Brevet FR3154207A1 — publié le 20250418

La présente invention concerne un procédé et un dispositif de traitement de données de véhicules connectés à un réseau de communication sans fil. A cet effet, un groupe (11) de véhicules connectés est sélectionné dans un ensemble de véhicule en fonction de premiers critères puis un ensemble d’échantillons (111, 112) de véhicules connectés sont sélectionnés dans le groupe (11) en fonction de deuxièmes critères. Des données d’utilisation de chaque véhicule connecté du groupe (11) sont collectées pour déterminer des critères statistiques pour le groupe (11) et pour chaque échantillon (111, 112). Ces critères statistiques sont comparés pour sélectionner l’échantillon le plus représentatif du groupe (11) de véhicules connectés. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de traitement de données de véhicules connectés à un réseau de communication sans fil L’invention concerne les procédés et dispositifs de traitement de données de véhicules, notamment automobiles, connectés à un réseau de communication sans fil. L’invention concerne les procédés et dispositifs de communication de données de véhicules dans un réseau de communication sans fil. L’invention concerne notamment un procédé et un dispositif de calcul d’un profil de mission à partir de données obtenues d’un échantillon de véhicules connectés. L’invention concerne notamment un procédé et un dispositif d’apprentissage d’un modèle de prédiction de cycle de vie d’un organe ou composant d’un véhicule à partir de données d’apprentissage obtenues d’un échantillon de véhicules connectés. Arrière-plan technologique Les véhicules contemporains sont formés d’un grand nombre de composants ou d’organes susceptibles de pannes. Pour réduire le nombre de pannes et dimensionner correctement ces composants et organes, il s’avère important pour les constructeurs de véhicules et leurs sous-traitants de connaitre avec précision les contraintes et sollicitations subies par ces composants et organes lors de l’usage du véhicule. Pour ce faire, il est connu d’obtenir des données relatives à l’utilisation de véhicules selon des profils de mission déterminés auprès des clients du constructeur, par exemple en envoyant à ces clients un ou plusieurs questionnaires relatifs à l’utilisation des véhicules par les clients. Il est également connu d’obtenir de telles données en effectuant des roulages dans des conditions déterminées selon les profils de mission, notamment sur des circuits. La collecte des données selon les méthodes connues pose plusieurs problèmes. Le coût associé à la collecte de ces données est élevé, le volume de données obtenues est limité et la représentativité des véhicules est elle aussi limités du fait d’un nombre généralement faible de véhicules considérés. Par ailleurs, les campagnes de collecte de données étant complexes à mettre en œuvre et coûteuse, l’évolution de l’utilisation des véhicules par les clients n’est généralement pas connue et donc non prise en compte lorsqu’il s’agit de faire évoluer les composants ou organes. Avoir une meilleure connaissance de l’utilisation des véhicules en conditions réelles est un enjeu important pour les constructeurs automobiles, par exemple pour améliorer les calculs de profil de mission pour mieux dimensionner les composants en fonction de leur utilisation réelle par les clients ou pour apprendre des modèles de prédiction de pannes sur la base de données d’apprentissage reflétant l’utilisation réelle des véhicules. 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 par exemple d’améliorer la collecte de données d’utilisation de véhicules. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de traitement de données de véhicules connectés à un réseau de communication sans fil, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : a) sélection, dans un ensemble de véhicules, d’un groupe de véhicules connectés au réseau sans fil via une connexion sans fil en fonction d’un ensemble de premiers critères de sélection, au moins un premier critère de sélection de l’ensemble correspondant à une caractéristique intrinsèque de véhicule ; b) sélection, dans le groupe de véhicules connectés, d’un ensemble d’échantillons de véhicules connectés en fonction d’un ensemble de deuxièmes critères de sélection ; c) réception, depuis chaque véhicule connecté du groupe via la connexion sans fil, de données représentatives d’utilisation de chaque véhicule connecté sur une période temporelle déterminée ; d) détermination, pour chaque véhicule connecté du groupe, d’un ensemble de paramètres à partir des données