Brevet FR3130432A1 — publié le 20230616

La présente invention concerne un procédé de prédiction d’au moins un profil de vitesse d’un véhicule pour un déplacement au sein d’un réseau routier entre un point de départ et un point d’arrivée (O/D). Pour ce procédé, on construit un modèle de vitesse de véhicule (MOD) au moyen de données macroscopiques du réseau routier (MACa) et de données de trajets réalisés (DTRa). On applique ensuite ce modèle sur une succession de brins routiers qui constitue un trajet (CHE), qui relie le point de départ et le point d’arrivée (O/D), avec une contrainte de continuité de vitesse, pour former un premier profil de vitesse de trajet. Puis on détermine le profil optimal de vitesse du véhicule (v opt ) du trajet par itération de l’étape précédente pour respecter une contrainte physique. Figure 1 à publier Procédé de prédiction d’au moins un profil de la vitesse d’un véhicule pour un déplacement au sein d’un réseau routier La présente invention concerne la prédiction de la vitesse d’un véhicule sur un réseau routier. Selon l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS), environ 18000 décès par jour sont attribuables à une mauvaise qualité de l’air, ce qui fait monter l’estimation à environ 6.5 millions de décès par an. La pollution atmosphérique représente également un fort enjeu financier : une commission d'enquête sénatoriale estime que le coût total de la pollution de l’air s’établit entre 68 et 97 milliards d’euros par an pour la France, dans une évaluation, rendue en juillet 2015, intégrant à la fois les dommages sanitaires de la pollution, mais également ses conséquences sur les bâtiments, les écosystèmes et l’agriculture. Le secteur des transports représente toujours l’une des sources les plus importantes de polluants, malgré les nombreuses mesures mises en place par les pouvoirs publics et les avancements technologiques dans le domaine. Les transports, tous modes confondus, sont responsables d’environ 50% des émissions globales d’oxydes d’azote (NOx) et environ 10% des émissions de particules PM2,5. Le transport routier seul représente une part considérable de cet apport dû aux transports, avec 58% des émissions de NOx et 73% des émissions de particules PM2,5. Ces émissions sont dues principalement à trois facteurs : les émissions à l’échappement, les émissions d’abrasion, les émissions d’évaporation. Si les poids lourds sont les principaux émetteurs de polluants, ce sont les véhicules particuliers, plus représentés dans les zones urbaines fortement peuplées, qui ont l’impact le plus élevé sur l’exposition des citoyens à une mauvaise qualité de l’air. Les mesures mises en place au niveau local pour gérer l’utilisation des transports (comme une meilleure planification des transports et les mesures pour inciter le transfert modal), ainsi que le progressif renouvellement du parc automobile, ont contribué à limiter les émissions de gaz à l’échappement du transport routier dans les villes et les agglomérations urbaines. En effet, dans le monde, l’activité liée au transport routier a augmenté d’un quart au cours de la dernière décennie, alors que les émissions de NOx ont augmenté de 5% et les émissions de particules ont diminué de 6%. Malgré ces améliorations, les niveaux de pollution dépassent encore les seuils fixés par l’OMS dans de nombreuses villes. De même, les outils actuels de monitoring de la qualité de l’air ne permettent pas d’isoler et estimer avec précision la part d’émissions en usage réel due au transport routier ainsi que leur localisation spatiale. En effet, l’estimation de la quantité de polluants émis est basée sur l’utilisation d’une méthode moyenne adaptée à de larges échelles, typiquement des segments de route de plusieurs kilomètres pour que le trajet puisse être considéré comme représentatif de l’ensemble des conditions de circulation, comme dans la méthodologie COPERT (de l’anglais « COmputer Program to calculate Emissions from Road Transports », pouvant être traduit par programme informatique de calcul des émissions des transports routiers). Par conséquent, il s’avère difficile pour les villes