Procédé (60) de détection d’anomalie(s) dans une structure, ladite structure portant au moins un capteur de mesure d’au moins une caractéristique de ladite structure, le procédé comprenant au moins une phase d’apprentissage (62) et au moins une phase opérationnelle (70), la phase d’apprentissage (62) comprenant les étapes suivantes : - obtention (64) d’un ensemble de données saines représentatives de N états sains de ladite structure respectivement associés à N ensembles, distincts deux à deux, de conditions d’utilisation de ladite structure, N étant un entier, deux ensembles distincts présentant au moins une condition d’utilisation distincte d’un ensemble à un autre ; - projection (66) dudit ensemble de données saines dans un espace latent de dimension réduite par rapport à la dimension dudit ensemble de données saines ; - détermination (68) du contour dudit ensemble de données saines projeté dans ledit espace latent ; la phase opérationnelle (70) comprenant les étapes suivantes : - obtention (74), par mesure (72) préalable via ledit au moins un capteur, d’un ensemble de données test représentatives de l’état courant de ladite structure ; - projection (76) dudit ensemble de données test dans ledit espace latent ; - détection (78) d’au moins une anomalie courante de ladite structure dès qu’un élément dudit ensemble de données test est en dehors dudit contour. Procédé (60) selon la revendication 1, dans lequel ledit ensemble de données saines est obtenu suite à une phase préalable de calibration (642) de ladite structure pour les N ensembles distincts deux à deux de conditions d’utilisation de ladite structure. Procédé (60) selon la revendication 1, dans lequel ledit ensemble de données saines est obtenu suite à une phase préalable de simulation (644) de ladite structure pour les N ensembles distincts deux à deux de conditions d’utilisation de ladite structure. Procédé (60) selon la revendication 1, dans lequel ledit ensemble de données saines est obtenu suite à une phase (646) préalable hybride de calibration et/ou de simulation de ladite structure pour les N ensembles, distincts deux à deux, de conditions d’utilisation de ladite structure. Procédé (60) selon la revendication 4, comprenant, au cours de ladite phase préalable hybride, une étape de compensation par apprentissage par transfert en cas d’écart entre calibration et simulation pour un même ensemble de conditions d’utilisation de ladite structure. Procédé (60) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ladite obtention d’un ensemble de données saines est mise en œuvre via une pluralité de Q capteurs de mesure portés par ladite structure formant un réseau de capteurs, Q étant un entier supérieur à un. Procédé (60) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ledit espace latent de dimension réduite est obtenu par réduction dimensionnelle supervisée ou non supervisée. Procédé (60) selon la revendication 7, dans lequel ladite réduction dimensionnelle non supervisée est mise en œuvre au moyen d’un des éléments appartenant au groupe comprenant au moins : - une analyse par composantes principales, - un auto-encodeur entrainé au préalable pour compresser puis décompresser les signaux issus de l’ensemble de données saines, et dont seul la partie dédiée à la compression est utilisée pour mettre en œuvre ladite réduction dimensionnelle. - un processus autorégressif. Procédé (60) selon la revendication 7, dans lequel ladite réduction dimensionnelle supervisée est mise en œuvre au moyen d’un réseau de neurones. Procédé (60) selon la revendication 9, dans lequel ledit réseau de neurones est un réseau de neurones dont le type appartient au groupe comprenant : - un réseau de neurones convolutifs ; - un réseau de neurones récurrents ; - un perceptron multicouche. Procédé (60) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ladite détermination de contour (68) consiste à : - rechercher, dans ledit espace latent, l’enveloppe sphérique ou elliptique de rayon(s) minimal(aux) englobant les points dudit ensemble de données saines projeté dans ledit espace latent, ou - rechercher dans l’espace latent de l’hyperplan le plus éloigné de l’origine qui sépare, de l’origine, les points dudit ensemble de données saines projeté dans ledit espace latent, ou - utiliser d’autre types de détection d’anomalie tels que l’estimation robuste de la matrice de covariance, la forêt d’isolement connue, ou encore avec une détection des valeurs aberrantes avec un facteur local d'aberration. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre, au moins en partie, un procédé de détection d’anomalie(s) dans une structure selon l’une quelconque des revendications précédentes. Dispositif (30) de détection d’anomalie(s) dans une structure, ladite structure portant au moins un capteur de mesure d’au moins une caractéristique de ladite structure, le dispositif comprenant une unité d’apprentissage (32) et une unité de test (40), l’unité d’apprentissage (32) comprenant : - un premier module (34) d’obtention configuré pour obtenir un ensemble de données saines représentatives de N états sains de ladite structure respectivement associés à N ensembles, distincts deux à deux, de conditions d’utilisation de ladite structure, N étant un entier, deux ensembles distincts présentant au moins une condition d’utilisation distincte d’un ensemble à un autre ; - un premier module (36) de projection configuré pour projeter ledit ensemble de données saines dans un espace latent de dimension réduite par rapport à la dimension dudit ensemble de données saines ; - un module de détermination (38) configuré pour déterminer un contour dudit ensemble de données saines projeté dans ledit espace latent ; l’unité de test (40) comprenant : - un deuxième module (42) d’obtention configuré pour obtenir, par mesure via ledit au moins un capteur, un ensemble de données test représentatives de l’état courant de ladite structure ; - un deuxième module (44) de projection configuré pour projeter ledit ensemble de données test dans ledit espace latent fourni par le module de projection de ladite unité d’apprentissage ; - un module (46) de détection configuré pour détecter au moins une anomalie courante de ladite structure dès qu’un élément dudit ensemble de données test est en dehors dudit contour fourni par ledit module de détermination de ladite unité d’apprentissage. Système de détection d’anomalie(s) dans une structure, ledit système comprenant un dispositif selon la revendication 13 et une pluralité de Q capteurs de mesure portés par ladite structure formant un réseau de capteurs, Q étant un entier supérieur à un. Système de détection d’anomalie(s) dans une structure selon la revendication 14, dans lequel au moins un desdits Q capteurs est configuré pour générer et recevoir des ondes guidées élastiques ultrasonores guidées.