Brevet FR3145994A1 — publié le 20240823

L’invention concerne un procédé de dimensionnement d’au moins un élément (M, P, M E , 10, 30) de véhicule (2) pour optimiser la consommation en énergie dudit véhicule (2), le véhicule (2) comprenant des éléments consistant en : un réservoir de carburant ou d’hydrogène (10), une batterie électrique et/ou des super-capacités (30) apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique (M) alimenté par le réservoir de carburant (10) ou une pile à combustible (P) alimentée par le réservoir d’hydrogène (10), et au moins une machine électrique (M E ) alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités (30). L’invention concerne également un produit programme d’ordinateur pour la mise en œuvre d’un tel procédé. Figure de l’abrégé : Fig. 1 PROCEDE DE DIMENSIONNEMENT D’ELEMENTS D’UN VEHICULE POUR OPTIMISER LA CONSOMMATION EN ENERGIE DU VEHICULE La présente invention concerne un procédé, mis en œuvre par ordinateur, de dimensionnement d’au moins un élément de véhicule afin d’optimiser la consommation en énergie de ce véhicule. L’invention vise en particulier à sélectionner un dimensionnement optimal, ainsi qu’une commande de l’élément de véhicule associée, permettant de minimiser la consommation en énergie du véhicule. Par « consommation en énergie du véhicule » on entend au sens de la présente invention une consommation en carburant, en hydrogène, en énergie électrique, en courant électrique délivré par les branches d’un chargeur électronique d’une batterie électrique du véhicule, en nombre de redémarrages d’un groupe électrogène dans un véhicule hybride série (aussi appelé « range extender » en anglais), ou encore une consommation combinée de plusieurs de ces éléments. Le procédé est notamment adapté pour des véhicules électriques ou hybrides. Plus spécifiquement, et de manière non limitative, le procédé est adapté en particulier à des véhicules de type camions hybrides munis d’une pile à combustible et d’une machine électrique reliée à une batterie électrique. L’invention concerne en outre un procédé de commande d’au moins un tel élément de véhicule, le procédé comprenant un sous-procédé de dimensionnement tel que décrit ci-dessus ; ainsi qu’un produit programme d’ordinateur pour la mise en œuvre du procédé de dimensionnement. Dans un véhicule automobile, il est connu d’optimiser la consommation en énergie de la chaîne de traction sur un trajet donné ou prévu. Une telle optimisation peut être réalisée sur le carburant, sur l’énergie électrique, sur la consommation en hydrogène (dans le cas d’un véhicule muni d’une pile à combustible) ou sur deux ou trois de ces critères à la fois. Il peut en outre s’avérer utile de devoir dimensionner en amont certains éléments du véhicule afin d’optimiser davantage encore cette consommation en énergie du véhicule, de tels éléments pouvant par exemple consister en un réservoir de carburant ou d’hydrogène, une batterie électrique et/ou des super-capacités apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique alimenté par le réservoir de carburant ou une pile à combustible alimentée par le réservoir d’hydrogène, ou encore une machine électrique alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités. Par « dimensionner des éléments du véhicule » on entend dans la suite de la description le fait de sélectionner une combinaison de valeurs de paramètres parmi un ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres possibles, les paramètres étant relatifs aux éléments du véhicule, chaque paramètre étant apte à présenter plusieurs valeurs distinctes, et chaque combinaison de valeurs de paramètres étant associée à une commande optimale théorique des éléments du véhicule. Chaque dimensionnement correspond ainsi à une combinaison de valeurs de paramètres distincte. La commande optimale théorique est la commande qui permet, parmi toutes les commandes possibles, d’optimiser la consommation en énergie du véhicule. Les paramètres relatifs aux éléments du véhicule sont par exemple le nombre de cellules de la batterie électrique, la taille de la batterie électrique, le nombre de couches d’empilements de la pile à combustible, le nombre de cellules pour chaque couche d’empilement de la pile à combustible, la zone morte seuil de la pile à combustible, etc. La commande optimale associée consiste alors par exemple à déterminer, sur un trajet donné ou prévu, la répartition de puissance électrique entre la pile à combustible et la batterie électrique à tout instant. Usuellement, pour un dimensionnement spécifique des éléments du véhicule et afin de déterminer la commande optimale théorique (précitée) associée à ce dimensionnement, il est connu d’utiliser des méthodes d’optimisation du type algorithme de programmation dynamique, ou encore méthode dite du Principe du Maximum de Pontryagin (PMP). Toutefois, le principal inconvénient de ces méthodes d’optimisation est que, pour déterminer le meilleur dimensionnement et sa commande optimale associée, la définition du problème (initialement de complexité algorithmique) doit être simplifiée afin d'utiliser ces méthodes de manière appropriée, car sans cela le problème devient insoluble (autrement dit impossible à résoudre de manière exhaustive à moins d’un temps de calcul considérable, entraînant une puissance de calcul et une taille mémoire nécessaires extrêmement élevées, et en tout état de cause incompatibles avec les besoins du secteur). Avec une telle contrainte de simplification, il n’est possible de calculer que des commandes optimales, seulement pour quelques dimensionnements spécifiques des éléments du véhicule. Dans ces conditions, certains dimensionnements sont avantagés au détriment d’autres dimensionnements, et seuls ces premiers dimensionnements sont alors évalués parmi tous les dimensionnements possibles pour les éléments du véhicule, afin de trouver le meilleur dimensionnement possible. Or, la stratégie de commande la plus optimale peut changer en fonction du dimensionnement (combinaison de valeurs de paramètres) sélectionné pour les éléments du véhicule. Ceci empêche par conséquent d’identifier de manière certaine, en un temps raisonnable, la stratégie de commande (associée à un dimensionnement) la plus optimale en vue d’optimiser la consommation en énergie du véhicule. Il est également possible d’utiliser un algorithme d’apprentissage par renforcement, cependant un tel algorithme ne garantit nullement l’optimalité des solutions identifiées. D’autres méthodes connues consistent à utiliser une stratégie de commande de base pour pouvoir évaluer un grand nombre de dimensionnements pour les éléments du véhicule. Toutefois, une telle stratégie de commande est loin (en termes d’optimalité de la solution) des stratégies de commande optimales pour la plupart des dimensionnements. Afin d’optimiser la consommation en énergie du véhicule, il est alors possible de déterminer le meilleur dimensionnement pour les stratégies de commande de base sélectionnées, mais il est probable que de nombreux dimensionnements soient sous-performants en raison d'une stratégie de commande inefficace et inadaptée. La plupart des dimensionnements ne sont ainsi pas évalués à leur juste potentiel, et cette stratégie a pour principal inconvénient de laisser passer de meilleurs dimensionnements et des solutions au problème davantage optimales. Il existe donc un besoin de pouvoir disposer d’un procédé de dimensionnement d’au moins un élément de véhicule pour optimiser la consommation en énergie du véhicule, qui permette de calculer efficacement et en un temps raccourci une commande optimale (ou quasi optimale) pour tout nouveau dimensionnement (même si dernier implique la modification d’un seul élément). A cette fin et selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé, mis en œuvre par ordinateur, de dimensionnement d’au moins un élément de véhicule pour optimiser la consommation en énergie dudit véhicule, le dimensionnement consistant en une sélection d’une combinaison de valeurs de paramètres parmi un ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres possibles, les paramètres étant relatifs audit au moins un élément de véhicule, chaque paramètre étant apte à présenter plusieurs valeurs distinctes, chaque combinaison de valeurs de paramètres étant associée à une commande optimale théorique dudit au moins un élément de véhicule permettant d’optimiser la consommation en énergie du véhicule, le véhicule comprenant des éléments consistant en : un réservoir de carburant ou d’hydrogène, une batterie électrique et/ou des super-capacités apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique alimenté par le réservoir de carburant ou une pile à combustible alimentée par le réservoir d’hydrogène, et au moins une machine électrique alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités, le procédé comprenant une étape initiale de sélection aléatoire d’une première combinaison de valeurs de paramètres ou d’un premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres, puis une étape de détermination de la commande optimale théorique associée à la première combinaison de valeurs de paramètres ou à chaque combinaison du premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres, la consommation en énergie du véhicule étant calculée pour chaque commande optimale théorique ainsi déterminée, associée à ladite première combinaison de valeurs de paramètres ou à une combinaison dudit premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres, le procédé comportant en outre les étapes de : - entraînement d’un agent d’apprentissage par renforcement stocké dans des moyens mémoire dudit ordinateur, sur la base de ladite première combinaison de valeurs de paramètres ou dudit premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres associé(e) à leur(s) commande(s) optimale(s) théorique(s) respective(s), ledit agent d’apprentissage par renforcement ainsi entraîné fournissant un ensemble de connaissances ; - sélection d’une deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou d’un deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres ; - détermination, pour ladite deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou pour chaque combinaison dudit deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres, d’une commande proche de la commande optimale théorique associée à