Brevet FR3128178A1 — publié le 20230421

L’invention concerne un procédé de prédiction d’une condition de surface d’un segment routier, le procédé comprenant, pour chaque station d’un ensemble de stations météo routière, l’entrainement (201) d’un modèle prédictif à partir de données issues de la station, l’application (202) de chaque modèle entrainé pour une station particulière aux données issues des autres stations de l’ensemble de stations pour déterminer (203) une erreur de prédiction, de regroupement (204) des stations selon une similarité d’erreur de prédiction, d’association (207) d’un contexte particulier à chaque groupe de station et d’entrainement (205) d’un modèle prédictif pour chaque groupe de station auquel un contexte a été associé. L’invention vise aussi un dispositif adapté pour mettre en œuvre le procédé de prédiction. Figure 2. Procédé de prédiction d’une condition de surface d’un segment routier L’invention appartient au domaine de l’automobile et concerne particulièrement les techniques de prédiction d’une condition météo à la surface d’un segment routier. Art antérieur Les systèmes d’assistance à la conduite avancés et de conduite autonome connaissent de nos jours un fort développement. Pour circuler avec un maximum de sécurité, il est particulièrement important que les véhicules équipés de tels systèmes aient connaissance des conditions de surface de la chaussée sur laquelle ils circulent afin d’adapter leur vitesse, leurs distances de sécurité, et d’estimer les distances de freinage. Dans ce but, on a développé des modèles permettant de prédire l’état de la chaussée à partir de prévisions/et ou d’observations météo atmosphériques. De tels modèles sont par exemple entrainés à partir d’observations météo et d’observations au sol de manière à établir des corrélations entre des conditions atmosphériques et l’état de la chaussée. On peut ainsi par exemple déterminer la température ou le temps de séchage d’un revêtement routier à partir d’une température atmosphérique, d’une vitesse de vent, d’une couverture nuageuse et d’un type de voie de circulation. On utilise également des stations météo routières (RWIS, pour Road Weather Information System en anglais) réparties sur le réseau routier pour obtenir des observations précises sur l’état de la chaussée en différent points du réseau. Ces observations terrain permettent d’améliorer la qualité des prédictions réalisées par les modèles pour les segments routiers pourvus de telles stations. Malheureusement ces prédictions restent imparfaites, notamment parce que tous les segments routiers ne sont pas équipés de stations, mais aussi parce que les modèles ne tiennent pas compte des spécificités locales d’un segment routier. Par exemple, la présence de bâtiments ou de végétation faisant de l’ombre sur la chaussée, la présence d’un cours d’eau à proximité ou encore la topographie sont autant de facteurs qui influencent les conditions de surface d’un segment routier. Ces informations de contexte n’étant pas toujours disponibles, il en résulte des prédictions imparfaites qui peuvent s’avérer dangereuses pour les automobilistes. Il existe ainsi un besoin pour une technique permettant de déterminer une condition de surface d’un segment routier particulier qui soit plus fiable que les techniques actuellement proposées. A cet effet, il est proposé un procédé de prédiction d’une condition de surface d’un segment routier, le procédé comprenant les étapes suivantes : Collecte d’observations météorologiques et de conditions de surface relevées par un premier ensemble de stations météo routières, Pour chaque station du premier ensemble de stations : Entrainement à partir des données collectées pour la station considérée, d’un modèle prédictif MP1 adapté pour prédire une condition de surface à partir de données météo atmosphériques, Détermination d’erreurs de prédiction commises par des modèles prédictifs MP1 entrainés pour les autres stations du premier ensemble, lorsqu’ils sont appliqués aux données issues de la station considérée, Partitionnement du premier ensemble de stations en groupes de stations déterminés selon un critère de similarité dans les erreurs de prédiction déterminées, Pour chacun des groupes déterminés, entrainement d’un modèle prédictif MP2 à partir des données collectées par les stations du premier ensemble de stations pour prédire une condition de surface à partir de données atmosphériques, Association d’au moins une donnée de contexte à un modèle prédictif MP2, Prédiction d’une condition météo à la surface d’un segment routier particulier par application de données météo atmosphériques obtenues pour l’emplacement du segment à un modèle prédictif