représentatives d’utilisation de chaque véhicule connecté, une pluralité de valeurs étant déterminées à différents instants temporels de la période temporelle déterminée pour chaque paramètre de l’ensemble de paramètres ; e) pour chaque paramètre de l’ensemble de paramètres, détermination d’au moins une première valeur statistique pour le groupe de véhicules connectés par traitement statistique des pluralités de valeurs déterminées pour chaque véhicule connecté du groupe de véhicules connectés ; f) pour chaque paramètre de l’ensemble de paramètres, détermination d’au moins une deuxième valeur statistique pour chaque échantillon de l’ensemble d’échantillons par traitement statistique des pluralités de valeurs déterminées pour chaque véhicule connecté de chaque échantillon ; g) pour chaque échantillon, détermination d’une erreur par comparaison des deuxièmes valeurs statistiques aux premières valeurs statistiques ; et h) sélection d’un échantillon parmi l’ensemble d’échantillons en fonction de l’erreur associée à chaque échantillon. La sélection dans un groupe de véhicules connectés d’un échantillon de ce groupe (c’est-à-dire un sous-groupe) dans un ensemble d’échantillons en fonction d’une erreur obtenue par comparaison de valeurs représentatives de chaque échantillon avec des valeurs représentatives du groupe de véhicule calculées selon les mêmes critères permet d’obtenir l’échantillon le plus représentatif du groupe de véhicules connectés. La collecte de données d’utilisation des véhicules connectés formant cet échantillon permet d’obtenir des données représentatives de l’usage du groupe de véhicules en condition réelles, les données étant obtenues directement des véhicules de l’échantillon via la connexion sans fil reliant ces véhicules connectés à un réseau sans fil, par exemple un réseau cellulaire terrestre. La collecte des données représentatives de l’utilisation réelle des véhicules est facilitée en ce que ces données peuvent être obtenues à tout moment, via la connexion sans fil, depuis un ensemble réduit de véhicules connectés au réseau sans fil et représentatifs d’un groupe plus important de véhicules connectés. Les données ainsi obtenues sont par exemple exploitées pour établir différents calculs de profil de mission nécessaires au dimensionnement de composants ou d’organes embarqués dans des véhicules de même type que les véhicules formant le groupe de véhicules connectés par exemple. Selon une variante, l’erreur, notée Err, est déterminée via la fonction suivante : avec N le nombre de paramètres dans l’ensemble de paramètres, W i un facteur de pondération associé au paramètre d’indice i, Cr i la première valeur statistique associé au paramètre d’indice i, et C i la deuxième valeur statistique associé au paramètre d’indice i. Selon une autre variante, l’échantillon sélectionné correspond à l’échantillon ayant l’erreur associée la plus faible. Selon encore une variante, la sélection d’un échantillon comprend en outre une comparaison de l’erreur associée à l’échantillon sélectionnée à une valeur seuil déterminée, l’échantillon ayant l’erreur associée la plus faible étant sélectionné seulement lorsque l’erreur associée la plus faible est inférieure à la valeur seuil déterminée. Selon une variante supplémentaire, lorsque l’erreur associée la plus faible est supérieure à la valeur seuil déterminée, le procédé comprend en outre les étapes suivantes : - sélection d’un nouvel ensemble d’échantillons dans ledit groupe de véhicules connectés en fonction d’un ensemble de troisièmes critères de sélection ; et - réitération des étapes f) à h) en remplaçant l’ensemble d’échantillons par le nouvel ensemble d’échantillons. Selon encore une variante, l’ensemble de deuxièmes critères de sélection comprend : - un nombre d’échantillons formant l’ensemble d’échantillons ; et/ou - un nombre de véhicules connectés compris dans chaque échantillon de l’ensemble d’échantillons ; et/ou - un type de sélection des véhicules connectés formant chaque échantillon parmi une sélection aléatoire et une sélection déterministe. Selon une autre variante, le procédé comprend en outre une étape d’apprentissage d’un modèle de prédiction de cycle de vie d’au moins un composant de véhicule à partir de données d’apprentissage reçues de chaque véhicule connecté de l’échantillon sélectionné via la connexion sans fil, les données d’apprentissage comprenant les données représentatives d’utilisation de chaque véhicule connecté de l’échantillon sélectionné. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de traitement de données de véhicules connectés à un réseau de communication sans fil, 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 comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention et un groupe de véhicules connectés au dispositif via une connexion sans fil. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 4 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un environnement de communication pour véhicules connectés, selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention ; FIG. 2 illustre schématiquement un processus de traitement de données obtenues d’au moins une parties des véhicules connectés de la FIG. 1 , selon un premier exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 3 illustre un dispositif configuré pour le traitement d’au moins une parties des véhicules connectés de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. FIG. 4 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de traitement d’au moins une parties des véhicules connectés de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de contrôle d’un système de traitement de données de véhicules connectés à un réseau de communication sans fil vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 4. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Les termes « premier(s) », « deuxième(s) » (ou « première(s) », « deuxième(s) »), etc. sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. De tels éléments peuvent être distincts ou correspondre à un seul et unique élément, selon le mode de réalisation. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, le traitement de données de véhicules obtenues d’un échantillon de véhicules connectés à un réseau de communication sans fil est par exemple mis en œuvre par un dispositif de traitement de données de type serveur ou ordinateur reliés en communication via une connexion sans fil à un groupe de véhicule connectés comprenant l’échantillon. Dans la suite, un véhicule connecté correspond à un véhicule configuré pour communiquer des données au dispositif de traitement de données via un réseau de communication sans fil auquel est connecté le dispositif de traitement de données. A cet effet, le groupe de véhicules connectés est sélectionné dans un ensemble de véhicules en fonction d’un ensemble de premiers critères de sélection, au moins un premier critère de sélection correspondant à une caractéristique intrinsèque de véhicule. Le groupe de véhicules connectés correspond ainsi à un sous-ensemble de l’ensemble de véhicules ne comprenant que des véhicules connectés. Un ensemble d’échantillons comprenant un ou plusieurs échantillons de véhicules connectés est/sont sélectionnés dans le groupe de véhicules connectés en fonction de deuxièmes critères de sélection (lesquels comprennent par exemple le nombre d’échantillons à sélectionner dans le groupe, le nombre de véhicules connectés compris dans chaque échantillon et/ou la méthode de sélection). Un échantillon de véhicules connectés correspond ainsi à un sous-groupe du groupe de véhicules connectés. Des données représentatives d’utilisation sont reçues de chaque véhicule connecté du groupe de véhicules connectés, ces données d’utilisation de chaque véhicule connecté étant collectées sur une période temporelle d’une durée déterminée (par exemple 1, 2 ou 3 mois). Un ensemble de paramètres est déterminé pour chaque véhicule connecté du groupe de véhicules connectés à partir des données d’utilisation de chaque véhicule connecté reçues. Une pluralité de valeurs sont déterminées pour chacun de ces paramètres à différents instants temporels de la période temporelle au cours de laquelle ont été collectées les données d’utilisation. Une ou plusieurs valeurs, dites premières valeurs statistiques, sont déterminées pour chaque paramètre et associées au groupe de véhicules connectés, cette ou ces premières valeurs statistiques étant déterminées par traitement statistique des pluralités de valeurs déterminées pour chaque véhicule connecté du groupe de véhicules connectés. De la même manière, une ou plusieurs valeurs, dites deuxièmes valeurs statistiques, sont déterminées pour chaque paramètre et associées à chaque échantillon de l’ensemble d’échantillons, cette ou ces deuxièmes valeurs statistiques étant déterminées par traitement statistique des pluralités de valeurs déterminées pour chaque véhicule connecté de chaque échantillon auxquelles elles sont associées. Une erreur est déterminée pour chaque échantillon par comparaison des deuxièmes valeurs statistiques aux premières valeurs statistiques. Un échantillon est alors sélectionné parmi l’ensemble d’échantillons en fonction de