Brevet FR3149102A1 — publié le 20241129

L’invention concerne un procédé et un dispositif de prédiction d’un défaut d’un calculateur d’un véhicule (10). A cet effet, des premières données de fonctionnement du calculateur sont collectées et transmises à un serveur (101). La probabilité qu’un défaut de ce calculateur survienne est prédite en alimentant un modèle de prédication de cycle de vie de calculateur avec ces premières données, le modèle de prédiction ayant été appris lors d’une phase d’apprentissage à partir de deuxièmes données de calculateur obtenues d’un ensemble de deuxièmes véhicules (11). Une ou plusieurs recommandations d’actions de maintenance préventive sont transmises selon le résultat de la prédiction. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de prédiction de cycle de vie d’un calculateur d’un véhicule L’invention concerne les procédés et dispositifs de prédiction de défaut ou de défaillance d’un ou plusieurs calculateurs d’un véhicule, notamment un véhicule automobile. L’invention concerne également un procédé et un dispositif de prédiction du cycle de vie d’un ou plusieurs calculateurs d’un véhicule. L’invention concerne également un procédé et un dispositif de maintenance prédictive d’un véhicule. Arrière-plan technologique Les véhicules contemporains embarquent nombre de calculateurs assurant chacun une ou plusieurs fonctions, telles que par exemple la gestion de l’aide à la conduite, de l’antipatinage, de la répartition électronique du freinage ou encore la commande d’actionneurs pour assurer le fonctionnement optimal d’un moteur à combustion. Ces calculateurs sont aussi appelés UCE (« Unité de Commande Electronique » ou en anglais ECU « Electronic Control Unit »). Ces calculateurs embarquent des logiciels qui sont exécutés pour assurer les fonctions dont ils ont la charge. Ces calculateurs, comme tout composant ou organe d’un véhicule, sont susceptible de rencontrer des défauts, pannes, défaillances ou réduction des performances au cours de leur cycle de vie. Lorsque le conducteur d’un véhicule est confronté à un défaut ou à une panne d’un ou plusieurs calculateurs, ce dernier doit alors prendre contact avec un centre spécialisé pour déterminer si la panne ou le défaut constaté nécessite une opération de maintenance corrective pour corriger la panne ou le défaut après apparition de cette dernière ou de ce dernier. Une telle maintenance corrective s’accompagne le plus souvent d’une intervention ou d’une réparation dans un garage par exemple. Une telle maintenance corrective est synonyme de coûts engendrés par la maintenance corrective et de gêne occasionnée par l’immobilisation du véhicule pendant une durée allant parfois jusqu’à plusieurs jours. Pour limiter les risques de panne ou de défaut et prévenir les problèmes associés, des opérations de maintenance préventive des véhicules sont planifiées. Cependant, ces opérations de maintenance ne garantisse pas qu’un calculateur du véhicule rencontre un défaut ou subisse une panne après coup. Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la prédiction des pannes ou défauts de calculateur(s) d’un véhicule. Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de prédiction de défaut d’un premier calculateur d’un premier véhicule, le procédé comprenant les étapes suivantes : - réception de premières données représentative de fonctionnement du premier calculateur ; - prédiction d’un défaut du premier calculateur en alimentant un modèle de prédiction de cycle de vie de calculateur avec les premières données, le modèle de prédiction de cycle de vie de calculateur ayant été appris dans une phase dite d’apprentissage à partir de deuxièmes données représentatives de cycle de vie d’un ensemble de deuxièmes calculateurs correspondant au premier calculateur et embarqués dans un ensemble de deuxièmes véhicules ; - transmission de troisièmes données représentatives d’au moins une recommandation en fonction d’un résultat de la prédiction. Un tel procédé permet d’estimer de manière plus fiable et en temps réel le risque de panne ou de défaut associé à un (ou plusieurs) calculateur(s) d’un premier véhicule en fonction des données relatives au fonctionnement de ce calculateur lors de l’utilisation du véhicule, ces données étant représentatives de l’utilisation réelle qui est faite de ce calculateur dans les conditions de vie du premier véhicule, sur la base d’un modèle de prédiction du cycle de vie du calculateur appris à partir de données similaires obtenues de capteurs identiques ou similaires embarqués dans un ensemble de deuxièmes véhicules. En fonction du résultat de la prédiction, une ou plusieurs recommandations sont générées automatiquement et transmises, par exemple à destination d’un dispositif appartenant au propriétaire du premier véhicule, pour prévenir le défaut ou la panne, par exemple par une opération de maintenance préventive du calculateur. Selon une variante, la au moins une recommandation appartient à un ensemble de recommandations comprenant : - une recommandation de mise à jour logicielle du premier calculateur ; - une recommandation de remplacement du premier calculateur ; - une recommandation de modification d’au moins un paramètre de contrôle du premier calculateur ; et - une recommandation de mise en œuvre d’un diagnostic du premier calculateur. Selon une autre variante, le procédé comprend en outre une étape d’apprentissage du modèle de prédiction de cycle de vie de calculateur, l’étape d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - réception des deuxièmes données depuis l’ensemble de