Brevet FR3085747A1 — publié le 20200313

La présente invention concerne le domaine de la mise à jour d'une carte routière numérique. Plus précisément, elle concerne des procédés d'entrainement de modèles d'apprentissage profond, des procédés de prédiction d'un paramètre de recalage cartographique, des procédés de mise à jour d'une carte routière numérique, un programme informatique permettant de mettre en oeuvre les procédés et des dispositifs pour la mise à jour d'une carte routière numérique. La navigation terrestre est généralement utilisée pour fournir une indication de la position d'un véhicule routier. Comme celui-ci se déplace généralement sur le réseau routier, l'indication de position peut se référer à une carte numérique représentative dudit réseau routier, ce qui permet au véhicule routier de disposer d'une information très concrète, par exemple visuelle pour le conducteur, lui permettant de prendre les décisions de changement de direction aux points caractéristiques du réseau routier par exemple. En pratique, le véhicule routier peut être localisé de manière plus cohérente sur le réseau routier par une mise en correspondance de sa position géographique et de 15 ladite carte numérique selon une méthode de recalage cartographique (« map matching », en langue anglaise). Or, le service de recalage cartographique n'est pas toujours disponible et exact, car il nécessite la présence d'une carte numérique précise, ainsi qu'une connaissance de la position absolue initiale du véhicule routier. En outre, même lorsque le 20 service de recalage cartographique est disponible, ce dernier peut être inopérant, notamment lorsque le véhicule routier circule sur un tronçon du réseau routier qui n'est pas couvert par la carte numérique. C'est également le cas lorsque le véhicule routier circule sur tronçon assez long sans variation nette de direction de sorte qu'un recalage sur la carte routière numérique ne fournit pas de correction de la position vers le segment 25 routier parcouru. De ce fait, pour un trajet assez long, il apparaît une erreur de positionnement qui peut avoir pour résultat que la manoeuvre suivante de conduite soit présentée au conducteur à un instant qui n'est pas le bon ou que, dans le cas où l'on est supposé devoir tourner, que la route convenable sur la carte routière numérique ne soit pas reconnue. 30 Ainsi, à ce jour, il n'existe pas de méthodes efficaces pour réaliser un recalage cartographique lorsque ledit service est indisponible ou inopérant. La présente invention vise donc à éliminer, au moins partiellement, les inconvénients précités. Pour cela, un premier aspect de l'invention concerne un procédé d'entrainement d'un modèle d'apprentissage profond entraîné pour prédire un paramètre 35 de recalage cartographique à partir d'une mesure de coordonnées géographiques et d'un identifiant du capteur de position ayant réalisé la mesure. 2 Un deuxième aspect de l'invention concerne un procédé de prédiction d'un paramètre de recalage cartographique à partir du modèle d'apprentissage automatique pré-entraîné selon le premier aspect de l'invention. Un troisième aspect de l'invention concerne un procédé de mise à jour d'une 5 carte routière numérique à partir du paramètre de recalage cartographique obtenu selon le deuxième aspect de l'invention. Un quatrième aspect de l'invention concerne un programme d'ordinateur avec un code de programme pour exécuter les étapes de procédé des procédés selon les premier, deuxième et troisième aspects de l'invention, lorsque le programme d'ordinateur 10 est chargé dans l'ordinateur ou exécuté dans l'ordinateur. Enfin, un cinquième aspect de l'invention concerne un dispositif pour la mise à jour d'une carte routière numérique. Ainsi, l'invention se rapporte à un procédé d'entrainement d'un modèle d'apprentissage profond. Le procédé d'entrainement comprend les étapes suivantes : - une étape d'acquisition durant laquelle, on acquiert : - une pluralité de mesures de coordonnées géographiques représentatives de la position de chacun parmi une pluralité de véhicules routiers d'entrainement en circulation sur au moins un tronçon d'un réseau routier, chaque tronçon étant associé à un segment d'une cade routière numérique représentative du réseau routier et dans laquelle chaque segment est constitué d'une pluralité de points successifs, et - un identifiant propre à chaque capteur de position ayant réalisé une mesure de coordonnées géographiques, - une étape de calcul durant laquelle on calcule, pour chaque mesure de coordonnées géographiques, un paramètre de recalage cartographique définissant une déviation entre la mesure de coordonnées géographiques et une position d'un point d'un segment de la carte routière numérique où il est le plus probable de faire correspondre la mesure de coordonnées géographiques, - une étape de création durant laquelle on crée, pour chaque mesure de coordonnées géographiques, un vecteur caractéristique comprenant la mesure de coordonnées géographiques et l'identifiant de capteur de position associé, et - une étape d'entrainement durant laquelle on présente, pour chaque mesure de coordonnées géographiques, le vecteur caractéristique associé et le paramètre de recalage cartographique associé, respectivement à l'entrée et à la sortie du modèle d'apprentissage profond, et dans laquelle on applique un algorithme d'apprentissage supervisé au modèle d'apprentissage profond. 