l’erreur déterminée pour chaque échantillon. L’échantillon sélectionné correspond par exemple à celui ayant l’erreur la plus faible. Un tel procédé permet de sélectionner l’échantillon de véhicules le plus représentatif d’un groupe de véhicules plus grand, par exemple pour ensuite collecter, via une connexion sans fil, des données représentatives de l’utilisation d’un ou plusieurs des composants des véhicules de l’échantillon sélectionné. La FIG. 1 illustre schématiquement un environnement de communication 1 d’un groupe 11 de véhicules connectés à un réseau de communication sans fil, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Chaque véhicule du groupe 11 de véhicules connectés 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. Chaque véhicule correspond ainsi par exemple à un véhicule terrestre, par exemple une automobile, un camion, un car, une moto. Le groupe 11 de véhicules connectés correspond à un sous-ensemble d’un ensemble plus grand de véhicules, les véhicules connectés étant sélectionnés dans l’ensemble de véhicules en fonction d’un ensemble de premiers critères de sélection, tel que décrit ci-après. Chaque véhicule du groupe 11 est dit connecté en ce qu’il embarque un système de communication configuré pour communiquer avec un ou plusieurs dispositifs distants 101 via une infrastructure d’un réseau de communication sans fil. Le dispositif distant 101 correspond avantageusement à un dispositif configuré pour traiter des données, par exemple des données stockées en mémoire du dispositif distant 101 et/ou des données reçues des véhicules connectés formant le groupe 11 de véhicules connectés. Le dispositif distant 101 correspond par exemple à un serveur ou un ordinateur du « cloud » 100. Le système de communication d’un véhicule connecté comprend par exemple une ou plusieurs antennes de communication reliées à une unité de contrôle télématique, dite TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit »), elle-même reliée à un ou plusieurs calculateurs du système embarqué du véhicule connecté. La ou les antennes, l’unité TCU et le ou les calculateurs forment par exemple une architecture multiplexée pour la réalisation de différents services utiles pour le bon fonctionnement du véhicule connecté et pour assister le conducteur et/ou les passagers du véhicule connecté dans le contrôle du véhicule connecté et/ou pour établir un diagnostic sur le fonctionnement d’un ou plusieurs composants du véhicule connecté. Le ou les calculateurs et l’unité TCU 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) ou Ethernet (selon la norme ISO/IEC 802-3). L’infrastructure de communication mobile permettant la communication sans fil de données entre un véhicule connecté du groupe 11 et le dispositif distant 101 comprend par exemple un ou plusieurs équipements de communication 102 de type antenne relais (réseau cellulaire) ou unité bord de route, dite UBR. Dans un mode de communication utilisant une telle architecture réseau, les données sont par exemple transmises par le véhicule connecté au dispositif distant 101 du « cloud » 100 via une antenne relais 102 (l’antenne 102 étant par exemple relié au « cloud » 100 via une liaison filaire et le dispositif distant 101 étant lui-même relié à l’infrastructure réseau du « cloud » 100 via un réseau filaire et/ou sans fil). Le système de communication sans fil permettant l’échange de données entre le véhicule connecté et le dispositif distant 101 correspond par exemple à : - un système de communication véhicule à infrastructure V2I (de l’anglais « vehicle-to-infrastructure »), par exemple basé sur les standards 3GPP LTE-V ou IEEE 802.11p de ITS G5 ; ou - un système de communication de type réseau cellulaire, par exemple un réseau de type LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) aussi appelé LTE 3G, 4G ou 5G ; ou - un système de communication de type Wifi selon IEEE 802.11, par exemple selon IEEE 802.11n ou IEEE 802.11ac. Un processus de communication et/ou de traitement de données de véhicules connectés au réseau de communication sans fil, dont des modes de réalisations particuliers sont décrits en regard de la FIG. 2 , est avantageusement mis en œuvre par un dispositif de traitement de données tel que le dispositif distant 101. Dans une première opération 21 du processus, le groupe 11 de véhicules connectés au réseau sans fil via une connexion sans fil est sélectionné dans un ensemble de véhicules comprenant plus de véhicules que le groupe 11 en fonction d’un ensemble de premiers critères de sélection 210. Au moins un premier critère de sélection de l’ensemble