Méthode (200) de détermination des efforts exercées sur une zone d’intérêt d’une pièce mécanique d’aéronef, la méthode consistant à traiter les incertitudes paramétriques épistémiques aux limites de ladite zone de la pièce à partir d'un modèle éléments finis de la pièce mécanique, le modèle éléments finis de la pièce mécanique étant défini sur un domaine compact et discret D1 représentant la pièce mécanique, et à partir d'un sous-modèle éléments finis de la zone d'intérêt, le sous-modèle éléments finis étant défini sur un domaine compact et discret D2 compris dans D1, et dont les bornes D2 bornes représentent les limites de la zone d'intérêt, la méthode (200) comprenant: Détermination (201) d’une plage de variation des valeurs de chaque paramètre d’un vecteur de paramètres incertains différents relatifs à la pièce mécanique ; Détermination (202) d’une pluralité de N scénarios, chaque scénario p de la pluralité des N scénarios étant un vecteur de paramètres relatifs à la pièce mécanique dont chaque valeur de paramètre est choisie dans sa plage de variation ; le nombre N étant choisi selon une contrainte ; Calcul (203), pour chaque scénario p de la pluralité de N scénarios, d’une simulation physique à partir du modèle éléments de la pièce mécanique de manière à obtenir un résultat de simulation physique, le résultat de la simulation physique comprenant un champ de déplacement U p,T,D 1 =[U(p,c,t i )] ti ∈ T, c ∈ D1 et un champ de vitesse V p,T,D 1 =[V(p,c,t i )] ti ∈ T, c ∈ D1 de la pièce mécanique dont chaque valeur est estimée pour chaque temps t i d’un intervalle de temps discret T de pas ∆t et en chaque point c du domaine compact discret D1, Construction (204) d’une base de données d’entrainement comprenant une pluralité d’ensembles de données différents, chaque ensemble de données de la base de données d'entrainement comprenant : un scénario p parmi la pluralité de N scénarios et, Un champ de déplacement U p,T,D 2bornes =[U(p,c,t i )] ti ∈ T, c ∈ D 2bor nes extrait du champ de déplacement U p,T,D 1 =[U(p,c,t i )] ti ∈ T, c ∈ D1 un champ de vitesse V p,T,D 2 limites =[V(p,c,t i )] ti ∈ T, c ∈ D 2 limites extrait du champ de vitesse V p,T,D 1 =[V(p,c,t i )] ti ∈ T, c ∈ D1 , les matrices U p,T,D 2bord =[U(p,c,t i )] ti ∈ T, c ∈ D 2bor nes et V p,T,D 2bor nes =[V(p,c,t i )] ti ∈ T, c ∈ D 2bor nes étant appelées conditions aux limites d'entrainement de la zone d'intérêt pour le scénario p, Entrainement (205) d’un réseau de neurones artificiels antagoniste génératif sur la base de données d’entrainement pour obtenir un réseau de neurones artificiel entrainé capable de générer, à partir d’un vecteur aléatoire z tiré pour suivre une loi normale centrée réduite, de conditions aux limites de la zone d’intérêt pour le vecteur aléatoire z, lesdites conditions aux limites comprenant un champ de déplacement Ug z,T, D2 bornes = [U g (z,c,t i )] ti ∈ T , c ∈ D2bor nes et un champ de vitesse Vg z,T, D2 bornes = [V g (z,c,t i )] ti ∈ T , c ∈ D2bor nes, l’entrainement étant réalisé pour chaque époque k d’un nombre d’époques K et comprenant les sous-étape suivantes pour chaque époque k : Génération (2051) d’une pluralité Z de N vecteurs aléatoires z k ; Génération (2052), à partir de chaque vecteur aléatoire z k, d’un ensemble conditions aux limites de la zone d’intérêt, l’ensemble conditions aux limites générées comprenant les matrices Ug z k ,T, D2 bornes = [U g (z k ,c,t i )] ti ∈ T , c ∈ D2bornes et Vg z k ,T, D2 bornes = [V g (z k ,c,t i )] ti ∈ T , c ∈ D2bornes ; Minimisation (2053) d’une fonction coût comprenant un terme de minimisation d’une distance entre une fonction des ensembles de conditions aux limites d’entrainement et une fonction des ensembles conditions aux limites générées et comprenant un terme de régularisation dit « d’Euler » relatif à la somme suivante : Utilisation (206) du réseau de neurones artificiels entrainé pour générer, à partir d’une pluralité de M vecteurs aléatoires z, M ensembles de conditions aux limites de la zone d’intérêt, avec M un entier naturel supérieur à N et choisi sans contrainte, Calcul (207), pour chaque vecteur aléatoire z de la deuxième pluralité de M vecteurs aléatoires, d’une simulation physique à partir du sous-modèle éléments finis de la zone d'intérêt, de manière à obtenir un résultat de simulation physique, le résultat de la simulation physique comprenant un champ de déplacement U’ z ,T,D 2 =[U’(z,c,t i )] ti ∈ T, c ∈ D 2 et un champ de vitesse V’ z ,T,D 2 =[V’(z,c,t i )] ti ∈ T, c ∈ D 2 de la zone d’intérêt dont chaque valeur est estimée pour chaque temps t i de l’intervalle de temps discret T et en chaque point c du domaine D 2 , la pluralité des M résultants de simulations physiques à partir du sous-modèle de la zone d’intérêt formant un modèle stochastique de la zone d’intérêt. Méthode (200) selon la revendication précédente caractérisée en ce que le réseau de neurones est un réseau antagoniste génératif de Wasserstein et en ce que la distance minimisée est une distance de Wasserstein avec pénalisation du gradient. Méthode (200) selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisée en ce qu'elle comprend une étape de traitement d'incertitudes relatives aux paramètres de la pièce mécanique à partir du modèle stochastique de la zone d'intérêt. Méthode (200) selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisée en ce que l’étape de détermination des N scénarios est réalisée par une méthode d’échantillonnage par hypercube latin. Méthode (200) selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisée en ce que la pièce mécanique est formée d’au moins un matériau et en ce qu’un paramètre parmi les paramètres relatifs à la pièce mécanique est : Le module de Young d’au moins un matériau de la pièce mécanique, La densité d’au moins un matériau de la pièce mécanique ; Le coefficient de poisson d’au moins un matériau de la pièce mécanique, Un écart de contact entre au moins deux matériaux de la pièce mécanique. Méthode (200) selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisée en ce que le modèle éléments finis de la pièce mécanique comprend n nœuds et en ce que le domaine D1 est de dimension n, n étant un entier naturel non nul. Méthode (200) selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisée en ce que le sous-modèle éléments finis de la zone d'intérêt de la pièce mécanique comprend m nœuds et en ce que le domaine D2 est de dimension m, m étant un entier naturel non nul. Méthode (200) selon l'une quelconque des revendications précédentes caractérisée en ce que l'aéronef comprend un siège, une ceinture de sécurité et la pièce mécanique, la pièce mécanique étant une pièce de liaison entre le siège et la ceinture de sécurité. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre la méthode selon l’une quelconque des revendications 1 à 8. Support lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre la méthode selon l’une quelconques des revendications 1 à 8.