3 Selon un premier mode de réalisation, le modèle d'apprentissage profond est un réseau de neurones artificiels. Selon un second mode de réalisation : - pendant l'étape d'acquisition, on acquiert en outre, pour chaque mesure de 5 coordonnées géographiques, des premières données complémentaires représentatives de l'erreur de la mesure de la coordonnée géographique, et - pendant l'étape de création, pour chaque mesure de coordonnées géographiques, on ajoute les premières données complémentaires associées, au vecteur caractéristique. 10 Dans une variante, dans l'étape d'entrainement, les premières données complémentaires sont prises, seules ou en combinaison, parmi : le nombre de satellites utilisés lors de la mesure de coordonnées géographiques, un indicateur des conditions de géométrie de la constellation de satellites utilisés lors de la mesure de coordonnées géographiques, un indicateur des conditions de propagation ionosphérique des signaux 15 satellitaires reçus, un indicateur de qualité des signaux satellitaires reçus et l'instant de la mesure de la coordonnée géographique. Selon un troisième mode de réalisation : - pendant l'étape d'acquisition, on acquiert en outre, pour chaque mesure de coordonnées géographiques, des deuxièmes données complémentaires 20 représentatives de données proprioceptives du véhicule routier d'entrainement, et - pendant l'étape de création, pour chaque mesure de coordonnées géographiques, on ajoute les deuxièmes données complémentaires associées, au vecteur caractéristique. 25 L'invention couvre également un procédé de prédiction d'un paramètre de recalage cartographique définissant une déviation entre une mesure de coordonnées géographiques représentative de la position d'un véhicule routier et une position d'un point d'un segment d'une carte routière numérique où il est le plus probable de faire correspondre la mesure de coordonnées géographiques, le procédé comprenant une 30 étape de prédiction durant laquelle, on prédit le paramètre de recalage cartographique, à partir de la mesure de coordonnées géographiques, d'un identifiant propre au capteur de position ayant réalisé la mesure de coordonnées géographiques et d'un modèle d'apprentissage profond pré-entraîné selon le procédé d'entrainement décrit ci-avant. L'invention couvre aussi un procédé de mise à jour d'une carte routière 35 numérique, la carte routière numérique étant représentative d'un réseau routier et comprenant au moins un segment constitué d'une pluralité de points successifs. Le procédé comprend les étapes suivantes : 4 - une étape d'acquisition durant laquelle, on acquiert : - une pluralité de mesures de coordonnées géographiques représentatives de la position de chacun parmi une pluralité de véhicules routiers en circulation sur au moins un tronçon du réseau routier, chaque tronçon étant 5 associé à un segment de la carte routière numérique, et un identifiant propre au capteur de position ayant réalisé la mesure de coordonnées géographiques, - une étape de prédiction durant laquelle on prédit, pour chaque mesure de coordonnées géographiques, un paramètre de recalage cartographique selon le 10 procédé de prédiction, - une étape de calcul durant laquelle on calcule, pour chaque point d'un segment de la carte routière numérique avec lequel est associé une pluralité de paramètres de recalage cartographique, au moins une mesure de tendance centrale à partir de la pluralité de paramètres de recalage cartographique, et 15 - une étape de traitement d'image durant laquelle on ajoute un calque numérique à la carte routière numérique, le calque numérique comprenant la mesure de tendance centrale au niveau du point associé du segment de la carte routière numérique. Dans une mise en oeuvre particulière : 20 - pendant l'étape de calcul, on calcule pour chaque point d'un segment de la carte routière numérique avec lequel est associé une pluralité de paramètres de recalage cartographique, au moins une mesure de dispersion à partir de la pluralité de paramètres de recalage cartographique, et - pendant l'étape de traitement d'image, on ajoute un calque numérique à la carte 25 routière numérique, le calque numérique comprenant la mesure de dispersion au niveau du point associé du segment de la carte routière numérique. Dans une autre mise en oeuvre, pendant l'étape de traitement d'image, on ajoute le calque numérique à la carte routière numérique seulement lorsque la mesure de tendance centrale et/ou la mesure de dispersion est au-delà d'une valeur prédéterminée 30 pendant une période prédéterminée. Par ailleurs, l'invention couvre un programme d'ordinateur avec un code de programme pour exécuter les étapes de procédé des procédés d'entrainement, de prédiction et de mise à jour de carte routière numérique, lorsque le programme d'ordinateur est chargé dans l'ordinateur ou exécuté dans l'ordinateur. 