Brevet FR3103291A1 — publié le 20210521

Méthode de traitement de premières et secondes données (11, 11') reçues de deux capteurs (21, 22), comprenant: - acquisition desdites données, - transformation des premières données (11) par un premier sous-réseau neuronal d'encodage (1a) pour obtenir une première matrice (18), le premier sous réseau d'encodage faisant partie d'un premier réseau neuronal entraîné pour obtenir les secondes données (11') à partir des premières données, - transformation des secondes données (11') par un second sous-réseau neuronal d'encodage (1a') pour obtenir une seconde matrice (18'), le second sous réseau d'encodage faisant partie d'un second réseau neuronal entraîné pour obtenir les premières données (11) à partir des secondes données, - fusion des matrices pour obtenir des données fusionnées (19), - traitement des données fusionnées par un troisième sous-réseau neuronal de décodage (1c) configuré pour effectuer au moins une tâche (T1, T2, Tn) à réaliser. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 5 Méthode de traitement de données reçues de capteurs configurés pour être embaqués dans un véhicule La présente invention concerne de manière générale le domaine des traitements de données reçues par des capteurs typiquement destinés à être embarqués dans des véhicules, en particulier des véhicules automobiles. Cette invention se situe à la croisée de l'apprentissage automatique, des technologies d'aides à la conduite et du véhicule autonome, tout en faisant appel aux réseaux neuronaux artificiels, en particulier aux réseaux neuronaux profonds. Les capteurs typiquement destinés à être embarqués sur des véhicules, tels que les caméras d'imagerie du domaine du visible, constituent des sources de données importantes pour permettre aux véhicules autonomes ou semi-autonomes de se situer dans l'espace environnant, de détecter et de reconnaitre des objets ou des personnes et de pouvoir, le cas échéant, anticiper les mouvements de ces derniers. Comme les situations rencontrées dans la vie courante d'un véhicule sont innombrables, ces capteurs sont entraînés à réaliser des tâches prédéfinies avec un taux de réussite élevé au moyen d'un réseau de neurones artificiels. Doté de nombreuses couches de neurones, un tel réseau est qualifié de réseau neuronal profond. Avant qu'il puisse faire preuve de performances jugées suffisantes pour effectuer correctement les fonctions ou tâches qu'il devra accomplir, ce réseau est d'abord entraîné avec des millions d'exemples de situations diverses. Les systèmes actuels de reconnaissance générique d'objets sont typiquement des réseaux à convolution dits résiduels, tel que ResNext101, connu de l'homme du métier. Dans le cadre de la reconnaissance à partir d'une image, cette dernière n'est pas traitée en un seul bloc mais est découpée en petites zones qui se chevauchent et qui seront chacune traitées individuellement. Le fait d'entreprendre un même traitement de filtrage appliqué à chaque zone légèrement décalée, définit ce qu'on appelle une convolution. Les caméras précitées ont cependant des limites notamment dans des conditions nocturnes ou d'éclairage insuffisant. De plus ces caméras ne permettent pas de donner des informations de profondeur, en particulier lorsqu'il s'agit de caméras monoculaires telles que celles utilisées par exemple en vision frontale. Pour ces raisons, il est souvent opportun d'équiper le véhicule d'un autre type de capteur, typiquement d'un capteur de type LiDAR, acronyme de l'expression anglaise "Light Detection And Ranging". Pour un espace environnant, un tel capteur permet de mesurer des distances sur la base d'une analyse des propriétés d'un faisceau de lumière, en particulier un faisceau laser, renvoyé vers son émetteur après avoir été réfléchi par un obstacle ou une cible. Complémentaire des caméras, les détecteurs LiDAR permettent avantageusement de réaliser des cartes tridimensionnelles précises de l'environnement du véhicule et ceci même dans des conditions visuelles réduites causées par un faible éclairage ou par des conditions météorologiques difficiles. A partir des données reçues par les capteurs de types caméra et LiDAR, il est possible de reconstituer un modèle intégré de l’environnement dans lequel le véhicule évolue, c’est-à-dire un modèle dans lequel les objets d’intérêt pour la conduite ont été localisés et identifiés. Par conséquent, la fusion d'informations provenant de ces deux sources de types différents est souhaitable tant pour enrichir que pour rendre plus robuste le modèle de l'environnement du véhicule qui sert de base aux aides à la conduite et, a fortiori, aux systèmes de conduite autonome. Les performances des algorithmes de fusion de données sont évaluables et comparables à l’aide de benchmark tel que le dénommé KITTI, connu de l'homme du métier. Les approches de l'état de la technique, comme AVOD ( "Aggregate View Object Detection network " - Ku, Mozifian, Lee, Harakeh, & Lake Waslander (20 16 ) - «Joint 3D proposal generation and object detection from view aggregation» ) ou MV3D ("Multi-View 3D networks" - Chen, Ma, Wan, Li, & Xia (20 15 ) - «Multi-view 3d object detection network for autonomous driving» ), présentent une diversité d’architecture faisant intervenir la fusion d’informations plus ou moins tôt et à différents endroits dans la chaine de traitement. Cependant ces approches d’apprentissage automatique visent toutes à utiliser des réseaux de neurones profonds et à chercher à optimiser un