Brevet FR3148974A1 — publié le 20241129

La présente invention concerne un procédé et un dispositif de surveillance d’un comportement d’un conducteur d’un véhicule mis en œuvre par au moins un processeur. Le procédé obtient (51) au moins une image d’un visage du conducteur à partir d’un dispositif d’imagerie embarqué du véhicule ; obtient (52) une première donnée et d’une deuxième donnée en présentant ladite au moins une image obtenue en entrée d’un modèle de classification de comportement de conducteur entrainé lors d’une phase d’apprentissage, ladite première donnée étant représentative d’un comportement du conducteur et ladite deuxième donnée étant représentative d’un degré de confiance que le comportement du conducteur correspond au comportement représenté par la première donnée ; sélectionne (53) au moins un actionneur du véhicule en fonction de la première et de la deuxième données obtenues et d’une troisième donnée représentative d’information contextuelle relative au véhicule et active (54) ledit au moins un actionneur sélectionné. Figure pour l’abrégé : Figure 5 Procédé et dispositif de surveillance de comportement de conducteur de véhicule La présente invention concerne la détection du comportement de conducteur de véhicule. En particulier, la présente invention concerne un procédé et un dispositif de surveillance de comportement de conducteur de véhicule, notamment de véhicule autonome. Arrière-plan technologique Les véhicules contemporains embarquent un nombre de plus en plus important de systèmes embarqués qui participent au contrôle du véhicule en assistant le conducteur et/ou au confort du conducteur et des passagers du véhicule. Certains de ces systèmes sont connus sous l’appellation système ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »). Le système de surveillance de comportement de conducteur de véhicule aussi connu sous le nom de système de surveillance d’attention de conducteur de véhicule, de moniteur d’attention de conducteur ou encore de système d’alerte de fatigue de conducteur, en abrégé système DMS (de l’anglais « Driver Monitoring System ») est l’un de ces systèmes ADAS. Un système DMS comprend une voire plusieurs caméras positionnées dans l’avant de l’habitacle du véhicule de manière à capturer des images/vidéos du visage du conducteur du véhicule. Un (voire plusieurs) calculateur réceptionne, analyse ces images/vidéos capturées et détermine des valeurs de sortie représentatives du niveau d’attention (ou d’un comportement) d’un conducteur d’un véhicule, c’est-à-dire des niveaux de somnolence, de fatigue et/ou de distraction d’un conducteur de véhicule. Des témoins et/ou des contenus graphiques sont affichés sur des écrans selon ces valeurs de sortie pour indiquer au conducteur de véhicule son niveau d’attention et éventuellement lui conseiller de faire une pause. Parmi ces témoins, on peut citer ceux qui indiquent le comportement d’activation du système DMS qui est soit activé soit désactivé ou encore ceux qui indiquent si le système DMS activé est opérationnel ou pas c’est-à-dire si la (ou les) caméra n’ait pas obstruée, si les calculateurs du système DMS fournissent les valeurs de sortie attendues et si le visage du conducteur est visible (les yeux et la bouche du conducteur sont visibles). Parmi les contenus graphiques, on peut citer ceux qui sont représentatifs de messages d’information et qui sont affichés pour expliquer les raisons d’un dysfonctionnement du système DMS (caméra en défaut, conducteur portant des lunettes ou un masque, etc.) Les systèmes DMS actuels aident également à déterminer qui est responsable en cas d'accident ou d'autre problème, et garantissent le respect des réglementations en vigueur exigeant qu'un conducteur humain ait le contrôle du véhicule à tout moment. Certains systèmes DMS actuels qui utilisent des réseaux de neurones pour classer le comportement de conducteur doivent fournir des indications précises ainsi que des degrés de confiance dits calibrés c’est-à-dire des degrés de confiance qui garantissent que le conducteur est bien dans les comportements qui sont représentés par les informations fournies en sortie de ces réseaux de neurones. Un degré de confiance issu d’un réseau de neurones fait référence à un niveau de certitude que le réseau de neurones a dans ses résultats de classification. Lorsqu’une classification de comportement de conducteur est mise en œuvre par un réseau de neurones sous la forme d’une résolution d’un problème de classification multi-classes, chaque identifiant de classe en sortie du réseau de neurones correspond à un comportement