MP2 sélectionné selon une donnée de contexte associée au segment routier. Ainsi, le procédé permet d’améliorer la qualité des prédictions en sélectionnant un modèle de prédiction adapté à l’environnement du segment routier pour lequel la prédiction est réalisée. Les stations d’un premier ensemble sont partitionnées selon des similitudes dans les erreurs de prédiction, de sorte que chaque partition comprend des stations qui partagent un contexte environnemental comparable. En effet, si au moins deux modèles présentent un profil d’erreur similaire sur un ensemble de stations, on peut présumer que ces au moins deux modèles sont issus de stations dont le contexte est comparable. Le procédé permet ainsi d’entrainer des modèles sur des stations possédant un contexte spécifique pour obtenir des modèles prédictifs spécialisés selon le contexte. Ces modèles spécifiques sont ensuite étiquetés à partir d’un modèle prédictif entrainé sur un deuxième ensemble de stations pour lesquelles une donnée de contexte est disponible. De cette façon, lorsqu’un véhicule circulant par exemple près d’un cours d’eau demande une condition de surface de la chaussée, le modèle spécifiquement entrainé pour le contexte « cours d’eau » est utilisé pour la prédiction. Un avantage du procédé de prédiction est de permettre l’entrainement de modèles prédictifs spécialisés pour un contexte particulier à partir de données pour lesquelles aucune information de contexte n’est disponible. On réduit ainsi le coût de développement du jeu de données d’entrainement et on améliore la qualité des prédictions. Selon un mode particulier de réalisation, l’étape de prédiction d’une condition météo à la surface d’un segment routier particulier comprend : L’identification (208), à partir d’une cartographie numérique, d’au moins un élément de contexte susceptible d’influencer les conditions météo de surface du segment, La sélection d’un modèle prédictif MP2 selon l’élément de contexte identifié. De cette façon, chaque demande de prédiction d’une condition de surface transmise par un véhicule est associée à un contexte environnemental particulier permettant la sélection du modèle le plus adapté. Selon une réalisation particulière, le procédé est tel qu’il comprend en outre une étape d’entrainement d’un modèle prédictif MP3 pour prédire au moins une donnée de contexte relative à l’environnement d’une station météo routière particulière à partir : D’observations météorologiques et de conditions de surface relevées par un deuxième ensemble de stations météo routières, et De données de contexte relatives à l’environnement de chaque station du deuxième ensemble, L’étape d’association d’au moins une donnée de contexte à un modèle prédictif MP2 comprenant l’application du modèle prédictif MP3 à des données issues des stations du groupe pour lequel le modèle prédictif MP2 a été entrainé. L’entrainement du modèle MP3 à partir de données issues de stations pour lesquelles on dispose d’une information de contexte permet de trouver des corrélations entre des conditions atmosphériques, des conditions de surface et une caractéristique de l’environnement. L’application de se modèles aux données issues des différents groupes permet d’étiqueter chaque groupe avec une ou plusieurs données de contexte. Selon un mode particulier de réalisation, l’étape de partitionnement en groupes de stations comprend des étapes de : Mémorisation d’un vecteur d’erreurs associé à une station particulière du premier ensemble, comprenant des indicateurs représentatifs des erreurs de prédictions commises par les modèles prédictifs P1 entrainés pour les autres stations du premier ensemble, lorsqu’ils sont appliqués aux données issues de la station considérée, Détermination de groupes selon au moins un critère de distance calculée entre les vecteurs d’erreurs associés aux stations du premier ensemble. Ainsi, les erreurs de prédictions mémorisées dans un vecteur associé à une station constituent une signature d’une caractéristique particulière de la station. Le regroupement selon un critère de distance permet la définition de groupes de stations partageant une même caractéristique. Selon un mode particulier de réalisation, une donnée de contexte comprend au moins une valeur représentative d’une caractéristique particulière de l’environnement à un emplacement donné, la caractéristique étant sélectionnée parmi les éléments suivants : Un pont, Un tunnel, Une forêt, Un cours d’eau, Un bâtiment, Un dénivelé, Un type de revêtement de la chaussée, Une densité de trafic. De tels éléments ont une influence particulière sur l’évolution des conditions de surface d’un segment routier, comme le temps de séchage ou la probabilité