deuxièmes véhicules ; - génération du modèle de prédiction de cycle de vie de calculateur par classification des deuxièmes données. Selon une variante supplémentaire, le procédé comprend en outre une étape de modification d’au moins un paramètre du modèle de prédiction de cycle de vie de calculateur en fonction des premières données et du résultat de la prédiction. Selon encore une variante, les premières données appartiennent à un ensemble de données comprenant : - des données représentatives d’un code défaut ; - des données représentatives de changement d’état du premier calculateur ; - des données représentatives d’instruction déterminée par le premier calculateur ; - des données représentatives de résultat de calcul effectué par le premier calculateur ; - des données représentatives de requête générée par le premier calculateur. Selon une variante additionnelle, le procédé comprend en outre une étape de mise en œuvre de la au moins une recommandation. Selon une autre variante, le procédé comprend en outre une étape de mémorisation de données représentatives de la mise en œuvre et de données représentatives de niveaux de performance antérieurs et postérieurs à la mise en œuvre. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un dispositif de prédiction de défaut d’un calculateur d’un véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention. Selon un troisième aspect, l’invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de l’invention. Selon un quatrième aspect, l’invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, l’invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront de la description des modes de réalisation non limitatifs de l’invention ci-après, en référence aux figures 1 à 3 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un environnement de communication d’un premier véhicule, selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif configuré pour la prédiction de défaut d’un ou plusieurs calculateurs du premier véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention ; illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de prédiction de défaut d’un ou plusieurs calculateurs du premier véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention. Un procédé et un dispositif de prédiction de défaut d’un ou plusieurs calculateurs d’un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 3. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Les termes « premier(s) », « deuxième(s) », etc sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et potentiellement de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de l’invention, la prédiction d’un défaut (tel qu’une panne, une défaillance, une perte de performance, etc.) d’un (ou plusieurs) calculateur(s) d’un premier véhicule, par exemple un calculateur d’un système embarqué, un calculateur contrôlant un élément de la chaine de traction, ou tout autre calculateur, comprend la réception, par exemple depuis le premier véhicule via une liaison sans fil, de premières données représentatives du fonctionnement de ce calculateur, les premières données étant par exemple obtenues du premier calculateur et/ou d’un ou plusieurs autres calculateurs reliés en communication au premier calculateur. Ces premières données sont par exemple transmises à un serveur du « cloud » (ou « nuage » en français) et/ou à un autre calculateur du premier véhicule. Ces premières données sont fournies en entrée d’un modèle de prédiction de cycle de vie de calculateur pour prédire un potentiel défaut du calculateur, avec par exemple une probabilité que le défaut survienne, par exemple à un horizon de quelques jours, quelques semaines ou quelques mois. Un tel modèle de prédiction de cycle de vie a été préalablement appris lors d’une phase dite d’apprentissage d’une méthode d’apprentissage machine (de l’anglais « machine learning »), aussi appelée méthode d’apprentissage automatique, à partir de deuxièmes données représentatives des cycles de vie d’un ensemble de deuxièmes calculateurs correspondant au premier calculateur (par exemple des calculateurs de même type, avec les mêmes fonctions, avec les mêmes références et/ou les mêmes versions logicielles) obtenus d’un ensemble de deuxièmes véhicules embarquant ces deuxième calculateur. Des troisièmes données représentatives d’une ou plusieurs recommandations sont alors transmises, par exemple à destination d’un dispositif d’affichage, en fonction du résultat de la prédiction pour prévenir l’apparition du défaut prédit. La ou les recommandations correspondent par exemple à des recommandations de maintenance préventive du calculateur objet de la prédiction. Une panne correspond par exemple à une défaillance du calculateur, c’est-à-dire à un défaut de fonctionnement entrainant un arrêt du fonctionnement, un arrêt d’une ou plusieurs fonctions assurées par le calculateur, une baisse de performance ou de fiabilité des résultats. Une panne correspond également à un fonctionnement dégradé du calculateur en question par rapport à un fonctionnement normal, par exemple un fonctionnement où seulement une partie des services que rend le calculateur en fonctionnement normal est rendue. La mise en œuvre d’une méthode d’apprentissage machine permet d’estimer de manière plus fiable et en temps réel le risque de défaut associé dans le cycle de vie d’un calculateur d’un véhicule en fonction des données de fonctionnement obtenues de ce calculateur lors de son utilisation dans le véhicule, par exemple depuis la première mise en circulation du véhicule, sur la base d’un modèle prédisant le cycle