Brevet FR3147753A1 — publié le 20241018

La présente invention concerne un procédé et un dispositif de rendu d’un contenu visuel et/ou sonore dans un véhicule (10). A cet effet, des données représentatives d’un environnement extérieur du véhicule (10) sont reçues d’une caméra (101) et/ou d’un microphone du véhicule (10). Ces données d’image sont traitées par méthode d’apprentissage machine pour prédire un ensemble de caractéristiques représentatives de l’environnement extérieur. Le contenu visuel et/ou sonore est généré à partir d’un contenu déterminé en fonction des caractéristiques prédites. Le contenu visuel et/ou sonore est rendu dans le véhicule (10) sur au moins un dispositif de rendu (12, 13, 16). Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de rendu d’une ambiance visuelle ou sonore dans un véhicule en fonction de l’environnement du véhicule La présente invention concerne les procédés et dispositifs de rendu d’un contenu visuel et/ou sonore dans un véhicule, notamment mais non exclusivement dans un véhicule automobile. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de génération d’un contenu visuel et/ou sonore en fonction de données d’un environnement extérieur du véhicule. Arrière-plan technologique Les véhicules contemporains sont équipés d’un ou plusieurs dispositifs d’affichage pour afficher des informations utiles au conducteur pour la conduite du véhicule ainsi que des informations de confort, telles que par exemple des informations pour interagir avec le système d’infodivertissement, aussi appelé système IVI (de l’anglais « In-Vehicle Infotainment » ou en français « Infodivertissement embarqué »), du véhicule. Les véhicules contemporains sont également équipés d’un système audio embarqué pour agrémenter les trajets en véhicule et offrir au conducteur et/ou aux passagers du véhicule la possibilité d’écouter tout contenu audio enregistré ou diffusé. Un système audio embarqué dans un véhicule comprend de manière générale une unité de tête, un amplificateur et une ou des enceintes de haut-parleur(s). Des fonds d’écran sont parfois utilisés pour générer une ambiance déterminée dans le véhicule, par exemple pour fournir une ambiance déterminée dans l’habitacle du véhicule. Certains véhicules sont également équipés d’éclairage d’ambiance dans l’habitacle par exemple à base de LEDs (de l’anglais « Light-Emitting Diode » ou « diode électroluminescente » en français). Certains véhicules proposent également la diffusion dans l’habitacle de contenus audio pour créer une ambiance sonore dans l’habitacle du véhicule, par exemple selon l’humeur ou l’envie du conducteur qui peut choisir parmi une liste de contenus d’ambiance sonore. S’il est possible de personnaliser certains paramètres de l’éclairage d’ambiance (par exemple la couleur du fond d’écran ou la couleur des LEDs) ou de l’ambiance sonore, la personnalisation reste cependant limitée ce qui limite l’expérience utilisateur vis-à-vis de l’éclairage d’ambiance et/ou de l’ambiance sonore dans l’habitacle de son véhicule. 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 l’expérience utilisateur pour la restitution d’une ambiance visuelle et/ou sonore dans un véhicule. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de rendu d’un contenu dans un véhicule, le contenu correspondant à un contenu visuel et/ou sonore représentatif d’une ambiance visuelle et/ou sonore, le procédé comprenant les étapes suivantes : - réception de données représentatives d’un environnement extérieur du véhicule acquises par un ensemble de dispositifs d’acquisition de données du véhicule comprenant une caméra et/ou un microphone, les données comprenant des premières données représentatives d’une image de l’environnement extérieur et/ou des deuxièmes données représentatives d’un ensemble de sons de l’environnement extérieur ; - prédiction de caractéristiques représentatives de l’environnement extérieur par classification des données à partir d’au moins un modèle de prédiction alimenté par les données, le modèle de prédiction ayant été appris lors d’une phase d’apprentissage, les caractéristiques comprenant des informations représentatives d’un type d’objet compris dans l’environnement extérieur et/ou d’un type de l’environnement extérieur ; - génération du contenu par modification d’un contenu origine déterminé en fonction des caractéristiques ; - contrôle du rendu du contenu sur au moins un dispositif de rendu de contenu arrangé dans un habitacle du véhicule. La prise en compte de l’environnement dans lequel se trouve le véhicule à partir de données reçues de dispositifs d’acquisitions de données de l’environnement extérieur du véhicule (par exemple une caméra et/ou un microphone), pour le rendu d’un contenu visuel ou sonore dans le véhicule permet d’améliorer l’expérience utilisateur lorsqu’il est à l’intérieur de son véhicule. Cela permet en effet d’adapter un contenu visuel ou sonore selon une ambiance lumineuse souhaitée en fonction de caractéristiques de l’environnement obtenues par analyse des données d’environnement via un ou plusieurs modèles de prédictions appris par apprentissage machine, par exemple en temps réel et au fur et à mesure du déplacement du véhicule. Le contenu visuel et/ou sonore rendu dans le véhicule est ainsi en meilleure adéquation avec l’environnement du véhicule, permettant par exemple d’améliorer la capacité du conducteur à appréhender l’environnement dans lequel il circule. Selon une variante, lorsque le contenu correspond au contenu visuel, le contenu origine déterminé correspond à un contenu visuel origine déterminé, la modification du contenu origine déterminé