de commande du digesteur (50) comprennent une température dudit digesteur (50) et/ou un temps de séjour hydraulique et/ou une charge organique et/ou un mode d’alimentation dudit digesteur. Procédé d’entraînement (2) mis en œuvre par ordinateur d’un module d’apprentissage automatique pour un procédé de prédiction selon l’une quelconque des revendications 2 à 6, caractérisé en ce qu’il comprend : Une étape d’acquisition (21) d’une pluralité d’ensembles de données expérimentales, chaque ensemble de données expérimentales comprenant des valeurs de paramètres de commande d’un digesteur, des valeurs de paramètres relatifs à la qualité des intrants dudit digesteur et des valeurs dudit indicateur de suivi dudit digesteur (50) en fonction de ces paramètres ; Pour chaque ensemble de données expérimentales, une étape d’étalonnage (22) d’un modèle mécaniste, dans lequel on détermine les valeurs ou les distributions des paramètres de réglage dudit modèle mécaniste en fonction desdites données expérimentales ; Une étape d’entraînement (23) dudit module d’apprentissage automatique en fonction de ladite pluralité d’ensembles de données expérimentales, ledit module d’apprentissage automatique étant entraîné pour déterminer lesdits paramètres de réglages dudit modèle mécaniste décrivant les cinétiques d’au moins une des étapes d’acidogénèse, acétogénèse et méthanogénèse ou de leur combinaison en fonction des valeurs de paramètres de commande du digesteur (50) et des valeurs de paramètres relatifs à la qualité l’intrant. Procédé de régulation (53) mis en œuvre par ordinateur des paramètres de commande d’un digesteur (50) comprenant : L’acquisition d’une prédiction obtenue par la mise en œuvre d’un procédé de prédiction (1) selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 ; et La régulation (51) des paramètres de commande du digesteur (50) ainsi que de l’alimentation en intrant dudit digesteur (50) en fonction de ladite prédiction acquise. Dispositif d’entraînement (30) d’un module d’apprentissage automatique pour prédire un indicateur de suivi de l’état d’un digesteur (50) adapté pour produire un digestat et du biogaz, contenant du méthane, à partir d’un intrant comprenant : Des moyens d’acquisition (36) d’une pluralité d’ensembles de données expérimentales, chaque ensemble de données expérimentales comprenant des valeurs de paramètres relatifs à un digesteur, des valeurs de paramètres relatifs à un type d’intrant et une valeur dudit indicateur de suivi de l’état dudit digesteur (50) en fonction de ces paramètres ; Pour chaque ensemble de données expérimentales, des moyens d’étalonnage (32) d’un modèle mécaniste (38) adapté pour déterminer au moins une valeur d’un indicateur de suivi de l’état du digesteur (50) en fonction de paramètres relatifs audit digesteur (50) et de paramètres relatifs à l’intrant, ledit modèle mécaniste (38) étant étalonné en déterminant les valeurs d’une pluralité de paramètres de réglage décrivant les cinétiques des étapes d’hydrolyse, d’acidogénèse, d’acétogénèse et de méthanogénèse, indépendamment ou en combinaison, en fonction desdites données expérimentales ; et Des moyens d’entraînement (32) d’au moins un module d’apprentissage automatique (45) en fonction de ladite pluralité d’ensembles de données expérimentales, ledit module d’apprentissage automatique (45) étant entraîné pour déterminer lesdits paramètres de réglages dudit modèle mécaniste (38) décrivant les cinétiques d’au moins une des étapes d’acidogénèse, acétogénèse et méthanogénèse ou de leur combinaison en fonction des valeurs de paramètres relatifs audit digesteur (50) et des valeurs de paramètres relatifs à l’intrant. Dispositif de mise en œuvre (40) de la prédiction d’un module d’apprentissage automatique (45) entraîné par un dispositif d’entraînement (30) selon la revendication 9, pour prédire l’évolution de l’état dudit digesteur (50) adapté pour produire un digestat et du biogaz à partir d’un intrant comprenant : des moyens d’acquisition (46) de valeurs de paramètres relatifs audit digesteur (50) pour lequel la valeur d’indicateur de suivi de l’état est à prédire et des valeurs de paramètres de l’intrant fournit audit digesteur, des moyens de mise en œuvre (42) dudit module d’apprentissage automatique (45) de sorte à obtenir des paramètres de réglages d’un modèle mécaniste (48) en fonction desdits paramètres acquis à l’étape précédente ; ledit modèle mécaniste (48) correspondant au modèle mécaniste mis en œuvre par le dispositif d’entraînement (30) selon la revendication 10 ; des moyens d’étalonnage (42) dudit modèle mécaniste en fonction desdits paramètres de réglages obtenus par la mise en œuvre dudit module d’apprentissage automatique ; et des moyens de mise en œuvre (42) dudit modèle mécaniste pour prédire l’évolution d’au moins un indicateur de suivi de l’état dudit digesteur. Dispositif de commande d’un digesteur (50) comprenant un ordinateur adapté pour réguler des paramètres dudit digesteur (50) et/ou des paramètres de régulation du mode d’alimentation du digesteur en fonction de la prédiction obtenue par ledit procédé (1) selon l’une quelconque des revendications 1 à 7.