ladite combinaison, via un transfert, par un algorithme d’apprentissage par transfert stocké dans les moyens mémoire dudit ordinateur, dudit ensemble de connaissances sur ladite deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou sur chaque combinaison dudit deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres, permettant un ré-entraînement de l’agent d’apprentissage par renforcement ; - calcul de la consommation en énergie du véhicule pour chaque commande ainsi déterminée au cours de l’étape précédente ; - rebouclage des étapes précédentes de sélection, de détermination et de calcul, jusqu’à ce qu’un critère prédéterminé soit atteint ; et - sélection d’une combinaison de valeurs de paramètres pour laquelle ledit critère prédéterminé est atteint. Par « commande proche de la commande optimale théorique », on entend une combinaison qui approxime les performances obtenues par la commande optimale théorique. Cette commande permet d’être suffisamment bonne (à la vue du critère à optimiser) pour pouvoir comparer les dimensionnements de manière impartiale. Grâce à l’utilisation d’un agent d’apprentissage par renforcement, initialisé par un algorithme d’apprentissage par transfert, le procédé de dimensionnement selon l’invention est plus rapide quant au calcul de la commande ainsi qu’au coût du calcul. Le temps de calcul nécessaire aux moyens de traitement de l’ordinateur pour identifier une solution de dimensionnement proche de l'optimalité est ainsi considérablement réduit. En effet, l’agent d’apprentissage par renforcement, après avoir été entraîné avec une ou plusieurs commande(s) optimale(s) théorique(s), fournit un ensemble de connaissances. Pour chaque nouveau dimensionnement exploré, l’algorithme d’apprentissage par transfert exploite ensuite l’ensemble de connaissances fournies par l’agent d’apprentissage par renforcement (typiquement par copie des poids du réseau de neurones lorsque l’agent d’apprentissage par renforcement est un réseau de neurones) pour déterminer rapidement une commande proche de la commande optimale théorique. Ceci permet un gain de temps considérable et une meilleure précision pour la détermination de chaque commande associée à un dimensionnement donné. En outre, le procédé de dimensionnement selon l’invention permet de calculer une commande proche de l’optimalité pour chaque dimensionnement exploré, en un temps raisonnable, et permet ainsi d’évaluer réellement (c’est-à-dire à son juste potentiel) la performance de chaque dimensionnement exploré, afin de déterminer le meilleur dimensionnement (associé à sa commande proche de la commande optimale théorique) en termes de consommation d’énergie du véhicule. Chaque dimensionnement est ainsi évalué correctement avec une stratégie de commande adaptée et propre à ce dimensionnement, et non avec une stratégie de commande sous-optimale comme c’est le cas dans certains procédés de l’art antérieur. Enfin, le procédé de dimensionnement selon l’invention permet (grâce à l’utilisation en aval d’outils d’intelligence artificielle) de mieux comprendre quels sont les paramètres qui influencent la consommation en énergie du véhicule (et quel est leur degré d’influence précis), afin de mieux comprendre et de mieux appréhender le système énergétique constitué par le véhicule. De préférence, ledit agent d’apprentissage par renforcement est un réseau de neurones. Selon un mode de réalisation de l’invention, l’étape d’entraînement de l’agent d’apprentissage par renforcement est initialisée via la mise en œuvre d’un algorithme de clonage de comportement stocké dans les moyens mémoire dudit ordinateur. Un tel algorithme de clonage de comportement permet à l’agent d’apprentissage par renforcement d’imiter au mieux la commande optimale théorique déterminée au cours de l’étape précédente (par exemple en copiant les états de cette commande optimale théorique). L’utilisation d’un tel algorithme de clonage de comportement permet ainsi d’initialiser l’agent d’apprentissage par renforcement sur une solution optimale. Avantageusement, l’étape de sélection d’une deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou d’un deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres est effectuée via la mise en œuvre d’un optimisateur stocké dans les moyens mémoire dudit ordinateur. Un tel optimisateur permet de mettre en œuvre une sélection intelligente des dimensionnements lors de l’étape de sélection d’une deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou d’un deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres. En effet, chaque dimensionnement exploré étant associé à un coût d’une fonction de coût (cette dernière étant relative à la consommation en énergie du véhicule), l’optimisateur permet d’explorer des « zones » de dimensionnements (dans l’espace multi-dimensionnel des valeurs de paramètres) pour lesquels la valeur de la fonction de coût est faible. L’utilisation d’un tel optimisateur est d’autant plus efficace que le nombre de paramètres est élevé (et donc que la taille de l’espace multi-dimensionnel exploré pour les dimensionnements est grande). Cette exploration intelligente effectuée par l’optimisateur constitue un levier