Brevet FR3147407A1 — publié le 20241004

PROCÉDÉ DE CLASSIFICATION D’UN ÉVENÈMENT ASSOCIÉ A UN CONTENEUR A ATHMOSPHÈRE CONTRÔLÉE EMBARQUÉ A BORD D’UN VÉHICULE Procédé de détection d’un évènement associé à un conteneur embarqué à bord d’un véhicule comprenant : Première réception (REC 1 ) de premières données d’entrée ; Deuxième réception (REC 2 ) de deuxièmes données d’entrée ; Sélection (SLC 1 ) d’un premier modèle prédictif de consommation électrique du conteneur, ledit modèle étant entrainé à partir d’un premier apprentissage machine ; Mise en œuvre (MO 1 ) du premier modèle prédictif de consommation électrique pour déterminer au moins une donnée de consommation électrique prédite du conteneur caractérisant un état de fonctionnement attendu du conteneur ; Détection (DTC 1 ) d’au moins un évènement associé au conteneur au moyen d’une fonction de caractérisation identifiant et caractérisant automatiquement au moins un écart entre l’état de fonctionnement attendu du conteneur et un état de fonctionnement réel du conteneur, au moyen de la valeur prédite de consommation électrique et de la donnée de fonctionnement. Figure pour l’abrégé : Fig.2 PROCÉDÉ DE DÉTECTION D’UN ÉVENÈMENT ASSOCIÉ A UN CONTENEUR A ATHMOSPHÈRE CONTRÔLÉE EMBARQUÉ A BORD D’UN VÉHICULE Domaine de l’invention L’invention se rapporte au domaine des procédés de détection d’évènements pris parmi des classes d’évènements. Plus particulièrement, l’invention se rapporte au domaine des procédés de détection d’un évènement à partir d’une fonction identifiant un écart entre une valeur prédite et une valeur réelle. Plus particulièrement, l’invention se rapporte au domaine des procédés de détection d’un évènement associé à un conteneur à atmosphère contrôlée, aussi communément appelé conteneur frigorifique. État de la technique On connaît dans l’art antérieur des camions et navires porte-conteneurs, qui transportent des conteneurs à atmosphère contrôlée sur leur remorque, sur leur pont et dans leur cales, qui contiennent des denrées périssables (viandes, légumes, fruits, médicaments pour citer quelques exemples), et qui intègrent un groupe froid de sorte à assurer la conservation de ces denrées lors du transport. Lors du transport, les maintiens d’une température de consigne, d’un niveau d’humidité et parfois d’un taux de CO 2 précis des conteneurs sont fondamentaux pour ne pas entraîner une dégradation de la cargaison. A titre d’exemple, lors du transport de bananes, qui est une des denrées alimentaires les plus transportées, une variation de 1°C par rapport la température de consigne (13,3°C en moyenne) peut entraîner un vieillissement prématuré de l’ensemble du lot. Dans le cas du transport de médicaments ou de vaccins, une variation de quelques degrés de la température de conditionnement peut conduire à une perte totale des lots transportés. Pour assurer le maintien de ces paramètres de conditions de transport (température de consigne, niveau d’humidité et taux de CO 2 ), les groupes froids doivent être dimensionnés pour tenir compte de plusieurs facteurs, notamment l’abaissement en température de l’air lors du chargement (et parfois de la température de la cargaison), les échanges thermiques avec l’extérieur par rayonnement et conduction au travers des parois des conteneurs, la chaleur dégagée par la cargaison à refroidir (telle que la chaleur de respiration des fruits), l’énergie nécessaire pour traiter l’air extérieur apporté en cas de renouvèlement de l’air dans un but de refroidissement et/ou d’ajustement de l’humidité et des niveaux de CO 2 pour compenser la production de gaz des fruits (éthylène, CO 2 ), etc. Dans des cas où la température de consigne est plus élevée que l’air ambiant extérieur, les systèmes de réfrigération doivent produire de la chaleur, et non du froid. Les containers frigorifiques récents sont capables de produire un air chauffé, automatiquement et sans changement de configuration en mesurant et en analysant des paramètres d’environnement, par exemple la température et/ou l’hydrométrie. C’est pourquoi on fait référence à des conteneurs « à atmosphère contrôlée », ces systèmes étant capables de créer et de maintenir des conditions atmosphériques idéales en fonction de la marchandise transportée. Ce dimensionnement en conditionnement de l’air (rafraichissement, réchauffement, adaptation du taux d’humidité, etc.) se traduit par un besoin en énergie nécessaire pour faire fonctionner les systèmes de réfrigération (compresseur, évaporateur, ventilateur, mais aussi électronique de gestion et de communication), voire de chauffage. L’énergie utilisée pour alimenter ces systèmes de réfrigération mobile est l’électricité, elle-même issue de groupes électrogènes thermiques (fonctionnant au fuel, diesel, essence, GNL, etc.), de piles à combustible (hydrogène, méthanol, bio méthanol, etc.), de turbines de bord (fonctionnant au kérosène) ou encore de batteries de stockage électrique. Aussi, quelle que soit l’énergie primaire utilisée pour faire fonctionner les systèmes de réfrigération, la mesure de consommation énergétique du système de réfrigération, sera faite en énergie électrique (kW pour la puissance totale soutirée par les systèmes, et kWh pour l’énergie consommée par ces systèmes sur une période temporelle). Ainsi, le transport frigorifique de denrées entraîne une consommation énergétique importante, d’une part en raison de la puissance nécessaire au fonctionnement des systèmes de réfrigération, et d’autre part en raison de la consommation énergétique du véhicule pendant toute la durée du trajet. Or, la consommation énergétique d’un conteneur, liée au fonctionnement des systèmes de réfrigération, est susceptible de varier significativement lorsque des évènements particuliers se produisent. Pour ne citer que quelques exemples, ces évènements peut comprendre une variation de la température intérieure du conteneur, une porte du conteneur mal fermée, une fuite dans un circuit de réfrigération, un défaut d’un élément d’un groupe froid tel qu’un compresseur, un défaut d’alimentation électrique, un défaut d’étanchéité, sont autant d’évènements qui modifient l’efficacité des systèmes de réfrigération et qui résultent en une consommation énergétique accrue pour produire une quantité de froid déterminée. Ainsi, de ces évènements, il résulte une consommation énergétique plus élevée du système réfrigéré pour maintenir sa température de consigne. Dès lors, il existe un besoin technique, à la fois préventif et curatif, pour faire face à ces évènements qui entraînent des dérives de consommation énergétique. L’invention vise à proposer une solution à ce besoin technique, de manière à, à minima, limiter les inconvénients précités. Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de détection d’un évènement associé à un conteneur embarqué à bord d’un véhicule, le procédé comprenant les étapes suivantes : Première réception, par un premier calculateur, de premières données d’entrée comprenant au moins une donnée de température relative à une température intérieure du conteneur ; Deuxième réception, par ledit premier calculateur ou par un autre calculateur, de deuxièmes données d’entrée comprenant au moins une donnée de fonctionnement relative à un fonctionnement d’au moins un équipement du conteneur ; Sélection d’un premier modèle prédictif de consommation électrique du conteneur, ledit modèle étant entrainé à partir d’un premier apprentissage machine ; Mise en œuvre du premier modèle prédictif de consommation électrique pour déterminer au moins une donnée de consommation électrique prédite du conteneur, dite donnée de consommation prédite, et caractérisant un état de fonctionnement attendu du conteneur ; Détection d’au moins un évènement associé au conteneur parmi un ensemble de classes d’évènements, au moyen d’une fonction de caractérisation identifiant et caractérisant automatiquement au moins un écart entre l’état de fonctionnement attendu du conteneur et un état de fonctionnement réel du conteneur, au moyen de la donnée de consommation prédite et de la donnée de fonctionnement. Selon un mode de réalisation, la donnée de fonctionnement comprend une donnée de consommation électrique réelle du conteneur, dite donnée de consommation réelle, et la fonction de caractérisation identifie et caractérise au moins un écart entre une valeur associée à ladite donnée de consommation réelle et une valeur associée à la donnée de consommation prédite. Les valeurs associées aux données de consommation réelle et prédite sont par exemple des valeurs de puissance électrique consommée. Un avantage est d’identifier et de caractériser l’évènement en fonction d’un écart entre une valeur de consommation électrique attendue et une valeur réelle de consommation électrique. Selon un mode de réalisation, la donnée de fonctionnement comprend au moins une donnée relative à une durée de fonctionnement et/ou à un régime de fonctionnement d’au moins un équipement du conteneur. Il s’agit par exemple du régime de fonctionnement d’un système de compression du conteneur. Un avantage est d’identifier et de caractériser l’évènement à partir d’un paramètre réel permettant de déduire une consommation du conteneur. Typiquement, un régime de fonctionnement ou une durée de fonctionnement d’un système de compression d’un conteneur permet de déduire une consommation énergétique de ce conteneur. Selon un mode de réalisation, la fonction de caractérisation comprend un moteur d’inférence mis en œuvre à partir d’une base de connaissance et à partir d’au moins une règle prédéfinie. Un avantage est d’identifier et de caractériser automatiquement l’évènement à partir d’un ensemble de règle prédéfinies