de prendre les bonnes décisions en matière d’aménagement de l’infrastructure routière et de législation sans avoir à disposition des outils précis d’évaluation et de projection d’impact des mesures envisagées sur les émissions polluantes du transport routier et la qualité de l’air. Ces nouveaux outils devraient idéalement permettre d’évaluer l’impact des mesures sur des échelles temporelles et spatiales très fines (de l’ordre d’une minute, et de l’ordre de dix mètres). Aujourd’hui, les métropoles et les gestionnaires de route disposent d’outils de modélisation des déplacements pour planifier et simuler l’impact de mesures de régulation et de travaux futurs afin de réduire la congestion ou d’améliorer la qualité de l’air. Cependant, ces modèles sont très difficiles à mettre en place (besoin de données d’enquête de population très coûteuses, besoin d’un effort conséquent de calibration), à maintenir (la maintenance est déléguée aux bureaux d’études, il est donc difficile de faire évoluer l’outil rapidement), et à mettre à jour (les enquêtes de population sont menées tous les 5 à 10 ans). Il existe donc un fort besoin de disposer d’outils de modélisation et de prédiction de comportements de conduite au sein d’un réseau de transport sans devoir utiliser en entrée des données trop coûteuses et difficiles à obtenir, comme par exemple les données « floating car data » (FCD), qui ne sont pas forcément disponibles sur l’ensemble des brins routier d’un réseau urbain. Les émissions polluantes (chimiques et/ou sonores) sont liées à la vitesse de déplacement des véhicules sur la route. C’est pourquoi pour avoir de bonnes prévisions des quantités de polluants émis, il est important de prédire précisément la vitesse des véhicules sur la route, en prenant compte de la topologie de la route (pente, virage, signalisation routière, etc.) et des conditions de trafic. De plus, la consommation du véhicule est également liée à la vitesse du véhicule, qu’il s’agisse d’une consommation de carburant ou de consommation électrique. C’est pourquoi, pour déterminer de manière précise la consommation d’un véhicule, il est important de prédire précisément la vitesse des véhicules sur la route, en prenant compte de la topologie de la route (pente, virage, signalisation routière, etc.) et des conditions de trafic. La connaissance de la vitesse des véhicules a également un impact sur la sécurité routière. Plusieurs méthodes ont été développées pour déterminer la vitesse des véhicules. La méthode la plus répandue est la détermination d’une vitesse moyenne du véhicule. Cette méthode peut notamment se baser sur l’exploitation de mesures de trafic pour estimer une seule valeur de la vitesse moyenne par segment routier. Cette méthode ne permet pas d’obtenir une bonne précision de la vitesse, elle ne permet pas de prendre en compte l’impact de l’infrastructure routière, ni les différents styles de conduites, ni les différents comportements liés aux signalisations. En outre, cette méthode nécessite des mesures de trafic récentes. Pour la majorité des méthodes d’estimation des vitesses moyennes, il n’est pas possible d’estimer une vitesse pour un segment de route sans mesure de trafic. Par exemple, la demande de brevet CN109003453 décrit une méthode d’estimation de la vitesse moyenne. Une autre méthode se base sur une estimation d’une vitesse statistique correspondant au percentile 85% au moyen de modèles statistiques. Cette méthode présente les mêmes inconvénients que la méthode précédemment décrite : manque de précision, pas de prise en compte de l’impact de l’infrastructure routière et de la congestion, ni des différents styles de conduites, ni des différents comportements liés aux signalisations, impossibilité de prédire une vitesse pour un segment de route sans mesure de trafic. Par exemple, le document Lamm, Ruediger, Basil Psarianos, and Theodor Mailaender. Highway design and traffic safety engineering handbook. 