Brevet FR3117299A1 — publié le 20220610

L’invention a pour objet un procédé de contrôle d’un système d’éclairage intérieur (11) d’un véhicule automobile (H), caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes : (E1) Détection d’une sortie de tunnel (T) en aval du véhicule automobile ; (E2) Estimation d’une position (Lat,Lon) du véhicule automobile et transmission de la position estimée à un système de collecte de données (3) équipé d’un réseau de capteurs sans-fil (32); (E3) Réception du système de collecte de données, en réponse à ladite transmission de la position estimée, d’au moins une donnée (UV, r) relative à la luminosité ambiante au niveau de ladite position estimée; (E4) Prédiction d’une situation d’éblouissement en fonction de ladite donnée reçue ; (E52) Contrôle du système d’éclairage intérieur en fonction de ladite situation d’éblouissement prédite. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 1 Procédé de contrôle d’un système d’éclairage intérieur d’un véhicule automobile L’invention concerne le domaine de l’éclairage intérieur d’un véhicule automobile. Plus particulièrement, l’invention a pour objet un procédé d’adaptation de l’éclairage intérieur d’un véhicule automobile permettant d’accommoder la vision du conducteur suite à un changement brusque de luminosité. Il a été constaté que lorsqu’un véhicule automobile circule dans un tunnel puis sort de ce tunnel dans des conditions diurnes, il se produit une brusque augmentation de luminosité dans l’habitacle du véhicule, générant une gêne pour le conducteur. Cette gêne peut être particulièrement problématique en fonction de la luminosité ambiante en sortie du tunnel et notamment en fonction des conditions météorologiques. Cette gêne peut s’expliquer par un phénomène de dilatation de la pupille de l’œil, sous des conditions de faible luminosité, afin de capter un maximum de lumière ou, au contraire de fermeture de la pupille, sous des conditions de forte luminosité. Lorsque la luminosité augmente brusquement, comme c’est le cas lorsque le véhicule sort du tunnel et est exposé à une forte luminosité ambiante, la pupille se referme pour contrôler le flux de lumière capté par l’œil et permettre de nouveau au conducteur de distinguer la scène de route. Ce changement nécessite un temps de latence, pendant lequel le conducteur est ébloui, et qui peut être variable en fonction du profil du conducteur et notamment de son âge, et qui peut être critique puisqu’il vient s’ajouter au temps de réaction du conducteur. Il existe ainsi un besoin pour une solution permettant de diminuer la gêne d’un conducteur d’un véhicule automobile lorsqu’il quitte un tunnel pour être exposé brusquement à un changement de luminosité important. L’invention se place dans ce contexte, et vise à répondre à ce besoin. A ces fins, l’invention a pour objet un procédé de contrôle d’un système d’éclairage intérieur d’un véhicule automobile, caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes : Détection d’une sortie de tunnel en aval du véhicule automobile ; Estimation d’une position du véhicule automobile et transmission de la position estimée à un système de collecte de données équipé d’un réseau de capteurs sans-fil; Réception du système de collecte de données, en réponse à ladite transmission de la position estimée, d’au moins une donnée relative à la luminosité ambiante au niveau de ladite position estimée; Prédiction d’une situation d’éblouissement en fonction de ladite donnée reçue ; Contrôle du système d’éclairage intérieur en fonction de ladite situation d’éblouissement prédite. On comprend que l’invention tire parti du fait qu’il est désormais possible d’équiper un véhicule automobile de moyens de communication sans-fil lui permettant de transmettre et de recevoir des données d’un autre véhicule ou d’une infrastructure. Ce type de communication, dénommée V2X, permet ainsi à un véhicule connecté de recevoir des données relatives à la luminosité ambiante au niveau de sa position, laquelle est sensiblement proche de la sortie du tunnel. Cette luminosité ambiante sera mesurée par un capteur du réseau de capteurs sans-fil situé dans une zone englobant cette position. Il est alors possible de prédire si les conditions de luminosité en sortie du tunnel sont telles qu’il existe un risque d’éblouissement pour le conducteur. S’il existe effectivement un risque d’éblouissement, ou que, en d’autres termes, une situation d’éblouissement est effectivement prédite, il est alors possible de moduler l’éclairage