Brevet FR3156894A1 — publié le 20250620

L’invention concerne des méthodes et des dispositifs permettant d'estimer des taux d'usure d'un ensemble d'au moins un composant d'un véhicule (10) circulant sur une première route (1001). Pour atteindre cet objectif, la méthode consiste à recevoir de premières données représentatives des caractéristiques de la première route à partir d'un premier ensemble de dispositifs de détection et à identifier un modèle de route associé à la première route grâce à un modèle d'identification du modèle de route, les paramètres du modèle de route étant associés à ce modèle de route. La méthode comprend également la réception d'un ensemble de paramètres de contrôle d'au moins un système actif embarqué et l'estimation des taux d'usure de l'ensemble d'au moins un composant du véhicule à partir d'au moins un modèle de prédiction de l'usure associé à l'ensemble des composants recevant en entrée les paramètres de la configuration de la route et l'ensemble des paramètres de contrôle. Figure 1 Procédé et dispositif d'estimation du taux d'usure des composants d'un véhicule circulant sur une route La présente application concerne généralement le domaine d'une méthode d'estimation de taux d'usure des composants d'un premier véhicule circulant sur une route. La présente application concerne également un procédé et un dispositif permettant d'aider un conducteur à contrôler un véhicule, par exemple un véhicule autonome ou semi-autonome. La présente invention concerne également un procédé d'apprentissage d'un modèle de prédiction de l'usure. Arrière-plan La présente section a pour but d'initier le lecteur à divers aspects de l'art, qui peuvent être liés à divers aspects d'au moins un mode de réalisation exemplaire de la présente application qui est décrit et/ou revendiqué ci-dessous. Cette discussion est jugée utile pour fournir au lecteur des renseignements généraux qui faciliteront une meilleure compréhension des divers aspects de la présente demande. De nombreux véhicules modernes sont équipés de systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS). Les ADAS sont des systèmes passifs et actifs conçus pour éliminer l'erreur humaine dans la conduite de tous les types de véhicules et/ou pour améliorer le confort de conduite, par exemple. Les systèmes ADAS utilisent des technologies avancées pour assister le conducteur pendant la conduite, améliorant ainsi les performances. Les systèmes ADAS utilisent une combinaison de technologies de capteurs pour percevoir l'environnement autour d'un véhicule, puis fournir des informations au conducteur ou agir sur les systèmes du véhicule appelés systèmes embarqués actifs en paramétrant leurs paramètres. Il existe plusieurs niveaux d'ADAS, agissant notamment sur les systèmes embarqués actifs du véhicule, par exemple le régulateur de vitesse adaptatif, le contrôle de la suspension ou la direction assistée, en paramétrant des paramètres permettant de piloter certains actionneurs de chaque système embarqué actif. Les ADAS embarqués dans un véhicule sont alimentés par des données obtenues à partir d'un ou plusieurs capteurs embarqués comme, par exemple, des caméras, ou par des données reçues d'un serveur distant. Ces données peuvent notamment être utilisées pour détecter les obstacles devant le véhicule, comme un nid-de-poule, afin d'adapter les paramètres de suspension du véhicule lors de son passage au-dessus d'eux. La qualité de la réponse du véhicule aux conditions de conduite dépend de ses paramètres, qui peuvent être réglés en usine ou par un utilisateur, par exemple au début d'un trajet. Cependant, les réglages des systèmes embarqués actifs du véhicule ne sont pas toujours optimisés, car les conditions de conduite peuvent changer au cours d'un trajet. De plus, pour améliorer la fiabilité des véhicules et la sécurité des passagers, les véhicules nécessitent régulièrement un entretien. De telles opérations suivent un calendrier publié par un fabricant, par exemple, dans lequel il recommande la fréquence à laquelle certaines pièces mécaniques doivent être remplacées. Ces intervalles sont estimés sur la base des taux d'usure moyens, par exemple, mais ne tiennent pas nécessairement compte de la durée de vie réelle du véhicule. De ce fait, les opérations de maintenance sont effectuées plus fréquemment, parfois plus souvent que nécessaire, pour éviter tout risque, rendant l'entretien des véhicules coûteux. De plus, il peut arriver que le véhicule subisse des dommages inhabituels en raison de certaines conditions de conduite. Malheureusement, ces conditions difficiles ne peuvent être identifiées que par les utilisateurs du véhicule, et cela dépend de leur propre sensibilité. Il est donc difficile de déterminer l'état d'usure réel des composants d'un véhicule sans analyse spécifique. Résumé La section suivante présente un résumé simplifié d'au moins un mode de réalisation exemplaire afin de fournir une compréhension de base de certains aspects de la présente demande. Ce résumé n'est pas un aperçu exhaustif d'un mode de réalisation exemplaire. Il n'est pas destiné à identifier les éléments critiques d'un mode de réalisation. Le résumé qui suit se contente de présenter certains aspects d'au moins un des modes de réalisation exemplaires sous une forme simplifiée en prélude à la description plus détaillée fournie ailleurs dans le document. Selon un premier aspect de la présente application, il est fourni une méthode d'estimation de taux d'usure d'un ensemble d'au moins un composant d'un premier véhicule circulant sur une première route, la méthode comprenant les étapes suivantes : - réception de premières données représentatives de caractéristiques de la première route à partir d'un premier ensemble de dispositifs de détection dudit premier véhicule ; - identification d'un modèle de route associé à ladite première route par alimentation desdites premières données dans un modèle d'identification du modèle de route, ledit modèle d'identification du modèle de route étant appris au cours d'une phase d'apprentissage à partir de données d'apprentissage représentatives de caractéristiques d'un ensemble de routes secondaires obtenues à partir d'un ensemble de véhicules secondaires, les paramètres du modèle de route étant associés audit modèle de route ; - réception d'un ensemble de paramètres de contrôle d'au moins un système actif embarqué ; et - estimation des taux d'usure dudit ensemble d'au moins un composant dudit premier véhicule à partir d'au moins un modèle de prévision de l'usure associé audit ensemble de composants recevant en entrée lesdits paramètres de modèle de route et dudit ensemble de paramètres de contrôle. Une telle méthode permet de déterminer le taux d'usure ou l'état de fatigue des différents composants du véhicule en fonction des schémas routiers rencontrés, ceux-ci étant représentatifs des conditions de conduite réelles rencontrées par le véhicule. Une opération de maintenance préventive pertinente peut alors être facilement planifiée en fonction de ce taux d'usure. Dans un mode de réalisation exemplaire, le modèle de prédiction de l'usure est associé à un modèle de comportement du véhicule associé au premier véhicule, le modèle de comportement du véhicule recevant en entrée les paramètres du modèle de la route. Dans un autre mode de réalisation, la méthode comprend en outre la réception de secondes données représentatives de caractéristiques intrinsèques dudit premier véhicule (10), ledit ensemble de paramètres de contrôle étant en outre déterminé à partir du modèle de comportement du véhicule recevant en entrée lesdites secondes données. Dans un autre mode de réalisation, l'ensemble des paramètres de contrôle est déterminé à la suite d'une fonction de minimisation minimisant les taux d'usure de l'ensemble d'au moins un composant du premier véhicule estimé à partir du modèle de prédiction de l'usure recevant en entrée un premier ensemble de charges appliquées à au moins un composant, Le premier ensemble de charges est calculé par le modèle de comportement du véhicule en fonction des paramètres du modèle de route. Dans un autre mode de réalisation exemplaire, le modèle de prédiction de l'usure est appris dans une phase d'apprentissage à partir de données d'apprentissage représentatives d'un premier ensemble de données de maintenance historiques obtenues à partir d'un ensemble de véhicules tiers, le premier ensemble de données de maintenance historique étant associé à un troisième ensemble de charges