Procédé d’optimisation de l’utilisation d’un groupe électrogène (15) dans une station de production (10) agencée pour produire et fournir de l’énergie électrique à un réseau (2) et qui comporte, outre le groupe électrogène, un panneau solaire (12) et une batterie (14), le procédé d’optimisation comprenant les étapes de : - prédire, en fonction d’un état de charge initial (SOCi) de la batterie à la fin d’une journée, une énergie initiale (Ei) que la batterie peut fournir au réseau pendant la nuit suivant ladite journée ; - prédire une consommation attendue et un profil de consommation attendu du réseau pendant la nuit, et estimer, en fonction de l’énergie initiale et de la consommation attendue, la nécessité d’un démarrage du groupe électrogène (15) pendant la nuit ; - si le démarrage est nécessaire, estimer, en fonction de l’énergie initiale, de la consommation attendue et du profil de consommation attendu, une heure de démarrage (Td) du groupe électrogène et une durée de fonctionnement minimale (Dm) du groupe électrogène, la durée de fonctionnement minimale étant suffisante pour que le groupe électrogène puisse fournir à la fois au réseau une énergie d’appoint suffisante pour satisfaire la consommation attendue du réseau lorsque l’énergie initiale a été entièrement distribuée, et à la batterie une énergie de recharge suffisante pour que la batterie puisse satisfaire la consommation attendue suite à l’arrêt du groupe électrogène ; - déterminer, en fonction de l’énergie de recharge, un état de charge final (SOCf) de la batterie, qui constitue un critère d’arrêt du groupe électrogène. Procédé d’optimisation selon la revendication 1, dans lequel la prédiction de l’énergie initiale comprend les étapes de calculer une première variation d’état de charge (ΔSOC1) entre l’état de charge initial (SOCi) et un état de charge minimal (SOCm) défini pour éviter d’endommager la batterie, et d’utiliser un premier algorithme d’apprentissage automatique, préalablement entraîné, pour prédire l’énergie initiale à partir de la première variation d’état de charge. Procédé d’optimisation selon la revendication 2, dans lequel le premier algorithme d’apprentissage automatique est un algorithme de régression. Procédé d’optimisation selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la prédiction de la consommation attendue et du profil de consommation attendu utilise un deuxième algorithme d’apprentissage automatique. Procédé d’optimisation selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel la prédiction de la consommation attendue et du profil de consommation attendu consiste à utiliser une consommation et un profil de consommation mesurés au cours de la nuit précédente. Procédé d’optimisation selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’heure de démarrage du groupe électrogène (15) est définie de sorte que ladite heure de démarrage Td précède un moment TS où un état de charge courant de la batterie atteint l’état de charge minimal, et de sorte que : TS – Td ≤ , où est un pas temporel unitaire. Procédé d’optimisation selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’estimation de la durée de fonctionnement minimale (Dm) comprend l’étape de déterminer itérativement une première valeur d’un nombre N qui permet de satisfaire les conditions suivantes : où est la consommation attendue, est l’énergie d’appoint, est une énergie fournie par la batterie (14) au réseau (2) pendant la nuit, est une puissance électrique moyenne produite par le groupe électrogène (15) pendant un pas temporel unitaire de durée , est une puissance moyenne fournie par le groupe électrogène au réseau pendant le pas temporel unitaire, est une puissance fournie par le groupe électrogène à la batterie pour sa recharge pendant le pas temporel unitaire, est l’énergie de recharge, est une énergie pouvant être fournie au réseau par la batterie alors qu’elle a été chargée avec l’énergie de recharge , et est un rendement de la batterie, la durée de fonctionnement minimale étant égale à Procédé d’optimisation selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la détermination de l’état de charge final (SOCf) comprend les étapes d’utiliser un troisième algorithme d’apprentissage automatique, préalablement entraîné, pour prédire à partir de l’énergie de recharge une deuxième variation d’état de charge (ΔSOC2) entre l’état de charge final et l’état de charge minimal. Procédé d’optimisation selon l’une des revendications précédentes, les étapes du procédé d’optimisation étant répétées au moins une fois au cours de ladite nuit pour réactualiser l’état de charge final (SOCf). Unité de traitement (7) dans laquelle est mis en œuvre le procédé d’optimisation selon l’une des revendications précédentes. Programme d’ordinateur comprenant des instructions qui conduisent l’unité de traitement (7) selon la revendication 10 à exécuter les étapes du procédé d’optimisation selon l’une des revendications 1 à 9. Support d'enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur selon la revendication 11.