Procédé (100) de surveillance de l’état de santé d'une turbomachine d'intérêt d’aéronef pour un vol d'intérêt VI de l'aéronef, à partir d'une matrice consigne X SC comprenant au moins une valeur d'au moins un paramètre d'entrée relatif à la turbomachine d'intérêt, le procédé comportant les étapes suivantes : Construction (101) d'une base de données d'entrainement comprenant: un ensemble dit transitoire T comportant des données transitoires d'apprentissage enregistrées lors d'au moins un instant d'enregistrement de vol d'au moins un vol V d'au moins une turbomachine TM fonctionnant en régime transitoire et du vol d’intérêt de la turbomachine d’intérêt TMI un ensemble dit stabilisé S comportant des données stabilisées d'apprentissage enregistrées lors de chaque instant d'enregistrement de vol de chaque vol V, à l'exception du vol d'intérêt VI, de chaque turbomachine TM fonctionnant en régime stabilisé ; Estimation (102) d'un modèle de prédiction transitoire f sur les données transitoires d'apprentissage de l'ensemble transitoire T; Estimation (103) d'un modèle de prédiction stabilisée H à partir du modèle de prédiction transitoire f et des données stabilisées d'apprentissage comprises dans l'ensemble stabilisé S; Estimation (104) d'une matrice d'intérêt Y SI représentant le comportement de la turbomachine d'intérêt TMI en régime stabilisé pour le vol d'intérêt VI à partir du modèle de prédiction stabilisée H, d'au moins une partie du modèle de prédiction transitoire f et de la matrice consigne X SC. Procédé selon la revendication précédente selon lequel la turbomachine TM est la turbomachine d'intérêt . Procédé selon l'une quelconques des revendications précédentes dans lequel : les données transitoires d'apprentissage de l'ensemble T sont construites, pour chaque vol V de chaque turbomachine TM, à partir d'un couple ( : la matrice comprenant au moins une ligne et au moins une colonne, chaque ligne correspondant à un paramètre d’entrée de la turbomachine TM en régime transitoire, chaque paramètre d'entrée de chaque ligne étant différent des autres paramètres d'entrée des autres lignes, chaque colonne correspondant à un instant d’enregistrement du vol , chaque instant d'enregistrement de chaque colonne étant différent des autres instants d'enregistrements des autres colonnes, la matrice comprenant au moins une ligne et au moins une colonne, chaque ligne correspondant à un paramètre de sortie de la turbomachine TM en régime transitoire, chaque paramètre de sortie de chaque ligne étant différent des autres paramètres d'entrée des autres lignes, chaque colonne correspondant à un instant d’enregistrement du vol , chaque instant d'enregistrement de chaque colonne étant différent des autres instants d'enregistrements des autres lignes, les données stabilisées d'apprentissage de l'ensemble S sont construites, pour chaque vol V de chaque turbomachine TM, à l'exception du vol d'intérêt, à partir du couple ( : la matrice comprenant au moins une ligne et au moins une colonne, chaque ligne correspondant à un paramètre d’entrée de la turbomachine TM en régime transitoire, chaque paramètre d'entrée de chaque ligne étant différent des autres paramètres d'entrée des autres lignes, chaque colonne correspondant à un instant d’enregistrement du vol , chaque instant d'enregistrement de chaque colonne étant différent des autres instants d'enregistrements des autres colonnes, la matrice comprenant au moins une ligne et au moins une colonne, chaque ligne correspondant à un paramètre de sortie de la turbomachine TM en régime transitoire, chaque paramètre de sortie de chaque ligne étant différent des autres paramètres d'entrée des autres lignes, chaque colonne correspondant à un instant d’enregistrement du vol , chaque instant d'enregistrement de chaque colonne étant différent des autres instants d'enregistrements des autres colonnes. Procédé selon les revendications 2 et 3 selon lequel un vol V de l'ensemble T est le vol d'intérêt VI et l'ensemble T est en outre construit à partir du couple ) Procédé selon la revendication 3 selon lequel, pour chaque vol V de chaque turbomachine TM de l'ensemble T : les données d'apprentissage transitoires de l'ensemble T comprennent le couple ( : le modèle de prédiction transitoire f est formé d'au moins un sous-modèle f v , tel que f v ( ) = . Procédé selon la revendication 5 selon lequel le modèle de prédiction stabilisée H est défini tel que, pour chaque vol V de chaque turbomachine TM de l'ensemble S, H(f v ( Procédé selon la revendication 3 : les données transitoires d'apprentissage de l'ensemble T comprennent : Une matrice résultant d'une concaténation horizontale de chaque matrice , Une matrice résultant de concaténation horizontale de chaque matrice , les données stabilisées d'apprentissage de l'ensemble S comprennent : Une matrice résultant d'une concaténation horizontale de chaque matrice , Une matrice résultant de concaténation horizontale de chaque matrice , Et selon lequel le modèle de prédiction transitoire f est défini tel que ) = . Procédé selon la revendication 7 selon lequel le modèle de prédiction stabilisée H est défini tel que H(f( Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes comportant une étape de calcul de marge (105), la marge étant proportionnelle à la différence entre la matrice d'intérêt Y SI et une matrice , la matrice étant la sortie d’un modèle physique représentatif du pire cas pour l’entrée . Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé (100) selon l'une quelconque des revendications précédentes.