Méthode, mise en œuvre par ordinateur, de réduction de dimension d’une représentation numérique d’un fichier journal informatique dit fichier log, le fichier log comprenant une pluralité de descripteurs ayant chacun une évolution temporelle donnée, la méthode comprenant les étapes de : Déterminer (401) une représentation numérique d’un fichier log sous la forme d’une matrice de description dont chaque colonne correspond à un descripteur et chaque ligne correspond à un intervalle temporel, la matrice comprenant un ensemble de valeurs entières positives ou nulles représentant un compteur d’occurrence de chaque descripteur dans chaque intervalle temporel, Réduire (403) la dimension de la matrice de description en supprimant les colonnes qui sont des combinaisons linéaires à coefficients entiers et positifs d’autres colonnes, Générer (406) une première matrice de traçabilité permettant de réaliser l’opération inverse à la suppression des colonnes combinaisons linéaires d’autres colonnes. Méthode de réduction de dimension selon la revendication 1 comprenant une étape (404) d’identification des colonnes qui sont des combinaisons linéaires d’autres colonnes au moyen des sous étapes itératives de : Pour chaque première colonne de la matrice de description, sélectionner (701) des secondes autres colonnes de la matrice de description telles que la différence entre la première colonne et la seconde colonne ne comporte aucune valeur strictement négative, Si aucune seconde autre colonne ne vérifie la condition précédente, passer (702) à l’itération suivante, Sélectionner (703) la seconde colonne qui minimise ladite différence, Soustraire (705) à la première colonne la seconde colonne sélectionnée et itérer les étapes précédentes, Arrêter (706) les itérations lorsque le résultat de la soustraction donne un vecteur nul et sélectionner (707) la première colonne comme résultat d’une combinaison linéaire d’autres colonnes, Itérer les étapes précédentes en faisant varier la première colonne sur l’ensemble des colonnes de la matrice de description. Méthode de réduction de dimension selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant en outre la décomposition (405) des combinaisons de colonnes en combinaisons élémentaires. Méthode de réduction de dimension selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant : la détermination (405) d’une matrice de combinaison qui, lorsqu’appliquée à la matrice de description, substitue une colonne par la combinaison linéaire de colonnes associée, la multiplication itérative de la matrice de combinaison par elle-même jusqu’à ce que la matrice de combinaison n’évolue plus. Méthode de réduction de dimension selon la revendication 4 dans laquelle la première matrice de traçabilité est déterminée à partir de la matrice de combinaison. Méthode de réduction de dimension selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant en outre une étape préalable (402) de suppression, dans la matrice de description, des colonnes redondantes et la génération d’une seconde matrice de traçabilité permettant de réaliser l’opération inverse à la suppression des colonnes redondantes. Méthode de réduction de dimension selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle les descripteurs sont des champs fixes ou variables de messages de log listés dans un fichier log. Méthode, mise en œuvre par ordinateur, d’analyse automatique d’un fichier journal informatique dit fichier log comprenant les étapes de : Exécuter (801,802) la méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes pour déterminer une représentation numérique du fichier log sous forme d’une matrice de description réduite, Exécuter (804) un moteur d’apprentissage automatique recevant en entrée la matrice de description réduite, le moteur étant configuré pour détecter des situations d’intérêts dans le fichier log. Méthode d’analyse automatique d’un fichier log selon la revendication 8 comprenant une étape d’interprétation des résultats fournis par le moteur d’apprentissage automatique au moyen d’au moins la première matrice de traçabilité et/ou la seconde matrice de traçabilité. Méthode d’analyse automatique d’un fichier log selon l’une quelconque des revendications 8 ou 9 comprenant une étape d’entrainement (803) du moteur d’apprentissage automatique sur des données d’entrainement constituées de représentations numériques de fichiers logs d’entrainement, l’entrainement étant configuré pour apprendre à identifier des situations d’intérêts dans les fichiers logs. Méthode d’analyse automatique d’un fichier log selon l’une quelconque des revendications 8 à 10 dans laquelle le moteur d’apprentissage automatique est entrainé (803) pour classifier les représentations numériques des fichiers logs de sorte à prédire l’apparition d’une panne informatique d’un type prédéterminé dans un intervalle de temps futur prédéterminé. Méthode d’analyse automatique d’un fichier log selon l’une quelconque des revendications 8 à 10 dans laquelle le moteur d’apprentissage automatique est entrainé (803) pour prédire l’évolution temporelle des représentations numériques des fichiers logs de sorte à détecter une déviation de cette évolution par rapport à une évolution prédéterminée, cette déviation étant caractéristique de l’apparition d’une panne informatique. Méthode d’analyse automatique d’un fichier log selon l’une quelconque des revendications 8 à 12 dans laquelle le moteur d’apprentissage automatique est implémenté à l’aide de réseaux de neurones récurrents et de réseaux de neurones totalement connectés. Programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par un processeur, le programme comportant des instructions pour l'exécution de l’une des méthodes selon l’une quelconque des revendications 1 à 13, lorsque le programme est exécuté par un processeur. Support d'enregistrement lisible par un processeur sur lequel est enregistré un programme comportant des instructions pour l'exécution de l’une des méthodes selon l’une quelconque des revendications 1 à 13, lorsque le programme est exécuté par un processeur.