comprenant : - une modification d’au moins une composante couleur du contenu origine déterminé ; et/ou - un ajout d’au moins un effet visuel au contenu origine déterminé ; et/ou - un ajout d’au moins un objet graphique virtuel au contenu origine déterminé ; et/ou ; - un remplacement d’un objet compris dans le contenu origine déterminé par un autre objet déterminé en fonction des caractéristiques. Selon une autre variante, le contenu visuel origine déterminé correspond à : - au moins une image enregistrée dans une mémoire du véhicule ; ou - au moins une image de l’environnement extérieur acquise par la caméra. Selon une variante supplémentaire, lorsque le contenu correspond au contenu sonore, le contenu origine déterminé correspond à un contenu sonore origine déterminé, la modification du contenu origine déterminé comprenant : - une modification d’au moins une caractéristique audio du contenu origine déterminé ; et/ou - un ajout d’au moins un effet sonore au contenu origine déterminé. Selon encore une variante, le contenu sonore origine déterminé correspond à : - un contenu audio enregistré dans une mémoire du véhicule ; ou - un contenu audio composé par composition algorithmique ; ou - un contenu audio composé à partir d’un ensemble d’échantillons sonores ; ou - un contenu audio acquis par le microphone. Selon une autre variante, le au moins un dispositif de rendu de contenu appartient à un ensemble de dispositifs de rendu de contenu comprenant : - un écran d’affichage ; - une matrice de LEDs ; - un arrangement de LEDs ; - un projecteur ; - un dispositif d’affichage tête haute ; et - un haut-parleur. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de rendu d’un contenu dans 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 système de rendu de contenu comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention et au moins un dispositif d’affichage relié en communication au dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention et/ou au moins un haut-parleur relié en communication au dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième 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 ou un système de rendu tel que décrit ci-dessus selon le troisième aspect de la présente invention. Selon un cinquième 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 sixième 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 3 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement une partie d’habitacle d’un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif configuré pour le rendu d’un contenu dans le véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de rendu d’un contenu dans le véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de rendu d’un contenu dans un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 3. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, le rendu d’un contenu (correspondant à un contenu visuel, un contenu sonore ou un contenu comprenant un contenu visuel et un contenu sonore) dans un véhicule, notamment dans l’habitacle du véhicule, comprend la réception de données représentatives de l’environnement extérieur du véhicule. De telles données sont acquises par un ou plusieurs dispositifs d’acquisition embarqués dans le véhicule tels qu’une ou un plusieurs caméras et/ou un ou plusieurs microphones. Ces données comprennent des premières données représentatives d’une ou plusieurs images de l’environnement extérieur et/ou des deuxièmes données représentatives d’un ensemble de sons captés dans l’environnement extérieur. Des caractéristiques représentatives de l’environnement extérieur sont prédites ou déterminées par classification des données de l’environnement extérieur à partir d’un ou plusieurs modèles de prédiction (ou de classification) alimentés par les données d’environnement. Chaque modèle de prédiction a été préalablement appris lors d’une phase d’apprentissage selon toute méthode d’apprentissage machine (de l’anglais « machine learning ») connue, par exemple par apprentissage profond de l’anglais « deep learning »). Les caractéristiques prédites comprennent des informations représentatives d’un type d’objet compris dans l’environnement extérieur et/ou d’un type de l’environnement extérieur, ces informations comprenant par exemple une probabilité d’appartenance à chaque classe d’une pluralité de classes, à chaque classe étant associé un type d’objet ou un type d’environnement par exemple. Le contenu à rendre dans le véhicule est généré à partir d’un contenu origine déterminé en modifiant ou adaptant ce contenu origine déterminé en fonction des caractéristiques prédites. Le contenu ainsi généré est alors rendu sur un un ou plusieurs dispositifs de rendu (par exemple un ou plusieurs dispositifs d’affichage et/ou un ou plusieurs haut-parleurs selon le type du contenu) arrangés dans l’habitacle du véhicule pour générer une ambiance visuelle (par exemple lumineuse) et/ou sonore particulière. La illustre schématiquement une partie d’habitacle d’un véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. 