additionnel permettant d’accélérer encore la détermination d’un dimensionnement associé à sa commande (proche de l’optimalité), en vue d’optimiser la consommation en énergie du véhicule. De préférence, l’optimisateur est choisi parmi le groupe consistant en : un algorithme génétique, un algorithme estimateur de Parzen à structure arborescente, un algorithme d'évolution avec adaptation de matrice de covariance, et un agent d’apprentissage par renforcement. Selon une caractéristique technique particulière de l’invention, l’étape de détermination de la commande optimale théorique associée à la première combinaison de valeurs de paramètres ou à chaque combinaison du premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres est effectuée via la mise en œuvre d’une méthode de programmation dynamique ou d’une méthode dite du Principe du Maximum de Pontryagin. Avantageusement, le procédé comporte en outre une étape de mise en œuvre d’une méthode de programmation dynamique ou d’une méthode dite du Principe du Maximum de Pontryagin pour déterminer la commande optimale théorique associée à la sélection courante d’une combinaison de valeurs de paramètres, ladite étape étant mise en œuvre selon un pas prédéterminé de combinaisons de valeurs de paramètres sélectionnées. Ceci permet de s’assurer périodiquement (selon ledit pas prédéterminé) que le procédé de dimensionnement selon l’invention est toujours proche de la commande optimale théorique. On assure ainsi une maîtrise quant à toute déviation éventuelle des solutions (combinaisons de valeurs de paramètres) identifiées, vis-à-vis de l’optimalité de la commande. Selon une caractéristique technique particulière de l’invention, ledit critère prédéterminé consiste en l’atteinte d’une valeur seuil par la consommation en énergie du véhicule calculée, ou en l’atteinte d’un nombre prédéfini de combinaisons de valeurs de paramètres sélectionnées. L’invention concerne également un procédé, mis en œuvre dans un calculateur embarqué au sein d’un véhicule, de commande d’au moins un élément de véhicule par l’émission d’une consigne à destination dudit élément, ledit au moins un élément de véhicule étant choisi parmi le groupe consistant en : un réservoir de carburant ou d’hydrogène, une batterie électrique et/ou des super-capacités apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique alimenté par le réservoir de carburant ou une pile à combustible alimentée par le réservoir d’hydrogène, et au moins une machine électrique alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités, le procédé comportant un sous-procédé de dimensionnement dudit au moins un élément de véhicule tel que décrit ci-dessus, ladite consigne correspondant à la commande associée à la combinaison de valeurs de paramètres sélectionnée, pour laquelle ledit critère prédéterminé est atteint. L’invention concerne également un produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, remarquable en ce qu’il comprend un ensemble d’instructions de code de programme qui mettent en œuvre le procédé tel que décrit ci-dessus lorsqu’elles sont exécutées sur une unité de traitement d’un dispositif informatique. On décrira ci-après, à titre d’exemples non limitatifs, des formes d’exécution de la présente invention, en référence aux figures annexées sur lesquelles : - illustre schématiquement un véhicule selon l’invention, le véhicule étant muni d’un calculateur embarqué ; et - est un organigramme représentant un procédé de dimensionnement d’éléments du véhicule de la , mis en œuvre par ordinateur, selon la présente invention. En se référant à la , la présente invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur, de dimensionnement d’au moins un élément de véhicule 2 pour optimiser la consommation en énergie de ce véhicule 2. L’ordinateur (qui n’est pas représenté sur les figures pour des raisons de clarté) comporte de manière classique des moyens de traitement et des moyens mémoire (ces derniers pouvant stocker une application logicielle ou programme informatique apte à mettre en œuvre le procédé de dimensionnement lorsque exécuté(e) par les moyens de traitement de l’ordinateur). Le véhicule 2 (visible sur la ) est par exemple (mais non limitativement) un véhicule hybride et comporte un calculateur embarqué 4. Outre le calculateur 4, un tel véhicule hybride 2 comprend également de manière classique un moteur thermique M (dans le cas d’un véhicule hybride 2 de type « thermique – électrique »), souvent nommé Moteur « ICE » pour « Internal Combustion Engine » en langue anglaise, ou bien une pile à combustible P fonctionnant par exemple à l’hydrogène (dans le cas d’un véhicule hybride 2 de type « hydrogène – électrique »). Un tel véhicule hybride 2 comprend en outre au moins une machine électrique M E , souvent nommée « machine EMA » pour « Electrical Machine » en langue anglaise, un réservoir de carburant ou un réservoir d’hydrogène 10 et une batterie 30 d’alimentation électrique (ou bien des super-capacités en variante non représentée). Le moteur thermique M est notamment apte à être alimenté à partir du carburant fourni par le réservoir de carburant 10, et la pile à combustible P est apte à être