Brevet FR3120266A1 — publié le 20220902

Système électronique d’aide au pilotage d’un drone, procédé et programme d’ordinateur associés L’invention concerne un système (10) électronique d’aide au pilotage d’un drone comprenant au moins : - un module de prédiction (12) configuré pour prédire un environnement de vol associé à une mission courante dudit drone, - un jumeau numérique (14) dudit drone, - un calculateur (16) configuré pour prédire un comportement de vol dudit drone en injectant l’environnement de vol prédit au sein dudit jumeau numérique (14), - un module d’aide au pilotage (18) configuré pour assister le pilotage dudit drone à partir du comportement de vol dudit drone prédit par le calculateur (16). Figure pour l'abrégé : Figure 1 Système électronique d’aide au pilotage d’un drone, procédé et programme d’ordinateur associés La présente invention concerne un système électronique d’aide au pilotage d’un drone. La présente invention concerne également un procédé d’aide au pilotage d’un drone, le procédé étant propre à être mis en œuvre par un système électronique d’aide au pilotage d’un drone selon la présente invention. L’invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un tel procédé d’aide au pilotage d’un drone. L’invention concerne l’aide au pilotage d’aéronef et en particulier d’un drone (UAV de l’anglais Unmanned Aerial Vehicles ) c’est-à-dire un véhicule mobile sans pilote à bord, notamment les drones, volant à grande distance du télé-pilote (de l’anglais beyond visual line of sight ), par exemple pour des vols d’inspection d’infrastructures linéaires de « grande élongation » telles que des gazoducs, des lignes électriques, des voies ferrées, des autoroutes. Les missions effectuées par des drones de petite taille en basse hauteur, au-delà de la vue du pilote, sont typiquement mais non limitées à de la surveillance terrestre ou maritime (via des caméras/radars/lidars embarqués), de la logistique (transport de colis). De tels drones sont par exemple des drones de taille moyenne, présentant une masse contrainte comprise entre 10 et 100kg, et généralement une faible motorisation pour limiter également la masse globale du drone et augmenter la durée de vol sur batterie et la portée de vol associées. De tels drones sont particulièrement sensibles aux conditions d’environnement de vol telles que les conditions météorologiques correspondant au vent, à des turbulences, au givrage, à des précipitations notamment de la grêle, à un cisaillement de vent, à des ascendances, à des tourbillons, à une limitation de la visibilité, etc. Les conditions d’environnement de vol comprennent également d’autres conditions externes comme l’état de la communication cellulaire au cours du vol, l’état des signaux de navigation satellitaires, voire la probabilité de rencontre d’autre trafic aérien. Autrement dit, les opérations aériennes mises en œuvre par de tels drones sont très sensibles à l’environnement météo, au relief terrain et aux obstacles, à la qualité des communications, et à la qualité des signaux de navigation. Face à une dégradation de telles conditions, de tels drones sont propres à se retrouver incapables d’effectuer le trajet prévu associé à une mission courante, de tenir la position, voire tout simplement de rester stables. En effet, une dégradation détectée de ces conditions se rapprochant des limites agrées de fonctionnement du drone peut conduire à interrompre sa mission courante, par exemple au moyen d’un posé d’urgence en rase campagne. De plus, lorsque non détectée ou détectée trop tard, cette dégradation peut même conduire à la perte de contrôle du drone et la création d’une situation dangereuse. Par ailleurs, de par leur principe de guidage, le pilote, n’étant pas à bord, généralement à grande distance et hors de vue du drone, ne peut se rendre compte par lui-même de la dégradation de la situation. La taille et la masse contrainte des drones ne permet pas non plus d’embarquer des équipements de surveillance de ces conditions comme par exemple le radar météo présent sur les avions de ligne. De plus, il n’existe pas de données partagées distribuées par des fournisseurs de service, ayant la granularité suffisante ou couvrant les espaces concernés tels que des espaces en basse altitude, par exemple de 0 à 150m de hauteur par rapport au sol. En effet, il existe de multiples sources accessibles dédiées à d’autres usages, tels que des usages grand public, d’agriculture, d’aviation générale et de ligne. De telles sources correspondent notamment aux données de météo nationale ou encore le site de prévision pour drone www.uavforecast.com, mais actuellement les données de ces sources présentent pour l’usage drone une résolution spatiale ou temporelle insuffisante ou des zones non couvertes. En effet, les conditions d’environnement de vol de drones à basse altitude sont moins bien « cartographiées » qu’elles ne le sont pour l’aviation traditionnelle, et nécessite des données plus locales, à savoir près du sol, près du relief réel, etc., et ce sur des cycles de mise à jour plus courts, pour des zones beaucoup plus larges que les routes et aéroports bien établis et partagés par un grand nombre d’utilisateurs de l’aviation traditionnelle. En outre, actuellement, la puissance de calcul embarquée à bord de tels drones est limitée, notamment du fait de sa contrainte de dimensionnement, et face à des conditions d’environnement de vol perturbées par rapport à une situation idéale des réactions appropriées du drone et/ou du pilote sont actuellement définies sur des seuils prudents de paramètres élémentaires, seuils déterminés au moment de la conception, mais non optimaux en conditions réelle. Autrement dit, classiquement, au