et d’un jeu de données. Le moteur d’inférence est par exemple mis en œuvre par un système expert. Selon un mode de réalisation, l’étape de sélection du premier modèle prédictif de consommation est mise en œuvre automatiquement au moyen d’une première fonction dont des paramètres dépendent de données prises parmi les premières données d’entrée et/ou de données prises parmi les deuxièmes données d’entrée. Un avantage est de permettre une sélection optimisée du modèle en fonction des données d’entrée disponible. Par exemple, dans le cas ou peu de données sont disponibles, un modèle générique pourra être choisi, alors qu’un modèle plus précis pourra être choisi lorsque davantage de données relatives au conteneur sont disponibles. Selon un mode de réalisation, la première fonction est une fonction apprenante entrainée au moyen d’un deuxième apprentissage machine. Un avantage est de permettre une sélection automatique du modèle prédictif en fonction des données disponibles à partir d’une fonction entraînée sur un grand nombre de données, qui permet donc une sélection du modèle le plus optimisé en fonction du cas d’espèce. Selon un mode de réalisation, la donnée de température comprend : Une température intérieure du conteneur et/ou ; Une température de consigne du conteneur et/ou ; Un différentiel entre une température intérieure du conteneur et une température extérieure au conteneur et/ou ; Un différentiel entre une température de consigne du conteneur et une température intérieure du conteneur. Selon un mode de réalisation, les premières données d’entrée comprennent au moins une donnée d’environnement extérieur mesurée par au moins un capteur positionné sur le conteneur ou sur le véhicule. Un avantage est d’affiner le choix du modèle en fonction de paramètres extérieur au conteneur. Selon un mode de réalisation, au moins une donnée d’environnement extérieur comprend au moins une donnée prise parmi : Une température ambiante extérieure ; Une température extérieure des parois du conteneur ; Une humidité extérieure ; Une donnée de pluviométrie ; Une donnée relative à une vitesse du vent. Selon un mode de réalisation, au moins une donnée d’environnement extérieur est estimée à partir d’une donnée de position horodatée du véhicule reçue depuis un dispositif de localisation. Un avantage est d’obtenir des données permettant d’affiner le choix du modèle prédictif sans avoir à mesurer directement ces données. Selon un mode de réalisation, les premières données d’entrée comprennent au moins une donnée météorologique reçue au moyen d’une interface de communication et depuis au moins un serveur distant. Un avantage est d’affiner le choix du modèle prédictif de consommation à partir de données issues d’une base de données distante. Selon un mode de réalisation, la donnée météorologique comprend au moins une donnée prise parmi : Une donnée de température extérieure au conteneur ; Une donnée de température relative à un point de rosée ; Une donnée de nébulosité ; Une donnée d’azimut ; Une donnée de puissance radiative ; Une donnée d’humidité ; Une donnée relative à une vitesse du vent. Selon un mode de réalisation, les deuxièmes données d’entrée comprennent au moins une première donnée caractéristique du conteneur, dite première donnée caractéristique, et relative à un mode de fonctionnement du conteneur caractérisé par un intervalle borné de températures de consigne intérieure du conteneur. Un avantage est de pouvoir affiner le choix du modèle prédictif de consommation. Selon un mode de réalisation, les deuxièmes données d’entrée comprennent au moins une deuxième donnée caractéristique du conteneur, dite deuxième donnée caractéristique, et relative à un modèle et/ou à une marque du conteneur caractérisant des caractéristiques techniques propres du conteneur. Un avantage est de pouvoir affiner le choix du modèle prédictif de consommation. Selon un mode de réalisation, la deuxième donnée caractéristique comprend une donnée produite par une deuxième fonction entraînée au moyen d’un troisième apprentissage machine, dite deuxième fonction, prenant en entrée la donnée réelle de consommation. Un avantage est de permettre d’affiner le choix du modèle prédictif en retrouvant un modèle ou une marque du conteneur à partir de son profil de consommation énergétique. Selon un mode de réalisation, le premier apprentissage machine reçoit en entrée des données prises parmi au moins un historique de premières données d’entrée et de deuxièmes données d’entrée d’au moins un conteneur. Selon un mode de réalisation, le premier apprentissage machine entraînant le premier modèle prédictif de consommation électrique reçoit en entrée des données comprenant des historiques de mêmes données d’entrée relatifs à des modèles de conteneurs différents ou des historiques différents de données d’entrée relatifs à un même modèle de conteneur. Un avantage est d’entraîner le modèle prédictif à partir de données variées pour optimiser ses performances dans le choix du modèle le plus adapté. Selon un mode de réalisation, le deuxième apprentissage machine entraînant la première fonction reçoit en entrée des données prises parmi au moins un historique de premières données d’entrée et de deuxièmes données d’entrée d’au moins un conteneur. Selon un mode de réalisation, le troisième apprentissage machine entraînant la deuxième fonction reçoit en entrée des données caractéristiques d’une consommation électrique d’une pluralité de conteneurs présentant chacun des caractéristiques techniques propres. Selon un mode de réalisation, l’évènement comprend au moins un évènement pris parmi : Une déviation prédite ou estimée d’une température intérieure du conteneur ; Un défaut d’un élément d’un groupe froid du conteneur ; Une ouverture de porte du conteneur ; Un défaut d’alimentation électrique du conteneur ; Une fuite d’un fluide frigorigène d’un circuit de réfrigération du conteneur ; Un défaut d’étanchéité du conteneur. Selon un mode de réalisation, l’évènement est détecté lorsqu’au moins un écart entre l’état de fonctionnement attendu du conteneur et un état de fonctionnement réel du conteneur est supérieur à une valeur seuil prédéfinie ou variable selon des paramètres prédéfinis. Un avantage est de pouvoir quantifier un écart significatif de la survenue d’un évènement. Selon un mode de réalisation, la valeur seuil est calculée à partir d’une moyenne arithmétique réalisée sur des valeurs prises parmi les premières données d’entrée et/ou prises parmi les deuxièmes données d’entrée et à partir d’un écart type associé auxdites valeurs. Selon un autre aspect, l’invention concerne un procédé de détection d’un évènement associé à un conteneur, comprenant la mise en œuvre d’un modèle prédictif pour déterminer au moins un paramètre prédit caractérisant un état de fonctionnement du conteneur. Il s’agit par exemple d’un modèle prédictif d’un mode de fonctionnement, d’un régime de fonctionnement, d’un temps de fonctionnement, ou de tout autre paramètre associé au conteneur ou à un équipement du conteneur (tel que son système de réfrigération). Ainsi, l’invention se rapporte généralement à un procédé comprenant la mise en œuvre d’un modèle prédictif pour prédire un paramètre susceptible d’avoir un lien sur la consommation énergétique du conteneur. Selon un autre aspect, l’invention concerne un système de détection d’un évènement associé à un conteneur configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé. Selon un mode de réalisation, le système comprend : Au moins un calculateur pour : Recevoir les premières données d’entrée comprenant au moins une donnée de température en lien avec une température intérieure du conteneur ; Recevoir les deuxièmes données d’entrée comprenant au moins une donnée de fonctionnement relative à un fonctionnement d’au moins un équipement du conteneur ; Sélectionner un premier modèle prédictif de consommation électrique du conteneur parmi un ensemble de modèles prédictifs de consommation électrique ; Mettre en œuvre le premier modèle prédictif de consommation électrique pour déterminer au moins une donnée de consommation électrique prédite du conteneur, dite donnée de consommation prédite, et caractérisant un état de fonctionnement attendu du conteneur ; Détecter au moins un évènement associé au conteneur parmi un ensemble de classes d’évènements, au moyen d’une fonction de caractérisation identifiant et caractérisant automatiquement au moins un écart entre l’état de fonctionnement attendu du conteneur et un état de fonctionnement réel du conteneur, et au moins au moyen de la valeur prédite de consommation électrique et de la donnée de fonctionnement. Selon un mode de réalisation, le système comprend : Le conteneur ; Le véhicule ; Un terminal connecté au conteneur. Selon un autre aspect, l’invention concerne un système de classification d’un évènement associé à un conteneur embarqué à bord d’un véhicule, le système comprenant : une pluralité de conteneurs générant chacun au moins une donnée de température relative à leur température intérieure et au moins une donnée de fonctionnement relative à un fonctionnement d’au moins un équipement du conteneur ; une console d’administration du fonctionnement de la pluralité de conteneurs ; au moins un calculateur configuré pour : mettre en œuvre un premier modèle prédictif de consommation électrique pour déterminer au moins une donnée de consommation électrique prédite du conteneur caractérisant un état de fonctionnement attendu du conteneur ; mettre en œuvre au moins une fonction de classification d’un évènement caractérisé par au moins un écart entre un état de fonctionnement attendu du conteneur et un état de fonctionnement réel du conteneur, au moyen de la valeur prédite de consommation électrique et de la donnée de fonctionnement. Selon un autre aspect, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé de l’invention. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description détaillée qui suit, en référence aux figures annexées qui illustrent : : une vue schématique d’un véhicule transportant une pluralité de conteneurs. : un logigramme de plusieurs étapes du procédé de détection d’un évènement associé à un conteneur embarqué à bord d’un véhicule. : un logigramme de plusieurs étapes du procédé de détection d’un évènement : Une représentation graphique de valeurs prédites de consommation électrique du conteneur et de valeurs réelles de consommation électrique du conteneur sous forme de courbe et en fonction du temps. : un logigramme d’une étape procédé de détection d’un évènement, dans un mode de réalisation dans lequel le procédé comprend une étape de mise en œuvre de la première fonction d’apprentissage machine à partir de deux données caractéristiques du conteneur. : un logigramme d’une étape procédé de détection d’un évènement, dans un mode de réalisation dans lequel le procédé comprend une étape de mise en œuvre de la deuxième fonction. : une représentation graphique de l’entraînement du modèle prédictif de consommation, de la première fonction et de la deuxième fonction au moyen des premier, deuxième et troisième apprentissages machine. Description de l’invention Généralités Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de détection d’un évènement E vm associé à un conteneur CTN embarqué à bord d’un véhicule Vhc. Le terme « conteneur » est employé dans la présente description pour des raisons de simplification. On entend par « conteneur CTN » tout type de conteneur à atmosphère contrôlée. A titre d’exemple, il peut s’agir d’un conteneur frigorifique, également appelé conteneur réfrigéré. Dans la référence, on désignera indifféremment un tel conteneur par les termes « conteneur », « conteneur réfrigéré » ou « conteneur frigorifique » pour faire référence à tout type de conteneur à atmosphère contrôlée. Par véhicule Vhc, on entend tout moyen de transport susceptible d’embarquer un ou plusieurs conteneurs. L’invention ne se limite pas au cas des navires. Le véhicule Vhc est par exemple un avion ou tout autre moyen de transport aérien, un train ou tout autre moyen de transport ferroviaire, un navire ou tout autre moyen de transport maritime, une voiture, un camion, ou tout autre moyen de transport routier. Un exemple de véhicule Vhc embarquant une pluralité de conteneurs CTN est illustré en . Il s’agit d’un exemple dans lequel le véhicule Vhc est un navire. Le procédé comprend plusieurs étapes permettant de détecter DTC 1 un évènement E vm associé au conteneur CTN. On appelle « évènement E vm » une cause d’un écart entre un état de fonctionnement attendu du conteneur CTN et un état de fonctionnement réel du conteneur CTN. Un tel écart correspond par exemple à un écart entre une valeur prédite de consommation énergétique et une valeur réelle de consommation énergétique au cours du temps, comme illustré en . Selon un autre exemple, il s’agit d’un écart entre une durée de fonctionnement et/ou un régime de fonctionnement attendu du conteneur CTN et une durée de fonctionnement et/ou un régime de fonctionnement réel du conteneur CTN, ou d’un équipement de celui-ci, par exemple son système de compression. Le fonctionnement attendu du conteneur est caractérisé par une donnée de consommation électrique prédite du conteneur CTN. Le fonctionnement réel du conteneur est caractérisé par une donnée de fonctionnement Dt fct du conteneur CTN, qui comprend par exemple une donnée de consommation électrique réelle du conteneur CTN, ou encore une donnée relative à une durée de fonctionnement et/ou un régime de fonctionnement d’un équipement du conteneur. Des exemples d’évènements E vm associés au conteneur CTN comprennent une porte mal fermée du conteneur, une perte d’étanchéité des parois du conteneur, un défaut d’alimentation électrique du conteneur, un défaut dans le système de réfrigération du conteneur tel qu’une fuite de fluide frigorigène ou un défaut d’un élément d’un groupe froid du conteneur CTN, par exemple un défaut d’un compresseur ou encore une variation d’une température intérieure du conteneur CTN , prédite ou estimée à partir d’un ensemble de données telles que des données historiques. Tous ces évènements entraînent une dérive de consommation énergétique du conteneur CTN. Dans la présente description, l’invention est décrite au travers de différents modes de réalisation illustrés par des exemples. Les caractéristiques décrites dans un mode de réalisation peuvent être directement applicable à un autre mode de réalisation. Les caractéristiques décrites dans un exemple peuvent être indépendantes les unes des autres. Ainsi, si un mode de réalisation est illustré au travers d’un exemple comprenant une pluralité d’étapes, la mise en œuvre de ce mode de réalisation ne se limite pas à la mise en œuvre conjointe de l’ensemble des étapes. Par exemple, si un mode de réalisation décrit l’entrainement d’une fonction apprenante au travers d’un exemple comprenant une étape de prétraitement de données d’entrée et d’une étape de labélisation de données d’entrée, l’invention ne se limite pas à la mise en œuvre de ces deux étapes pour ce mode de réalisation, et l’entraînement pourrait ne pas comprendre une étape de prétraitement des données d’entrée. En outre, des formulations telles que « selon un exemple » suivi de « selon un autre exemple » pour un même mode de réalisation ne limite pas l’invention à l’un ou l’autre de ces exemples lorsque ces derniers ne sont pas incompatibles. Premières données d’entrée Dtin1 : généralités En référence aux figures 2 et 3, le procédé comprend une étape de première réception REC 1 de premières données d’entrée Dt in1 . Les premières données d’entrée Dt in1 sont reçues par un premier calculateur CLC 1 . Elles sont par exemple reçues par le premier calculateur CLC 1 depuis une première mémoire MEM 1 , qui peut être une mémoire locale ou une mémoire distante. Dans un cas d’une mémoire distante, le premier calculateur CLC 1 comprend par exemple des moyens pour acquérir lesdites premières données d’entrée Dtin 1 . Selon un autre cas, les premières données d’entrée Dtin 1 sont acquises dans une étape préalable, et enregistrée dans une mémoire locale pour ensuite être transmises au premier calculateur CLC 1 qui les reçoit. Les premières données d’entrée Dt in1 peuvent être transmises en temps réel vers un serveur distant au moyen d’un dispositif de télécommunication, tel qu’un dispositif radio ou satellite. Selon un autre exemple, les premières données Dt in1 sont extraites à postériori d’une mémoire locale , par exemple pour un traitement à postériori de ces données. Les premières données d’entrée Dt in1 comprennent par exemple au moins une donnée qui est soit : mesurée localement au moyen d’un ou plusieurs capteurs ; calculée localement au moyen de données mesurées et/ou de données reçues, par exemple au moyen du premier calculateur CLC 1 ; calculée à distance et reçue localement, par exemple au moyen d’une interface de communication. Selon un mode de réalisation, les premières données d’entrée Dt in1 comprennent un mélange de données mesurées et/ou calculées, localement et/ou à distance. Selon un mode de réalisation, les premières données d’entrée Dt in1 comprennent un mélange de données mesurées et/ou calculées, localement et/ou à distance, et enregistrées localement dans une mémoire locale et/ou à distance sur un serveur distant. Selon un mode de réalisation, les premières données d’entrée Dt in1 comprennent des données mesurées en temps réel. Selon un mode de réalisation, les premières données d’entrée Dt in1 comprennent des données calculées et/ou estimées correspondant à un paramètres physiques associée à une position actuelle du véhicule. Selon un mode de réalisation, les premières données d’entrée Dt in1 comprennent des données prédites. Il s’agit par exemple de données correspondant à des valeurs prédites associés à des paramètres physiques. Par exemple, il peut s’agit de données de température prédite en fonction d’une trajectoire prédite du véhicule. Ces valeurs prédites sont par exemple estimées à partir d’autres valeurs estimées, ou à partir de paramètres physiques mesurés, ou encore à partir d’une combinaison de valeurs prédites et de valeurs mesurées. Premières données d’entrée Dt in1 : donnée de température D temp1 Les premières données d’entrée Dt in1 comprennent au moins une donnée de température en lien avec une température intérieure du conteneur D temp1, dite donnée de température D temp1 . La donnée de température D temp1 comprend par exemple au moins une valeur de température, mesurée, calculée ou estimée. Il s’agit par exemple d’une valeur exprimée en degré Celsius (°C) ou en Kelvin (K), ou toute autre unité de mesure appropriée. La donnée de température D temp1 comprend par exemple au moins une valeur de température mesurée par un capteur. Il s’agit par exemple d’une valeur de température mesurée à l’intérieur du conteneur CTN au moyen d’une sonde de température. Selon un mode de réalisation, la donnée de température D temp1 comprend au moins une valeur de température calculée, estimée ou déduite à partir d’autres paramètres. Ces paramètres comprennent par exemple d’autres valeurs de paramètres physiques mesurés, calculés ou estimés, tels que d’autres valeurs de température (par exemple une valeur de température ambiante extérieure au conteneur). Selon un