La présente invention concerne un procédé de construction d’un modèle de simulation (MSI) d’au moins une réaction chimique, qui construit un modèle intermédiaire au moyen d’un réseau de neurones artificiels (RNA) et d’une base d’apprentissage (BAP), puis qui construit le modèle de simulation par ajout d’une couche additionnelle (RNC) de conservation de la masse au réseau de neurones artificiels (RNA). En outre, l’invention concerne un procédé de simulation (SIM) d’une réaction chimique, mettant en œuvre le modèle de simulation (MSI) construit. Figure 1 à publier Procédé de construction d’un modèle de simulation d’une réaction chimique La présente invention concerne le domaine de la simulation de la cinétique chimique, dans le but de prédire un mélange d’espèces chimiques en sortie d’un système réactif. La prédiction du comportement de systèmes réactifs chimiques est importante pour le design de nombreux systèmes industriels, tel que les procédés ou les systèmes de conversion énergétique dans les transports à propulsion chimique, ainsi que dans les problématiques de transports de ces composés chimiques. Dans ces systèmes, un fluide contenant un mélange d’espèces chimiques subit diverses transformations, appelées réactions chimiques. Par exemple, il peut s’agir de la prédiction de la composition des espèces chimiques au sein d’une combustion, notamment dans un moteur à combustion, des réactions chimiques au sein d’une batterie électrique, au sein d’une pile à combustible, au sein d’un écoulement réactif, au sein d’un procédé de catalyse, etc. Cette modélisation consiste à prédire l’évolution des réactifs chimiques (espèces chimiques) dans un système réactif entre une entrée et une sortie. Dans cette demande de brevet, la notion d’entrée et de sortie peut correspondre à l’une des définitions suivantes : l’entrée et la sortie peuvent correspondre à une entrée et à une sortie physique d’un système (avant et après une réaction chimique), ainsi qu’à l’évolution du système entre deux pas de temps au cours d’une simulation numérique (avant ou après un pas de temps d’une réaction chimique). Pour simuler les réactions chimiques, des approches dites « data-based » (basés sur des données) peuvent être utilisées. De telles approches permettent de prédire le comportement de la réaction chimique dans le système réactif à partir de données issues de simulations ou d’expériences préalables, et au moyen d’algorithmes d’apprentissage automatique (de l’anglais « machine learning »). Généralement, ces approches non directement liées à la physique, ne permettent pas de prendre en compte tous les phénomènes physiques mis en œuvre dans les réactions chimiques, en particulier la conservation de la masse de chaque atome présent dans le mélange d’espèces chimiques. Par conséquent, de telles approches restent imprécises. Pour prendre en compte la conservation de la masse, certaines approches ont prévu une étape supplémentaire dans laquelle on vérifie la conservation de la masse. Toutefois, cette étape supplémentaire est réalisée en dehors du modèle, ce qui limite l’optimisation de la prédiction. La demande de brevet WO2020176914 décrit une prédiction de concentrations de gaz à partir de réseaux de neurones. La méthode est appliquée au post-traitement de gaz d’échappement moteur. Le calcul direct de la cinétique chimique est cher, d’où l’utilisation de réseaux de neurones. Néanmoins, pour cette méthode la conservation de la masse n’est pas prise en compte par les réseaux de neurones, ce qui ne permet pas une prédiction précise des concentrations des gaz d’échappement. La demande de brevet CN109918702 envisage la prédiction d’états chimiques par réseaux de neurones, avec prise en compte de la conservation de la masse des atomes au moyen d’une contrainte. Toutefois, cette contrainte n’est pas incluse dans le réseau de neurones. Le document : « Hendricks et al, LINEARLY CONSTRAINED NEURAL NETWORKS , arXiv :2002.01600, 2020 » concerne le domaine de la mécanique des fluides. Dans ce document, il est proposé un réseau de neurones artificiels pour garantir une divergence nulle d’un champ de vitesse dans le cas d’un fluide incompressible. Ce document ne permet pas la prise en compte de la conservation de la masse pour une réaction chimique. Le document « Mohan et al., EMBEDDING HARD PHYSICAL CONSTRAINTS IN NEURAL NETWORK COARSE-GRAINING OF 3D TURBULENCE, arXiv:2002.00021, 2020) » concerne également le domaine de la mécanique des fluides. Dans ce document, il est également proposé un réseau de neurones artificiels pour garantir une divergence nulle d’un champ de vitesse dans le cas d’un fluide incompressible. Ce document ne permet pas la prise en compte de la conservation de la masse pour une réaction chimique. L’invention a pour but de construire un modèle de simulation d’au moins une réaction chimique permettant de prédire de manière précise et fiable les compositions chimiques lors de l’au moins une réaction chimique. Pour