niveau du drone lui-même ou de tout autre aéronef, il est généralement prévu dans les procédures de pilotage ou les programmes des systèmes automatiques de conduite du vol une logique de réaction appropriée en fonction de ces conditions externes estimées ou mesurées, mais ces réactions sont généralement obtenues par une inversion préalable, lors de la conception, du modèle de comportement du drone pour déterminer un seuil limite acceptable pour chaque paramètre externe, ce qui conduit à des simplifications non optimales. Un des buts de l’invention est de proposer un système électronique d’aide au pilotage de drone amélioré permettant d’optimiser la connaissance des conditions d’environnement de vol du drone, et la détermination de la réaction la plus appropriée pour la sécurité du vol et l’efficacité de sa mission. À cet effet, l’invention a pour objet un système électronique d’aide au pilotage d’un drone comprenant au moins : - un module de prédiction configuré pour prédire un environnement de vol associé à une mission courante dudit drone, - un jumeau numérique dudit drone, - un calculateur configuré pour prédire un comportement de vol dudit drone en injectant l’environnement de vol prédit au sein dudit jumeau numérique, - un module d’aide au pilotage configuré pour assister le pilotage dudit drone à partir du comportement de vol dudit drone prédit par le calculateur. Ainsi, la présente invention consiste à utiliser un jumeau numérique de drone pour anticiper le comportement et les conséquences pour le drone utilisé, afin d’en déduire les adaptations nécessaires ou optimales pour le plan de vol et la mission. Ce jumeau numérique, pouvant correspondre à une réplique numérique du drone stockée et/ou accessible par dans un calculateur au sol, ou à un autre aéronef, est alimenté par des prédictions circonstanciées des conditions d’environnement externes associées à la mission courante et déterminées par le module de prédiction. La présente invention propose donc par le biais d’un calculateur, qui avantageusement peut être au sol pour bénéficier de plus de puissance et d’informations externes, d’utiliser un jumeau numérique du type de drone et de prédire directement le comportement du drone en fonction de l’ensemble des paramètres internes et externes du moment prédits par le module de prédiction, afin d’en déduire, via le module d’aide au pilotage, la conséquence exacte et assister en conséquence le pilotage pour prendre la décision de pilotage la plus adaptée. Selon des modes de réalisations particuliers, le système électronique d’aide au pilotage comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - le module de prédiction est configuré pour prédire l’environnement de vol associé à une mission dudit drone par apprentissage d’un premier ensemble de données environnementales collectées au cours de vols précédents ou de campagnes de mesures au sol associés à la même mission, et utilisation d’un deuxième ensemble de données disponibles sur la mission courante ; - le premier ensemble de données environnementales collectées au cours de vols précédents ou de campagnes de mesures au sol associés à la même mission, et/ou le deuxième ensemble de données disponibles sur la mission courante, sont obtenus à partir d’au moins deux sources de données distinctes comprenant : - une première source de données environnementales accessibles en ligne ou issues de campagne de mesures au sol, et portant sur la zone géographique et le créneau temporel associés à ladite mission ; - une deuxième source de données environnementales locales fournies par au moins un capteur, embarqué sur un autre aéronef ou sur ledit drone, et/ou présent au sol sur la zone géographique et le créneau temporel associés à ladite mission ; - le module de prédiction est configuré pour prédire l’environnement de vol associé à une mission dudit drone par apprentissage d’un troisième ensemble de données, obtenu à partir d’une troisième source de données environnementales portant sur le relief et/ou les caractéristiques du terrain local de la zone géographique associée à ladite mission ; - les données environnementales accessibles en ligne ou issues de campagne de mesures au sol, comprennent des données appartenant au groupe comprenant au moins : - des données météorologiques relatives à la zone et au créneau temporel associés à ladite mission courante et/ou au cours des vols précédents ou de campagnes de mesures au sol associés à la même mission; - des données relatives aux infrastructures de communications de ladite zone associée à ladite mission courante et/ou au cours des vols précédents ou de campagnes de mesures au sol associés à la même mission ; - des données relatives au(x) système(s) de positionnement par satellites associé(s) à ladite zone de mission courante et/ou au cours des vols précédents ou de campagnes de mesures au sol associés à la même mission ; - des données relatives au trafic aérien associées à ladite mission courante et/ou au cours des vols précédents ou de campagnes de mesures au sol associés à la même mission ; - par analyse du comportement de vol dudit drone prédit par le calculateur, le module d’aide au pilotage est configuré pour déterminer une recommandation au pilote et/ou pour transmettre un ordre au pilote automatique, la recommandation et/ou l’ordre étant propre(s) à optimiser la suite du vol dudit drone ; - le calculateur et/ou le module d’aide au pilotage est embarqué à bord du drone. - le calculateur et/ou le module d’aide au pilotage est localisé au sol hors dudit drone. L’invention a également pour objet un procédé d’aide au pilotage d’un drone, le procédé étant propre à être mis en œuvre par un système électronique d’aide au pilotage