de verglas, et sont facilement identifiables à partir d’une cartographie pour étiqueter des segments routiers. Il est également proposé un dispositif de prédiction d’une condition météorologique à la surface d’un segment routier, le dispositif comprenant un processeur et un mémoire dans laquelle sont enregistrées des instructions de programme configurées pour mettre en œuvre les étapes suivantes, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur : Collecte d’observations météorologiques et de conditions de surface relevées par un premier ensemble de stations météo routières, Pour chaque station du premier ensemble de stations : Entrainement à partir des données collectées pour la station considérée, d’un modèle prédictif MP1 adapté pour prédire une condition de surface à partir de données météo atmosphériques, Détermination d’erreurs de prédiction commises par les modèles prédictifs MP1 entrainés pour les autres stations du premier ensemble, lorsqu’ils sont appliqués aux données issues de la station considérée, Partitionnement du premier ensemble en groupes de stations déterminés selon un critère de similarité dans les erreurs de prédiction déterminées, Pour chacun des groupes déterminés, entrainement d’un modèle prédictif MP2 à partir des données collectées par les stations du premier groupe pour prédire une condition de surface à partir de données atmosphériques, Association d’au moins une donnée de contexte à un modèle prédictif MP2, et Prédiction d’une condition météo à la surface d’un segment routier particulier par application de données météo atmosphériques obtenues pour l’emplacement du segment à un modèle prédictif MP2 sélectionné selon une donnée de contexte associée au segment routier. Selon un autre aspect, l’invention concerne un serveur comprenant un dispositif de prédiction tel que décrit précédemment. Selon encore un autre aspect, l’invention concerne un support d’information comportant des instructions de programme d’ordinateur configurées pour mettre en œuvre les étapes d’un procédé de prédiction tel que décrit précédemment, lorsque les instructions sont exécutées par un processeur. Le support d'information peut être un support d'information non transitoire tel qu'un disque dur, une mémoire flash, ou un disque optique par exemple. Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker des instructions. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, RAM, PROM, EPROM, un CD ROM ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un disque dur. D'autre part, le support d'informations peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Les différents modes ou caractéristiques de réalisation précités peuvent être ajoutés indépendamment ou en combinaison les uns avec les autres, aux étapes du procédé de prédiction. Les serveurs, dispositifs et supports d’information présentent au moins des avantages analogues à ceux conférés par le procédé auquel ils se rapportent. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront encore à la lecture de la description qui va suivre. Celle-ci est purement illustrative et doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : La représente une carte de l’Allemagne sur laquelle on a représenté deux ensembles de stations météo routières, et La est un ordinogramme sur lequel sont représentées les principales étapes d’un procédé de prédiction selon un mode de réalisation particulier. Description d’un mode de réalisation particulier La est une carte de l’Allemagne sur laquelle on a représenté par des points noirs un premier ensemble de stations météo routière et par des points blancs un second ensemble de stations. Une station météo routière (ou RWIS, pour Road Weather Information System en anglais), est une station météo automatique comprenant des capteurs et une unité de communication adaptée pour transmettre les données capturées vers un centre de traitement. Une telle station permet l’obtention de données relatives aux conditions météo atmosphériques classiques, mais aussi de données relatives aux conditions de surface de la chaussée à l’emplacement où elle est installée. Pour cela, une station RWIS peut utiliser un capteur infrarouge situé en surplomb de la route ou une sonde implantée dans la chaussée. Ces sondes ne permettent de sonder les conditions de la route que très localement, c’est-à-dire en un point précis ou sur une surface restreinte pour les sondes IR. Ainsi, contrairement aux données météo atmosphériques qui sont valables à plus ou moins grande échelle, les données d’une station RWIS sont très localisées : par exemple, l’ombre portée d’un arbre peut affecter localement la température de quelques degrés ou un renfoncement dans la