Procédé d’apprentissage (20) d’au moins un modèle d’intelligence artificielle à apprentissage automatique (50, 51, 52), ledit au moins un modèle d’intelligence artificielle à apprentissage automatique (50, 51, 52) étant configuré pour être mémorisé dans une mémoire (2) équipant un aéronef (1) ou une station sol, et développé pour être mis en œuvre lors d’au moins une phase de vol prédéterminée d’au moins un aéronef (1) d’un même type, caractérisé en ce que ledit procédé (20) comporte une réalisation (21) d’une pluralité de vols et en ce que, pour au moins un vol parmi ladite pluralité de vols, ledit procédé (20) comporte les étapes suivantes : acquisition (22) en vol d’au moins un jeu de données de vol (J1, J2) acquis avec plusieurs senseurs (3, 3’) au même instant t, réalisation (23) d’au moins un test de cohérence prédéterminé avec au moins un contrôleur de cohérence (5, 15), ledit au moins un test de cohérence permettant de vérifier qu’une masse de référence (Mref) fiable est calculée ou calculable, calcul (24) avec au moins un contrôleur de calcul de masse (5’, 15’) d’au moins une masse calculée (Mc1, Mc2) dudit aéronef (1) en fonction d’au moins une masse choisie parmi le groupe comportant une masse courante d’un carburant embarqué, une masse d’un carburant consommé, une masse préalablement mesurée dudit aéronef (1), une masse à vide dudit aéronef (1), une charge utile préalablement renseignée par un utilisateur, une masse mesurée par un équipement connecté, et ladite masse de référence (Mref), si ledit au moins un test de cohérence est validé, mémorisation (25) dudit au moins un jeu de données de vol (J1, J2) et de ladite au moins une masse calculée (Mc1, Mc2) audit instant t, chaque jeu de données de vol (J1, J2) mémorisé associé à une masse calculée (Mc1, Mc2) formant un jeu de données d’apprentissage ({J1, Mc1}, {J2, Mc2}) dudit au moins un modèle d’intelligence artificielle à apprentissage automatique (50, 51, 52), et en ce que ledit procédé (20) comporte une utilisation (28) desdits jeux de données d’apprentissage ({J1, Mc1}, {J2, Mc2}) pour programmer ledit au moins un modèle d’intelligence artificielle à apprentissage automatique (50, 51, 52), ledit au moins un modèle d’intelligence artificielle à apprentissage automatique (50, 51, 52) étant configuré pour estimer à tout moment une masse instantanée estimée (Mi) dudit aéronef (1), ou d’un autre aéronef d’un même type, à partir d’un jeu de données de vol courant (Jc). Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite masse de référence (Mref) est définie en fonction d’une masse estimée (Me) dudit aéronef (1) à partir de mesures issues de plusieurs capteurs (4), chaque capteur (4) étant agencé sur chaque atterrisseur (6) dudit aéronef (1), ledit au moins un test de cohérence comprenant un calcul (30) d’un écart (E) entre ladite masse calculée (Mc) et ladite masse estimée (Me) puis une vérification (31) que ledit écart (E) est inférieur à une valeur de seuil d’écart (Se). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 2, caractérisé en ce que ladite masse de référence (Mref) est définie en fonction d’une masse théorique vérifiée (Mtv) dudit aéronef (1), ledit au moins un test de cohérence comprenant une vérification (33) d’un paramétrage de ladite masse théorique vérifiée (Mtv). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que ladite masse de référence (Mref) est définie en fonction d’une masse théorique calculée (Mtc) dudit aéronef (1), ladite masse théorique calculée (Mtc) étant obtenue par ledit au moins un contrôleur de calcul de masse (5’, 15’) à partir d’au moins une information paramétrée avec une interface homme-machine (7) dudit aéronef (1) par ledit utilisateur préalablement audit au moins un test de cohérence, ledit au moins un test de cohérence comprenant une vérification (35) que ladite au moins une information a été paramétrée. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que lesdites données de vol (J1, J2) présentent des données relatives à au moins deux paramètres de vol choisis parmi le groupe comportant une vitesse de l’aéronef (1) par rapport à l’air, une vitesse verticale de l’aéronef (1) par rapport au sol, une vitesse longitudinale de l’aéronef (1) par rapport au sol, une vitesse latérale de l’aéronef (1) par rapport au sol, une accélération verticale de l’aéronef (1) par rapport au sol, un débit de carburant alimentant un moteur (8, 10) de l’aéronef (1), une vitesse de rotation d’un rotor (9) équipant l’aéronef (1), une direction du vent, une vitesse du vent, une quantité de carburant embarquée dans l’aéronef (1), une trajectoire de l’aéronef (1) selon des mouvements en lacet, l‘attitude de l’aéronef (1), une densité de l’air, une température de l’air, une altitude de l’aéronef (1), une incidence d’une voilure de l’aéronef (1), une puissance consommée par un au moins un moteur (8, 10) de l’aéronef (1), des positions de commandes de vol et des positions des pales (11, 12) d’un rotor (9, 19) et/ou d’une hélice (13). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que, préalablement à ladite utilisation (28) desdits jeux de données d’apprentissage ({J1, Mc1}, {J2, Mc2}), ledit procédé (20) comporte un décompte (26) pour compter un nombre N desdits jeux de données d’apprentissage ({J1, Mc1}, {J2, Mc2}) et une comparaison (27) entre ledit nombre N et une valeur de seuil prédéterminée S. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que ladite utilisation (28) desdits jeux de données d’apprentissage ({J1, Mc1}, {J2, Mc2}) est mise en œuvre lorsque ledit nombre N est supérieur ou égal à ladite valeur de seuil prédéterminée S. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que ledit au moins un modèle d’intelligence artificielle à apprentissage automatique (50, 51, 52) comporte un premier modèle (51) et un second modèle (52) distinct dudit premier modèle (51), ledit premier modèle (51) étant associé à une première phase de vol prédéterminée de ladite au moins une phase de vol prédéterminée et ledit second modèle (52) étant associé à une seconde phase de vol prédéterminée de ladite au moins une phase de vol prédéterminée, ladite première phase de vol prédéterminée étant distincte de ladite seconde phase de vol prédéterminée. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que ladite au moins une phase de vol prédéterminée est choisie en fonction d’une précision recherchée dudit au moins un modèle d’intelligence artificielle à apprentissage automatique (50, 51, 52) pour estimer à tout moment ladite masse instantanée estimée (Mi) dudit aéronef (1), ou d’un aéronef de même type, à partir d’un jeu de données de vol courant (Jc). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que ladite au moins une phase de vol prédéterminée est choisie en fonction d’une dispersion recherchée dudit au moins un modèle d’intelligence artificielle à apprentissage automatique (50, 51, 52) pour estimer à tout moment ladite masse instantanée estimée (Mi) dudit aéronef (1), ou d’un aéronef de même type, à partir d’un jeu de données de vol courant (Jc). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que ladite au moins une phase de vol prédéterminée est choisie en fonction d’une diversité de ladite pluralité de vols effectués par ledit utilisateur dudit aéronef (1), ou d’un aéronef de même type. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 11, caractérisé en ce que ledit au moins un modèle d’intelligence artificielle à apprentissage automatique (50, 51, 52) est choisi parmi le groupe comportant les algorithmes de type arbre décisionnel, de type forêts aléatoires, de type machine à vecteurs de support, de type « Adaptive Boosting », de type rétropropagation, de type « gradient boosting », de type à réseaux de neurones, de type à réseaux de neurones profonds.