d’un drone précité, le procédé comprenant les étapes suivantes : - prédiction d’un environnement de vol associé à une mission courante dudit drone, - prédiction d’un comportement de vol dudit drone en injectant l’environnement de vol prédit au sein d’un jumeau numérique dudit drone, le jumeau numérique appartenant audit système électronique, - aide au pilotage dudit drone à partir du comportement de vol dudit drone prédit par un calculateur dudit système électronique. L’invention a également pour objet un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé d’aide au pilotage d’un drone tel que défini ci-dessus. Par la suite, la référence à un programme d'ordinateur qui, lorsqu'il est exécuté, effectue l'une quelconque des instructions logicielles précitées, ne se limite pas à un programme d'application s'exécutant sur un ordinateur hôte unique. En d’autres termes, les termes programme d'ordinateur et logiciel sont utilisés par la suite dans un sens général pour faire référence à tout type de code informatique (par exemple, un logiciel d'application, un micro logiciel, un microcode, ou toute autre forme d'instruction d'ordinateur) qui peut être utilisé pour programmer un ou plusieurs processeurs pour mettre en œuvre le procédé d’aide au pilotage tel que défini ci-dessus. Ces caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins annexés, sur lesquels : - la est une représentation schématique d’un système électronique d’aide au pilotage d’un drone selon la présente invention ; - la est un organigramme d’un procédé d’aide au pilotage selon l’invention. De façon conventionnelle dans la présente demande, les expressions « sensiblement égal à » et « environ » exprimeront chacune une relation d'égalité à plus ou moins 10 %. Sur l’exemple de la , le système 10 électronique d’aide au pilotage d’un drone selon la présente invention comprend un module 12 de prédiction configuré pour prédire un environnement de vol associé à une mission courante du drone, non représenté, c’est-à-dire un véhicule mobile sans pilote à bord. Le système électronique 10 d’aide au pilotage d’un drone selon la présente invention comprend en outre selon la présente invention un jumeau numérique 14 du drone considéré. Par « jumeau numérique », on entend selon la présente invention une réplique numérique 14 du drone considéré. Une telle réplique numérique est stockée dans un calculateur au sol, ou correspond directement à un autre aéronef. Une telle réplique numérique (i.e. jumeau numérique) 14 est personnalisée ou non au moyen du numéro de série du drone considéré pour en reproduire le plus fidèlement possible le comportement. De plus, le système électronique 10 d’aide au pilotage d’un drone selon la présente invention comprend également un calculateur 16 configuré pour prédire un comportement de vol du drone en injectant l’environnement de vol prédit au sein du jumeau numérique. Par ailleurs, le système électronique 10 d’aide au pilotage d’un drone selon la présente invention comprend également un module 18 d’aide au pilotage configuré pour assister le pilotage du drone à partir du comportement de vol du drone prédit par le calculateur 16. Dans l’exemple de la , le système électronique 10 d’aide au pilotage d’un drone comprend au moins une unité de traitement d’informations non représentée formée par exemple d’une mémoire et d’un processeur associé à la mémoire tous deux non représentés. Dans l’exemple de la , le module de prédiction 12, le jumeau numérique 14, le calculateur 16, et le module 18 d’aide au pilotage sont réalisés chacun sous forme d’un logiciel, ou d’une brique logicielle, exécutables par au moins un processeur du système électronique 10 d’aide au pilotage d’un drone. Au moins une mémoire du système électronique 10 d’aide au pilotage d’un drone est alors apte à stocker au moins un logiciel correspondant à chacun de ces éléments 12, 14, 16 et 18. Au moins un processeur du système électronique 10 est alors apte à exécuter au moins un ou chacun de ces logiciels. En effet, selon une première variante, le système électronique 10 d’aide au pilotage d’un drone comprend une seule unité de traitement d’informations dont la mémoire est propre à stocker chaque logiciel correspondant à chacun des éléments 12, 14, 16 et 18 et dont le processeur est alors apte à exécuter chacun de ces logiciels. Selon une deuxième variante, le système électronique 10 d’aide au pilotage d’un drone est distribué dans des dispositifs distincts (i.e. séparés) associés chacun respectivement au module de prédiction 12, au jumeau numérique 14, au calculateur 16, et au module 18 d’aide au pilotage. Chaque dispositif comprenant une unité de traitement d’informations dont la mémoire est propre à stocker un logiciel parmi ceux associés aux éléments 12, 14, 16 et 18, et dont le processeur est apte à exécuter ce logiciel. Selon un premier exemple de cette deuxième variante, le calculateur 16 est intégré au sein d’une unité de traitement localisée au sol hors du drone et/ou le module d’aide au pilotage 18 est intégré au sein d’une autre unité de traitement localisée au sol hors du drone. Selon un deuxième exemple de cette deuxième variante, le calculateur 16 est intégré au sein d’une unité de traitement embarquée à bord du drone et/ou le module d’aide au pilotage 18 est intégré au sein d’une autre unité de traitement embarquée à bord du drone. Selon une troisième variante, au moins deux éléments parmi les logiciels associés au module de prédiction 12, au jumeau numérique 14, au calculateur 16, et au module 18 d’aide au pilotage sont associés à une même unité de traitement. Par exemple, le calculateur 16, et le module 18 d’aide au pilotage sont intégrés au sein d’une même unité