Procédé (100) de surveillance automatique d'au moins une pièce tournante d'une machine tournante, à partir d'une base de données dite cible comprenant au moins un signal temporel issu d'une distribution T, le signal temporel étant généré à partir de la pièce tournante, et à partir à partir d'une base de données source comprenant une pluralité de signaux temporels issus d'une distribution S différente de la distribution T, chaque signal temporel de la base de données source étant généré à partir d'une pièce tournante source d'une machine tournante source et étant associé à une classe de fonctionnement parmi un ensemble des classes de fonctionnement, le procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : Entrainement (102) d'un réseau de neurones artificiels dit adaptatif, pour obtenir un réseau de neurones artificiels entraîné capable d'associer à un signal temporel issu d'une distribution union de S et de T une classe parmi l'ensemble des classes de fonctionnement, le réseau de neurones adaptatif comprenant une première partie d'extraction de caractéristiques et une deuxième partie d'adaptation de la distribution S vers la distribution T et de classification, le réseau de neurones artificiels étant entraîné simultanément sur les bases de données source et cible, l'entrainement étant réalisé par minimisation d'une fonction coût comprenant : un premier terme correspondant à l’erreur entre la classe obtenue par le réseau de neurones pour chaque signal de la base de données source et la classe associée au dit signal de la base de données sources; un deuxième terme calculé à partir d'au moins un écart maximal moyen entre une fonction de la base de données source et une fonction de la base de données cible, l'écart maximal moyen étant calculé à partir d'au moins une fonction noyau Gaussienne de paramètre σ estimé à partir d'un triangle pascal, Utilisation (103) sur chaque signal de la base de données cible du réseau de neurones artificiels adaptatif, entraîné, pour associer une classe de fonctionnement au dit signal. Procédé (100) selon la revendication précédente caractérisé en ce que l'ensemble de classes de fonctionnement comprend au moins : une classe de fonctionnement nominal, et une classe de fonctionnement défectueux. Procédé (100) selon l'une quelconques de revendications précédente caractérisé en ce que la première partie du réseau de neurones adaptatif comprend un nombre de couches N c1 , N c1 étant un entier naturel supérieur ou égal à 1 et en ce que la deuxième partie du réseau de neurones adaptatif comprend un nombre de couches N c2 , N c2 étant un entier naturel supérieur ou égal à 1. Procédé (100) selon l'une quelconques des revendications précédentes caractérisé en ce que la surveillance est réalisée pour une pluralité de n T pièces tournantes de machines tournantes et en ce que base de données cible comprend une pluralité de signaux notée = { } 1≤j≤ n T . Procédé selon les revendications 3 et 4 caractérisé en ce que la pluralité de signaux de la base de données source est notée = { } 1≤j≤nS et en ce que le deuxième terme de la fonction coût est calculé à chaque époque à partir de la fonction , l'ensemble de signaux f m ( ) = {f m } 1≤i≤n S représentant la sortie de la m-ième couche du réseau de neurones artificiels adaptatif pour une entrée , chaque signal f m ayant une longueur L mS , et l'ensemble de signaux f m ( ) = {f m } 1≤j≤n T représentant la sortie de la m-ième couche du réseau de neurones artificiels adaptatif pour une entrée , chaque signal f m ayant une longueur L m T , m étant un entier compris dans un ensemble Ncc comprenant chaque numéro de couche de la deuxième partie à partir de laquelle un écart maximal moyen est calculé, avec : MMD p (f m ( ),f m ( ))= , Avec : = , avec σ mSS (p) la variance de la fonction noyau Gaussiene relative à l'ensemble f m (X S ) , = , avec σ mTT (p) la variance de la fonction noyau gaussienne relative à l'ensemble f m (X T ) = avec σ mST (p) la variance de la fonction noyau Gaussienne relative à l'ensemble f m (X S ) et à l'ensemble f m (X T ), N étant un entier naturel supérieur ou égal à 1, chaque vecteur [σ mSS (p)] p≥1 étant noté σ mSS , chaque vecteur [σ mTT (p)] p≥1 étant noté σ mTT , chaque vecteur [σ mST (p)] p≥1 étant noté σ mST et chaque matrice étant notée σ m , le paramètre σ étant égal à l'ensemble {σ m } m ∈ Ncc. Procédé (100) selon la revendication précédente caractérisé en ce que l'étape d'entrainement (102) du réseau de neurones adaptatif est réalisée selon un nombre d'époques M, et en ce que pour chaque époque du nombre d'époques M, le paramètre σ = {σ m } m ∈ Ncc est estimé selon les sous-étapes suivantes : Pour chaque couche m ∈ Ncc : Détermination de L max , L max étant la longueur maximale entre la longueur de chaque signal de l'ensemble { } 1≤i≤nS et chaque signal de l'ensemble { } 1≤j≤ n T , Rééchantillonnage de chaque signal en une image Im m,i S en deux dimensions de taille * , et rééchantillonnage de chaque signal en une image Im m,j T en deux dimensions de taille * , Détermination d'une variance d'une fonction noyau Gaussienne de taille * selon les sous-étapes suivantes : Construction d'une matrice Ng √Lmax représentant un noyau gaussien d'ordre la matrice Ng √Lmax égale à : 2 ( 1-√Lmax ) * t TP √Lmax *TP √Lmax * 2 ( 1-√Lmax ) , TP √Lmax représentant la dernière ligne d'un triangle de pascal d'ordre et t TP √Lmax étant la transposée de TP √Lmax , Calcul de la variance à partir de la formule : , max(Ng √Lmax ) étant égal à la valeur maximale de la matrice Ng √Lmax Calcul d'un vecteur selon les sous-étapes suivantes : Calcul de σ SS à partir de , Calcul de σ TT à partir de Calcul de σ ST à partir de Calcul de σ m selon la formule suivante : σ m = * Procédé (100) selon la revendication précédente caractérisé en ce que : σ SS = *[1 2 4 8 …. ], chaque coefficient σ SS (p) étant égal à 2 p-1 * - )², σ TT = *[1 2 4 8 …. ], chaque coefficient σ TT (p) étant égal à 2 p-1 * . σ ST = - )² *[1 2 4 8 …. ], chaque coefficient σ ST (p) étant égal à 2 p-1 * Procédé (100) selon l'une quelconques des revendications 1 à 3 caractérisé en ce que N est égal à 5. Procédé (100) selon l'une quelconques des revendications précédentes caractérisé en ce qu'il comprend l'étape suivante, précédant l'étape d'entrainement du réseau de neurones artificiels adaptatifs : Entrainement (101) d'un premier réseau de neurones entraîné capable d'associer à un signal temporel non stationnaire issu de la distribution S une classe de fonctionnement parmi l'ensemble de classes de fonctionnement, le premier réseau de neurones comprenant une première partie d'extraction de caractéristiques et une deuxième partie de classification, le réseau de neurones artificiels étant entraîné sur la base de données source, Et caractérisé en ce que la première partie du réseau de neurones artificiels adaptatif est confondue avec la première partie du premier réseau de neurones avant l'entrainement du réseau de neurones artificiels adaptatif. Produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en oeuvre les étapes du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 9.