35 L'invention couvre également un support de stockage non transitoire sur lequel le programme d'ordinateur, ci-dessus, est stocké. 5 Enfin, l'invention couvre un dispositif pour la mise à jour d'une carte routière numérique, la carte routière numérique étant représentative d'un réseau routier et comprenant au moins un segment constitué d'une pluralité de points successifs. Le dispositif comprend un processeur comprenant : 5 - un module d'acquisition pour acquérir : - une pluralité de mesures de coordonnées géographiques représentatives de la position de chacun parmi une pluralité de véhicules routiers en circulation sur au moins un tronçon du réseau routier, chaque tronçon étant associé à un segment de la carte routière numérique, et 10 - un identifiant propre à chaque capteur de position ayant réalisé une mesure de coordonnées géographiques, - un module de prédiction pour prédire, pour chaque mesure de coordonnées géographiques, un paramètre de recalage cartographique, - un module de calcul pour calculer, pour chaque point d'un segment de la cade 15 routière numérique avec lequel est associée une pluralité de paramètres de recalage cartographique, au moins une mesure de tendance centrale ou une mesure de dispersion à partir de la pluralité de paramètres de recalage cartographique, et - un module de traitement d'image pour ajouter un calque numérique à la carte 20 routière numérique, le calque numérique comprenant la mesure de tendance centrale ou la mesure de dispersion au niveau du point associé du segment de la carte routière numérique. Dans une mise en oeuvre particulière, le module de traitement d'image est, en outre, configuré pour ajouter le calque numérique à la carte routière numérique seulement 25 lorsque la mesure de tendance centrale et/ou la mesure de dispersion est au-delà d'une valeur prédéterminée pendant une période prédéterminée. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention seront mieux compris à la lecture de la description qui va suivre et en référence aux dessins annexés, donnés à titre illustratif et nullement limitatif. 30 - La figure 1 représente un dispositif pour la mise à jour d'une carte routière numérique selon l'invention. - La figure 2 représente une carte routière numérique utilisable selon l'invention. - La figure 3 représente un procédé d'entrainement d'un modèle 35 d'apprentissage profond selon l'invention. 6 Pour des raisons de clarté, les éléments représentés ne sont pas nécessairement représentés à la même échelle, les uns par rapport aux autres, sauf mention contraire. Le principe général de l'invention est basé sur l'utilisation de l'apprentissage 5 automatique (« machine learning », en langue anglaise) pour prédire un paramètre de recalage cartographique (« map matching », en langue anglaise). Pour cela, dans l'invention, on entraine un modèle statistique d'apprentissage profond (« deep learning », en langue anglaise) selon une démarche d'apprentissage automatique dite supervisée dans laquelle les observations passées sont labélisées. En pratique, des observations 10 sont dites labélisées lorsque chacune d'entre elles est accompagnée d'un label qui identifie le phénomène à prédire. Par la suite, le modèle statistique d'apprentissage profond pré-entraïné est utilisé pour prédire le paramètre de recalage cartographique à partir d'une mesure de coordonnées géographiques et d'un identifiant du capteur de position ayant réalisé la mesure de coordonnées géographiques. Enfin, le paramètre de 15 recalage cartographique peut être utilisé pour mettre à jour une carte routière numérique. La figure 1 illustre un dispositif 100 pour la mise à jour d'une carte routière numérique selon l'invention. La figure 2 illustre, une carte routière numérique 200 représentative d'un réseau routier comprenant plusieurs tronçons. Dans l'exemple de la figure 2, la carte 20 routière numérique 200 comprend un segment 210 associé à chaque tronçon du réseau routier. Ainsi, dans la figure 2, un premier segment 210 relie les noeuds routiers A et B, un deuxième segment 210 relie les noeuds routiers B et C et un troisième segment 210 relie les noeuds routiers B et D. Dans une mise en oeuvre particulière, comme illustrée dans la figure 2, un segment 210 peut être associé à un sens de circulation 220. Enfin, 25 de manière classique, chaque segment 210 est constitué d'une pluralité de points successifs (non représentés) et peut comporter pour chaque point, une indication de courbure, de direction ou