de traitement. Selon une autre variante, le module 18 d’aide au pilotage est par exemple directement intégré au calculateur 16 réalisé sous forme d’un unique logiciel, ou d’une brique logicielle. En variante non représentée, le module de prédiction 12, le jumeau numérique 14, le calculateur 16, et le module 18 d’aide au pilotage sont réalisés chacun sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), ou encore sous forme d’un circuit intégré dédié, tel qu’un ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ). Lorsque le système électronique 10 d’aide au pilotage d’un drone est réalisé sous forme d’un ou plusieurs logiciels, c’est-à-dire sous forme d’un programme d’ordinateur, il est en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple un médium apte à mémoriser des instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible est, une mémoire ROM ou une mémoire RAM, tout type de mémoire non volatile par exemple EPROM, EEPROM, FLASH, NVRAM…. Sur le support lisible est alors mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions logicielles. Plus précisément, le module de prédiction 12 est configuré pour prédire l’environnement de vol associé à une mission du drone par apprentissage d’un premier ensemble de données environnementales collectées au cours de vols précédents ou de campagnes de mesures au sol associés à la même mission, et utilisation d’un deuxième ensemble de données disponibles sur la mission courante. Selon le mode de réalisation de la , le premier ensemble de données environnementales collectées au cours de vols précédents ou de campagnes de mesures au sol associés à la même mission, et/ou le deuxième ensemble de données disponibles sur la mission courante, sont obtenus (i.e. reçus) par le module de prédiction 12, à partir d’au moins deux sources de données distinctes comprenant : - une première source S 1 de données environnementales accessibles en ligne ou issues de campagne de mesures au sol, et portant sur la zone géographique et le créneau temporel associés à ladite mission ; - une deuxième source S 2 de données environnementales locales fournies par au moins un capteur, embarqué sur un autre aéronef ou sur ledit drone, et/ou présent au sol sur la zone géographique et le créneau temporel associés à ladite mission. En effet, pour des raisons existantes de contrôle de vol (i.e. pilotage) ou de navigation, il est connu d’embarquer à bord du drone considéré, ou à bord d’un véhicule V aérien (i.e. aéronef) ou terrestre présent sur la même zone géographique et au même créneau temporel que ceux associés à la mission courante, un tel véhicule étant contributeur à la source S 2 , des capteurs de température, de pression, de vitesse air, de vitesse sol obtenu par un système de positionnement par satellites GNSS (pour Géolocalisation et Navigation par système de Satellites), de cap (la vitesse air, la vitesse sol permettant de déterminer le vent présent), d’hygrométrie, ainsi que de caméras. En l’absence de tels capteurs présents dès la conception du drone ou d’un véhicule V contributeur, leur ajout est par ailleurs désormais facilité grâce aux progrès de miniaturisation des capteurs pour permettre une acquisition supplémentaire de données d’environnement (i.e. des données distinctes de celles acquises par exemple par une caméra ou un radar pour une mission de surveillance). Ainsi, selon la présente invention, au moyen de capteur(s) habituellement dédiés à d’autres missions ou au moyen de capteur(s) spécifiquement ajouté(s) à bord du drone ou d’un véhicule V contributeur, il est possible d’enregistrer ou de transmettre en temps réel les données locales de contexte (i.e. les données ainsi recueillies le long du parcours associé à la mission courante du drone considéré, et ce dans la mesure où le drone considéré ou le véhicule V contributeur est nominalement relié en liaison de données radio avec la source S 2 , elle-même propre à communiquer avec le module de prédiction 12 du système 10 d’aide au pilotage d’un drone, un tel système 10 étant au moins partiellement au sol. Les données locales fournies par de tels capteurs embarqués ne permettent cependant pas d’avoir une compréhension complète de tous les paramètres d’environnement important, ou avec trop peu d’anticipation, c’est pourquoi, selon la présente invention le module de prédiction utilise en complément les données « globales » fournies par une première source S 1 de données environnementales accessibles en ligne ou issues de campagne de mesures au sol, et portant sur la zone géographique et le créneau temporel associés à ladite mission. En particulier, les données environnementales accessibles en ligne ou issues de campagne de mesures au sol collectées au sein de la première source S 1 , comprennent des données appartenant au groupe comprenant au moins : - des données météorologiques relatives à la zone et au créneau temporel associés à ladite mission courante et/ou au cours des vols précédents ou de campagnes de mesures au sol associés à la même mission; - des données relatives aux infrastructures de communications de ladite zone associée à ladite mission courante et/ou au cours des vols précédents ou de campagnes de mesures au sol associés à la même mission ; - des données relatives au(x) système(s) de positionnement par satellites associé(s) à ladite zone de mission courante et/ou au cours des vols précédents ou de campagnes de mesures au sol associés à la même mission ; - des données relatives au trafic aérien associées à ladite mission courante et/ou au cours des vols précédents ou de campagnes de mesures au sol associés à la même mission. Ces données environnementales accessibles en ligne ou issues de campagne de mesures au sol