1999. décrit une telle méthode. La méthode de reconstruction d’un cycle de conduite se base sur un historique de données de trajet réalisés, appelées données FCD (de l’anglais « floating car data »). Cette base de données est décomposée puis groupée selon des descripteurs macroscopiques, tels que le type de route. Ensuite, chaque segment de route est identifié comme appartenant à un groupe. Un ou plusieurs profils de vitesse sont construits sur ce segment en combinant des portions de vitesses réelles issues des données FCD appartenant à ce groupe. Cette méthode manque également de précision ; en effet, les modèles utilisés sont pertinents à grande échelle spatiale uniquement, mais peuvent donner lieu à des comportements incohérents. De plus, cette méthode, qui peut être couteuse en temps de calcul, ne permet pas de prendre en compte, directement et de manière détaillée, l’impact de l’infrastructure routière. Par exemple, le document Effa, R. C., L. C. Larsen. 1993. Development of Real-World Driving Cycles for Estimating Facility-Specific Emissions from Light-Duty Vehicles. Presented at Air and Waste Management Assoc. Specialty Conf. Emission Inventory: Perception and Reality, Pasadena, CA décrit une telle méthode. Une autre méthode se base sur le calcul d’un profil de vitesse en fonction de la distance au moyen de fonctions mathématiques en considérant la signalisation et l’infrastructure sur chaque segment de route. Cette méthode ne donne pas satisfaction en termes de prise en compte des différents comportements et styles de conduite, ni de la topologie de la route. De plus, la majorité des procédés basée sur cette méthode ne peut pas être utilisée pour un segment de route pour lequel il n’existe pas d’historique. Le document Andrieu, C. (2013). Modélisation fonctionnelle de profils de vitesse en lien avec l'infrastructure et méthodologie de construction d'un profil agrégé (Doctoral dissertation, Université Paul Sabatier-Toulouse III) décrit une telle méthode. Il existe en outre une méthode de classification de profils de vitesse en se basant sur des descripteurs microscopiques liés aux profils de vitesse, un ou plusieurs profils typiques sont ensuite associés à chaque segment de route. Cette méthode manque également de précision (la reconstruction se base uniquement sur une moyenne des données historiques), ne permet pas de prendre en compte les conditions de trafic (congestion) ni la topologie de la route, et manque d’exploitabilité car elle nécessite des données microscopiques pas toujours connues. Cette méthode est notamment décrite dans le document Laureshyn, Aliaksei, Kalle Åström, and Karin Brundell-Freij. "From speed profile data to analysis of behaviour: classification by pattern recognition techniques." IATSS research 33.2 (2009): 88-98. La demande de brevet FR 3096822 (WO2020/239503) décrit une méthode de prédiction d’un profil de vitesse d’un véhicule. Cette méthode construit un modèle de vitesse de véhicule au moyen de données macroscopiques du réseau routier et de données de trajets réalisés. Puis, ce modèle est appliqué à un brin routier considéré. Bien que la méthode décrite dans cette demande de brevet donne satisfaction à l’échelle du brin routier, elle reste difficilement adaptable pour un trajet complet. En effet, cette méthode ne permet pas une cohérence temporelle et une cohérence des vitesses entre les brins. En effet, dans cette invention, les profils de vitesse sont construits à l’échelle d’un segment routier indépendamment des segments routiers environnants. Aucune continuité spatiale n’est donc assurée sur une succession de segments routiers connectés, ce qui ne permet une prédiction d’un profil de vitesse précis pour un déplacement entier. La présente invention a pour but de prédire, pour un trajet complet, un profil de vitesse précis à l’échelle spatiale fine en considérant les différents comportements et styles de conduites sans données microscopiques. Dans ce but, l’invention concerne un procédé de prédiction d’au moins un profil de vitesse d’un véhicule pour un déplacement au sein d’un réseau routier entre un point de départ et un point d’arrivée. Pour ce procédé, on construit un modèle de vitesse de véhicule au moyen de données macroscopiques du réseau routier et de données de trajets réalisés. On applique