particulier d’un conducteur. Un degré de confiance est également présent en sortie du réseau de neurones. Ce degré de confiance est généralement représenté sous la forme d'un score de probabilité que le comportement représenté par l’identifiant de classe est un comportement réel du conducteur. Un degré de confiance calibré garantit alors que les probabilités correspondantes à des comportements de conducteur (classes) correspondent bien à des fréquences réelles de classifications de comportement de conducteur. Ceci est crucial pour des applications du monde réel, où faire des classifications incorrectes avec un degré de confiance élevé peut avoir de graves conséquences. En ayant un degré de confiance calibré, un modèle de classification de comportement de conducteur mis en œuvre par un réseau de neurones peut être rendu plus fiable et ses classifications peuvent être plus interprétables. Les réseaux de neurones qui pourraient être utilisés pour la mise en œuvre de modèle de classification de comportement de conducteur sont entraînés avec des algorithmes d'apprentissage basés sur des méthodes de descente en gradients. Ce type de réseau de neurones entrainés ont tendance à faire preuve d'un excès de confiance dans leurs classifications. Les propriétés de confiance peuvent être évaluées par diverses mesures, telles que l'erreur d'étalonnage attendue (Naeini, M. P., G. Cooper and M. Hauskrecht (2015). “Obtaining well calibrated probabilities using Bayesian binning”. In Proceedings of the Conference on Artificial Intelligence, AAAI 2015). Bien qu'il existe des possibilités de résoudre l'excès de confiance dans les classifications de ce type de réseaux de neurones entrainés, ces possibilités nécessitent soit une inférence manuelle post-formation (par exemple avec une mise à l'échelle de la température), soit des exigences de calcul et de mémoire supplémentaires au stade du déploiement du réseau de neurones (par exemple avec l'apprentissage bayésien/d'ensemble). L’obtention d’un modèle de classification de comportement de conducteur qui fournisse des classifications de comportement de conducteur associés à des degrés de confiance calibrés est un des problèmes résolu par la présente invention. Cela inclut la fourniture de classifications fiables même en cas de perturbation des images d’entrée (changement de luminosité, buée sur l'objectif, dégradation de l'image, etc.). Dans le même temps, le modèle de classification de comportement de conducteur doit être exécuté sur des appareils à faible consommation d'énergie avec des capacités de calcul limitées sur une flotte de millions de véhicules, ce qui rend l'étalonnage manuel irréaliste. Un autre problème est d’utiliser un tel modèle de classification de comportement de conducteur pour déterminer des actions de gestion de situations qui pourraient s’avérer dangereuses selon le comportement d’un conducteur identifié par ledit modèle de classification de comportement de conducteur. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la sécurité routière. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de surveillance d’un comportement d’un conducteur d’un véhicule mis en œuvre par au moins un processeur, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention d’au moins une image d’un visage du conducteur à partir d’un dispositif d’imagerie embarqué du véhicule ; - obtention d’une première donnée et d’une deuxième donnée en présentant ladite au moins une image obtenue en entrée d’un modèle de classification de comportement de conducteur entrainé lors d’une phase d’apprentissage, ladite première donnée étant représentative d’un comportement du conducteur et ladite deuxième donnée étant représentative d’un degré de confiance que le comportement du conducteur correspond au comportement représenté par la première donnée ; - sélection d’au moins un actionneur du véhicule en fonction de la première et de la deuxième données obtenues et d’une troisième donnée représentative d’information contextuelle relative au véhicule ; - activation dudit au moins un actionneur sélectionné. Le procédé permet de classifier le comportement d’un conducteur d’un véhicule et d’activer au moins une actionneur du véhicule en fonction du degré de confiance de cette classification et ce dans le but de gérer des situations routières dangereuses qui peuvent se produire à cause du comportement du conducteur de véhicule. Le procédé améliore donc la sécurité routière. Selon une variante, l’entrainement du modèle de classification de comportement de conducteur détermine des paramètres du modèle de classification de comportement