de pente de la route correspondante, au niveau de ce point. De retour à la figure 1, le dispositif 100 comprend un module d'acquisition 110, un module de prédiction 120, un module de calcul 130 et un module de 30 traitement d'image 140 qui sont fonctionnellement couplés l'un à l'autre. Dans une mise en oeuvre particulière, le module d'acquisition 110, le module de prédiction 120, le module de calcul 130 et le module de traitement d'image 140 sont compris dans un seul module de traitement de type processeur. A la figure 1, le module d'acquisition 110 est configuré pour acquérir une 35 pluralité de mesures de coordonnées géographiques Ci, C2,..., Ci. Dans l'invention, les mesures de coordonnées géographiques Cl, C2,..., Ci sont représentatives de la position de chacun parmi une pluralité de véhicules routiers (non représentés) en circulation sur 7 au moins un tronçon d'un réseau routier. On entend par véhicule routier, tout véhicule doté d'un moteur (généralement à combustion interne ou électrique) destiné à le mouvoir sur un réseau routier et capable de transporter des personnes ou des charges (par exemple, une voiture, un camion ou une motocyclette). Dans une mise en oeuvre de 5 l'invention, le module d'acquisition 110 comprend un capteur de position embarqué dans chaque véhicule routier. Dans un exemple, le capteur de position fait partie d'un système de position par satellites GNSS, tel que le système GPS américain, le système GLONASS russe et/ou le système GALILEO Européen. En outre, le module d'acquisition 110 est configuré pour acquérir un 10 identifiant idi, id2,..., id propre à chaque capteur de position ayant réalisé une mesure de coordonnées géographiques Ci, C2,..., Ci. Dans un exemple, l'identifiant idi, id2,..., id est une valeur alphanumérique représentative du modèle du capteur de position et par là même de la performance du capteur de position lors de la mesure de coordonnées géographiques Ci, C2,..., Ci. 15 Par ailleurs, à la figure 1, le module de prédiction 120 est configuré pour prédire pour chaque mesure de coordonnées géographiques Ci, C2,..., Ci, un paramètre de recalage cartographique n. On entend par paramètre de recalage cartographique n, un paramètre définissant une déviation entre une mesure de coordonnées géographiques Cl, C2,..., 20 et une position d'un point d'un segment 210 de la carte routière numérique 200 où il est le plus probable de faire correspondre la mesure de coordonnées géographiques C,, C2,..., Ci. Comme indiqué plus haut, cette technique qui est connue sous le terme anglais de « map matching », littéralement « coller à la carte », est utilisée pour corriger périodiquement les imprécisions qui peuvent résulter des capteurs de 25 position. En pratique, cette technique consiste à comparer régulièrement les positions géographiques d'un véhicule routier avec une carte numérique, afin de déterminer la route empruntée. Pour cela, on calcule une erreur de distance n entre chaque mesure de coordonnées géographiques Ci, 02,..., Ci et son pendant le plus probable dans segment 210 de la carte routière numérique 200. 30 La figure 2 illustre sur la carte routière numérique 200, une pluralité de coordonnées géographiques Ci, C2,..., C; associées à un véhicule routier (non représenté). En outre, la figure 2 illustre le paramètre de recalage cartographique n pour chacune de la pluralité de coordonnées géographiques Ci, 02,..., C. De retour à la figure 1, le module de prédiction 120 utilise un modèle 35 d'apprentissage profond pré-entraîné pour prédire le paramètre de recalage cartographique n à partir d'une mesure de coordonnées géographiques Ci, C2,..., Ci et de l'identifiant idi, id2,..., id; du capteur de position associé. 8 La figure 3 illustre un procédé 300 d'entrainement d'un modèle d'apprentissage profond 400 selon l'invention. Le procédé 300 d'entrainement comprend une étape d'acquisition 310, une étape de calcul 320, une étape de création 330 et une étape d'entrainement 340. 5 Le procédé 300 d'entrainement nécessite une pluralité (non représentée) de véhicules routiers d'entrainement qui sont utilisés pour l'entrainement du modèle d'apprentissage profond 400. Lors de l'entrainement du modèle d'apprentissage profond 400, les véhicules routiers d'entrainement circulent sur au moins un tronçon du réseau routier. En outre, chaque tronçon est associé à un segment 210 d'une carte 10 routière numérique 200 représentative du réseau routier. Chaque véhicule routier d'entrainement embarque au moins un capteur de position (non représenté) de type connu tel que celui plus haut en référence à la figure 1. Ainsi, l'invention se base sur le fait que la majorité des véhicules routiers actuels comprend un capteur de position qui est généralement utilisé par les systèmes d'assistance à la conduite. 