ensuite ce modèle sur une succession de brins routiers qui constitue un trajet, qui relie le point de départ et le point d’arrivée, avec une contrainte de continuité de vitesse, pour former un premier profil de vitesse de trajet. Puis on détermine le profil optimal de vitesse du véhicule du trajet par itération de l’étape précédente pour respecter une contrainte physique. Le modèle de profil de vitesse obtenu à partir de données macroscopiques et de données de trajets réalisés permet une bonne représentativité du modèle, et par conséquent, permet de prédire précisément un profil de vitesse. De plus, grâce à la prise en compte de la continuité des vitesses, et grâce à l’optimisation itérative sous contrainte, on peut déterminer de manière précise un profil de vitesse pour un trajet complet. L’invention concerne en outre un procédé de prédiction de quantité de polluants chimiques et/ou sonores émis par un véhicule, ainsi qu’un procédé de prédiction d’une consommation d’un véhicule. L’invention concerne un procédé de prédiction d’au moins un profil de vitesse d’un véhicule pour un déplacement au sein d’un réseau routier entre un point de départ et un point d’arrivée, ledit profil de vitesse étant une variation de la vitesse dudit véhicule le long dudit déplacement. Pour ce procédé, on met en œuvre les étapes suivantes : On construit une base d’apprentissage à partir de données macroscopiques d’un réseau routier d’apprentissage, et de données de trajets réalisés sur ledit réseau routier d’apprentissage ; On construit un modèle de vitesse de véhicule au moyen d’une méthode d’apprentissage automatique entraînée sur ladite base d’apprentissage construite, ledit modèle de vitesse de véhicule associe à un brin dudit réseau routier une pluralité de profils de vitesse du véhicule en fonction desdites données macroscopiques dudit brin routier ; On acquiert un trajet reliant ledit point de départ et ledit point d’arrivée, ledit trajet étant formé d’une succession de brins routier dudit réseau routier considéré ; Pour chaque brin routier dudit trajet acquis, on détermine un profil de vitesse au moyen dudit modèle de vitesse de véhicule, et de données macroscopiques dudit brin routier en imposant que la vitesse initiale de véhicule d’un brin routier corresponde à la vitesse finale dudit brin routier précédent dans ladite succession des brins routiers du trajet acquis, et on construit un premier profil de vitesse dudit déplacement par agrégation des profils de vitesse de véhicule de chaque brin routier dudit trajet acquis ; et On identifie au moins une contrainte physique dudit trajet acquis, et tant que ladite contrainte physique dudit trajet acquis n’est pas respectée, on réitère l’étape précédente en générant un nouveau profil de vitesse de véhicule pour au moins un brin routier dudit trajet acquis, afin de générer un profil optimal de vitesse d’un véhicule pour ledit déplacement entre ledit point de départ et ledit point d’arrivée. Selon un mode de réalisation, ladite contrainte physique est une contrainte temporelle d’un instant d’arrivée dudit trajet, et/ou une contrainte de vitesse du véhicule d’au moins une position dudit trajet, ladite contrainte temporelle et/ou ladite contrainte de vitesse étant notamment obtenue par un algorithme de plus court chemin et/ou par des données de trajet réalisé, de préférence ladite contrainte physique est déterminée en fonction d’un instant de départ. Conformément à une mise en œuvre, on construit ledit modèle de vitesse de véhicule en mettant en œuvre les étapes suivantes : On segmente ledit réseau routier d’apprentissage au moyen desdites données macroscopiques dudit réseau routier ; On catégorise chaque segment dudit réseau routier d’apprentissage en fonction desdites données macroscopiques dudit réseau routier, notamment par un algorithme de classification, tel qu’un réseau de neurones ; Pour chaque catégorie de segment routier, on classifie lesdites données de trajets réalisés ; et Pour chaque catégorie de segment routier et pour chaque classification desdites données de trajets réalisés, on génère au moins un profil de