Brevet FR3091921A1 — publié le 20200724

Description Titre de l'invention : Assistance à la mobilité pour fournir une préconisation d'un mode de transport à privilégier pour un trajet Domaine technique [0001] La présente invention concerne le domaine de l'assistance à la mobilité pour assister les utilisateurs dans leurs trajets. [0002] Un des objets de la présente invention est de fournir un service de mobilité mul- timodale proposant à son utilisateur une préconisation d'un mode de transport à privilégier pour réaliser un trajet. [0003] La présente invention trouvera ainsi de nombreuses applications avantageuses dans l'industrie des véhicules intelligents et connectés, et notamment dans les automobiles connectées. [0004] La présente invention trouvera également une application avantageuse dans le déve- loppement de services de mobilité. Arrière-plan technologique [0005] On connaît aujourd'hui de très nombreux systèmes de navigation qui permettent d'assister un utilisateur dans ses déplacements. [0006] Parmi ces systèmes, on distingue principalement : [0007] - les systèmes de navigation qui sont spécifiquement dédiés au seul déplacement au- tomobile et individuel ; parmi ces systèmes, on compte notamment les systèmes comme par exemple WazeO,Google Navigation® ou encore Tomtom0 ; et [0008] - les système de navigation qui sont spécifiquement dédiés aux modes de dé- placement utilisant les transports en commun ou partagés tels que par exemple le système City Mappera [0009] Les systèmes de navigation focalisés sur un unique mode de transport (automobile ou transports en commun) demeurent cependant insatisfaisants et présentent des limites dans une utilisation quotidienne. [0010] En effet, plusieurs modes de transport sont généralement à la disposition d'une même personne pour réaliser un même trajet ; parmi les modes de transport possible, on retrouve l'automobile mais aussi les transports en commun (tramway, métro, bus, etc.), le vélo ou encore les véhicules partagés, etc. [0011] On parle de système multimodat [0012] Le document US 20140278086 Al décrit un système de navigation multimodale qui permet de prédire l'heure de départ en prenant en considération des informations relatives au contexte sur le trajet. [0013] Le document EP 3254060 Al décrit quant à lui un système de planification de 2 voyage multimodal qui prend en compte les transports en commun et des transports dits commandés. Dans ce document, on prévoit de fournir à un utilisateur des itinéraires de transport multimodaux qui incorporent des systèmes de transport en commun et des services de transport commandés qui ne fonctionnent pas selon un horaire déterminé, mais qui sont commandés par un utilisateur en avance dc l'utilisation du service. Les services de transport commandés sont, par exemple, des services du type services de taxi, services de location de voiture ou encore services de limousine. [0014] Le Demandeur soumet toutefois que les systèmes proposés jusqu'à présent dans l'état de la technique ne prennent pas en considération le mode dc vie de leurs utilisateurs. [0015] Une personne peut en effet privilégier certains jours de semaine les transports en commun ou le vélo pour se rendre sur son lieu de travail et utiliser la voiture le mercredi après-midi pour aller conduire ses enfants à une activité sportive ou culturelle. [0016] Les conditions météorologiques peuvent également avoir une incidence sur l'utilisation d'un mode de transport ou un autre. Ainsi, cette même personne peut privilégier l'utilisation de la voiture au vélo par mauvais temps. De la même façon, elle peut privilégier en semaine les transports en commun au vélo lors d'un pic de pollution (à l'exception du mercredi où la voiture est privilégiée pour aller conduire les enfants). [0017] Les différentes applications connues jusqu'à présent restent cloisonnées dans leurs domaines de compétence (voiture individuel, transport alternatif) et c'est à l'utilisateur de trouver et de choisir le mode de transport qu'il préfère en fonction de ses habitudes pour réaliser un trajet. [0018] Objet et résumé de la présente invention [0019] La présente invention vise à améliorer la situation décrite ci-dessus. [0020] La