unique critère de performance, dicté par la tâche à effectuer. Le document WO2015/100815 décrit un système de fusion générique pour capteurs multiples, basé sur l'identification précoce d'une région d'intérêt dans les données brutes, ainsi qu'un traitement par réseau de neurones profond à convolution. Cependant, ce document ne distingue pas l'optimisation de la fusion de celle de la tâche. Le document WO2015/138151 décrit un algorithme de fusion basé sur plusieurs paires de caméras et sur un capteur LiDAR dans le but de créer un modèle robuste de l'environnement en 3D à des fins de réalité virtuelle. Cependant, cette approche ne fait nullement appel aux réseaux neuronaux. Le document US9710714 divulgue un procédé de fusion de données caméra et LiDAR par réseau de neurones profond dans un contexte de conduite autonome. Ce procédé a pour but d'identifier les marquages au sol et de classifier les types de voies. Cependant, il ne fait aucune distinction entre fusion et tâches à effectuer. Les stratégies de fusion actuellement disponibles demeurent complexes à mettre en œuvre, d'une part en raison du nombre de méta-paramètres définissant les réseaux de neurones profonds impliqués, et d'autre part du fait que ces approches cherchent typiquement à résoudre simultanément le problème de la fusion des données et celui de la tâche à effectuer en aval de cette fusion. Cette approche non-modulaire mène à une redondance du calcul de fusion d'une tâche à l'autre, tel que le passage d'une tâche de la détection de piéton à une tâche de catégorisation sémantique par exemple, ce qui se traduit par une empreinte sous-optimale des ressources matérielles. Par conséquent, il existe un intérêt de trouver une solution efficiente et plus adéquate qui, tout en demeurant économique au moins en termes de ressources matérielle et de puissance de calcul, permette au moins en partie de résoudre les inconvénients précités. Dans ce but, la présente invention porte, dans un premier aspect, sur une méthode de traitement de données reçues d'au moins deux capteurs configurés pour délivrer des données de types différents et de préférence pour être embarqués dans un véhicule. Cette méthode comporte les étapes suivantes : - acquisition simultanée, par un premier capteur et un second capteur, respectivement de premières données et de secondes données d'une scène environnante à un instant donné, - transformation des premières données au moyen d'un premier sous-réseau neuronal d'encodage configuré pour obtenir une première matrice de données, ledit premier sous réseau neuronal d'encodage faisant partie d'un premier réseau neuronal entraîné pour obtenir lesdites secondes données à partir desdites premières données, - transformation des secondes données au moyen d'un second sous-réseau neuronal d'encodage configuré pour obtenir une seconde matrice de données, ledit second sous-réseau neuronal d'encodage faisant partie d'un second réseau neuronal entraîné pour obtenir lesdites premières données à partir desdites secondes données, - fusion de la première matrice de données et de la seconde matrice de données pour obtenir des données fusionnées, - traitement desdites données fusionnées par au moins un troisième sous-réseau neuronal de décodage configuré pour effectuer au moins une tâche à réaliser. Avantageusement, le traitement des données fusionnées est découplé de la transformation des premières et secondes données ce qui permet, dans un premier temps, de réaliser les étapes de transformations des premières et secondes données et, dans un second temps, d'effectuer toutes les tâches à réaliser à partir d'un même lot de données fusionnées, en particulier à partir desdites données fusionnées. Avantageusement encore, les étapes de transformation des premières et secondes données peuvent être effectuées en parallèle, à savoir simultanément dans ledit premier temps. En second temps, les tâches à réaliser peuvent également être effectuées en parallèle, à savoir de manière indépendante les unes des autres. Ces tâches peuvent typiquement consister en des tâches de détection, de classification ou de segmentation sémantique par exemple. Le nombre de tâches à réaliser varie en fonction des besoins du dispositif ou système pour lequel cette méthode est destinée, sans être toutefois déterminant. Cette approche modulaire permet avantageusement d'éviter toute redondance du calcul de fusion lorsque le dispositif ou le système doit effectuer plusieurs tâches successivement ou simultanément. Dans un mode de réalisation préféré, lesdits premier et second sous-réseaux neuronaux d'encodage possèdent chacun une architecture formée de 10 à 15 couches successives de traitement unidirectionnel disposées d'amont en aval, chaque couche aval comprenant un nombre égal ou croissant de canaux par rapport à la couche adjacente amont. De préférence, chaque couche de traitement est composée des opérations suivantes : - une opération de convolution, - une opération de rectification de valeurs, et - une opération de sous-échantillonnage. Dans un mode de réalisation, le troisième sous-réseau de décodage possède une architecture symétrique à l'architecture d'au moins un desdits premier et second sous-réseau d'encodage. Dans un autre mode de réalisation, au moins une desdites premières et secondes données subit une étape de densification par interpolation de données. Dans un mode de réalisation, lesdites première et seconde matrices de données sont des matrices à une dimension. Dans un mode de