collectées au sein de la première source S 1 sont généralement associées à une échelle de temps et d’espace plus grande, par exemple les cartes météo en ligne indiquant sur quelques points dans ou près de la zone de mission les températures, vents, et éventuellement l’hygrométrie. La prise en compte de telles données environnementales accessibles en ligne ou issues de campagne de mesures au sol collectées au sein de la première source S 1 lorsqu’elles correspondent à des données relatives aux infrastructures de communications de ladite zone au cours des vols précédents, et/ou à des données relatives au(x) système(s) de positionnement par satellites associé(s) à ladite zone de mission au cours des vols précédents, et/ou à des données relatives au trafic aérien, permet en outre respectivement d’anticiper une perte de communication et/ou une dégradation d’un signal fourni par un ou des système(s) de positionnement par satellites associé(s) à la zone de mission courante et de déterminer une probabilité de présence d’autre trafic aérien sur la zone de mission courante. En complément facultatif, le module de prédiction 12 est configuré pour prédire l’environnement de vol associé à une mission du drone par apprentissage/utilisation d’un troisième ensemble de données, obtenu à partir d’une troisième source S 3 de données environnementales portant sur le relief et/ou les caractéristiques du terrain local de la zone géographique associée à ladite mission, telles que des données digitales d’élévation, de relief du terrain, de nature de sols, d’obstacles, de végétations, etc. ou des prises de vue, ou bien encore des annotations humaines sur le relief et/ou les caractéristiques du terrain local de la zone géographique associée à ladite mission, et/ou les conséquences sur le drone tel qu’un constat de givrage sur la voilure dans certaines conditions. Selon une première variante, la troisième source S 3 est propre à être prise en compte ponctuellement en utilisant quelques caractéristiques particulières et très influentes comme la nature du sol, la présence d’un canyon ou d’une falaise, etc. Selon une deuxième variante, la troisième source S 3 est propre à être prise en compte de manière généralisée en utilisant une base de données digitale décrivant complétement une zone quelconque (hauteur sol, obstacles, nature terrain, etc.). Les données de conditions externes acquises pour un parcours donné sont, ainsi optionnellement selon la présente invention, enrichies de la connaissance du terrain et des obstacles que l’on peut avoir via des données digitales (élévation, obstacles) ou prises de vue, ou bien d’annotations humaines. Plus précisément, tel qu’illustré sur la , le module prédiction 12 comprend un outil 20 de détermination configuré pour déterminer par apprentissage d’un modèle de prédiction de l’environnement de vol du drone associé à sa mission courante. Autrement dit un tel modèle de prédiction est réglé préalablement à la mission courante par apprentissage à partir des données locales accumulées sur des vols et mesures précédentes sur le parcours en question ou approchant, ainsi qu’à partir des données globales alors disponibles en ligne. Un tel modèle est optionnellement enrichi par la connaissance du terrain et des obstacles fournie par la source S 3 . Un tel outil 20 tire ainsi profit par apprentissage du caractère répétitif d’une même mission sur des parcours ou zones spécifiques et possible la prise en compte de combinaisons complexes de paramètres multiples et/ou d’unité distinctes tels qu’associés au vent dont la vitesse exprimé en knots (nœuds en kilomètre par heure), à la température exprimée en degré celsius, à la hauteur exprimée en mètre, à la vitesse du drone exprimée en knots, sa masse exprimée en kilos, à une panne exprimée par sa catégorie d’appartenance, etc. De telles combinaisons complexes sont mentalement difficile à mettre en œuvre, et conduiraient soit à une prise de risque non maitrisée soit à des seuils très restrictifs sur chacun des paramètres individuellement. Le module de prédiction 12 comprend, en plus de l’outil 20 de détermination par apprentissage, un outil 22 de prédiction en temps réel de l’environnement de vol courant du drone. Un tel outil 22 de prédiction en temps réel de l’environnement de vol courant du drone, est soit embarqué à bord du drone considéré ou installé au sol et configuré pour utiliser le modèle de prédiction obtenu par l’outil 20 de détermination par apprentissage de données collectées préalablement à la mission en cours, et pour l’affiner en utilisant le deuxième ensemble de données disponibles en temps réel sur la mission courante comprenant des données globales accessibles en ligne auprès de la première source S 1 pour la zone géographique et le créneau temporel associés à la mission courante, des données locales accessibles auprès de la deuxième source S 2 et collectées à partir de capteur(s) présents en temps réel sur la zone géographique et le créneau temporel associés à la mission courante, et optionnellement des données environnementales portant sur le relief et/ou les caractéristiques du terrain local de la zone géographique accessibles auprès de la deuxième source S 3 , voire optionnellement le plan de vol PV associé à la mission courante, un tel plan de vol PV correspondant à une trajectoire notamment tridimensionnelle et au créneau temporel associé. La combinaison de l’outil 20 de détermination configuré pour déterminer par apprentissage d’un modèle de prédiction de l’environnement de vol du drone associé à sa mission courante et de l’outil 22 de prédiction en temps réel de l’environnement de vol courant du drone, permet au module de prédiction 12 de prédire les paramètres