de premiers critères 210 correspond à une caractéristique intrinsèque de véhicule. L’ensemble de véhicules regroupe par exemple des véhicules identifiés sur une ou plusieurs bases de données, par exemple une ou plusieurs bases de données identifiant les clients d’un constructeur automobile. L’ensemble de véhicules comprend par exemple des véhicules en circulation, c’est-à-dire des véhicules utilisés par leurs propriétaires. Chaque véhicule de l’ensemble est identifié par un identifiant unique, par exemple le numéro VIN (de l’anglais « Vehicle Identifier Number » ou en français « Numéro d’identification de véhicule ») ou tout autre identifiant. La base de données comprend par exemple un ensemble de caractéristiques associées à chaque véhicule et reliées à chaque véhicule via son identifiant, les caractéristiques étant par exemple stockées dans une ou plusieurs tables de correspondance, dites LUT (de l’anglais « Look-Up table »). Les caractéristiques associées à chaque véhicule de l’ensemble comprennent : - des caractéristiques intrinsèques du véhicule telles que par exemple le modèle du véhicule, la motorisation du véhicule (par exemple motorisation électrique, thermique ou hybride), la puissance du moteur du véhicule, la masse du véhicule, le rapport poids/puissance, la première date de mise en circulation, le niveau d’équipement, le type du véhicule (utilitaire, van, automobile, break, berline, SUV, etc.), le gabarit du véhicule, les fonctions et/ou systèmes ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé ») équipant le véhicule, le niveau d’autonomie du véhicule, le numéro de série de tout ou partie des organes ou composants du véhicule, etc. ; - des caractéristiques extrinsèques du véhicule telles que par exemple la zone géographique (région, pays, continent) de vente ou de circulation du véhicule, le nombre de fois où le véhicule a changé de propriétaire, le type de propriétaire (particulier, entreprise, agence de location de véhicule, véhicule partagé), etc. L’ensemble de premiers critères de sélection est par exemple déterminé en fonction de la population de véhicules sur laquelle une étude ou analyse doit être faite, par exemple une étude relative à l’utilisation réelle sur le terrain des véhicules. L’ensemble de premiers critères comprend avantageusement au moins une caractéristique intrinsèque de véhicule, par exemple le type de motorisation (par exemple un véhicule électrique, dit BEV (de l’anglais « Battery Electric Vehicle » ou en français « Véhicule électrique à batterie »)), le modèle du véhicule, un type de composant(s) ou de fonction(s) ou de système(s) ADAS embarqué(s), etc. Si l’ensemble de véhicules dans lequel est sélectionné le groupe 11 de véhicules comprend des véhicules connectés et des véhicules non connectés, alors un premier critère de sélection correspond à véhicule connecté pour ne sélectionner que des véhicules connectés. L’ensemble de premiers critères comprend par exemple en outre une ou plusieurs caractéristiques intrinsèques, par exemple la ou les bases de données à requérir, la zone géographique, le nombre de véhicules connectés à sélectionner pour former le groupe 11, etc. Si tous les véhicules connectés sont identifiés dans une (ou plusieurs) bases de données particulières, alors un premier critère correspond à la ou les bases de données à utiliser pour la sélectionner pour n’effectuer la sélection que dans la ou les bases de données comprenant uniquement des véhicules connectés. Une requête comprenant l’ensemble de premiers critères de sélection est générée et exécutée sur le ou les dispositifs stockant la ou les bases de données souhaitées. Le groupe 11 de véhicules connectés sélectionnés est par exemple identifié par la liste des identifiants uniques des véhicules connectés compris dans le groupe 11 et obtenues de la ou les requêtes jouées sur la ou les bases de données. Dans une deuxième opération 22 du processus, un ensemble d’échantillons de véhicules connectés est sélectionné dans le groupe 11 de véhicules connectés en fonction d’un ensemble de deuxièmes critères de sélection 220. Un échantillon correspond à un sous-groupe du groupe 11 et comprend avantageusement une pluralité de véhicules connectés. Selon l’exemple illustré sur la FIG. 1 , 2 échantillons 111, 112 de véhicules connectés sont sélectionnés et identifiés dans le groupe 11 de véhicules connectés. Chaque échantillon 111, 112 comprend une liste de véhicules connectés chacun identifié via son identifiant unique. L’ensemble de deuxièmes critères de sélection 220 comprend : - un nombre d’échantillons formant