Procédé (100) de génération automatique d’un algorithme (230) d’aide à une prise de décision par un opérateur dans un environnement complexe et dynamique, caractérisé en ce que le procédé comporte les étapes de : - fournir (110) une base de connaissances comportant une pluralité de règles logiques, une règle logique étant une fonction logique associant une connaissance à une ou plusieurs variables d’entrée, une variable d’entrée étant une donnée physique et/ou une connaissance intermédiaire ; - analyser (120) la base de connaissances pour extraire un ensemble de connaissances et un ensemble de données physiques ; - élaborer (130) un algorithme du type réseau de tenseurs logiques comportant un réseaux de neurones pour chaque connaissance de l’ensemble de connaissances et un réseau de neurones pour chaque donnée physique de l’ensemble de données physiques, un réseau de neurones calculant une pertinence de la connaissance ou de la donnée physique associée à partir d’une situation courante, la situation courante étant définie par les valeurs courantes de chacune des données physiques de l’ensemble de données physiques ; - entrainer (140) l’algorithme du type réseau de tenseurs logiques sur une base de données d’apprentissage comportant des situations annotées avec la pertinence vraie de chaque connaissance et de chaque donnée physique, pour obtenir l’algorithme d’aide à une prise de décision ; et, - exécuter (150) l’algorithme d’aide à une prise de décision sur une nouvelle situation pour calculer les pertinences de chaque connaissance et de chaque donnée physique vis-à-vis de la nouvelle situation. Procédé selon la revendication 1, dans lequel analyser (120) la base de connaissances permet d’extraire, pour chaque connaissance de l’ensemble de connaissances, un ensemble de causes de ladite connaissance, qui est constitué des données physiques qui sont les causes directes ou indirectes de ladite connaissance, et dans lequel l’entrainement de l’algorithme du type réseau de tenseurs logiques s’effectue en mettant en œuvre une contrainte fondée sur l’ensemble des causes de chaque connaissance. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l’entrainement de l’algorithme du type réseau de tenseurs logiques s’effectue en minimisant une valeur de vérité globale résultant d’une agrégation d’une pluralité de valeurs de vérité élémentaires, la pluralité de valeurs de vérité élémentaires comporte : - au moins la pertinence d’une donnée physique pour toute situation s telle que ladite donnée physique est annotée comme pertinente ; - au moins la pertinence d’une donnée physique pour toute situation telle que ladite donnée physique est annotée comme n’étant pas pertinente ; et, - pour chaque connaissance, au moins une différence entre la pertinence de ladite connaissance et la disjonction logique des pertinences de toutes les causes de ladite connaissance. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’environnement est celui d’un aéronef et l’opérateur le pilote dudit aéronef. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, suite à l’exécution de l’algorithme d’aide à une prise de décision sur la nouvelle situation, le procédé comporte une étape consistant à présenter à l’opérateur une liste de connaissances et/ou de données filtrée et/ou ordonnées en fonction de leurs pertinences respectives. Produit programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un dispositif informatique, mettent en œuvre l’algorithme d’aide à une prise de décision résultant du procédé de génération selon l’une quelconque des revendications précédentes. Dispositif informatique (200) d’aide à une prise de décision configuré de manière à exécuter l’algorithme (230) d’aide à une prise de décision résultant du procédé de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 5.