intérieur de façon à provoquer une fermeture des pupilles du conducteur de façon anticipée, en amont de la sortie du tunnel. De la sorte, les pupilles seront suffisamment fermées lorsque le véhicule sortira du tunnel et que la luminosité dans l’habitacle augmentera de façon brusque en conséquence, de sorte que la gêne que subira le conducteur sera diminuée. Avantageusement, le véhicule est équipé d’une caméra, et l’étape de détection de sortie de tunnel est mise en œuvre au moyen d’un algorithme de traitement des images acquises par ladite caméra. Par exemple, un calculateur de la caméra pourra détecter, dans une image acquise par la caméra, un contour en forme de voute définissant une frontière entre deux zones de pixels présentant entre elles une différence de luminosité. Avantageusement, le véhicule automobile pourra être équipé d’un système de navigation, la position du véhicule automobile étant estimée au moyen dudit système de navigation. Dans un mode de réalisation de l’invention, le véhicule automobile est équipé d’un système de communication sans-fil et le système de collecte de données comporte un serveur apte à collecter des données émises par les capteurs du réseau de capteurs sans-fils. Le cas échéant, le système de communication sans-fil du véhicule automobile peut être apte à communiquer avec ledit serveur via un réseau de communication comportant une pluralité de réseaux locaux de communication. Ces réseaux locaux de communication forment un maillage d’un territoire, par exemple d’un territoire urbain dans le cadre d’une ville connectée (également appelée ville intelligente ou smart city). Il pourra par exemple s’agir indifféremment de réseaux de type LTE (de l’anglais « Long Term Evolution », également connus sous l’appellation 4G et 5G). Dans cet exemple, chaque réseau local peut comporter une ou plusieurs stations de base, notamment de type eNodeB (de l’anglais « evolved Node B», couramment utilisée pour le réseau 4G). Cette station permet d'accéder au réseau 4G également appelé eUTRAN (de l’anglais « evolved Universal Terrestrial Radio Access Network »). Cette station de base réalise donc une passerelle entre le système de communication sans-fil du véhicule automobile et le serveur de collecte de données, qui correspond ainsi à l'infrastructure à laquelle le véhicule souhaite échanger des données. Avantageusement, le système de collecte de données transmet, en réponse à la position estimée qu’il reçoit, une valeur estimative de l’ensoleillement local au niveau de la position estimée. De préférence, le réseau de capteurs sans-fil pourra comporter une pluralité de capteurs, distincts ou identiques, répartis sur un territoire donné de façon à pouvoir mesurer chacun une valeur estimative de l’ensoleillement local au niveau d’une zone de ce territoire. Par exemple, le réseau de capteurs sans-fil pourra comporter un pyranomètre apte à mesurer une valeur relative à l’indice UV au niveau de la position estimée. Le cas échéant, cette valeur relative à l’indice UV est la valeur estimative transmise au véhicule automobile. De façon alternative ou cumulative, le réseau de capteurs sans-fil pourra comporter un capteur apte à acquérir des données météorologiques au niveau de la position estimée, notamment une nébulosité ou une opacité, ou tout autre type de données relatives à l’ensoleillement local. Il pourra par exemple s’agir d’un capteur équipé d’une cellule photovoltaïque, d’une station météorologique, ou d’un célomètre. De façon alternative ou cumulative, le réseau de capteurs sans-fil pourra comporter un capteur d’un autre véhicule automobile, par situé en aval du véhicule automobile mettant en œuvre l’invention et notamment situé après ladite sortie de tunnel, apte à acquérir des données relatives à l’ensoleillement local. Le cas échéant, lesdites données pourront être transmises directement au système de communication sans-fil du véhicule automobile, au travers d’une communication de type véhicule à véhicule (également appelé « V2V »), ou en variante, transiter par un serveur apte à collecter des données émises par les capteurs du réseau de capteurs sans-fils. Si on le souhaite, la prédiction d’une situation d’éblouissement pourra être réalisée en fonction de ladite donnée reçue et de l’heure et/ou du jour auquel la position du véhicule automobile a été estimée. Par exemple, un contrôleur du système d’éclairage intérieur pourra déterminer un angle d’incidence des rayons solaires en sortie du tunnel à l’instant de la détection de la sortie