présente invention vise donc à remédier aux différents inconvénients mentionnés ci-dessus en proposant une solution d'assistance à la mobilité permettant de fournir à un utilisateur une préconisation personnalisée d'un mode de transport à privilégier en fonction des habitudes dudit utilisateur et du contexte sur le trajet. [0021] A cet effet, l'objet de la présente invention concerne selon un premier aspect un procédé d'assistance à la mobilité pour fournir à un utilisateur une préconisation d'un mode de transport à privilégier afin de réaliser un trajet. [0022] Avantageusement, le procédé selon la présente invention est mis en oeuvre par des moyens informatiques et comprend une phase préalable d'apprentissage suivie d'une phase active dite phase d'utilisation. [0023] Avantageusement, la phase d'apprentissage comprend une première acquisition d'au moins une donnée de trajet contenant une information relative à un trajet réalisé. [0024] Avantageusement, la phase d'apprentissage comprend en outre une deuxième ac- 3 quisition d'au moins une donnée contextuelle contenant une information relative au contexte sur ledit trajet réalisé. [0025] Avantageusement, la phase d'apprentissage comprend en outre une génération par un module informatique d'apprentissage d'un modèle de mobilité représentatif d'une habitude de mobilité en fonction des données de trajet et des données contextuelles. [0026] De préférence, le modèle de mobilité est apte à déterminer un mode de transport à privilégier parmi une liste d'au moins un mode de transport disponible. [0027] Avantageusement, la phase d'utilisation comporte une préconisation d'un mode de transport à privilégier pour réaliser un trajet à un instant déterminé en utilisant le modèle de mobilité et au moins une donnée contextuelle associé audit trajet à réaliser à l'instant déterminé. [0028] Ainsi, la présente invention par la mise en oeuvre de ses différentes étapes technique permet d'assister un utilisateur dans un trajet en étant capable de prendre en compte à la fois plusieurs modes de transport mais aussi les préférences et les habitudes de l'utilisateur ainsi que le contexte du trajet. La mise en oeuvre de cette phase d'apprentissage permet d'enregistrer les habitudes et les préférences de trajet d'un utilisateur et de combiner celles-ci à des situations de contexte pour construire un modèle de mobilité permettant d'adapter les instructions d'un système de navigation multi modale. [0029] Avantageusement, la phase d'utilisation comporte une émission à destination de l'utilisateur U d'une notification de ladite préconisation du mode de transport à privilégier pour réaliser ledit trajet et/ou un affichage de ladite préconisation via une interface graphique du type interface homme/machine. [0030] Avantageusement, la phase d'utilisation comprend une troisième acquisition de l'ensemble des modes de transport disponibles à proximité de l'utilisateur à partir d'une donnée de géolocalisation associée à une position de l'utilisateur à l'instant déterminé. [0031] De préférence, la donnée contextuelle comprend au moins une information relative aux conditions du déplacement telle que notamment : [0032] - l'horaire et/ou le jour du trajet ; et/ou [0033] - les conditions météorologiques sur le trajet ; et/ou [0034] - les conditions de circulation sur le trajet ; et/ou [0035] - le taux de pollution de l'air ambiant sur le trajet. [0036] De préférence, la donnée de trajet comprend au moins une informative relative aux habitudes de l'utilisateur telle que notamment : [0037] - le type de trajet ; et/ou [0038] - le mode de transport emprunté ; et/ou [0039] - la ou les personnes transportées lors du trajet. [0040] Avantageusement, la phase d'utilisation comprend, préalablement à l'étape de préco- nisation, une détermination du trajet à réaliser à partir du modèle de mobilité et de l'instant déterminé. [0041] Avantageusement, la détermination du trajet à réaliser à l'instant déterminé comprend une interrogation d'un agenda électronique dudit utilisateur. [0042] Corrélativement, l'objet de la présente invention concerne selon un deuxième aspect un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution des étapes d'un