Brevet FR3124300A1 — publié le 20221223

La présente invention concerne un procédé et dispositif de détermination de zone d’attente de prise en charge de client par un véhicule taxi. Le procédé obtient (10), à partir d’au moins un dispositif embarqué du véhicule taxi, une donnée trajet relative à un trajet effectué par le véhicule taxi à partir d’une zone d’attente de prise en charge de client où le véhicule taxi stationnait avant d’effectuer le trajet, jusqu’à un lieu de destination demandé par un client pris en charge ; détermine (20) une zone d’attente de prise en charge de client à partir d’un modèle de classification par apprentissage alimenté en entrée par la donnée trajet obtenue ; déplace (30) le véhicule taxi jusqu’à la zone d’attente de prise en charge de client déterminée ; et met à jour (40) le modèle de classification par apprentissage à partir de la donnée trajet obtenue. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de détermination de zone d’attente de prise en charge de client par un véhicule taxi. La présente invention concerne des procédés et dispositifs de contrôle d’un véhicule, notamment un véhicule autonome, et plus particulièrement un procédé et dispositif de détermination de zone d’attente de prise en charge de client par un véhicule taxi. La présente invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé, 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 et un véhicule comprenant un dispositif de détermination d’une zone d’attente de prise en charge de client. Arrière-plan technologique Un véhicule taxi est un véhicule qui est destiné à être utilisé comme taxi, c’est-à-dire au transport de client d’un lieu de départ à un lieu de destination. Lorsqu’il est en attente de prise en charge d’un client, un véhicule taxi est stationné dans une zone dite zone d’attente de prise en charge de client. Une zone d’attente de prise en charge de client peut être n’importe quel lieu accessible par un véhicule. Certains véhicules taxi sont dits autonomes car ils sont équipés de système(s) d’aide à la conduite avancée, dit(s) ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System »). Les systèmes ADAS sont classés en fonction de différents niveaux d’autonomie d’un véhicule. Par exemple, le classement établi par la SAE (de l’anglais Society of Automotive Engineers ) est composé de six différents niveaux, qui vont de la conduite qui nécessite l’intervention totale du conducteur à la conduite 100% automatisée. Le niveau 0 nécessite la surveillance totale de tous les aspects de la conduite ; Le niveau 1 offre une aide à la conduite qui permet un contrôle de direction ou d’accélération et décélération ; Le niveau 2 permet une automatisation partielle avec un ou plusieurs systèmes d’aide à la conduite qui contrôlent aussi bien les fonctions de direction que d’accélération et de décélération ; Le niveau 3 permet le contrôle de tous les aspects de la conduite dynamique, mais nécessite l’intervention du conducteur de manière appropriée lorsqu’il lui est demandé d’intervenir ; Le niveau 4 permet le contrôle de tous les aspects de la conduite dynamique, même quand le conducteur ne réagit pas de manière appropriée ; et Le niveau 5 permet le contrôle en tout temps de tous les aspects de la conduite dynamique par un être humain, et ce, pour toutes les conditions routières. Les systèmes ADAS les plus communément mis en place dans les véhicules actuels permettent le maintien sur une voie de circulation (LKA, de l’anglais « Lane Keeping Assist »), le déclenchement d’alerte lors de changement de voie involontaire (LDW de l’anglais « Lane Departure Warning »), le déclenchement d’alerte de collision imminente (FCA de l’anglais « Forward Collision Assist »). On peut aussi citer les systèmes d’assistance de maintien du véhicule dans une voie de circulation (LPA de l’anglais « Lane Positioning Assist »), les systèmes semi-automatiques de changement de voie de circulation (SALC de l’anglais « Semi Automatic Lane Change »), les systèmes d’aide au freinage antiblocage (ABS de l’allemand « Antoblockiertsystem »), les systèmes d’assistance au freinage d’urgence (AEBC de l’anglais « Advances Emergency Braking »), les systèmes de correction électronique de trajectoire (ESP de l’anglais Electronic Stability Program en anglais) ou encore les régulateurs de vitesse adaptatifs (ACC de l’anglais « Adaptive Cruise Control »). Un tel véhicule taxi autonome comprend également un dispositif d’aide à la navigation chargé de déterminer un trajet entre une zone d’attente de prise en charge de client où le véhicule taxi est stationné en attente d’une nouvelle prise en charge, et un lieu de prise en charge d’un client, et un trajet entre le lieu de prise charge du client et un lieu de destination qui a été demandé par le client. Le lieu de prise en charge du client et le lieu de destination peuvent être fournis par un dispositif débarqué du véhicule taxi telle qu’un application installée sur un dispositif mobile de type téléphone intelligent (en anglais « smartphone »). Lorsque le véhicule taxi ne reçoit pas d’ordre de se rendre vers un lieu de prise en charge d’un client ou lorsqu’il vient de terminer une course, il rejoint une zone d’attente de prise en charge de client particulièrement