cela, la présente invention concerne un procédé de construction d’un modèle de simulation d’au moins une réaction chimique, qui construit un modèle intermédiaire au moyen d’un réseau de neurones artificiels et d’une base d’apprentissage, puis qui construit le modèle de simulation par ajout d’une couche additionnelle de conservation de la masse au réseau de neurones artificiels. En outre, l’invention concerne un procédé de simulation d’une réaction chimique, mettant en œuvre le modèle de simulation construit. L’invention concerne un procédé de construction d’un modèle de simulation d’au moins une réaction chimique entre plusieurs espèces chimiques au sein d’un système réactif, au moyen d’une base d’apprentissage, ladite base d’apprentissage comprenant des données d’entrée d’apprentissage et des données de sortie d’apprentissage de ladite réaction chimique, lesdites données d’entrées d’apprentissage et de sortie d’apprentissage étant représentatives des fractions massiques desdites espèces chimiques respectivement en entrée et en sortie de ladite réaction chimique. Pour ce procédé, on met en œuvre les étapes suivantes : On construit un modèle intermédiaire dudit modèle de simulation au moyen d’un réseau de neurones artificiels, qui comporte une couche d’entrée, au moins une couche cachée et une couche de sortie, la construction dudit modèle intermédiaire étant mise en œuvre au moyen de ladite base d’apprentissage ; et On construit ledit modèle de simulation au moyen dudit modèle intermédiaire et d’une couche additionnelle mise en œuvre après ladite couche de sortie dudit réseau de neurones, ladite couche additionnelle étant formée par un opérateur linéaire qui applique une correction linéaire aux données de sortie de ladite couche de sortie dudit réseau de neurones artificiels pour assurer la conservation de la masse des éléments chimiques formant lesdites espèces chimiques mises en œuvre dans ladite réaction chimique. Selon un mode de réalisation, on construit ladite couche additionnelle au moyen d’une étape de calcul de correction linéaire et une étape d’application de ladite correction linéaire calculée. Avantageusement, on calcule la correction linéaire pour un nombre d’espèces chimiques de ladite réaction chimique correspondant au nombre d’éléments chimiques de ladite réaction chimique. Conformément à une mise en œuvre, on optimise des poids synaptiques du réseau de neurones artificiels après l’ajout de la couche additionnelle au moyen des données d’entrée et de sortie de la base d’apprentissage. Selon un aspect, lesdites données d’entrée et de sortie sont déterminées respectivement avant et après ladite réaction chimique, ou respectivement avant et après un pas de temps de ladite réaction chimique. Selon une option de réalisation, lesdites données d’entrée sont des fractions massiques desdites espèces chimiques. Selon une caractéristique, lesdites données de sortie sont des fractions massiques desdites espèces chimiques ou des variations des fractions massiques desdites espèces chimiques. En outre, l’invention concerne un procédé de simulation d’au moins une réaction chimique entre plusieurs espèces chimiques au sein d’un système réactif. Pour ce procédé, on met en œuvre les étapes suivantes : On construit un modèle de simulation au moyen du procédé de construction d’un modèle de simulation selon l’une des caractéristiques précédentes ; et On applique ledit modèle de simulation à des données d’entrée de simulation, lesdites données d’entrée de simulation étant représentatives desdites fractions massiques desdites espèces chimiques en entrée de ladite réaction chimique. Conformément à un mode de réalisation, ledit modèle de simulation est construit pour un pas de temps, et on réitère l’étape d’application dudit modèle de simulation pour une pluralité de pas de temps successifs, et à chaque réitération, lesdites données d’entrée de simulation sont les données de sortie du pas de temps précédent. Selon une mise en œuvre, ladite réaction chimique est une réaction chimique au sein d’un système de conversion énergétique, par exemple une combustion au sein d’un moteur ou une réaction chimique au sein d’une batterie électrique, ou une réaction chimique au sein d’une pile à combustible, ou une réaction chimique au sein d’un système de transport desdites espèces chimiques. D'autres caractéristiques et avantages du procédé selon l'invention, apparaîtront à la lecture de la description ci-après d'exemples non limitatifs de réalisations, en se référant aux figures annexées et décrites ci-après. Liste des figures La illustre les étapes du procédé de construction d’un modèle de simulation d’une réaction chimique selon un premier mode de réalisation de l’invention. La illustre les étapes du procédé de construction d’un modèle de simulation d’une réaction chimique selon un deuxième mode de réalisation de l’invention. La illustre les étapes du procédé de simulation d’une réaction chimique selon un premier mode