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 comprenant un habitacle ou au minimum équipé d’un écran d’affichage, par exemple une automobile, un camion, un car, une moto. Le véhicule 10 embarque avantageusement une ou plusieurs caméras 101 configurées pour l’acquisition de données d’images de l’environnement du véhicule 10, notamment l’environnement extérieur du véhicule 10. Le véhicule 10 embarque par exemple une caméra 101, dite caméra frontale. Une telle caméra 101 est avantageusement arrangée dans l’habitacle du véhicule 10 sous le pare-brise et en haut et au milieu de ce pare-brise. Une telle caméra frontale 101 possède un champ de vision correspondant à l’espace situé devant le véhicule 10 selon le sens de circulation du véhicule 10. La caméra 101 comprend par exemple les éléments suivants : - un capteur photosensible correspondant par exemple à une matrice de photorécepteurs associée par exemple à un filtre de Bayer ; - un ensemble optique arrangé devant le capteur vis-à-vis de la scène à acquérir par le capteur, l’ensemble optique comprenant par exemple un arrangement d’une ou plusieurs lentilles ; et - optionnellement un ou plusieurs calculateurs associés à de la mémoire et configurés pour le traitement des images acquises par le capteur. Selon un autre exemple, le véhicule 10 embarque une caméra arrangée au niveau de la calandre avant ou au niveau du parechoc avant, une telle caméra ayant dans son champ de vision la portion de route défilant devant le véhicule 10. Une telle caméra est par exemple utilisée pour la détection et la reconnaissance des marquages au sol (lignes tracées sur la route). Une telle caméra est par exemple protégée de l’environnement extérieur d’une vitre de protection. Selon encore un autre exemple, le véhicule 10 embarque une caméra montée sur ou dans chaque rétroviseur extérieur. Le véhicule 10 embarque par exemple en outre un ou plusieurs microphones chacun configuré pour l’acquisition de données de sons se produisant dans l’environnement extérieur. Ce ou ces microphones sont par exemple arrangés sur le véhicule 10, à l’extérieur du véhicule 10, par exemple dans la calandre avant, sur les rétroviseurs extérieurs, etc. La ou les caméra et/ou le ou les microphones forment un ensemble de dispositifs d’acquisition de données représentatives de l’environnement extérieur du véhicule 10, ces données étant aussi appelées données d’environnement. Les données d’environnement obtenues de ce ou des dispositifs d’acquisition sont transmises à un ou plusieurs calculateurs embarqués dans le véhicule 10, notamment dans le cadre du processus décrit ci-après et/ou dans le cadre du procédé décrit ci-après en regard de la . Les données d’environnement comprennent ainsi : - des premières données représentatives d’une ou plusieurs images acquises par exemple par la caméra 101, ces premières données correspondant par exemple à des données représentatives d’une matrice de pixels, des valeurs de couleur étant par exemple associées à chaque pixel, par exemple selon un ou plusieurs canaux de couleur ; par exemple, les données de pixels sont codées sous la forme de valeurs RGB (de l’anglais « Red, Green, Blue » ou « Rouge, vert, bleu » en français) ; et/ou - des deuxièmes données représentatives de sons acquises par un ou plusieurs microphones du véhicule 10, ces deuxièmes données correspondant par exemple à des numériques obtenues d’un convertisseur analogique-numérique convertissant les données analogiques acquises par le ou les microphones ; les deuxièmes données sont représentatives de tout contenu sonore de l’environnement extérieur du véhicule 10, par exemple le bruit ou le son généré par un ou plusieurs autres véhicules (voiture, moto, vélo, trottinette) circulant autour du véhicule 10, le bruit ou le son généré par une ou plusieurs personnes (paroles), par un ou plusieurs animaux (chant des oiseaux par exemple), le bruit d’évènement naturel (bruit des vagues, du vent, de la pluie, du tonnerre, de tout évènement météorologique, etc.) Le véhicule 10 embarque en outre un système d’affichage comprenant un ou plusieurs dispositifs d’affichages. Le ou les dispositifs d’affichage correspondent par exemple à un ou plusieurs des dispositifs d’affichage suivants, selon toute combinaison : - un ou plusieurs écrans tel que par exemple un écran 13 à interface tactile et un calculateur configuré pour contrôler l’affichage de contenu(s) d’une IHM graphique sur l’écran tactile 13 ; et/ou - un écran d’affichage 12 correspondant par exemple à une lame transparente ou semi-transparente 12, par exemple arrangée sur le dessus de la planche de bord 11 devant le pare-brise du véhicule électrique 10. La lame transparente 12 est par exemple arrangée derrière le volant 14, selon le point d’un vue d’un conducteur installé dans le siège conducteur 15, de telle manière que le conducteur voit le contenu affiché ou projeté sur la lame transparente 12 lorsque le conducteur conduit le véhicule électrique 10. La lame transparente 12 correspond ainsi à un élément d’un dispositif ou système dit d’affichage tête-haute. Un tel système d’affichage comprend par exemple un ou plusieurs projecteurs intégrés par exemple dans la planche de bord 11. Un tel système de projection d’images ou de contenus graphiques correspond par exemple à un système dit à réalité augmentée, dite AR (de l’anglais « Augmented Reality »), par exemple un système de Vision Tête Haute, dite VTH ou HUD (de l’anglais « Head Up Display » ou en français « Affichage Tête Haute »), lequel permet l’incrustation d’objets virtuels dans le champ de vision du conducteur en projetant les images sur la lame 12, de manière à superposer les objets virtuels des images projetées sur la scène routière réelle. La projection des images de l’objet graphique est par exemple contrôlée par un ou plusieurs calculateurs du système embarqué du véhicule 10, par exemple par le calculateur IVI. La liaison entre le calculateur et le dispositif d’affichage tête-haute correspond par exemple à une liaison de type LVDS (de l’anglais « Low Voltage Differential Signaling » ou en français « Transmission différentielle basse-tension ») ; et/ou - un écran d’affichage appelé combiné ou tableau de bord et généralement