exemple, la donnée de température D temp1 comprend une valeur calculée obtenue à partir d’un différentiel entre une valeur de température intérieure du conteneur CTN et au moins une autre valeur de température, telle qu’une valeur de température extérieure au conteneur CTN. Une telle valeur est par exemple calculée au moyen du premier calculateur CLC 1 . Elle peut également être calculé au moyen d’un autre calculateur, en local ou à distance. Si la valeur est calculée depuis une entité distante, elle est par exemple transmise par cette entité distante et reçue par le premier calculateur CLC 1 au moyen d’une interface de communication. Selon divers exemples, la donnée de température D temp1 comprend au moins une donnée prise parmi les données suivantes et/ou calculée et/ou estimée à partir des données suivantes : une température de consigne intérieure du conteneur CTN ; une température intérieure réelle du conteneur CTN ; une température extérieure au conteneur CTN, telle qu’une température ambiante. Premières données d’entrée Dt in1 : données d’environnement extérieur Dt ext Selon un mode de réalisation, les premières données d’entrée D tin1 comprennent au moins une donnée d’environnement extérieur Dt ext . La donnée d’environnement extérieur Dt ext caractérise un paramètre physique extérieur au conteneur. Elle comprend par exemple une donnée mesurée au moyen d’un ou plusieurs capteurs. Il s’agit par exemple de capteurs se trouvant sur le conteneur CTN ou à proximité de ce dernier. Selon un autre exemple, la donnée d’environnement extérieure D text comprend une donnée calculée ou estimée à partir d’un ou plusieurs paramètres physiques, extérieurs ou non au conteneur CTN, eux-mêmes mesurés, calculés ou estimés. Selon un mode de réalisation, la donnée d’environnement extérieure D text comprend au moins une donnée reçue depuis un équipement distant. Il s’agit par exemple un équipement connecté à un serveur ou une base de données comprenant des données relatives à des paramètres physiques environnants au véhicule Vhc, telle qu’une base de données météorologiques. Selon un mode de réalisation, la donnée d’environnement extérieur Dt ext comprend au moins une donnée calculée à partir d’au moins une donnée issue d’un serveur distant ou d’une base de données distante, telle qu’une base de données météorologiques. Selon divers exemples, la donnée d’environnement extérieure D text comprend au moins une donnée prise parmi : une donnée de température, par exemple une valeur de température extérieure au conteneur CTN telle qu’une valeur de température de l’air ambiant, une valeur de température d’une face externe des parois du conteneur ou une température de rosée ; une donnée de pression, par exemple une valeur de pression atmosphérique ; une donnée d’humidité, par exemple un taux d’humidité relative ; une donnée relative au vent, par exemple une valeur de vitesse du vent ; une donnée de nébulosité, par exemple une valeur relative à une proportion de nuages couvrant le ciel. Premières données d’entrée Dt in1 : donnée de position Dt pos Selon un mode de réalisation, les premières données d’entrée Dt in1 comprennent une donnée de position D tpos du véhicule Vhc. La donnée de position D tpos comprend par exemple une position du véhicule Vhc, ou encore une pluralité de position de position du véhicule Vhc correspondant par exemple à une trajectoire du véhicule sur un itinéraire donné. La donnée de position D tpos est par exemple reçue par le premier calculateur CLC 1 . Elle peut également être reçue par un autre calculateur. La donnée de position D tpos est par exemple reçue par un calculateur suite à sa transmission par un système tiers tel qu’un système de géolocalisation par satellites, également désigné par l’acronyme GNSS. Elle est par exemple enregistrée dans une mémoire par exemple la première mémoire MEM 1 , ou dans mémoire différente. Selon un mode de réalisation, la donnée de position D tpos comprend au moins une donnée temporelle qui lui est associée, tel qu’un horodatage d’une ou plusieurs positions du véhicule Vhc. Selon un mode de réalisation, au moins une première donnée Dt in1 est calculée et/ou estimée à partir de la donnée de position D tpos . Par exemple, une donnée de température ambiante peut être estimée en fonction de la position du véhicule Vhc à un instant donné, en fonction d’une base de données météorologiques prévisionnelles. Selon un mode de réalisation, au moins une des premières données Dt in1 reçues est relative à une donnée de position Dt pos du véhicule Vhc. On entend par « relative à la donnée de position Dt pos » une donnée comprenant une valeur mesurée, calculée ou prédite pour la position. Par exemple, si les premières données d’entrée Dt in1 comprennent une pluralité de valeurs de températures ambiantes et que la donnée de position Dt pos comprend un ensemble de coordonnées géographiques sur une période donnée, alors les premières données d’entrée Dt in1 comprennent par exemple des valeurs de température ambiante mesurées auxdites coordonnées et sur la période donnée. Il peut également s’agir d’une température moyenne sur ladite période. Selon un mode de réalisation, au moins une première donnée d’entrée D tin1 est obtenue au moyen d’observations de stations météorologiques et/ou satellitaires. Premières données d’entrée Dt in1 : donnée météorologique Dt mt Selon un mode de réalisation, les premières données d’entrée Dt in1 comprennent au moins une donnée météorologique Dt mt . La donnée météorologique est par exemple issue d’une base de données. Il s’agit par exemple une base de données d’un service météorologiques capable de fournir des données météorologiques à partir d’une donnée de position associée à une donnée temporelle (par exemple une position géographique horodatée). Selon plusieurs exemples, les données météorologiques Dt mt peuvent comprendre : une donnée de température, par exemple une température de l’air ambiant ou un point de rosée ; une donnée de rayonnement solaire ; une donnée d’azimut ; une donnée de couverture nuageuse, par exemple une nébulosité ; une donnée d’humidité, par exemple une valeur d’humidité relative ; une donnée de vitesse du vent, une donnée relative à une direction du vent, une donnée de pluviométrie. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend la mise en œuvre d’une fonction pour déterminer au moins une donnée d’environnement extérieur Dt ext et/ou au moins une donnée météorologique Dt mt , ou pour déterminer une variation d’au moins une de ces données à partir d’au moins une autre donnée d’environnement extérieur Dt ext et/ou à partir d’au moins une donnée météorologique Dt mt , et/ou à partir d’une variation d’une de ces données. Selon un mode de réalisation, au moins une première donnée d’entrée Dt in1 comprend une valeur calculée en fonction d’une trajectoire prédite du véhicule Vhc, d’une donnée de position prédite du véhicule Vhc, ou encore d’une variation prédite d’au moins une donnée d’environnement extérieur Dt ext ou météorologique Dt mt . Plus généralement, les premières données d’entrée Dt in1 sont susceptibles de comprendre tout type de données susceptibles d’avoir un impact sur la température intérieure du conteneur CTN. Selon un mode de réalisation, les premières données d’entrée Dt in1 comprennent des données estimées, calculées ou prédites au moyen d’un modèle mathématique prenant en entrée au moins une donnée de position Dt pos du véhicule Vhc reçues, mesurée, estimée, calculée et/ou prédite. Selon un mode de réalisation, les premières données d’entrée Dt in1 comprennent des données de position Dt pos du véhicule Vhc estimées, calculées ou prédites au moyen d’un modèle mathématique prenant en entrée des données météorologiques Dt mt reçues, mesurées, calculées, estimées et/ou prédites. Deuxièmes données d’entrée Dtin2 : généralités Le procédé comprend une deuxième étape de réception REC 2 de deuxièmes données d’entrée Dt in2 . Les deuxièmes données d’entrée Dt in2 sont reçues par un calculateur, qui peut être le premier calculateur CLC 1 ou encore un autre calculateur. Les deuxièmes données d’entrée Dt in2 sont par exemple reçues par le calculateur depuis la première mémoire MEM 1 ou encore depuis une autre mémoire, qui peut être une mémoire locale ou une mémoire distante. Lorsque les données sont reçues depuis une mémoire distante, le calculateur comprend par exemple des moyens pour acquérir lesdites deuxièmes données d’entrée Dt in2 . Selon un autre cas, les deuxièmes données d’entrée Dt in2 sont acquises dans une étape préalable et enregistrée dans une mémoire locale, pour ensuite être transmises au calculateur qui les reçoit. Deuxièmes données d’entrée Dt in2 : donnée de fonctionnement Dt fct Les deuxièmes données d’entrée Dt in2 comprennent au moins une donnée de fonctionnement Dt fct relative à un fonctionnement d’au moins un équipement du conteneur CTN. Il peut s’agir d’une donnée relative au fonctionnement d’un équipement du conteneur CTN, ou relative au fonctionnement du conteneur CTN lui-même. Elles comprennent par exemple au moins une donnée de consommation énergétique réelle du conteneur CTN ou d’un équipement du conteneur, par exemple un système de compression du conteneur CTN. Il s’agit par exemple d’une donnée de consommation électrique réelle C re du conteneur CTN. La donnée de fonctionnement Dt fct comprend par exemple au moins une donnée relative à une consommation énergétique au cours du temps, telle qu’une donnée de puissance, par exemple de puissance totale soutirée exprimée en kW, ou encore une donnée de courant ou de tension exprimées respectivement en Ampères et en Volts, par exemple une donnée de courant