de conditions d’environnement utiles sur le reste du vol à venir (i.e. sur le reste de la trajectoire du drone). Selon un aspect particulier facultatif, à chaque itération de la même mission, voire à chaque instant, les données locales collectées par au moins un capteur, embarqué sur le drone considéré ou sur un autre véhicule V (i.e. autre drone, aéronef distinct du drone ou véhicule terrestre voire maritime au sol ou à la surface de l’eau) présent sur la zone géographique et le créneau temporel associés à ladite mission, sont accumulées et stockées, notamment selon la flèche 23, au sein d’une base de données locales B P collectées au préalable, par rapport à l’instant courant de la mission courante, pour enrichir (i.e. mettre à jour, affiner, améliorer) en permanence le modèle de prédiction de l’environnement de vol du drone déterminé par l’outil 20 au moyen des données locales, comme globales, associées aux itérations/instants précédents de la même mission. En complément facultatif, le module de prédiction 12, est par ailleurs configuré pour associer à l’environnement de vol prédit une information représentative de la qualité de prédiction de cet environnement notamment via un intervalle de précision, une probabilité de véracité, et/ou un indice de confiance, et ce en fonction de la qualité du modèle de prédiction fourni par l’outil 20 par comparaison avec la réalité constatée (i.e. en fonction des corrélations précédemment constatées), et de la qualité des données locales, globales et en complément facultatif des données portant sur le relief et/ou les caractéristiques de terrain local. Ainsi, le module de prédiction 12 est propre à fournir (i.e. injecter) au jumeau numérique 14, via le calculateur 16, tel que représenté sur la , ou directement selon une variante de réalisation non représentée, des prédictions circonstanciées des conditions d’environnement externes, obtenues par un modèle de prédiction et en prenant en compte les mesures locales temps réel disponibles (capteurs sur le drone ou sur un autre véhicule V contributeur par exemple) ainsi que des données plus globales d’environnement disponibles en ligne. L’utilisation d’un tel modèle de prédiction de l’environnement de vol (i.e. des conditions de vol) fournit par le module de prédiction 12 et réinjecté, directement, ou par le calculateur 16, au sein du jumeau numérique 14, permet de produire pour un vol ou reste de vol à venir associé à la mission courante du drone, une prédiction plus fine sur les paramètres exacts utiles à la conduite du vol, et d’en déduire la conséquence exacte sur le comportement de l’appareil et la suite du vol afin de prendre la décision la plus adaptée. En complément facultatif, le module de prédiction 12, est par ailleurs configuré pour associer à l’environnement de vol prédit une information représentative de la qualité de prédiction de cet environnement notamment via un intervalle de précision, une probabilité de véracité, et/ou un indice de confiance, et ce en fonction de la qualité du modèle de prédiction fourni par l’outil 20 par comparaison avec la réalité constatée (i.e. en fonction des corrélations précédemment constatées), et de la qualité des données locales, globales et en complément facultatif des données portant sur le relief et/ou les caractéristiques de terrain local, le calculateur 16 via le jumeau numérique 14, est propre à simuler plusieurs possibilités de comportement du drone en fonction par exemple de l’intervalle de confiance sur les prédictions. Autrement dit, selon ce complément facultatif, il est possible de tester plusieurs scénarios en fonction de l’incertitude résiduelle sur les conditions et / ou l’état du drone. En effet, à partir du modèle de prédiction de l’environnement de vol (i.e. des conditions de vol) fournit par le module de prédiction 12 et réinjecté au sein du jumeau numérique 14, le calculateur prédit à son tour en temps réel le comportement de vol du drone. Selon un aspect particulier, par analyse du comportement de vol dudit drone prédit par le calculateur 16, le module d’aide au pilotage 18 est configuré pour déterminer une recommandation au pilote du drone et/ou pour transmettre un ordre au pilote automatique du drone, la recommandation et/ou l’ordre étant propre(s) à optimiser la suite du vol du drone. Autrement dit, selon la présente invention, le calculateur 16 est propre à utiliser en temps réel un jumeau numérique 14 du drone pour anticiper le comportement de celui-ci en fonction des conditions constatées et prédites et déterminer la réaction la plus appropriée pour la sécurité du vol et l’efficacité de la mission, plutôt que d’appliquer des seuils prédéfinis d’acceptabilité sur chaque paramètre individuel de condition. Cette prise de décision basée sur l’exécution du jumeau numérique 14 est propre à prendre en compte des combinaisons multiples et complexes, pour permettre ainsi d’utiliser le drone et d’accomplir une même mission plus souvent/plus loin que dans une approche prudente par seuils sur les paramètres acceptables. Comme indiqué précédemment, selon un premier exemple, le calculateur 16 est intégré au sein d’une unité de traitement localisée au sol hors du drone et/ou le module d’aide au pilotage 18 est intégré au sein d’une autre unité de traitement localisée au sol hors du drone. L’architecture conforme à ce premier exemple vise ainsi à descendre au sol les quelques paramètres observés par le drone puis à remonter les ordres en conséquence plutôt que de monter vers le drone l’ensemble des données de contexte pour que le traitement puisse se faire à bord, et permet une utilisation en temps réel d’une capacité de calcul déportée au sol, le drone envoyant ses propres