de tunnel, notamment en fonction de la hauteur du soleil à l’instant de la détection de la sortie de tunnel. Cette hauteur pourra par exemple être obtenue par le contrôleur, au moyen de l’heure et du jour auquel la position du véhicule automobile a été estimée, en interrogeant, au moyen du système de communication sans-fil, une base de données décrivant la hauteur du soleil en fonction de l’heure et du jour. Si on le souhaite, la prédiction d’une situation d’éblouissement pourra être réalisée en fonction d’une distance entre le véhicule, à l’instant de la détection de la sortie de tunnel, et la sortie du tunnel, déterminée par exemple par un calculateur de la caméra. Si on le souhaite, la prédiction d’une situation d’éblouissement pourra être réalisée en fonction de paramètres du véhicule automobile susceptibles d’avoir une influence sur l’exposition du conducteur à la lumière extérieure, et notamment en fonction des dimensions du pare-brise du véhicule automobile, de la forme du pare-brise, de la distance séparant le siège du conducteur au pare-brise et/ou de l’assiette du véhicule automobile. Dans un mode de réalisation de l’invention, l’étape de prédiction peut être mise en œuvre par un algorithme d’apprentissage automatique. Par exemple, l’algorithme d’apprentissage automatique pourra être entrainé à prédire si la luminosité ambiante en sortie du tunnel est suffisante pour entrainer un éblouissement du conducteur du véhicule automobile, en fonction de ladite donnée reçue. Dans un exemple non limitatif de l’invention, l’algorithme d’apprentissage automatique pourra être un arbre de décision construit au moyen d’un ensemble de données d’apprentissage. Dans cet exemple non limitatif, l’arbre de décision pourra être un arbre de décision obtenu au moyen d’un algorithme d’entrainement supervisé de type ID3 (de l’anglais «Iterative Dichotomiser 3 ») appliqué sur un ensemble de données d’apprentissage comprenant une pluralité d’échantillons acquis au préalable. Chaque échantillon comprend plusieurs attributs déterminés au moment de l’acquisition de cet échantillon, dont un indice UV, acquis par un capteur du réseau de capteurs sans-fil, au niveau de la position estimée du véhicule au moment de l’acquisition ; une distance entre le véhicule et la sortie d’un tunnel à l’instant d’acquisition ; la vitesse du véhicule à l’instant d’acquisition ; et l’angle des rayons solaires en sortie du tunnel à l’instant d’acquisition ; ainsi qu’une étiquette indiquant si le conducteur a été ébloui ou non en sortie du tunnel. Selon cet algorithme, l’arbre de décision sera construit, de façon récursive, en sélectionnant à chaque étape de la récursion l’attribut pour lequel le gain d’entropie, estimé sur l’ensemble de données d’apprentissage employé à cette étape, est maximum, puis en partitionnant cet ensemble de données d’apprentissage en au moins deux sous-ensembles à l’aide de l’attribut sélectionné, et en répétant ces étapes sur chacun des sous-ensembles, ledit attribué sélectionné formant un nœud de l’arbre de décision, une feuille de l’arbre étant atteinte, et la récursion s’achevant, lorsque tous les échantillons d’un sous-ensemble obtenu à l’issue d’une partition présentent une même étiquette. L’arbre de décision ainsi construit contiendra un ensemble de branches reliées par des nœuds et menant à des feuilles permettant de prédire, à partir d’une instance comportant l’indice UV au niveau de la position estimée du véhicule, reçu du système de collecte de données ; d’une distance entre le véhicule et la sortie d’un tunnel ; de la vitesse du véhicule; et d’une estimation de l’angle des rayons solaires en sortie du tunnel; si le conducteur risque d’être ébloui ou non en sortie du tunnel. Le parcours de l’arbre de décision, en fonction des valeurs de ces attributs, permet ainsi de parvenir à une feuille, laquelle permet d’aboutir à une conclusion sur l’existence d’un risque d’éblouissement du conducteur en sortie de tunnel. Si on le souhaite, l’algorithme d’apprentissage automatique pourra être une foret aléatoire (également nommée en anglais « Random Forest Classifier »), construit au moyen d’un ensemble de données d’apprentissage. Par exemple, chaque échantillon de l’ensemble de données d’apprentissage pourra comprendre plusieurs attributs déterminés au moment de l’acquisition de cet échantillon, dont un indice UV, acquis par un capteur du réseau de capteurs sans-fil, au niveau de la position estimée du véhicule au moment de l’acquisition ; une distance entre le