de conducteur par minimisation d’une fonction de perte par une méthode de descente en gradients, ladite fonction de perte dépendant d’un coefficient représentatif de courbure au niveau de minima de la fonction de perte. Cette variante est avantageuse car la prise en compte de l’information représentative de courbure au niveau de minima de la fonction de perte qui est minimisée lors de l’entrainement du modèle de classification de comportement de conducteur permet d’améliorer le calibrage des degrés de confiance en sortie dudit modèle. Cette variante est également avantageuse car elle ne demande pas un surcoût de calcul lors de l’entrainement dudit modèle ou lors de l’obtention d’une classification d’un comportement d’un conducteur à partir dudit modèle entrainé permettant ainsi un déploiement envisageable sur des dispositifs de véhicules actuels. Selon une variante, ledit coefficient est une amplitude d’au moins une valeur propre d’une matrice hessienne. Selon une variante, au moins un intervalle de valeurs étant défini pour chaque valeur de la première donnée et chaque intervalle de valeurs étant associé à au moins un actionneur du véhicule, la sélection d’au moins un actionneur dépend de la valeur de la première donnée obtenue, de l’appartenance de la valeur de la deuxième donnée obtenue à un dudit au moins un intervalle de valeurs et de la troisième donnée. Selon une variante, la troisième donnée est obtenue par odométrie. Selon une variante, le modèle de classification de comportement de conducteur est entrainé à partir d’un ensemble d’images de visage de conducteurs et de comportements de conducteurs de véhicule. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de surveillance d’un comportement d’un conducteur d’un véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 5 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. illustre schématiquement des courbes qui représentent l’évolution d’une fonction de perte obtenue lors de la phase d’apprentissage et d’une fonction de perte obtenue lors d’une phase d’inférence en fonction de valeurs de paramètres internes du modèle de classification de comportement de conducteur selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement des intervalles de deuxièmes données pour deux premières données selon un exemple particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif configuré pour surveiller le comportement de conducteur de véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de surveillance d’un comportement d’un conducteur d’un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de surveillance d’un comportement d’un conducteur d’un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 5. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. illustre schématiquement un véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. La présente une vue de l’intérieur d’un véhicule 10, notamment de la partie avant de l’habitacle du véhicule 10 comprenant notamment le volant, le tableau de bord, le siège conducteur (siège avant gauche selon l’exemple de la ), le siège passager avant (siège avant droit selon l’exemple de la ) et le pare-brise du véhicule 10. Le véhicule 10 correspond par exemple à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule 10 correspond ainsi par exemple à un véhicule terrestre, par exemple une automobile, un camion, un car. Le véhicule 10 embarque avantageusement un dispositif d’imagerie qui fournit un ensemble d’images du visage du conducteur à un dispositif 2 embarqué du véhicule 10 qui est configuré pour surveiller le comportement du conducteur du véhicule 10. Le dispositif d’imagerie comporte une caméra 10 associée à un système optique pour l’acquisition d’images et des moyens de traitement tels qu’un calculateur et des moyens de stockage tels que des mémoires non-volatile du type EEPROM ou flash pour stocker les images acquises. L’objectif de la caméra 101 est dirigé vers l’intérieur du véhicule 10 pour l’acquisition de l’ensemble d’images du visage du conducteur du véhicule 10 assis sur le siège conducteur. Cet ensemble d’images est fourni aux moyens de calcul du dispositif d’imagerie. La caméra 101 est par exemple arrangée sur ou intégrée dans la planche de bord du véhicule 10, par exemple au niveau du volant. Le point de prise de vue de la caméra 101 est dirigé vers le siège conducteur pour produire des images du visage du conducteur du véhicule 10. La caméra 101 correspond par exemple une caméra optique monoculaire avec capteur CCD (de l’anglais Char-Coupled Device, en français dispositif à transfert de charges) ou avec un capteur