Dispositif (1) de détection d'une anomalie d'une vanne (V) montée dans une canalisation (E, S) et agencée pour permettre à un fluide (G) de circuler d’amont (E) en aval (S), le dispositif comportant : un capteur de débit volumique (Q) du fluide circulant dans la canalisation (E, S), pour mesurer le débit volumique du fluide, en amont ou en aval de la vanne (V), un premier capteur de pression (P1) du fluide circulant dans la canalisation (E, S), pour mesurer la pression du fluide (G) en amont de la vanne (V), un deuxième capteur de pression (P2) du fluide circulant dans la canalisation (E, S), pour mesurer la pression du fluide (G) en aval de la vanne (V), un capteur de température (T) du fluide circulant dans la canalisation, pour mesurer la température du fluide (G), notamment pour mesurer la température du fluide en amont de la vanne (V), une mémoire pour le stockage d’une pluralité de premiers vecteurs comportant chacun, une première valeur d’ouverture x1 de la vanne et un premier paramètre de fonctionnement de la vanne y1 relativement à cette première valeur d’ouverture x1 de la vanne, le premier paramètre y1 étant déterminé à partir d’une équation physique de la vanne (V) et à partir de premières données de mesure des capteurs relatives à la première valeur d’ouverture x1 de la vanne, une unité de calcul configurée pour recevoir des deuxièmes données de mesure des capteurs relatives à une deuxième valeur d’ouverture x2 de la vanne (V), l’unité de calcul étant configurée pour déterminer un deuxième vecteur comportant la deuxième valeur d’ouverture x2 et un deuxième paramètre de fonctionnement y2 de la vanne (V), le deuxième paramètre y2 étant déterminé à partir de l’équation physique de la vanne (V) et des deuxièmes données, l’unité de calcul étant configurée pour détecter une anomalie de la vanne (V) par apprentissage supervisé. Dispositif (1) selon la revendication précédente, l’apprentissage supervisé étant configuré pour entrainer un modèle de détection d’anomalies à partir des premiers vecteurs et pour détecter à l’aide de ce modèle entrainé, si le deuxième vecteur est une anomalie, l’apprentissage supervisé mettant notamment en œuvre une méthode du type « k plus proches voisins » encore appelée « k-NN », par exemple par une méthode dite « LOF », pour « Local Outlier Factor ». Dispositif (1) selon l’une des revendications précédentes, la mémoire étant configurée pour permettre le stockage de la pluralité de vecteurs, les vecteurs étant relatifs à un fonctionnement continu de la vanne pendant une période comprise entre un mois et un an, notamment avec le stockage d’un premier vecteur par jour. Dispositif (1) selon l’une des revendications précédentes, l’équation physique de la vanne étant égale à (ρN x QN) x √(Ta / (DP x Pa)), DP étant la différence entre la pression du fluide en amont et la pression du fluide en aval, QN étant le débit volumique, ρN étant la masse volumique du fluide (G) circulant dans la vanne (V), Pa étant la pression du fluide en aval et Ta étant la température du fluide (G). Dispositif (1) selon l’une des revendications précédentes, le capteur de température (T) du fluide circulant dans la canalisation étant configuré pour mesurer la température du fluide (G) en amont de la vanne (V), le capteur de température (T) étant notamment disposé en amont de la vanne (V). Dispositif (1) selon l’une des revendications précédentes, le capteur de débit volumique comportant un débitmètre. Dispositif (1) selon l’une quelconque des revendications précédentes, les premiers vecteurs étant relatifs à des mesures antérieures à celles du deuxième vecteur, notamment d’au moins une journée, par exemple d’au moins un mois. Dispositif (1) selon l’une des revendications précédentes, l’unité de calcul étant configurée pour demander à un opérateur de confirmer la prise en compte de l’anomalie et/ou d’effectuer, lors de l’apparition d’une anomalie, un contrôle, notamment de la vanne. Dispositif (1) selon l’une des revendications précédentes, la pluralité de premiers vecteurs étant déterminée à partir d’uniquement la première valeur d’ouverture x1 de la vanne, la valeur de la température telle que mesurée par le capteur de température (T), la valeur du débit volumique telle que mesuré par le capteur de débit volumique (Q), la valeur de la pression du fluide en amont de la vanne telle que mesurée par le premier capteur de pression (P1), la valeur de la pression du fluide en aval de la vanne telle que mesurée par le deuxième capteur de pression (P2) et la masse volumique du fluide circulant dans la vanne. Dispositif (1) selon l’une des revendications précédentes, l’unité de calcul étant agencée pour stocker dans la mémoire, la date et/ou l’heure associée à chaque premier vecteur et/ou associée à chaque deuxième vecteur. Procédé de de détection d'une anomalie d'une vanne (V) montée dans une canalisation (E, S) et agencée pour permettre à un fluide (G) de circuler d’amont (E) en aval (S), à l’aide d’un dispositif (1) comportant : un capteur de débit volumique (Q) du fluide circulant dans la canalisation (E, S), pour mesurer le débit volumique du fluide, en amont ou en aval de la vanne (V), un premier capteur de pression (P1) du fluide circulant dans la canalisation (E, S), pour mesurer la pression du fluide en amont de la vanne (V), un deuxième capteur de pression (P2) du fluide circulant dans la canalisation (E, S), pour mesurer la pression du fluide en aval de la vanne (V), un capteur de température (T) du fluide circulant dans la canalisation, pour mesurer la température du fluide, notamment pour mesurer la température du fluide en amont de la vanne (V) ; le procédé comportant les étapes de : stocker (E1) dans une mémoire, une pluralité de premiers vecteurs comportant chacun, une première valeur d’ouverture x1 de la vanne et un premier paramètre de fonctionnement de la vanne y1 relativement à cette première valeur d’ouverture x1 de la vanne, le premier paramètre y1 étant déterminé à partir d’une équation physique de la vanne (V) et à partir de premières données de mesure des capteurs relatives à la première valeur d’ouverture x1 de la vanne, recevoir (E2) des deuxièmes données de mesure des capteurs relatives à une deuxième valeur d’ouverture x2 de la vanne (V), déterminer (E3) un deuxième vecteur comportant la deuxième valeur d’ouverture x2 et un deuxième paramètre de fonctionnement y2 de la vanne (V), le deuxième paramètre y2 étant déterminé à partir de l’équation physique de la vanne (V) et des deuxièmes données, détecter (E4) une anomalie de la vanne (V) par apprentissage supervisé. Procédé selon la revendication précédente, l’étape de détection d’une anomalie de la vanne par apprentissage supervisé comportant les étapes suivantes : entrainer (E5) un modèle de détection d’anomalies à partir des premiers vecteurs ; détecter (E6), à l’aide de ce modèle entrainé, si le deuxième vecteur est une anomalie, l’apprentissage supervisé mettant notamment en œuvre une méthode du type « k plus proches voisins » encore appelée « k-NN », par exemple une méthode dite « LOF », pour « Local Outlier Factor ». Procédé selon l’une des revendications 11 à 12, comportant l’étape d’afficher (E7) une information sur un écran, lorsqu’une anomalie de la vanne (V) est détectée. Procédé selon l’une des revendications 11 à 13, l’équation physique de la vanne étant égale à (ρN x QN) x √(Ta / (DP x Pa)), DP étant la différence entre la pression du fluide en amont et la pression du fluide en aval, QN étant le débit volumique, ρN étant la masse volumique du fluide (G) circulant dans la vanne (V), Pa étant la pression du fluide en aval et Ta étant la température du fluide (G). Procédé selon l’une des revendications 11 à 14, comportant l’étape de demander à un opérateur (E8) de confirmer la prise en compte de l’anomalie et/ou d’effectuer (E8), lors de l’apparition d’une anomalie, un contrôle, notamment de la vanne.