véhicule et la sortie d’un tunnel à l’instant d’acquisition ; la vitesse du véhicule à l’instant d’acquisition ; et l’angle des rayons solaires en sortie du tunnel à l’instant d’acquisition ; ainsi que les dimensions du pare-brise du véhicule automobile, la forme du pare-brise, la distance séparant le siège du conducteur au pare-brise et de l’assiette du véhicule automobile, et une étiquette indiquant si le conducteur a été ébloui ou non en sortie du tunnel. Le cas échéant, un premier arbre de décision sera construit au moyen d’un algorithme d’entrainement supervisé de type ID3 pour pouvoir prédire un état d’exposition du conducteur à la lumière extérieure, à partir des attributs relatifs au pare-brise et à l’assiette du véhicule, puis un deuxième arbre de décision sera construit au moyen d’un algorithme d’entrainement supervisé de type ID3 pour pouvoir prédire si le conducteur sera ébloui ou non en sortie du tunnel, à partir des attributs relatifs à l’ensoleillement en sortie du tunnel et l’état d’exposition du conducteur à la lumière extérieure. Dans un exemple, le système d’éclairage intérieur est apte à émettre un faisceau lumineux dans l’habitacle du véhicule automobile dont l’intensité lumineuse est contrôlable. De préférence, l’intensité lumineuse pourra être contrôlée, en fonction de ladite donnée reçue, pour être supérieure à une intensité lumineuse nominale susceptible d’être émise par le système d’éclairage intérieur, pendant tout le déplacement du véhicule automobile vers la sortie du tunnel. De façon alternative ou cumulative, le système d’éclairage est apte à émettre un faisceau lumineux dans l’habitacle du véhicule automobile dont la couleur est contrôlable. Le cas échéant, ladite couleur peut être contrôlée, en fonction de ladite donnée reçue, pendant tout le déplacement du véhicule automobile vers la sortie du tunnel. De façon alternative ou cumulative, le système d’éclairage comporte une pluralité de modules lumineux agencés en différents endroits de l’habitacle, chaque module lumineux étant susceptible d’émettre un faisceau lumineux élémentaire dans l’habitacle du véhicule automobile. Le cas échéant, chaque module lumineux peut être contrôlé sélectivement en fonction de ladite donnée reçue, pendant tout le déplacement du véhicule automobile vers la sortie du tunnel. Par exemple, chaque module lumineux pourra être sélectivement activé ou désactivé en fonction de sa position dans l’habitacle, au fur et à mesure que le véhicule automobile se rapproche de la sortie du tunnel. Avantageusement, l’étape de contrôle du système d’éclairage intérieur comporte une sous-étape de contrôle de l’intensité lumineuse d’un faisceau lumineux émis par le système d’éclairage intérieur selon une loi de contrôle croissante. Le cas échéant, l’étape de détection d’une sortie de tunnel en aval du véhicule automobile peut comporter une étape de d’estimation d’une durée de sortie de tunnel, la loi de contrôle croissante étant déterminée en fonction de ladite durée de sortie du tunnel. Par exemple, l’étape d’estimation de la durée de sortie de tunnel peut comporter une estimation de la distance entre le véhicule et la sortie du tunnel par un calculateur de la caméra, la durée de sortie de tunnel étant estimée en fonction de cette distance et de la vitesse du véhicule automobile. Avantageusement, la loi de contrôle croissante peut présenter une rampe croissante vers une intensité maximale, la rampe étant définie de sorte que cette intensité maximale soit atteinte lorsque le véhicule automobile atteint la sortie du tunnel. Si on le souhaite, l’intensité maximale pourra être prédéterminée. En variante, l’étape contrôle du système d’éclairage intérieur pourra comporter une sous-étape de sélection d’une valeur de l’intensité maximale en fonction de ladite donnée relative à la luminosité ambiante au niveau de ladite position estimée, et notamment en fonction d’un indice UV et/ou d’un angle des rayons solaires en sortie du tunnel. Dans un exemple, ladite intensité maximale pourra être déterminée, à l’issue du parcours de l’arbre de décision, en fonction de la feuille à laquelle le contrôleur parviendra à partir des valeurs de attributs de l’instance fournie en entrée de l’arbre de décision. L’invention a également pour objet un véhicule automobile comportant un système d’éclairage intérieur, caractérisé en ce qu’il est agencé pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention. D’autres avantages et caractéristiques de la présente invention sont maintenant