Procédé de correction de données émises par au moins deux capteurs pour l'optimisation de la navigation d'un navire (100), comprenant : - une première étape de recevoir d’un premier capteur parmi les au moins deux capteurs des premières données de mesure parmi des données de mesure (104) relatives à la vitesse sur l'eau du navire (100), appelées « Log_Speed », et des données de mesure (105) relatives au couple sur l'arbre de l'hélice du navire (100), appelées « Shaft_Torque », et d’au moins un deuxième capteur parmi les au moins deux capteurs des deuxièmes données de mesure parmi des données de mesure (106) relatives à la vitesse par rapport au sol du navire (100), appelées « GPS_Speed », et des données de mesure (107) relatives à la vitesse de rotation d'une hélice du navire (100), appelées « Shaft_RPM » ; - une deuxième étape d’établir une première relation mathématique comprenant des coefficients (a, b, c, d, e) entre les données de mesure (104, 105, 106, 107) reçues; - une troisième étape d’estimer lesdits coefficients en appliquant un filtre de Kalman; - une quatrième étape de corriger les premières données de mesure reçues (104, 105) en calculant des données de mesure corrigées, à partir des données de mesure (104, 105) reçues et des coefficients estimés ; - une cinquième étape de fournir les données de mesure corrigées à un système de navigation (101) du navire (100). Procédé de correction selon la revendication 1, dans lequel les premières données de mesure sont les données de mesure (104) relatives à la vitesse sur l'eau du navire (100), appelées « Log_Speed », et les deuxièmes données de mesure sont les données de mesure (106) relatives à la vitesse par rapport au sol du navire (100), appelées « GPS_Speed », la première relation mathématique est Log_Speed = a * GPS_Speed + b, avec a et b étant les coefficients, le filtre de Kalman est défini par : - un modèle d'état : - un modèle d'évolution : - et un modèle de mesure : où est une matrice de covariance de bruit gaussien du modèle de mesure, et une matrice de covariance de bruit gaussien du modèle d'évolution, A est une matrice identité et ; les premières données de mesure étant corrigées selon la formule: Log_Speed Corr = (Log_Speed - b) / a. Procédé selon la revendication 1 ou 2, comprenant en outre -une étape de recevoir d’un troisième capteur parmi les au moins deux capteurs des troisièmes données de mesure (107) relatives à la vitesse de rotation d'une hélice du navire (100), appelées « Shaft_RPM » ; - une étape d’établir une deuxième relation mathématique comprenant des coefficients b et c entre les premières et troisièmes données de mesure (104) reçues telle que Log_Speed = c * Shaft_RPM + b; - une étape d’estimer les coefficients a, b et c en appliquant un filtre de Kalman défini par : - un modèle d'état : - un modèle d'évolution : - et un modèle de mesure : où est une matrice de covariance de bruit gaussien du modèle de mesure, et une matrice de covariance de bruit gaussien du modèle d'évolution, A est une matrice identité et ; les premières données de mesure étant corrigées selon la formule: Log_Speed Corr = (Log_Speed - b) / a. Procédé de correction selon la revendication 3, comprenant en outre : - une étape de recevoir d’un quatrième capteur parmi les au moins deux capteurs des quatrièmes données de mesure (105) relatives au couple sur l'arbre de l'hélice du navire (100), appelées « Shaft_Torque » ; - une étape d’établir une troisième relation mathématique comprenant des coefficients d et e entre les troisièmes et quatrièmes données de mesure (105, 107) reçues telle que Shaft_Torque = d * Shaft_RPM 2 + e, avec d et e étant les coefficients ; le filtre de Kalman est défini par : - un modèle d'état pour les données de mesure (104) relatives à la vitesse sur l'eau du navire (100) : - un modèle d'état pour les données de mesure (105) relatives au couple sur l'arbre de l'hélice du navire (100) : - un modèle d'évolution : - et un modèle de mesure : où est une matrice de covariance de bruit gaussien du modèle de mesure, et une matrice de covariance de bruit gaussien du modèle d'évolution, A est une matrice identité et ; le procédé comprenant en outre une étape de correction des quatrièmes données de mesure selon la formule: Shaft_Torque Corr = Shaft_Torque – e. Procédé de correction selon la revendication 1, dans lequel les premières données de mesure (104) sont les données de mesure (105) relatives au couple sur l'arbre de l'hélice du navire (100), appelées « Shaft_Torque », et les deuxièmes données de mesure sont les données de mesure (107) relatives à la vitesse de rotation d'une hélice du navire (100), appelées « Shaft_RPM », la première relation mathématique est Shaft_Torque = d * Shaft_RPM 2 + e, avec d et e étant les coefficients, le filtre de Kalman est défini par : - un modèle d'état : - un modèle d'évolution : - et un modèle de mesure : où est une matrice de covariance de bruit gaussien du modèle de mesure, et une matrice de covariance de bruit gaussien du modèle d'évolution, A est une matrice identité et ; les premières données de mesure étant corrigées selon la formule: Shaft_Torque Corr = Shaft_Torque – e. Procédé de correction selon la revendication 2, où la matrice est calibrée en : - établissant un modèle de régression linéaire de la première relation mathématique pour obtenir une estimation des coefficients