de vie à venir de ce calculateur, et ainsi les risques de défaillance associés. La prédiction du risque de défaut permet d’anticiper le problème et potentiellement de le corriger avant son apparition, améliorant la prévention de la panne ou du défaut et une amélioration ou un prolongement du cycle de vie du calculateur. La illustre schématiquement un environnement de communication 1 d’un premier véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le premier véhicule 10 correspond par exemple à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule 10 correspond ainsi par exemple à un véhicule terrestre, par exemple une automobile, un camion, un car, une moto. Le premier véhicule 10 embarque également avantageusement un système de communication configuré pour communiquer avec un ou plusieurs dispositifs distants 101 via une infrastructure d’un réseau de communication sans fil. Le dispositif distant 101 correspond avantageusement à un dispositif configuré pour traiter des données, par exemple des données stockées en mémoire du dispositif distant 101 et/ou des données reçues du véhicule 10. Le dispositif distant 101 correspond par exemple à un serveur du « cloud » 100. Le système de communication du premier véhicule 10 comprend par exemple une ou plusieurs antennes de communication reliées à une unité de contrôle télématique, dite TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit »), elle-même reliée à un ou plusieurs calculateurs du système embarqué du premier véhicule 10. La ou les antennes, l’unité TCU et le ou les calculateurs forment par exemple une architecture multiplexée pour la réalisation de différents services utiles pour le bon fonctionnement du premier véhicule 10 et pour assister le conducteur et/ou les passagers du premier véhicule 10 dans le contrôle du premier véhicule 10 et/ou pour établir un diagnostic sur le fonctionnement d’un ou plusieurs composants du premier véhicule 10. Le ou les calculateurs et l’unité TCU communiquent et échangent des données entre eux par l’intermédiaire d’un ou plusieurs bus informatiques, par exemple un bus de communication de type bus de données CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (selon la norme ISO 17458) ou Ethernet (selon la norme ISO/IEC 802-3). L’infrastructure de communication mobile permettant la communication sans fil de données entre le premier véhicule 10 et le dispositif distant 101 comprend par exemple un ou plusieurs équipements de communication 110 de type antenne relais (réseau cellulaire) ou unité bord de route, dite UBR. Dans un mode de communication utilisant une telle architecture réseau, les données sont par exemple transmises par le premier véhicule 10 au dispositif distant 101 du « cloud » 100 via une antenne relais 110 (l’antenne 110 étant par exemple relié au « cloud » 100 via une liaison filaire). Le système de communication sans fil permettant l’échange de données entre le premier véhicule 10 et le dispositif distant 101 correspond par exemple à : - un système de communication véhicule à infrastructure V2I (de l’anglais « vehicle-to-infrastructure »), par exemple basé sur les standards 3GPP LTE-V ou IEEE 802.11p de ITS G5 ; et/ou - un système de communication de type réseau cellulaire, par exemple un réseau de type LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) aussi appelé LTE 3G, 4G ou 5G ; et/ou - un système de communication de type Wifi selon IEEE 802.11, par exemple selon IEEE 802.11n ou ou IEEE 802.11ac. Le premier véhicule 10 embarque un ensemble de calculateurs formant le système embarqué du premier véhicule 10. Les calculateurs du premier véhicule 10 sont reliés entre eux par l’intermédiaire d’un ou plusieurs bus informatiques, par exemple un bus de communication de type bus de données CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (selon la norme ISO 17458) ou Ethernet (selon la norme ISO/IEC 802-3). Un processus de prédiction de défaut du cycle de vie d’un ou plusieurs calculateurs du premier véhicule 10, est avantageusement mis en œuvre par un système comprenant le premier véhicule 10 (c’est-à-dire par un ou plusieurs dispositifs embarqués dans le véhicule 10, par exemple un ou plusieurs calculateurs) et le dispositif distant 101 relié en communication avec le premier véhicule 10 via une connexion ou une liaison sans fil. Le processus de prédiction comprend avantageusement une phase dite de production ou de prédiction (aussi appelé phase d’inférence) basée sur un ou plusieurs modèles appris dans une phase d’apprentissage préalable et sur des données alimentant le ou les modèles appris. Un modèle de prédiction du cycle de vie est par exemple appris pour chaque calculateur du premier véhicule 10 ou pour chaque groupe de calculateurs regroupés par exemple par type ou par fonction(s) mise(s) en œuvre. Selon une variante, un unique modèle de prédiction générique et commun à l’ensemble des calculateurs est appris puis mis en œuvre dans la phase de production, c’est-à-dire lorsque le premier véhicule 10 est mis en circulation. La phase d’apprentissage et la phase de production sont par exemple mises en œuvre par le dispositif distant 101. La phase d’apprentissage et/ou la phase de production sont par exemple mises en œuvre par un réseau de neurones. Selon une variante de réalisation, la phase d’apprentissage est mise en œuvre par le dispositif distant 101 (ou par un serveur hors « cloud », par exemple un serveur hébergé dans un centre (par exemple un bureau d’étude) adapté pour faire l’apprentissage) et la phase de production par le premier véhicule 10, par exemple