CMOS (de l’anglais Complementary Metal-Oxide Semiconductor, en français à semi-conducteur à oxide métallique complémentaire). Le dispositif d'imagerie fournit des images haute résolution pour le traitement (par exemple >1 mégabits/pixel). L’habitacle du véhicule 10 comprend en outre un écran d’affichage 102, par exemple arrangée au niveau central de la planche de bord. L’écran 102 est par exemple configuré pour l’affichage de contenus graphiques d’une IHM sous le contrôle d’un calculateur du système d’infodivertissement, dit calculateur IVI (de l’anglais « In-Vehicle Infotainment » ou en français « Infodivertissement embarqué ») du véhicule 10. L’écran 102 est pourvue d’une interface tactile permettant à une personne embarquée dans le véhicule d’interagir avec une IHM du système DMS affichée sur cet écran 102. Une IHM telle que l’IHM 2 correspond par exemple à un empilement de couches (de l’anglais « layer »), chaque couche correspondant à l’affichage d’un ensemble de contenus graphiques déterminés, la superposition des couches permettant d’obtenir le rendu de l’IHM. Les contenus graphiques à afficher sont avantageusement compris dans une seule et même couche, par exemple la couche supérieure de l’empilement. A titre d’exemple, l’empilement de couches comprend 5 couches numérotées de 1 à 5, la couche comprenant des contenus graphiques correspondant à la 5 ème couche, c’est-à-dire la couche se superposant au-dessus des autres couches. Le comportement du conducteur (encore appelé état du conducteur) peut correspondre à un comportement normal, alcoolisé ou fatigué par exemple. La présente invention n’est pas limité à un type de comportement particulier du conducteur du véhicule et les exemples fournis ne le sont qu’à titre d’exemples. Selon la présente invention, à chaque comportement du conducteur déterminé par le processus décrit par la suite, est associée une activation d’au moins un actionneur du véhicule 10. Par exemple, l’activation d’un actionneur du véhicule 10 peut être un voyant qui s’allume ou une fenêtre qui s’affiche sur l’écran 102. Ce voyant peut correspondre à un pictogramme d’alerte par exemple lorsque le comportement du conducteur est considéré comme susceptible de provoquer des situations routières dangereuses. Un message d’alerte peut également être affichée dans la fenêtre affichée sur l’écran 102. Selon un autre exemple, l’activation d’un actionneur du véhicule 10 peut être la diffusion d’un signal sonore à l’intérieur de l’habitacle du véhicule 10. Selon un autre exemple, l’activation d’un actionneur du véhicule 10 peut être l’activation d’un système de freinage, et/ou de prise de contrôle du véhicule pour ranger le véhicule sur le côté de la chaussée sur laquelle circule le véhicule 10 ou encore l’activation de feux de détresse. Comme on peut le comprendre à la lecture de ces exemples, les actionneurs du véhicule 10 sont nombreux à pouvoir être activés en fonction d’un comportement d’un conducteur du véhicule 10. Toutefois, la présente invention n’est pas limité à l’activation des actionneurs cités ici uniquement à titre d’exemples. Selon des variantes de la présente invention, plusieurs actionneurs peuvent être activés pour un même comportement du conducteur du véhicule 10. Par exemple, un voyant ou un message dans une fenêtre peut être affiché sur l’écran 102 et un signal sonore peut être émis à l’intérieur du véhicule 10 pour un comportement du conducteur jugé susceptible de provoquer des situations routières dangereuses. La présent invention n’est pas limitée à une quelconque combination d’actionneurs activés pour un comportement de conducteur mais s’étend à tout actionneur ou toute combinaison d’actionneurs du véhicule 10 qui peuvent être activés ou désactivés. Le dispositif 2 de la est configuré pour mettre en œuvre un processus de surveillance d’un comportement d’un conducteur du véhicule 10. Les opérations formant un tel processus étant décrites ci-après. Un tel processus est avantageusement mis en œuvre par un ou plusieurs calculateurs du véhicule 10. Dans une première opération, au moins une image du visage d’un conducteur du véhicule 10 est obtenue à partir du dispositif d’imagerie embarqué du véhicule 10, par exemple à partir de la mémoire non-volatile du dispositif d’imagerie. Dans une deuxième opération, une première donnée et une deuxième donnée sont obtenues en présentant ladite au moins une image obtenue en entrée d’un modèle de classification de comportement de conducteur entrainé lors d’une phase d’apprentissage. Ladite première donnée est représentative d’un comportement du conducteur et