procédé tel que celui décrit ci-dessus, ceci notamment lorsque le programme d'ordinateur est exécuté par au moins un processeur [0043] Un tel programme d'ordinateur peut utiliser n'importe quel langage de pro- grammation, et être sous la forme d'un code source, d'un code objet, ou d'un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n'importe quelle autre forme souhaitable. [0044] L'objet de la présente invention concerne également selon un troisième aspect un support d'enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour l'exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de l'invention. [0045] D'une part, le support d'enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. [0046] D'autre part, ce support d'enregistrement peut également être un support trans- missible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d'ordinateur selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. [0047] Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d'ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. [0048] L'objet de la présente invention concerne selon un quatrième aspect un système in- formatique d'assistance à la mobilité pour fournir à un utilisateur une préconisation d'un mode de transport à privilégier afin de réaliser un trajet, ledit système comprenant des moyens informatiques pour la mise en oeuvre des étapes du procédé tel que celui décrit ci-dessus. [0049] Avantageusement, un tel système selon la présente invention comprend un premier module d'acquisition configuré pour collecter au moins une donnée de trajet contenant une information relative à un trajet. [0050] Avantageusement, le système selon la présente invention comprend en outre un deuxième module d'acquisition configure pour collecter au moins une donnée contextuelle contenant une information relative au contexte sur ledit trajet. [0051] Avantageusement, le système selon la présente invention comprend en outre un module informatique d'apprentissage configure pour générer à partir de la ou des données de trajet collectées et de la ou des données contextuelles collectées un modèle de mobilité représentatif d'une habitude de mobilité ; et [0052] Avantageusement, le système selon la présente invention comprend en outre un module de préconisation intelligente du mode de transport à privilégier configure pour déterminer, en fonction du modèle de mobilité et d'au moins une donnée contextuelle collectée à l'instant déterminé, une préconisation du mode de transport à privilégier parmi une liste d'au moins un mode de transport pour réaliser ledit trajet à l'instant déterminé. [0053] L'objet de la présente invention concerne enfin selon un cinquième aspect un véhicule sur lequel est embarqué un système informatique d'assistance à la mobilité tel que décrit ci-dessus. [0054] Ainsi, par ses différentes caractéristiques techniques fonctionnelles et structurelles décrites ci-dessus, l'utilisateur dispose d'un assistant de mobilité personnel comprenant une intelligence embarquée fournissant à ce dernier une préconisation du meilleur mode de transport à emprunter en tenant compte des habitudes de ce dernier et du contexte sur le trajet à effectuer. [0055] Brève description des figures annexées [0056] D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la des- cription ci-dessous, en référence aux figures annexées qui en illustrent un exemple de réalisation dépourvu de tout caractère limitatif et sur lesquelles : [0057] [fig.1] représente de façon schématique l'architecture d'un système d'assistance à la mobilité selon un exemple de réalisation de la présente invention pour fournir à un utilisateur une préconisation d'un mode de transport à privilégier ; [0058] [fig.2] représente un organigramme d'un procédé d'assistance à la mobilité pour fournir à un utilisateur une préconisation d'un mode de transport à privilégier selon un exemple de réalisation de la présente invention ; et [0059] [fig.3] représente un organigramme d'un procédé d'assistance à la mobilité pour fournir à un utilisateur une préconisation d'un mode de transport à privilégier selon un autre exemple de réalisation de la présente invention. [0060] Description détaillée selon un exemple de réalisation