réalisation préféré, lesdites premières données sont issues d'un capteur optique configuré pour obtenir des images bidimensionnelles et lesdites secondes données sont issues d'un dispositif de mesure laser configuré pour obtenir des nuages de points tridimensionnels. Dans un autre mode de réalisation lesdites étapes de transformation et de fusion sont des étapes préalablement entraînées par auto-supervision et en ce que l'étape de traitement des données fusionnées est une étape préalablement entraînée par supervision humaine. Dans un second aspect, l'invention porte sur un dispositif de traitement de données reçues d'au moins deux capteurs configurés pour délivrer des données de types différents, comprenant un module de traitement desdites données configuré pour mettre en œuvre la méthode selon l'un quelconque des modes de réalisation de la méthode précitée ou selon l'une quelconque combinaison possible de ces modes de réalisation. Dans un dernier aspect, l'invention porte encore sur un véhicule, en particulier un véhicule automobile, comprenant le dispositif de traitement faisant l'objet du second aspect de l'invention. est une illustration schématique d'un réseau de neurones artificiels ; est une illustration schématique d'un réseau de neurones formés de deux sous-réseaux interconnectés ; est une illustration schématique du traitement de données typiquement réalisé par un réseau de neurones ; est une illustration schématique d'un dispositif de traitement de données embarqué, à titre d'exemple, dans un véhicule ; est une illustration schématique, des traitements des premières et secondes données au moyen d'un premier réseau, respectivement d'un second réseau de neurones ; est une illustration schématique de la méthode de traitement de données de la présente invention dans laquelle est illustrée une pluralité de sous-réseaux neuronaux de décodage, chacun configuré pour effectuer une tâche à réaliser. En référence successivement aux Figs. 1a, 1b et 2, une brève présentation d'un fonctionnement typique d'un réseau neuronal artificiel va tout d'abord être décrite à titre d'exemple. La Fig. 1a, représente schématiquement un réseau 1 de neurones 2. Ces dernières sont arrangées en couches successives depuis une couche d'entrée 3 jusqu'à une couche de sortie 5 en passant par une pluralité de couches intermédiaires appelées aussi couche cachées 4. Les neurones 2 sont des entités élémentaires qui ne traitent que l'information qu'elles reçoivent en amont pour délivrer en aval un signal en réponse à l'information traitée. Pour ce faire, les neurones sont reliées en elles par des connections appelées synapses 6. Le flux d'informations se déplace donc des neurones amont vers les neurones aval pour constituer un réseau à déplacement unidirectionnel appelé aussi "Feed-forward" en anglais. La Fig. 1b donne une illustration d'un réseau 1 de neurones 2 qui est constitué de deux sous-réseaux 1a, 1b de neurones. Ces deux sous-réseaux 1a, 1b sont interconnectés en leur milieux et présentent des architectures symétriques en termes de nombre de couches et de neurones, comme illustré sur cette figure par rapport à l'axe de symétrique 7. La Fig. 2 est une illustration schématique du traitement d'une image 10 réalisé par un réseau neuronal 1 dans ses différentes couches 3, 4, 5 successives. Pour faciliter son traitement, l'image 10, donnée comme information de départ, est tout d'abord découpée en petits morceaux 13 ou sous-images, au lieu d'être traitée d'un seul bloc. Chaque morceau d'image 13 va être traité successivement. La couche d'entrée 3 de neurones reçoit un premier morceau d'image 13 et va effectuer une première opération dite de convolution C. L'opération de convolution C vise à traiter le morceau d'image par blocs de pixels. Un tel bloc constitue un masque appelé noyau de convolution. Ce masque peut par exemple représenter une taille de 3x3 pixels ou être de taille variable, en particulier décroissante entre les opérations de convolution C effectuées dans les couches successives. Le morceau d'image 13 est successivement traité en appliquant ce masque, par exemple à l'angle supérieur gauche du morceau d'image, et en le décalant successivement vers la droite par exemple d'un ou plusieurs pixels (c'est-à-dire d'une ou plusieurs colonnes de pixels) puis en recommençant le processus une ligne de pixel plus bas jusqu'à ce que toutes les lignes et colonnes du morceau d'image 13 aient été traitées au moins une fois. A chaque fois que le masque est appliqué sur le morceau d'image 13, on recherche dans ce masque des caractéristiques particulières qui, chacune est donnée par un filtre 14. Sur la Fig. 2, trois filtres, notés Fi, sont représentés à titre d'exemple. En d'autres termes, cette opération revient à appliquer un filtre dans le masque et à déterminer s'il y a une correspondance ou pas. Après chaque application d'un filtre on obtient une valeur en réponse de ce test. L'ensemble de ces valeurs forme une matrice 15 qui, de ce fait, possède une taille plus petite que celle formée par les pixels du morceau d'image 13. Chaque filtre 14 permet d'obtenir une matrice 15. Cette dernière est également dénommée "Feature map" en anglais. La seconde opération effectuée par cette première couche 3 de neurones est une opération de rectification R de valeurs, également dénommée "Rectified Linear Unit" ou identifiée par l'acronyme correspondant "ReLU". Cette opération vise à simplifier chaque matrice 15 en remplaçant toutes les valeurs négatives