chaussée peut créer une flaque d’eau et influencer la mesure d’une hauteur d’eau. Les capteurs d’une telle station permettent d’obtenir des informations concernant la température de surface d’une chaussée, la vitesse et la direction du vent, la visibilité, l’humidité de la chaussée et une hauteur d’un film d’eau, la présence de verglas ou de neige, etc… La montre également un serveur 101 d’un réseau de télécommunication 103 au travers duquel les stations représentées sur la carte peuvent communiquer avec le serveur. En particulier, les stations représentées sur la carte peuvent transmettre au serveur 101 leurs observations et mesures par l’intermédiaire du réseau de communication 103. Le serveur 101 comprend une interface de communication, par exemple une carte réseau Ethernet lui permettant d’échanger des messages avec d’autres dispositifs, comme des stations météo. Le serveur 101 comprend également une mémoire et une unité de traitement dotée d’un processeur. Le processeur de l’unité de traitement est configuré par des instructions enregistrées dans la mémoire pour mettre en œuvre les étapes d’un procédé de prédiction selon un mode de réalisation particulier. Les stations météo de la sont ainsi réparties sur différents segments routiers et transmettent régulièrement leurs observations au serveur de traitement 101 par l’intermédiaire d’une connexion réseau, par exemple par l’intermédiaire d’un réseau d’accès cellulaire de type 3G, 4G ou 5G, ou par un réseau filaire Le serveur 101 peut accéder à une base de données 102 comprenant des enregistrements relatifs aux stations météo représentées sur la . Ces enregistrements comprennent des données relatives aux différentes stations météo ainsi qu’un historique d’observations réalisées par chacune des stations. La base de données 102 comprend notamment, pour chaque station, une localisation géographique de la station ainsi qu’un historique d’observations horodatées effectuées par la station. La base de données 102 comprend en outre, pour chaque station du deuxième ensemble de stations, une donnée de contexte relative à une caractéristique particulière de l’environnement de la station, par exemple un type de revêtement du segment routier surveillé par la station, un type de voie de circulation, une information topographique, comme la présence d’un pont, d’un bâtiment, de végétation, d’un dénivelé ou encore d’un cours d’eau, etc… Plus généralement, les stations du deuxième ensemble sont particulières en ce qu’elles sont associées dans la base de données 102 à une information contextuelle concernant l’environnement immédiat d’une station, comme la présence d’éléments susceptibles d’influencer les conditions météo de surface du segment routier à l’emplacement de la station. En effet, compte tenu de la sensibilité des mesures réalisées par les sondes RWIS, une définition précise de l’environnement immédiat de la zone d’observation est primordiale pour bien caractériser la mesure. Un mode particulier de réalisation du procédé de prédiction va maintenant être décrit en référence à la . Lors d’une première étape 200, le serveur 101 collecte un historique de conditions de surface de la chaussée observées auprès d’une pluralité de stations de météo routières et un historiques d’observations et/ou de prévisions météo atmosphériques correspondant aux zones d’implantation des stations, et mémorise ces données dans une base de données 102. Le serveur dispose ainsi, pour chaque station et pour au moins une période donnée, d’observations météo atmosphériques locales horodatées associées à des conditions de surface du segment routier surveillé par la station. Le serveur dispose également pour chaque station d’une donnée de localisation, par exemple des coordonnées géographiques. Ces coordonnées permettent notamment au serveur 101 d’identifier, par mise en correspondance avec une cartographie, le segment routier sur lequel est installée une station et d’obtenir, auprès d’un fournisseur de prévisions météorologiques, des prévisions météo atmosphériques pour la zone d’implantation d’une station. Comme on l’a vu, les enregistrements de la base de données 102 comprennent en outre, pour le deuxième ensemble de stations, une information contextuelle concernant l’environnement immédiat d’une station, comme la présence et l’orientation d’éléments susceptibles d’influencer les conditions météo de surface du segment routier à proximité de la station. Ainsi, les stations sans données de contexte associées dans la base de données 102 forment un premier ensemble de stations, et les stations auxquelles une donnée de contexte est associée dans la base de données 102 forment un deuxième ensemble de