appliquées à des types de composants correspondant à au moins un composant du premier véhicule. Dans un autre mode de réalisation, le modèle de prédiction de l'usure est alimenté par :- un fichier de conception assistée par ordinateur, et/ou un résultat d'analyse par éléments finis, et/ou des résultats de simulation d'essais routiers, et/ou des résultats d'essais au sol, et/ou des calculs mécaniques, et/ou des calculs d'endommagement par fatigue en tranches. Autre exemple de réalisation, la méthode consiste en outre à prédire l'opération de maintenance en fonction des taux d'usure de l'ensemble d'au moins un composant du premier véhicule. Selon un deuxième aspect de la présente application, il est fourni un dispositif d'estimation des taux d'usure d'un ensemble d'au moins un composant d'un véhicule, dans lequel le dispositif comprend une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour mettre en œuvre la méthode conformément au premier aspect de la présente application. Selon un troisième aspect de la présente application, il est fourni un produit de programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ou plusieurs processeurs, amène un ou plusieurs processeurs à exécuter une méthode selon le premier aspect de la présente application. Selon un quatrième aspect de la présente application, il est fourni un support de stockage non transitoire contenant des instructions de code de programme pour l'exécution d'une méthode selon le premier aspect de la présente application. La nature spécifique d'au moins un des modes de réalisation exemplaires ainsi que d'autres objets, avantages, caractéristiques et utilisations d'au moins un des modes de réalisation exemplaires deviendra évidente à partir de la description suivante d'exemples pris en conjonction avec les dessins ci-joints. Il s'agira maintenant de se référer, à titre d'exemple, aux dessins ci-joints, qui montrent des modes de réalisation exemplaires de la présente application et dans lesquels : La FIG. 1 illustre schématiquement un véhicule circulant sur une route et son environnement selon un mode de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; La FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d'un procédé d'estimation de taux d'usure d'un ensemble d'au moins un composant du véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple particulier et non limitatif de la présente invention ; et La FIG. 3 illustre un schéma fonctionnel d'un exemple d'un dispositif configuré pour estimer les taux d'usure d'un ensemble d'au moins un composant du véhicule de la FIG. 1 , conformément à au moins un mode de réalisation exemplaire. Description des modes de réalisation exemplaires Au moins l'un des modes de réalisation exemplaires est décrit plus en détail ci-après en se référant aux figures ci-jointes, dans lesquelles des exemples d'au moins un des modes de réalisation exemplaires sont illustrés. Un mode de réalisation exemplaire peut toutefois être incarné sous de nombreuses formes alternatives et ne doit pas être interprété comme se limitant aux exemples énoncés dans le présent document. Par conséquent, il faut comprendre qu'il n'y a pas d'intention de limiter les modes de réalisation exemplaires aux formes particulières divulguées. Au contraire, la divulgation vise à couvrir toutes les modifications, équivalents et alternatives entrant dans l'esprit et le champ d'application de la présente application. La FIG. 1 illustre schématiquement un environnement 1 comprenant un premier véhicule 10, selon un mode de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le premier véhicule 10 correspond par exemple à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore à un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques, par exemple un véhicule hybride rechargeable. Le premier véhicule 10 correspond donc par exemple à un véhicule terrestre, par exemple une voiture, un camion, un bus, ou une moto. Le premier véhicule 10 peut être équipé de divers systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) qui sont configurés pour aider le conducteur du premier véhicule 10 à contrôler le premier véhicule 10. Le premier véhicule 10 peut être un véhicule semi-autonome ou un véhicule autonome, par exemple, un véhicule circulant avec un niveau d'autonomie qui est par exemple supérieur ou égal à 2 dans une plage d'autonomie comprise entre 1 et 5, le niveau 1 correspondant à un véhicule ayant un niveau d'autonomie minimal et le niveau 5 correspondant à un véhicule ayant un niveau d'autonomie maximal, Par exemple, un véhicule entièrement autonome. Le premier véhicule 10 est équipé d'un module de détection de l'état de la route 11, dont l'objectif est de traiter un ou plusieurs signaux d'entrée horodatés, périodiques ou non, et pas nécessairement alignés à l'origine dans le domaine temporel ou fréquentiel. Une gamme de signaux s'étend, sans toutefois s'y limiter, aux lectures du premier ensemble de dispositifs de détection comprenant au moins un capteur parmi : - les capteurs inertiels, - les capteurs de vitesse des roues, - les capteurs au volant, - les radars, - les lidars, - les scanners laser, - les caméras, - les capteurs d'accélération, - les capteurs de vibrations, - les capteurs de bruit, - les capteurs de pluie, - le thermomètre externe et- la station météorologique. Veuillez noter que cette liste n'est pas exhaustive. Le module de détection de la surface de la route 11 analyse périodiquement la partie récente des signaux disponibles, les prétraite selon les besoins, par exemple par échantillonnage, filtrage, imputation de valeurs manquantes ou suppression de valeurs aberrantes, et les aligne, par exemple par interpolation, afin d'obtenir des points de données multidimensionnels régulièrement espacés, appelés séries temporelles, caractérisant l'évolution des caractéristiques de la route attribuables au lieu sur la distance récemment parcourue par le premier véhicule 10. Chacune de ces séries chronologiques est, par exemple, également associée au numéro d'identification du véhicule, appelé numéro VIN, afin de permettre l'attribution d'informations dérivées à ce véhicule à un stade ultérieur du traitement. La longueur de la série chronologique peut dépendre de la capacité du véhicule à mettre en cache la partie récente des données et peut aller d'une petite valeur, par exemple la dernière minute, à la durée du cycle d'allumage. Selon un mode de réalisation exemplaire, le premier véhicule 10 est équipé d'une unité de communication, correspondant par exemple à un module de communication du TCU (Telematic Control Unit), de l'ATB (« Autonomous Telematic Box ») ou du RFSB (« Radio Frequency Service Box »). Une telle unité de communication est avantageusement connectée à une ou plusieurs antennes pour, par exemple, transmettre et/ou recevoir des données vers et/ou depuis un dispositif distant, par exemple un centre de données 120 du « cloud » 100, ou un dispositif de communication mobile, tel qu'un smartphone ou une tablette, via une connexion sans fil, selon la technologie OTA (« Over The Air ») par exemple. La communication sans fil entre le premier véhicule 10 et le dispositif distant 120 s'établit par exemple par l'intermédiaire d'une infrastructure réseau comprenant par exemple une ou plusieurs antennes relais ou stations de base 110, ou selon un mode de communication directe (par exemple lorsque le dispositif de communication mobile se trouve à une distance du premier véhicule 10 permettant un tel mode de communication, par exemple à une distance inférieure à 10, 20 ou 50 m). La connexion sans fil est basée par exemple sur un ou plusieurs protocoles de communication sans fil tels que Bluetooth®, Wi-Fi® (basé sur IEEE 802.11), LTE (« Long-Term Evolution »), LTE-Advanced, 3GPP (« 3rd Generation Partnership Project ») de quatrième ou cinquième génération, appelé 3GPP 4G ou 5G, la communication par satellite comme Starlink®. Le premier véhicule 10 est également équipé d'au moins un système actif embarqué. Un tel système actif embarqué agit, par exemple, sur la direction du premier véhicule, les freins, la vitesse, la barre stabilisatrice, les amortisseurs, les paramètres de suspension ou d'autres paramètres du système mécatronique. Selon un mode de réalisation exemplaire, le premier véhicule 10 est équipé d'un deuxième ensemble de dispositifs de détection comprenant, par exemple, un thermomètre, un capteur de pression, un capteur de force ou un capteur de contrainte avec jauge de contrainte. Le second