par un calculateur dédié du système embarqué du premier véhicule 10. Selon une autre variante de réalisation, l’apprentissage est mis en œuvre dans la phase d’apprentissage ainsi que lors de la phase de production durant laquelle les paramètres du ou des modèles de prédiction appris dans la phase d’apprentissage sont affinés en temps réel à partir des données reçues pendant la phase de production d’un ou plusieurs premiers véhicules 10. Le processus ci-dessous est décrit en regard d’un unique calculateur pour lequel est appris un modèle de prédiction de cycle de vie. L’invention s’applique de manière identique à une pluralité de calculateurs, un modèle de prédiction étant par exemple appris pour chaque calculateur, pour chaque groupe de calculateurs d’une pluralité de groupes de calculateurs ou un unique modèle de prédiction générique étant appris pour l’ensemble des calculateurs embarqués dans un véhicule. Phase d’apprentissage L’apprentissage correspond avantageusement à un apprentissage supervisé à partir d’un ensemble de données associées à un ensemble ou groupe de deuxièmes véhicules 11 comprenant par exemple quelques dizaines, quelques centaines, des milliers ou des dizaines/centaines de milliers de deuxièmes véhicules 11. Selon une variante de réalisation, l’apprentissage correspond à un apprentissage non supervisé à partir de l’ensemble de données associées à l’ensemble de deuxièmes véhicules 11. Selon un exemple particulier, les deuxièmes véhicules 11 compris dans l’ensemble de deuxièmes véhicules possèdent tous la même configuration ou une configuration similaire, c’est-à-dire qu’ils correspondent tous à un même type de véhicule (par exemple une même série d’un modèle particulier de véhicule) avec des deuxièmes calculateurs identiques ou similaires (même version par exemple), notamment identiques ou similaires au premier calculateur du premier véhicule 10. Dans une première opération de la phase d’apprentissage, les deuxièmes véhicules 11 fournissant les deuxièmes données pour l’apprentissage du ou des modèles de prédiction de cycle de vie de véhicule sont identifiés, par exemple en fonction de données obtenues du constructeur automobile 102. Les deuxièmes véhicules 11 sont par exemple sélectionnés en fonction des calculateurs qu’ils embarquent de manière à avoir des deuxièmes véhicules 11 embarquant le deuxième calculateur pour lequel un modèle de prédiction de cycle de vie de calculateur doit être appris. Chaque deuxième véhicule 11 est par exemple identifié par un identifiant unique (par exemple le numéro VIN (de l’anglais « Vehicle Identification Number » ou en français « Numéro d’identification de véhicule »)) obtenu avec par exemple un ensemble de données de configurations qui permettent d’identifier et de regrouper les deuxièmes véhicules 11 selon les deuxièmes calculateurs qu’ils embarquent. Les deuxièmes véhicules sont ainsi sélectionnés et/ou identifiés à partir de données reçus d’un ou plusieurs serveurs 102 d’un constructeur automobile et/ou d’un service après-vente, les deuxièmes véhicules étant par exemple sélectionnés de telle manière que leurs configurations correspondent. Dans une deuxième opération de la phase d’apprentissage, des deuxièmes données représentatives du fonctionnement du deuxièmes calculateurs sont collectées par le serveur 101. Ces deuxièmes données sont par exemple obtenues de chaque deuxième véhicule depuis le jour de mise en circulation de chaque deuxième véhicule, pour chaque phase de vie de chaque deuxième véhicule 11 (en circulation, en stationnement dans un parking ou au domicile, en entretien dans un garage, etc.). Les deuxièmes données sont par exemple reçues des deuxièmes véhicules par connexion sans fil pendant certaines phases de vie du deuxième véhicule 11 et/ou de dispositifs de traitement de données de type dispositif de diagnostic, serveurs, ordinateurs 102 lors d’autres phase de vie (par exemple lors d’un entretien du deuxième véhicule chez un garagiste ou un concessionnaire automobile). Les deuxièmes données comprennent par exemple : - des données représentatives de code défaut, par exemple reçus du deuxième calculateur lorsque ce dernier rencontre un défaut retournant un code défaut et/ou d’un serveur 102 d’un concessionnaire automobile ayant réalisé un diagnostic du deuxième véhicule 11 et notamment du deuxième calculateur ; un code défaut est également appelé code DTC (de l’anglais « Diagnostic Trouble Code » ou en français « Code défaut de diagnostic ») ; et/ou - des données représentatives de changement d’état du deuxième calculateur, la gestion des phases du cycle de vie d’un calculateur étant obtenue par exemple par un automate fini, le calculateur passant d’une phase à une autre (ou d’un état à un autre) en fonction d’un ensemble de paramètres et/ou de règles déterminées, le nombre et le type d’état dépendant de l’automate et du calculateur considérés ; et/ou - des données représentatives d’instruction déterminée par le deuxième calculateur, une instruction étant par exemple associée à un état déterminé du calculateur, une instruction correspondant par exemple à une commande fournie à un système ou un organe du deuxième véhicule contrôlé par le calculateur considéré ; et/ou - des données représentatives de résultat de calcul effectué par le deuxième calculateur ; et/ou - des données représentatives de requête générée par le deuxième calculateur, par exemple une requête générée à destination d’un autre calculateur ou d’un composant ou organe du deuxième véhicule. Selon une variante de réalisation, les deuxièmes données