Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon un premier aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : l'ensemble de classes de fonctionnement de la pièce comprend au moins une classe de fonctionnement nominal et au moins une classe de fonctionnement défectueux. 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. 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 . la pluralité de signaux de la base de données source est notée = { } 1≤j≤nS et le deuxième terme de la fonction coût est calculé à chaque époque à partir de la fonction , l'ensemble de signaux 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 ayant une longueur L mS , et l'ensemble de signaux = { } 1≤j≤n T représentant la sortie de la m-ième couche du réseau de neurones artificiels adaptatif pour une entrée , chaque signal 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 ( ( ), ( ))= , Avec : = , avec σ mSS (p) la variance de la fonction noyau Gaussiene relative à l'ensemble f m ( ) , = , avec σ mTT (p) la variance de la fonction noyau gaussienne relative à l'ensemble f m ( ) = avec σ mST (p) la variance de la fonction noyau Gaussienne relative à l'ensemble f m ( ) et à l'ensemble f m ( ), 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 . Avantageusement, le nombre N de fonctions Noyau Gaussiennes permet d'augmenter la précision de calcul de la fonction et donc de la fonction coût d'entrainement du réseau de neurones artificiels adaptatif. l'étape d'entrainement du réseau de neurones adaptatif est réalisée selon un nombre d'époques M, et 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≤n S 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 d'ordre selon les sous-étapes suivantes : Construction d'une matrice Ng √Lmax représentant un noyau gaussien de taille * 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 = * Avantageusement, les signaux sont rééchantillonnés et convertis en images afin de gagner en temps de calculs. De plus, le paramètre σ est estimé grâce à aux deux bases de données source et cible et grâce au triangle de pascal, sans nécessiter d'étiquettes pour la base de données cible à classifier. Selon un mode de réalisation : σ SS = - )² *[1 2 4 8 …. ], chaque coefficient σ SS (p) étant égal à 2 p-1 * - )², σ TT = - )² *[1 2 4 8 …. ], chaque coefficient σ TT (p) étant égal à 2 p-1 * - )². σ ST = - )² *[1 2 4 8 …. ], chaque coefficient σ ST (p) étant égal à 2 p-1 * - )². N est égal à 5. Plus N est élevé plus l'estimation du paramètre est σ précise. Le fait d’augmenter l’ordre présente un inconvénient du point de vue ressources disponibles pour exécuter les calculs. Avantageusement, N égal à 5 permet d'obtenir un compromis entre une estimation correcte de σ et un temps de calcul réduit. Selon un mode de réalisation, le procédé selon un premier aspect de l'invention comprend l'étape suivante, précédant l'étape d'entrainement du réseau de neurones artificiels adaptatifs : Entrainement 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 fonctionnements, 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, la première partie du réseau de neurones artificiels adaptatif étant confondue avec la première partie du premier réseau de neurones avant l'entrainement du réseau de neurones artificiels adaptatif.