décrits à l’aide d’exemples uniquement illustratifs et nullement limitatifs de la portée de l’invention, et à partir des dessins annexés, dessins sur lesquels les différentes figures représentent : représente, schématiquement et partiellement, un procédé de contrôle d’un système d’éclairage intérieur d’un véhicule automobile selon un mode de réalisation de l’invention ; représente, schématiquement et partiellement, une vue de l’intérieur d’un véhicule automobile lorsque le procédé de la est mis en œuvre ; représente, schématiquement et partiellement, une vue de dessus d’une scène de route lorsque le procédé de la est mis en œuvre ; représente, schématiquement et partiellement, un système de collecte de données équipé d’un réseau de capteurs sans-fil, employé par le procédé de la ; et représente, schématiquement et partiellement, un arbre de décision employé par le procédé de la . Dans la description qui suit, les éléments identiques, par structure ou par fonction, apparaissant sur différentes figures conservent, sauf précision contraire, les mêmes références. On a représenté en un procédé de contrôle d’un système d’éclairage intérieur d’un véhicule automobile selon un mode de réalisation de l’invention. Ce procédé sera décrit en liaison avec les et qui représentent respectivement une vue de l’intérieur d’un véhicule automobile H équipé d’un système d’éclairage intérieur 11, contrôlé à l’aide du procédé de la , une vue de dessus la scène de route sur laquelle circule le véhicule H de la . Le véhicule H est équipé d’un système de capteurs 12 comprenant une caméra dotée d’un calculateur et agencée pour acquérir des images de la route en aval du véhicule H, ainsi que d’un système de navigation 13 et d’un système de communication sans-fil 14. Comme montré en , le système d’éclairage intérieur 11 comporte un contrôleur central 2 et une pluralité de modules lumineux 11 j , répartis en différents points de l’habitacle du véhicule automobile 1. Dans l’exemple décrit, le système 1 comporte trois modules lumineux 11 1 , 11 2 et 11 3 agencés sur un tableau de bord du véhicule H et deux modules lumineux latéraux 11 4 et 11 5 agencés chacun sur une portière du véhicule H. Chacun des modules lumineux 11 j peut comporter une structure identique, ou une structure distincte. Dans l’exemple décrit, chaque module lumineux 11 j comporte une source lumineuse (non représentée) comprenant trois puces émettrices de lumière à semi-conducteur agencées au voisinage les unes des autres, chacune apte à émettre un faisceau lumineux de couleur respectivement rouge, verte et bleue. Chaque module lumineux 11 j comporte également un dispositif optique permettant de collecter, mettre en forme et projeter dans l’habitacle le faisceau lumineux émis par la source lumineuse de ce module lumineux. Par exemple, les modules lumineux 11 1 , 11 2 et 11 3 pourront comporter un guide de lumière tandis que les modules lumineux latéraux 11 4 et 11 5 pourront comporter un écran. Chaque module lumineux 11 j peut comporter un contrôleur intégré apte à contrôler les puces de sa source lumineuse, en fonction d’une instruction d’émission reçue du contrôleur central 2, pour que cette source lumineuse émette un faisceau lumineux conforme à une consigne contenue dans cette instruction. En variante, on pourra envisager que le contrôleur central 2 contrôle directement les puces de chacune des sources lumineuses. On comprend ainsi que chaque module lumineux 11 j est susceptible d’émettre, dans l’habitacle, un faisceau lumineux présentant une intensité lumineux et une couleur contrôlables par le contrôleur central 2. En outre, le contrôleur central 2 peut fixer un mode d’émission de chaque module lumineux 11 j , à savoir un mode d’émission continu ou un mode d’émission clignotant. Dans une étape E1, le système de capteurs 12 du véhicule H détecte une sortie d’un tunnel T sur la route sur laquelle circule le véhicule H. Plus précisément, dans une étape E11 de l’exemple décrit, le calculateur de la caméra du système de capteurs 12 détecte, au moyen d’algorithmes de traitement d’une image acquise par cette caméra, un contour en forme de voute délimitant deux zones dont les luminosités sont différentes. Il est à relever que le calculateur estime une distance d séparant le véhicule H, à l’instant de la détection, de la sortie du tunnel T. Par ailleurs, dans une étape E12, le calculateur détermine une durée de sortie de tunnel ΔT, à partir de la distance d et de la vitesse v du véhicule H. Dans une étape E2, le système