arrangé dans une zone 141 derrière le volant dans la planche de bord 11 ; et/ou - un arrangement de LEDs comprenant par exemple plusieurs LEDs arrangés sous la forme d’une matrice de LEDs et/ou sous le forme d’une ou plusieurs lignes ou bandes de LEDs ; et/ou - un ou plusieurs projecteurs configurés pour projeter une ou plusieurs images ou contenus visuels sur une surface, par exemple sur une partie du pare-brise, sur la planche de bord 11, sur le plafond de l’habitacle du véhicule 10, etc. Le véhicule 10 embarque par exemple en outre un ou plusieurs haut-parleurs 16 arrangés dans l’habitacle, par exemple à l’avant et à l’arrière de l’habitacle pour le rendu de contenu sonore avec tout effet sonore en utilisant la répartition spatiale des haut-parleurs dans l’habitacle du véhicule 10. Les haut-parleurs 16 appartiennent à un système audio et/ou multimédia du véhicule 10 configuré pour le rendu d’un contenu sonore, par exemple une musique ou un son d’ambiance. Un système audio embarqué dans un véhicule comprend par exemple : - une unité de tête, généralement placée sur le tableau de bord ; une unité de tête réunit plusieurs fonctions, comme par exemple le contrôle du volume global du système et le contrôle de différentes sources audios dans un véhicule : autoradio, lecteur multimédia tel que lecteur MP3 ou un Smartphone (ou en français « téléphone intelligent »), lecteur USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français), dispositif de stockage de données intégré au système audio, etc. ; le contrôle se fait avantageusement par l’intermédiaire d’une interface utilisateur, par exemple via un écran tactile et/ou par l’émission de commandes vocales ; - un amplificateur audio correspondant à un amplificateur électronique configuré pour amplifier un signal électrique audio afin d’obtenir une puissance suffisante pour faire vibrer un ou plusieurs haut-parleurs et générer des sons correspondant au signal audio ou sonore à reproduire ; et - le ou les haut-parleurs 16. le système audio du véhicule 10 est configuré pour le rendu de tout type de contenu audio ou sonore, par exemple un contenu reçu par ondes radio, un contenu reçu selon un mode de diffusion continu, un contenu audio enregistré dans un mémoire selon tout format de codage connu, un contenu généré par composition algorithmique (un tel contenu étant appelé musique algorithmique, musique générative ou musique procédurale), un contenu composé à partir d’un ensemble d’échantillons audio (appelés « samples » en anglais) par assemblage ou composition de ces échantillons (ou « sampling » en anglais). La composition algorithmique et/ou la composition à partir d’échantillons sont par exemple chacune obtenue de manière déterministe en fonction d’un ensemble de règles déterminées ou de manière aléatoire. Selon une variante de réalisation, la composition algorithmique et/ou par échantillons est obtenue par intelligence artificielle, par exemple par des techniques dérivées des algorithmes génétiques ou des réseaux de neurones. Les calculateurs contrôlant le ou les systèmes d’affichage (tel que le calculateur du système d’infodivertissement, dit calculateur IVI (de l’anglais « In-Vehicle Infotainment » ou en français « Infodivertissement embarqué »)), le système audio et/ou la ou les dispositifs d’acquisition des données d’environnement forment par exemple une architecture multiplexée pour la réalisation de différents services utiles pour le bon fonctionnement du véhicule et pour la génération d’une ambiance visuelle (notamment lumineuse) et/ou sonore dans le véhicule 10. Les calculateurs communiquent et échangent des données entre eux par l’intermédiaire d’un ou plusieurs bus informatiques, par exemple un bus de communication de type bus de données CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (selon la norme ISO 17458), LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network » ou en français « Réseau interconnecté local ») ou Ethernet (selon la norme ISO/IEC 802-3). Un processus de contrôle de rendu d’un contenu ou du rendu d’un tel contenu est avantageusement mis en œuvre par un ou plusieurs dispositifs embarqués dans le véhicule 10, par exemple par un ou plusieurs calculateurs du système embarqué du véhicule 10. Selon une variante, le processus est mis en œuvre par un système comprenant le ou les calculateurs et un ou plusieurs autres dispositifs ou systèmes embarqués dans le véhicule 10, par exemple un ou plusieurs dispositifs d’acquisition de données d’environnement (caméra 101 et/ou microphone(s)), un ou plusieurs dispositifs d’affichage 13 et/ou un ou plusieurs haut-parleurs 16. Un contenu au sens de la présente invention correspond à tout contenu audio, vidéo, lumineux rendu par le biais d’un ou plusieurs dispositifs de rendu (dispositif d’affichage et/ou haut-parleurs) contrôlés par un ou plusieurs calculateurs par exemple, permettant d’obtenir une ambiance visuelle (notamment lumineuse) et/ou sonore dans l’habitacle du véhicule 10. Ainsi, un contenu comprend : - un contenu visuel généré à partir de données d’image stockées en mémoire du véhicule 10 et/ou reçues d’une ou plusieurs caméras du véhicule 10 ; et/ou - un contenu visuel généré à partir de données représentatives de contenus ou d’effets lumineux ou d’éclairage ; et/ou - un contenu audio ou sonore généré à partir de données sonores stockées en mémoire du véhicule 10 ou reçues, par exemple par une connexion sans fil, d’un émetteur de données audio. Dans une première opération, des données représentatives de l’environnement extérieur du véhicule 10 sont reçues par le calculateur mettant en œuvre le processus, par