Procédé mis en œuvre par ordinateur de génération d’un modèle de détection d’anomalies dans un système physique, le procédé comprenant : - une obtention (10, 20) d’une matrice de données d’apprentissage correspondant à un fonctionnement normal dudit système, lesdites données d’apprentissage étant acquises par au moins un capteur dudit système, - une décomposition en valeurs singulières (11, 21) de ladite matrice de données d’apprentissage, de manière à obtenir une matrice orthogonale d’entrée, une matrice diagonale et une matrice orthogonale de sortie, - une détermination d’un rang de la matrice de données d’apprentissage ayant une énergie supérieure à un seuil à partir de la matrice diagonale, - un calcul (12, 22) d’une nouvelle base (V’) formée de colonnes de la matrice orthogonales d’entrée sélectionnées en fonction du rang déterminé, - un définition (16, 24) d’un seuil maximal de distance de Mahalanobis représentatif d’une limite du fonctionnement normal dudit système, - une définition d’un modèle (MDL) de détection d’anomalies à partir de ladite nouvelle base (V’) et dudit seuil maximal de distance de Mahalanobis (MTS). Procédé selon la revendication 1, dans lequel la définition dudit seuil maximal de distance de Mahalanobis comprend : - une projection (13) des données d’apprentissage sur la nouvelle base, - un calcul (15) d’une distance de Mahalanobis pour chacune desdites données d’apprentissage, - une définition dudit seuil maximal de distance de Mahalanobis à partir des distances de Mahalanobis calculées. Procédé selon la revendication 2, comprenant en outre un calcul d’une matrice de covariance et d’une matrice de précision à partir des données d’apprentissage projetées et d’une moyenne des données d’apprentissage projetées, ledit calcul de la distance de Mahalanobis étant effectué à partir des données d’apprentissage projetées, de la matrice de précision et de la moyenne calculées, et dans lequel le modèle de détection d’anomalies défini comprend en outre ladite matrice de précision et ladite moyenne. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la définition (24) dudit seuil maximal de distance de Mahalanobis comprend une définition dudit seuil maximal de distance de Mahalanobis à partir d’une table de khi-carré. Procédé selon l’une des revendications 2 à 4 prise en combinaison avec la revendication 2, comprenant en outre une transformation (14, 23) de ladite nouvelle base, cette transformation étant adaptée pour standardiser lesdites données d’apprentissage projetées, le modèle de détection d’anomalies comprenant alors la nouvelle base transformée et le seuil maximal de distance de Mahalanobis. Procédé mis en œuvre par ordinateur de détection d’anomalie dans un système comprenant : - une obtention d’un modèle de détection d’anomalies généré à partir d’un procédé de génération selon l’une des revendications 1 à 5 à partir de données d’apprentissage correspondant à un fonctionnement normal dudit système, lesdites données d’apprentissage étant acquises par au moins un capteur dudit système, - une obtention (30) de données représentatives du fonctionnement dudit système, ces données d’apprentissage étant acquises par ledit au moins un capteur dudit système, - une projection (31) des données représentatives du fonctionnement dudit système sur la base dudit modèle de détection d’anomalies, - un calcul (33) d’une distance de Mahalanobis à partir desdites données projetées, - une comparaison (34) de la distance de Mahalanobis calculée au seuil maximal de distance de Mahalanobis défini dans ledit modèle de détection d’anomalies, - une détection d’anomalies si la distance de Mahalanobis calculée est supérieure au seuil maximal de distance de Mahalanobis. Procédé selon la revendication 6, dans lequel ledit calcul de la distance de Mahalanobis est effectué à partir des données projetées, de la matrice de précision et de la moyenne dudit modèle de détection d’anomalies. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications 1 à 5. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications 6 et 7. Microcontrôleur comprenant : - une mémoire (MEM) dans laquelle est enregistré un programme d’ordinateur (PRG) selon la revendication 9, - une unité de traitement (UT) configurée pour exécuter ce programme d’ordinateur (PRG).