Procédé d’équilibrage entre une énergie totale injectée et une énergie totale soutirée à un échelon local dans un réseau électrique, le procédé comprenant : - obtenir un jeu de données d’intérêt indicatif d’une évolution temporelle d’une consommation ou prosommation d’une installation électrique d’intérêt raccordée au réseau électrique sur une période passée supérieure ou égale à une semaine et inférieure à une année, - par une analyse bayésienne individuelle du jeu de données d’intérêt, l’analyse bayésienne individuelle utilisant une loi a priori définissant un hyperparamètre du jeu de données d’intérêt, établir une loi marginale a posteriori de l’hyperparamètre, la loi a priori comportant au moins une relation affine, établie selon un modèle de régression linéaire, entre un ensemble de variables expliquées x i et une variable explicative y, une variable expliquée étant déterminée à partir d’un jeu de données de référence indicatif d’une évolution temporelle d’une consommation ou prosommation d’une installation électrique sur une période passée supérieure ou égale à une année, - prédire une quantité d’énergie injectée au réseau ou soutirée du réseau par l’installation d’intérêt, à une date future, sur la base de la loi marginale a posteriori, - selon la quantité d’énergie prédite, mettre préalablement à disposition un moyen d’injection et/ou de soutirage d’énergie apte à contribuer à équilibrer l’énergie totale injectée et l’énergie totale soutirée, à la date future et audit échelon local, dans le réseau électrique, et - à la date future, équilibrer l’énergie totale injectée et l’énergie totale soutirée audit échelon local dans le réseau électrique en utilisant, au moins, le moyen préalablement mis à disposition. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le jeu de données d’intérêt est dérivé d’une série temporelle courte associée à l’installation électrique d’intérêt, la série temporelle courte comprenant une pluralité de paires de données indicatives d’une consommation électrique de l’installation associée au cours d’une succession d’intervalles temporels élémentaires passés. Procédé selon la revendication 1 ou 2, comprenant : - obtenir un ensemble de jeux de données de référence, - partitionner l’ensemble de jeux de données de référence sur la base d’un critère de similitude de manière à former une pluralité de groupes de jeux de données de référence, et dans lequel la relation affine est établie selon un modèle de régression linéaire appliqué à l’un des groupes de jeux de données de référence. Procédé selon la revendication 3, comprenant : - affecter le jeu de données d’intérêt à un des groupes de jeux de données de référence formés, et dans lequel la relation affine est établie selon un modèle de régression linéaire appliqué au groupe de jeux de données de référence auquel le jeu de données d’intérêt est affecté. Procédé selon la revendication 3, comprenant : - affecter le jeu de données d’intérêt à plusieurs groupes de jeux de données de référence formés, et dans lequel la loi a priori comporte une somme pondérée d’une pluralité de relations affines, une relation affine étant établie selon un modèle de régression linéaire appliqué à un groupe de jeux de données de référence auquel le jeu de données d’intérêt est affecté. Procédé selon la revendication 4 ou 5, comprenant : - segmenter temporellement les jeux de données, un segment d’un jeu de données étant indicatif de l’évolution temporelle de la consommation ou prosommation de l’installation électrique correspondante sur une portion de la période passée, - associer chaque segment à un identifiant de la portion correspondante de ladite période passée, - entraîner une intelligence artificielle sur la base des segments de jeux de données de référence associés aux identifiants de portion, et dans lequel affecter le jeu de données d’intérêt à au moins un des groupes de jeux de données de référence formés comprend : - fournir, en entrée de l’intelligence artificielle préalablement entraînée, un segment du jeu de données d’intérêt et l’identifiant de portion associé, et - obtenir, en sortie, une affectation du jeu de données d’intérêt à au moins un des groupes de jeux de données de référence formés. Procédé selon l’une des revendications 3 à 6, dans lequel le modèle de régression linéaire est un modèle bayésien hiérarchique. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel prédire une quantité d’énergie injectée au réseau ou soutirée du réseau par l’installation d’intérêt, à une date future, sur la base de la loi marginale a posteriori comprend : - construire, sur la base de ladite loi marginale a posteriori, une loi prédictive de ladite quantité d’énergie en fonction d’une valeur prévisionnelle d’une température extérieure, - obtenir une valeur prévisionnelle de la température extérieure au niveau de l’installation d’intérêt à la date future, et - prédire ladite quantité d’énergie à partir de ladite loi prédictive et de ladite valeur prévisionnelle. Programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution du procédé selon l’une des revendications 1 à 8, lorsque ledit programme est exécuté sur un circuit de traitement de données. Support d’enregistrement non transitoire, lisible par un processeur, sur lequel sont enregistrées les instructions de code du programme d’ordinateur selon la revendication 9. Circuit de traitement de données comprenant un processeur connecté à un support d’enregistrement non transitoire, le circuit de traitement de données étant configuré pour : - obtenir un jeu de données d’intérêt indicatif d’une évolution temporelle d’une consommation ou prosommation d’une installation électrique d’intérêt raccordée au réseau électrique sur une période passée supérieure ou égale à une semaine et inférieure à une année, - par une analyse bayésienne individuelle du jeu de données d’intérêt, l’analyse bayésienne individuelle utilisant une loi a priori définissant un hyperparamètre du jeu de données d’intérêt, établir une loi marginale a posteriori de l’hyperparamètre, la loi a priori comportant au moins une relation affine, établie selon un modèle de régression linéaire, entre un ensemble de variables expliquées x i et une variable explicative y, une variable expliquée étant déterminée à partir d’un jeu de données de référence indicatif d’une évolution temporelle d’une consommation ou prosommation d’une installation électrique sur une période passée supérieure ou égale à une année, - prédire une quantité d’énergie injectée au réseau ou soutirée du réseau par l’installation d’intérêt, à une date future, sur la base de la loi marginale a posteriori, - selon la quantité d’énergie prédite, mettre préalablement à disposition un moyen d’injection et/ou de soutirage d’énergie apte à contribuer à équilibrer l’énergie totale injectée et l’énergie totale soutirée, à la date future et audit échelon local, dans le réseau électrique, et - à la date future, équilibrer l’énergie totale injectée et l’énergie totale soutirée audit échelon local dans le réseau électrique en utilisant, au moins, le moyen préalablement mis à disposition.