exemple le calculateur IVI. De telles données correspondent à des données reçues d’un ensemble de dispositifs d’acquisition de données du véhicule 10 comprenant une ou plusieurs caméras telle que la caméra 101 et/ou un ou plusieurs microphone. Ces données d’environnement sont par exemple reçues d’un dispositif d’acquisition ou d’un calculateur contrôlant un tel dispositif d’acquisition via un ou plusieurs bus de données reliant chaque dispositif d’acquisition au calculateur mettant en œuvre le processus. Ces données d’environnement comprennent : - des premières données représentatives d’une ou plusieurs images de l’environnement extérieur reçues d’une ou plusieurs caméras ; et/ou - des deuxièmes données représentatives d’un ensemble de sons produits dans l’environnement extérieur reçues d’un ou plusieurs microphones. Les premières données sont par exemple reçues à chaque instant d’acquisition d’une image par la caméra 101. Selon une variante, seule une partie des premières données des premières images acquises par la caméra 101 sont reçues, par exemple à intervalles réguliers. Selon cette variante, le calculateur reçoit une image toutes les 200, 500 ou 1000 ms ou le calculateur reçoit 1 image toutes les N images acquises par la caméra 101, N étant un nombre par exemple égal à 10, 20, 24 ou 48 images. Selon une variante, les premières données sont reçues par le calculateur suivant une requête émise par le calculateur à destination de la caméra 101 ou du calculateur contrôlant la caméra 101 pour recevoir les données d’image à réception de la requête. De la même manière, les deuxièmes données sont reçues à chaque acquisition d’un son par un microphone ou seule une partie des deuxièmes données acquises sont transmises. Selon une variante, les deuxièmes données sont reçues suivant une requête émise par le calculateur à destination du ou des microphones ou du calculateur contrôlant le ou les microphones. Les données d’environnement sont ainsi représentatives de l’environnement dans lequel le véhicule 10 circule. Dans une deuxième opération, un ensemble de caractéristiques représentatives de l’environnement extérieur sont prédites ou déterminées par classification des données d’environnement obtenues à la première opération. La détermination des caractéristiques de l’environnement extérieur est obtenue par mise en œuvre d’une méthode d’apprentissage automatique, aussi appelée méthode d’apprentissage machine (de l’anglais « machine learning »), par exemple une méthode d’apprentissage profond (de l’anglais « deep learning »). A cet effet, les données d’environnement sont fournies en entrée d’un ou plusieurs modèles de prédictions ayant été appris lors d’une phase d’apprentissage. Les caractéristiques prédites sont par exemple obtenues à partir d’un résultat de la classification des données, c’est-à-dire à partir de la probabilité d’appartenance à chaque classe d’un ensemble de classes ayant chacune comme attribut(s) associé(s) une ou plusieurs caractéristiques. Les caractéristiques comprennent avantageusement : - des informations représentatives d’un ou plusieurs types d’objet compris dans l’environnement extérieur, par exemple un ou plusieurs objets de type véhicule (bus, camion, voiture, vélo, moto), un ou plusieurs objets de type personne, un ou plusieurs objets de type animal, un ou plusieurs objets de type maison ou immeuble, un ou plusieurs objets de type montagne, un ou plusieurs objets de type arbre, etc. ; et/ou - des informations représentatives d’un type de l’environnement extérieur, par exemple un type paysage urbain, un type paysage montagneux, un type paysage maritime, un type paysage forestier, un ou plusieurs types décrivant les conditions météorologiques à l’instant d’acquisition des données, un type environnement embouteillé (c’est-à-dire avec des bouchons), etc. Les données fournies alimentant le ou les modèles de prédiction ou de classification correspondent aux données brutes obtenues à la première opération ou aux données de la première opération auxquelles ont été appliqués un ou plusieurs traitements de données (par exemple un échantillonnage, une conversion analogique-numérique, un filtrage, une transformation de Fourier, etc.). Le ou les modèles de prédiction ou de classification ont par exemple été appris lors d’une phase d’apprentissage préalable selon toute méthode connue de l’homme du métier. L’apprentissage correspond par exemple à un apprentissage supervisé ou non supervisé permettant d’apprendre les paramètres du ou des modèles de prédiction. L’apprentissage est par exemple mis en œuvre par un réseau de neurones mettant en œuvre une méthode d’apprentissage automatique, aussi appelée méthode d’apprentissage machine (de l’anglais « machine learning »), par exemple une méthode d’apprentissage profond (de l’anglais « deep learning »). Le réseau de neurones correspond par exemple à un réseau de neurones récurrent à mémoire court et long terme, dit réseau LSTM (de l’anglais « Long Short Term Memory »), un exemple d’un tel réseau LSTM étant décrit dans le document « Long short-term memory » publié par Sepp Hochreiter et Jürgen Schmidhuber, dans Neural Computation. 9 (8): 1735 1780.doi:10.1162/neco.1997.9.8. 