de navigation 13 du véhicule H détermine une position du véhicule H, par exemple sous la forme de coordonnées GPS Lat et Lon. Ces coordonnées Lat,Lon sont transmises, via le système de communication sans-fil 14, à un serveur 31, distant du véhicule H. A cet effet, le système de communication sans-fil 14 et le serveur 31 peuvent communiquer au moyen d’un réseau de communication de type véhicule à infrastructure, ou V2X. Comme montré en , le territoire dans lequel circule le véhicule H comporte une pluralité de stations de base ENB définissant des cellules auquel le système de communication sans-fil peut se connecter lors de son déplacement. Chaque cellule peut ainsi définir un réseau local de communication sans-fil permettant l’accès à un cœur de réseau auquel est connecté le serveur 31, l’ensemble formant un réseau de communication. Dans l’exemple décrit, le réseau de communication peut être un réseau de communication de type LTE (conforme aux standard 4G et/ou 5G). Chaque station de base ENB définit ainsi une passerelle entre le système de communication sans-fil 14 et le serveur 31. Il est à relever que le serveur 31 fait partie d’un système de collecte de données 3 équipé d’un réseau de capteurs sans-fil 32 répartis sur le territoire sur lequel circule le véhicule H. Chacun des capteurs 32 est apte à mesurer une valeur estimative de l’ensoleillement local au niveau de ce capteur 32 et à transmettre cette valeur au serveur 31. Les capteurs pourront être identiques ou pourront être distincts les uns des autres, l’ensemble des valeurs transmises au serveur 31 pouvant ainsi être des valeurs homogènes ou hétérogènes. Chaque capteur 32 pourra ainsi être, indifféremment, un pyranomètre apte à mesurer une valeur relative à l’indice UV au niveau de la position de ce capteur, un célomètre ou un autre capteur d’une station météorologique apte à mesurer une nébulosité ou une opacité au niveau de la position de cette station ou encore un photomètre ou un luxmètre apte à mesurer une luminance reçue ou un éclairement au niveau de la position de ce capteur. Lorsque le système de communication sans-fil 14 transmet la position Lat,Lon au serveur 31, le serveur 31 récupère la dernière valeur estimative de l’ensoleillement local mesurée par le capteur 32 le plus proche de cette position Lat,Lon. On pourra envisager que ce capteur 32 mesure différents types de valeurs estimatives de l’ensoleillement local, auquel cas le serveur 31 récupère l’ensemble de ces valeurs. De même, on pourra envisager que le serveur 31 récupère les dernières valeurs estimatives de l’ensoleillement local mesurées par différents capteurs 32 situés dans une zone de dimensions données centrées sur cette position Lat,Lon. Dans l’exemple décrit, le serveur 31 récupère la dernière valeur estimative de l’indice UV mesurée par le capteur 32 le plus proche de cette position Lat,Lon et transmet cette valeur UV au système de communication sans-fil 14, qui la reçoit dans une étape E3. Cette valeur UV est transmise au contrôleur 2 du système d’éclairage intérieur 11. Dans une étape E4, le contrôleur 2 détermine un angle d’incidence r des rayons solaires en sortie du tunnel T à l’instant de la détection de la sortie de tunnel. A ces fins, le contrôleur 2 interroge, au moyen du système de communication sans-fil 14, une base de données externe pour obtenir la hauteur du soleil en fonction de l’heure et du jour à cet instant de détection, puis détermine l’angle r à partir de cette hauteur du soleil et de la position Lat,Lon du véhicule automobile. Puis, dans l’étape E4, le contrôleur 2 prédit s’il y a un risque d’éblouissement en sortie du tunnel T, à partir de la valeur UV, de la distance d, de la vitesse v et de l’angle r. Dans l’exemple décrit, cette prédiction est réalisée par un algorithme d’apprentissage automatique, entrainé au préalable à prédire si la luminosité ambiante en sortie du tunnel est suffisante pour entrainer un éblouissement du conducteur du véhicule automobile, en fonction de ladite donnée reçue. Plus précisément, l’algorithme d’apprentissage automatique est un arbre de décision comme représenté en , construit au moyen d’un ensemble de données d’apprentissage. A titre non limitatif, l’arbre de décision de la a été construit obtenu au moyen d’un algorithme d’entrainement supervisé de type ID3 appliqué sur un ensemble de données d’apprentissage comprenant une pluralité d’échantillons, chacun acquis au préalable par un véhicule automobile lors de la détection d’un tunnel par une caméra de ce