ensemble de capteurs permet de connaître les paramètres intrinsèques du véhicule ou de capter les réactions physiques du véhicule ou de ses composants dans son environnement. Selon un mode de réalisation exemplaire, le premier véhicule 10 est équipé d'un système de navigation et de géolocalisation, aussi appelé système GNSS (Geolocation and Navigation by a Satellite System), par exemple un système de positionnement par satellite de type Global Positioning System (GPS). Un signal de géolocalisation est disponible pour fournir des informations sur la position physique momentanée du véhicule. Selon un autre mode de réalisation, la combinaison arbitraire de signaux d'entrée n'est pas supposée être accompagnée d'un signal de géolocalisation, mais uniquement de l'identification du véhicule, par exemple le numéro VIN. Dans ce cas, les signaux du véhicule, appelés signaux non géolocalisés, après avoir été prétraités et alignés, sont convertis en points de données multidimensionnels qui ne peuvent être associés à aucun emplacement physique. Dans le cas de ces signaux non géolocalisés provenant de plusieurs véhicules, il n'est pas possible de déterminer à quels endroits les routes coexistent. Les systèmes embarqués, tels que le système actif embarqué, l'unité de communication, l'ADAS et le module de détection de surface de la route 11 sont chacun contrôlés par une ou plusieurs calculatrices, par exemple des calculateurs (unité de contrôle électronique). Ces calculateurs forment, par exemple, une architecture multiplexée pour la réalisation de divers services utiles au bon fonctionnement du premier véhicule 10 et pour assister le conducteur et/ou les passagers du véhicule dans le contrôle du premier véhicule 10 via le contrôle des systèmes embarqués du premier véhicule 10. Les calculateurs communiquent et échangent des données entre eux via un ou plusieurs bus informatiques, par exemple un bus de communication comme CAN (Controller Area Network), CAN FD (Controller Area Network Flexible Data-Rate data bus type), FlexRay (selon la norme ISO 17458), LIN (Local Interconnect Network) ou Ethernet (selon la norme ISO/IEC 802-3). Le premier véhicule 10 circule sur la première route 1001. La première route est par exemple une route ouverte, comme une route départementale ou une route nationale, ou un chemin ou un sentier hors route. La première route 1001 présente certaines caractéristiques associées à des caractéristiques. Ces caractéristiques comprennent, par exemple, la rugosité de la route, le type de chaussée, la pente, les oscillations de la surface de la route, mais aussi les virages, les intersections, les arrêts, les réglementations et l'environnement. Les caractéristiques de la route sont ensuite classées en groupes appelés modèles de route, chaque modèle de route comprenant des paramètres de modèle de route. Un procédé de contrôle d'un système actif embarqué du premier véhicule 10 et/ou d'estimation de taux d'usure d'un ensemble d'au moins un composant du premier véhicule 10 circulant sur la première route 1001 est avantageusement mis en œuvre par un ou plusieurs processeurs d'un ou plusieurs calculateurs embarqués du premier véhicule 10. Lors d'une première opération, le calculateur reçoit des premières données représentatives de caractéristiques de la première route à partir du premier ensemble de capteurs du premier véhicule 10. Dans une deuxième opération, un modèle de route associé à ladite première route 1001 est identifié en saisissant lesdites premières données dans un modèle d'identification du modèle de route, également appelé identifiant de modèle de route. Le modèle d'identification du modèle de route a été appris dans une phase d'apprentissage à partir de données d'apprentissage représentatives des caractéristiques d'un ensemble de routes secondaires obtenues à partir d'un ensemble de véhicules secondaires, les paramètres du modèle de route étant associés à chaque modèle de route. Au cours de la phase d'apprentissage, des signaux appropriés indiquant diverses caractéristiques de la route sont collectés de manière distribuée, en impliquant l'ensemble des deuxièmes véhicules, et sur une plus longue période de temps. Les données représentatives de ces signaux peuvent être physiquement hébergées dans un centre de données 120 doté de plusieurs serveurs de traitement de données colocalisés, ou dans une infrastructure basée sur le cloud ou toute autre infrastructure distribuée appropriée. Les moyens et protocoles de transmission de données ne sont pas limités et peuvent faire appel à toute technologie moderne telle que la transmission en direct (OTA) sur des réseaux sans fil ou cellulaires. Par exemple, la collecte de données prend de un à plusieurs mois, et les données sont collectées à partir de centaines de véhicules de différentes catégories, ces véhicules constituant un troisième ensemble de dispositifs de détection similaire au premier ensemble de dispositifs de détection. Les signaux multidimensionnels alignés, chacun provenant d'un véhicule de l'ensemble des seconds véhicules, doivent être transformés dans un format qui admet des comparaisons robustes entre eux. Par conséquent, une opération d'extraction de caractéristiques génériques est effectuée sur chaque signal et les sorties sont fusionnées en un seul jeu de données. L'identification du véhicule est conservée, par exemple, après une étape d'extraction de caractéristiques, l'identité du véhicule qui a émis le signal source est toujours attribuée sans ambiguïté à chaque enregistrement de sortie. Pour l'efficacité du calcul, la transformation ci-dessus doit être effectuée, et les résultats persistent à proximité du stockage des signaux susmentionnés, en gardant les données au repos pour éviter une surcharge de transmission de données importante. Par conséquent, lorsque suffisamment de données sont collectées, les hypothèses de certains modèles de routes dans l'espace des caractéristiques de signalisation analysées représentant des classes nommées ou non nommées spécifiques peuvent être vérifiées avec plus de signification statistique. L'objectif du modèle d'identification des modèles routiers est d'analyser de manière répétée les premières données comprenant des points de données codés par des caractéristiques afin d'identifier les groupes cohérents de caractéristiques routières ou, alternativement, de confirmer l'existence de catégories prédéterminées de celles-ci. Si l'on ne dispose d'aucune connaissance préalable des signatures des caractéristiques de la route, on utilise une technique non supervisée (clustering). Sinon, la tâche peut être formulée sous la forme d'une correspondance / classification de modèles qui nécessitera une formation supplémentaire à l'aide d'échantillons indépendants de données avec des étiquettes de classe de vérité terrain qui leur sont attribuées. En d'autres termes, le modèle d'identification de modèle vise à trouver une fonction mappant une entité multidimensionnelle d'entrée X dans un identificateur de cluster ou l'une des étiquettes de classe prédéfinies. Si des informations de géolocalisation, par exemple la latitude, la longitude et éventuellement l'altitude, sont présentes parmi les données reçues, alors la solution au problème de regroupement ou de classification ci-dessus reflètera dans une certaine mesure l'association des modèles routiers avec des endroits particuliers à la surface de la Terre. La force de cette association augmentera avec le poids relatif attribué aux variables d'emplacement. Dans un mode de réalisation possible de cette invention, les variables de localisation peuvent être complètement séparées, et le regroupement en 2 dimensions (ou le regroupement en 3 dimensions si l'altitude doit également être traitée comme une variable) ne peut être effectué que sur celles-ci afin de ne trouver d'abord que les emplacements visités par de nombreux véhicules. Ensuite, le regroupement de la deuxième étape peut être effectué sur les variables restantes, mais uniquement dans le voisinage spatial des emplacements géographiques les plus courants précédemment trouvés. Selon un mode de réalisation exemplaire, les signatures a priori des catégories de modèles routiers sont disponibles, et il est possible d'appliquer une modélisation sosie dans le cas où les signatures de classe antérieures ont une représentation différente de celle des caractéristiques réelles extraites des signaux disponibles. C'est possible, par exemple, dans des situations où les signatures