ladite deuxième donnée est représentative d’un degré de confiance que le comportement du conducteur correspond au comportement représenté par la première donnée. Selon une variante, chaque image du visage du conducteur du véhicule 10 obtenue subit un pré-traitement pouvant être mis en œuvre par le dispositif d’imagerie pour que sa résolution et/ou ses dimensions et/ou le format dans laquelle cette image est représentée correspondent aux contraintes imposées aux images en entrée du modèle de classification de comportement de conducteur entrainé. Dans une troisième opération, au moins un actionneur du véhicule 10 est sélectionné en fonction de la première et de la deuxième données obtenues et d’une troisième donnée représentative d’information contextuelle relative au véhicule. Selon une variante, l’information contextuelle relative au véhicule est obtenue par odométrie. Dans une quatrième opération, ledit au moins un actionneur sélectionné est activé. Lorsque le modèle de classification de comportement de conducteur est alimenté en entrée par une image du visage d’un conducteur du véhicule 10, il fournit un identifiant d’une classe et un degré de confiance que la classe identifiée correspond bien au comportement réel du conducteur du véhicule 10. Pour que le degré de confiance soit élevé, le modèle de classification de comportement de conducteur est entrainé lors de la phase d’apprentissage, sur un ensemble d’images de visage de conducteur ayant des comportements variés. Ainsi, les paramètres internes de ce modèle de classification de comportement de conducteur sont déterminés pour minimiser une fonction de perte (aussi appelé fonction de non-concordance) qui mesure la différence entre les identifiants de classe fournit en sortie du modèle pour un ensemble d’images présentées à son entrée et les identifiants des classes qui correspondent aux comportements du conducteur qui doivent être fournis par le modèle (on parle parfois de réalité terrain). Lorsque l’ensemble d’images présentées en entrée du modèle est suffisamment important et varié, toute image de visage de conducteur qui est proche statistiquement des images de visages de conducteurs utilisées pour l’apprentissage du modèle, fournira en sortie du modèle un comportement de conducteur attendu. Selon une variante, le modèle de classification de comportement de conducteur est entrainé à partir d’un ensemble d’images de visage de conducteurs et de comportements de conducteurs de véhicule. Selon une variante, le modèle de classification de comportement de conducteur est mis en œuvre par un réseau de neurones entrainé lors de la phase d’apprentissage. Selon une variante, le réseau de neurones est un modèle basé sur la convolution avec, par exemple, une architecture de type ResNet (He, K., X. Zhang, S. Ren, and J. Sun (2016). “Deep Residual Learning for Image Recognition.” In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2016. pp. 770–778) avec des connexions de saut. Un tel réseau de neurones est généralement composé d'une séquence de blocs constitués de couches convolutives, de non-linéarités et de couches de normalisation, avec des entrées propagées pour chaque bloc. Le réseau de neurones se termine par un classificateur, généralement sous la forme d'un perceptron multicouche. Selon une alternative, le modèle de classification de comportement de conducteur est mis en œuvre par transformations visuelles telles que décrites dans l’article de Dosovitskiy, A. et al intitulé “An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale” (In International Conference in Learning Representations, ICLR 2021). Selon une alternative, le réseau de neurones est un modèle basé sur la convolution tridimensionnelle telle que décrit, par exemple, par Tran, D., et al. intitulé “A Closer Look at Spatio temporal Convolutions for Action Recognition” (Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2018) Dans le cas où la phase d’apprentissage est décrite pour entrainer un réseau de neurones convolutif (basé sur la convolution) avec une architecture de type ResNet, les paramètres internes du réseau de neurones sont des poids et des biais de couches convolutives, de couches de normalisation et de couches linéaires. Ces paramètres internes sont déterminés pour minimiser une fonction de perte qui mesure la différence entre les identifiants de classe fournit en sortie du réseau de neurones pour un ensemble d’images présentées à son entrée et les identifiants des classes qui correspondent aux comportements du conducteur qui doivent être fournis par le réseau de neurones (réalité terrain). Selon