Procédé de détection de points d’entrée de sable en fond de puits, le procédé comprenant : la réception (202), par un dispositif informatique, d’une sortie de détection de sable d’un outil de détection de sable de produit et d’une forme d’onde de série chronologique brute correspondant à une entrée de l’outil de détection de sable de produit ; la détection (206), par le dispositif informatique, d’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits à une profondeur de diagraphie sur la base de la sortie de détection de sable de l’outil de détection de sable de produit ; en réponse à la détection (206) de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits, la réalisation : de l’extraction (208), par le dispositif informatique, d’un sous-ensemble de caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute, du fait de déterminer (210), par le dispositif informatique, si la détection (206) de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits est un vrai positif ou un faux positif sur la base du sous-ensemble extrait des caractéristiques et d’un classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné, et d’une action corrective concernant l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits en réponse à la détermination (210) du fait que la détection est le vrai positif. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre : l’entraînement d’un classificateur de forêt aléatoire (RFC) pour produire le classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné, l’entraînement comprenant en outre : la sélection aléatoire (604), par le dispositif informatique, des caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute pour produire le sous-ensemble des caractéristiques ; la détermination, par le dispositif informatique, des caractéristiques appariées du sous-ensemble de caractéristiques qui ont une probabilité moyenne de détection plus élevée que d’autres des caractéristiques appariées sur la base de l’utilisation d’un ensemble d’entraînement des caractéristiques et des résultats de point d’entrée de sable connus ; et la construction (610), par le dispositif informatique, du classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné sur la base d’une pluralité d’arbres de décision, chacun des arbres de décision étant basé sur une paire respective des caractéristiques appariées du sous-ensemble de caractéristiques ayant la probabilité moyenne de détection la plus élevée. Procédé selon la revendication 2, comprenant en outre : l’élimination (602), par le dispositif informatique, comme candidats pour le sous-ensemble de caractéristiques, des caractéristiques avec une seule valeur unique, des caractéristiques avec une amplitude de corrélation supérieure à 0,9 par rapport à une autre des caractéristiques, et des caractéristiques qui ne contribuent pas à une importance cumulative d’au moins 0,9, dans lequel : la sélection aléatoire (604) des caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute pour produire le sous-ensemble des caractéristiques comprend en outre : la sélection aléatoire du sous-ensemble de caractéristiques parmi les caractéristiques non éliminées en tant que candidats pour le sous-ensemble de caractéristiques. Procédé selon la revendication 2, comprenant en outre : la détermination (606), par le dispositif informatique, d’une probabilité de détection de point d’entrée de sable sur la base d’arbres de décision formés à partir de chaque caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques appariée avec une autre caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques ; la détermination (608), par le dispositif informatique, d’une probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable de chacun des arbres de décision qui apparie un même sous-ensemble de caractéristiques à chaque caractéristique respective différente des sous-ensembles de caractéristiques ; la détermination, par le dispositif informatique, du groupe d’arbres de décision qui apparie la même caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques avec chaque caractéristique différente respective du sous-ensemble de caractéristiques qui a une probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable la plus élevée ; et la sélection, par le dispositif informatique, d’une paire du sous-ensemble de caractéristiques pour les arbres de décision du classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné sur la base du groupe d’arbres de décision qui apparie la même caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques avec chacune des caractéristiques différentes respectives des sous-ensembles de caractéristiques ayant la probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable la plus élevée. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre : la création, par le dispositif informatique, d’une transformée en ondelettes de la forme d’onde de série chronologique brute ; l’extraction, par le dispositif informatique, d’une partie de bruit de la forme d’onde en ondelettes ; et l’extraction, par le dispositif informatique, d’au moins certaines des caractéristiques sur la base de la partie de bruit de la transformée en ondelettes. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les caractéristiques extraites comprennent des caractéristiques de domaine de fréquence, des caractéristiques de base et des caractéristiques basées sur des ondelettes. Système informatique (800) pour détecter des points d’entrée de sable en fond de puits, le système informatique (800) comprenant : au moins un processeur (804) ; et une mémoire (806) connectée à l’au moins un processeur (804), dans lequel la mémoire (806) présente des instructions pour configurer le système informatique (800) pour effectuer des opérations comprenant : la réception (202) d’une sortie de détection de sable d’un outil de détection de sable de produit et d’une forme d’onde de série chronologique brute correspondant à une entrée de l’outil de détection de sable de produit ; la détection (206) d’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits à une profondeur de diagraphie sur la base de la sortie de détection de sable de l’outil de détection de sable de produit ; en réponse à la détection (206) de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits, la réalisation : de l’extraction (208) d’un sous-ensemble de caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute, du fait de déterminer (210) si la détection (206) de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits est un vrai positif ou un faux positif sur la base du sous-ensemble extrait des caractéristiques et d’un classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné, et d’une action corrective concernant l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits en réponse à la détermination (210) du fait que la détection est le vrai positif. Système informatique (800) selon la revendication 7, dans lequel les opérations comprennent en outre : l’entraînement d’un classificateur de forêt aléatoire (RFC) pour produire le classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné, l’entraînement comprenant en outre : la sélection aléatoire (604) des caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute pour produire le sous-ensemble des caractéristiques ; la détermination des caractéristiques appariées du sous-ensemble de caractéristiques qui ont une probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable plus élevée que d’autres des caractéristiques appariées sur la base de l’utilisation d’un ensemble d’entraînement des caractéristiques et des résultats de point d’entrée de sable connus ; et la construction (610), par le système informatique (800), du classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné sur la base d’une pluralité d’arbres de décision, dont chacun est basé sur une paire respective des caractéristiques appariées du sous-ensemble de caractéristiques ayant la probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable la plus élevée. Système informatique (800) selon la revendication 8, dans lequel les opérations comprennent en outre : l’élimination (602), comme candidats pour le sous-ensemble de caractéristiques, des caractéristiques avec une seule valeur unique, des caractéristiques avec une amplitude de corrélation supérieure à 0,9 par rapport à une autre des caractéristiques, et des caractéristiques qui ne contribuent pas à une importance cumulative d’au moins 0,9, dans lequel : la sélection aléatoire (604) des caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute pour produire le sous-ensemble des caractéristiques comprend en outre : la sélection aléatoire du sous-ensemble de caractéristiques parmi les caractéristiques non éliminées en tant que candidats pour le sous-ensemble de caractéristiques. Système informatique (800) selon la revendication 8, dans lequel les opérations comprennent en outre : la détermination (606) d’une probabilité de détection de point d’entrée de sable sur la base d’arbres de décision formés à partir de chaque caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques appariée avec une autre caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques ; la détermination (608) d’une probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable de chacun des arbres de décision qui apparie un même sous-ensemble des sous-ensembles de caractéristiques à chaque caractéristique respective différente des sous-ensembles de caractéristiques ; la détermination du groupe d’arbres de décision qui apparie la même caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques avec chaque caractéristique différente respective du sous-ensemble de caractéristiques qui a une probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable la plus élevée ; et la sélection d’une paire du sous-ensemble de caractéristiques pour les arbres de décision du classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné sur la base du groupe d’arbres de décision qui apparie la même caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques avec chacune des caractéristiques différentes respectives des sous-ensembles de caractéristiques ayant la probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable la plus élevée. Système informatique (800) selon la revendication 7, dans lequel les opérations comprennent en outre : la création d’une transformée en ondelettes de la forme d’onde de série chronologique brute ; l’extraction d’une partie de bruit de la forme d’onde en ondelettes ; et l’extraction d’au