sont construites dans des conditions différentes, par exemple dans un environnement expérimental contrôlé ou impliquant plus de capteurs que ceux qui sont disponibles dans les véhicules de l'ensemble des deuxièmes véhicules. Cette modélisation sosie est chargée d'attribuer de manière optimale les caractéristiques de signal extraites au modèle le plus proche, mais uniquement en tenant compte des dimensions de données communes. À titre d'exemple, si les entités regroupées extraites par l'ensemble des seconds véhicules ne comprennent que des lectures agrégées de l'accélération des axes X et Y, mais que les caractéristiques de signature contiennent également les lectures agrégées de l'accélération de l'axe Z, l'appariement de motifs peut toujours être effectué dans un espace d'entités à 2 dimensions avec les données d'accélération de l'axe Z ignorées. Selon un autre mode de réalisation exemplaire, en supposant la disponibilité de signatures de motifs prédéfinis et de variables de localisation dans les données, une variante de la technique de suppression non maximale connue de la vision par ordinateur est proposée pour intégrer de multiples hypothèses de modèles densément générées autour des emplacements réels des conditions routières. L'utilisation de cette technique implique que seules les prédictions avec le degré de confiance maximal sont initialement sélectionnées et que toutes les autres prédictions ayant un chevauchement avec les prédictions sélectionnées supérieures à un seuil sont supprimées. Il est particulièrement utile d'éviter la génération de modèles redondants (presque parfaitement colocalisés) ou d'un nombre trop élevé de modèles et permet d'atteindre efficacement deux objectifs : le clustering suivi de la classification. La suppression non maximale est exécutée pour chaque sous-ensemble de prédictions qui ont produit les mêmes étiquettes de modèle. Si plusieurs hypothèses de modèle ont été générées autour du même emplacement physique, cela peut être une indication d'une faible confiance globale de l'identificateur de modèle. De telles prédictions peuvent donc être exclues (ou reportées jusqu'à ce que d'autres signaux échantillonnés à proximité de cet emplacement soient disponibles) lorsqu'il n'y a pas d'étiquette de modèle clairement dominante finalement produite. Selon un mode de réalisation exemplaire, lors d'une troisième opération, les premières données sont transmises au centre de données 120 ou au cloud 100 par la première unité de communication du véhicule 10. Les données collectées par le premier véhicule 10 peuvent ensuite être utilisées pour enrichir la base de données et mettre à jour le modèle d'identification du modèle de route, voire affiner le modèle d'identification de la trajectoire de la route. Selon un mode de réalisation exemplaire, lors d'une quatrième opération, la position du premier véhicule 10 est acquise par le système de géolocalisation, les premières données étant alors associées à la position actuelle du premier véhicule 10. Selon ce mode de réalisation exemplaire, le premier véhicule 10 reçoit des données du centre de données 120 ou du cloud 100, les données comprenant des informations guidant l'identification du schéma routier de la deuxième opération. Selon un mode de réalisation exemplaire, lors d'une cinquième opération, une deuxième donnée représentative de caractéristiques intrinsèques du premier véhicule 10 est reçue. Ces données sont acquises, par exemple, par le deuxième ensemble de dispositifs de détection. Ces secondes données sont, par exemple, utilisées comme entrée pour un modèle de comportement du véhicule. Ces secondes données comprennent par exemple des données relatives au nombre de passagers ou à une masse embarquée, à des plages de réglage des actionneurs, à un type de pneumatiques, ou encore à l'état d'une pièce du premier véhicule 10. En option, ces données sont transmises au centre de données 120 ou au cloud 100 par la première unité de communication du véhicule 10. Selon un premier mode de réalisation, un ensemble de paramètres de contrôle est reçu, par exemple du data center 120 ou du cloud 100, l'ensemble des paramètres de contrôle étant déterminé en fonction des paramètres de la route associée à la première route 1001 et éventuellement en fonction des secondes données grâce à un modèle de comportement du véhicule en ligne ou grâce à des tableaux, telles que les tables de correspondance (LUT). Selon un second mode de réalisation, un ensemble de paramètres de contrôle est déterminé à partir d'un modèle de comportement du véhicule associé audit premier véhicule 10 recevant en entrée lesdits paramètres de modèle de route associés à la première route 1001 et éventuellement en fonction des secondes données. Pour le premier et le deuxième mode de réalisation, le modèle de comportement du véhicule est construit, par exemple, à partir de fichiers CAO, de calculs physiques et/ou de simulations de dynamique multi-corps. De nombreux modèles sont construits pour différents types et dimensions de véhicules. Le modèle de comportement du véhicule utilisé est celui qui est associé à un véhicule dont les caractéristiques sont les plus proches des caractéristiques du premier véhicule 10. En particulier, le modèle de comportement du véhicule est appris ou amélioré à l'aide de données collectées via des capteurs embarqués dans les véhicules, par exemple via le deuxième ensemble de dispositifs de détection du premier véhicule 10 ou des capteurs embarqués similaires dans d'autres véhicules. Le modèle de comportement du véhicule est, par exemple, appris dans une phase d'apprentissage à partir de données d'apprentissage représentatives d'un premier ensemble de valeurs de paramètres physiques obtenues à partir d'un ensemble de véhicules tiers, ledit premier ensemble de valeurs de paramètres physiques étant associé audit schéma routier et audit ensemble de paramètres de contrôle. Selon un mode de réalisation exemplaire, l'ensemble des paramètres de contrôle est déterminé afin d'optimiser les paramètres de fonctionnement pour la conduite et/ou la conduite du premier véhicule 10. L'ensemble des paramètres de contrôle est ensuite déterminé à la suite d'une fonction de maximisation maximisant le confort de l'utilisateur dans le premier véhicule 10, le confort de l'utilisateur étant estimé à partir d'un modèle de prédiction du confort de l'utilisateur recevant en entrée un deuxième ensemble de charges. Ce deuxième ensemble de charges est calculé par le modèle de comportement du véhicule en fonction des paramètres du modèle de la route. Dans un premier exemple, le modèle de comportement du véhicule détermine la vibration de l'habitacle du premier véhicule 10 en fonction de la vitesse du premier véhicule, d'un profil de route et de la rigidité du système de suspension du premier véhicule 10. Dans un deuxième exemple, le modèle de comportement du véhicule détermine une force d'inertie appliquée aux passagers en fonction du rayon de courbure d'un virage et de la vitesse du premier véhicule 10. Dans un troisième exemple, le modèle de comportement du véhicule détermine un couple à appliquer par un conducteur à un volant en fonction du rayon de courbure d'un virage, de la vitesse du premier véhicule 10 et des paramètres de direction assistée. Selon un mode de réalisation exemplaire, l'ensemble des paramètres de contrôle est en outre déterminé à la suite d'une fonction de minimisation minimisant les taux d'usure d'un ensemble de composants du premier véhicule 10, le taux d'usure étant estimé à partir d'au moins un modèle de prédiction de l'usure associé à un ensemble de composants. Le modèle de taux d'usure reçoit en entrée un premier ensemble de charges pour déterminer les taux d'usure, le premier ensemble de charges étant calculé par le modèle de comportement du véhicule en fonction des paramètres du modèle de la route. L'ensemble des composants comprend, par exemple, tout ou partie des composants suivants : - les composants de suspension tels que le bras de suspension, le ressort et/ou l'amortisseur, - les composants de direction tels que le système de direction assistée, l'arbre de direction et/ou la crémaillère de direction, et/ou - les pneus, et/ou - les composants du système de freinage tels que les plaquettes de frein et/ou les disques de freinage, et/ou - les composants du moteur, et/ou - des composants de châssis, et/ou - des amortisseurs et/ou des silentblocs. Selon un mode de réalisation exemplaire, le modèle de prédiction