l’ensemble d’échantillons, par exemple 2, 3, 5, 7 ou 10 échantillons ; et/ou - un nombre de véhicules connectés compris dans chaque échantillon de l’ensemble d’échantillons, par exemple 50, 100, 200, 500 ou 1000 véhicules par échantillon ; et/ou - un type de sélection des véhicules connectés formant chaque échantillon parmi une sélection aléatoire et une sélection déterministe (c’est selon des règles de sélection déterminées, par exemple échantillons disjoints). Les véhicules connectés compris dans chaque échantillon 111 et 112 sont par exemple sélectionnés de manière aléatoire dans le groupe 11, avec comme consigne de comprendre chacun le même nombre de véhicules connectés (par exemple 500 ou 1000 véhicules connectés dans chaque échantillon 111, 112). Dans une troisième opération 23 du processus, des données représentatives d’utilisation de chaque véhicule connecté du groupe 11 sont collectées, c’est-à-dire reçues par le dispositif distant 101 depuis chaque véhicule connecté du groupe 11. Ces données d’utilisation des véhicules connectés sont collectées sur une période temporelle déterminée, par exemple sur une période d’une durée égale à quelques semaines ou quelques mois. A cet effet, une ou plusieurs requêtes sont transmises par le dispositif distant 101 à destination de chaque véhicule connecté du groupe 11 via l’infrastructure de réseau sans fil pour recevoir en retour les données d’utilisation (soit après chaque requête, soit de manière périodique, selon la requête). La requête comprend par exemple des données représentatives du type de données d’utilisation que chaque véhicule connecté doit remonter au dispositif distant 101, et à quelle fréquence ou périodicité. Les données d’utilisation de chaque véhicule connecté du groupe 11 comprennent par exemple, à titre d’illustration : - la distance parcourue par le véhicule, en kms, et/ou - des codes défauts enregistrés par un ou plusieurs calculateurs, et/ou - des paramètres de contrôle de système ADAS, et/ou - des paramètres mesurés pour un ou plusieurs composants (par exemple la température mesurée dans une batterie ou dans le moteur), - un nombre de cycle de charge/décharge d’une batterie de traction, et/ou - une vitesse moyenne, et/ou - une durée d’utilisation du véhicule et/ou une durée de stationnement, et/ou - un nombre d’arrêt/démarrage du moteur, et/ou - une température de l’environnement extérieure dans lequel circule le véhicule, et/ou - un type d’environnement routier emprunté (urbain, autoroute, etc.), etc. Les données d’utilisation correspondent à toutes données relatives à l’utilisation du véhicule et de ses composants. Les données d’utilisation sont traitées pour déterminer, pour chaque véhicule connecté du groupe, un ensemble de paramètres. Pour chaque paramètre, plusieurs valeurs sont déterminées en fonction des données d’utilisation, chaque valeur de la pluralité étant représentative du paramètre à un instant temporel particulier dans la période temporelle de collecte des données d’utilisations. Ainsi, chaque paramètre de l’ensemble est déterminé à différents instants temporels en fonction des données d’utilisation obtenues à ces différents instants temporels (ou entre deux instants temporels consécutifs), par exemple tous les jours, tous les 2 jours ou toutes les semaines, la fréquence de détermination du paramètre dépendant par exemple du type du paramètre. Les différentes valeurs de chaque paramètre de l’ensemble de paramètres sont enregistrées dans un dispositif de stockage (une mémoire) comprise dans le dispositif distant 101 ou relié en communication au dispositif distant 101. Chaque valeur stockée est par exemple horodatée pour distinguer les différentes déterminations d’un même paramètre. Les mêmes paramètres sont déterminés selon les mêmes fonctions ou règles de calcul pour chaque véhicule connecté du groupe 11, pour pouvoir comparer différents véhicules entre eux en considérant les mêmes paramètres. Dans une quatrième opération 24 du processus, une ou plusieurs valeurs, appelées premières valeurs statistiques, relatives au groupe 11 de véhicules connectés sont déterminées pour chaque paramètre de l’ensemble de paramètres par traitement statistique des pluralités de valeurs déterminées pour chaque véhicule connecté du groupe 11. Un traitement statistique correspond à un traitement de type de calcul de la moyenne des différentes valeurs déterminées pour un même paramètre au cours de la période temporelle déterminée, un traitement de type moyenne pondérée, un traitement de type détermination de la valeur minimale, de la valeur maximale parmi