Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon un aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : 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. la turbomachine TM est la turbomachine d'intérêt. Ainsi, Parmi les couples de matrices ( de l'ensemble transitoire T, au moins un de ces couples représente un vol de la turbomachine d'intérêt. Cette caractéristique permet d'inclure des données relatives à la turbomachine d'intérêt pour au moins un vol, permettant d'estimer le modèle de prédiction f, le modèle f permettant de déterminer le comportement pour un vol à partir de données récupérées sur la turbomachine d'intérêt. Un vol V de l'ensemble T est le vol d'intérêt VI de la turbomachine d'intérêt et l'ensemble T est en outre construit à partir du couple ). Cette caractéristique d'inclure des paramètres relatifs à la turbomachine d'intérêt pour le vol d'intérêt, permettant d'estimer le modèle de prédiction f, permettant de représenter de la turbomachine d'intérêt pour le vol d'intérêt. Selon un mode de réalisation, 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 , Et le modèle de prédiction transitoire f est défini tel que f( ) = . pour chaque vol V de chaque turbomachine TM de l'ensemble stabilisé S, à l'exception du vol d'intérêt VI de la turbomachine d'intérêt TMI: les données stabilisées d'apprentissage de l'ensemble S comprennent le couple ) le modèle de prédiction stabilisée Hv est défini tel que, le modèle de prédiction stabilisée H VI est construit à partir d'au moins le modèle de prédiction stabilisée H C choisi selon une condition C1. Avantageusement, cette caractéristique de choisir un modèle de prédiction stabilisée H VI le plus pertinent pour le vol d'intérêt VI. la condition C1 est : La distance entre et est minimale; La fonction coût du modèle de prédiction stabilisée H C est minimale; ou L'erreur de généralisation du modèle de prédiction stabilisée H C est minimale; le modèle de prédiction f et le modèle de prédiction H sont chacun choisis parmi un réseau de neurones, un arbre de décision, une forêt aléatoire, un séparateur à vastes marges, une régression polynomiale ou une régression linéaire. au moins un paramètre d'entrée relatif à une turbomachine est un paramètre de fonctionnement de la turbomachine parmi les suivants : Vitesse de rotation d'un premier arbre de la turbomachine ; Vitesse de rotation d'un deuxième arbre de la turbomachine ; Température d'une chambre de combustion de la turbomachine ; Couple délivré par la turbomachine ; Tout autre paramètre thermodynamique pertinent ou un paramètre propre à l'environnement donné dans lequel est située la turbomachine parmi les suivants : Température de l'environnement donné ; Pression de l'environnement donné. Puissance de prélèvement Tout autre paramètre influençant le comportement thermodynamique de la turbomachine (par exemple, valve) au moins un paramètre de sortie relatif à une turbomachine est un paramètre de fonctionnement de la turbomachine parmi les suivants : Vitesse de rotation d'un premier arbre de la turbomachine ; Vitesse de rotation d'un deuxième arbre de la turbomachine ; Température d'une chambre de combustion de la turbomachine ; Couple délivré par la turbomachine ; Tout autre paramètre thermodynamique pertinent ou un paramètre propre à l'environnement donné dans lequel est située la turbomachine parmi les suivants : Température de l'environnement donné ; Pression de l'environnement donné; Puissance de prélèvement; Tout autre paramètre influençant le comportement thermodynamique de la turbomachine (par exemple, valve).