de l'usure est alimenté par : - un fichier de conception assistée par ordinateur, et/ou - un résultat d'analyse par éléments finis, et/ou - des résultats de simulation d'essais routiers, et/ou - des résultats d'essais au sol, et/ou - des calculs mécaniques, et/ou - des calculs d'endommagement par fatigue en tranches. Le modèle de prédiction de l'usure a, par exemple, été appris dans une phase d'apprentissage à partir de données d'apprentissage représentatives d'un premier ensemble de données de maintenance historiques obtenues à partir d'un ensemble de véhicules tiers, le premier ensemble de données de maintenance historique est associé à un troisième ensemble de charges appliquées à différents types de composants correspondant à au moins un composant du premier véhicule. Par exemple, le modèle de prédiction de l'usure est appris en faisant correspondre le troisième ensemble de charges ou les résultats de simulation avec l'analyse des pièces, les pièces récupérées des véhicules à partir de l'ensemble des véhicules tiers. Avec la sortie du sous-système d'identification des modèles, par exemple chaque signal historique se voyant attribuer un modèle de route distinct qu'il représente probablement, la méthode suivante est proposée pour estimer la propension des véhicules à tomber en panne en raison d'un impact potentiellement négatif de certaines conditions routières ou, inversement, la durée prévue de leur fonctionnement restant sans défaut. Pour les véhicules nouvellement conçus, il n'y a pas ou peu d'enregistrements de réclamations de garantie historiques ou de rapports d'entretien à partir desquels les connaissances pourraient être obtenues pour guider toute approche d'apprentissage statistique pour l'estimation de la durée de vie. Dans ce cas, l'ingénierie assistée par ordinateur (IAO), la simulation virtuelle et le calcul de durabilité combinés à un test sur terrain d'essai (PG) ou à une simulation d'essai routier (RTS) sont utilisés pour estimer la durée de vie du système et/ou des composants du véhicule. Pour un véhicule donné, avec un tracé de route étiqueté donné, ainsi que des paramètres opérationnels donnés pour la direction, le freinage, la vitesse et/ou la suspension, les dommages tranchés attribuables à la période de temps ou à la distance parcourue la plus récente peuvent être calculés. Ensuite, il peut être corrélé avec les résultats des tests sur le terrain d'essai (PG) ou les résultats de la simulation d'essai sur route (RTS) obtenus sur une période ou un kilométrage plus long et en utilisant différents modèles pour déterminer les dommages de durabilité accumulés totaux. Les dommages totaux peuvent enfin être mis en correspondance avec l'espérance de vie du véhicule / des composants et/ou le temps du prochain entretien programmé peut être estimé. Dans le modèle de prévision de l'usure, les états du véhicule correspondant aux schémas routiers et aux paramètres opérationnels du véhicule sont inclus et pris en compte. Les propriétés du matériau et le mécanisme composant/système peuvent être obtenus à partir d'essais physiques, de suppositions ou de simulations. Pour les véhicules en production pendant une période suffisante, l'approche du modèle de prédiction de l'usure décrite ci-dessus peut être combinée à une approche d'apprentissage statistique pour mieux estimer la durabilité attendue du véhicule. Il est supposé qu'il existe un registre des réclamations de garantie historiques, des rapports d'entretien ou tout autre document de nature similaire lorsque les faits de réparations ou de remplacements de pièces effectués sur des véhicules d'identité donnée peuvent être liés sans ambiguïté à leurs causes profondes. À partir de cet enregistrement, un sous-ensemble est sélectionné lorsque la cause première est liée à la durabilité structurelle sur une période de temps prédéfinie ou à la distance parcourue. Ensuite, pour la même liste de véhicules, l'algorithme construit des variables prédictives basées sur l'information si, quand et/ou à quelle fréquence au cours de la même période d'analyse chaque véhicule particulier a émis des signaux qui ont été attribués aux classes ou aux groupes trouvés par l'identificateur de modèle de route. Ces variables peuvent aller des dénombrements totaux pour toutes les classes / grappes de modèles routiers, aux dénombrements par classe / grappe, aux fréquences d'occurrence et autres agrégations simples aux transformations arbitrairement complexes et / ou aux combinaisons de celles-ci. Des variables auxiliaires peuvent être utilisées pour décrire les caractéristiques des véhicules, selon leur disponibilité, à condition qu'elles contribuent à une plus grande précision du modèle estimé. En conséquence, un ou plusieurs modèles statistiques sont entraînés pour quantifier le risque de panne du système / composant du véhicule lors de son utilisation sur les routes. En d'autres termes, les fonctions de danger suivantes sont apprises : , où est la fonction de l'aléa attendu de l'occurrence de j-ième, type de défaillance dans une fenêtre de temps prédéfinie ou de distance à parcourir, est le vecteur des variables prédictives caractérisant l'état historique d'un véhicule, avec au moins une dimension de ce vecteur reflétant si, quand et à quelle fréquence il a émis des signaux attribués à l'une des catégories ou groupes de modèles routiers reconnus, et est un vecteur de paramètres du modèle à optimiser. Toute approche d'apprentissage statistique de pointe peut être utilisée pour estimer les fonctions ci-dessus. De plus, la notion de probabilité conditionnelle de défaillance d'un système ou d'un composant du véhicule peut avoir des formulations différentes, mais liées. Par exemple, la fonction en cours d'optimisation peut intégrer l'aspect temporel de la prédiction directement par modélisation : ou où l'on estime la probabilité qu'une défaillance de type j se produise avant ou après un temps / kilométrage t déterminé. Une fois que les fonctions ci-dessus sont estimées, les données historiques d'autres véhicules, y compris le premier véhicule 10, qui n'ont pas été vues à l'étape de l'entraînement du modèle, peuvent être utilisées pour prédire si ou quand une panne de chaque type considéré peut se produire et donc déclencher d'éventuelles activités d'atténuation ou de prévention. De plus, pour certaines classes d'algorithmes d'apprentissage, tels que la régression logistique, les algorithmes d'apprentissage d'ensemble, ou l'utilisation de techniques indépendantes du modèle telles que les valeurs LIME ou Shapley, il est possible de quantifier la contribution des variables d'interaction du modèle de route aux décisions du modèle, à la fois au niveau de l'ensemble de la population de véhicules notés et au niveau des véhicules individuels. Lors d'une sixième opération, le système actif embarqué est contrôlé en fonction de l'ensemble des paramètres de contrôle. Par exemple, pour un premier véhicule 10 doté de capacités de conduite autonome de niveau 1 ou supérieur ou doté d'un système de suspension active, avec des signaux porteurs d'informations routières collectés et leurs modèles identifiés, le système de conduite autonome ou le système de suspension active peut être utilisé et ajusté pour optimiser la maniabilité du conducteur / le confort des passagers, augmenter la sécurité et réduire les dommages structurels causés par les différentes conditions routières. La vitesse, l'angle du volant, l'accélération, la décélération, le mode de conduite prédéfini, la hauteur et la rigidité antiroulis de la suspension, le coefficient d'amortissement de l'amortisseur et/ou la barre stabilisatrice peuvent tous être modifiés et optimisés en fonction des différents modèles de route. Si les schémas routiers précédemment connus et les premières données acquises par le premier véhicule 10 sont géolocalisés, et que les catégories de modèles routiers sont a priori connues (elles ont une sémantique prédéterminée), compte tenu de l'emplacement momentané, de la vitesse horizontale d'un véhicule, éventuellement d'une carte avec le réseau routier local, et des emplacements précalculés connus des modèles routiers détectés à partir de l'opération d'identification du modèle, Il est possible de prédire le temps nécessaire pour atteindre le modèle le plus proche dans l'espace. Par conséquent, l'ajustement des paramètres de fonctionnement peut être déclenché quelque temps avant l'apparition de la condition prévue. Cet ajustement peut être guidé par la réponse de la