alimentée par le réservoir d’hydrogène 10. Le moteur thermique M comprend également un système d’échappement des gaz d’échappement émis lors de la combustion du mélange d’air et de carburant dans le moteur thermique M. La machine électrique M E est apte à être alimentée par l’énergie électrique fournie par la batterie 30 et/ou par la pile à combustible P directement. On appelle « système », l’ensemble des éléments montés dans le véhicule 2, aptes à stocker, consommer ou produire de l’énergie électrique, du carburant ou de l’hydrogène. Par exemple, le système comprend l’ensemble des dispositifs décrits précédemment : le moteur thermique M ou la pile à combustible P, la machine électrique M E , le réservoir de carburant d’hydrogène 10 et la batterie 30. Le système est caractérisé par un ensemble de paramètres relatifs à ces éléments, chaque paramètre étant apte à présenter plusieurs valeurs distinctes. Les paramètres relatifs aux éléments M, P, M E , 10, 30 du véhicule 2 sont par exemple le nombre de cellules de la batterie électrique 30, la taille de la batterie électrique 30, le nombre de couches d’empilements de la pile à combustible P, le nombre de cellules pour chaque couche d’empilement de la pile à combustible P, la zone morte seuil de la pile à combustible P, etc. Le dimensionnement des éléments M, P, M E , 10, 30 du véhicule 2 consiste alors à sélectionner, parmi ces paramètres, une combinaison de valeurs de paramètres permettant d’optimiser la consommation en énergie du véhicule 2. Chaque combinaison de valeurs de paramètres (ou dimensionnement) est associée à une commande optimale théorique des éléments du véhicule 2 permettant d’optimiser cette consommation en énergie du véhicule 2. Par « combinaison optimale théorique » on entend la commande qui permet, parmi toutes les commandes possibles d’optimisation de la consommation en énergie du véhicule 2, d’optimiser au mieux cette consommation en énergie. Les moyens mémoire de l’ordinateur utilisés pour mettre en œuvre le procédé stockent un agent d’apprentissage par renforcement et un algorithme d’apprentissage par transfert (non représentés sur les figures). L’agent d’apprentissage par renforcement est par exemple un réseau de neurones entraîné au cours d’une étape 44 du procédé qui sera détaillée par la suite. De préférence, les moyens mémoire de l’ordinateur utilisés pour mettre en œuvre le procédé stockent également un algorithme de clonage de comportement et un optimisateur (non représentés sur les figures). L’optimisateur est de préférence choisi parmi le groupe consistant en : un algorithme génétique, un algorithme estimateur de Parzen à structure arborescente, un algorithme d'évolution avec adaptation de matrice de covariance, et un agent d’apprentissage par renforcement. En référence à la , il va maintenant être décrit une forme de réalisation du procédé de dimensionnement des éléments M, P, M E , 10, 30 du véhicule 2 selon l’invention, mis en œuvre par ordinateur. Initialement, l’application logicielle ou le programme informatique stocké(e) dans les moyens mémoire de l’ordinateur est exécuté(e) par les moyens de traitement de ce dernier. Une liste des paramètres relatifs aux éléments M, P, M E , 10, 30 du véhicule 2, ainsi que l’ensemble des valeurs pouvant être prises par ces paramètres, est fournie en entrée de l’ordinateur. Le procédé de dimensionnement est par exemple mis en œuvre (autrement dit simulé) sur un cycle de conduite prédéterminé du véhicule 2. Le procédé comporte une étape initiale 40 de sélection aléatoire d’une première combinaison de valeurs de paramètres ou d’un premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres. La sélection 40 peut par exemple être une sélection aléatoire, pseudo-aléatoire, ou encore une sélection imposée par un opérateur à dessein en amont du procédé. Le procédé comporte une étape suivante 42 de détermination de la commande optimale théorique associée à la première combinaison de valeurs de paramètres ou à chaque combinaison du premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres. A l’issue de cette étape de détermination 42, la consommation en énergie du véhicule 2 est calculée pour chaque commande optimale théorique ainsi déterminée, qui est associée à la première combinaison de valeurs de paramètres ou à une combinaison du premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres. De préférence, cette étape de détermination 42 est effectuée via la mise en œuvre d’une méthode de programmation dynamique ou d’une méthode dite du Principe du Maximum de Pontryagin. Le procédé comporte une étape suivante 44 d’entraînement de l’agent d’apprentissage par renforcement sur la base de la première combinaison de valeurs de paramètres ou du premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres associé(e) à leur(s) commande(s) optimale(s) théorique(s) respective(s). De préférence, cette étape 44 d’entraînement de l’agent d’apprentissage par renforcement est initialisée via la mise en œuvre de l’algorithme de clonage de comportement. Un tel algorithme de clonage de comportement permet à l’agent d’apprentissage par renforcement d’imiter au mieux la commande optimale théorique