Procédé d’augmentation de mesures d’un capteur de mesure (1) de polluant, le capteur de mesure (1) étant connecté à un serveur distant spécialisé (3) comprenant un réseau de neurones, le procédé comprenant les étapes suivantes : - création d’un modèle neuronal entrainé à partir du réseau de neurones, et - pour chaque mesure réalisée par le capteur de mesure (1) : - mesure d’au moins une donnée brute par le capteur de mesure (1), - envoi de l’au moins une donnée brute vers le serveur distant spécialisé (3), - augmentation de l’au moins une donnée brute par le modèle neuronal entrainé permettant d’obtenir la mesure de la concentration du polluant. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape de création d’un modèle neuronal entrainé se décompose en trois sous étapes : - génération d’un scénario de calibration du capteur de mesure (1), le scénario de calibration étant généré à partir d’une consigne de mesure de paramètres en fonction du temps, lesdits paramètres comprenant au moins un paramètre environnemental, - création d’un modèle neuronal en alimentant le réseau de neurones avec le scénario de calibration dudit capteur de mesure (1), - entrainement du modèle neuronal en faisant varier l’au moins un paramètre environnemental. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que le capteur de mesure est calibré une première fois à partir du scénario de calibration, la première calibration correspondant à une calibration multipoint. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que le capteur de mesure (1) est associé à un appareil de référence (4), le capteur de mesure (1) étant calibré une deuxième fois après une période d’utilisation T par rapport à l’appareil de référence (4). Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 4, caractérisé en ce que la consigne de mesure comprend au moins dix paliers partant d’une concentration nulle à une concentration correspondant au maximum du capteur de mesure (1). Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que pour chaque pallier de la consigne de mesure, au moins une des mesures des paramètres suivants est relevée automatiquement : - concentration de la consigne, - concentration d’un appareil de référence, - concentration brute mesurée du polluant, - concentration brute mesurée d’au moins un autre polluant pouvant agir en termes de sensibilité croisée, - une température, - une humidité relative, - une pression. Procédé selon l’une quelconque des revendications 4 à 6, caractérisé en ce que la deuxième calibration du capteur de mesure (1) génère de nouvelles mesures de paramètres, les nouvelles mesures de paramètres alimentant le réseau de neurones pour mettre à jour le modèle neuronal entrainé. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce qu’un deuxième modèle neuronal entrainé est créé à partir de la mise à jour du modèle neuronal entrainé, le modèle neuronal final entrainé du capteur de mesure (1) correspondant au produit des deux modèles neuronaux entrainés. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape de création du modèle neuronal entrainé est réalisée en laboratoire. Procédé selon l’une quelconque des revendications 4 à 9, caractérisé en ce que la deuxième calibration du capteur de mesure (1) est réalisée à distance. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la mesure de la concentration du polluant est obtenue en temps réel.