structure du véhicule à des conditions particulières, obtenue à partir du modèle de comportement du véhicule, comme décrit ci-dessous. Si l'on géolocalise à la fois les schémas routiers déjà connus et les premières données acquises par le premier véhicule 10, mais que les catégories de modèles routiers ne sont pas connues a priori, il est possible d'estimer le temps nécessaire pour atteindre le tronçon de route dangereux prévu et de prendre des mesures à l'avance. Cependant, étant donné que la nature de la condition est initialement inconnue, un ajustement générique et conservateur des paramètres de fonctionnement du véhicule peut être effectué, comme une réduction de la vitesse, ou une alerte peut être émise au conducteur afin de minimiser l'impact négatif attendu sur le véhicule ainsi que sur le confort et la sécurité du conducteur. Au fil du temps, cependant, l'impact des conditions routières « sans nom » peut être quantifié empiriquement et les règles de mise à jour des paramètres d'exploitation respectifs déterminées de manière basée sur les données, par exemple en utilisant l'apprentissage par renforcement avec un espace d'actions à valeur réelle, et une fonction de récompense minimisant l'impact négatif de la mise à jour des paramètres sur la durabilité des composants sélectionnés. L'apprentissage par renforcement avec l'espace des actions à valeurs réelles est, par exemple, expliqué dans le brevet américain US10776692B2 portant sur le « contrôle continu avec l'apprentissage par renforcement profond », écrit par T. P. Lillicrap, J. J. Hunt, A. Pritzel, N. M. O. Heess, T. Erez, Y. Tassa, D. Silver i D. P. Wierstra, et publié en 2020. Si l'on ne géolocalise pas les modèles routiers déjà connus ou les premières données acquises par le premier véhicule 10, il est généralement impossible d'établir une relation entre l'emplacement physique d'un véhicule et l'emplacement des modèles. Dans ce cas, le premier véhicule 10 ne sera en mesure de détecter l'état de la route associé au motif à l'aide de ses instruments de détection que s'il est déjà très proche ou en contact direct avec cette condition. Cela signifie que l'affectation du modèle à l'une des classes nommées ou non nommées sera également retardée au tout dernier moment et que les paramètres de fonctionnement du véhicule ne peuvent donc être adaptés à l'avance que lorsque les capteurs disponibles le permettent, un exemple de ces capteurs étant les caméras frontales. Dans le cas contraire, l'état de la route détecté sera en général classé et donc les paramètres de fonctionnement adaptés une fois que le véhicule a déjà commencé à être affecté, ce qui rend l'ensemble du système réactif plutôt que prédictif. Pour les chocs prolongés, tels que de longues sections de surface accidentée, il est toujours avantageux pour la durabilité du premier véhicule. Dans une septième opération, les taux d'usure de l'ensemble d'au moins un composant du premier véhicule 10 sont estimés à partir d'au moins le modèle de prédiction de l'usure associé à l'ensemble des composants recevant en entrée les paramètres de la configuration de la route et l'ensemble des paramètres de contrôle. Lors d'une huitième opération, une opération de maintenance est prévue en fonction des taux d'usure de l'ensemble d'au moins un composant du premier véhicule 10. Capable de raisonner sur le délai de défaillance prévu, le processus vise à faciliter la prise de décision lorsqu'il s'agit de gérer le coût du premier véhicule 10 entretien ou de planifier l'approvisionnement en pièces de rechange. Une estimation du modèle d'état du véhicule est utilisée directement pour piloter la sélection des véhicules à contrôler. Par exemple, les véhicules qui se sont vu attribuer un risque de défaillance ou un niveau de dommages cumulés supérieur à un seuil prédéfini ou ceux dont le temps de défaillance prévu est inférieur à un certain seuil peuvent être placés sur la liste des véhicules en attente d'action. Si le composant le plus susceptible de mal fonctionner est critique, par exemple s'il pourrait mettre en péril la sécurité du conducteur ou des passagers, ou entraîner une expérience négative importante ou une atteinte à la réputation, un client sera normalement invité à effectuer un contrôle technique du premier véhicule 10, mais cela est soumis à l'accord du client. Si le composant concerné est moins critique, les informations sur le problème prévu peuvent être utilisées de nombreuses autres façons, par exemple pour mettre la pièce ou le système du véhicule concerné sur la liste des choses à faire pour le prochain contrôle ou entretien régulier. De plus, l'éventuelle réparation ou le remplacement d'un composant est conditionné par la confirmation de l'existence d'un défaut ou d'un effet général de vieillissement des composants une fois que le premier véhicule 10 a déjà été rappelé pour contrôle. Selon un mode de réalisation exemplaire, les opérations suivantes sont mises en œuvre en fonction d'une valeur estimée du taux d'usure. Lors d'une neuvième opération, un premier utilisateur du véhicule 10 est informé d'une inspection requise. Par exemple, en utilisant le système d'infodivertissement embarqué (IVI) pour transmettre un message en affichant du contenu graphique sur un écran ou en diffusant un message sonore via des haut-parleurs embarqués. L'inspection requise peut consister à rappeler le premier véhicule 10 pour l'examiner dans un atelier ou pour demander à l'utilisateur d'effectuer une inspection visuelle. En outre, il existe d'autres aspects moins tangibles du processus ci-dessus qui peuvent pourtant avoir un effet crucial sur les parties concernées. Entre autres, la prédiction précoce d'un défaut peut prévenir une panne du véhicule dans une situation routière inattendue et ainsi minimiser à la fois le stress du conducteur et les coûts liés au remorquage du véhicule jusqu'au garage. Deuxièmement, si l'état du véhicule présente un danger pour la santé ou la sécurité du conducteur ou des passagers, l'atténuation des risques par le rappel précoce du véhicule ou lors d'un contrôle ou d'un entretien régulier peut générer beaucoup plus d'avantages à long terme pour toutes les parties que les dépenses potentielles qu'il génère. Afin de mieux soutenir le processus de prise de décision lié à la gestion des activités de maintenance prédictive des véhicules, un mode de réalisation distinct de la présente invention comporte un module d'optimisation qui quantifie l'impact de tous les facteurs ci-dessus et le cartographie sur une échelle commune pour finalement trouver le meilleur réglage du modèle de prédiction dans le sens de maximiser le gain attendu. En principe, la formule du gain attendu est conçue de manière à permettre une fréquence de maintenance aussi faible que possible afin d'éviter une maintenance réactive non planifiée, sans encourir de coûts excessifs associés à une maintenance préventive trop importante. La nouvelle façon proposée d'effectuer l'optimisation des paramètres du modèle de prédiction des défaillances et de l'usure consiste à connecter les facteurs coûts/avantages souhaités directement à la fonction de perte optimisée par le modèle de prédiction de l'usure dans le processus d'apprentissage, ainsi qu'à la fonction de notation utilisée pour juger de la qualité du modèle sur un ensemble de données particulier. Plus précisément, en supposant que les facteurs coûts/avantages peuvent chacun être attribués à des vrais positifs (TP), des faux positifs (FP), des vrais négatifs (TN) ou des faux négatifs (FN), et exprimés sur une échelle commune, par exemple un montant d'argent perdu/gagné, les formules suivantes peuvent être utilisées : , où et désignent les montants unitaires (par véhicule) associés à différents facteurs d'avantages ou de coûts et liés à chaque vrai positif, vrai négatif, faux positif et faux négatif (respectivement) produits par le modèle de prédiction de l'usure, et est une mesure de l'importance accrue que le modèle de prédiction de l'usure devrait accorder à la réduction du nombre de cas de faux positifs (véhicules sans défaut inhérent ou non sujets au vieillissement, encore classés comme tels) qu'à réduire le nombre de cas de faux négatifs (véhicules ayant le vrai problème mais classés comme sans problème). Avec ce qui précède, le modèle de prédiction de l'usure est entraîné à l'aide d'une fonction de perte d'entropie croisée binaire pondérée : , où sont les étiquettes de classe de vérité terrain (1 pour un véhicule nécessitant