Procédé de détection de dysfonctionnement subi par un générateur d’entraînement intégré, dit IDG (103) à surveiller, dans un aéronef (10), le procédé étant implémenté par un système d’analyse de données comportant une intelligence artificielle de type apprentissage machine, caractérisé en ce que le procédé comporte les étapes suivantes : - collecter (201) des données de référence relatives à des mesures effectuées et enregistrées pendant des vols antérieurs d’aéronefs équipés d’IDG (103), dits IDG de référence, les données de référence comportant au moins des mesures correspondant aux paramètres suivants, pour chaque IDG (103) de référence : - Débit de carburant pour alimenter un moteur de propulsion (102) auquel l’IDG (103) de référence en question est associé ; - Position d’une vanne de retour carburant (104) associée à l’IDG (103) de référence en question ; - Température mesurée par un capteur en port d’entrée de l’IDG (103) de référence en question ; - Température mesurée par un capteur en port de sortie de l’IDG (103) de référence en question ; - Fréquence de signal électrique produit par l’IDG (103) de référence en question ; - Température d’huile alimentant le moteur de propulsion (102) auquel l’IDG (103) de référence en question est associé ; - effectuer un entraînement (401), en mode supervisé, l’intelligence artificielle de type apprentissage machine grâce aux données de référence, avec une première passe (212) de classification pour entraîner à détecter d’éventuels dysfonctionnements subis par des IDG (103) et une seconde passe (215) de classification pour entraîner à déterminer des causes des dysfonctionnements le cas échéant ; - mettre en production (403) l’intelligence artificielle de type apprentissage machine après validation de l’entraînement ; - collecter (301) des données à analyser, de même type que les données de référence, relatives à des mesures effectuées et enregistrées pendant des vols de l’aéronef comportant l’IDG (103) à surveiller ; - utiliser l’intelligence artificielle de type apprentissage machine qui a été entraînée, et prédire (313) ainsi un éventuel dysfonctionnement subi par l’IDG (103) à surveiller et prédire (316), le cas échéant, une cause des dysfonctionnements, grâce respectivement auxdites première et deuxième passes, à partir des données à analyser. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les données de référence comportent en outre des mesures correspondant à au moins l’un des paramètres suivants, pour chaque IDG (103) de référence : - Durée durant laquelle la vanne de retour carburant (104) est ouverte ; - Durée durant laquelle la vanne de retour carburant (104) est fermée ; - Rapport entre la durée durant laquelle la vanne de retour carburant (104) est fermée et la durée durant laquelle la vanne de retour carburant est ouverte ; - Durée mise par la vanne de retour carburant (104) pour passer de position fermée à position ouverture ; - Différence de température entre port d’entrée de l’IDG (103) de référence en question et port de sortie de l’IDG (103) de référence en question. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le système d’analyse de données applique un traitement sur les données de référence et sur les données à analyser, le traitement appliqué correspondant au moins au calcul des informations suivantes, éventuellement en combinaison, pour un ou plusieurs desdits paramètres : - Valeur minimum ; - Valeur maximum ; - Ecart-type ; - Moyenne ; - Moyenne glissante ; - Coefficient directeur de pente. Procédé selon la revendication 3, dans lequel le calcul d’au moins une partie desdites informations est réalisé en regroupant des données de référence, et respectivement des données à analyser, sur plusieurs vols consécutifs d’aéronefs. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel l’intelligence artificielle de type apprentissage machine est entraînée pour détecter un dysfonctionnement d’IDG (103) lié à : - Une anomalie de contrôle d’ouverture/fermeture de vanne de retour carburant (104) ; - Un colmatage d’huile d’IDG (103) ; - Une défaillance de capteur de température en port de sortie d’IDG (103) ; - Une défaillance de capteur de température en port d’entrée d’IDG (103) ; - Une fuite d’huile d’IDG (103) ; - Une anomalie d’entretien d’IDG (103). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel la première passe de classification est effectuée en appliquant un premier algorithme et la seconde passe de classification est effectuée en appliquant un second algorithme distinct du premier algorithme. Procédé selon la revendication 6, dans lequel le premier algorithme est de type LightGBM et le second algorithme est de type XGBooost. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel l’intelligence artificielle de type apprentissage machine est mise en production dans une avionique (101) de l’aéronef (10) équipé de l’IDG (103) à surveiller. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel l’intelligence artificielle de type apprentissage machine est mise en production dans un équipement informatique au sol dans un centre de contrôle, et dans lequel les données à analyser sont transmises par une avionique (101) de l’aéronef (10) équipé de l’IDG (103) à surveiller à l’équipement informatique du centre de contrôle. Produit programme d’ordinateur, comportant des instructions entraînant l’exécution, par un processeur (501), du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, lorsque lesdites instructions sont exécutées par le processeur (501). Support de stockage, stockant un programme d’ordinateur comportant des instructions entraînant l’exécution, par un processeur (501), du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, lorsque lesdites instructions sont lues et exécutées par le processeur (501). Système d’analyse de données comportant une intelligence artificielle de type apprentissage machine, le système comportant une circuiterie électronique configurée pour effectuer une détection de dysfonctionnement subi par un générateur d’entraînement intégré, dit IDG (103) à surveiller, dans un aéronef (10), caractérisé en ce que la circuiterie électronique est configurée pour : - collecter (201) des données de référence relatives à des mesures effectuées et enregistrées pendant des vols antérieurs d’aéronefs équipés d’IDG (103), dits IDG de référence, les données de référence comportant au moins des mesures correspondant aux paramètres suivants, pour chaque IDG (103) de référence : - Débit de carburant pour alimenter un moteur de propulsion (102) auquel l’IDG (103) de référence en question est associé ; - Position d’une vanne de retour carburant (104) associée à l’IDG (103) de référence en question ; - Température mesurée par un capteur en port d’entrée de l’IDG (103) de référence en question ; - Température mesurée par un capteur en port de sortie de l’IDG (103) de référence en question ; - Fréquence de signal électrique produit par l’IDG (103) de référence en question ; - Température d’huile alimentant le moteur de propulsion (102) auquel l’IDG (103) de référence en question est associé ; - effectuer un entraînement (401), en mode supervisé, l’intelligence artificielle de type apprentissage machine grâce aux données de référence, avec une première passe (212) de classification pour entraîner à détecter d’éventuels dysfonctionnements subis par des IDG (103) et une deuxième passe (215) de classification pour entraîner à déterminer des causes des dysfonctionnements le cas échéant ; - mettre en production (403) l’intelligence artificielle de type apprentissage machine après validation de l’entraînement ; - collecter (301) des données à analyser, de même type que les données de référence, relatives à des mesures effectuées et enregistrées pendant des vols de l’aéronef comportant l’IDG (103) à surveiller ; - utiliser l’intelligence artificielle de type apprentissage machine qui a été entraînée, et prédire (313) ainsi un éventuel dysfonctionnement subi par l’IDG (103) à surveiller et prédire (316), le cas échéant, une cause des dysfonctionnements, grâce respectivement auxdites première et deuxième passes, à partir des données à analyser.