contenue dans cette matrice 15 par des zéros. En résultat on obtient une matrice rectifiée 16 pour chaque matrice 15. Les matrices rectifiées 16 sont donc de même taille que les matrices 15. La troisième opération effectuée par cette première couche 3 de neurones est une opération de sous-échantillonnage S également connue sous l'appellation "Pooling" en anglais. Cette opération consiste à réduire la taille de la matrice rectifiée 16 tout en conservant les informations les plus importantes qu'elle contient. Pour ce faire, on applique sur la matrice rectifiée 16 une fenêtre (typiquement de taille carrée 2x2 ou 3x3 unités) que l'on va successivement déplacer d'un pas prédéterminé (par exemple un pas de 2 unités) de façon similaire à l'application du masque sur le morceau d'image 13. A chaque fois que la fenêtre est appliquée sur la matrice rectifiée 16, on va relever la valeur maximale contenue dans cette fenêtre. Cette technique est dénommée "max pooling" en anglais et pourrait être remplacée par différentes variantes, notamment par une technique dite "mean pooling" qui vise à calculer la moyenne des valeurs contenues dans la fenêtre au lieu d'en prendre la valeur maximale. En résultat, on obtient, pour chaque matrice rectifiée 16, une matrice résiduelle 17 de taille plus petite que la matrice rectifiée 16. Ces trois opérations C, R et S, sont ensuite répétée par la couche adjacente aval qui reçoit, comme données d'entrée, la matrice résiduelle 17. Ce processus se répète successivement en cascade de couche cachée 4 en couche cachée 4 jusqu'à atteindre finalement la couche de sortie 5 du réseau 1 de neurones. La répétition de ce processus est illustré par l'opération circulaire notée B sur la Fig. 2. A chaque couche de neurones le nombre de filtres 14 (caractéristiques recherchées) peut être constant ou s'accroître. Au final, la dernière couche ou couche de sortie 5 délivre une matrice de sortie 18 qui, de préférence, est un vecteur de données ou matrice à une dimension. Ainsi, à chaque fois qu'un morceau d'image 13 est présenté en entrée du réseau neuronal 1, ce morceau d'image se répand à travers les couches successives du réseau jusqu'à atteindre la couche finale dite entièrement connectée. Les morceaux d'image 13 sont ainsi traités jusqu'à ce que la totalité de l'image 10 ait été transformée. Grâce à ce processus, le réseau neuronal 1 est capable par exemple de trouver des caractéristiques recherchées dans une image 10 sans même savoir où elles pourraient se situer au sein de cette image. Chaque neurone 2 possède un certain poids qui influence directement l'importance de la réponse qu'elle donne à l'issue de son calcul. Les réponses données par une neurone peuvent donc constituer des contributions activatrices ou inhibitrices plus ou moins importantes pour les neurones de la couche adjacente aval qui reçoivent ces données sous formes de signaux plus ou moins forts au travers des synapses 6. Par conséquent, le résultat que constitue la matrice de sortie 18 à l'issue d'un premier jet nécessite d'être comparé, en phase d'apprentissage, à un résultat attendu. En fonction de l'exactitude entre le résultat délivré et celui qui est attendu, des ajustements plus ou moins importants des poids des neurones sont effectués avant que l'opération ne soit répétée et que le résultat soit à nouveau comparé. Ce processus d'ajustement successif peut être effectué un très grand nombre de fois jusqu'à ce que le résultat donné corresponde au résultat attendu. Ces itérations correspondent à une phase d'apprentissage du réseau neuronal. La Fig. 3 est une représentation schématique d'un système 20 de traitement de données pouvant typiquement être embarqué dans un véhicule, en particulier dans un véhicule automobile. Le système 20 comporte au moins deux capteurs 21, 22 de type différents. Dans cette exemple, le premier capteur 21 est un capteur optique, en particulier une caméra de préférence monoculaire, et le second capteur 22 est un dispositif de mesure laser tel qu'un capteur LiDAR. Le premier capteur 21, appelée aussi caméra ci-après, est configuré pour obtenir des images bidimensionnelles alors que le second capteur 22, appelé aussi capteur LiDAR ci-après, est configuré pour obtenir des nuages de points tridimensionnels. La caméra 21 est par exemple de type CCD ou CMOS. Elle comprend un système optique 21a associé à un capteur d'images 21b typiquement configuré pour capter l'environnement extérieur du véhicule tel que perçu au travers du système optique 21a. Le capteur LiDAR 22 est doté d'un émetteur laser 22a et d'un récepteur 22b qui est configuré pour mesurer des coordonnées dans l'espace d'un nuage de points correspondant aux obstacles physiques rencontrés par la lumière de type laser émise par l'émetteur 22a. Le dispositif 20 comprend également un module de traitement 25 relié à la caméra 21 et au capteur LiDAR 22 pour en recevoir les images respectives, à savoir des premières données, respectivement des secondes données. Ce module de traitement 25 comprend au moins un processeur ou calculateur 25a et au moins une mémoire 25b pour y stocker un processus de traitement configuré pour traiter en temps réel des images captées par la caméra 21 et par le capteur LiDAR 22. A noter qu'on fait référence, dans la présente description, à une image LiDAR pour qualifier le nuage de points tridimensionnel obtenu par le capteur LiDAR. Le système 20 de traitement des données issues de la caméra 21 et du capteur LiDAR 22 est en outre au moins