déterminée au cours de l’étape précédente 42 (par exemple en copiant les états de cette commande optimale théorique). L’utilisation d’un tel algorithme de clonage de comportement permet ainsi d’initialiser l’agent d’apprentissage par renforcement sur une solution optimale. L’étape d’entraînement 44 de l’agent d’apprentissage par renforcement est ensuite effectuée en exploitant la connaissance déjà acquise via l’algorithme de clonage de comportement et en entraînant l’agent d’apprentissage par renforcement via un ou plusieurs algorithme(s) d’apprentissage par renforcement. L’étape d’entraînement 44 de l’agent d’apprentissage par renforcement consiste par exemple en un entrainement à apprentissage supervisé. A l’issue de cette étape d’entraînement 44, l’agent d’apprentissage par renforcement fournit un ensemble de connaissances. Le procédé comporte une étape suivante 46 de sélection d’une deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou d’un deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres. De préférence, cette étape de sélection 46 est effectuée via la mise en œuvre de l’optimisateur. Pour ce faire, l’optimisateur explore par exemple des « zones » de dimensionnements (dans l’espace multi-dimensionnel des valeurs de paramètres) pour lesquels la valeur de la fonction de coût est faible (cette dernière étant relative à la consommation en énergie du véhicule 2). La stabilité du critère à optimiser (en l’occurrence la consommation en énergie du véhicule 2) peut être ajoutée dans la fonction de coût et évaluée par l’optimisateur au cours de l’étape 46. Plus précisément, cette stabilité peut être évaluée localement par l’optimisateur, et permettre de définir un horizon d’échantillonnage pour la deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou le deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres sélectionnée(s), permettant ainsi de sélectionner des combinaisons de valeurs de paramètres très proches les unes des autres en termes de stabilité du critère à optimiser. Le procédé comporte une étape suivante 48 de détermination, pour la deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou pour chaque combinaison du deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres, d’une commande proche de la commande optimale théorique associée à cette combinaison. Cette détermination 48 est effectuée via un transfert, par l’algorithme d’apprentissage par transfert, de l’ensemble de connaissances fourni par l’agent d’apprentissage par renforcement à l’issue de l’étape d’entraînement 44 (typiquement par copie des poids du réseau de neurones), sur la deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou sur chaque combinaison du deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres. Il est à noter que, pour ce faire, l’algorithme d’apprentissage par transfert prend pour hypothèse qu’une solution proche de l’optimalité pour la deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou pour chaque combinaison du deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres est proche de la commande optimale théorique trouvée pour la première combinaison de valeurs de paramètres ou pour chaque combinaison du premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres. Le transfert de l’ensemble de connaissances sur la deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou sur chaque combinaison du deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres permet un ré-entraînement de l’agent d’apprentissage par renforcement (par exemple via un ou plusieurs algorithme(s) d’apprentissage par renforcement). Le procédé comporte une étape suivante 49 de calcul de la consommation en énergie du véhicule 2 pour chaque commande ainsi déterminée au cours de l’étape précédente 48. Le procédé comporte une étape suivante 50 d’évaluation de l’atteinte d’un critère prédéterminé. Un tel critère consiste par exemple en l’atteinte d’une valeur seuil par la consommation en énergie du véhicule 2 calculée au cours de l’étape 49, en la durée d’exécution du processus ou bien en l’atteinte d’un nombre prédéfini de combinaisons de valeurs de paramètres sélectionnées au cours de l’étape 46. En variante, le critère prédéterminé peut consister dans le fait que la valeur de la consommation en énergie du véhicule 2, calculée au cours de l’étape 49, stagne dans son optimisation. Si, au cours de l’étape d’évaluation 50, le critère prédéterminé n’est pas atteint, les étapes de sélection 46, de détermination 48 et de calcul 49 sont rebouclées. Les étapes de sélection 46, de détermination 48 et de calcul 49 sont ensuite rebouclées de la même manière jusqu’à ce que le critère prédéterminé soit atteint. De préférence, comme illustré sur la , le procédé peut comporter une étape intermédiaire 51 de mise en œuvre d’une méthode de programmation dynamique ou d’une méthode dite du Principe du Maximum de Pontryagin pour déterminer la commande optimale théorique associée à la sélection courante 48 d’une combinaison de valeurs de paramètres. Cette étape 51 est par exemple mise en œuvre selon un pas prédéterminé de combinaisons de valeurs de paramètres sélectionnées au cours de l’étape 48, autrement dit toutes les