informations capteurs par une liaison descendante pour une prédiction et prise de décision au sol, en alternative à un calcul embarqué à partir d’informations globales montantes. Comme indiqué précédemment, selon un deuxième exemple, le calculateur 16 est intégré au sein d’une unité de traitement embarquée à bord du drone et/ou le module d’aide au pilotage 18 est intégré au sein d’une autre unité de traitement embarquée à bord du drone, ce qui permet de conserver à bord du drone un calcul simplifié, notamment basé sur une ou plusieurs règle(s) établie(s) à partir d’un nombre limité prédéterminé de paramètres observés par le drone, par exemple pour les cas de perte de communication avec le sol (i.e. cas/phases où la liaison de données de contrôle/commande du drone se trouve coupée), afin que le drone puisse quand même prendre des décisions automatiques conservatrices par rapport aux conditions externes principales. Le fonctionnement du système 10 électronique d’aide au pilotage d’un drone selon l’invention va être à présent décrit à l’aide de la illustrant un organigramme d’un exemple de mode de réalisation du procédé 24 d’aide au pilotage d’un drone selon l’invention, mis en œuvre par ordinateur. Lors d’une étape initiale 26, le système d’aide au pilotage selon la présente invention, via son module de prédiction 12 met en œuvre une prédiction d’un environnement E de vol associé à une mission courante du drone considéré. Selon un aspect particulier une telle étape 26 de prédiction d’environnement de vol E comprend deux sous-étapes 28 et 30. Au cours de la première sous-étape 28, le module de prédiction 12, via l’outil 20 de détermination précité détermine par apprentissage un modèle de prédiction de l’environnement de vol du drone associé à sa mission courante, et ce à partir des données locales accumulées sur des vols et mesures précédentes sur le parcours en question ou approchant fournies deuxième source S 2 de données environnementales locales fournies par au moins un capteur, embarqué sur un autre aéronef ou sur ledit drone, et/ou présent au sol sur la zone géographique et le créneau temporel associés à ladite mission, ainsi qu’à partir des données globales alors disponibles en ligne première source S 1 de données environnementales accessibles en ligne ou issues de campagne de mesures au sol, et portant sur la zone géographique et le créneau temporel associés à ladite mission. Un tel modèle est optionnellement enrichi au cours de cette sous-étape 28 d’apprentissage A par la connaissance du terrain et des obstacles fournie par la source S 3 précitée. Au cours de la deuxième sous-étapes 30, le module de prédiction 12, via l’outil 22 de prédiction en temps réel de l’environnement de vol courant du drone utilise le modèle de prédiction obtenu par l’outil 20 de détermination par apprentissage de données collectées préalablement à la mission en cours, et le raffine R en utilisant le deuxième ensemble de données disponibles en temps réel sur la mission courante comprenant des données globales accessibles en ligne auprès de la première source S 1 pour la zone géographique et le créneau temporel associés à la mission courante, des données locales accessibles auprès de la deuxième source S 2 et collectées à partir de capteur(s) présents en temps réel sur la zone géographique et le créneau temporel associés à la mission courante, et optionnellement des données environnementales portant sur le relief et/ou les caractéristiques du terrain local de la zone géographique accessibles auprès de la deuxième source S 3 , voire optionnellement le plan de vol PV associé à la mission courante, un tel plan de vol PV correspondant à une trajectoire notamment tridimensionnelle et au créneau temporel associé. Au cours d’une étape 32, le système d’aide au pilotage selon la présente invention, injecte l’environnement de vol E prédit lors de l’étape 26 au sein du jumeau numérique 14 du drone, et à partir de la simulation fournie par le jumeau numérique 14, le calculateur 16 prédit P le comportement C de vol à venir du drone considéré. Enfin au cours d’une étape 34, le système d’aide au pilotage selon la présente invention, via le module 18 d’aide au pilotage assiste le pilotage dudit drone à partir du comportement de vol dudit drone prédit par le calculateur 16, notamment en déterminant une recommandation au pilote du drone (le pilote étant hors du drone) et/ou en transmettant un ordre au pilote automatique du drone considéré, la recommandation et/ou l’ordre étant propres à optimiser la suite du vol du drone. Un tel procédé 24 d’aide au pilotage selon la présente invention est propre à être mis en œuvre, par exemple, juste avant le décollage pour mieux planifier le vol en connaissance des risques, éventuellement le décaler, afin de ne pas s’exposer par exemple à une consommation d’énergie excessive empêchant d’arriver à destination, où à des vents ou turbulences insoutenables, ou bien à un givrage. En complément et/ou à titre d’alternative, un tel procédé 24 d’aide au pilotage selon la présente invention est propre à être mis en œuvre, durant le vol du drone pour déterminer la réaction la plus appropriée en cours de vol, telle qu’une adaptation de la vitesse ou de la hauteur de vol, un atterrissage immédiat ou dans une zone associée à des conditions météorologiques convenables, un changement de route ou de destination, un retour au point de départ. etc. L’homme du métier comprendra que l’invention ne se limite pas aux modes de réalisation décrits, ni aux exemples particuliers de la description, les modes de réalisation et les variantes mentionnées ci-dessus étant propres à être combinés entre eux pour générer de nouveaux modes de réalisation de