stations. On note que la plupart des stations déployées n’ont pas de données de contexte associées de sorte qu’il est difficile d’entrainer des modèles pour un contexte spécifique. A l’étape 201, pour chaque station du premier ensemble, on entraine un modèle de prédiction à partir d’un historique de prévisions et/ou d’observations météo atmosphériques et des observations relatives à l’état de la chaussée pour prédire des conditions de surface de la chaussée à partir d’observations atmosphériques. Pour cela, on applique des traitements statistiques aux données pour obtenir des variables caractéristiques. Ces traitements sont connus sous la dénomination « feature engineering » en anglais. Par exemple, on peut calculer une température moyenne sur une fenêtre temporelle glissante particulière, un cumul de précipitations, une valeur représentative d’un index UV, etc... Ces variables sont utilisées pour créer un vecteur caractéristique auquel on peut par exemple ajouter l’heure de la journée et/ou une date. Le vecteur caractéristique comprend en outre des variables cibles du modèle d’apprentissage issues des observations au sol réalisée par la station considérée. De cette façon, on obtient pour chaque station du premier ensemble un premier modèle prédictif MP1 adapté pour prédire un état de la chaussée aux abords de la station à partir d’observations et/ou de prévisions météo pour la zone d’implantation de la station considérée. Par exemple, pour chaque station du premier ensemble, on peut entrainer un modèle pour prédire une température de la chaussée à partir d’observations ou de prédictions météo obtenues pour l’emplacement de la station auprès d’un fournisseur de prévisions météo ou de la station elle-même. Bien entendu, les modèles MP1 peuvent être entrainés pour prédire d’autres caractéristiques de la surface, comme son degré d’humidité, son état « sec », « verglas », « humide » ou encore une hauteur d’un film d’eau. Ainsi, pour chaque station i du premier ensemble de N stations, on a : WF i + GT i => MP1 i Avec WF i les données météo pour l’emplacement de la station à un instant t, GT i les conditions de surface observée par la station i à l’instant t et MP1i le modèle entrainé pour la station i. Lors d’une étape 202, on utilise chaque modèle MP1 entrainé à l’étape 201 pour prédire une condition de surface à l’emplacement de chaque autre station du premier ensemble, le premier ensemble comprenant N stations. Plus précisément, chacun des modèles MP1 entrainés à l’étape 201 est appliqué aux observations météo obtenues à un instant particulier pour les autres stations du premier ensemble afin d’obtenir, pour chacune des N stations du premier ensemble, N-1 conditions de surface prédites par différents modèles. On obtient ainsi par exemple pour chaque station un ensemble de températures prédites par les modèles MP1 entrainés à partir des données associées aux autres stations. Les N-1 prédictions réalisées pour chaque station du premier ensemble sont alors comparées lors d’une étape 203 aux conditions de surface observées par la station considérée afin de déterminer une erreur de prédiction. Autrement dit, on calcule l’erreur commise par un modèle MP1 i associé à une station i particulière pour prédire une condition de surface observée par une station distincte. L’erreur peut être estimée de différentes façon et comprendre un ou plusieurs indicateurs d’écarts, par exemple une erreur quadratique moyenne (ou MSE pour « Mean Squared Error » en anglais), une erreur absolue moyenne (ou MAE pour « Mean Absolute Error » en anglais), une précision, une valeur maximum d’erreur, etc… Ainsi, en considérant X indicateurs d’erreurs, chacune des N stations du premier ensemble est associée à un vecteur comprenant N * X valeurs correspondant aux erreurs de prédictions réalisées pour la station considérée et par les autres stations. Le vecteur est mémorisé en association avec la station dans un mémoire, par exemple dans la base de données 102. Dans une réalisation particulière, les étapes 202 et 203 sont répétées pour une pluralité de données météo concernant différentes périodes et/ou conditions météorologiques. De cette façon, il est possible de calculer par exemple une erreur moyenne commise par un modèle particulier pour prédire une condition de surface à l’emplacement d’une autre station particulière. On peut également calculer une pluralité d’erreurs moyennes correspondant à différentes conditions météorologiques. Autrement dit, on détermine un profil d’erreur permettant de caractériser l’erreur d’un modèle lorsqu’il est appliqué aux données météo d’une région différente de celle pour laquelle il a été entrainé. L’erreur concerne par