15 Dans l'exemple de la figure 3, le procédé 300 d'entrainement consiste tout d'abord à acquérir à l'étape d'acquisition 310, une pluralité de mesures de coordonnées géographiques Cl, C2,..., Ci à partir du capteur de position associée aux véhicules routiers d'entrainement. En outre, dans l'étape d'acquisition 310, on acquiert l'identifiant icli, id2,..., id; propre à chaque capteur de position ayant réalisé une mesure de 20 coordonnées géographiques Ci, Ci. Dans une mise en oeuvre particulière, chaque véhicule routier d'entrainement comprend un bus de communication de données, par exemple, de type CAN (« Controller Area Network », en langue anglaise) ou FlexRay, lequel est couplé au capteur de position associé. Dans ce cas, il est possible d'acquérir l'identifiant icli, id2,..., id; via le bus de communication. 25 Ensuite, à l'étape de calcul 320, on calcule, pour chaque mesure de coordonnées géographiques C1, C2,..., Ci, le paramètre de recalage cartographique n associé à la mesure de coordonnées géographiques Ci, C2,..., Ci et une position d'un point d'un segment 210 de la carte routière numérique 200 où il est le plus probable de faire correspondre la mesure de coordonnées géographiques Cl, 02,..., Ci. Comme 30 indiqué plus haut, le paramètre de recalage cartographique n définit une déviation entre une mesure de coordonnées géographiques Ci, 02,..., Ci et un segment 210 ou la position d'un point d'un segment 210 de la carte routière numérique 200 où il est le plus probable de faire correspondre la mesure de coordonnées géographiques Ci, C2,..., Ci concernée. 35 Par ailleurs, à l'étape de création 330, on crée pour chaque mesure de coordonnées géographiques Cl, 02,..., Ci, un vecteur caractéristique comprenant la 9 mesure de coordonnées géographiques Ci, 02,..., Ci et l'identifiant idi, idi de capteur de position associé. Enfin, à l'étape d'entrainement 340, on présente, pour chaque mesure de coordonnées géographiques Ci, C2,..., Ci, le vecteur caractéristique associé et le 5 paramètre de recalage cartographique n associé, respectivement à l'entrée et à la sortie du modèle d'apprentissage profond 400. En outre, on applique un algorithme d'apprentissage supervisé au modèle d'apprentissage profond 400. Dans l'étape d'entrainement 340, on réalise l'apprentissage du modèle d'apprentissage profond 400 en fournissant au modèle d'apprentissage profond 400 un 10 jeu de données d'apprentissage (« training set », en langue anglaise) sous forme de couples (X, Y), dans lesquels X correspond à un ensemble de variables prédictives (« input features », en langue anglaise) et Y correspond à une variable à classer (« output » ou » target », en langue anglaise). Dans l'invention, un couple (X, Y) est défini de telle sorte que la variable prédictive X correspond à tout ou partie des 15 mesures de coordonnées géographiques Ci, 02,..., Ci et la variable à prédire Y correspond aux paramètres de recalage cartographique n associés à la variable prédictive X. Dans une mise en oeuvre de l'invention, le modèle d'apprentissage profond 400 est un réseau de neurones artificiels. Dans un exemple, le réseau de 20 neurones artificiels comporte un neurone de sortie qui correspond au paramètre de recalage cartographique n à prédire. Le nombre de neurones d'entrée est égal au nombre d'échantillons de mesures de coordonnées géographiques Cr, 02,..., Ci et d'identifiants idi, id2,..., idi de capteur de position à prendre en considération pour prédire le paramètre de recalage cartographique n. Le réseau de neurones artificiels comporte un 25 nombre de neurones d'entrée et un nombre de couches intermédiaires, appelées aussi couches cachées, définis empiriquement. Le réseau de neurones artificiels met en oeuvre une fonction d'activation, par exemple, de type sigmoïde, permettant pour chacun des neurones de sortie de fournir une probabilité que le paramètre de recalage cartographique ri associé soit celui qui correspond aux données de mesures de 30 coordonnées géographiques Ci, C2,..., Ci et des identifiants id1, id2,..., idi de capteur de position, fournis aux neurones d'entrée. Lorsque l'une de ces probabilités est supérieure à un seuil prédéfini, le paramètre de recalage cartographique n correspondant est considéré comme correctement prédit. Dans cette mise en oeuvre, les poids synaptiques sont déterminés par l'algorithme d'apprentissage supervisé. Il existe une multitude 35 d'algorithmes d'apprentissage supervisé telle que la méthode de rétropropagation du gradient (« backpropagation », en langue anglaise). Le principe de cet algorithme consiste, à partir d'un stimulus en entrée d'un réseau de neurones, à calculer la sortie du 10 réseau de neurones, la comparer à la sortie attendue et à rétro propager un signal d'erreur dans le réseau de neurones, qui vient modifier les poids synaptiques par une méthode de descente du gradient. À la fin de l'étape d'entrainement 340, le modèle d'apprentissage profond 400 5 est alors entraîné pour prédire un paramètre de recalage cartographique ri à partir d'une mesure