vitesse de véhicule au moyen desdites données de trajets réalisés. Selon un aspect, on détermine au moins un profil de vitesse de véhicule sur chaque brin routier dudit trajet acquis en mettant en œuvre les étapes suivantes : On segmente une portion du réseau routier qui comporte chaque brin routier dudit trajet acquis ; On catégorise lesdits segments de ladite portion dudit réseau routier, notamment par un algorithme de classification, tel qu’un réseau de neurones ; et On attribue à chaque segment de ladite portion dudit réseau routier ledit au moins un profil de vitesse de véhicule généré au moyen du modèle de vitesse du véhicule. Avantageusement, on attribue également à chaque segment de ladite portion dudit réseau routier une distribution dudit au moins un profil de vitesse. De préférence, à chaque itération de la détermination du profil de vitesse du trajet, on détermine un profil de vitesse d’un brin routier en construisant un profil de vitesse du brin routier au moyen d’une approche stochastique, ou au moyen d’une approche déterministe, notamment au moyen des fonctions paramétriques. De manière avantageuse, on segmente ledit réseau routier par une division dudit réseau routier en triplets de liaisons, chaque triplet de liaisons étant formé par un brin routier formé entre deux nœuds dudit réseau routier, son origine et sa destination. Selon une option de réalisation on acquiert ledit trajet reliant ledit point de départ et ledit point d’arrivée par un algorithme de plus court chemin, de préférence ledit algorithme de plus court chemin prend en compte en outre un instant de départ. Conformément à un mode de réalisation, on affiche ledit au moins un profil de vitesse du véhicule de ladite portion de réseau routier sur une carte routière, de préférence au moyen d’un téléphone intelligent ou d’un système informatique. De plus, l’invention concerne un procédé de prédiction d’une quantité d’au moins un polluant chimique et/ou sonore émis par un véhicule lors d’un déplacement au sein d’un réseau routier entre un point de départ et un point d’arrivée. Pour ce procédé, on met en œuvre les étapes suivantes : On prédit au moins un profil de vitesse du véhicule pour ledit déplacement entre ledit point de départ et ledit point d’arrivée au moyen du procédé de détermination d’au moins un profil de vitesse selon l’une des caractéristiques précédentes ; et On applique un modèle microscopique d’émissions polluantes chimiques et/ou sonores audit au moins un profil de vitesse pour prédire une quantité d’au moins un polluant chimique et/ou sonore, ledit modèle microscopique reliant la vitesse du véhicule et la quantité d’au moins un polluant chimique et/ou sonore émis par un véhicule. En outre, l’invention concerne un procédé de prédiction d’une consommation énergétique d’un véhicule au sein d’un réseau routier lors d’un déplacement entre un point de départ et un point d’arrivée. Pour ce procédé, on met en œuvre les étapes suivantes : On prédit au moins un profil de vitesse du véhicule pour ledit déplacement entre ledit point de départ et ledit point d’arrivée au moyen du procédé de détermination d’au moins un profil de vitesse selon l’une des caractéristiques précédentes ; et On applique un modèle de consommation énergétique du véhicule audit au moins un profil de vitesse pour prédire une consommation énergétique dudit véhicule, ledit modèle reliant la vitesse du véhicule et ladite consommation dudit véhicule. D'autres caractéristiques et avantages du procédé selon l'invention, apparaîtront à la lecture de la description ci-après d'exemples non limitatifs de réalisations, en se référant aux figures annexées et décrites ci-après. Liste des figures La illustre les étapes du procédé selon un premier mode de réalisation de l’invention. La illustre les étapes du procédé selon un deuxième mode de réalisation de l’invention. La illustre les étapes du procédé selon un troisième mode de réalisation de l’invention. La illustre les étapes de la construction du modèle de vitesse selon un mode de réalisation de l’invention. La illustre la prédiction d’un profil de vitesse selon un mode