1735. PMID 9377276. Un réseau de neurones de type LSTM est constitué de cellules (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement, dont un exemple est décrit en regard de la . La sortie d'une cellule est une combinaison non linéaire de ses entrées. Un réseau de neurones de type LSTM est constitué de cellules (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement. La sortie d'une cellule est une combinaison non linéaire de ses entrées. Selon un autre exemple, le réseau de neurones correspond à un réseau neuronal convolutif, également appelé réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution et noté CNN ou ConvNet (de l’anglais « Convolutional Neural Networks »). Un tel réseau CNN correspond à un réseau de neurones artificiels acycliques (de l’anglais « feed-forward »). Un tel réseau neuronal convolutif comprend une partie convolutive mettant en œuvre une ou plusieurs couches de convolution et une partie densément connectée mettant par exemple en œuvre une ou plusieurs couches de neurones densément connectées (ou entièrement connectés) assurant la classification des informations selon un modèle de type MLP (de l’anglais « Multi Layers Perceptron » ou en français « Perceptrons multicouches ») par exemple. Selon une variante, plusieurs réseaux de neurone sont mis en œuvre, par exemple selon les données à traiter. Par exemple, un premier type de réseau de neurones est mis en œuvre pour le traitement de données d’image et un deuxième type de réseau de neurones est mis en œuvre pour le traitement de données de sons. L’apprentissage du ou des modèles de prédiction se base par exemple sur un ensemble de données d’apprentissages qui permettent par exemple de générer un ensemble de classes, à chaque classe étant par exemple associé un type d’objet et/ou un type d’environnement. Lors d’une phase de production correspondant à la deuxième opération du processus pour la prédiction des caractéristiques de l’environnement à partir des données reçues à la première opération, les données d’environnement sont fournies en entrée du ou des modèles de prédiction ou de classification. En sortie de ce ou ces modèles sont obtenues des valeurs de probabilité d’appartenance à chacune des classes en sortie de chaque modèle. La ou les probabilités les plus élevées permettent de sélectionner une ou plusieurs classes et de déterminer le ou les type d’objet compris dans l’environnement extérieur du véhicule 10 (par exemple présence de véhicule autour du véhicule 10) et/ou un ou plusieurs types d’environnement du véhicule 10 (par exemple environnement de forêt avec de la pluie). Par exemple, une classe (et la ou les caractéristiques associées) est sélectionnée lorsque la probabilité d’appartenance à la classe en sortie de la prédiction est supérieure à un seuil déterminé (par exemple supérieure à 0,7 ou 0,8). Dans une troisième opération, un contenu à rendre dans l’habitacle du véhicule 10 est généré en fonction des caractéristiques prédites à la deuxième opération, par exemple par transformation ou modification d’un contenu origine ou source déterminé, laquelle modification est fonction de la ou les caractéristiques prédites à la deuxième opération. S’agissant d’un contenu visuel à rendre dans l’habitacle, le contenu origine servant de base à la génération du contenu visuel correspond par exemple à : - une ou plusieurs images enregistrée dans une mémoire du véhicule, la ou les images étant par exemple sélectionnées en fonction des caractéristiques : par exemple, si le type d’environnement prédit correspond à un environnement de type forêt, une image représentant une forêt est sélectionnée ; ou - une ou plusieurs images de l’environnement extérieur acquises par la caméra du véhicule, c’est-à-dire la ou les images associées aux premières données reçues à la première opération. S’agissant d’un contenu sonore à rendre dans l’habitacle, le contenu origine servant de base à la génération du contenu visuel correspond par exemple à : - un contenu audio enregistré dans une mémoire du véhicule 10, lequel est par exemple sélectionné en fonction de la ou les caractéristiques de l’environnement prédites à la deuxième opération : par exemple si un objet de type camion est déterminé, alors un contenu audio correspondant au bruit généré par la circulation d’un camion est sélectionné ; ou - un contenu audio composé par composition algorithmique ; ou - un contenu audio composé à partir d’un ensemble d’échantillons sonores ; ou - un contenu audio acquis par le microphone, c’est-à-dire le contenu audio associé aux deuxièmes données reçues à la première opération. La modification appliquée à le ou les contenus origines déterminées dépend par exemple du contenu origine et du type de contenu à rendre (visuel ou sonore). S’agissant d’un contenu visuel à rendre dans l’habitacle, la ou les modifications apportées au contenu origine correspond à une ou plusieurs des modifications suivantes : - une modification d’au moins une composante couleur du contenu origine déterminé, par exemple l’application d’un filtre vert lorsque le type d’environnement correspond au type forêt, la nuance du vert dépendant par exemple des conditions météorologiques déterminées ; et/ou - un ajout d’au moins un effet visuel au contenu origine déterminé, par exemple un effet de lumière pour simuler le coucher du soleil ou le passage d’un véhicule à proximité du véhicule 10 lorsqu’un objet de type véhicule a été prédit ; et/ou - un ajout d’au moins un objet graphique virtuel au contenu origine déterminé, par exemple l’ajout d’un objet par réalité augmentée se superposant à une image acquise par la caméra 101, l’objet graphique virtuel ajouté étant par exemple fonction d’un type d’objet présent dans l’environnement et prédit à la deuxième opération ; et/ou ; - un remplacement d’un objet compris dans le contenu origine déterminé par un autre objet déterminé en fonction des caractéristiques, par exemple le remplacement d’un objet correspondant à un véhicule présent sur des images acquises par la caméra 101 et remplacé par