exemple une différence de température entre une température prédite par le modèle et la température effectivement observée, ou bien un écart dans la prédiction d’une condition de surface de type « sec », « humide », verglas », « neige » et une condition effectivement constatée ou encore une différence de hauteur d’eau. A l’étape 204 on partitionne le premier ensemble de stations pour définir des groupes de stations (« clustering » en anglais) selon un critère de similarité entre les vecteurs d’erreurs associés aux stations lors de l’étape 203. Pour cela, on calcule par exemple une distance euclidienne entre chaque vecteur et on regroupe entre eux les vecteurs dont la distance est inférieure à un seuil. Les vecteurs associés aux différentes stations constituent une matrice de X*N colonnes et N lignes, avec N le nombre de stations du premier ensemble et X le nombre d’indicateurs d’erreurs, dans laquelle une colonne i correspond toujours à la prédiction d’une même station et un même indicateur. Dans une réalisation particulière, la distance est définie par : Avec x i et x’ i la composante i de deux vecteurs à comparer. Il est ainsi proposé de comparer les stations 2 à 2, en considérant pour chaque point de comparaison les prédictions d’un modèle dans une métrique particulière i, c’est-à-dire en comparant les indicateurs d’erreur correspondants. On applique par exemple un algorithme de classification non supervisé bien connu de type DBSCAN ou kMEANS. Une telle disposition permet d’obtenir des groupes de modèles MP1 présentant des incertitudes similaires pour prédire une condition de surface. L’idée sous-jacente étant que si au moins deux modèles présentent un profil d’erreur similaire sur un ensemble de M stations, on peut présumer que ces au moins deux stations ont un contexte comparable. Par exemple deux modèles entrainés à partir d’observations réalisées par une station située à l’ombre d’un bâtiment présenteront une erreur de prédiction comparable lorsqu’ils sont appliqués à des données issues de stations bien exposées. Lors d’une étape 205, on entraine un modèle de prédiction MP2 pour chaque groupe identifié à l’étape 204, en agrégeant les données de toutes les stations du groupe. Pour cela, on entraine un modèle prédictif MP2 pour chacun des groupes de stations déterminés à partir des données atmosphériques et des conditions de surface correspondantes observées par les stations. Chaque modèle MP2 ainsi obtenu est associé au groupe de stations pour lequel il a été entrainé. On obtient ainsi des modèles plus génériques, moins spécialisés que les modèles MP1 obtenus à l’étape 201. A l’étape 206, on entraine un modèle de prédictif MP3 à partir des données associées aux stations du deuxième ensemble pour lesquelles on dispose d’une information de contexte (type de revêtement, type de voie de circulation, sous un pont, à l’ombre d’un immeuble, près d’une rivière, en forêt, etc.). Plus précisément, le modèle est entrainé pour prédire un contexte particulier à partir d’observations météorologiques et de conditions de surface. L’entrainement est réalisé à partir de vecteurs caractéristiques comprenant au moins des variables issues des données météo atmosphériques observées pour une station, des variables issues des conditions de surface observées par la station, et des variables cibles correspondant aux données de contexte associées à la station. Lors de l’étape 207, on utilise le modèle MP3 entrainé à l’étape 206 pour attribuer une liste de contextes possibles aux groupes de stations définis pour le premier ensemble. De cette façon, chaque groupe de station peut être étiqueté avec au moins un contexte représentatif. On connaît alors la spécialisation du modèle MP2 entrainé à partir des données collectées par les stations d’un groupe de station particulier lors de l’étape 205. Pour cela, on applique les conditions atmosphériques et les conditions de surface observées par les groupes de stations du premier ensemble au modèle prédictif MP3 entrainé à l’étape 206. Le modèle MP3 étant entrainé pour déterminer un contexte à partir des observations météo atmosphériques et les conditions de surface, il est ainsi possible d’associer un contexte à chaque groupe de stations du premier ensemble. Un modèle prédictif MP2 ayant été associé par ailleurs à chaque groupe de station lors de l’étape 205, on peut ainsi associer une donnée de contexte environnemental à chacun des modèles MP2. A l’étape 208, on utilise une carte numérique du réseau routier pour associer une donnée de contexte à chaque segment routier. Par exemple, on utilise les ponts, les cours d’eau, les forêts référencés sur la carte pour associer un contexte à chaque segment