une variante, la minimisation de la fonction de perte est basée sur une méthode de descente en gradient dans laquelle les paramètres internes du modèle de classification de comportement de conducteur (du réseau de neurones) sont mis à jour en suivant la direction d’un gradient négatif de la fonction de perte, calculée pour un ensemble d'images. Selon une variante, la méthode de minimisation de la fonction de perte est celle décrite dans l’article par Robbins, H. et al. intitulé “A Stochastic Approximation Method.” (In The Annals of Mathematical Statistics 22.3, pp. 400–407). Selon une variante, l’apprentissage (entrainement) du modèle de classification de comportement de conducteur détermine des paramètres du modèle de classification de comportement de conducteur par minimisation d’une fonction de perte par une méthode de descente en gradients, ladite fonction de perte dépendant d’un coefficient représentatif de courbure au niveau de minima de la fonction de perte. illustre schématiquement des courbes qui représentent l’évolution d’une fonction de perte F1 obtenue lors de la phase d’apprentissage et d’une fonction de perte F2 obtenue lors d’une phase d’inférence en fonction de valeurs de paramètres internes du modèle de classification de comportement de conducteur selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Les valeurs des fonctions de perte (ordonnées) sont définies en fonction de l’évolution des paramètres du modèle de classification de comportement de conducteur (abscisses). Les courbes présentes deux minima locaux, l’un considéré comme étant plat et l’autre comme étant pointu . La prise en compte du coefficient représentatif de courbure au niveau de minima de la fonction de perte permet de favoriser les minima « plat » au détriment des minima « pointus » des fonctions de perte ce qui permet de calibrer les degrés de confiance en sortie du modèle de classification de comportement de conducteur. Selon une variante, le coefficient est une amplitude d’une valeur propre d’une matrice hessienne. Mathématiquement, les gradients de la méthode de descente en gradients peuvent s’écrire par : avec h une valeur fable positive typiquement comprise entre 0,5 et 1, une valeur d’un facteur de décroissance de poids compris par exemple entre 0,0001 et 0,001, l’amplitude de la valeur propre d’une matrice hessienne par exemple comprise entre 0,001 et 1 et Dans le cas où la phase d’apprentissage est décrite dans le cas où le modèle de classification de comportement de conducteur est un réseau de neurones convolutif (basé sur la convolution) avec une architecture de type ResNet, la décroissance des poids et la régularisation par matrice hessienne ne sont appliquées que pour les matrices de poids dans les couches denses et pour les tenseurs de noyau dans les couches convolutionnelles, mais pas pour les biais et autres vecteurs, comme les paramètres de localisation et d'échelle dans les couches de normalisation. Enfin, les gradients sont mis à l'échelle par un taux d'apprentissage constant ou programmé, avant d'être utilisés pour mettre à jour les paramètres du modèle de classification de comportement de conducteur. Selon une variante, l’ensemble d’images CIFAR10 est utilisé pour entrainer le réseau de neurones convolutif (basé sur la convolution) avec une architecture de type ResNet. L’inventeur a procédé à des apprentissages pour différentes valeurs du facteur de décroissance de poids et différentes valeurs de la valeur propre de la matrice hessienne. Bien qu'ils aient tous une précision comparable, les modèles de classification de comportement de conducteur obtenus avec une régularisation plus forte présentent une erreur d'étalonnage plus faible c’est-à-dire une calibration du degré de confiance plus élevé. De plus, cela est vrai lorsque les images d'entrée sont perturbées, avec par exemple l'ajout de brouillard au niveau de l'objectif de la caméra 101 ou de diverses autres sources de bruit. Selon une variante, au moins un intervalle de valeurs étant défini pour chaque valeur de la première donnée et chaque intervalle de valeurs étant associé à au moins un actionneur du véhicule, la sélection d’au moins un actionneur dépend de la valeur de la première donnée obtenue, de l’appartenance de la valeur de la deuxième donnée obtenue à un dudit au moins un intervalle de valeurs et de la troisième donnée. Selon une variante, la sélection d’actionneur en fonction de la première et de la deuxième données obtenues et d’une troisième donnée représentative d’information contextuelle relative au véhicule peut se faire par la définition manuelle