soutiré, ou encore une donnée de consommation énergétique exprimées en kWh ou en Joules. Selon un autre exemple, la donnée de fonctionnement Dt fct comprend au moins une donnée mesurée par un équipement du conteneur CTN, ou encore une donnée mesurée ou calculée relative à un équipement du conteneur CTN. Il s’agit par exemple de données permettant de déterminer une durée de fonctionnement et/ou un régime de fonctionnement d’un ou plusieurs équipements du conteneur CTN, par exemple des données relatives à un ou plusieurs cycles de compression/détente d’un système de réfrigération du conteneur, des données relatives à une ventilation d’air ou un chauffage à l’intérieur du conteneur CTN, ou encore une donnée caractéristique d’évènements survenus lors du fonctionnement du conteneur ou d’un équipement de celui-ci, telle qu’une donnée enregistrée dans une mémoire sous forme d’un « log ». Une telle donnée caractérise par exemple un historique d’évènements survenus au cours du temps lors du fonctionnement d’au moins un équipement du conteneur CTN. Ces données permettent par exemple de déduire une consommation énergétique au cours du temps du conteneur CTN. Selon un mode de réalisation, les deuxièmes données d’entrée Dt in2 comprennent des données de température d’air d’un système de réfrigération du conteneur CTN. Il s’agit par exemple d’une température de consigne, d’une température d’air insufflé, également désignée par l’appellation Supply Air Temperature dans la littérature anglo-saxonne, ou encore d’une température d’air extrait, également désignée par l’appellation Return Air Temperature dans la littérature anglo-saxonne. Dans un mode de réalisation, les deuxièmes donnée d’entrée Dt in2 comprennent au moins une donnée caractéristique d’un mode de fonctionnement du conteneur D c1, dite première donnée caractéristique D c1. La première donnée caractéristique D c1 comprend par exemple des données caractéristiques d’une plage de température de fonctionnement du conteneur CTN, par exemple des données caractéristiques relatives à une gamme bornée de températures de consignes pouvant être appliquée au conteneur CTN. Dans un mode de réalisation, les deuxièmes données d’entrée D tin2 comprennent au moins une donnée caractéristique d’un modèle et/ou d’une marque de conteneur, dite deuxième donnée caractéristique D c2 . Il s’agit par exemple d’une donnée relative à une marque de conteneur à laquelle sont associées des caractéristiques techniques propres (consommation énergétique, plage de températures de fonctionnement, etc.). Selon un mode de réalisation, les deuxièmes données d’entrée Dt in2 comprennent des données issues d’un système de gestion du conteneur CTN. Il s’agit par exemple de la première donnée caractéristique D c1 , de la deuxième donnée caractéristique D c2 , de données relatives à des réglages techniques du conteneur CTN, ou encore de données relatives à des caractéristiques frigorifiques du conteneur CTN, des historiques d’évènements survenus lors du fonctionnement du conteneur ou d’un équipement du conteneur, tel que son système de réfrigération. Lien entre les premières et les deuxièmes données d’entrée Selon un mode de réalisation, les deuxièmes données d’entrée Dt in2 comprennent les premières données d’entrée Dt in1 . Selon un mode de réalisation, les premières données d’entrée Dt in1 comprennent les deuxièmes données d’entrée Dt in2 . Sélection du modèle parmi un ensemble de modèles Le procédé comprend une étape de sélection SLC 1 d’un premier modèle prédictif de consommation électrique MOD p du conteneur CTN, dit premier modèle prédictif MOD p . Le premier modèle prédictif MOD p est sélectionné parmi un ensemble de modèles prédictifs de consommation électrique. Le choix du premier modèle prédictif MOD p parmi l’ensemble de modèles dépend par exemple des premières données d’entrée D tin1 et/ou des deuxièmes données d’entrée D tin2 . Ainsi, le premier modèle prédictif MOD p est par exemple sélectionné en fonction de données prises parmi les premières données d’entrée Dt in1 et/ou prises parmi les deuxième données d’entrée Dt in2 . Par exemple, lorsque les deuxièmes données d’entrée Dt in2 ne comprennent pas la deuxième donnée caractéristique D c2 , on pourra choisir un modèle prédictif générique adapté à toute marque de conteneur CTN. Selon un autre exemple, lorsque les deuxièmes données d’entrée Dt in2 comprennent la deuxième donnée caractéristique D c2, on pourra choisir le premier modèle prédictif parmi un sous-ensemble plus restreint de modèles prédictifs. Dans un mode de réalisation, le premier modèle prédictif MOD p est choisi manuellement par un utilisateur parmi l’ensemble de modèles. Entrainement du modèle prédictif de consommation MOD p : apprentissage machine En référence à la , le premier modèle prédictif MOD p est entraîné TR 1 à partir d’un premier modèle d’apprentissage machine A M1 . Le premier modèle d’apprentissage machine A M1 comprend par exemple au moins un modèle pris parmi divers modèles tels qu’un réseau de neurone, par exemple un réseau de neurones récurrent RNN, désignant « reccurent neural network » dans la terminologie anglo-saxonne, un réseau de neurones de type CNN, désignant « convolutional neural network » dans la terminologie anglo-saxonne, ou encore une forêt aléatoire, également appelée forêt d’arbres décisionnels, ou encore une régression linéaire, ou encore un modèle ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average). Dans un mode de réalisation, le premier modèle d’apprentissage machine A M1 reçoit en entrée au moins une donnée prise parmi les premières données d’entrée Dt in1 et/ou prise parmi les deuxièmes données d’entrée Dt in2 . Il s’agit par exemple de données prises parmi les premières données de température D temp1 , les données de position Dt pos , les données météorologiques Dt mt , les données d’environnement extérieur Dt ext et/ou les données de fonctionnement Dt fct . Il s’agit par exemple de données historiques. Les données d’entrainement sont préférentiellement vectorisées et normalisées. Chaque vecteur d’entrée ainsi défini comprend par exemple un ensemble de données d’entraînement. Selon un mode de réalisation, la mise en œuvre du premier modèle d’apprentissage machine A M1 comprend une labélisation de chaque vecteur d’entrée. Les labels définissent par exemple des états caractéristiques du conteneur CTN, des états caractéristiques du véhicule Vhc, une donnée relative à une opération effectuée sur le véhicule ou le conteneur ou toute autre donnée de contexte, par exemple un état de chargement d’une charge utile à l’intérieur du conteneur CTN, un état de déplacement du conteneur CTN au sein du véhicule Vhc, ou encore un état d’introduction ou de sortie du conteneur CTN du véhicule Vhc. Un avantage d’utiliser un plus grand nombre de données différentes en entrée du premier modèle d’apprentissage machine A M1 est de faciliter la labélisation. Typiquement, un cas d’un chargement d’un conteneur avec une charge utile et un cas d’ouverture d’un conteneur lors d’un passage à une douane sont des évènements différents qui peuvent entraîner des variations de consommation similaires. Dans ce cas, la donnée de position D tpos peut permettre de discriminer les deux évènements. Selon un mode de réalisation, des données de sortie du premier modèle d’apprentissage machine A M1 comprennent des données classifiées. Les données de sortie du premier modèle d’apprentissage machine A M1 comprennent par exemple des données labelisées. Selon un mode de réalisation la mise en œuvre du premier modèle d’apprentissage machine A M1 comprend une étape visant à corriger des données classifiées par le premier apprentissage machine A M 1 . Cette étape comprend par exemple une modification d’un label, un ajout d’un label, un enrichissement d’un label, etc. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une étape de prétraitement des données d’entrée du premier modèle d’apprentissage machine A M1 . Les données d’entrée sont par exemple collectées, nettoyées et prétraitées. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une étape de définition du modèle d’apprentissage pour le premier modèle d’apprentissage machine A M1 . Il s’agit par exemple d’un modèle supervisé tel qu’un modèle de classification ou un modèle de régression. Selon un autre exemple, il s’agit d’un modèle non supervisé prenant en entrée des données non labelisées, tel qu’un modèle de regroupement, souvent appelé modèle de « clustering ». Selon un mode de réalisation, des données prises parmi les données d’entrée du premier modèle d’apprentissage machine A M1 sont divisées en plusieurs sous-ensembles. Il s’agit par exemple d’un ensemble de données d’entraînement et d’un ensemble de données de validation. Le modèle est ensuite par exemple entraîné sur l’ensemble de données d’entrainement. Selon un mode de réalisation, des paramètres du premier modèle d’apprentissage machine A M1 sont ajustés pour réduire une fonction d’erreur, (ou fonction de coût). Une telle étape est par exemple mise en œuvre au moyen d’un algorithme d’optimisation tel qu’une descente de gradient, une erreur quadratique moyenne ou encore une entropie croisée binaire. Selon un mode de réalisation, le premier modèle d’apprentissage machine A M1 est évalué au moyen de données prises parmi les données de validation. Un avantage est d’estimer la capacité du modèle prédictif de consommation électrique MOD p à généraliser ses prédictions à de nouvelles données d’entrée. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend plusieurs cycles d’entraînement et d’évaluation pour optimiser le modèle prédictif de consommation électrique MOD p . Selon un mode de réalisation, l’entraînement du modèle de consommation électrique MOD p comprend une étape de réglages de paramètres. Il s’agit par exemple de paramètres réglables définis avant le début de l’apprentissage. Les paramètres comprennent par exemple des hyperparamètres. Des exemples d’hyperparamètres comprennent un taux d’apprentissage, un nombre d’époques (ou d’itérations), une taille du lot de données d’entraînement, ou encore une fonction d’activation. Cela permet avantageusement d’optimiser les performances du modèle. Selon un autre exemple un réseau de neurones de type RNN, désignant « recurrent neural network » dans la terminologie anglo-saxonne est mis en œuvre. Les valeurs de sorties du modèle prédictif de consommation électrique MOD p comprennent par exemple des valeurs continues, par exemple une valeur continue de consommation électrique en kilowatts-heure, ou encore une valeur discrète de consommation électrique, par exemple une valeur arrondie. Selon un autre exemple, les valeurs de sortie du modèle prédictif de consommation électrique MOD p comprennent des vecteurs de sortie comprenant une classification de la consommation électrique du conteneur CTN. Les valeurs de sortie du modèle prédictif de consommation électrique MOD p comprennent par exemple une composante temporelle. Par exemple, les valeurs de sortie comprennent chacune une valeur de consommation électrique du conteneur CTN par heure, ou encore une valeur de consommation électrique du conteneur CTN par jour. Selon un autre exemple, une forêt aléatoire est mise en œuvre et comprend plusieurs arbres de décisions, qui sont créés à partir de sous-ensembles de données d’entrainement chacun entrainés sur un échantillon différent de données, qui sont par exemple sélectionné aléatoirement parmi un ensemble de données d’entraînement. Chaque arbre de décision calcule par exemple une valeur prédite en fonction des variables d’entrée, qui sont par exemple des variables continues telles que des valeurs de pression, d’humidité, de température, de nébulosité, de vitesse du vent etc. pour délivrer en sortie une valeur prédite de consommation électrique. Première fonction F1 : généralités Dans un mode de réalisation, en référence à la , le premier modèle prédictif MOD p est choisi au moyen d’une première fonction F 1 . La première fonction F 1 comprend par exemple une fonction dépendante des premières données d’entrée Dt in1 et/ou des deuxièmes données d’entrée Dt in2. Il s’agit par exemple d’un système expert configuré pour mettre en œuvre un moteur d’inférence s’appuyant sur une base de connaissance et une base de règles. Des exemples de moteur d’inférence comprennent un moteur à chaînage avant, arrière ou mixte. Dans un mode de réalisation, la première fonction F 1 comprend une fonction apprenante, ou fonction d’apprentissage machine. La première fonction F 1 reçoit par exemple en entrée au moins une donnée prise parmi les premières données d’entrée Dt in1 et/ou prise parmi les deuxièmes données d’entrée Dt in 2 . Il s’agit par exemple d’une donnée de température, par exemple la donnée de température D temp1 . Selon un autre exemple, il s’agit de la deuxième donnée caractéristique D c2 . Selon un autre exemple, la première fonction F 1 reçoit en entrée une pluralité de données prises parmi les premières données d’entrée Dt in1 et/ou prises parmi les deuxièmes données d’entrée Dt in2 . Un avantage est de choisir le plus précisément possible le modèle prédictif le plus adapté en fonction des données disponibles. La première fonction F 1 met par exemple en œuvre au moins un modèle pris parmi : un réseau de neurone, par exemple un réseau de neurones récurrent RNN, une forêt aléatoire, également appelée forêt d’arbres décisionnels, ou encore une régression linéaire, ou encore un modèle ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average). Première fonction F1 : entraînement Selon un mode de réalisation, en référence à la , la première fonction F 1 est entraînée TR 2 au moyen d’un deuxième apprentissage machine A M2 . Selon un mode de réalisation, la première fonction F 1 est entrainée au moyen du deuxième apprentissage machine A M2 à partir de données prises parmi les premières données d’entrée Dtin1 et/ou prises parmi les deuxièmes données d’entrée Dt in2 et relatives à un même modèle ou une même marque de conteneur CTN. Il s’agit par exemple d’un historique de premières données d’entrée Dt in1 et/ou de deuxièmes données d’entrée Dt in2 relatives à un même modèle ou une même marque de conteneur. Selon un mode de réalisation, la première fonction F 1 est entrainée à partir de données prises parmi les premières données d’entrée Dt in1 et/ou prises parmi les deuxièmes données d’entrée Dt in2 et relatives à des modèles différents ou des marques différentes de conteneur CTN. Il s’agit par exemple d’un historique de premières données d’entrée Dt in1 et/ou de deuxièmes données d’entrée Dt in2 relatives à des modèles ou des marques différentes de conteneur. Les données d’entrainement sont préférentiellement vectorisées et normalisées. Chaque vecteur d’entrée ainsi défini comprend par exemple un ensemble de données d’entraînement. Selon un mode de réalisation, la mise en œuvre du deuxième modèle d’apprentissage machine A M2 comprend une labélisation de chaque vecteur d’entrée. Les labels définissent par exemple des états caractéristiques du conteneur CTN, des états caractéristiques du véhicule Vhc, une donnée relative à une opération effectuée sur le véhicule ou le conteneur ou toute autre donnée de contexte, par exemple un état de chargement d’une charge utile à l’intérieur du conteneur CTN, un état de déplacement du conteneur CTN au sein du véhicule Vhc, ou encore un état d’introduction ou de sortie du conteneur CTN du véhicule Vhc. Selon un mode de réalisation, des données de sortie du premier modèle d’apprentissage machine A M1 comprennent des données classifiées. Les données de sortie du premier modèle d’apprentissage machine A M1 comprennent par exemple des données labelisées. Selon un mode de réalisation la mise en œuvre du premier modèle d’apprentissage machine A M1 comprend une étape visant à corriger des données classifiées par le premier apprentissage machine A M1 . Cette étape comprend par exemple une modification d’un label, un ajout d’un label, un enrichissement d’un label, etc. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une étape de prétraitement des données d’entrée du premier modèle d’apprentissage machine A M1 . Les données d’entrée sont par exemple collectées, nettoyées et prétraitées. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une étape de définition du modèle d’apprentissage pour le premier modèle d’apprentissage machine A M1 . Il s’agit par exemple d’un modèle supervisé tel qu’un modèle de classification ou un modèle de régression. Selon un autre exemple, il s’agit d’un modèle non supervisé prenant en entrée des données non labelisées, tel qu’un modèle de regroupement, souvent appelé modèle de « clustering ». Selon un mode de réalisation, des données prises parmi les données d’entrée du deuxième modèle d’apprentissage machine A M2 sont divisées en plusieurs sous-ensembles. Il s’agit par exemple d’un ensemble de données d’entraînement et d’un ensemble de données de validation. Le modèle est ensuite par exemple entraîné sur l’ensemble de données d’entrainement. Selon un mode de réalisation, des paramètres du deuxième modèle d’apprentissage machine A M2 sont ajustés pour réduire une fonction d’erreur, (ou fonction de coût). Une telle étape est par exemple mise en œuvre au moyen d’un algorithme d’optimisation tel qu’une descente de gradient, une erreur quadratique moyenne ou encore une entropie croisée binaire. Selon un mode de réalisation, le deuxième modèle d’apprentissage machine A M2 est évalué au moyen de données prises parmi les données de validation. Un avantage est d’estimer la capacité de la première fonction F 1 à généraliser des prédictions à de nouvelles données d’entrée. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend plusieurs cycles d’entraînement et d’évaluation pour optimiser la première fonction F 1 . Selon un mode de réalisation, l’entraînement de la première fonction F 1 comprend une étape de réglages de paramètres. Il s’agit par exemple de paramètres réglables définis avant le début de l’apprentissage. Les paramètres comprennent par exemple des hyperparamètres. Des exemples d’hyperparamètres comprennent un taux d’apprentissage, un nombre d’époques (ou d’itérations), une taille du lot de données d’entraînement, ou encore une fonction d’activation. Cela permet avantageusement d’optimiser les performances du modèle. Selon un exemple, les valeurs de sortie de la première fonction F 1 comprennent des vecteurs de sortie comprenant une classification de la consommation électrique du conteneur CTN. Les valeurs de sortie de la première fonction F 1 comprennent par exemple une composante temporelle. Selon un autre exemple, une forêt aléatoire est mise en œuvre et comprend plusieurs arbres de décisions, qui sont créés à partir de sous-ensembles de données d’entrainement chacun entrainés sur un échantillon différent de données, qui sont par exemple sélectionné aléatoirement parmi un ensemble de données d’entraînement. Chaque arbre de décision calcule par exemple une valeur prédite en fonction des variables d’entrée. Détection de l’évènement / fonction de caractérisation Le procédé comprend une étape de détection DTC 1 d’au moins un évènement associé au conteneur CTN. Des exemples d’évènements pouvant être associés au conteneur CTN sont : Une déviation prédite, par exemple au moyen d’un