routier. Enfin, lors d’une étape 209, on détermine une condition de surface pour un segment routier particulier en appliquant un des modèles MP2 entrainés à l’étape 205 à des prévisions et/ou observations météo atmosphériques obtenues pour le segment routier. Le modèle MP2 appliqué est sélectionné à partir du contexte associé au segment à l’étape 208 et des contextes attribués aux groupes à l’étape 207. Par exemple, lorsqu’un véhicule en circulation sur un segment routier particulier souhaite obtenir une condition de surface, il transmet au serveur 101 une requête adaptée comprenant ses coordonnées géographiques. A la réception d’un tel message, le serveur détermine au moyen des coordonnées géographiques un segment routier particulier sur lequel circule le véhicule. Pour identifier le segment routier, le serveur met en correspondance les coordonnées géographiques reçues avec une représentation numérique du réseau routier. Le serveur 101 consulte alors la base de données 102 pour obtenir un contexte associé au segment. Le serveur sélectionne ensuite parmi les modèles prédictifs MP2 entrainés à l’étape 205 un modèle adapté au contexte déterminé pour le segment et applique à ce modèle des variables issues de conditions météo atmosphériques disponibles pour la zone géographique dans laquelle se situe le segment routier pour prédire une condition de surface. De cette façon, le véhicule obtient une condition de surface qui tient compte des spécificités du segment sur lequel il circule. Selon une réalisation particulière, les conditions de surface sont régulièrement précalculées par le serveur 101 pour un ensemble de segments routiers. De cette façon, à la réception d’une requête en provenance d’un véhicule, la prédiction est immédiatement disponible. Les modèles MP1, MP2 et MP3 sont issus de la famille des modèles supervisés en apprentissage automatique et ils sont ici appliqués au cas particulier des séries temporelles. Par supervisé, on entend que l’une des variables du problème correspond à la cible que l’on cherche à prédire. En notant le modèle, un vecteur d’entrée et la variable cible, on traite ainsi un problème du type : . Les modèles d’apprentissage automatique permettent d’obtenir une approximation de la fonction réelle f qui décrirait parfaitement l’évolution du système, en dérivant une fonction approchée qui est obtenue par minimisation de l’erreur : où est une métrique d’erreur. En pratique, le fait que l’on traite ici d’une série temporelle implique qu’il existe une corrélation forte entre 2 points d’observation et si les dates d’observation et sont proches. Cette corrélation forte au niveau des variables cibles sont souvent présentes au niveau des variables d’entrées décrivant le problème. Cette dépendance entre les points par rapport au temps peut être prise en compte de plusieurs manières lors de la modélisation. Certains modèles sont intrinsèquement construits pour traiter les séquences temporelles, tels que les réseaux de neurones récurrents (RNN, LSTM, …) ou les modèles de type ARIMA. D’autres modèles peuvent néanmoins être utilisés dès lors que les vecteurs d’entrée x permettent de prendre en compte cette dépendance temporelle des observations. Par exemple, un pourra utiliser des modèles qui prédisent les variables cibles indépendamment les unes des autres mais en créant un vecteur associé à cette observation, dont les composantes prennent en compte l’historique récent des observations (par exemple via des statistiques sur des fenêtres temporelles ou des décalages d’observations dans le temps, …). On peut ainsi utiliser des modèles classiques de régression ou classification en apprentissage automatique tels que des régression linéaire ou logistique, ou des modèles plus complexes tels que des modèles basés sur des arbres de décision (random forest, ou gradient boosting), ou encore des réseaux de neurones. Procédé de prédiction d’une condition météorologique à la surface d’un segment routier, le procédé comprenant les étapes suivantes : Collecte (200) d’observations météorologiques et de conditions de surface relevées par un premier ensemble de stations météo routières, Pour chaque station du premier ensemble de stations : Entrainement (201) à partir des données collectées pour la station considérée, d’un modèle prédictif MP1 adapté pour prédire une condition de surface à partir de données météo atmosphériques, Détermination (203) d’erreurs de prédiction commises par des modèles prédictifs MP1 entrainés pour les autres stations du premier ensemble, lorsqu’ils sont appliqués (202) aux données issues de la station considérée, Partitionnement (204) du premier ensemble en groupes de stations déterminés selon