avantageux [0061] Un procédé d'assistance à la mobilité pour fournir à un utilisateur une préconisation d'un mode de transport à privilégier pour réaliser un trajet ainsi que le système informatique qui lui est associé vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en 6 référence conjointement aux figures 1, 2 et 3. [0062] Dans l'exemple décrit ici, on prévoit la mise en oeuvre d'un système informatique 100 d'assistance à la mobilité permettant d'accompagner ledit utilisateur U dans un trajet à venir, un tel système pouvant être intégré dans un dispositif de navigation muid modale. [0063] Pour mémoire, le concept sous-jacent à la présente invention est de fournir à l'utilisateur U une préconisation d'un mode de transport à privilégier V1, V2 et/ou V3 pour réaliser un trajet en prenant en considération les modes de transport disponibles à proximité de l'utilisateur, les préférences et habitudes de ce dernier ainsi que le contexte relatif au trajet à réaliser. [0064] Dans cet exemple, l'approche mise en oeuvre dans le cadre de la présente invention est de prévoir une phase d'apprentissage PO au cours de laquelle on construit un modèle de mobilité MM représentatif des habitudes de l'utilisateur U. [0065] Pendant cette phase PO, le premier module d'acquisition 10 du système 100 collecte lors d'une étape Si les données Dl, dites de trajet, qui sont relatives aux différents trajets réalisés par l'utilisateur U pendant cette phase d'apprentissage PO. [0066] Ici, les données de trajet Dl contiennent des informations relatives aux différents trajets réalisés telles que par exemple le type de trajet (aller sur son lieu de travail, rentrer à son domicile, aller conduire les enfants à l'école ou à une activité sportive ou culturelle, etc.). [0067] Les données de trajet Dl contiennent d'autres informations telles que par exemple le mode de transport VI, V2 et/ou V3 emprunté sur le trajet en question : il peut s'agir par exemple d'un trajet réalisé en voiture, en voiture partagée, en vélo, en transport en commun (métro, bus, etc.). Bien évidemment, on comprendra ici que cette liste n'est pas exhaustive et que l'ensemble des moyens de transport peuvent être envisagés ici. [0068] Les données de trajet Dl peuvent également contenir des informations relatives à la ou les personnes transportées lors du trajet (par exemple : un trajet réalisé seul, avec les enfants ou encore par exemple avec un collègue). [0069] D'autres informations pertinentes relatives au trajet peuvent également être acquises lors de cette première étape d'acquisition Si. [0070] On comprendra ici que ces données Dl peuvent être acquises par l'intermédiaire d'un ou plusieurs capteurs embarqués dans le véhicule. [0071] 11 peut s'agir par exemple d'un premier capteur positionné sous chacun des sièges du véhicule et permettant de détecter la présence d'un passager dans la voiture et/ou de mesurer le poids des passagers pour déterminer si le passager détecté est un enfant ou un adulte. Il peut également s'agir d'une caméra mettant en oeuvre des moyens de traitement d'images pour une reconnaissance faciale par exemple. [0072] 11 peut également s'agir d'un deuxième capteur permettant de géolocaliser le véhicule 7 pour déterminer le type du trajet en détectant le point de départ et le point d'arrivée et ainsi déduire qu'il s'agit d'un trajet entre le domicile et le lieu de travail. [0073] Ces données Dl peuvent également être saisies, déclarées ou renseignées ma- nuellement ou vocalement par l'utilisateur U pendant cette phase d'apprentissage PO. On prévoit alors une interface graphique du type IHM ou des moyens de traitement des signaux audio de type speech recognition permettant à l'utilisateur sur un terminal de communication T de pouvoir fournir les informations relatives à son trajet : le type de trajet, le nombre et le type de passagers par exemple. [0074] Toujours dans cette phase d'apprentissage PO, le deuxième module d'acquisition 20 du système 100 permet lors d'une étape S2 une collecte de données contextuelles D2 contenant des informations relatives au contexte sur les trajets réalisés pendant cette phase d'apprentissage PO. [0075] Ainsi, le module 20 est par exemple capable