propice à de nouvelles prises en charge tels qu’une gare, un aéroport ou une station de taxi. L’attente dans ces zones peut s’avérer extrêmement long, parfois plusieurs heures, ce qui peut nuire à la rentabilité de cette activité commerciale. Par ailleurs, une zone d’attente de prise en charge de client peut être éloignée du lieu de prise en charge d’un nouveau client. Le coût de prise en charge de ce client et le temps d’attente de ce client avant d’être pris en charge peuvent s’avérer parfois extrêmement longs en particulier lorsque les conditions de circulation ne sont pas favorables pour le véhicule taxi pour rejoindre ce lieu de prise en charge. Le chauffeur de taxi peut ainsi perdre des courses pour ces raisons. La présente invention a notamment pour but de répondre aux inconvénients suscités. Un objet de la présente invention est de déterminer de manière adaptative une zone d’attente de prise en charge de client par un véhicule taxi. Un autre objet de la présente invention est de rationaliser les coûts et les temps d’attente de prise en charge de client par un véhicule taxi. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de détermination de zone d’attente de prise en charge de client par un véhicule taxi, ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur. Le procédé comprend une étape d’obtention, à partir d’au moins un dispositif embarqué du véhicule taxi, d’une donnée trajet relative à un trajet effectué par le véhicule taxi à partir d’une zone d’attente de prise en charge de client où le véhicule taxi stationnait avant d’effectuer le trajet, jusqu’à un lieu de destination demandé par un client pris en charge ; une étape de détermination d’une zone d’attente de prise en charge de client à partir d’un modèle de classification par apprentissage alimenté en entrée par la donnée trajet obtenue ; une étape de déplacement du véhicule taxi jusqu’à la zone d’attente de prise en charge de client déterminée ; et une étape de mise à jour du modèle de classification par apprentissage à partir de la donnée trajet obtenue. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le procédé comporte en outre une étape de mémorisation d’au moins une donnée trajet pendant une période de temps, et le modèle de classification est mis à jour à partir de ladite au moins une donnée trajet mémorisée pendant ladite période de temps. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le modèle de classification est un réseau de neurones mémorisé dans une mémoire ou une base de données du véhicule taxi, et les étapes de détermination d’une zone d’attente de prise en charge de client et de mise à jour du modèle de classification sont mises en œuvre par au moins un calculateur du véhicule taxi. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le modèle de classification est un réseau de neurones mémorisé dans une mémoire ou une base de données d’un dispositif débarqué du véhicule taxi, le véhicule taxi émet au moins une donnée trajet à destination du dispositif débarqué, le dispositif débarqué met en œuvre les étapes de détermination d’une zone d’attente de prise en charge de client et de mise à jour du modèle de classification et émet, à destination du véhicule taxi, une information représentative d’une zone d’attente de prise en charge déterminée à partir du modèle de classification. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, la donnée trajet relative à un trajet effectué représente l’une des informations suivantes ou toute combinaison d’au moins deux informations suivantes : - une information représentative de conditions de circulation le long du trajet effectué ; - une information représentation d’une date du trajet effectué ; - une information représentative d’une heure de départ du trajet effectué ; - une information représentative d’une heure d’arrivée du trajet effectué ; - une information représentative d’une adresse de prise en charge du client pris en charge ; - une information représentative d’une adresse du lieu de destination demandé par le client pris en charge ; - une information représentative d’une identité du client pris en charge. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, au moins une commande est envoyée à au moins un calculateur embarqué du véhicule taxi pour que le véhicule taxi se déplace jusqu’à la zone d’attente de prise en charge de client déterminée, ledit au moins un calculateur assurant une ou plusieurs fonctions incluant une gestion d’aide à la conduite avancée et/ou une navigation assistée. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de détermination de zone d’attente de prise en charge de client par un véhicule taxi, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, notamment autonome, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, 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. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne 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 la présente invention. 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. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible 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 la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. 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. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 3 annexées, sur lesquelles : illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détermination de zone d’attente de prise en charge de client par un véhicule taxi, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement une cellule à mémoire court terme et long terme selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; et illustre schématiquement un dispositif de détermination de zone d’attente de prise en charge de client par un véhicule taxi selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de détermination de zone d’attente de prise en charge de client par un véhicule taxi vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 3. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. La présente invention porte sur un procédé de détermination de zone d’attente de prise en charge de client par un véhicule taxi. Une donnée dite donnée trajet est obtenue. La donnée trajet est relative à un trajet effectué par le véhicule taxi à partir d’une zone d’attente de prise en charge de client où le véhicule taxi stationnait avant d’effectuer le trajet, jusqu’à un lieu de destination demandé par un client pris en charge. La donnée trajet est donc relative au trajet effectué par le véhicule taxi pour aller de la zone d’attente de prise en charge où il stationnait jusqu’à un lieu de prise en charge du client et du trajet effectué entre ce lieu de prise en charge du client et le lieu de destination demandé par le client. Une nouvelle zone d’attente de prise en charge est alors déterminée à partir d’un modèle de classification par apprentissage alimenté en entrée par la donnée trajet obtenue. Le véhicule taxi se déplace jusqu’à cette nouvelle zone d’attente de prise en charge déterminée, et le modèle de classification par apprentissage est mis à jour à partir de la donnée trajet obtenue. La présente invention permet d’adapter la zone d’attente de prise en charge d’un véhicule taxi en fonction de trajets que ce véhicule a effectués. Cette adaptation est mise en œuvre par un modèle de classification par apprentissage qui est prend en entrée des données trajet qui peuvent refléter des habitudes de clients réguliers, de leurs trajets habituels, de plages horaires où ces trajets sont habituellement effectués, d’adresses de lieux de prise en charge de client et/ou de destination fréquentes. Le modèle de classification par apprentissage se met à jour au fur et à mesure que des trajets sont effectués par le véhicule taxi et il détermine une zone d’attente de prise en charge de client optimale dans le sens où une zone d’attente de prise en charge de client est déterminée pour minimiser des coûts des trajets de prise en charge futures et pour limiter les temps d’attente de ces prises en charge futures. La gestion du véhicule taxi ou d’une flotte de véhicules taxi est alors rationalisée tant au niveau économique qu’environnemental en déplaçant le véhicule taxi vers ces zones d’attente de prise en charge de client optimales et en stationnant ce véhicule taxi dans ces zones en attente de nouvelles prises en charge de client. illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détermination d’une zone d’attente de prise en charge de client par un véhicule taxi, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; Dans une étape 10, une donnée trajet est obtenue, à partir d’au moins un dispositif embarqué du véhicule taxi. La donnée trajet est relative à un trajet effectué par le véhicule taxi à partir d’une zone d’attente de prise en charge de client où le véhicule taxi stationnait avant d’effectuer le trajet, jusqu’à un lieu de destination demandé par un client pris en charge. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, la donnée trajet relative à un trajet effectué représente l’une des informations suivantes ou toute combinaison d’au moins deux informations suivantes : une information représentative de conditions de circulation le long du trajet effectué ; une information représentative d’une date du trajet effectué ; une information représentative d’une heure de départ du trajet effectué, une information représentative d’une heure d’arrivée du trajet effectué ; une information représentative d’une adresse de prise en charge de client ; une information représentative d’une adresse du lieu de destination demandé par le client pris en charge ; une information représentative d’une identité du client pris en charge. Cette liste d’informations n’est pas exhaustive. Une donnée trajet peut alors être représentée par une séquence S d’au moins deux informations qui peut s’exprimer, par exemple, par : Cet exemple de séquence S reflète ce que pourrait être une séquence lorsque l’ensembles des informations sont utilisées pour la mise à jour du modèle de classification. Cet exemple n’est pas limitatif et toute autre combinaison d’informations peut être utilisées pour former un autre exemple de séquence S. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, des conditions de circulation le long du trajet effectué, sont obtenues à partir d’un dispositif débarqué du véhicule taxi et communiquant avec un dispositif embarqué du véhicule taxi via un réseau de communication. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, une date d’un trajet effectué, une heure de départ d’un trajet effectué et une heure d’arrivée d’un trajet effectué sont obtenues à partir d’un calendrier et une horloge mis en œuvre par au moins un calculateur embarqué du véhicule taxi. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, une adresse de prise en charge d’un client pris en charge et/ou une adresse d’un lieu de destination demandé par un client pris en charge sont obtenues à partir d’un système de navigation embarqué du véhicule taxi. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, au moins une information de la séquence d’informations représentant une donnée trajet est obtenue par saisie informatique à partir d’une partie graphique d’une interface utilisateur tel qu’un écran tactile ou un clavier. Ladite interface utilisateur fait partie d’un programme mis en œuvre par au moins un processeur du véhicule taxi ou d’un dispositif mobile en communication avec un dispositif embarqué du véhicule taxi. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, au moins une information de la séquence d’informations représentant une donnée trajet est obtenue à partir d’une application logicielle installée sur un dispositif mobile en communication avec un dispositif embarqué du véhicule taxi. Le dispositif mobile peut être, par exemple, un ordinateur portable, une tablette ou un téléphone, par exemple de type intelligent (en anglais « smartphone »). Dans une étape 20, une zone d’attente de prise en charge de client, dite zone ZPEC, est déterminée à partir d’un modèle de classification par apprentissage alimenté en entrée par la donnée trajet obtenue. Par exemple, une zone ZPEC peut indiquer un lieu public ou privé ou un quartier d’une ville ou un site naturel remarquable. Le modèle de classification peut fournir une zone ZPEC selon des conditions de circulation le long de trajets effectués, pour des plages horaires pendant lesquelles des trajets ont été effectués, selon des dates de trajets effectués, selon des adresses de lieux de prise en charge de client et/ou de lieux de destinations et/ou selon des identités de clients pris en charge. Selon une variante, le modèle de classification par apprentissage est alimenté en entrée par la donnée trajet obtenue et par une information représentative d’une localisation d’au moins une station de recharge électrique pour véhicule. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, une information représentative d’une localisation d’au moins une station de recharge électrique pour véhicule est obtenue à partir d’un dispositif débarqué du véhicule taxi et communiquant avec un dispositif embarqué du véhicule taxi via un réseau de communication. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, une information représentative d’une localisation d’au moins une station de recharge électrique pour véhicule est obtenue à d’un dispositif embarqué du véhicule taxi tel qu’un système de navigation utilisant une cartographie. Dans une étape 30, le véhicule taxi se déplace jusqu’à la zone ZPEC déterminée. Par exemple, une zone ZPEC, obtenue en sortie du modèle de classification est représentée par une information représentative de coordonnées géographiques obtenues par un système de positionnement par satellites de type GPS (de l’anglais « Global Positionning System, en français système de positionnement global). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, lorsqu’une une zone ZPEC est déterminée à l’étape 20, l’information représentative d’une zone ZPEC alimente un système de navigation qui détermine alors les coordonnées géographiques de la zone ZPEC. Les coordonnées géographiques obtenues sont alors portées à la connaissance du chauffeur du véhicule taxi qui déplace alors le véhicule taxi jusqu’à la zone ZPEC déterminée. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, lorsqu’une une zone ZPEC est déterminée à l’étape 20, au moins une commande peut être envoyée à au moins un calculateur embarqué du véhicule taxi pour que le véhicule taxi se déplace jusqu’à la zone ZPEC, ledit au moins un calculateur assurant une ou plusieurs fonctions telles que par exemple la gestion de l’aide à la conduite avancée (système ADAS) éventuellement combinées avec une navigation assistée (système d’aide à la navigation). Dans une étape 40, le modèle de classification par apprentissage est mis à jour à partir de la donnée trajet obtenue. Selon une variante, le modèle de classification par apprentissage est mis à jour à partir de la donnée trajet obtenue et, éventuellement, à partir de l’information représentative d’une localisation d’au moins une station de recharge électrique pour véhicule. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le modèle de classification par apprentissage est un réseau de neurones. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le réseau de neurones est de type LSTM (Long Short Term Memory) ( Sepp Hochreiter et Jürgen Schmidhuber, Long short-term memory". Neural Computation. 9 (8): 1735 1780.doi:10.1162/neco.1997.9.8. 