configuré pour fusionner en temps réel les images respectives transmises par ces deux capteurs. Le positionnement physique des capteurs 21 et 22 a pour principale contrainte une perception commune et simultanée d'au moins une portion d'environnement embrassé par ces deux capteurs. Une calibration de chacun des deux capteurs est de préférence effectuée préalablement aux mesures et aux prises d'images pour s'assurer que le modèle d'environnement issu de la caméra 21 soit en parfaite concordance ou en registre avec le modèle issu du capteur LiDAR 22. La Fig. 4 donne une illustration des traitements appliqués, par des réseaux neuronaux 1, 1' en phase d'apprentissage, aux premières données 11 et aux secondes données 11' issues respectivement du premier capteur 21 et du second capteur 22. En particulier, les premières données 11 sont traitées par un premier réseau neuronal 1, alors que les secondes données 11' sont traitées par un second réseau neuronal 1'. Comme illustré schématiquement sur cette figure, le but de cette phase d'apprentissage consiste à obtenir en sortie du premier réseau neuronal 1 l'image10' utilisée en entrée du second réseau neuronal 1', et en sortie du second réseau neuronal 1' l'image 10 utilisée en entrée du premier réseau neuronal 1. De façon plus détaillée, les premières et secondes données correspondent à une transcription numérique de l'image 10, respectivement de l'image 10' transmises par ces capteurs 21, 22. Ces deux images 10 et 10' correspondent à la même scène capturée au même instant. Ces images ne sont pas nécessairement dans le même format et peuvent donc être de résolutions différentes. Par exemple l'image 10 de la caméra 21 pourrait être de 800x400x3 pixels, le chiffre 3 correspondant aux trois couches R, G, et B d'une image couleur, alors que l'image 10' du capteur LiDAR pourrait être de 200x120x3 unités. Les images 10 de type caméra en entrée du premier réseau neuronal 1 et en sortie du second réseau neuronal 1' sont identiques. Il en va de même pour les deux autres images 10' de type LiDAR qui seront également être identiques. Chaque réseau neuronal 1, 1' est formé de deux sous-réseaux neuronaux qui sont identifiés par les numéros de référence 1a et 1b pour le premier réseau neuronal 1, et par les numéros de référence 1a' et 1b' pour le second réseau neuronal 1'. Ces sous-réseaux peuvent être comparables à ceux illustrés à la Fig. 1b. Les sous-réseaux neuronaux 1a et 1a' sont typiquement implémentés dans un premier encodeur E1, respectivement dans un second encodeur E2. Les sous-réseaux neuronaux 1b et 1b' sont quant à eux typiquement implémentés dans un premier décodeur D1, respectivement dans un second décodeur D2. Pour cette raison, on parlera de premier et second sous-réseaux d'encodage 1a, 1a' et de premier et second sous-réseau de décodage 1b, 1b'. Les encodeurs E1 et E2 ont pour but d'encoder les images 10, 10' respectives, alors que les décodeurs D1 et D2 ont pour but de décoder les images encodées. Or, au lieu que le décodeur D1 retrouve l'image 10 à partir du résultat de l'encodage de cette image par l'encodeur E1, et que le décodeur D2 retrouve l'image 10' à partir du résultat de l'encodage de cette image par l'encodeur E2 (comme cela pourrait être logiquement le cas selon les flèches croisées illustrées en traits interrompu à la Fig. 4), les premier et second sous-réseaux neuronaux de décodage 1b et 1b' apparaissent comme s'ils étaient croisés ou intervertis. Pour obtenir l'image 10' de type LiDAR en sortie du premier sous-réseau neuronal de décodage 1b à partir de l'image 10 de type caméra et, à l'inverse, pour obtenir l'image 10 de type caméra en sortie du second sous-réseau neuronal de décodage 1b' à partir de l'image 10' de type LiDAR, une fusion de la première matrice de données 18, obtenue en sortie du premier encodeur E1, et de la seconde matrice de données 18', obtenue en sortie du second encodeur E2, est réalisée par une unité de fusion FU. Les données issues de cette unité de fusion FU sont des données dites fusionnée 19 qui servent de données d'entrée aux premier et second décodeurs D1, D2. Or, comme le premier sous-réseau neuronal 1b du premier décodeur D1 est spécifiquement entraîné pour obtenir l'image 10' de type LiDAR à partir des données fusionnées 19 et que le second sous-réseau neuronal 1b' du second décodeur D2 est spécifiquement entraîné pour obtenir l'image 10 de type caméra à partir des mêmes données fusionnées 19, il en résulte que les sorties des deux décodeurs D1, D2 en phase d'apprentissage sont différentes. La Fig. 5 est une illustration schématique de la méthode de traitement de données de la présente invention. En comparant les Figs. 4 et 5, on remarque que les moitiés gauches de ces figures, à savoir les première données 11 et seconde donnée 11' en entrées des premier et second encodeurs E1, E2 ainsi que l'unité de fusion FU, demeurent identiques. Par conséquent les sous-réseaux neuronaux 1a, 1a' ainsi que la fusion des première et seconde matrices de données 18, 18' sont entraînés conformément à la phase d'entraînement illustrée à la Fig. 4. En revanche, la méthode schématisée à la Fig. 5 fait apparaitre au moins un troisième sous-réseau neuronal 1c, en l'occurrence une pluralité de sous-réseaux neuronaux de décodage 1c. Chacun de ces sous-réseaux neuronaux de décodage 1c est configuré pour effectuer une tâche à réaliser, préférentiellement au moins une tâche à réaliser. De façon générale, on mentionnera que la méthode de la présente