de réalisation de l’invention. La illustre les étapes du procédé de simulation d’une réaction chimique selon un deuxième mode de réalisation de l’invention. La illustre les étapes du procédé de simulation d’une réaction chimique selon une troisième mode de réalisation de l’invention. La illustre un modèle de simulation d’une réaction chimique selon un mode de réalisation de l’invention. La illustre un modèle de simulation d’une réaction chimique selon un mode de réalisation de l’invention. La illustre les courbes des fractions massiques de quatre éléments chimiques en fonction du temps pour une simulation au moyen d’un procédé selon l’art antérieur. La illustre les courbes des fractions massiques de quatre éléments chimiques en fonction du temps pour une simulation au moyen d’un procédé selon un mode de réalisation de l’invention. Procédé de simulation d’au moins une réaction chimique entre plusieurs espèces chimiques au sein d’un système réactif , au moyen d’une base d’apprentissage (BAP), ladite base d’apprentissage (BAP) comprenant des données d’entrée d’apprentissage et des données de sortie d’apprentissage de ladite réaction chimique, lesdites données d’entrées d’apprentissage et de sortie d’apprentissage étant représentatives des fractions massiques desdites espèces chimiques respectivement en entrée et en sortie de ladite réaction chimique, caractérisé en ce qu’on met en œuvre les étapes suivantes par des moyens informatiques : On construit un modèle de simulation (MSI) de ladite au moins une réaction chimique entre plusieurs espèces chimiques au sein d’un système réactif au moyen des étapes suivantes : On construit un modèle intermédiaire dudit modèle de simulation au moyen d’un réseau de neurones artificiels (RNA), qui comporte une couche d’entrée (CE), au moins une couche cachée (CC) et une couche de sortie (CS), la construction dudit modèle intermédiaire étant mise en œuvre au moyen de ladite base d’apprentissage (BAP) ; et On construit ledit modèle de simulation (MSI) au moyen dudit modèle intermédiaire et d’une couche additionnelle (RNC) mise en œuvre après ladite couche de sortie dudit réseau de neurones, ladite couche additionnelle (RNC) étant formée par un opérateur linéaire qui applique une correction linéaire aux données de sortie de ladite couche de sortie (CS) dudit réseau de neurones artificiels (RNC) pour assurer la conservation de la masse des éléments chimiques formant lesdites espèces chimiques mises en œuvre dans ladite réaction chimique ; On applique ledit modèle de simulation (SIM) à des données d’entrée de simulation (DES), lesdites données d’entrée de simulation étant représentatives desdites fractions massiques desdites espèces chimiques en entrée de ladite réaction chimique. Procédé de simulation selon la revendication 1, dans lequel on construit ladite couche additionnelle (RNC) au moyen d’une étape de calcul de correction linéaire et une étape d’application de ladite correction linéaire calculée. Procédé de simulation selon la revendication 2, dans lequel on calcule la correction linéaire pour un nombre d’espèces chimiques de ladite réaction chimique correspondant au nombre d’éléments chimiques de ladite réaction chimique. Procédé de simulation selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on optimise (OPT) des poids synaptiques du réseau de neurones artificiels après l’ajout de la couche additionnelle au moyen des données d’entrée et de sortie de la base d’apprentissage. Procédé de simulation selon l’une des revendications précédentes, dans lequel lesdites données d’entrée et de sortie sont déterminées respectivement avant et après ladite réaction chimique, ou respectivement avant et après un pas de temps de ladite réaction chimique. Procédé de simulation selon l’une des revendications précédentes, dans lequel lesdites données d’entrée sont des fractions massiques desdites espèces chimiques. Procédé de simulation selon l’une des revendications précédentes, dans lequel lesdites données de sortie sont des fractions massiques desdites espèces chimiques ou des variations des fractions massiques desdites espèces chimiques. Procédé de simulation selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit modèle de simulation (MSI) est construit pour un pas de temps, et dans lequel on réitère l’étape d’application dudit modèle de simulation (MSI) pour une pluralité de pas de temps successifs, et à chaque réitération, lesdites données d’entrée de simulation (DES) sont les données de sortie de simulation (DSS) du pas de temps précédent. Procédé de simulation selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite réaction chimique est une réaction chimique au sein d’un système de conversion énergétique, par exemple une combustion au sein d’un moteur ou une réaction chimique au sein d’une batterie électrique, ou une réaction chimique au sein d’une pile à combustible, ou une réaction chimique au sein d’un système de transport desdites espèces chimiques.