un entretien ou 0 dans le cas contraire) et : sont les probabilités de chaque véhicule d'ensemble d'entraînement nécessitant un entretien telles qu'évaluées par le modèle. En outre, lors de l'évaluation de chaque jeu de données de validation au cours de la procédure de validation croisée du modèle de routine, la fonction de notation suivante peut être utilisée : où: , , , . Avec une telle fonction de notation, le modèle de prédiction de l'usure favorisera automatiquement les ensembles de paramètres qui maximisent le gain de joint hypothétique et minimisent la perte de joint hypothétique, quels que soient les facteurs qui y contribuent le plus et dans quelle direction. La FIG. 3 montre un schéma fonctionnel illustrant un exemple de système ou du dispositif 3 dans lequel divers aspects et modes de réalisation exemplaires sont mis en œuvre. Le dispositif 3 peut être intégré en tant qu'un ou plusieurs dispositifs comprenant les différents composants décrits ci-dessous. Dans divers modes de réalisation, le dispositif 3 peut être configuré pour mettre en œuvre un ou plusieurs des aspects décrits dans la présente application. Des exemples d'équipements qui peuvent constituer tout ou partie de le dispositif 3 comprennent une calculatrice, une unité de commande électronique (ECU), un dispositif de traitement de données ou d'autres dispositifs de communication. Les éléments du dispositif 3, seuls ou en combinaison, peuvent être incorporés dans un seul circuit intégré (CI), plusieurs circuits intégrés et/ou des composants discrets. Par exemple, dans au moins un mode de réalisation, les éléments de traitement et de codeur/décodeur du dispositif 3 peuvent être répartis sur plusieurs circuits intégrés et/ou composants discrets. Dans divers modes de réalisation, le dispositif 3 peut être couplé de manière communicante à d'autres systèmes similaires, ou à d'autres dispositifs électroniques, via, par exemple, un bus de communication 320 par l'intermédiaire d'interfaces d'entrée et/ou de sortie dédiées 32. Le dispositif 3 peut comporter au moins un processeur 30 configuré pour exécuter les instructions qui y sont chargées pour mettre en œuvre, par exemple, les différents aspects décrits dans la présente application. Le processeur 30 peut inclure une mémoire intégrée, une interface d'entrée et de sortie et divers autres circuits connus dans l'art. Le dispositif 3 peut comporter au moins une mémoire 31 (par exemple un dispositif de mémoire volatile et/ou un dispositif de mémoire non volatile). Le dispositif 3 peut inclure un dispositif de stockage, qui peut inclure de la mémoire non volatile et/ou de la mémoire volatile, y compris, mais sans s'y limiter, la mémoire EEPROM programmable effaçable électriquement, la mémoire morte (ROM), la mémoire en lecture seule programmable (PROM), la mémoire vive (RAM), la mémoire vive dynamique (DRAM), la mémoire vive statique (SRAM), la mémoire flash, le lecteur de disque magnétique et/ou le lecteur de disque optique. Le périphérique de stockage peut inclure un périphérique de stockage interne, un périphérique de stockage connecté et/ou un périphérique de stockage accessible en réseau, à titre d'exemples non limitatifs. Le dispositif 3 peut inclure un module d'encodeur/décodeur configuré, par exemple, pour traiter des données d'image afin de fournir des données de texte codées/décodées, et le module d'encodeur/décodeur peut inclure son propre processeur et sa propre mémoire. Le module encodeur/décodeur peut représenter un ou plusieurs modules qui peuvent être inclus dans un dispositif pour exécuter les fonctions d'encodage et/ou de décodage. Comme on le sait, un dispositif peut inclure l'un ou l'autre des modules d'encodage et de décodage, ou les deux. De plus, le module d'encodeur/décodeur peut être mis en œuvre en tant qu'élément séparé ou peut être incorporé dans le processeur 30 en tant que combinaison de matériel et de logiciel, comme le savent les personnes qualifiées dans l'art. Le code de programme à charger sur le processeur 30 ou l'encodeur/décodeur pour exécuter les différents aspects décrits dans la présente application peut être stocké dans un périphérique de stockage et ensuite chargé sur la mémoire 31 pour être exécuté par le processeur 30. Conformément aux différents modes de réalisation, un ou plusieurs des processeurs 30, de la mémoire 31, des périphériques de stockage et des modules d'encodeur/décodeur peuvent stocker un ou plusieurs des divers éléments pendant l'exécution des processus décrits dans la présente application. Ces éléments stockés peuvent inclure, sans s'y limiter, des données représentatives du contenu audio, des données représentatives du contenu vidéo, des données liées à l'haptique, un flux binaire, des matrices, des variables et des résultats intermédiaires ou finaux du traitement d'équations, de formules, d'opérations et de logique opérationnelle. Dans plusieurs modes de réalisation, la mémoire à l'intérieur du processeur 30 et/ou du module codeur/décodeur peut être utilisée pour stocker des instructions et fournir une mémoire de travail pour le traitement qui peut être effectué pendant le traitement, l'encodage ou le décodage des données. Dans d'autres modes de réalisation, cependant, une mémoire externe au périphérique de traitement (par exemple, le périphérique de traitement peut être le processeur) peut être utilisée pour une ou plusieurs de ces fonctions. La mémoire externe peut être la mémoire 31 et/ou le périphérique de stockage, par exemple, une mémoire volatile dynamique et/ou une mémoire flash non volatile. Dans au moins un mode de réalisation, une mémoire volatile dynamique externe rapide telle qu'une RAM peut être utilisée comme mémoire de travail pour le traitement des données. La FIG. 2 montre un schéma fonctionnel des étapes d'une méthode 2 d'estimation de taux d'usure d'un ensemble d'au moins un composant d'un véhicule, par exemple du premier véhicule 10 circulant sur une première route, conformément à au moins un mode de réalisation exemplaire. La méthode peut, par exemple, être mise en œuvre par un dispositif embarqué du premier véhicule 10 ou par le dispositif 3 de la FIG. 3 . Dans une première étape 21, depremières données représentatives de caractéristiques de la première route sont reçues d'un premier ensemble de dispositifs de détection du premier véhicule 10. Dans un deuxième temps, létape 22 consiste à identifier un modèle de route associé à la première route 1001 en saisissant les premières données dans un modèle d'identification du modèle de route Les paramètres du modèle de route étant associés au modèle de route. Le modèle d'identification des modèles routiers a été appris dans une phase d'apprentissage à partir de données d'apprentissage représentatives des caractéristiques d'un ensemble de routes secondaires obtenues à partir d'un ensemble de véhicules secondaires. Dans une troisième étape 23, un ensemble de paramètres de contrôle d'au moins un système actif embarqué est reçu en fonction des paramètres de la configuration de la route. Dans une quatrième étape 24, les taux d'usure de l'ensemble d'au moins un composant du premier véhicule 10 sont estimés à partir d'au moins un modèle de prévision de l'usure associé à l'ensemble des composants recevant en entrée les paramètres de la configuration de la route et l'ensemble des paramètres de contrôle. La terminologie utilisée dans le présent document a pour but de décrire des modes de réalisation particuliers uniquement et n'est pas destinée à être limitative. Il sera également entendu que les termes « comprend/comprend » et/ou « comprenant/comprenant », lorsqu'ils sont utilisés dans la présente spécification, peuvent spécifier la présence de caractéristiques, d'éléments et/ou de composants indiqués, par exemple, mais n'excluent pas la présence ou l'ajout d'une ou plusieurs autres caractéristiques, éléments, composants et/ou groupes de ceux-ci. De plus, lorsqu'un élément est dit « réactif » ou « connecté » à un autre élément, il peut être directement réactif ou connecté à l'autre élément, ou des éléments intermédiaires peuvent être présents. En revanche, lorsqu'un élément est dit « directement réactif » ou « directement connecté » à un autre élément, il n'y a pas d'éléments intermédiaires présents. Il convient de noter que l'utilisation de l'un des symboles/termes « / », « et/ou » et « au moins un des », par exemple, dans les cas de « A/B », « A et/ou B » et « au moins un des termes A et B », peut avoir pour but d'englober la