a et b ; - exprimant le bruit blanc gaussien comme : ; et - injectant l’estimation obtenue des coefficients a et b dans le modèle d'état . Procédé selon la revendication 2 ou 6, où la matrice est calibrée en : - établissant un modèle de régression linéaire de la première relation mathématique pour obtenir une estimation des coefficients a et b ; - calculant une vitesse de variation du coefficient égale à , est un des coefficients a ou b, pour chacun des coefficients a et b ; et - réduisant la matrice à une diagonale et estimant chaque élément de la diagonale comme égal à , est un coefficient choisi parmi a ou b, et où est l’intervalle de temps entre deux mesures de données de mesure. Procédé selon la revendication 2, 6 ou 7 où les valeurs initiales des coefficients a et b sont établies en : - établissant un modèle de régression linéaire de la première relation mathématique pour obtenir une estimation des coefficients a et b ; - utilisant l’estimation obtenue comme valeur initiale du modèle d'état et - utilisant l’inverse de la matrice d’information de Fisher comme covariance initiale de dans le filtre de Kalman. Procédé selon la revendication 3, où la matrice est calibrée en : - établissant un modèle de régression linéaire des première et deuxième relations mathématiques pour obtenir une estimation des coefficients a, b et c ; - exprimant le bruit blanc gaussien comme : ; et - injectant l’estimation obtenue des coefficients a, b et c dans le modèle d'état . Procédé selon la revendication 3 ou 9, où la matrice est calibrée en : - établissant un modèle de régression linéaire des première et deuxième relations mathématiques pour obtenir une estimation des coefficients a, b et c; - calculant une vitesse de variation du coefficient égale à , est un coefficient parmi les coefficients a, b ou c, pour chacun des coefficients a, b et c ; et - réduisant la matrice à une diagonale et estimant chaque élément de la diagonale comme égal à , est un coefficient choisi parmi a, b ou c ; et où est l’intervalle de temps entre deux mesures de données de mesure. Procédé selon la revendication 3, 9 ou 10, où les valeurs initiales des coefficients a, b et c sont établies en : - établissant un modèle de régression linéaire des première et deuxième relations mathématiques pour obtenir une estimation des coefficients a, b et c ; - utilisant l’estimation obtenue comme valeur initiale du modèle d'état et - utilisant l’inverse de la matrice d’information de Fisher comme covariance initiale de dans le filtre de Kalman. Procédé selon la revendication 4, où la matrice est calibrée en : - établissant un modèle de régression linéaire des première, deuxième et troisième relations mathématiques pour obtenir une estimation des coefficients a, b, c, d et e ; - exprimant le bruit blanc gaussien comme : ; et - injectant l’estimation obtenue des coefficients a, b, c, d et e dans le modèle d'état . Procédé selon la revendication 4 ou 12, où la matrice est calibrée en : - établissant un modèle de régression linéaire des première, deuxième et troisième relations mathématiques pour obtenir une estimation des coefficients a, b, c, d et e; - calculant une vitesse de variation du coefficient égale à , est un coefficient choisi parmi les coefficients a, b, c, d ou e pour chacun desdits coefficients a, b, c, d et e et - réduisant la matrice à une diagonale et estimant chaque élément de la diagonale comme égal à , est un coefficient choisi parmi les coefficients a, b, c, d et e et ; où est l’intervalle de temps entre deux mesures de données de mesure. Procédé selon la revendication 4, 12 ou 13, où les valeurs initiales des coefficients a, b, c, d et e sont établies en : - établissant un modèle de régression linéaire des première, deuxième et troisième relations mathématiques pour obtenir une estimation des coefficients a, b, c, d et e ; - utilisant l’estimation obtenue comme valeur initiale du modèle d'état et - utilisant l’inverse de la matrice d’information de Fisher comme covariance initiale de dans le filtre de Kalman. Support lisible par ordinateur, comportant des instructions pour exécuter le procédé selon l’une des revendications 1 à 14. Système de correction de données émises par au moins deux capteurs (108) pour l'optimisation de la navigation d'un navire (100), comprenant : - les au moins deux capteurs aptes à émettre des données de mesure (104, 105, 106, 107) ; - un processeur configuré pour mettre en œuvre le procédé de correction selon l’une quelconque des revendications 1 à 14. Système de correction selon la revendication 16, dans lequel le processeur comprend : - un correcteur de données de capteur (108) configuré pour recevoir des au moins deux capteurs les données de mesure, et fournir les données de mesure corrigées au système de navigation (101) du navire (100), et - un serveur (103) configuré pour établir la, respectivement les, relation(s) entre les données de mesure, estimer les coefficients de la, respectivement les, relation(s) mathématique(s) en appliquant ledit filtre de Kalman, et corriger les données de mesure reçues des au moins deux capteurs,le correcteur de données de capteur (108) étant configuré pour envoyer les données de mesure reçues des au moins deux capteurs au serveur (103), et recevoir les données de mesure corrigées du serveur (103), préférentiellement via une connexion sans fil (102a).