invention porte sur une méthode de traitement de données 11, 11' reçues d'au moins deux capteurs 21, 22 configurés pour délivrer des données de types différents et préférentiellement pour être embarqués dans un véhicule, notamment un véhicule automobile. Cette méthode comporte les étapes suivantes : La première étape est une étape d'acquisition simultanée, par le premier capteur 21 et par le second capteur 22, respectivement des premières données 11 et des secondes données 11' d'une scène environnante à un instant donné. Ces données 11, 11' sont donc des données qui modélisent, de manières différentes, une scène qui se trouve dans les environs des capteurs 21, 22. Cette méthode comprend en outre deux étapes de transformation des données reçues par ces capteurs. La première étape de transformation concerne la transformation des premières données 11 au moyen du premier sous-réseau neuronal d'encodage 1a qui est configuré pour obtenir la première matrice de données 18 (matrice de sortie du premier sous-réseau 1a). Ce premier sous-réseau neuronal d'encodage 1a fait partie du premier réseau neuronal 1 entraîné (Fig. 4), à savoir configuré, pour obtenir les secondes données 11' à partir des premières données 11, comme illustré à la Fig. 4. La seconde étape de transformation concerne la transformation des secondes données 11' au moyen du second sous-réseau neuronal d'encodage 1a' qui est configuré pour obtenir la seconde matrice de données 18' (matrice de sortie du second sous-réseau 1a'). Ce second sous-réseau neuronal d'encodage 1a' fait partie du second réseau neuronal 1' entraîné (Fig. 4), à savoir configuré, pour obtenir les premières données 11 à partir des secondes données 11', comme illustré à la Fig. 4. Avantageusement, les première et seconde étapes de transformation peuvent être exécutées en parallèle, c'est-à-dire simultanément étant donné que les images 10 et 10', desquelles sont respectivement issues les premières données 11 et secondes données 11', sont également prises simultanément. Les deux sous-réseaux neuronaux d'encodage 1a, 1a' convergent vers une couche ou un niveau commun de neurones duquel est ensuite effectuée l'opération de fusion de la première matrice de données 18 et de la seconde matrice de données 18' pour obtenir des données fusionnées 19. Les données fusionnées 19 sont ensuite traitées par au moins un troisième sous-réseau neuronal de décodage 1c configuré pour effectuer au moins une tâche à réaliser. Ainsi, chaque troisième sous-réseau neuronal de décodage 1c peut être configuré pour effectuer une tâche tel que détecter un piéton, un obstacle, une signalisation routière, une ligne de marquage au sol, ou encore classifier ou effectuer une segmentation sémantique d'objets ou d'une partie d'objets. Chaque troisième sous-réseau neuronal 1c peut typiquement être implémenté dans un décodeur D1, D2, … Dn, comme illustré à la Fig. 5. Ces décodeurs sont entraînés à effectuer leur tâches T1, T2, … Tn respectives de la même ou de façon similaire à celle dont les décodeurs de la Fig. 4 ont été entraînés, notamment de façon supervisée par une présence humaine. Avantageusement, les sous-réseaux neuronaux de décodage 1c peuvent effectuer leurs tâches non seulement en parallèles, c'est-à-dire simultanément, mais également de manière dissociée des sous-réseaux neuronaux d'encodage 1a, 1a'. Dans un mode de réalisation de l'invention, les premier et second sous-réseaux, de préférence d'encodage 1a, 1a', possèdent chacun une architecture (ou structure) formée typiquement de 10 à 15 couches successives de traitement, de préférence de traitement unidirectionnel. Ces couches successives 3, 4, 5 (Fig. 1a) sont disposées d'amont en aval, conformément au flux de traitement des données qui est effectué au sein du sous-réseau par le biais des synapses 6. De préférence, chaque couche aval comprend un nombre croissant de canaux ou filtres 14 ("feature maps"), par rapport à la couche adjacente amont. De préférence, chaque couche 3, 4, 5 de traitement est composée des opérations suivantes : - une opération de convolution C, - une opération de rectification de valeurs R, et - une opération de sous-échantillonnage S. Dans un mode de réalisation de l'invention, le troisième sous-réseau de décodage 1c possède une architecture symétrique à l'architecture d'au moins un des premiers et seconds sous-réseaux d'encodage 1a, 1a'. Une telle architecture symétrique est illustrée en exemple à la Fig. 1b. Dans un autre mode de réalisation, au moins une des premières et secondes données 11, 11' subit une étape de densification. Une telle densification peut par exemple être effectuée préalablement à l'étape de transformation de ces données et être obtenue par interpolation de données. De préférence encore, cette densification est appliquée aux données de type LiDAR qui se présentent nativement sous la forme d'un nuage de points 3D clairsemés dans l'espace. Ces données de type LiDAR sont de préférence projetées, dans un système de repère propre aux données de type caméra, sous forme d'image 2D, ceci afin de favoriser l'utilisation subséquente d'une architecture à convolution 2D. Les données de type LiDAR relatives au nuage de points correspondent typiquement aux coordonnées 3D de ces points dans l'espace. Dans un mode de réalisation préféré, les première et seconde matrices de données 18, 18', obtenues en sortie des sous-réseaux d'encodage 1a, 1a' respectifs, sont des matrice à une dimension, à savoir des vecteurs. De préférence