Procédé de détection d’anomalie et de détermination d’explication associée dans des séries temporelles de données, chaque série temporelle ayant une durée associée et comportant un nombre N de valeurs de fonctionnement d’un équipement ou d’un système, relevées à des intervalles réguliers pendant ladite durée, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend des étapes mises en œuvre par un processeur de calcul de : pour chaque série temporelle, projection (40) des valeurs de ladite série temporelle sur un nombre M de fonctions de base et obtention d’un vecteur descriptif de ladite série temporelle de taille M, entraînement (42) d’un modèle de détermination d’anomalie paramétré, par apprentissage machine sur au moins une partie des vecteurs descriptifs calculés, ledit modèle de détermination d’anomalie permettant de calculer un score d’anomalie par vecteur descriptif, application (44) du modèle de détermination d’anomalie aux vecteurs descriptifs des séries temporelles et obtention d’un score d’anomalie par série temporelle, détermination (46) d’un sous-ensemble de séries temporelles comportant une anomalie par comparaison du score d’anomalie de chaque série temporelle à un seuil d’anomalie prédéterminé ; pour chaque série temporelle dudit sous-ensemble, détermination (48), à partir du vecteur descriptif de ladite série temporelle, d’au moins une partie des valeurs dudit vecteur descriptif ayant une influence dans l’obtention du score d’anomalie de ladite série temporelle. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la détermination (48), à partir du vecteur descriptif de ladite série temporelle, d’au moins une partie des valeurs dudit vecteur descriptif ayant une influence dans l’obtention du score d’anomalie de ladite série temporelle comporte un calcul (50) d’un niveau d’influence dans l’obtention du score d’influence pour chaque composante dudit vecteur descriptif. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le calcul d’un niveau d’influence met en œuvre un calcul de valeurs de Shapley, ledit niveau d’influence étant égal à la valeur de Shapley calculée pour chaque composante dudit vecteur descriptif. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel la détermination (48), à partir du vecteur descriptif de ladite série temporelle, d’au moins une partie des valeurs dudit vecteur descriptif ayant une influence dans l’obtention du score d’anomalie de ladite série temporelle comporte, pour un vecteur descriptif initial, un calcul d’au moins un vecteur descriptif alternatif, ledit vecteur descriptif alternatif au moins une composante distincte de la composante de même rang dans le vecteur descriptif initial, ayant un score d’anomalie associé, obtenu par l’application dudit modèle de détermination d’anomalie paramétré, inférieur au seuil d’anomalie, et étant tel qu’une distance entre le vecteur descriptif initial et le vecteur descriptif alternatif est inférieure à un seuil de distance prédéterminé. Procédé selon la revendication 4, comportant en outre une détermination d’au moins une série temporelle alternative à partir du vecteur descriptif alternatif, la projection sur ladite base de fonctions choisies de ladite série temporelle alternative permettant d’obtenir ledit vecteur descriptif alternatif. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel lesdites fonctions de base sont des fonctions d’une base de transformation en ondelettes ou des fonctions B-Splines. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, mis en œuvre sur des séries temporelles, comportant au moins une première série temporelle et au moins une deuxième série temporelle de valeurs de fonctionnement d’un équipement ou système, collectées sur des périodes temporelles successives comportant, au moins une première période temporelle et une deuxième période temporelle, succédant à la première période temporelle, le procédé comportant : -l’obtention d’un premier score d’anomalie d’un vecteur descriptif déterminé pour une série temporelle sur la première période temporelle, en mettant en œuvre un modèle de détermination d’anomalie paramétré par des paramètres calculés pour ladite première période temporelle, - l’obtention d’un deuxième score d’anomalie d’un vecteur descriptif déterminé pour une série temporelle d’une série temporelle sur la deuxième période temporelle en mettant en œuvre le modèle de détermination d’anomalie paramétré par des paramètres calculés pour ladite première période temporelle, et -une détermination d’évolution de score d’anomalie pour ledit équipement ou système, consistant à calculer une différence entre le deuxième score d’anomalie calculé et le premier score d’anomalie calculé. Procédé selon la revendication 7, comportant en outre une mise à jour des paramètres du modèle de détermination d’anomalie paramétré sur ladite deuxième période temporelle. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un dispositif électronique programmable, mettent en œuvre un procédé de détection d’anomalie et de détermination d’explication associée conforme aux revendications 1 à 8. Dispositif de détection d’anomalie et de détermination d’explication associée dans des séries temporelles de données, chaque série temporelle ayant une durée associée et comportant un nombre N de valeurs de fonctionnement d’un équipement ou d’un système, relevées à des intervalles réguliers pendant ladite durée, le dispositif étant caractérisé en qu’il comporte un processeur de calcul configuré pour mettre en œuvre : un module de projection (22), pour chaque série temporelle, des valeurs de ladite série temporelle sur un nombre M de fonctions de base et obtention d’un vecteur descriptif de ladite série temporelle de taille M, un module d’entraînement (24) d’un modèle de détermination d’anomalie paramétré, par apprentissage machine sur au moins une partie des vecteurs descriptifs calculés, ledit modèle de détermination d’anomalie permettant de calculer un score d’anomalie par vecteur descriptif, un module (26) application du modèle de détermination d’anomalie aux vecteurs descriptifs des séries temporelles et obtention d’un score d’anomalie par série temporelle, un module (28) de détermination d’un sous-ensemble de séries temporelles comportant une anomalie par comparaison du score d’anomalie de chaque série temporelle à un seuil d’anomalie prédéterminé ; un module (30) de détermination, pour chaque série temporelle dudit sous-ensemble, à partir du vecteur descriptif de ladite série temporelle, d’au moins une partie des valeurs dudit vecteur descriptif ayant une influence dans l’obtention du score d’anomalie de ladite série temporelle.