comprennent en outre des données représentatives de demandes de prise en charge de réparation de calculateur sont par exemple en outre reçues par le serveur 101. De telles demande de prise en charge de réparation correspondent par exemple à des requêtes ou demandes de prise en charge des travaux effectués par un garagiste ou un concessionnaire et transmises au constructeur de chaque deuxième véhicule concerné, une telle requête étant aussi appelée « demande de crédits », ces données étant par exemple obtenues d’un serveur 102 du constructeur recevant ces demandes de crédit et/ou des serveurs 102 du garagiste ou du concessionnaire transmettant ces demandes de crédits. Selon une autre variante de réalisation, les deuxièmes données comprennent en outre des données représentatives de maintenance du deuxième calculateur, ces données étant par exemple reçues d’un serveur 102 d’un concessionnaire automobile où a eu lieu la maintenance. Les données de maintenance comprennent par exemple des données relatives à une mise à jour logicielle (version et date de la mise à jour par exemple), un remplacement du deuxième calculateur, une réinitialisation du deuxième calculateur, etc. De telles données permettent par exemple d’identifier les deuxièmes calculateurs ayant connu une panne ou un défaut identifié. Les données reçues par le dispositif distant 101 sont par exemple stockées en mémoire et associées à chaque deuxième véhicule 11, chaque deuxième véhicule 11 étant par exemple identifié par un identifiant unique (par exemple le numéro VIN (de l’anglais « Vehicle Identification Number » ou en français « Numéro d’identification de véhicule »)) obtenu des données de configurations. Les deuxièmes données sont par exemple transmises à intervalles réguliers (par exemple toutes les heures, tous les jours, toutes les semaines) et/ou à chaque évènement détecté ou rencontré par le calculateur (changement d’état, génération d’une commande, détection d’un défaut, mise à jour logicielle, remplacement, réparation, etc.) lors du cycle de vie du calculateur. Les deuxièmes données sont ainsi par exemple horodatées sur le serveur 101 pour déterminer une chronologie des évènements vécus par le calculateur tout au long de son cycle de vie. Dans une troisième opération de la phase d’apprentissage, le modèle de prédiction de cycle de vie du calculateur est généré ou entrainé par classification des deuxièmes données obtenues pour l’ensemble de deuxièmes véhicules 11. Le modèle de prédiction (aussi appelé modèle de classification) de panne est entrainé en utilisant les deuxièmes données (aussi appelées données d’apprentissage) selon toute méthode d’apprentissage automatique connue de l’homme du métier, par exemple selon une méthode d’apprentissage de type « forêt aléatoire » (de l’anglais « Random Forest »), par mise en œuvre d’un réseau de neurones ou d’arbres de décision. Un tel modèle permet de prédire le cycle de vie d’un calculateur et de prédire l’apparition d’un défaut ou d’une panne avant qu’elle ne survienne, avec par exemple une probabilité associée à chaque classe en sortie du modèle. Un type de défaut est par exemple associé à chaque classe obtenue de la classification lors de l’apprentissage. Une ou plusieurs recommandations de solutions ou actions à mettre en œuvre pour palier ou prévenir le défaut associé à chaque classe sont par exemple en outre associées à chaque classe, la ou les recommandation correspondant par exemple à une ou plusieurs des recommandations suivantes, selon toutes combinaisons possibles : - une recommandation de mise à jour logicielle du calculateur, par exemple selon une version logicielle déterminée ; et/ou - une recommandation de remplacement du calculateur, par exemple par un calculateur d’un type ou d’une référence déterminée ; et/ou - une recommandation de modification d’au moins un paramètre de contrôle du calculateur, par exemple un paramètre de contrôle de l’automate associé au calculateur ; et/ou - une recommandation de mise en œuvre d’un diagnostic du calculateur Lorsque la phase de prédiction est mise en œuvre par le premier véhicule 10, les paramètres définissant le modèle de prédiction obtenu à la troisième opération sont transmis au premier véhicule 10 par le serveur 101. Plusieurs modèles de prédiction sont par exemple générés ou appris tels que décrit ci-dessus, un modèle de prédiction étant par exemple généré pour chaque type de calculateur. Phase de prédiction La phase de prédiction est mise en œuvre par le serveur 101, ou, selon une variante de réalisation, par chaque premier véhicule 10. Dans une première opération de la phase de prédiction, le dispositif en charge de la phase de prédiction (c’est-à-dire le dispositif distant 101 ou un ou plusieurs calculateurs du système embarqué du premier véhicule 10) reçoit ou collecte des premières données représentatives du fonctionnement d’un premier calculateur du premier véhicule 10. Les premières données sont par exemple obtenues du premier calculateur et/ou d’autres calculateurs du premier véhicule 10 reliés en communication avec le premier calculateur. Les premières données sont par exemple transmises par le premier véhicule 10 au dispositif distant 101 via l’infrastructure de réseau sans fil au fil du temps lorsqu’un évènement est détecté ou rencontré par le premier calculateur. Selon une variante de réalisation, une information représentative de l’instant temporel auquel chaque évènement est détecté ou rencontré est associée à cet évènement. Dit autrement, les premières données sont horodatées. Lorsque la phase de prédiction