d’un ensembles de règles qui peuvent être définies pour répondre à des lois internationales en matière de sécurité routière et/ou à des exigences de certification (par exemple, ISO 26262). illustre schématiquement des intervalles de deuxièmes données pour deux premières données selon un exemple particulier et non limitatif de la présente invention. Trois intervalles de deuxièmes données (degré de confiance) 31, 32 et 34 sont définis pour une première valeur de la première donnée (comportement de conducteur) identifiée par un identifiant de classe ID1. Si la deuxième donnée est inférieure à 30% (appartient à l’intervalle 31) alors un actionneur A1 est activé. Si la deuxième donnée est comprise entre 30 et 60% (appartient à l’intervalle 32) alors un actionneur A2 est activé et si la deuxième donnée est supérieure à 60% (appartient à l’intervalle 33) alors un actionneur A4 est activé. Trois intervalles de deuxièmes données 34, 35 et 36 sont définies pour une deuxième valeur de la première donnée identifiés par un identifiant de classe ID2. Si la deuxième donnée est inférieure à 45% (appartient à l’intervalle 34) alors l’actionneur A1 est activé. Si la deuxième donnée est comprise entre 45 et 85% (appartient à l’intervalle 35) alors un actionneur A3 est activé et si la deuxième donnée est supérieur à 85% (appartient à l’intervalle 36) alors un actionneur A5 est activé. Les seuils (pourcentages) ne sont donnés ici qu’à titre d’exemple. Chaque actionneur A1 à A5 peut correspondre à un groupe d’actionneurs du véhicule 10. Le nombre de seuils pour décider quand activer des actionneurs et leurs valeurs sont paramétrables par exemple pour minimiser les fausses alertes, pour minimiser le nombre de conducteur qui désactivent le système. L’activation de ces différents actionneurs basés sur ces seuils ne peuvent être déclenchées en toute sécurité et être plus efficaces que si les degrés de confiance sont fiables et bien calibrés. illustre schématiquement un dispositif 2 configuré pour surveiller le comportement de conducteur de véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 2 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le véhicule 10, par exemple un calculateur. Le dispositif 2 est par exemple configuré pour la mise en œuvre d’au moins une opération décrite en regard des figures 1, 2 et 3 et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la . Des exemples d’un tel dispositif 2 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif 2, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 2 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 2 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 20 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation d’au moins une étape du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 2. Le processeur 20 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 2 comprend en outre au moins une mémoire 21 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 21. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 2 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Le modèle de classification de comportement de conducteur peut être entrainé par un dispositif distant, tel qu’un serveur ou une série de serveurs, en communication avec le dispositif 2 via un réseau de communication. Les paramètres internes du modèle de classification de comportement de conducteur peuvent alors être transmis par ce dispositif distant à destination du dispositif 2 qui les reçoit. Le dispositif 2 est alors apte à mettre en œuvre le modèle de classification de comportement de conducteur. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 comprend un bloc 22 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un serveur distant ou le « cloud », d’autres nœuds du réseau ad hoc. Les éléments d’interface du bloc 22 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; - interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Des données, par exemple des paramètres internes du modèle de classification de comportement de conducteur, sont par exemples chargées vers le dispositif 2 via l’interface du bloc 22 en utilisant un réseau Wi-Fi® tel que selon IEEE 802.11, un réseau ITS G5 basé sur IEEE 802.11p ou un réseau mobile tel qu’un réseau 4G (ou 5G) basé sur la norme LTE (de l’anglais Long Term Evolution) définie par le consortium 3GPP notamment un réseau LTE-V2X. Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 comprend une interface de communication 23 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 24. L’interface de communication 23 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 24. L’interface de communication 23 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Des paramètres internes du modèle de classification de comportement de conducteur peut être reçus via l’interface de communication 23. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 25, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 26 et/ou d’autres périphériques 27 (système de projection) via respectivement des interfaces de sortie 28, 29 et 30. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 2. illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de surveillance d’un comportement d’un conducteur d’un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif embarqué dans le véhicule 10 ou par le dispositif 2 de la . Dans une première étape 51, au moins une image d’un visage du conducteur est obtenue à partir d’un dispositif d’imagerie embarqué du véhicule. Dans une deuxième étape 52, une première donnée et d’une deuxième donnée sont obtenues en présentant ladite au moins une image obtenue en entrée d’un modèle de classification de comportement de conducteur entrainé lors d’une phase d’apprentissage, ladite première donnée étant représentative d’un comportement du conducteur et ladite deuxième donnée étant représentative d’un degré de confiance que le comportement du conducteur correspond au comportement représenté par la première donnée. Dans une troisième étape 53, au moins un actionneur du véhicule est sélectionné en fonction de la première et de la deuxième données obtenues et d’une troisième donnée représentative d’information contextuelle relative au véhicule. Dans une quatrième étape 54, ledit au moins un actionneur sélectionné est activé. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec la s’appliquent aux étapes du procédé de la . Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de surveillance de comportement de conducteur de véhicule qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 2 de la . Procédé de surveillance d’un comportement d’un conducteur d’un véhicule mis en œuvre par au moins un processeur, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention (51) d’au moins une image d’un visage du conducteur à partir d’un dispositif d’imagerie embarqué du véhicule ; - obtention (52) d’une première donnée et d’une deuxième donnée en présentant ladite au moins une image obtenue en entrée d’un modèle de classification de comportement de conducteur entrainé lors d’une phase d’apprentissage, ladite première donnée étant représentative d’un comportement du conducteur et ladite deuxième donnée étant représentative d’un degré de confiance que le comportement du conducteur correspond au comportement représenté par la première donnée ; - sélection (53) d’au moins un actionneur du véhicule en fonction de la première et de la deuxième données obtenues et d’une troisième donnée représentative d’information contextuelle relative au véhicule ; - activation (54) dudit au moins un actionneur sélectionné. Procédé selon la revendication 1, pour lequel l’entrainement du modèle de classification de comportement de conducteur détermine des paramètres du modèle de classification de comportement de conducteur par minimisation d’une fonction de perte par une méthode de descente en gradients, ladite fonction de perte dépendant d’un coefficient représentatif de courbure au niveau de minima de la fonction de perte. Procédé selon la revendication 2, pour lequel ledit coefficient est une amplitude d’au moins une valeur propre d’une matrice hessienne. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel au moins un intervalle de valeurs étant défini pour chaque valeur de la première donnée et chaque intervalle de valeurs étant associé à au moins un actionneur du véhicule, la sélection d’au moins un actionneur dépend de la valeur de la première donnée obtenue, de l’appartenance de la valeur de la deuxième donnée obtenue à un dudit au moins un intervalle de valeurs et de la troisième donnée. Procédé selon la revendication 4, pour lequel la troisième donnée est obtenue par odométrie. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel le modèle de classification de comportement de conducteur est entrainé à partir d’un ensemble d’images de visage de conducteurs et de comportements de conducteurs de véhicule. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 6. Dispositif (2) de surveillance d’un comportement d’un conducteur d’un véhicule comprenant une mémoire (21) associée à au moins un processeur (20) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Véhicule (10) comprenant le dispositif (2) selon la revendication 9.