de coordonnées géographiques Ci, C2,..., Ci et de l'identifiant id1, id2,..., id; du capteur de position associé. Dans une mise en oeuvre du procédé 300 d'entrainement, pendant l'étape d'acquisition 310, on acquiert, en outre, pour chaque mesure de coordonnées 10 géographiques C,, C2,..., Ci, des premières données complémentaires représentatives de l'erreur de la mesure de la coordonnée géographique. Dans un exemple, les premières données complémentaires sont prises, seules ou en combinaison, parmi : le nombre de satellites utilisés lors de la mesure de coordonnées géographiques, un indicateur des conditions de géométrie de la constellation de satellites utilisés lors de la mesure de 15 coordonnées géographiques (par exemple, le DOP pour « Dilution of Precision », en langue anglaise), un indicateur des conditions de propagation ionosphérique des signaux satellitaires reçus, un indicateur de qualité des signaux satellitaires reçus (par exemple, le rapport de signal à bruit C/No, l'énergie binaire sur la densité spectrale de puissance de bruit Eb/No, la porteuse sur interférences Cil), et l'instant de la mesure de la coordonnée 20 géographique. Ensuite, pendant l'étape de création 330, pour chaque mesure de coordonnées géographiques, on ajoute les premières données complémentaires associées, au vecteur caractéristique. Dans une autre mise en oeuvre du procédé 300 d'entrainement, pendant l'étape d'acquisition 310, on acquiert, en outre, pour chaque mesure de coordonnées 25 géographiques, des deuxièmes données complémentaires représentatives de données proprioceptives du véhicule routier d'entrainement. On entend, alors, par données proprioceptives, des données acquises à partir de capteurs proprioceptifs d'un véhicule routier d'entrainement tels que le capteur de pression atmosphérique, le gyroscope, le capteur d'accélération/de décélération ou le capteur d'assiette. Ensuite, pendant l'étape 30 de création 330, pour chaque mesure de coordonnées géographiques, on ajoute les deuxièmes données complémentaires associées, au vecteur caractéristique. Dans un mode particulier de réalisation de l'invention, les différentes étapes du procédé 300 d'entrainement sont déterminées par des instructions de programmes d'ordinateurs. Par conséquent, l'invention vise aussi un programme avec un code de 35 programme d'ordinateur fixé sur un support de stockage non transitoire, de code de programme étant susceptible d'exécuter les étapes du procédé 300 d'entrainement lorsque le programme d'ordinateur est chargé dans l'ordinateur ou exécuté dans 11 l'ordinateur. En outre, tout ou partie du programme peut être mis en oeuvre dans un serveur distant auquel est connecté le véhicule routier. De retour à la figure 1, le module de calcul 130 est configuré pour calculer pour chaque point d'un segment 210 de la carte routière numérique 200 avec lequel est 5 associé une pluralité de paramètres de recalage cartographique n, au moins une mesure de tendance centrale et/ou une mesure de dispersion à partir de la pluralité de paramètres de recalage cartographique. Dans un exemple de l'invention, la mesure de tendance centrale est une moyenne ou une médiane. Dans un autre exemple de l'invention, la mesure de dispersion est un minimum, un maximum, un écart-type ou une 10 variance. Dans une mise en oeuvre particulière, la mesure de dispersion peut être utilisée par un système de navigation ou un système d'assistance à la conduite d'un véhicule pour surveiller une dégradation de performance du capteur de position associé. On pourra évaluer la dégradation en comparant la mesure de dispersion est au-delà d'une 15 valeur de dispersion prédéterminée sur une période prédéterminée ou pour un nombre de mesures prédéterminée. Par exemple, une mesure de dispersion supérieure à la valeur de dispersion prédéterminée sur une période d'une semaine pourra déclencher un signal de dysfonctionnement du capteur de position au niveau d'un système de navigation. Dans un autre exemple, une mesure de dispersion supérieure à la valeur de dispersion 20 prédéterminée pour cent mesures consécutives pourra déclencher un signal de dysfonctionnement du capteur de position au niveau d'un système d'assistance à la conduite. Enfin, dans la figure 1, le module de traitement d'image 140 est configuré pour ajouter un calque numérique à la carte routière numérique 200, le calque numérique 25 comprenant la mesure de tendance centrale et/ou la mesure de dispersion au niveau du point associé du segment 210 de la carte routière numérique 200. Dans une mise en oeuvre particulière, le module de traitement d'image 140 est configuré pour ajouter le calque numérique à la carte routière numérique 200 seulement lorsque la mesure de tendance centrale et/ou la mesure de dispersion est au-delà d'une valeur prédéterminée 30 pendant une période prédéterminée. Par exemple, on pourra mettre à jour la carte routière numérique 200 seulement lorsque la mesure de tendance centrale et/ou la mesure de dispersion aura variée de plus de 5 % pendant une période d'un mois de mesures. Toutefois, d'autres valeurs prédéterminées et d'autres périodes prédéterminées peuvent être envisagées. 