1735. PMID 9377276 ). Un réseau de neurones de type LSTM est constitué de cellules (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement. La sortie d'une cellule est une combinaison non linéaire de ses entrées. Le réseau de neurones de type LSTM selon la présente invention est prévu pour déterminer une zone ZPEC. illustre schématiquement une cellule à mémoire court terme et long terme selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. L'idée associée à un réseau de neurones à mémoire court terme et long terme est que chaque cellule est liée à deux états internes ; l’un dit état caché ( ) et l’autre dit état de la cellule ( ) qui joue le rôle de mémoire. Le passage d’un état d’entrée d’une cellule à un instant temporel (t-1) à un état de sortie à un instant temporel suivant t se fait par transfert à gain constant et égal à 1. De cette façon les erreurs se propagent aux pas antérieurs (jusqu'à 1 000 étapes dans le passé) sans phénomène de disparition de gradient. L'état de la cellule peut être modifié à travers une porte qui autorise ou bloque la mise à jour (input gate ). De même une porte contrôle si l'état de cellule est communiqué en sortie de la cellule (output gate ). Les cellules peuvent aussi utiliser une porte permettant la remise à zéro de l'état de la cellule (forget gate ). Selon un exemple, en considérant les valeurs initiales suivantes : et , et en considérant une fonction d’activation de ces cellules de type sigmoïde et tangente hyperbolique , les états des portes de remise à zéro, de sortie et de mise à jour ainsi que les états caché, de la cellule et de sortie sont donnés par : dans lesquelles o est un opérateur symbolisant le produit matriciel de Hadamard (produit terme à terme) et , , , sont des poids (paramètres) et sont des valeurs de décalages (paramètres). En variante, d’autres fonctions peuvent être utilisées. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le réseau de neurones est un réseau de type « séquence à séquence » (en anglais « sequence-to-sequence ») : l’entrée de ce réseau de neurones est alimentée par une séquence S représentative d’une donnée trajet , et, éventuellement, par une information représentative d’une localisation d’au moins une station de recharge électrique pour véhicule. Par ailleurs, la sortie de ce réseau de neurones est une séquence d’au moins une information relative à une zone ZPEC déterminée par le réseau de neurones en fonction de la séquence S en entrée. Le modèle de classification peut fournir en sortie une seule information relative à zone ZPEC. Il peut aussi fournir une séquence d’informations, chaque information étant relative à zone ZPEC. La zone ZPEC retenue à l’étape 20 peut être celle qui est la plus proche en distance du véhicule taxi. Lors de l’étape 40 (phase d’apprentissage), le réseau de neurones apprend à déterminer une zone ZPEC en étant mis à jour à partir de séquences S en entrée représentatives de donnée trajet , et, éventuellement, d’informations représentatives de localisations de stations de recharge électrique pour véhicule. Ainsi, au fur et à mesure que le réseau de neurones est mis à jour à partir de nouvelles séquences S en entrée, la détermination de la zone ZPEC s’affine de manière à déterminer une zone ZPEC optimale dans le sens où cette zone minimise les coûts des trajets de prises en charge futures et limite les temps d’attente de prises en charge futures en fonction de conditions de circulation le long de trajets effectués, de plages horaires pendant lesquelles des trajets ont été effectués, des dates de trajets effectués, des adresses de lieux de prise en charge de client et/ou de lieux de destinations et/ou d’identités de clients pris en charge. Par ailleurs, lorsqu’une information représentative d’une localisation d’au moins une station de recharge électrique pour véhicule est aussi prise en compte lors de la mise à jour du réseau de neurones, la détermination de la zone ZPEC s’affine de manière à tenir compte des ressources énergétiques du véhicule taxi et sa possibilité de pouvoir rallier la zone ZPEC déterminée. Un algorithme d’apprentissage classique de réseau de neurones est utilisé pour l’apprentissage. Le principe de cet algorithme d’apprentissage est que le réseau de neurones apprend les valeurs des paramètres (poids) des cellules par rétropropagation du gradient de l’erreur c’est-à-dire que l’algorithme calcule progressivement les valeurs des paramètres de manière à minimiser une fonction de coût C pour chacune des cellules à mémoire court terme et long terme en partant des sorties du réseau de neurones. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, la fonction de coût C est une combinaison linéaire pondérée d’une fonction d’évaluation F1 d’un coût financier de prise en charge d’un client situé dans un lieu de prise en charge à partir d’une position actuelle du véhicule taxi, et d’une fonction d’évaluation F2 du temps pour aller de la position actuelle du véhicule taxi au lieu de prise en charge du client. avec a et b des coefficients de pondération déterminés pour donner une importance relative aux fonctions F1 et F2 dans l’évaluation de la fonction de coût C. Par exemple, a=b=0,5. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, la fonction de coût C est donnée par : Avec c un coefficient de pondération qui peut être fonction des ressources disponibles actuelles du véhicule taxi et F3 une fonction d’évaluation de proximité d’une station de recharge électrique pour véhicule. Cette fonction de coût peut être minimisée en utilisant un algorithme classique de descente de gradient tel que l’algorithme supervisé ADAM de descente de gradient ( Kingma & Ba (2015) Adam: A Method for Stochastic Optimization. Proceedings of the International Conference for Learning Representations, San Diego (ICLR) ). Lors de l’étape 20 (phase d’inférence), le réseau de neurones est identique au réseau de neurones en phase d’apprentissage (étape 40) et l’entrée du réseau de neurones est alimentée par une séquence S représentative d’une donnée obtenue à l’étape 10, et, éventuellement une information représentative d’une localisation d’au moins une station de recharge électrique pour véhicule. Le réseau de neurones est alors capable de déterminer une zone ZPEC en fonction d’une séquence S (et éventuellement une information représentative d’une localisation d’au moins une station de recharge électrique pour véhicule) en entrée même si cette séquence (ou cette information représentative d’une localisation d’au moins une station de recharge électrique pour véhicule) n’a pas été utilisée lors de l’apprentissage du réseau de neurones. Selon une variante, le réseau de neurones de type LSTM comporte une seule cellule et n’utilise en entrée que des coordonnées de boîtes englobantes. En variante, le réseau de neurones de type LSTM comporte plusieurs cellules. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, dans une étape 50, la donnée trajet est mémorisée pendant une période de temps et le modèle de classification est mis à jour (étape 40) à l’issue de ladite période de temps. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le réseau de neurones est mémorisé dans une mémoire ou une base de données du véhicule taxi et les étapes 20 et 40 sont mises en œuvre par au moins un calculateur du véhicule taxi. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le réseau de neurones est mémorisé dans une mémoire ou une base de données d’un dispositif débarqué du véhicule taxi, le véhicule taxi émet au moins une donnée trajet à destination du dispositif débarqué du véhicule taxi, ledit dispositif débarqué met en œuvre les étapes 20 et 40 et émet, à destination du véhicule taxi, une information représentative d’une zone d’attente de prise en charge ZPEC déterminée à partir d’un modèle de classification. Cet exemple de réalisation est avantageux car il permet de mutualiser les données trajet obtenues suite à des trajets effectués par une flotte de véhicules taxi, et d’utiliser ces données trajet mutualisées pour mettre à jour un seul réseau de neurones accessible par l’ensemble des véhicules de la flotte. Le réseau de neurones apprend alors plus rapidement car il est confronté à un nombre plus important de données trajet comparé au nombre de données trajet obtenu par un seul véhicule taxi. La détermination de zone ZPEC est aussi améliorée car la détermination de ces zones est d’autant plus optimale que l’apprentissage du réseau de neurones est fait sur un nombre important de variations des données trajet. illustre schématiquement un dispositif de détermination de zone d’attente de prise en charge de client par un véhicule taxi selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 6 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le véhicule taxi, par exemple un calculateur. Le dispositif 6 est par exemple configuré pour la mise en œuvre d’au moins une des étapes du procédé décrit en regard de la . Des exemples d’un tel dispositif 6 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »). Les éléments du dispositif 6, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 6 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 6 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 60 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation d’au moins une des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 6. Le processeur 60 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 6 comprend en outre au moins une mémoire 61 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou une base de données et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, la mémoire 61 peut mémoriser au moins une donnée trajet obtenue pendant une période de temps. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, la mémoire 61 mémorise un réseau de neurones. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 61. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 6 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 6 est en communication avec un dispositif débarqué du véhicule taxe via un réseau de communication pour échanges des données telles que des données relatives à des conditions de circulation routière, des données trajet, des informations représentatives de zones d’attente de prise en charge de client. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 6 comprend un bloc 62 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple avec le dispositif débarqué du véhicule taxi, d’autres nœuds du réseau ad hoc. Les éléments d’interface du bloc 62 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; - interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Des données sont par exemples chargées vers le dispositif 6 via l’interface du bloc 62 en utilisant un réseau Wi-Fi® tel que selon IEEE 802.11, un réseau ITS G5 basé sur IEEE 802.11p ou un réseau mobile tel qu’un réseau 4G (ou 5G) basé sur la norme LTE (de l’anglais Long Term Evolution) définie par le consortium 3GPP notamment un réseau LTE-V2X. Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 6 comprend une interface de communication 63 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 64. L’interface de communication 63 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 64. L’interface de communication 63 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 6 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 65, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 66 et/ou d’autres périphériques 67 (système de projection) via respectivement des interfaces de sortie 68 , 69 et 70. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 6. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à des procédés qui utilisent un autre modèle de classification que les réseaux de neurones de type LSTM, tels que par exemple les modèles XGBoost ( Tianqi Chen and Carlos Guestrin. Xgboost. Proceedings of Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Aug URL http://dx.doi.org/10.1145/2939672.2939785.) ou GRU (en anglais Gated Recurrent Unit), ainsi qu’aux dispositifs configurés pour la mise en œuvre de tels procédés. Par ailleurs, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de détermination de zone d’attente de prise en charge de client par un véhicule taxi qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 6 de la . Procédé de détermination de zone d’attente de prise en charge de client par un véhicule taxi, ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur et comprenant les étapes suivantes : - obtention (10), à partir d’au moins un dispositif embarqué du véhicule taxi, d’une donnée trajet relative à un trajet effectué par le véhicule taxi à partir d’une zone d’attente de prise en charge de client où le véhicule taxi stationnait avant d’effectuer le trajet, jusqu’à un lieu de destination demandé par un client pris en charge ; - détermination (20) d’une zone d’attente de prise en charge de client à partir d’un modèle de classification par apprentissage alimenté en entrée par la donnée trajet obtenue ; - déplacement (30) du véhicule taxi jusqu’à la zone d’attente de prise en charge de client déterminée ; et - mise à jour (40) du modèle de classification par apprentissage à partir de la donnée trajet obtenue. Procédé selon la revendication 1, qui comporte en outre une étape (50) de mémorisation d’au moins une donnée trajet pendant une période de temps, et le modèle de classification est mis à jour à partir de ladite au moins une donnée trajet mémorisée pendant ladite période de temps. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le modèle de classification est un réseau de neurones mémorisé dans une mémoire ou une base de données du véhicule taxi, et les étapes de détermination (20) d’une zone d’attente de prise en charge de client et de mise à jour (40) du modèle de classification sont mises en œuvre par au moins un calculateur du véhicule taxi. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le modèle de classification est un réseau de neurones mémorisé dans une mémoire ou une base de données d’un dispositif débarqué du véhicule taxi, le véhicule taxi émet au moins une donnée trajet à destination du dispositif débarqué, le dispositif débarqué met en œuvre les étapes de détermination (20) d’une zone d’attente de prise en charge de client et de mise à jour (40) du modèle de classification et émet, à destination du véhicule taxi, une information représentative d’une zone d’attente de prise en charge déterminée à partir du modèle de classification. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la donnée trajet relative à un trajet effectué représente l’une des informations suivantes ou toute combinaison d’au moins deux informations suivantes : - une information représentative de conditions de circulation le long du trajet effectué ; - une information représentation d’une date du trajet effectué ; - une information représentative d’une heure de départ du trajet effectué ; - une information représentative d’une heure d’arrivée du trajet effectué ; - une information représentative d’une adresse de prise en charge du client pris en charge ; - une information représentative d’une adresse du lieu de destination demandé par le client pris en charge ; - une information représentative d’une identité du client pris en charge. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel au moins une commande est envoyée à au moins un calculateur embarqué du véhicule taxi pour que le véhicule taxi se déplace jusqu’à la zone d’attente de prise en charge de client déterminée, ledit au moins un calculateur assurant une ou plusieurs fonctions incluant une gestion d’aide à la conduite avancée et/ou une navigation assistée. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. 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 l’une des revendications 1 à 6. Dispositif de détermination d’une zone d’attente de prise en charge de client par un véhicule taxi, ledit dispositif comprenant une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Véhicule comprenant le dispositif selon la revendication 9.