est mise en œuvre par le dispositif distant 101, le premier véhicule 10 transmet, selon une variante de réalisation, son numéro d’identification, par exemple son numéro VIN pour que le dispositif distant 101 identifie le type du premier calculateur et le modèle de prédiction de cycle de vie associé. La réception ou la collecte des premières données est similaire à la réception ou collecte des deuxièmes données décrites précédemment. Les premières données appartiennent à un ensemble de données comprenant : - des données représentatives d’un code défaut ; - des données représentatives de changement d’état du premier calculateur ; - des données représentatives d’instruction déterminée par le premier calculateur ; - des données représentatives de résultat de calcul effectué par le premier calculateur ; - des données représentatives de requête générée par le premier calculateur. Dans une deuxième opération de la phase de prédiction, les premières données sont fournies en entrée du modèle de prédiction de cycle de vie appris pour un calculateur correspondant au premier calculateur lors de la phase d’apprentissage. Le modèle de prédiction de cycle de vie de calculateur classifie les premières données et les associe à une ou plusieurs des classes générées lors de la phase d’apprentissage, avec par exemple une probabilité d’appartenance à chacune des classes. La classe ayant la probabilité la plus élevée est par exemple sélectionnée comme correspondant au résultat de la prédiction. Le résultat de la prédiction permet ainsi de connaitre si le cycle de vie du premier calculateur va se poursuivre normalement, c’est-à-dire tel qu’attendu et sans défaut ou panne prévisible, ou au contraire si le cycle de vie du premier calculateur va connaitre un défaut, une défaillance ou une panne à l’avenir, c’est-à-dire à un horizon de temps déterminé (par exemple exprimé en jours, semaines ou mois) à compter du jour de la prédiction. Lorsque la classe sélectionnée est représentative d’un cycle de vie à venir avec défaut, une alerte est par exemple générée et transmise à destination du premier véhicule 10 (ou d’un dispositif d’affichage du premier véhicule 10 pour affichage de l’alerte sur ce dispositif d’affichage) et/ou d’un dispositif de communication mobile 103 (par exemple un téléphone intelligent, de l’anglais « Smartphone ») appartenant par exemple au conducteur ou au propriétaire du premier véhicule 10. La génération et la transmission de l’alerte permettent de prévenir le conducteur ou le propriétaire du premier véhicule 10 d’un risque de défaut à venir du premier calculateur. Selon une variante de réalisation, l’alerte est également transmise à destination d’un serveur 102 contrôlé par exemple par un concessionnaire automobile ou par le constructeur du premier véhicule pour informer du risque de défaut pour que des mesures préventives soient prises par le concessionnaire ou le constructeur. Une ou plusieurs recommandations sont en outre générées pour prévenir le défaut lorsque le résultat de la prédiction est représentatif d’un défaut ou d’une défaillance à venir du premier calculateur. Cette ou ces recommandations correspondent par exemple à la ou les recommandations associées à la ou les classes obtenues en sortie de la prédiction, lorsque cette ou ces classes comprennent la ou les recommandations associées. Lorsque les classes associées au modèle de prédiction ne comprennent pas de recommandations, la ou les recommandations sont par exemple sélectionnées dans un ensemble de recommandations stockées en mémoire (du dispositif distant 101 lorsque le dispositif distant 101 met en œuvre la phase de production ou du premier véhicule 10 lorsque le premier véhicule 10 met en œuvre la phase de production) en fonction de règles de gestion en fonction du résultat de la prédiction. L’alerte et/ou les recommandations sont par exemple générées lorsque la probabilité de défaut ou de panne dépasse un seuil déterminé (par exemple 0,6 ou 0,7 ou 0,8). Lorsque le résultat de la prédiction est représentatif d’un cycle de vie à venir normal, c’est-à-dire sans risque de défaut ou de panne identifié, le processus prend fin, aucune alerte n’est générée et aucune recommandation n’est faite. Dans une troisième opération de la phase de prédiction, des troisièmes données représentatives d’au moins une recommandation sont transmises selon le résultat de la prédiction. Ainsi, lorsque le résultat de la prédiction indique un risque de défaut, de défaillance ou de panne à venir dans un avenir avec une échéance déterminée, une ou plusieurs recommandations sont faites au conducteur ou au propriétaire du premier véhicule 10 pour prévenir ce défaut. Selon une variante, les troisièmes données comprennent en outre des données d’alerte. Les troisièmes données représentatives de la ou les recommandations et/ou de l’alerte du risque de défaut à venir sont par exemple transmises : - au premier véhicule 10 et/ou au dispositif de communication mobile 103 pour alerter le conducteur du risque de panne et/ou l’informer de la procédure à suivre pour prévenir la panne ; et/ou - à un serveur 101 associé à un service après-vente 102 en charge de prendre contact avec le premier véhicule 10 (ou son propriétaire) pour l’accompagner dans les mesures à prendre pour prévenir la panne ou le défaut. Lorsque la phase de prédiction est mise en œuvre par le premier véhicule 10, les troisièmes données représentatives de la ou les recommandations et/ou de l’alerte du risque de défaut à venir sont par exemple transmises : - à destination du conducteur ou du