encore, ces vecteurs ou matrices unidimensionnelles constituent chacune une couche de sortie 18 (Fig. 2) pourvue par exemple de 1024 canaux (ou "feature maps"). A titre comparatif, les premières couches ou couches d'entrée 3 de ces sous-réseau comprennent de préférence 64 canaux. Dans les couches successives, chaque canal implémente un noyau de convolution de champ récepteur décroissant ou constant, partant typiquement de 11x11 unités pour la première couche 3, et arrivant à 1x1 unité pour la dernière couche, à savoir la couche de sortie 5. L'empiètement est de préférence inférieur à 2 unités à travers les différentes couches. L'opération de sous-échantillonnage S ("pooling") utilise de préférence une fenêtre constante de 3x3 unités, avec un empiètement de préférence inférieur à 2 unités à travers les différentes couches successives. Dans un mode de réalisation préféré de l'invention, les premières données 11 sont issues d'un capteur optique 21, à savoir délivrée par un capteur optique configuré pour obtenir des images bidimensionnelles. Les secondes données 11' sont quant à elles issues d'un dispositif de mesure laser 22 configuré pour obtenir des nuages de points tridimensionnels. Les secondes données 11' sont de préférence des données prétraitées en images 2D de manière à les rendre compatibles avec les premières données 11 de type image bidimensionnelle avant de les présenter en entrées aux réseaux neuronaux. Dans le cas où les secondes données 11' de type LiDAR n'étaient pas prétraitées, une adaptation des sous-réseaux encodeurs et décodeurs permettrait toutefois le traitement de la dimension spatiale supplémentaire. Une telle adaptation pourraient alors correspondre à des réseaux neuronaux de type "PointConv" ( Wu, Qi, & Fuxin (2019) PointConv: Deep Convolutional Networks on 3D Point Clouds, CVPR ). De préférence, les étapes de transformation et de fusion sont des étapes préalablement entraînées par auto-supervision, à savoir sans nécessiter de présence humaine. En revanche, l'étape de traitement des données fusionnées 19 est de préférence une étape entraînée par supervision humaine, à savoir sous contrôle humain. De préférence, l'algorithme d'apprentissage appliqué aux réseaux neuronaux 1, 1' de la Fig. 4, ou à certains sous-réseaux neuronaux de ces réseaux, est de préférence un algorithme supervisé de type descente de gradient, tel que l'algorithme ADAM ( Kingma & Ba 2015 Adam: A Method for Stochastic Optimization. Proceedings of the International Conference for Learning Representations, San Diego ICLR 2015 ). La fonction de coût utilisée par un tel réseau (Fig. 4) est de préférence de type MSE standard : MSE = moyenne i ∈ batch (|| y i – x i || 2 ), où y i est obtenu par concaténation des deux données de sortie de réseau sur présentation des premières et secondes données d'entrée de type caméra et LiDAR x i d'une base d’apprentissage. Les notions de descente de gradient et de fonction de coût servent notamment à l'ajustement des poids des neurones et sont connues de l'homme du métier. Les réseaux neuronaux sont avantageusement entraînés sur une base de données volumineuse. L'acquisition de ces données peut se faire par une campagne de roulage avec un véhicule équipé de capteurs de type caméra et LiDAR, mais elle pourrait également être combinée avec ou être remplacée par un entraînement de réseau neuronal sur une base de données de type caméra/LiDAR telle que la base KITTI ( Geiger, Lenz, & Urtasun. Are we ready for autonomous driving? the kitti vision benchmark suite. In Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 ). De préférence, la base d'apprentissage comporte plusieurs dizaines de milliers de couples images caméra/LiDAR provenant de dizaines de séquences de roulage différentes. A titre d'exemple, le temps d'entraînement pour 60'000 images d'un format RGB 1242x375 pixels est de l'ordre de 50 heures avec une carte graphique puissante (10GB/s de débit binaire). Cet entraînement est de préférence effectué hors-ligne. Une fois entraîné, les réseaux de neurones de la Fig. 4 sont capables de traiter une trentaine d'images par seconde sur le même support hardware. Ces ordres de grandeurs devraient être sensiblement inférieurs pour un format cible de 800x480x3 pixels. Pour ce qui est des troisièmes sous-réseaux neuronaux de décodage 1c implémentés dans les décodeurs D1, D2, … Dn de la Fig. 5, ils sont de préférence entraînés de la même manière par un algorithme supervisé de type descente de gradient, tel que l'algorithme ADAM. Dans un mode de réalisation préféré, ces sous-réseaux neuronaux sont de type perceptrons multicouches, doté de fonctions d'activation ReLU. Un neurone dotée d'une telle fonction d'activation s'active uniquement si les contributions activatrices l'emportent sur les contributions inhibitrices. De plus, son niveau d'activation correspond à la différence entre les contributions activatrices et inhibitrices toutes deux apportées sous forme d'intensité de signaux véhiculés par les synapses. La fonction de coût utilisée par un tel réseau (Fig. 5) est de préférence de type "cross-entropy" : MSE = moyenne i ∈ batch (t i ln(y i ) +(1-t i )ln(1-y i )), où y i est les données de sortie de réseau pour les premières et secondes données d'entrée de type caméra et LiDAR x i d'une base d’apprentissage, et t i est la cible de l'apprentissage pour ces entrées. Selon la tâche à réaliser (T1, T2, … Tn), t i consistera en une étiquette de classe différente. En fonction des différentes tâches à