historique d’évolution de données historiques, par exemple de données de température intérieure du conteneur CTN ; Dans ce dernier cas, des portions d’évolutions de températures d’un historique peuvent être caractéristiques d’évènements singuliers, tels qu’une porte d’un conteneur mal refermée, une ouverture temporaire de la porte par exemple lors d’un contrôle de douane, d’évolutions liées à des micro-coupures liées à une trop forte consommation énergétique d’un ensemble d’équipements, d’une coupure d’alimentation, etc. Une base de données comportant une caractérisation des évènements par des familles de courbes peut être utilisée. Les données historiques peuvent comprendre des profils de courbes ou des points caractéristiques d’une courbes, comme des seuil, ou encore une dynamique particulière de la courbe ; Une déviation prédite, par exemple au moyen d’un modèle mathématique et de données historiques, d’une température intérieure du conteneur CTN ; le modèle mathématique peut résulter d’une fonction apprise à partir d’un modèle d’apprentissage machine. Le modèle mathématique peut correspondre à une fonction caractérisant l’évolution d’une courbe d’un paramètre physique comme l’évolution de la température dans un contexte donné. A cet effet, les coefficients de la fonction peuvent être appris à partir de données historiques ; une porte ouverte du conteneur CTN ; une perte d’étanchéité du conteneur CTN ; un défaut dans un circuit de réfrigération du conteneur CTN, par exemple un défaut de compresseur ou d’évaporateur, ou une fuite de frigorigène ; un défaut d’alimentation électrique du conteneur CTN. L’évènement est détecté parmi un ensemble de classes d’évènements au moyen d’une fonction de caractérisation F C . La fonction de caractérisation F C identifie et caractérise automatiquement au moins un écart entre un état de fonctionnement attendu du conteneur CTN et un état de fonctionnement réel du conteneur CTN. Un état de fonctionnement attendu correspond par exemple à une consommation énergétique attendue pour le conteneur CTN sur une durée donnée. La fonction de caractérisation F C identifie et caractérise un écart entre un état de fonctionnement attendu du conteneur CTN et un état de fonctionnement réel du conteneur CTN par exemple en comparant la donnée de fonctionnement Dt fct avec la donnée de consommation prédite C pr . Il s’agit par exemple d’une comparaison entre une donnée de consommation réelle C re et la donnée de consommation prédite C pr . Selon un autre cas, il s’agit d’une comparaison entre une donnée relative à un mode de fonctionnement du conteneur ou d’un équipement du conteneur, telle qu’une donnée relative à un régime de fonctionnement d’un système de compression du conteneur, et la donnée de consommation prédite C pr . Une telle comparaison est par exemple possible lorsque la donnée de fonctionnement Dt fct permet de déduire une consommation électrique à partir d’un autre paramètre, par exemple un temps de fonctionnement ou un régime de fonctionnement d’un équipement du conteneur CTN. Dans un mode de réalisation, un évènement Evm est identifié parmi un ensemble de classes d’évènements si un écart entre une valeur prédite et une valeur réelle dépasse un seuil prédéfini. Le seuil peut également être une valeur variable en fonction d’un ou plusieurs paramètres. A titre d’exemple, les paramètres peuvent comprendre la position du véhicule ou tout autre paramètre physique caractérisant l’état du conteneur, et/ou l’état du véhicule tel que son état énergétique, et/ou une variable liée à son fonctionnement. La caractérisation de l’écart peut être liée à une variation ponctuelle d’un ou plusieurs paramètres par rapport à une ou plusieurs valeurs prédites. Selon un cas, une récurrence d’une variation d’un paramètre identifié au moyen de la fonction de caractérisation F C permet de caractériser l’évènement E vm . Par exemple, un écart inférieur à une valeur seuil pourrait être considéré comme acceptable pris individuellement, mais la répétition de cette variation sur une période donnée permet d’identifier et de caractériser un évènement. Selon un mode de réalisation, la fonction de caractérisation F C comprend un système expert configuré pour mettre en œuvre un moteur d’inférence. Il s’agit par exemple d’un composant logiciel permettant à un système de raisonner sur un jeu de données et de déduire des informations à partir de ce jeu de données en utilisant un ensemble de règles. Le moteur d’inférence est par exemple mis en œuvre à partir d’une base de connaissance et à partir d’au moins une règle prédéfinie. La base de connaissance comprend par exemple des valeurs prédites de consommation électrique et des valeurs réelles de consommation électrique associées. Un exemple de règle mise en œuvre peut être que tout écart supérieur à une valeur X entre la valeur prédite de consommation électrique C pr et la valeur réelle de consommation électrique C re est associé à un évènement problématique. Un autre exemple de règle est que tout écart moyen supérieur à une valeur Y entre la valeur prédite de consommation électrique C pr et la valeur réelle de consommation électrique C re sur une plage temporelle supérieure ou égale à Z minutes caractérise une ouverture de porte du conteneur CTN. Selon un mode de réalisation, la détection et la caractérisation d’un évènement E vm au moyen de la fonction de caractérisation F C comprend l’association dudit évènement Evm à une classe d’évènement. Dans un mode de réalisation, un évènement est automatiquement relabélisé si une récurrence supérieure à une valeur seuil de cet évènement est observée sur un intervalle de temps donné. Il s’agit par exemple d’une variation de consommation énergétique qui, prise ponctuellement, ne caractérise pas un évènement en soi, mais dont la récurrence permet de déterminer qu’un évènement est survenu. D onnée caractéristique d’un modèle D c2 et deuxième fonction d’apprentissage machine entrainée F 2 Dans un mode de réalisation, en référence à la , la deuxième donnée caractéristique D c2 comprend une donnée produite par une deuxième fonction d’apprentissage machine F 2 , dite deuxième fonction F 2 . La deuxième fonction F 2 prend par exemple en entrée une consommation électrique du conteneur CTN. La deuxième fonction F 2 permet par exemple de déterminer une classification, par exemple d’associer une valeur de consommation électrique, un ensemble de valeurs de consommation électrique ou encore un profil de consommation électrique à un modèle de conteneur donné pris parmi un ensemble de modèles de conteneurs ENS C . Selon un mode de réalisation, en référence à la , la deuxième fonction F 2 est entraînée TR 3 au moyen d’un troisième apprentissage machine A M3 . Selon un exemple d’entraînement de la deuxième fonction F 2 , le procédé comprend une étape de collecte de données, par exemple des données caractéristiques d’un conteneur relatives à des modèles spécifiques de conteneur, telles que des données de consommation électrique associées à des modèles donnés de conteneur. Le procédé comprend ensuite par exemple un nettoyage et un prétraitement de ces données. Les données sont par exemple divisées en plusieurs ensembles, tels qu’un ensemble de données d’entraînement et un ensemble de données de validation. Le modèle est ensuite entraîné sur l’ensemble de données d’entrainement. La deuxième fonction F 2 reçoit par exemple en entrée, pendant l’entraînement, des données de consommation électriques, comme des valeurs de consommation au cours du temps et en fonction de paramètres donnés, associés à des modèles de conteneur. Le procédé comprend ensuite une étape de définition du modèle d’apprentissage, par exemple un modèle de classification pour associer des valeurs de consommation électrique ou des profils de consommation électrique à des modèles de conteneur. Les paramètres de deuxième fonction F 2 sont par exemple ajustés pour réduire une fonction d’erreur, (ou fonction de coût), par exemple au moyen d’un algorithme d’optimisation tel qu’une descente de gradient, une erreur quadratique moyenne ou encore une entropie croisée binaire. Le modèle est par exemple évalué au moyen de données prises parmi les données de validation. Une telle évaluation permet notamment d’estimer la capacité de la première fonction F 2 à déterminer avec précision un modèle de conteneur CTN en fonction de données de consommation électrique. L’entraînement comprend par exemple plusieurs cycles d’entraînement et d’évaluation pour optimiser la deuxième fonction F 2 . Selon un mode de réalisation, l’une quelconque des étapes d’entrainement de l’un quelconque des premiers, deuxième ou troisième apprentissage machine A M1, A M2 , A M3 est applicable directement à un autre apprentissage machine. Selon un mode de réalisation, l’une quelconque des données d’entrée ou de sortie de l’un quelconque des premiers, deuxième ou troisième apprentissage machine A M1, A M2 , A M3 peut être utilisée comme donnée d’entrée d’un autre apprentissage machine. Système Selon un autre aspect, l’invention concerne un système configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. Le système comprend en outre au moins un premier calculateur CLC 1 configuré pour recevoir les premières données d’entrée Dt in1 . Les premières données d’entrée Dt in1 sont par exemple reçues par le premier calculateur CLC 1 suite à leur transmission depuis une mémoire locale ou depuis une mémoire distante tel qu’un serveur distant. Le premier calculateur CLC 1 est par exemple configuré pour générer, au moyen d’un premier modèle prédictif de consommation électrique du conteneur MOD p entrainé à partir du premier apprentissage