moins certaines des caractéristiques sur la base de la partie de bruit de la transformée en ondelettes. Système informatique (800) selon la revendication 7, dans lequel le classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné comprend des classificateurs d’arbre de décision avec une profondeur maximale de 4. Support non transitoire lisible par machine sur lequel sont enregistrées des instructions pour un processeur d’un dispositif informatique afin d’effectuer des opérations comprenant : la réception (202) d’une sortie de détection de sable d’un outil de détection de sable de produit et d’une forme d’onde de série chronologique brute correspondant à une entrée de l’outil de détection de sable de produit ; la détection (206) d’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits à une profondeur de diagraphie sur la base de la sortie de détection de sable de l’outil de détection de sable de produit ; en réponse à la détection (206) de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits, la réalisation : de l’extraction (208) d’un sous-ensemble de caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute, du fait de déterminer (210) si la détection (206) de l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits est un vrai positif ou un faux positif sur la base du sous-ensemble extrait des caractéristiques et d’un classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné, et d’une action corrective concernant l’au moins un point d’entrée de sable en fond de puits en réponse à la détermination (210) du fait que la détection est le vrai positif. Support non transitoire lisible par machine selon la revendication 13, dans lequel les opérations comprennent en outre : l’entraînement d’un classificateur de forêt aléatoire (RFC) pour produire le classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné, l’entraînement comprenant en outre : la sélection aléatoire (604) des caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute pour produire le sous-ensemble des caractéristiques ; la détermination des caractéristiques appariées du sous-ensemble de caractéristiques qui ont une probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable plus élevée que d’autres des caractéristiques appariées sur la base de l’utilisation d’un ensemble d’entraînement des caractéristiques et des résultats de point d’entrée de sable connus ; et la construction (610), par le dispositif informatique, du classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné sur la base d’une pluralité d’arbres de décision, dont chacun est basé sur une paire respective des caractéristiques appariées du sous-ensemble de caractéristiques ayant la probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable la plus élevée. Support non transitoire lisible par machine selon la revendication 14, dans lequel les opérations comprennent en outre : l’élimination (602), comme candidats pour le sous-ensemble de caractéristiques, des caractéristiques avec une seule valeur unique, des caractéristiques avec une amplitude de corrélation supérieure à 0,9 par rapport à une autre des caractéristiques, et des caractéristiques qui ne contribuent pas à une importance cumulative d’au moins 0,9, dans lequel : la sélection aléatoire (604) des caractéristiques sur la base de la forme d’onde de série chronologique brute pour produire le sous-ensemble des caractéristiques comprend en outre : la sélection aléatoire du sous-ensemble de caractéristiques parmi les caractéristiques non éliminées en tant que candidats pour le sous-ensemble de caractéristiques. Support non transitoire lisible par machine selon la revendication 14, dans lequel les opérations comprennent en outre : la détermination (606) d’une probabilité de détection de point d’entrée de sable sur la base d’arbres de décision formés à partir de chaque caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques appariée avec une autre caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques ; la détermination (608) d’une probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable de chacun des arbres de décision qui apparie un même sous-ensemble des sous-ensembles de caractéristiques à chaque caractéristique respective différente des sous-ensembles de caractéristiques ; la détermination du groupe d’arbres de décision qui apparie la même caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques avec chaque caractéristique différente respective du sous-ensemble de caractéristiques qui a une probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable la plus élevée ; et la sélection d’une paire du sous-ensemble de caractéristiques pour les arbres de décision du classificateur de forêt aléatoire (RFC) entraîné sur la base du groupe d’arbres de décision qui apparie la même caractéristique du sous-ensemble de caractéristiques avec chacune des caractéristiques différentes respectives des sous-ensembles de caractéristiques pour les arbres de décision ayant la probabilité moyenne de détection de point d’entrée de sable la plus élevée. Support non transitoire lisible par machine selon la revendication 14, dans lequel le classificateur de forêt aléatoire entraîné comprend des classificateurs d’arbre de décision avec une profondeur maximale de 4.