véhicule, et comprenant des attributs d’indice UV, de distance d, de vitesse v, et d’angle r, obtenus de manière similaire à celle de l’invention; ainsi qu’une étiquette indiquant si le conducteur du véhicule a été ébloui ou non en sortie du tunnel. L’arbre de décision de la a ainsi été construit, de façon récursive, en sélectionnant, à chaque étape de la récursion, l’attribut UV, d, v ou r, pour lequel le gain d’entropie est maximum, puis en partitionnant l’ensemble de données d’apprentissage en au moins deux sous-ensembles à l’aide de l’attribut sélectionné, et en répétant ces étapes sur chacun des sous-ensembles. Les seuils utilisés lors de cette construction et identifiés dans la sont des exemples particuliers, étendu entendu que d’autres seuils pourront être envisagés. Pour la construction de cet arbre, il a été considéré qu’une feuille terminale de l’arbre été atteinte lorsque tous les échantillons d’un sous-ensemble obtenu à l’issue d’une partition présentent une même étiquette. Lors de l’opération de prédiction de l’étape E4, on constate ainsi que, l’arbre de décision de la qui a été construit, opère un premier test sur l’indice UV. Si l’indice UV est inférieur à un seuil de 6, il est prédit qu’il n’y a pas de risque d’éblouissement pour le conducteur en sortie de tunnel (feuille « NE »). Dans le cas contraire, l’arbre opère un deuxième test sur la distance d. Si cette distance d est supérieure ou égale à un seuil de 80 mètres, il n’y a pas de raison de mettre en œuvre un contrôle particulier du système d’éclairage intérieur 11 (feuille « NA »). Dans le cas contraire, il existe bien un risque d’éblouissement. Ainsi, à l’issue de l’étape E4, si le contrôleur 2 prédit un risque d’éblouissement pour le conducteur en sortie du tunnel, il contrôle, dans une étape E51, le système d’éclairage intérieur 11 pour l’émission, dans l’habitacle, d’un faisceau lumineux dont l’intensité lumineuse est déterminée en fonction d’une loi de contrôle L I (ΔT). Cette loi de contrôle est déterminée d’une part, en fonction de la durée de sortie de tunnel ΔT déterminée à l’étape E12, et d’autre part, en fonction de la feuille auquel aboutit le parcours de l’arbre de la . Plus précisément, dans l’arbre décrit, si la distance d est inférieure au seuil de 80 mètre, l’arbre opère un troisième test sur la vitesse v. Dans le cas où la vitesse v est inférieure ou égale à 50 km/h, le contrôleur 2 sélectionne une loi de contrôle L 1 définissant une intensité maximale de 200 cd/m² (feuille « L 1 »). Si la distance v est supérieur au seuil de 50 km/h, l’arbre opère un quatrième test sur l’angle r. Dans le cas où l’angle r est supérieur ou égal à 20°, le contrôleur 2 sélectionne une loi de contrôle L 2 définissant une intensité maximale de 300 cd/m² (feuille « L 2 »). Dans le cas contraire, le contrôleur 2 sélectionne une loi de contrôle L 3 définissant une intensité maximale dont la valeur est proportionnelle à la valeur de l’angle r (feuille « L 3 ») Quelle que soit la loi de contrôle sélectionnée, cette loi de contrôle L I (ΔT) est une loi définissant la valeur de de la luminance du faisceau lumineux devant être émis par le système d’éclairage intérieur en fonction du temps restant avant que le véhicule automobile quitte le tunnel, cette valeur étant croissante avec ce temps restant. La loi de contrôle présente ainsi une rampe croissante depuis l’intensité nominale du faisceau lumineux susceptible d’être émis par le système d’éclairage intérieur, qui est donc l’intensité de ce faisceau lumineux lorsque la sortie du tunnel a été détectée, vers l’intensité maximale de la loi de contrôle sélectionnée, qui sera donc celle du faisceau lumineux lorsque le véhicule aura atteint la sortie du tunnel. Cette loi de contrôle L I (ΔT) est ainsi appliquée uniformément à chacun des modules lumineux 11 j du système d’éclairage intérieur 11. De façon alternative, on pourra envisager qu’une loi de contrôle spécifique soit définie pour chacun des modules lumineux 11 j , par exemple en fonction de la position du module lumineux dans l’habitacle et/ou en fonction du profil du conducteur, cette loi de contrôle définissant une consigne d’intensité lumineux et/ou une consigne de couleur et/ou un mode d’émission du faisceau lumineux devant être émis par ce module lumineux au cours du déplacement du véhicule. Il va de soi que l’exemple de la n’est qu’un exemple particulier d’arbre de décision obtenu au moyen d’un entrainement supervisé basé sur un jeu de données d’apprentissage particulier, étant