un autre objet virtuel (par exemple un animal selon par exemple le type de l’environnement prédit) par une méthode de réalité augmentée. S’agissant d’un contenu sonore à rendre dans l’habitacle, la ou les modifications apportées au contenu origine correspond à une ou plusieurs des modifications suivantes : - une modification d’au moins une caractéristique audio du contenu origine déterminé, par exemple un changement de tonalité, une réduction ou une augmentation du volume ; et/ou - un ajout d’au moins un effet sonore au contenu origine déterminé, par exemple un effet sonore spatial pour illustrer le passage d’un véhicule à proximité du véhicule 10 lorsqu’un objet de type voiture a été prédit ou l’ajout d’un son de type clochette lorsqu’un objet de type vélo a été prédit dans l’environnement extérieur. Une telle transformation ou modification du contenu d’origine permet par exemple d’obtenir une ambiance visuelle, dont lumineuse, et/ou sonore évoquant une atmosphère déterminée associée aux caractéristiques prédites à la deuxième opération et représentatives de l’environnement extérieur du véhicule 10. Selon un mode de réalisation particulier, lorsque le contenu à rendre comprend un contenu visuel et que le contenu origine correspond à une ou plusieurs images acquises par la caméra 101, la ou les modifications appliquées au contenu origine (la ou les images acquises) comprend par exemple : - une modification de la ou les caractéristiques de couleur de l’image acquise, par exemple en appliquant un ou plusieurs filtres de couleur fonction de la ou les caractéristiques prédites ; et/ou - une modification de la saturation de l’image acquise fonction de la ou les caractéristiques prédites ; et/ou - une modification du gamma de l’image acquise fonction de la ou les caractéristiques prédites ; et/ou - une modification de la luminance de l’image acquise fonction de la ou les caractéristiques prédites ; et/ou - une modification du contraste de l’image acquise fonction de la ou les caractéristiques prédites ; et/ou - un lissage ou floutage de l’image acquise fonction de la ou les caractéristiques prédites. Dans une quatrième opération, le rendu du contenu est contrôlé de manière à rendre le contenu généré à la troisième opération sur un ou plusieurs dispositifs de rendu arrangés dans l’habitacle du véhicule 10. Ainsi, un contenu visuel ou lumineux est par exemple affiché sur un écran tel que l’écran 13, projeté sur une surface telle que le pare-brise du véhicule 10, sur la planche de bord 11, sur le dos des sièges avant pour les passagers arrière, etc. Un contenu sonore est rendu sur un ou plusieurs haut-parleurs, par exemple pour simuler le déplacement d’un objet en utilisant un effet de spatialisation du son sur plusieurs haut-parleurs. La illustre schématiquement un dispositif 2 configuré pour contrôler le rendu d’un contenu, visuel et/ou sonore, dans un véhicule, par exemple dans le véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 2 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le véhicule 10, par exemple un calculateur. Le dispositif 2 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard de la et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la . Des exemples d’un tel dispositif 2 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), 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 des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 2. Le processeur 20 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 2 comprend en outre au moins une mémoire 21 correspondant par exemple une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 21. Selon différents modes de réalisation particuliers, le dispositif 2 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Selon un mode de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 comprend un bloc 22 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un serveur distant ou le « cloud », d’autres nœuds du réseau ad hoc. Les éléments d’interface du bloc 32 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Bluetooth® ou Wi-Fi®, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; - interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Selon un autre mode de réalisation particulier, le dispositif 2 comprend une interface de communication 23 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 230. L’interface de communication 23 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 230. L’interface de communication 23 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un mode de réalisation particulier supplémentaire, le dispositif 2 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 240, un ou des haut-parleurs 250 et/ou d’autres périphériques 260 (système de projection) via respectivement des interfaces de sortie 24, 25 et 26. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 2. La illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de contrôle de rendu d’un contenu, visuel et/ou sonore, dans un véhicule, par exemple le véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif embarqué dans le véhicule 10, par exemple par un ou plusieurs processeurs embarqués dans le véhicule 10, ou par le dispositif 2 de la . Dans une première étape 31, des données représentatives d’un environnement extérieur du véhicule et acquises par un ensemble de dispositifs d’acquisition de données du véhicule comprenant une caméra et/ou un microphone sont reçues, les données comprenant des premières données représentatives d’une image de l’environnement extérieur et/ou des deuxièmes données représentatives d’un ensemble de sons de l’environnement extérieur. Dans une deuxième étape 