propriétaire du premier véhicule 10 pour l’alerter du risque de panne et/ou l’informer de la procédure à suivre pour prévenir la panne ; ces données sont par exemple transmises à un dispositif d’affichage intégré au premier véhicule 10 et/ou à un dispositif distant tel qu’un téléphone intelligent 103 (de l’anglais « smartphone ») ; et/ou - à un serveur 102 associé à un service après-vente en charge de prendre contact avec le premier véhicule 10 (ou son propriétaire) pour l’accompagner dans les mesures à prendre pour prévenir la panne ou le défaut. La ou les recommandations transmises comprennent par exemple une ou plusieurs des recommandations suivantes, selon le type de défaut prédit par exemple, selon toutes combinaisons possibles : - une recommandation de mise à jour logicielle du premier calculateur ; - une recommandation de remplacement du premier calculateur ; - une recommandation de modification d’au moins un paramètre de contrôle du premier calculateur ; et - une recommandation de mise en œuvre d’un diagnostic du premier calculateur. La phase de prédiction est avantageusement mise en œuvre dans chaque premier véhicule d’un ensemble ou groupe de premiers véhicules comprenant plusieurs premiers véhicules, par exemple des dizaines, centaines ou milliers de premiers véhicules. Selon cet exemple, les premières données obtenues de ces premiers véhicules sont utilisées pour enrichir en temps réel le ou les modèles de prédiction appris et affiner les paramètres de ce ou ces modèles de prédictions. Les données obtenues pendant la phase de prédiction sont ainsi également utilisées en temps réel pour un apprentissage continu ou temps réel du ou des modèles de prédiction, selon cet exemple particulier. Ainsi, selon cet exemple, un ou plusieurs paramètres du modèle de prédiction de cycle de vie de calculateur sont recalculés et affinés en fonction des premières données et du résultat de la prédiction pour améliorer en temps réel et en continu le modèle de prédiction. Selon un mode de réalisation particulier, les actions de maintenance préventive associées à la ou les recommandations sont mises en œuvre, par exemple un téléchargement de type OTA (de l’anglais « Over The Air » ou en français « par voie aérienne ») d’une mise à jour logicielle et son installation, un remplacement du premier calculateur dans un centre de réparation, un diagnostic complémentaire pour identifier plus précisément le risque d défaut ou de panne, etc. Selon un autre mode de réalisation particulier, un historique des évènements associés au premier calculateur sont enregistrés dans une mémoire du dispositif distant 101 et/ou du premier véhicule 10. Par exemple, les résultats de prédiction sont enregistrés avec une date de prédiction associée, des données représentatives d’un niveau de performance du premier calculateur étant par exemple en outre associées aux données de résultat de prédiction. Lorsqu’une ou plusieurs actions de maintenance préventive sont mises en œuvre, des données représentatives de ces actions sont également enregistrées en mémoire. Un tel mode de réalisation permet d’analyser à postériori les données enregistrées pour suivre le cycle de vie du premier calculateur, l’évolution des performances et l’impact des prédictions et actions mises en œuvre. Cela permet par exemple au constructeur du premier calculateur ou du premier véhicule 10 d’utiliser ces données pour améliorer la conception des calculateurs pour les prochains véhicules. La illustre schématiquement un dispositif 2 configuré pour prédire un défaut d’un ou plusieurs calculateurs d’un véhicule, par exemple le premier véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 2 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le premier véhicule 10, par exemple un calculateur. Selon un autre exemple, le dispositif 2 correspond à un dispositif de calcul ou de traitement de données, par exemple le dispositif distant 101. Le dispositif 2 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard de la et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la . Des exemples d’un tel dispositif 2 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), une unité de contrôle télématique, dite TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable, un serveur, ou une combinaison de plusieurs des dispositifs énumérés ci-avant. Les éléments du dispositif 2, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 2 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 2 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 20 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 2. Le processeur 20 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 2 comprend en outre au moins une mémoire 21 correspondant par exemple une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 21. Selon différents modes de réalisation particuliers, le dispositif 2 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Selon un mode de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 comprend un bloc 22 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un serveur distant ou le « cloud », une unité TCU. Les éléments d’interface du bloc 22 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Bluetooth® ou Wi-Fi®, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; - interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Selon un autre mode de réalisation particulier, le dispositif 2 comprend une interface de communication 23 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué ou d’autres serveurs) via un canal de communication 230. L’interface de communication 23 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 230. L’interface de communication 23 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un mode de réalisation particulier supplémentaire, le dispositif 2 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage, un ou des haut-parleurs et/ou d’autres périphériques (système de projection) via des interfaces de sortie respectives adaptées. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 2. La illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de prédiction de défaut d’un ou plusieurs calculateurs d’un véhicule, par exemple pour un premier calculateur du premier véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif embarqué dans le véhicule 10 tel que le dispositif 2, par le dispositif distant 101 ou par un système comprenant le premier véhicule 10 et le dispositif distant 101. Dans une première étape 31, des premières données représentatives de fonctionnement du premier calculateur sont reçues, par exemple via une liaison sans fil. Dans une deuxième étape 32, un défaut du premier calculateur est prédit en alimentant un modèle de prédiction de cycle de vie de calculateur avec les premières données, le modèle de prédiction de cycle de vie de calculateur ayant été appris dans une phase dite d’apprentissage à partir de deuxièmes données représentatives de cycle de vie d’un ensemble de deuxièmes calculateurs correspondant au premier calculateur et embarqués dans un ensemble de deuxièmes véhicules. Dans une troisième étape 33, des troisièmes données représentatives d’au moins une recommandation sont transmises en fonction d’un résultat de la prédiction. Selon une variante de réalisation, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec la s’appliquent aux étapes du procédé de la . Bien entendu, l’invention ne se limite pas aux modes de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé d’alerte d’une panne avant que la panne ne survienne et le dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. L’invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 2 de la . L’invention concerne également un système comprenant le dispositif 2 de la (ou un ensemble de dispositifs 2) embarqué(s) dans un véhicule et un dispositif distant, par exemple le dispositif distant 101, le ou les dispositifs 2 étant reliés en communication sans fil avec le dispositif distant 101. Procédé de prédiction de défaut d’un premier calculateur d’un premier véhicule (10), ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - réception (31) de premières données représentative de fonctionnement dudit premier calculateur ; - prédiction (32) d’un défaut dudit premier calculateur en alimentant un modèle de prédiction de cycle de vie de calculateur avec lesdites premières données, ledit modèle de prédiction de cycle de vie de calculateur ayant été appris dans une phase dite d’apprentissage à partir de deuxièmes données représentatives de cycle de vie d’un ensemble de deuxièmes calculateurs correspondant audit premier calculateur et embarqués dans un ensemble de deuxièmes véhicules (11) ; - transmission (33) de troisièmes données représentatives d’au moins une recommandation en fonction d’un résultat de ladite prédiction. Procédé selon la revendication 1, pour lequel ladite au moins une recommandation appartient à un ensemble de recommandations comprenant : - une recommandation de mise à jour logicielle dudit premier calculateur ; - une recommandation de remplacement dudit premier calculateur ; - une recommandation de modification d’au moins un paramètre de contrôle dudit premier calculateur ; et - une recommandation de mise en œuvre d’un diagnostic dudit premier calculateur. Procédé selon l’une des revendications 1 à 2, comprenant en outre une étape d’apprentissage dudit modèle de prédiction de cycle de vie de calculateur, ladite étape d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - réception desdites deuxièmes données depuis ledit ensemble de deuxièmes véhicules (11) ; - génération dudit modèle de prédiction de cycle de vie de calculateur par classification desdites deuxièmes données. Procédé selon la revendication 3, comprenant en outre une étape de modification d’au moins un paramètre dudit modèle de prédiction de cycle de vie de calculateur en fonction desdites premières données et du résultat de ladite prédiction. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel lesdites premières données appartiennent à un ensemble de données comprenant : - des données représentatives d’un code défaut ; - des données représentatives de changement d’état dudit premier calculateur ; - des données représentatives d’instruction déterminée par ledit premier calculateur ; - des données représentatives de résultat de calcul effectué par ledit premier calculateur ; - des données représentatives de requête générée par ledit premier calculateur. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, comprenant en outre une étape de mise en œuvre de ladite au moins une recommandation. Procédé selon la revendication 6, comprenant en outre une étape de mémorisation de données représentatives de ladite mise en œuvre et de données représentatives de niveaux de performance antérieurs et postérieurs à ladite mise en œuvre. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Dispositif (2) de prédiction de défaut d’un premier calculateur d’un premier véhicule, ledit dispositif (2) comprenant une mémoire (21) associée à au moins un processeur (20) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5. Véhicule (10) comprenant le dispositif (2) selon la revendication 9.