entendu qu’un autre jeu de données, l’utilisation d’autres seuils , voire d’attributs additionnels (comme la forme ou les dimensions du pare-brise du véhicule, la distance du siège du conducteur au pare-brise et/ou l’assiette du véhicule) pourront aboutir à la construction d’un autre arbre de décision. De même, il pourra être envisagé d’autres types d’algorithmes d’entrainement supervisé, ou non supervisé, permettant de prédire s’il existe un risque d’éblouissement en sortie du tunnel T, et le cas échéant de définir une loi de contrôle du système d’éclairage intérieur 11 en fonction de ce risque. La description qui précède explique clairement comment l'invention permet d'atteindre les objectifs qu'elle s'est fixée, à savoir diminuer la gêne d’un conducteur d’un véhicule automobile lorsqu’il quitte un tunnel pour être exposé brusquement à un changement de luminosité important, en proposant un procédé de contrôle d’un système d’éclairage intérieur du véhicule permettant, à l’aide d’une information obtenue par un capteur extérieur au véhicule, d’estimer s’il existe un risque d’éblouissement en sortie du tunnel et le cas échéant, de moduler l’éclairage intérieur de façon à provoquer une fermeture des pupilles du conducteur de façon anticipée, en amont de la sortie du tunnel. En tout état de cause, l'invention ne saurait se limiter aux modes de réalisation spécifiquement décrits dans ce document, et s'étend en particulier à tous moyens équivalents et à toute combinaison techniquement opérante de ces moyens. Procédé de contrôle d’un système d’éclairage intérieur (11) d’un véhicule automobile (H), caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes : (E1) Détection d’une sortie de tunnel (T) en aval du véhicule automobile ; (E2) Estimation d’une position (Lat,Lon) du véhicule automobile et transmission de la position estimée à un système de collecte de données (3) équipé d’un réseau de capteurs sans-fil (32); (E3) Réception du système de collecte de données, en réponse à ladite transmission de la position estimée, d’au moins une donnée (UV, r) relative à la luminosité ambiante au niveau de ladite position estimée; (E4) Prédiction d’une situation d’éblouissement en fonction de ladite donnée reçue ; (E52) Contrôle du système d’éclairage intérieur en fonction de ladite situation d’éblouissement prédite. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le véhicule (H) est équipé d’une caméra (12), et dans lequel l’étape (E1) de détection de sortie de tunnel est mise en œuvre au moyen d’un algorithme de traitement des images acquises par ladite caméra. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le véhicule automobile (H) est équipé d’un système de navigation (13) et dans lequel la position (Lat,Lon) du véhicule automobile est estimée au moyen dudit système de navigation. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le véhicule automobile (H) est équipé d’un système de communication sans-fil (14) et dans lequel le système de collecte de données (3) comporte un serveur (31) apte à collecter des données émises par les capteurs (32) du réseau de capteurs sans-fils et dans lequel le système de communication sans-fil du véhicule automobile est apte à communiquer avec ledit serveur via un réseau de communication comportant une pluralité de réseaux locaux de communication (ENB). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le système de collecte de données (3) transmet, en réponse à la position (Lat,Lon) estimée qu’il reçoit, une valeur estimative de l’ensoleillement local (UV, r) au niveau de la position estimée. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l’étape de prédiction (E4) est mise en œuvre par un algorithme d’apprentissage automatique. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape de contrôle (E52) du système d’éclairage intérieur (11) comporte une sous-étape de contrôle de l’intensité lumineuse d’un faisceau lumineux émis par le système d’éclairage intérieur selon une loi de contrôle croissante (L i (ΔT)). Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l’étape de détection (E1) d’une sortie de tunnel en aval du véhicule automobile comporte une étape (E12) de d’estimation d’une durée de sortie de tunnel (ΔT) et dans lequel la loi de contrôle croissante (L i (ΔT)) est déterminée en fonction de ladite durée de sortie du tunnel. Véhicule automobile (H) comportant un système d’éclairage intérieur (11), caractérisé en ce qu’il est agencé pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications précédentes.