32, des caractéristiques représentatives de l’environnement extérieur sont prédites par classification des données à partir d’au moins un modèle de prédiction alimenté par les données, le modèle de prédiction ayant été appris lors d’une phase d’apprentissage, les caractéristiques comprenant des informations représentatives d’un type d’objet compris dans l’environnement extérieur et/ou d’un type de l’environnement extérieur. Dans une troisième étape 33, le contenu est généré par modification d’un contenu origine déterminé, la modification étant en fonction des caractéristiques obtenues à la deuxième étape 32. Dans une quatrième étape 34, le rendu du contenu, visuel et/ou sonore, est contrôlé pour que le contenu soit rendu sur au moins un dispositif de rendu de contenu arrangé dans un habitacle du véhicule. Selon une variante de réalisation, les variantes et exemples des opérations décrites en relation avec la s’appliquent aux étapes du procédé de la . Bien entendu, l’invention ne se limite pas aux modes de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de restitution (affichage ou rendu sonore) d’un contenu visuel ou sonore représentatif d’une ambiance lumineuse ou sonore dans un 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. L’invention concerne également un système comprenant le dispositif 2 de la relié en communication avec un ou plusieurs dispositifs de rendu embarqués dans le véhicule. Selon une variante, le système comprend en outre une ou plusieurs caméras et/ou un ou plusieurs microphones embarquées dans le véhicule et reliés en communication au dispositif 2. L’invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 2 de la ou le système ci-dessus. Procédé de rendu d’un contenu dans un véhicule (10), ledit contenu correspondant à un contenu visuel et/ou sonore représentatif d’une ambiance visuelle et/ou sonore, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - réception (31) de données représentatives d’un environnement extérieur dudit véhicule (10) acquises par un ensemble de dispositifs d’acquisition de données dudit véhicule comprenant une caméra (101) et/ou un microphone, lesdites données comprenant des premières données représentatives d’une image dudit environnement extérieur et/ou des deuxièmes données représentatives d’un ensemble de sons dudit environnement extérieur ; - prédiction (32) de caractéristiques représentatives dudit environnement extérieur par classification des données à partir d’au moins un modèle de prédiction alimenté par lesdites données, ledit modèle de prédiction ayant été appris lors d’une phase d’apprentissage, lesdites caractéristiques comprenant des informations représentatives d’un type d’objet compris dans ledit environnement extérieur et/ou un type dudit environnement extérieur ; - génération (33) dudit contenu par modification d’un contenu origine déterminé en fonction desdites caractéristiques ; - contrôle (34) du rendu dudit contenu sur au moins un dispositif de rendu de contenu (12, 13, 16) arrangé dans un habitacle dudit véhicule (10). Procédé selon la revendication 1, pour lequel lorsque ledit contenu correspond au contenu visuel, ledit contenu origine déterminé correspond à un contenu visuel origine déterminé, ladite modification dudit contenu origine déterminé comprenant : - une modification d’au moins une composante couleur dudit contenu origine déterminé ; et/ou - un ajout d’au moins un effet visuel audit contenu origine déterminé ; et/ou - un ajout d’au moins un objet graphique virtuel audit contenu origine déterminé ; et/ou ; - un remplacement d’un objet compris dans ledit contenu origine déterminé par un autre objet déterminé en fonction desdites caractéristiques. Procédé selon la revendication 2, pour lequel ledit contenu visuel origine déterminé correspond à : - au moins une image enregistrée dans une mémoire du véhicule ; ou - au moins une image dudit environnement extérieur acquise par ladite caméra (101). Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel lorsque ledit contenu correspond au contenu sonore, ledit contenu origine déterminé correspond à un contenu sonore origine déterminé, ladite modification dudit contenu origine déterminé comprenant : - une modification d’au moins une caractéristique audio dudit contenu origine déterminé ; et/ou - un ajout d’au moins un effet sonore audit contenu origine déterminé. Procédé selon la revendication 4, pour lequel ledit contenu sonore origine déterminé correspond à : - un contenu audio enregistré dans une mémoire du véhicule ; ou - un contenu audio composé par composition algorithmique ; ou - un contenu audio composé à partir d’un ensemble d’échantillons sonores ; ou - un contenu audio acquis par ledit microphone. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel ledit au moins un dispositif de rendu de contenu appartient à un ensemble de dispositifs de rendu de contenu comprenant : - un écran d’affichage (13) ; - une matrice de LEDs ; - un arrangement de LEDs ; - un projecteur ; - un dispositif d’affichage tête haute (12) ; et - un haut-parleur (16). Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Dispositif (2) de rendu d’un contenu dans un véhicule (10), ledit dispositif (2) comprenant une mémoire (21) associée à au moins un processeur (20) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Système de rendu d’un contenu comprenant le dispositif (2) selon la revendication 8 et au moins un dispositif d’affichage (13) et/ou au moins un haut-parleur relié en communication audit dispositif (2). Véhicule (10) comprenant le dispositif (2) selon la revendication 8 ou le système de rendu selon la revendication 9.