sélection de la première option énumérée (A) seulement, ou la sélection de la deuxième option répertoriée (B) seulement, ou la sélection des deux options (A et B). À titre d'exemple supplémentaire, dans les cas de « A, B et/ou C » et « au moins une des options A, B et C », cette formulation vise à englober la sélection de la première option énumérée (A) seulement, ou la sélection de la deuxième option énumérée (B) seulement, ou la sélection de la troisième option énumérée (C) seulement, ou la sélection de la première et de la deuxième options énumérées (A et B) seulement, ou la sélection des première et troisième options énumérées (A et C) seulement, ou la sélection des deuxième et troisième options énumérées (B et C) seulement, ou la sélection des trois options (A et B et C). Cela peut être étendu, comme il est clair à quelqu'un d'habile ordinaire dans cet art et dans les arts connexes, pour autant d'articles qu'il y a d'énumération. Différentes valeurs numériques peuvent être utilisées dans la présente application. Les valeurs spécifiques peuvent être à titre d'exemple et les aspects décrits ne se limitent pas à ces valeurs spécifiques. Il sera entendu que, bien que les termes premier, deuxième, etc. puissent être utilisés ici pour décrire divers éléments, ces éléments ne sont pas limités par ces termes. Ces termes ne sont utilisés que pour distinguer un élément d'un autre. Par exemple, un premier élément pourrait être appelé un deuxième élément, et, de même, un deuxième élément pourrait être appelé un premier élément sans s'écarter des enseignements de cette application. Aucun ordre n'est impliqué entre un premier élément et un second élément. La référence à « un mode de réalisation exemplaire » ou « un mode de réalisation exemplaire » ou « une mise en œuvre » ou « une mise en œuvre », ainsi qu'à d'autres variantes de celles-ci, est fréquemment utilisée pour indiquer qu'une caractéristique, une structure, une caractéristique, etc. particulières (décrites en relation avec le mode de réalisation/la mise en œuvre) est incluse dans au moins un mode de réalisation/mise en œuvre. Ainsi, les apparitions de l'expression « dans un mode de réalisation exemplaire » ou « dans un mode de réalisation exemplaire » ou « dans une mise en œuvre » ou « dans une mise en œuvre », ainsi que toute autre variante, apparaissant à divers endroits dans la présente application ne se rapportent pas nécessairement toutes au même mode de réalisation. De même, la référence dans le présent document à « conformément à un mode de réalisation exemplaire / exemple / mise en œuvre » ou « dans un mode de réalisation exemplaire / exemple / mise en œuvre », ainsi qu'à d'autres variantes de ceux-ci, est fréquemment utilisée pour indiquer qu'une caractéristique, une structure ou une caractéristique particulière (décrite en relation avec le mode de réalisation exemplaire / exemple / mise en œuvre) peut être incluse dans au moins un mode de réalisation exemplaire / exemple / mise en œuvre. Ainsi, les apparitions de l'expression « conformément à un mode de réalisation exemplaire / exemple / mise en œuvre » ou « dans un mode de réalisation exemplaire / exemple / mise en œuvre » à divers endroits de la spécification ne se réfèrent pas nécessairement toutes au même mode de réalisation exemplaire / exemple / mise en œuvre, et les modes de réalisation / exemples / mise en œuvre exemplaires séparés ou alternatifs ne s'excluent pas nécessairement mutuellement d'autres modes de réalisation / exemples / mise en œuvre exemplaires. Les chiffres de référence figurant dans les revendications ne sont donnés qu'à titre indicatif et n'ont pas d'effet limitatif sur la portée des revendications. Bien qu'ils ne soient pas explicitement décrits, les modes de réalisation / exemples et variantes présents peuvent être utilisés dans n'importe quelle combinaison ou sous-combinaison. Un certain nombre de mises en œuvre ont été décrites. Néanmoins, il sera entendu que diverses modifications peuvent être apportées. Par exemple, des éléments de différentes implémentations peuvent être combinés, complétés, modifiés ou supprimés pour produire d'autres implémentations. De plus, une personne ayant des compétences ordinaires comprendra que d'autres structures et processus peuvent être substitués à ceux divulgués et que les mises en œuvre qui en résultent rempliront au moins sensiblement la ou les mêmes fonctions, d'au moins sensiblement de la même manière, pour atteindre au moins sensiblement les mêmes résultats que les mises en œuvre divulguées. Par conséquent, ces mises en œuvre et d'autres sont envisagées dans la présente demande. Procédé d'estimation de taux d'usure d'un ensemble d'au moins un composant d'un premier véhicule (10) circulant sur une première route, le procédé comprenant les étapes suivantes : - réception (21) de premières données représentatives de caractéristiques de la première route à partir d'un premier ensemble de dispositifs de détection dudit premier véhicule (10) ; - identification (22) d'un modèle de route associé à ladite première route par alimentation desdites premières données dans un modèle d'identification du modèle de route, ledit modèle d'identification du modèle de route étant appris au cours d'une phase d'apprentissage à partir de données d'apprentissage représentatives de caractéristiques d'un ensemble de routes secondaires obtenues à partir d'un ensemble de véhicules secondaires, les paramètres du modèle de route étant associés audit modèle de route ; - réception (23) d'un ensemble de paramètres de contrôle d'au moins un système actif embarqué ; et - estimation (24) des taux d'usure dudit ensemble d'au moins un composant dudit premier véhicule (10) à partir d'au moins un modèle de prévision de l'usure associé audit ensemble de composants recevant en entrée lesdits paramètres de modèle de route et dudit ensemble de paramètres de contrôle. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ledit modèle de prédiction de l'usure est associé à un modèle de comportement du véhicule associé audit premier véhicule (10), ledit modèle de comportement du véhicule recevant en entrée lesdits paramètres de modèle de route. Procédé selon la revendication 2, comprenant en outre la réception de secondes données représentatives de caractéristiques intrinsèques dudit premier véhicule (10), ledit ensemble de paramètres de contrôle étant en outre déterminé à partir du modèle de comportement du véhicule recevant en entrée lesdites secondes données. Procédé selon la revendication 2 ou 3, dans lequel ledit ensemble de paramètres de contrôle est en outre déterminé à la suite d'une fonction de minimisation minimisant les taux d'usure dudit ensemble d'au moins un composant dudit premier véhicule (10) estimé à partir dudit modèle de prévision de l'usure recevant en entrée un premier ensemble de charges appliquées audit au moins un composant, ledit premier ensemble de charges étant calculée par ledit modèle de comportement du véhicule en fonction desdits paramètres de modèle de route. Procédé selon la revendication 4, dans lequel ledit modèle de prédiction de l'usure est appris dans une phase d'apprentissage à partir de données d'apprentissage représentatives d'un premier ensemble de données d'entretien historiques obtenues à partir d'un ensemble de véhicules tiers, ledit premier ensemble de données d'entretien historique étant associé à un troisième ensemble de charges appliquées à des types de composants correspondant à au moins un composant. Procédé selon la revendication 5, dans lequel ledit modèle de prévision de l'usure est alimenté par : - un fichier de conception assistée par ordinateur, et/ou - un résultat d'analyse par éléments finis, et/ou - des résultats de simulation d'essais routiers, et/ou - des résultats d'essais au sol, et/ou des calculs mécaniques, et/ou - des calculs d'endommagement par fatigue en tranches. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, comprenant en outre une prédiction d’une opération de maintenance en fonction desdits taux d'usure dudit ensemble d'au moins un composant dudit premier véhicule (10). Produit de programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Dispositif (3) d'estimation de taux d'usure d'un ensemble d'au moins un composant d'un véhicule, dans lequel ledit dispositif comprenant une mémoire (31) associée à au moins un processeur (30) configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7. Véhicule (10) comprenant le dispositif (3) selon la revendication 9.