Procédé de traitement automatisé de données caractérisant l’état d’une pluralité de membranes pour la filtration d’un volume de liquide caractérisé en ce qu’il comprend : réception (ACQ 1 ) d’un premier ensemble de données (DATA 1 ) provenant de capteurs d’état (20, 21, 22) agencés au sein ou à proximité d’un premier ensemble de membranes (ENS 1 ), ledit ensemble de membranes recevant un débit d’eau entrant (Qf) et générant un premier débit d’eau sortant (Qp), dit perméat, et un second débit d’eau sortant (Qc), dit concentrat, ledit premier ensemble de données (DATA 1 ) se rapportant à des paramètres physiques externes (Pi, Qi, Ti, Ci), lesdites acquisitions (ACQ 1 ) de données étant réalisées selon une pluralité de premières séries temporelles (SERIE 1 ) de données émises par chaque capteur à des fréquences prédéfinies ; Détermination (EST 1 ) d’au moins un indicateur de fonctionnement (KPI i ) du premier ensemble de membranes (ENS 1 ), ledit indicateur de fonctionnement (KPI i ) définissant une seconde série temporelle (SERIE 2 ) de données calculées ou estimées ; Enregistrement (ENR 1 ) des premières et secondes séries temporelles de données (SERIE 1 , SERIE 2 ) sur une durée d’acquisition donnée (D A ), chaque série temporelle (SERIE 1 , SERIE 2 ) de données définissant un nuage de points ; Génération (GEN A ) d’un indicateur de fonctionnement intermédiaire (KPI iA ) définissant un nuage de points (SERIE 2A ) correspondant à des valeurs de l’indicateur de fonctionnement (KPI i ) pour lesquelles le premier ensemble de membranes (ENS 1 ) est considéré comme neuf et/ou propre et/ou nettoyé, lesdites valeurs de l’indicateur de fonctionnement intermédiaire (KPI iA ) étant produites par l’application d’un modèle de normalisation (MOD Ni ) appris et à partir de l’indicateur de fonctionnement (KPI i ) ; Génération (GEN 1 ) d’un indicateur de fonctionnement normalisé (KPI i ’, KPI i0 ’) caractérisant l’état d’une pluralité de membranes pour la filtration d’un volume de liquide, ledit état caractérisant l’encrassement et/ou le vieillissement de l’état des membranes indépendamment des variations des conditions environnementales, ledit indicateur de fonctionnement normalisé (KPI i ’, KPI i0 ’) définissant une troisième série temporelle (SERIE 3 ), ledit indicateur de fonctionnement normalisé (KPI i ’, KPI i0 ’) étant obtenu à partir de l’indicateur de fonctionnement (KPI i ) et de l’indicateur de fonctionnement intermédiaire (KPI iA ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que le modèle de normalisation (MOD Ni ) est appris pour chaque indicateur de fonctionnement (KPI i ) au moyen d’une régression (REG i ) sur les données de la seconde série temporelle (SERIE 2 ) relatif à l’indicateur de fonctionnement (KPI i ) selon au moins un premier paramètre physique externe prédéfini (Pi, Qi, Ti, Ci) issu de la première série temporelle (SERIE 1 ), ladite régression (REG 1 ) étant configurée sur une durée de lissage (D L ) pour déterminer un ensemble de valeurs correspondant sensiblement à un facteur près à des minimums ou des maximums des valeurs de la seconde série temporelle (SERIE 2 ), lesdites valeurs déterminées correspondant à une configuration de membrane(s) neuve(s) et/ou propre(s) et/ou nettoyée(s). Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que le modèle de normalisation (MOD Ni ) est appris pour chaque indicateur de fonctionnement (KPI i ) à partir d’un ensemble de données d’entrainement dudit indicateur de fonctionnement (KPI i ) sur une période de lissage (D L ) comportant au moins une opération de maintenance et/ou remplacement sur ledit premier ensemble de membranes (ENS 1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la détermination de l’indicateur de fonctionnement (KPI i ) comporte la détermination d’un premier indicateur de fonctionnement (KPI 1 ) définissant une pression différentielle (DP i ) entre l’entrée et une sortie de l’ensemble de membranes (ENS 1 ) et représentée sous la forme d’une seconde série temporelle (SERIE 2 ) de données calculées ou estimées, les paramètres physiques externes considérés comportant au moins une mesure de de débit (Qi, Qp, Qf, Qn) et une mesure de température (Ti), lesdits paramètres physiques externes (DATA 1 ) étant utilisés pour le calcul des valeurs de l’indicateur intermédiaire (KPI 1A ) du premier indicateur de fonctionnement (KPI 1 ) à partir de la régression réalisée sur les valeurs de la pression différentielle (DP). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4 caractérisé en ce que la détermination de l’indicateur de fonctionnement (KPI i ) comporte la détermination d’un second indicateur de fonctionnement (KPI 2 ) définissant une pression du flux entrant (Pf) dans le premier ensemble de membranes (ENS 1 ) et représenté sous la forme d’une seconde série temporelle (SERIE 2 ) de données calculées ou estimées, les paramètres physiques externes considérés comportant au moins une mesure de la température (Ti), une mesure de la concentration du flux entrant (Cf) dans le premier ensemble de membranes (ENS 1 ), le débit du flux du perméat (Qp) et le débit du flux du concentrat (Qc) du premier ensemble de membranes (ENS 1 ), lesdits paramètres physiques externes (DATA 1 ) étant utilisés pour le calcul des valeurs de l’indicateur intermédiaire (KPI 2A ) du second indicateur de fonctionnement (KPI 1 ) à partir de la régression réalisée sur les valeurs de la pression du flux entrant (Pf) dans le premier ensemble de membranes (ENS 1 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5 caractérisé en ce que la détermination de l’indicateur de fonctionnement (KPI i ) comporte la détermination d’un troisième indicateur de fonctionnement (KPI 3 ) définissant un débit du flux du perméat (Qp, SF) en sortie du premier ensemble de membranes (ENS 1 ) et représentée sous la forme d’une seconde série temporelle (SERIE 2 ) de données calculées ou estimées, les paramètres physiques externes considérés comportant au moins une mesure de la température (Ti), une mesure de la concentration du flux entrant (Cf) dans le premier ensemble de membranes (ENS 1 ), le débit du flux du perméat (Qp) et le débit du flux du concentrat (Qc) du premier ensemble de membranes (ENS 1 ), lesdits paramètres physiques externes (DATA 1 ) étant utilisés pour le calcul des valeurs de l’indicateur intermédiaire (KPI 3A ) du troisième indicateur de fonctionnement (KPI 1 ) à partir de la régression réalisée sur les valeurs du débit du flux du perméat (Qp) en sortie du premier ensemble de membranes (ENS 1 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 caractérisé en ce que la détermination de l’indicateur de fonctionnement (KPI i ) comporte la détermination d’un quatrième indicateur de fonctionnement (KPI 4 ) définissant un passage en sel dans le perméat (SPp) en sortie du premier ensemble de membranes (ENS 1 ) et représentée sous la forme d’une seconde série temporelle (SERIE 2 ) de données calculées ou estimées, les paramètres physiques externes considérés comportant au moins une mesure de la température (Ti), une mesure de la concentration du flux entrant (Cf) dans le premier ensemble de membranes (ENS 1 ), le débit du flux du perméat (Qp) et le débit du flux du concentrat (Qc) du premier ensemble de membranes (ENS 1 ), lesdits paramètres physiques externes (DATA 1 ) étant utilisés pour le calcul des valeurs de l’indicateur intermédiaire (KPI 4A ) du quatrième indicateur de fonctionnement (KPI 1 ) à partir de la régression réalisée sur les valeurs du passage en sel dans le perméat (SPp) en sortie du premier ensemble de membranes (ENS 1 ). Procédé de traitement automatisé de données selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que le premier ensemble de données (DATA 1 ) se rapporte à des paramètres physiques externes (PARA 1 ) comportant : une mesure de débit entrant (Qf), du débit du perméat (Qp) et :ou du débit du concentrat (Qc), et/ou une mesure de la conductivité d’un volume d’eau (Ci), et/ou ; une mesure d’une quantité de carbone organique totale (COT 1 ), et/ou ; une valeur cible correspondant à un taux de conversion du volume d’eau d’alimentation en un volume d’eau traité, et/ou ; une valeur caractéristique du flux entrant, également appelé « flux de perméation », et/ou ; une valeur caractéristique de la perméabilité de la membrane à l’eau. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8 caractérisé en ce que la troisième série temporelle (SERIE 3 ) correspond : à la série temporelle obtenue en soustrayant la série temporelle (SERIE 2A ) correspondant aux valeurs corrigées produites par le modèle appris (MOD Ni ) à la seconde série temporelle (SERIE 2 ), et/ou ; à la série temporelle obtenue en soustrayant la série temporelle (SERIE 2A ) correspondant aux valeurs corrigées produites par le modèle appris (MOD Ni ) à la seconde série temporelle (SERIE 2 ) et à laquelle a été ajoutée une composante de référence (KPI iA0 ) correspondant à une série de temporelle de l’indicateur de fonctionnement correspondant un état des membranes neuves et/ou propres et/ou nettoyées, ladite composante étant calculée dans des conditions environnementales moyennes ou standard. Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 9 caractérisé en ce que la régression sur l’indicateur de fonctionnement (KPI i ) est réalisée selon une pluralité de paramètres physiques externes (PARA i ) dont dépend l’indicateur de fonctionnement (KPI i ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 9, caractérisé en ce que la régression est mise en œuvre au moyen d’une première fonction apprenante (FA 1 ) comportant un modèle d’apprentissage machine comportant des paramètres appris grâce à la mise en œuvre d’une fonction de perte. Procédé selon la revendication 11, caractérisé en ce que la régression est une régression d’expectile, la régression étant réalisée à partir d’une fonction de perte d’expectile et une fonction d’erreur entre la valeur de l’indicateur de fonctionnement (KPI i ) et une valeur estimée par le modèle de régression (KPI i ^) pour des valeurs de l’indicateur de fonctionnement (KPI i ) considérées dans un expectile donné de la distribution de valeurs de l’indicateur de fonctionnement (KPI i ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 12 caractérisé en ce que la régression est effectuée sur les données de la seconde série (SERIE 2 ) de données de l’indicateur de fonctionnement (KPI i ) selon une pluralité de paramètres physiques externes prédéfinis ({PARA i } i ) d’une pluralité de premières séries temporelles ({SERIE 1i } i ) obtenues par une pluralité de capteurs, ladite régression étant réalisée à partir d’un modèle additif généralisé (GAM) modélisant des fonctions dont on cherche à optimiser les paramètres au moyen d’une fonction de perte d’expectile entre la valeur de l’indicateur de fonctionnement calculé (KPI i ) et la valeur de l’indicateur de fonctionnement estimé (KPI i ^) dans la gamme de valeurs de l’expectile prédéfini et pour des valeurs de paramètres physiques externes données ({PARA i } i ), ladite régression modélisant en outre une fonction d’erreur et ladite régression étant exécutée sur une durée dite de lissage (D L ), ladite régression (REG) générant un ensemble de valeurs d’un nuage de points définissant l’indicateur intermédiaire, ledit ensemble de valeurs correspondant à un état neuf et/ou propre et/ou nettoyé du premier ensemble de membranes (ENS 1 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 13, caractérisé en ce que la durée de lissage (D L ) est déterminée de sorte à comprendre une pluralité de marqueurs d’évènements (EVN i ) relatifs à la maintenance des ensembles de membranes, ladite durée de lissage (D L ) étant inférieure à la durée d’acquisition (D A ). Procédé selon l’une des revendications 1 à 14 caractérisé en ce qu’il comprend un horodatage (HOR 1 ) d’évènements (EVN i ) relatifs à la maintenance des ensembles de membranes, lesdits évènements correspondant à des nettoyages (NET 1 ) et/ou des remplacements (REP 1 ), chaque horodatage (HOR 1 ) étant réalisé selon une référence temporelle marquée au sein de la durée d’acquisition (D A ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 15 caractérisé en ce qu’il comprend la génération de valeurs d’un indicateur de fonctionnement prédit (KPI ip1, KPI ip2 ) par application d’une seconde fonction apprenante (FA 2 ) entrainée à partir des valeurs de l’indicateur de fonctionnement normalisé (KPI i ’, KPI i0 ’) correspondant à la troisième série temporelle (SERIE 3 ) considérée sur une durée de prédiction (D P ), ladite seconde fonction apprenante (FA 2 ) générant des données prédites (KPI ip1 ) d’évolution de l’indicateur normalisé (KPI i ’, KPI i0 ’) . Procédé de traitement selon la revendication 16 caractérisé en ce que les données d’entraînement pour entrainer la seconde fonction apprenante (FA 2 ) sont sélectionnées entre les deux derniers horodatages