Procédé de supervision automatisée de l’affluence de passagers à court terme dans un réseau de transport, en particulier un réseau de transport ferré urbain, le réseau de transport comportant un ensemble de lieux de validations d’entrées et/ou de sorties de passagers et un système permettant d’enregistrer des données de validations effectives par lieu de validation, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes mises en œuvre par un système de calcul (6): à une première fréquence d’exécution, apprentissage et application (42) de modèles de prédiction statistique long terme, chaque modèle de prédiction statistique long terme étant associé à un lieu de validation et étant calculé pour obtenir, pour une première durée de prédiction, une série temporelle de prédictions de nombres de validations par intervalle temporel de durée unitaire choisie, lesdites séries temporelles formant des prédictions de validations de référence ; apprentissage (44) d’un unique modèle de prédiction court terme, applicable pour l’ensemble des lieux de validation, et permettant de prédire, pour une deuxième durée de prédiction inférieure à la première durée de prédiction, un nombre de validations par intervalle temporel de durée unitaire et par lieu de validation formant des prédictions de validations court terme ; à une deuxième fréquence d’exécution, supérieure à la première fréquence d’exécution, des étapes mises en œuvre à un instant temporel d’exécution : agrégation (46) des données de validation effectives par lieu de validation et par intervalle temporel de durée unitaire durant une période d’historique par rapport à l’instant temporel d’exécution, pour obtenir des données de validation agrégées, application (48) dudit unique modèle de prédiction court terme sur les données de validation agrégées, pour obtenir des prédictions de validations court terme sur la deuxième durée de prédiction, par lieu de validation et par intervalle temporel ; comparaison (50), par lieu de validation et par intervalle temporel, de la prédiction de validations de référence et de la prédiction de validations à court terme, et en cas de différence supérieure à un seuil d’alerte prédéterminé, levée d’alerte (52). Procédé selon la revendication 1, dans lequel, si la prédiction de validations à court terme dépasse la prédiction de validations de référence d’une valeur supérieure à un premier seuil d’alerte pour au moins un lieu de validation, une alerte de premier niveau de priorité est levée. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel, si la prédiction de validations à court terme dépasse la prédiction de validations de référence d’une valeur supérieure à un deuxième seuil d’alerte pour au moins un lieu de validation, une alerte de deuxième niveau de priorité est levée, le procédé comportant en outre une mise en œuvre (54) en temps réel d’une mesure corrective dans le réseau de transport permettant de réguler le flux de passagers arrivant sur des plateformes associées au lieu de validation. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel, si la prédiction de validations de référence dépasse la prédiction de validations à court terme d’une valeur supérieure à un troisième seuil d’alerte pour au moins un lieu de validation, une mesure de régulation d’équipements du réseau est mise en œuvre. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel l’unique modèle de prédiction court terme prend en entrée en outre des prédictions de validations de référence sur période ultérieure à l’instant temporel d’exécution et des données de référence du réseau de transport. Procédé selon la revendication 5, dans lequel les données de référence du réseau de transport incluent des données vectorielles représentatives des lieux de validation et des données vectorielles représentatives de distances entre lieux de validation du réseau de transport. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel ledit unique modèle de prédiction court terme est un réseau de neurones profond comportant une pluralité de couches, entraîné sur des données de validations effectives pour effectuer la prédiction de validations court terme pour chaque lieu de validation et chaque intervalle temporel. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel chaque modèle de prédiction statistique long terme est un modèle auto-régressif adapté pour prédire une série temporelle de nombres de validations de référence. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8 dans lequel ladite première fréquence d’exécution est égale à une semaine, la première durée de prédiction est égale à un jour, le procédé comportant un apprentissage d’un modèle de prédiction statistique long terme par jour de la semaine, par type de jour de la semaine et par lieu de validation, sur la base de données de validation effectives collectées pour un même jour de la semaine, de même type et pour ledit lieu de validation. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel ladite deuxième fréquence d’exécution est inférieure à une heure, ladite deuxième durée de prédiction est égale à un nombre d’heures, et la durée unitaire d’intervalle temporel est égale à un quart d’heure. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont mises en œuvre par un dispositif électronique programmable, mettent en œuvre de supervision automatisée de l’affluence de passagers à court terme dans un réseau de transport conforme aux revendications 1 à 10. Système de supervision automatisée de l’affluence de passagers à court terme dans un réseau de transport, en particulier un réseau de transport ferré urbain, le réseau de transport comportant un ensemble de lieux de validations d’entrées et/ou de sorties de passagers et un système permettant d’enregistrer des données de validations effectives par lieu de validation, le système de supervision automatisée étant caractérisé en ce qu’il comporte un système de calcul (6) configuré pour mettre en œuvre: à une première fréquence d’exécution, un module d’apprentissage et d’application (18) de modèles de prédiction statistique long terme, chaque modèle de prédiction statistique long terme étant associé à un lieu de validation et étant calculé pour obtenir, pour une première durée de prédiction, une série temporelle de prédictions de nombres de validations par intervalle temporel de durée unitaire choisie, lesdites séries temporelles formant des prédictions de validations de référence ; un module d’apprentissage (20) d’un unique modèle de prédiction court terme, applicable pour l’ensemble des lieux de validation, et permettant de prédire, pour une deuxième durée de prédiction inférieure à la première durée de prédiction, un nombre de validations par intervalle temporel de durée unitaire et par lieu de validation formant des prédictions de validations court terme ; à une deuxième fréquence d’exécution, supérieure à la première fréquence d’exécution, à un instant temporel d’exécution : un module d’agrégation (22) des données de validation effectives par lieu de validation et par intervalle temporel de durée unitaire durant une période d’historique par rapport à l’instant temporel d’exécution, pour obtenir des données de validation agrégées, un module d’application (24) dudit unique modèle de prédiction court terme sur les données de validation agrégées, pour obtenir des prédictions de validations court terme sur la deuxième durée de prédiction, par lieu de validation et par intervalle temporel ; un module de comparaison (28), par lieu de validation et par intervalle temporel, de la prédiction de validations de référence et de la prédiction de validations à court terme, et en cas de différence supérieure à un seuil d’alerte prédéterminé, un module de levée d’alerte (28). Système selon la revendication 12, dans lequel, si la prédiction de validations à court terme dépasse la prédiction de validations de référence d’une valeur supérieure à un premier seuil d’alerte pour au moins un lieu de validation, le module de levée d’alerte (28) est configuré pour lever une alerte de premier niveau de priorité. Système selon la revendication 12 ou 13, dans lequel, si la prédiction de validations à court terme dépasse la prédiction de validations de référence d’une valeur supérieure à un deuxième seuil d’alerte pour au moins un lieu de validation, le module de levée d’alerte (28) est configuré pour lever une alerte de deuxième niveau de priorité, le système comportant en outre un module (30) de mise en œuvre en temps réel d’une mesure corrective dans le réseau de transport permettant de réguler le flux de passagers arrivant sur des plateformes associées au lieu de validation.