N1 combinaisons de valeurs de paramètres sélectionnées, N1 étant un entier strictement positif. N1 est par exemple (mais de manière non limitative) égal à 10, 20 ou 50. En variante ou en complément, cette étape 51 peut être mise en œuvre si l’optimisateur a sélectionné, au cours de l’étape 46, une combinaison de valeurs de paramètres courante dont la commande calculée au cours de l’étape 48 est trop éloignée de la commande calculée pour la combinaison de valeurs de paramètres précédemment sélectionnée. En variante ou en combinaison, cette étape 51 peut être mise en œuvre si la consommation en énergie du véhicule 2 calculée au cours de l’étape 49 pour la combinaison de valeurs de paramètres courante est considérablement différente de celle calculée pour la combinaison de valeurs de paramètres précédente. Cela peut être le cas, par exemple, si le dimensionnement des éléments M, P, M E , 10, 30 du véhicule 2 a intrinsèquement un impact majeur sur la consommation en énergie du véhicule 2, ou encore si l’apprentissage de l’agent d’apprentissage par renforcement n’est pas encore suffisant. Si, au cours de l’étape d’évaluation 50, le critère prédéterminé est atteint, le procédé comporte une étape finale 52 de sélection d’une combinaison de valeurs de paramètres pour laquelle le critère est atteint. Cette combinaison de valeurs de paramètres sélectionnée au cours de l’étape finale 52 correspond alors au dimensionnement choisi pour les éléments M, P, M E , 10, 30 du véhicule 2. Le calculateur 4 est configuré pour émettre une consigne à destination d’au moins un des éléments M, P, M E , 10, 30 du véhicule 2, afin de commander cet élément selon une loi de commande. A cet effet, le calculateur 4 comprend un processeur apte à mettre en œuvre un ensemble d’instructions permettant de réaliser cette fonction. La présente invention concerne également un procédé de commande des éléments M, P, M E , 10, 30 du véhicule 2, mis en œuvre par le calculateur 4, et comprenant le sous-procédé de dimensionnement des éléments M, P, M E , 10, 30 tel que décrit précédemment en référence à la . La consigne émise par le calculateur 4 à destination d’au moins un des éléments M, P, M E , 10, 30 du véhicule 2 correspond alors à la commande associée à la combinaison de valeurs de paramètres sélectionnée au cours de l’étape finale 52, pour laquelle le critère prédéterminé est atteint. Le procédé de dimensionnement selon l’invention est plus rapide quant au calcul de la commande associée au dimensionnement, ainsi qu’au coût du calcul, tout en offrant une résolution à faible erreur d’optimalité en termes de dimensionnement et de commande associée. Enfin, le procédé de dimensionnement selon l’invention permet (grâce à l’utilisation en aval d’outils d’intelligence artificielle) de mieux comprendre quels sont les paramètres qui influencent la consommation en énergie du véhicule (et quel est leur degré d’influence précis), afin de mieux comprendre et de mieux appréhender le système énergétique constitué par le véhicule 2. Le procédé de commande des éléments M, P, M E , 10, 30 du véhicule 2 selon l’invention, comprenant le sous-procédé de dimensionnement tel que décrit précédemment, permet une commande optimale des éléments M, P, M E , 10, 30 du véhicule 2 afin de minimiser la consommation en énergie du véhicule 2. Procédé, mis en œuvre par ordinateur, de dimensionnement d’au moins un élément (M, P, M E , 10, 30) de véhicule (2) pour optimiser la consommation en énergie dudit véhicule (2), le dimensionnement consistant en une sélection d’une combinaison de valeurs de paramètres parmi un ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres possibles, les paramètres étant relatifs audit au moins un élément (M, P, M E , 10, 30) de véhicule (2), chaque paramètre étant apte à présenter plusieurs valeurs distinctes, chaque combinaison de valeurs de paramètres étant associée à une commande optimale théorique dudit au moins un élément de véhicule permettant d’optimiser la consommation en énergie du véhicule (2), le véhicule (2) comprenant des éléments consistant en : un réservoir de carburant ou d’hydrogène (10), une batterie électrique et/ou des super-capacités (30) apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique (M) alimenté par le réservoir de carburant (10) ou une pile à combustible (P) alimentée par le réservoir d’hydrogène (10), et au moins une machine électrique (M E ) alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités (30), le procédé comprenant une étape initiale (40) de sélection aléatoire d’une première combinaison de valeurs de paramètres ou d’un premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres, puis une étape (42) de détermination de la commande optimale théorique associée à la première combinaison de valeurs de paramètres ou à chaque combinaison du premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres, la consommation en énergie du véhicule (2) étant calculée pour chaque commande optimale théorique ainsi déterminée, associée à ladite première combinaison de valeurs de paramètres ou à une combinaison dudit premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres, caractérisé en ce que le