d'interroger un ou plusieurs serveurs distants SE], SE2, SE3 pour obtenir des informations relatives aux conditions météorologiques, à la pollution ou encore aux conditions de circulation rencontrées sur le trajet. [0076] Dans l'exemple, le module comprend un émetteur/récepteur de signaux radio- fréquences configure pour extraire des données depuis un ou plusieurs serveurs distants. [0077] Ces exemples de données ne sont pas limitatifs et on comprend que d'autres in- formations relatives au contexte du trajet peuvent également être collectées par le module 20 lors de cette phase d'apprentissage PO. [0078] Ces données D2 peuvent également être acquises par l'intermédiaire d'un ou plusieurs capteurs embarqués dans le véhicule. [0079] 111 peut par exemple s'agir d'un troisième capteur configuré pour générer un signal en fonction de la luminosité ambiante pour indiquer s'il s'agit d'une conduite de nuit ou de jour, en fonction de la présence de gouttes sur le parebrise et/ou en fonction d'un régime de fonctionnement d'un organe d'éclairage ou d'un essuie-glace dudit véhicule. [0080] 111 peut également s'agir d'un quatrième capteur apte à mesurer un taux de pollution de l'air ambiant. [0081] L'ensemble de ces données DI et D2 est ensuite traité par un algorithme d'apprentissage du type par exemple Lemming Machine qui est mis en oeuvre sur un module informatique d'apprentissage 30 pour générer un modèle de mobilité MM représentatif d'au moins une habitude de mobilité de l'utilisateur. [0082] Un tel modèle de mobilité MM est donc capable de connaître les habitudes de mobilité de l'utilisateur et de les modéliser afin de déterminer le meilleur mode de transport à emprunter pour l'utilisateur lors de son prochain trajet. [0083] On peut également prévoir que l'utilisateur U déclare lui-même via l'interface ses 8 habitudes de mobilité pour construire lui-même un modèle de mobilité pour un trajet particulier ou compléter les informations manquantes. [0084] En tout état de cause, dans cet exemple, on prévoit à la fin de cette phase d'apprentissage qu'un modèle de mobilité MM a été construit par le système et que ce modèle MM sait que l'utilisateur U a une préférence pour l'utilisation du vélo ou de la trottinette pour se rendre sur son lieu de travail les jours de la semaine lorsque la météo le permet à l'exception du mercredi où ce dernier doit conduire ses enfants en voiture au football et à la danse. Le modèle de mobilité MM sait également que ce même utilisateur privilégie la voiture par mauvais temps à moins que le taux de pollution soit trop élevé et que, dans ce cas, il utilise le métro ou le tramway en fonction de heures de départ. [0085] Une fois le modèle de mobilité MM construit, on entre dans une phase dite d'utilisation Pl au cours de laquelle lors d'une étape S4 le module de préconisation intelligente 40 du système détermine à partir de ce modèle MM le meilleur mode de transport à privilégier pour réaliser le prochain trajet à un instant déterminé. [0086] Optionnellement, le module 40 est également capable en fonction du jour et de l'horaire de déterminer préalablement à cette étape de détermination S4 le trajet à réaliser. La détermination du trajet à réaliser est réalisée sur la base du modèle de mobilité MM. Le modèle MM sait ainsi que le lundi matin vers 8h00, l'utilisateur part au travail. Le soir vers 18h00, celui-ci rentre à son domicile. Enfin, le mercredi après-midi vers 13h30, celui-ci doit se rendre au centre d'entraînement de football et à la salle de danse avant de retourner sur le lieu de travail. [0087] Le système est donc capable d'assister et de personnaliser la navigation de l'utilisateur U en fonction de ses habitudes. [0088] Préalablement à cette étape S4, le module 40 est également capable d'interroger un agenda électronique AE contenant les informations relatives à l'agenda de l'utilisateur U par exemple pour déterminer les lieux de rendez-vous de l'utilisateur U et ainsi déterminer le ou les trajets à venir en fonction de l'heure du ou des rendez-vous contenus dans l'agenda AE. [0089] Le système présente donc un caractère prédictif : le module de préconisation in- telligente 40 est capable d'exploiter notamment