effectuer, le ou les décodeurs D1, D2, … Dn correspondants sont alors activés. A noter que ces décodeurs pourraient également être réalisés, par exemple, par machines à supports de vecteurs. On notera encore que l'invention n'est pas limitée à l'utilisation de capteurs de types caméra et LiDAR et que d'autres types de capteurs (par exemple capteurs audio ou infrarouge) pourraient être utilisés en variante. Dans un second aspect, l'invention porte sur un dispositif de traitement de données reçues d'au moins deux capteurs 21, 22 configurés pour délivrer des données de types différents. Comme illustré sur la Fig. 3, ce dispositif comprend un module de traitement 25 de ces données et, typiquement, une interface de sortie 26 délivrant les résultats obtenus par le module de traitement 25. Ce dernier est configuré pour mettre en œuvre la méthode selon l'un quelconque des modes de réalisation de la méthode précitée ou selon l'une quelconque combinaison possible de ces modes de réalisation. De préférence, ce dispositif de traitement de données est en outre configuré pour être embarqué dans un véhicule, par exemple un véhicule automobile. Dans un autre aspect l'invention pourrait également porter sur un système 20 de traitement de données reçues d'au moins deux capteurs 21, 22 configurés pour délivrer des données de types différents. Comme illustré sur la Fig. 3, ce système 20 comprend un premier capteur 21, un second capteur 22, ainsi que le dispositif de traitement précité. Dans un autre aspect, l'invention pourrait également porter sur un véhicule, en particulier un véhicule automobile, comprenant le système 20 de traitement de données précité. Dans un dernier aspect, l'invention porte encore sur un véhicule, en particulier un véhicule automobile, comprenant le dispositif de traitement faisant l'objet du second aspect de l'invention.. Méthode de traitement de données (11, 11') reçues d'au moins deux capteurs (21, 22) configurés pour délivrer des données de types différents comportant les étapes suivantes : - acquisition simultanée, par un premier capteur (21) et un second capteur (22), respectivement de premières données (11) et de secondes données (11') d'une scène environnante à un instant donné, - transformation des premières données (11) au moyen d'un premier sous-réseau neuronal d'encodage (1a) configuré pour obtenir une première matrice de données (18), ledit premier sous réseau neuronal d'encodage (1a) faisant partie d'un premier réseau neuronal (1) entraîné pour obtenir lesdites secondes données (11') à partir desdites premières données (11), - transformation des secondes données (11') au moyen d'un second sous-réseau neuronal d'encodage (1a') configuré pour obtenir une seconde matrice de données (18'), ledit second sous réseau neuronal d'encodage (1a') faisant partie d'un second réseau neuronal (1') entraîné pour obtenir lesdites premières données (11) à partir desdites secondes données (11'), - fusion de la première matrice de données (18) et de la seconde matrice de données (18') pour obtenir des données fusionnées (19), - traitement desdites données fusionnées (19) par au moins un troisième sous-réseau neuronal de décodage (1c) configuré pour effectuer au moins une tâche (T1, T2, Tn) à réaliser. Méthode selon la revendication 1, caractérisée en ce que lesdits premier et second sous-réseaux neuronaux d'encodage (1a, 1a') possèdent chacun une architecture formée de 10 à 15 couches (3, 4, 5) successives de traitement unidirectionnel disposées d'amont en aval, chaque couche aval comprenant un nombre égal ou croissant de canaux par rapport à la couche adjacente amont. Méthode selon la revendication 2, caractérisée en ce que chaque couche (3, 4, 5) de traitement est composée des opérations suivantes : - une opération de convolution (C), - une opération de rectification de valeurs (R), et - une opération de sous-échantillonnage (S). Méthode selon l'une des revendications 2 ou 3, caractérisée en ce que le troisième sous-réseau de décodage (1c) possède une architecture symétrique à l'architecture d'au moins un desdits premier et second sous-réseau d'encodage (1a, 1a'). Méthode selon l'une des revendications précédentes, caractérisée en ce qu'au moins une desdites premières et secondes données (11, 11') subit une étape de densification par interpolation de données. Méthode selon l'une des revendications précédentes, caractérisée en ce que lesdites première et seconde matrices de données (18, 18') sont des matrices à une dimension. Méthode selon l'une des revendications précédentes, caractérisée en ce que lesdites premières données (11) sont issues d'un capteur optique (21) configuré pour obtenir des images bidimensionnelles et lesdites secondes données (11') sont issues d'un dispositif de mesure laser (22) configuré pour obtenir des nuages de points tridimensionnels. Méthode selon l'une des revendications précédentes, caractérisée en ce que lesdites étapes de transformation et de fusion sont des étapes préalablement entraînées par auto-supervision et en ce que l'étape de traitement des données fusionnées (19) est une étape préalablement entraînée par supervision humaine. Dispositif de traitement de données reçues d'au moins deux capteurs (21, 22) configurés pour délivrer des données (11, 11') de types différents, comprenant un module de traitement (25) desdites données (11, 11') configuré pour mettre en œuvre la méthode selon l'une des revendications 1 à 7. Véhicule, comprenant un dispositif selon la revendication 9.