procédé comporte en outre les étapes de : - entraînement (44) d’un agent d’apprentissage par renforcement stocké dans des moyens mémoire dudit ordinateur, sur la base de ladite première combinaison de valeurs de paramètres ou dudit premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres associé(e) à leur(s) commande(s) optimale(s) théorique(s) respective(s), ledit agent d’apprentissage par renforcement ainsi entraîné fournissant un ensemble de connaissances ; - sélection (46) d’une deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou d’un deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres ; - détermination (48), pour ladite deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou pour chaque combinaison dudit deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres, d’une commande proche de la commande optimale théorique associée à ladite combinaison, via un transfert, par un algorithme d’apprentissage par transfert stocké dans les moyens mémoire dudit ordinateur, dudit ensemble de connaissances sur ladite deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou sur chaque combinaison dudit deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres, permettant un ré-entraînement de l’agent d’apprentissage par renforcement ; - calcul (49) de la consommation en énergie du véhicule pour chaque commande ainsi déterminée au cours de l’étape précédente ; - rebouclage des étapes précédentes de sélection (46), de détermination (48) et de calcul (49), jusqu’à ce qu’un critère prédéterminé soit atteint ; et - sélection (52) d’une combinaison de valeurs de paramètres pour laquelle ledit critère prédéterminé est atteint. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ledit agent d’apprentissage par renforcement est un réseau de neurones. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l’étape (44) d’entraînement de l’agent d’apprentissage par renforcement est initialisée via la mise en œuvre d’un algorithme de clonage de comportement stocké dans les moyens mémoire dudit ordinateur. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel l’étape (46) de sélection d’une deuxième combinaison de valeurs de paramètres ou d’un deuxième sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres est effectuée via la mise en œuvre d’un optimisateur stocké dans les moyens mémoire dudit ordinateur. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l’optimisateur est choisi parmi le groupe consistant en : un algorithme génétique, un algorithme estimateur de Parzen à structure arborescente, un algorithme d'évolution avec adaptation de matrice de covariance, et un agent d’apprentissage par renforcement. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel l’étape (42) de détermination de la commande optimale théorique associée à la première combinaison de valeurs de paramètres ou à chaque combinaison du premier sous-ensemble de combinaisons de valeurs de paramètres est effectuée via la mise en œuvre d’une méthode de programmation dynamique ou d’une méthode dite du Principe du Maximum de Pontryagin. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le procédé comporte en outre une étape (51) de mise en œuvre d’une méthode de programmation dynamique ou d’une méthode dite du Principe du Maximum de Pontryagin pour déterminer la commande optimale théorique associée à la sélection courante d’une combinaison de valeurs de paramètres, ladite étape étant mise en œuvre selon un pas prédéterminé de combinaisons de valeurs de paramètres sélectionnées. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel ledit critère prédéterminé consiste en l’atteinte d’une valeur seuil par la consommation en énergie du véhicule (2) calculée, ou en l’atteinte d’un nombre prédéfini de combinaisons de valeurs de paramètres sélectionnées. Procédé, mis en œuvre dans un calculateur (4) embarqué au sein d’un véhicule (2), de commande d’au moins un élément (M, P, M E , 10, 30) de véhicule (2) par l’émission d’une consigne à destination dudit élément (M, P, M E , 10, 30), ledit au moins un élément (M, P, M E , 10, 30) de véhicule (2) étant choisi parmi le groupe consistant en : un réservoir de carburant ou d’hydrogène (10), une batterie électrique et/ou des super-capacités (30) apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique (M) alimenté par le réservoir de carburant (10) ou une pile à combustible (P) alimentée par le réservoir d’hydrogène (10), et au moins une machine électrique (M E ) alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités (30), caractérisé en ce que le procédé comporte un sous-procédé de dimensionnement dudit au moins un élément (M, P, M E , 10, 30) de véhicule (2) selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, ladite consigne correspondant à la commande associée à la combinaison de valeurs de paramètres sélectionnée, pour laquelle ledit critère prédéterminé est atteint. Produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un processeur, caractérisé en ce qu’il comprend un ensemble d’instructions de code de programme qui mettent en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8 lorsqu’elles sont exécutées sur une unité de traitement d’un dispositif informatique.