les informations contenues dans le modèle de mobilité, les données contextuelles D2 collectées à l'instant déterminé et les données d'un agenda électronique AE. [0090] Le système fournit donc à l'utilisateur les informations relatives au trajet à réaliser. Dans cet exemple, on prévoit qu'une fois identifiée le trajet doit être validé par l'utilisateur U via une interface graphique 50. [0091] Dans le même temps, le module 40 interroge une plateforme de mobilité alternative PMA pour connaître l'ensemble des modes de transport à disposition à proximité de 9 l'utilisateur U. [0092] Pour obtenir cette information, il est requis d'utiliser les données de géolocalisation de l'utilisateur U. Le traitement de ces données permet de fournir une liste de modes de transport V1, V2 et V3 disponibles à proximité de l'utilisateur U. [0093] En fonction de l'ensemble de ces informations et des données contextuelles re- cueillies lors de cette phase d'utilisation Pl, le module 40 émet une notification lors d'une étape S4 contenant une préconisation du mode de transport V1, V2 ou V3 à emprunter en fonction dudit modèle MM. Cette préconisation est ensuite notifiée à l'utilisateur U et affichée lors d'une étape S5 sous la forme d'un message du type message PUSH ou autres qui s'affiche sur l'interface graphique 50 du système 100. [0094] Une telle interface graphique 50 est par exemple l'interface du terminal de commu- nication T de l'utilisateur U et/ou sur l'interface graphique du système de navigation du véhicule de l'utilisateur U. [0095] On comprend ainsi que les notifications émises sont fonction des habitudes de l'utilisateur. [0096] Ainsi, selon un premier exemple, pour un utilisateur ayant l'habitude de se rendre au travail en vélo hormis certains jours de la semaine où la voiture est nécessaire pour transporter les enfants à leurs sports, les notifications seront du type : [0097] -> Notification de déplacement en voiture les jours de la semaine concernés avec temps de trajet associé ; et [0098] -> Notification de déplacement en vélo les autres jours de la semaine avec conseils d'équipements/vêtements liés à la météo (pluie, température). [0099] Selon un deuxième exemple dans lequel les habitudes de l'utilisateur sont de se rendre habituellement au travail en voiture et occasionnellement en vélo suivant les conditions météo ou les conditions de circulation, les notifications pourront être les suivantes : [0100] -> Notification de déplacement en voiture avec temps de trajet associé ; et [0101] -> Notification d'une proposition alternative de déplacement en vélo quand les conditions météo s'y prêtent (beau temps, températures agréables) et/ou les conditions de circulation en voiture sont mauvaises ou en cas de pic de pollution. [0102] Selon un troisième exemple, lorsque les habitudes d'un utilisateur consistent à se rendre habituellement au travail en bus et occasionnellement en vélo suivant les conditions météo ou les conditions de circulation, les notifications seront du type les suivantes : [0103] -> Notification de déplacement en bus avec temps de trajet associé ; et [0104] -> Notification d'une proposition alternative de déplacement en vélo quand les conditions météo s'y prêtent (beau temps, températures agréables) et/ou les conditions de circulation en bus sont mauvaises. [0105] Selon un quatrième exemple, lorsque les habitudes d'un utilisateur sont de se rendre au travail habituellement en vélo et occasionnellement en véhicule partagé dans les conditions de météo très mauvaises, les notifications peuvent être du type : [0106] -> Notification de déplacement en vélo avec temps de trajet associé ; et [0107] -> Notification d'une proposition alternative de déplacement véhicule partagé quand les conditions météo sont très mauvaises (neige, grosse pluie). [0108] Bien évidemment, on comprendra ici que ces différentes situations ne sont que des exemples parmi d'autres ; toutes les situations demeurent possibles suivant les habitudes et les préférences de mobilité d'un utilisateur. [0109] La présente invention propose donc un système capable d'enregistrer les habitudes et les préférences de trajet d'un utilisateur et de combiner celles-ci à des situations