l’invention. On conçoit ainsi que le système 10 et le procédé 24 d’aide au pilotage selon la présente invention établit une prédiction circonstanciée des conditions externes et l’injecte dans un jumeau numérique du drone considéré pour connaitre la conséquence exacte à attendre et prendre la décision la plus appropriée pour la sécurité du vol et l’efficacité de la mission. La présente invention propose donc par le biais d’un calculateur, qui avantageusement peut être au sol pour bénéficier de plus de puissance et d’informations externes, d’utiliser un jumeau numérique du type de drone, personnalisé ou non par numéro de série pour optimiser le déroulement de la mission du drone. Système (10) électronique d’aide au pilotage d’un drone comprenant au moins : - un module de prédiction (12) configuré pour prédire un environnement de vol associé à une mission courante dudit drone, - un jumeau numérique (14) dudit drone, - un calculateur (16) configuré pour prédire un comportement de vol dudit drone en injectant l’environnement de vol prédit au sein dudit jumeau numérique (14), - un module d’aide au pilotage (18) configuré pour assister le pilotage dudit drone à partir du comportement de vol dudit drone prédit par le calculateur (16). Système (10) électronique d’aide au pilotage d’un drone selon la revendication 1, dans lequel le module de prédiction (12) est configuré pour prédire l’environnement de vol associé à une mission dudit drone par apprentissage d’un premier ensemble de données environnementales collectées au cours de vols précédents ou de campagnes de mesures au sol associés à la même mission, et utilisation d’un deuxième ensemble de données disponibles sur la mission courante. Système (10) électronique d’aide au pilotage d’un drone selon la revendication 2, dans lequel le premier ensemble de données environnementales collectées au cours de vols précédents ou de campagnes de mesures au sol associés à la même mission, et/ou le deuxième ensemble de données disponibles sur la mission courante, sont obtenus à partir d’au moins deux sources de données distinctes comprenant : - une première source (S 1 ) de données environnementales accessibles en ligne ou issues de campagne de mesures au sol, et portant sur la zone géographique et le créneau temporel associés à ladite mission ; - une deuxième source (S 2 ) de données environnementales locales fournies par au moins un capteur, embarqué sur un autre aéronef ou sur ledit drone, et/ou présent au sol sur la zone géographique et le créneau temporel associés à ladite mission. Système (10) électronique d’aide au pilotage d’un drone selon la revendication 3, dans lequel le module de prédiction (12) est configuré pour prédire l’environnement de vol associé à une mission dudit drone par apprentissage d’un troisième ensemble de données, obtenu à partir d’une troisième source (S 3 ) de données environnementales portant sur le relief et/ou les caractéristiques du terrain local de la zone géographique associée à ladite mission. Système (10) électronique d’aide au pilotage d’un drone selon la revendication 3 ou 4, dans lequel les données environnementales accessibles en ligne ou issues de campagne de mesures au sol, comprennent des données appartenant au groupe comprenant au moins : - des données météorologiques relatives à la zone et au créneau temporel associés à ladite mission courante et/ou au cours des vols précédents ou de campagnes de mesures au sol associés à la même mission; - des données relatives aux infrastructures de communications de ladite zone associée à ladite mission courante et/ou au cours des vols précédents ou de campagnes de mesures au sol associés à la même mission ; - des données relatives au(x) système(s) de positionnement par satellites associé(s) à ladite zone de mission courante et/ou au cours des vols précédents ou de campagnes de mesures au sol associés à la même mission ; - des données relatives au trafic aérien associées à ladite mission courante et/ou au cours des vols précédents ou de campagnes de mesures au sol associés à la même mission. Système (10) électronique d’aide au pilotage d’un drone selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, par analyse du comportement de vol dudit drone prédit par le calculateur (16), le module d’aide au pilotage (18) est configuré pour déterminer une recommandation au pilote et/ou pour transmettre un ordre au pilote automatique, la recommandation et/ou l’ordre étant propre(s) à optimiser la suite du vol dudit drone. Système (10) électronique d’aide au pilotage d’un drone selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le calculateur (16) et/ou le module d’aide au pilotage (18) est embarqué à bord du drone. Système (10) électronique d’aide au pilotage d’un drone selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 dans lequel le calculateur (16) et/ou le module d’aide au pilotage (18) est localisé au sol hors dudit drone. Procédé (24) d’aide au pilotage d’un drone, le procédé étant propre à être mis en œuvre par un système électronique d’aide au pilotage d’un drone selon l’une quelconque des revendications précédentes, le procédé comprenant les étapes suivantes : - prédiction (26) d’un environnement de vol associé à une mission courante dudit drone, - prédiction (32) d’un comportement (C) de vol dudit drone en injectant l’environnement de vol prédit au sein d’un jumeau numérique dudit drone, le jumeau numérique appartenant audit système électronique, - aide (34) au pilotage dudit drone à partir du comportement (C) de vol dudit drone prédit par un calculateur dudit système électronique. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé (24) d’aide au pilotage d’un drone selon la revendication précédente.