35 On notera que l'invention couvre également un procédé de mise à jour d'une carte routière numérique 200 tel que mis en oeuvre par le dispositif 100. 12 On notera également qu'il est envisagé d'entraîner une pluralité de modèles d'apprentissage profond 400 afin de prédire le paramètre de recalage cartographique r, selon le modèle du capteur de position utilisé pour réaliser les mesures de coordonnées géographiques Cl, C2,..., Ci. Ainsi, par exemple, on pourra obtenir un premier modèle 5 d'apprentissage profond 400 pour un premier modèle de capteur de position, un second modèle d'apprentissage profond 400 pour un second modèle de capteur de position, et ainsi de suite. La présente invention a été décrite et illustrée dans la présente description détaillée et dans les figures. Toutefois, la présente invention ne se limite pas aux formes 10 de réalisation présentées. Ainsi, d'autres REVENDICATIONS1. Procédé d'entrainement d'un modèle d'apprentissage profond (400), le procédé comprenant les étapes suivantes : - une étape d'acquisition (310) durant laquelle, on acquiert : - une pluralité de mesures de coordonnées géographiques (Ci, C2,..., Ci) représentatives de la position de chacun parmi une pluralité de véhicules routiers d'entrainement en circulation sur au moins un tronçon d'un réseau routier, chaque tronçon étant associé à un segment (210) d'une carte routière numérique (200) représentative du réseau routier et dans laquelle chaque segment (210) est constitué d'une pluralité de points successifs, et - un identifiant (idi, id2,..., id;) propre à chaque capteur de position ayant réalisé une mesure de coordonnées géographiques, - une étape de calcul (320) durant laquelle on calcule, pour chaque mesure de coordonnées géographiques, un paramètre de recalage cartographique (n) définissant une déviation entre la mesure de coordonnées géographiques et une position d'un point d'un segment (210) de la carte routière numérique (200) où il est le plus probable de faire correspondre la mesure de coordonnées géographiques, - une étape de création (330) durant laquelle on crée pour chaque mesure de coordonnées géographiques, un vecteur caractéristique comprenant la mesure de coordonnées géographiques et l'identifiant de capteur de position associé, et - une étape d'entrainement (340) durant laquelle on présente, pour chaque mesure de coordonnées géographiques, le vecteur caractéristique associé et le paramètre de recalage cartographique (ri) associé, respectivement à l'entrée et à la sortie du modèle d'apprentissage profond (400), et dans laquelle on applique un algorithme d'apprentissage supervisé au modèle d'apprentissage profond (400). 2. Procédé d'entrainement selon la revendication 1, dans lequel le modèle d'apprentissage profond (400) est un réseau de neurones artificiels. 3. Procédé d'entrainement selon l'une quelconque des revendications 1 à 2, dans lequel : 14 - pendant l'étape d'acquisition (310), on acquiert, en outre, pour chaque mesure de coordonnées géographiques, des premières données complémentaires représentatives de l'erreur de la mesure de la coordonnée géographique, et - pendant l'étape de création (330), pour chaque mesure de coordonnées 5 géographiques, on ajoute les premières données complémentaires associées, au vecteur caractéristique. 4. Procédé d'entrainement selon la revendication 3, dans lequel les premières données complémentaires sont prises, seules ou en combinaison, parmi : le nombre de satellites utilisés lors de la mesure de coordonnées géographiques, un indicateur des 10 conditions de géométrie de la constellation de satellites utilisés lors de la mesure de coordonnées géographiques, un indicateur des conditions de propagation ionosphérique des signaux satellitaires reçus, un indicateur de qualité des signaux satellitaires reçus et l'instant de la mesure de la coordonnée géographique. 5. Procédé d'entrainement selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, 15 dans lequel : - pendant l'étape d'acquisition (310), on acquiert, en outre, pour chaque mesure de coordonnées géographiques, des deuxièmes données complémentaires représentatives de données proprioceptives du véhicule routier d'entrainement, et 20 - pendant l'étape de création (330), pour chaque mesure de coordonnées géographiques, on ajoute les deuxièmes données complémentaires associées, au vecteur caractéristique. 