de contexte pour adapter les instructions d'un système de navigation niultimodale. [0110] La présente invention offre ainsi une solution d'assistance à la mobilité multirnodale innovante qui est capable de préconiser le meilleur moyen de transport (voiture, bus, tramway, vélo...) ainsi que le temps de déplacement nécessaire pour réaliser un prochain trajet suivant ses habitudes de mobilité (type de trajets, moyens de transport, personnes transportées, profil sportif...) et suivant le contexte (jour considéré, conditions climatiques, conditions de circulation, pollution, etc.). [0111] Une telle assistance à la mobilité est rendue possible par un système informatique d'assistance 100 mettant en oeuvre les différentes briques techniques et logicielles suivantes : [0112] - un module 10 permettant d'enregistrer les parcours de l'utilisateur quel que soit le mode de transport utilisé (voiture, bus, vélo...) un module 20 permettant de collecter les contextes du trajet ; un module d'apprentissage permettant de déterminer les habitudes de mobilité en fonction notamment du contexte, ces habitudes peuvent être automatiquement apprises ou déclarées un module 40 de préconisation intelligente notifiant à l'utilisateur le mode de transport préconisé pour le déplacement à venir avec l'horaire d'arrivée correspondante ; et une interface IHM 50 pour présenter la préconisation et interagir avec l'utilisateur (smartphone ou écran véhicule). [0113] La présente invention permet ainsi d'aider l'utilisateur dans sa mobilité et plus parti- culièrement l'aider à choisir le meilleur mode de transport au quotidien. [0114] En développement une telle solution, il devient possible de développer des services de mobilité. [0115] Optionnellement, on prévoit dans l'exemple décrit ici la fourniture dans la noti- fication d'une information relative à l'estimation de l'heure d'arrivée au point de des- 11 tination en prenant en considération les habitudes de l'utilisateur, et notamment la vitesse moyenne de conduite sur le trajet en fonction du contexte et notamment en fonction par exemple des conditions météorologiques. [0116] Une telle estimation de cette heure d'arrivée est rendue possible par l'algorithme d'apprentissage mise en oeuvre par le module d'apprentissage 30 et par les données de trajet Dl qui contiennent par exemple le temps de trajet pour atteindre la destination. Cette information peut également être corrélée aux données contextuelles D2 pour par exemple prendre en considération les conditions météorologiques lors du trajet. [0117] On prévoit également dans cet exemple l'étape de navigation S7 en tant que telle ; cette navigation consiste principalement à prendre en considération le mode de transport préconisé et validé par l'utilisateur lors de l'étape de préconisation S4. [0118] On comprend ici que l'étape de navigation S7 comporte elle aussi des étapes de collecte des données de trajet et des données contextuelles pour enrichir le modèle de mobilité et affiner l'apprentissage des habitudes et des préférences de l'utilisateur. [0119] En fin de trajet, l'ensemble des informations relatives au trajet peuvent être affiché lors d'une étape S8 [0120] Il devra être observé que cette description détaillée porte sur un exemple de réa- lisation particulier de la présente invention, mais qu'en aucun cas cette description ne revêt un quelconque caractère limitatif à l'objet de l'invention ; bien au contraire, elle a pour objectif d'ôter toute éventuelle imprécision ou toute mauvaise interprétation des revendications qui suivent. [0121] Ainsi, on comprendra qu'un des aspects de la présente invention concerne un véhicule tel que par exemple une automobile ou plus généralement un véhicule à moteur terrestre comprenant un système tel que celui décrit ci-dessus. [0122] 11 devra également être observé que les signes de références mis entre parenthèses dans les revendications qui suivent ne présentent en aucun cas un caractère limitatif ; ces signes ont pour seul but d'améliorer l'intelligibilité et la compréhension des revendications qui suivent ainsi que la portée de la protection recherchée. 12 [Revendication I] [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4]