un critère de similarité dans les erreurs de prédiction déterminées, Pour chacun des groupes déterminés, entrainement (205) d’un modèle prédictif MP2 à partir des données collectées par les stations du premier ensemble de stations pour prédire une condition de surface à partir de données atmosphériques, Association (207) d’au moins une donnée de contexte à un modèle prédictif MP2, et Prédiction (209) d’une condition météo à la surface d’un segment routier particulier par application de données météo atmosphériques obtenues pour l’emplacement du segment à un modèle prédictif MP2 sélectionné selon une donnée de contexte associée au segment routier. Procédé selon la revendication 1 dans lequel l’étape de prédiction d’une condition météo à la surface d’un segment routier particulier comprend : L’identification (208), à partir d’une cartographie numérique, d’au moins un élément de contexte susceptible d’influencer les conditions météo de surface du segment, et La sélection d’un modèle prédictif MP2 selon l’élément de contexte identifié. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes tel qu’il comprend en outre une étape d’entrainement (206) d’un modèle prédictif MP3 pour prédire au moins une donnée de contexte relative à l’environnement d’une station météo routière particulière à partir : D’observations météorologiques et de conditions de surface relevées par un deuxième ensemble de stations météo routières, et De données de contexte relatives à l’environnement de chaque station du deuxième ensemble, L’étape d’association (207) d’au moins une donnée de contexte à un modèle prédictif MP2 comprenant l’application du modèle prédictif MP3 à des données issues des stations du groupe pour lequel le modèle prédictif MP2 a été entrainé. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel l’étape de partitionnement en groupes de stations comprend des étapes de : Mémorisation d’un vecteur d’erreurs associé à une station particulière du premier ensemble, comprenant des indicateurs représentatifs des erreurs de prédictions commises par les modèles prédictifs MP1 entrainés pour les autres stations du premier ensemble, lorsqu’ils sont appliqués aux données issues de la station considérée, et Détermination de groupes selon au moins un critère de distance calculée entre les vecteurs d’erreurs associés aux stations du premier ensemble. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel une donnée de contexte comprend au moins une valeur représentative d’une caractéristique particulière de l’environnement à un emplacement donné, sélectionnée parmi : Un pont, Un tunnel, Une forêt, Un cours d’eau, Un bâtiment, Un dénivelé, Un type de revêtement de la chaussée, Une densité de trafic. Dispositif de prédiction d’une condition météorologique à la surface d’un segment routier, le dispositif comprenant un processeur et un mémoire dans laquelle sont enregistrées des instructions de programme configurées pour mettre en œuvre les étapes suivantes, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur : Collecte (200) d’observations météorologiques et de conditions de surface relevées par un premier ensemble de stations météo routières, Pour chaque station du premier ensemble de stations : Entrainement (201) à partir des données collectées pour la station considérée, d’un modèle prédictif MP1 adapté pour prédire une condition de surface à partir de données météo atmosphériques, Détermination (203) d’erreurs de prédiction commises par des modèles prédictifs MP1 entrainés pour les autres stations du premier ensemble, lorsqu’ils sont appliqués (202) aux données issues de la station considérée, Partitionnement (204) du premier ensemble en groupes de stations déterminés selon un critère de similarité dans les erreurs de prédiction déterminées, Pour chacun des groupes déterminés, entrainement (205) d’un modèle prédictif MP2 à partir des données collectées par les stations du premier ensemble de stations pour prédire une condition de surface à partir de données atmosphériques, Association (207) d’au moins une donnée de contexte à un modèle prédictif MP2, et Prédiction (206) d’une condition météo à la surface d’un segment routier particulier par application de données météo atmosphériques obtenues pour l’emplacement du segment à un modèle prédictif MP2 sélectionné selon une donnée de contexte associée au segment routier. Serveur comprenant un dispositif de prédiction selon la revendication 6. Support d’information comportant des instructions de programme d’ordinateur configurées pour mettre en œuvre les étapes d’un procédé de prédiction selon l’une quelconque des revendications 1 à 5 lorsque les instructions sont exécutées par un processeur.