de réalisation de l’invention. La illustre une portion d’un réseau routier. La illustre une portion d’un réseau routier et des profils de vitesse associés. La illustre des profils de vitesse prédits au moyen du procédé selon l’invention avec une approche déterministe sur un segment de route avec arrêt. La illustre des profils de vitesse prédits au moyen du procédé selon l’invention avec une approche stochastique sur le même segment de route avec arrêt que la . La illustre, pour un premier exemple, une comparaison d’un profil de vitesse prédit au moyen du procédé selon l’invention et un profil de vitesse mesuré. La illustre, pour un deuxième exemple, une comparaison d’un profil de vitesse prédit au moyen du procédé selon l’invention et un profil de vitesse mesuré. La illustre, pour un exemple, une comparaison des temps de parcours, des émissions de NOx et des émissions de CO 2 obtenus par deux méthodes selon l’art antérieur et par le procédé selon l’invention. Procédé de prédiction d’au moins un profil de vitesse d’un véhicule pour un déplacement au sein d’un réseau routier entre un point de départ et un point d’arrivée (O/D), ledit profil de vitesse étant une variation de la vitesse dudit véhicule le long dudit déplacement, caractérisé en ce qu’on met en œuvre les étapes suivantes : On construit une base d’apprentissage à partir de données macroscopiques d’un réseau routier d’apprentissage (MACa), et de données de trajets réalisés (DTRa) sur ledit réseau routier d’apprentissage ; On construit un modèle de vitesse de véhicule (MOD) au moyen d’une méthode d’apprentissage automatique (APP) entraînée sur ladite base d’apprentissage construite, ledit modèle de vitesse de véhicule associe à un brin dudit réseau routier une pluralité de profils de vitesse du véhicule en fonction desdites données macroscopiques dudit brin routier ; On acquiert un trajet (CHE) reliant ledit point de départ et ledit point d’arrivée (O/D), ledit trajet étant formé d’une succession de brins routier dudit réseau routier considéré ; Pour chaque brin routier dudit trajet acquis (CHE), on détermine un profil de vitesse (v) au moyen dudit modèle de vitesse de véhicule, et de données macroscopiques (MACb) dudit brin routier en imposant que la vitesse initiale de véhicule d’un brin routier corresponde à la vitesse finale dudit brin routier précédent dans ladite succession des brins routiers du trajet acquis (CHE), et on construit un premier profil de vitesse dudit déplacement par agrégation des profils de vitesse de véhicule de chaque brin routier dudit trajet acquis ; et On identifie au moins une contrainte physique dudit trajet acquis, et tant que ladite contrainte physique dudit trajet acquis n’est pas respectée, on réitère l’étape précédente en générant un nouveau profil de vitesse de véhicule pour au moins un brin routier dudit trajet acquis, afin de générer un profil optimal de vitesse d’un véhicule (v opt ) pour ledit déplacement entre ledit point de départ et ledit point d’arrivée (O/D). Procédé de prédiction d’au moins un profil de vitesse selon la revendication 1, dans lequel ladite contrainte physique est une contrainte temporelle d’un instant d’arrivée dudit trajet, et/ou une contrainte de vitesse du véhicule d’au moins une position dudit trajet, ladite contrainte temporelle et/ou ladite contrainte de vitesse étant notamment obtenue par un algorithme de plus court chemin et/ou par des données de trajet réalisé (DTRb), de préférence ladite contrainte physique est déterminée en fonction d’un instant de départ. Procédé de prédiction d’au moins un profil de vitesse selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on construit ledit modèle de vitesse de véhicule en mettant en œuvre les étapes suivantes : On segmente (SEG) ledit réseau routier d’apprentissage au moyen desdites données macroscopiques dudit réseau routier (MAC) ; On catégorise (CAT) chaque segment dudit réseau routier d’apprentissage en fonction desdites données macroscopiques dudit réseau routier (MAC), notamment par un algorithme de classification, tel qu’un réseau de neurones ; Pour chaque catégorie de segment