d’évènements associés respectivement à deux nettoyages successifs, un nouvel entrainement de la seconde fonction apprenante (FA 2 ) étant déclenché après chaque nouvel évènement associé à un nettoyage. Procédé de traitement selon l’une quelconque des revendications 16 à 17 caractérisé en ce qu’il comprend une comparaison d’au moins une valeur prédite (KPI 1p , KPI 2p , KPI 3p , KPI 4p ) d’un indicateur normalisé avec au moins un seuil prédéfini (S 1 , S 2 , S 3 , S 4 ), ladite comparaison permettant de générer une date de nettoyage. Procédé de traitement selon la revendication 18 caractérisé en ce que le seuil prédéfini (S 1 , S 2 , S 3 , S 4 ) est un seuil variable dont la valeur est générée par l’exécution d’une fonction dépendante de paramètres prédéfinis. Procédé de traitement selon l’une des revendications 16 à 19 caractérisé en ce que la seconde fonction apprenante (FA 2 ) est une fonction mettant en œuvre un second modèle additif généralisé (GAM 2 ). Procédé de traitement selon la revendication 1 et 18 caractérisé en ce qu’il comprend un calcul d’un indice de vieillissement d’un ensemble de membranes (ENS 1 ) à partir d’une troisième fonction apprenante (FA 3 ), ladite troisième fonction apprenante (FA 3 ) comportant un ensemble de données d’entrainement comportant les valeurs extraites du premier ensemble de données (DATA 1 ) utilisées pour estimer l’indicateur considéré (KPI 1 , KPI 2 , KPI 3 , KPI 4 ), les données d’entrainement étant sélectionnées sur la période d’acquisition (D A ) et prenant en compte les horodatages des évènements survenus pendant la période d’acquisition (D A ). Procédé de traitement selon la revendication 18 caractérisé en ce que la troisième fonction apprenante (FA 3 ) est un réseau de neurones récurrent comportant une fonction de régression basée sur une méthode autorégressive. Système de traitement de données caractérisé en ce qu’il comporte un calculateur, une mémoire, une horloge et une interface de communication pour recevoir des données sous la forme de série temporelle, ledit système de traitement de données comportant une interface de communication pour transmettre les données vers un serveur, ledit système de traitement de données comportant le serveur pour réaliser des étapes de calculs d’un indicateur de fonctionnement normalisé selon le procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 22. Système selon la revendication 23, caractérisé en ce qu’il comprend un afficheur pour générer en temps réel une représentation d’au moins un indicateur normalisé (KPIi‘, KPIi0‘). Système pour le traitement d’un volume d’eau d’alimentation en un volume d’eau traitée par filtration aux moyens d’une pluralité d’ensembles de membranes, ledit système de traitement d’eau comportant une entrée d’eau pour recevoir un débit d’eau entrant dans au moins un ensemble de membranes donné, une première sortie d’eau filtrée, dite perméat, et une seconde sortie d’eau résiduelle, dite concentrat, ledit système de traitement d’eau comportant en outre un ensemble de capteurs d’état de paramètres externes dont un capteur en température de l’eau et au moins un capteur de pression, ledit système de traitement d’eau comportant un système de traitement de données selon l’une quelconque des revendications 23 à 24. Système selon l’une quelconque des revendications 23 à 25, caractérisé en ce qu’il comprend une pluralité de membranes organisée selon une pluralité d’ensembles (ENS 1 , ENS 2 , ENS 3 ) de membranes, chaque ensemble de membranes définissant un étage de traitement d’un volume d’eau en entrée et générant un flux de sortie. Système selon l’une quelconque des revendications 23 à 26, caractérisé en ce qu’il comprend au moins un second ensemble de membranes (ENS 2 ) agencé en sortie du premier ensemble de membranes (ENS 1 ), le concentrat (Qc) du premier ensemble de membranes (ENS 1 ) définissant l’entrée du second ensemble de membranes (ENS 2 ). Système selon l’une quelconque des revendications 23 à 26, caractérisé en ce qu’il comprend au moins un troisième ensemble de membranes (ENS 3 ) agencé en parallèle du premier ensemble de membranes (ENS 1 ), le concentrat (Qc) du premier ensemble de membranes (ENS 1 ) et du troisième ensemble de membranes (ENS 3 ) définissant l’entrée du second ensemble de membranes (ENS 2 ).