machine A M1 , au moins une valeur prédite de consommation électrique du conteneur CTN. Selon un autre exemple, il s’agit d’un autre calculateur. Le système comprend en outre des moyens pour acquérir au moins une donnée de fonctionnement du conteneur Dt fct , tel qu’un dispositif d’acquisition. Le système comprend en outre un calculateur pour détecter, au moyen d’une fonction de caractérisation F c , au moins un évènement associé au conteneur CTN parmi un ensemble de classes d’évènements. Dans un mode de réalisation, le système comprend le conteneur CTN. Dans un mode de réalisation, le système comprend le véhicule Vhc. Dans un mode de réalisation, le système comprend un terminal connecté au conteneur CTN pour recevoir des données de fonctionnement Dt fct dudit conteneur CTN. Le conteneur CTN et le terminal sont par exemple connectés par des moyens filaires ou par une liaison sans fil. Selon un autre aspect, l’invention concerne un système de classification d’un évènement Evm associé à un conteneur CTN embarqué à bord d’un véhicule Vhc. Le système comprend par exemple pluralité de conteneurs frigorifiques générant chacun au moins une donnée de fonctionnement Dt fct , telle qu’une donnée de consommation électrique réelle C re . Le système comprend par exemple une console d’administration du fonctionnement desdits conteneurs. La console d’administration communique par exemple avec les conteneurs CTN localement au moyen d’une liaison filaire, ou encore à distance par l’intermédiaire d’une liaison sans-fil. Le système comprend par exemple au moins un calculateur configuré pour mettre en œuvre au moins une fonction de classification de l’évènement Evm. Selon un autre aspect, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre des étapes du procédé de l’invention. Procédé de détection d’un évènement (E vm ) associé à un conteneur (CTN) embarqué à bord d’un véhicule (Vhc), le procédé comprenant les étapes suivantes : Première réception (REC 1 ), par un premier calculateur (CLC 1 ), de premières données d’entrée (Dt in1 ) comprenant au moins une donnée de température (D temp1 ) relative à une température intérieure du conteneur (CTN) ; Deuxième réception (REC 2 ), par ledit premier calculateur (CLC 1 ) ou par un autre calculateur, de deuxièmes données d’entrée (Dt in2 ) comprenant au moins une donnée de fonctionnement (Dt fct ) relative à un fonctionnement d’au moins un équipement du conteneur (CTN) ; Sélection (SLC 1 ) d’un premier modèle prédictif de consommation électrique (MOD p ) du conteneur (CTN), ledit modèle étant entrainé à partir d’un premier apprentissage machine (A M1 ) ; Mise en œuvre (MO 1 ) du premier modèle prédictif de consommation électrique (MOD p ) pour déterminer au moins une donnée de consommation électrique prédite du conteneur (C pr ), dite donnée de consommation prédite (C pr ), et caractérisant un état de fonctionnement attendu du conteneur (CTN) ; Détection (DTC 1 ) d’au moins un évènement associé au conteneur (CTN) parmi un ensemble de classes d’évènements, au moyen d’une fonction de caractérisation (F C ) identifiant et caractérisant automatiquement au moins un écart entre l’état de fonctionnement attendu du conteneur (CTN) et un état de fonctionnement réel du conteneur (CTN), au moyen de la donnée de consommation prédite (C pr ) et de la donnée de fonctionnement (Dt fct ). Procédé selon la revendication 1, dans lequel la donnée de fonctionnement (Dt fct ) comprend une donnée de consommation électrique réelle du conteneur (C re ), dite donnée de consommation réelle (C re ), et dans lequel la fonction de caractérisation (F c ) identifie et caractérise au moins un écart entre une valeur associée à ladite donnée de consommation réelle (C re ) et une valeur associée à la donnée de consommation prédite (C pr ). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la donnée de fonctionnement (Dt fct ) comprend au moins une donnée relative à une durée de fonctionnement et/ou à un régime de fonctionnement d’au moins un équipement du conteneur (CTN). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la fonction de caractérisation (F C ) comprend un moteur d’inférence mis en œuvre à partir d’une base de connaissance et à partir d’au moins une règle prédéfinie. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape de sélection (SLC 1 ) du premier modèle prédictif de consommation (MOD p ) est mise en œuvre automatiquement au moyen d’une première fonction (F 1 ) dont des paramètres dépendent de données prises parmi les premières données d’entrée (Dt in1 ) et/ou de données prises parmi les deuxièmes données d’entrée (Dt in2 ). Procédé selon la revendication 5, dans lequel la première fonction (F 1 ) est une fonction apprenante entrainée au moyen d’un deuxième apprentissage machine (A M2 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les premières données d’entrée (Dt in1 ) comprennent au moins une donnée d’environnement extérieur (Dt ext ) mesurée par au moins un capteur positionné sur le conteneur (CTN) ou sur le véhicule (Vhc), au moins une donnée d’environnement extérieur (Dt ext ) étant estimée à partir d’une donnée de position (Dt pos ) horodatée du véhicule (Vhc) reçue depuis un dispositif de localisation. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les premières données d’entrée (Dt in1 ) comprennent au moins une donnée météorologique (Dt mt ) reçue au moyen d’une interface de communication et depuis au moins un serveur distant. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les deuxièmes données d’entrée (Dt in2 ) comprennent au moins une première donnée caractéristique du conteneur (Dt c1 ), dite première donnée caractéristique (Dt c1 ), et relative à un mode de fonctionnement du conteneur (D c1 ) caractérisé par un intervalle borné de températures de consigne intérieure du conteneur (CTN). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les deuxièmes données d’entrée (Dt in2 ) comprennent au moins une deuxième donnée caractéristique du conteneur (D c2 ), dite deuxième donnée caractéristique (D c2 ), et relative à un modèle et/ou à une marque du conteneur (CTN) caractérisant des caractéristiques techniques propres du conteneur (CTN). Procédé selon les revendications 2 et 10, dans lequel au moins une deuxième donnée caractéristique (D c2 ) comprend une donnée produite par une deuxième fonction (F 2 ) entraînée au moyen d’un troisième apprentissage machine (A M3 ), dite deuxième fonction (F 2 ), prenant en entrée la donnée réelle de consommation (C re ). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le premier apprentissage machine (A M1 ) reçoit en entrée des données comprenant des historiques de mêmes données d’entrée (Dt in1 , Dt in2 ) relatifs à des modèles de conteneurs différents ou des historiques différents de données d’entrée (Dt in1 , Dt in2 ) relatifs à un même modèle de conteneur. Système de détection d’un évènement associé à un conteneur (CTN) configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 12. Système selon la revendication 13, comprenant : Au moins un calculateur pour : Recevoir (REC 1 ) les premières données d’entrée (Dt in1 ) comprenant au moins une donnée de température (D temp1 ) en lien avec une température intérieure du conteneur (CTN) ; Recevoir (REC 2 ) les deuxièmes données d’entrée (Dt in2 ) comprenant au moins une donnée de fonctionnement (Dt fct ) relative à un fonctionnement d’au moins un équipement du conteneur (CTN) ; Sélectionner (SLC 1 ) un premier modèle prédictif de consommation électrique (MODp) du conteneur (CTN) parmi un ensemble de modèles prédictifs de consommation électrique (ENS M ) ; Mettre en œuvre (MO 1 ) le premier modèle prédictif de consommation électrique (MODp) pour déterminer au moins une donnée de consommation électrique prédite du conteneur (C pr ), dite donnée de consommation prédite (C pr ), et caractérisant un état de fonctionnement attendu du conteneur (CTN) ; Détecter (DTC 1 ) au moins un évènement (Evm) associé au conteneur (CTN) parmi un ensemble de classes d’évènements, au moyen d’une fonction de caractérisation (F C ) identifiant et caractérisant automatiquement au moins un écart entre l’état de fonctionnement attendu du conteneur (CTN) et un état de fonctionnement réel du conteneur (CTN), et au moins au moyen de la valeur prédite de consommation électrique (Cpr) et de la donnée de fonctionnement (Dt fct ). Système selon l’une quelconque des revendications 13 à 14, comprenant : Le conteneur (CTN) ; Le véhicule (Vhc) ; Un terminal connecté audit conteneur (CTN). Système de classification d’un évènement (E vm ) associé à un conteneur (CTN) embarqué à bord d’un véhicule (Vhc), ledit système comprenant : une pluralité de conteneurs générant chacun au moins une donnée de température (Dt temp1 ) relative à leur température intérieure et au moins une donnée de fonctionnement (Dt fct ) relative à un fonctionnement d’au moins un équipement du conteneur (CTN) ; une console d’administration du fonctionnement de la pluralité de conteneurs ; au moins un calculateur configuré pour : mettre en œuvre un premier modèle prédictif de consommation électrique (MOD p ) pour déterminer au moins une donnée de consommation électrique prédite du conteneur (C pr ) caractérisant un état de fonctionnement attendu du conteneur (CTN) ; mettre en œuvre au moins une fonction de classification d’un évènement (E vm ) caractérisé par au moins un écart entre un état de fonctionnement attendu du conteneur (CTN) et un état de fonctionnement réel du conteneur (CTN), au moyen de la valeur prédite de consommation électrique (Cpr) et de la donnée de fonctionnement (Dt fct ). Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 12.