routier, on classifie (CLA) lesdites données de trajets réalisés (DTR) ; et Pour chaque catégorie de segment routier et pour chaque classification desdites données de trajets réalisés, on génère au moins un profil de vitesse de véhicule (PRO) au moyen desdites données de trajets réalisés (DTR). Procédé de prédiction d’au moins un profil de vitesse selon la revendication 3, dans lequel on détermine au moins un profil de vitesse de véhicule sur chaque brin routier dudit trajet acquis en mettant en œuvre les étapes suivantes : On segmente (SEG) une portion du réseau routier qui comporte chaque brin routier dudit trajet acquis ; On catégorise (CAT) lesdits segments de ladite portion dudit réseau routier, notamment par un algorithme de classification, tel qu’un réseau de neurones ; et On attribue (ATT) à chaque segment de ladite portion dudit réseau routier ledit au moins un profil de vitesse de véhicule généré au moyen du modèle de vitesse du véhicule (MOD). Procédé de prédiction d’au moins un profil de vitesse selon la revendication 4, dans lequel on attribue (ATT) également à chaque segment de ladite portion dudit réseau routier une distribution dudit au moins un profil de vitesse. Procédé de prédiction d’au moins un profil de vitesse selon l’une des revendications 3 à 5, dans lequel, à chaque itération de la détermination du profil de vitesse du trajet, on détermine un profil de vitesse d’un brin routier en construisant un profil de vitesse du brin routier au moyen d’une approche stochastique, ou au moyen d’une approche déterministe, notamment au moyen des fonctions paramétriques. Procédé de prédiction d’au moins un profil de vitesse selon l’une des revendications 3 à 6, dans lequel on segmente (SEG) ledit réseau routier par une division dudit réseau routier en triplets de liaisons, chaque triplet de liaisons étant formé par un brin routier formé entre deux nœuds dudit réseau routier, son origine et sa destination. Procédé de prédiction d’au moins un profil de vitesse selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on acquiert ledit trajet (CHE) reliant ledit point de départ et ledit point d’arrivée (O/D) par un algorithme de plus court chemin, de préférence ledit algorithme de plus court chemin prend en compte en outre un instant de départ. Procédé de prédiction d’au moins un profil de vitesse selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on affiche ledit au moins un profil de vitesse du véhicule de ladite portion de réseau routier sur une carte routière, de préférence au moyen d’un téléphone intelligent ou d’un système informatique. Procédé de prédiction d’une quantité d’au moins un polluant chimique et/ou sonore émis par un véhicule lors d’un déplacement au sein d’un réseau routier entre un point de départ et un point d’arrivée, caractérisé en ce qu’on met en œuvre les étapes suivantes : On prédit au moins un profil de vitesse du véhicule pour ledit déplacement entre ledit point de départ et ledit point d’arrivée au moyen du procédé de détermination d’au moins un profil de vitesse selon l’une des revendications 1 à 8 ; et On applique un modèle microscopique d’émissions polluantes chimiques et/ou sonores audit au moins un profil de vitesse pour prédire une quantité d’au moins un polluant chimique et/ou sonore, ledit modèle microscopique reliant la vitesse du véhicule et la quantité d’au moins un polluant chimique et/ou sonore émis par un véhicule. Procédé de prédiction d’une consommation énergétique d’un véhicule au sein d’un réseau routier lors d’un déplacement entre un point de départ et un point d’arrivée, caractérisé en ce qu’on met en œuvre les étapes suivantes : On prédit au moins un profil de vitesse du véhicule pour ledit déplacement entre ledit point de départ et ledit point d’arrivée au moyen du procédé de détermination d’au moins un profil de vitesse selon l’une des revendications 1 à 8 ; et On applique un modèle de consommation énergétique du véhicule audit au moins un profil de vitesse pour prédire une consommation énergétique dudit véhicule, ledit modèle reliant la vitesse du véhicule et ladite consommation dudit véhicule.