6. Procédé de prédiction d'un paramètre de recalage cartographique (n) définissant une déviation entre une mesure de coordonnées géographiques (Ci, C2,..., Ci) 25 représentative de la position d'un véhicule routier et une position d'un point d'un segment (210) d'une carte routière numérique (200) où il est le plus probable de faire correspondre la mesure de coordonnées géographiques, le procédé comprenant une étape de prédiction durant laquelle, on prédit le paramètre de recalage cartographique (ri), à partir de la mesure de coordonnées géographiques, d'un identifiant (icli, id2,..., id,) 30 propre au capteur de position ayant réalisé la mesure de coordonnées géographiques et d'un modèle d'apprentissage profond (400) pré-entraîné selon l'une quelconque des revendications 1 à 5. 7. Procédé de mise à jour d'une carte routière numérique (200), la carte routière numérique (200) étant représentative d'un réseau routier et comprenant au moins un 15 segment (210) constitué d'une pluralité de points successifs, le procédé comprenant les étapes suivantes : - une étape d'acquisition (310) durant laquelle, on acquiert : - une pluralité de mesures de coordonnées géographiques (Ci, C2,..., 5 représentatives de la position de chacun parmi une pluralité de véhicules routiers en circulation sur au moins un tronçon du réseau routier, chaque tronçon étant associé à un segment (210) de la carte routière numérique (200), et - un identifiant (idi, id2,..., id;) propre au capteur de position ayant réalisé la 10 mesure de coordonnées géographiques, - une étape de prédiction durant laquelle, on prédit pour chaque mesure de coordonnées géographiques, un paramètre de recalage cartographique (n) selon la revendication 6, - une étape de calcul (320), durant laquelle, on calcule pour chaque point d'un 15 segment (210) de la carte routière numérique (200) avec lequel est associé une pluralité de paramètres de recalage cartographique (n), au moins une mesure de tendance centrale à partir de la pluralité de paramètres de recalage cartographique (n), et - une étape de traitement d'image, durant laquelle, on ajoute un calque numérique 20 à la carte routière numérique (200), le calque numérique comprenant la mesure de tendance centrale au niveau du point associé du segment (210) de la carte routière numérique (200). 8. Procédé de mise à jour d'une cade routière numérique (200) selon la revendication 7, dans lequel : 25 - pendant l'étape de calcul (320), on calcule pour chaque point d'un segment (210) de la carte routière numérique (200) avec lequel est associé une pluralité de paramètres de recalage cartographique (n), au moins une mesure de dispersion à partir de la pluralité de paramètres de recalage cartographique (n), et - pendant l'étape de traitement d'image, on ajoute un calque numérique à la carte 30 routière numérique (200), le calque numérique comprenant la mesure de dispersion au niveau du point associé du segment (210) de la carte routière numérique (200). 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 7 à 8, dans lequel, pendant l'étape de traitement d'image, on ajoute le calque numérique à la carte routière 16 numérique (200) seulement lorsque la mesure de tendance centrale et/ou la mesure de dispersion est au-delà d'une valeur prédéterminée pendant une période prédéterminée. 10. Dispositif (100) pour la mise à jour d'une carte routière numérique (200), la carte routière numérique (200) étant représentative d'un réseau routier et comprenant au 5 moins un segment (210) constitué d'une pluralité de points successifs, le dispositif comportant un processeur comprenant : - un module d'acquisition (110) pour acquérir : - une pluralité de mesures de coordonnées géographiques (C1, C2,..., Ci) représentatives de la position de chacun parmi une pluralité de véhicules 10 routiers en circulation sur au moins un tronçon du réseau routier, chaque tronçon étant associé à un segment (210) de la carte routière numérique (200), et - un identifiant (idi, id2,..., id;) propre à chaque capteur de position ayant réalisé une mesure de coordonnées géographiques, 15 - un module de prédiction (120) pour prédire pour chaque mesure de coordonnées géographiques, un paramètre de recalage cartographique (n) selon la revendication 6, - un module de calcul (130) pour calculer, pour chaque point d'un segment (210) de la carte routière numérique (200) avec lequel est associé une pluralité de 20 paramètres de recalage cartographique, au moins une mesure de tendance centrale et/ou une mesure de dispersion à partir de la pluralité de paramètres de recalage cartographique (n), et - un module de traitement d'image (140) pour ajouter un calque numérique à la carte routière numérique (200), le calque numérique comprenant la mesure de 25 tendance centrale et/ou la mesure de dispersion au niveau du point associé du segment (210) de la carte routière numérique (200). 11. Dispositif selon la revendication 10, dans lequel le module de traitement d'image est, en outre, configuré pour ajouter le calque numérique à la carte routière numérique (200) seulement lorsque la mesure de tendance centrale et/ou la mesure de 30 dispersion est au-delà d'une valeur prédéterminée pendant une période prédéterminée.