les différentes valeurs, la détermination d’un histogramme des valeurs, la détermination d’un écart type, etc. Ainsi, si N paramètres sont déterminés pour chaque véhicule du groupe 11, N premières valeurs notées Cr i (i étant un indice allant de 1 à N) sont par exemple déterminées pour le groupe 11 pour chaque instant temporel en appliquant un traitement statistique des valeurs obtenues pour chaque véhicule connecté du groupe 11 à cet instant temporel. Selon cet exemple, le nombre de premières valeurs statistiques obtenues est égale à N multiplié par le nombre de valeurs calculées pour chaque paramètre. Selon un autre exemple, un premier traitement statistique est appliqué aux différentes valeurs de chaque paramètre puis un deuxième traitement statistique est appliqué aux résultats du premier traitement statistique pour obtenir la première valeur statistique, pour chaque paramètre. Selon cet autre exemple, N premières valeurs statistiques Cr i sont obtenues. De la même manière, des deuxièmes valeurs statistiques sont déterminées pour chaque échantillon 111, 112 de l’ensemble d’échantillons. Ainsi, en prenant pour exemple l’échantillon 111, une ou plusieurs valeurs, appelées deuxièmes valeurs statistiques, relatives à l’échantillon 111 (et associées à cet échantillon 111) sont déterminées pour chaque paramètre de l’ensemble de paramètres par traitement statistique des pluralités de valeurs déterminées pour chaque véhicule connecté de l’échantillon 111. Pour un paramètre donné de l’ensemble, le ou les traitements statistiques appliquées aux valeurs de ce paramètre pour calculer la deuxième valeur statistique associée sont identiques à le ou les traitements statistiques appliquées aux valeurs de ce paramètre pour calculer la première valeur statistique (associée au groupe 11). Pour pouvoir comparer les premières valeurs statistiques (notées Cr i ) aux deuxièmes valeurs statistiques (notées Ci), pour un paramètre donné, les mêmes traitements statistiques sont appliqués aux différentes valeurs obtenues pour ce paramètre. Seuls les véhicules connectés pris en considération pour le calcul des premières et deuxièmes valeurs statistiques varient (c’est-à-dire l’ensemble des véhicules connectés du groupe 11 pour la première valeur statistique et l’ensemble des véhicules connectés de l’échantillon considéré 111 ou 112 pour la deuxième valeur statistique de l’échantillon considérée 111 ou 112, respectivement). Le ou les traitements statistiques appliquées aux différentes valeurs des paramètres dépendent par exemple de la population de véhicules connectés considérée, c’est-à-dire du type de véhicules connectés sélectionnés dans l’ensemble de véhicules en fonction de l’ensemble de premiers critères de sélection. Dans une cinquième opération 25 du processus, une fonction d’erreur est appliquée aux premières valeurs statistiques et aux deuxièmes valeurs statistiques, pour chaque échantillon 111, 112, pour déterminer une erreur entre chaque échantillon 111, 112 d’une part et le groupe 11 d’autre part. La fonction d’erreur appliquée aux premières valeurs statistiques et aux deuxièmes valeurs statistiques dépend par exemple de la population de véhicules connectés considérée et/ou des traitements statistiques appliqués aux paramètres. A titre d’exemple, selon un mode de réalisation particulier, l’erreur pour un échantillon est calculée avec la fonction suivante : avec N le nombre de paramètres dans l’ensemble de paramètres, W i un facteur de pondération associé au paramètre d’indice i, Cr i la première valeur statistique associé au paramètre d’indice i, et C i la deuxième valeur statistique associé au paramètre d’indice i. Dans une sixième opération 26, un échantillon est sélectionné dans l’ensemble d’échantillons 111, 112 en fonction de l’erreur associée à chaque échantillon. La sélection de l’échantillon dans l’ensemble d’échantillons est par exemple obtenue par minimisation de la fonction d’erreur. L’échantillon sélectionné correspond par exemple à l’échantillon dont l’erreur est la plus faible parmi l’ensemble d’erreurs calculées. Ainsi si Err 111 correspond à l’erreur calculée pour l’échantillon 111 (par rapport au groupe 11) et si Err 11 2 correspond à l’erreur calculée pour l’échantillon 112 (par rapport au groupe 11), l’échantillon sélectionné correspond à celui pour lequel l’erreur vérifie la fonction suivante : Min (Err 111 ,Err 112 ) Sélectionner l’échantillon ayant l’erreur la plus faible permet de sélectionner l’échantillon le plus représentatif du groupe 11, c’est-à-dire l’échantillon dont les véhicules connectés qui composent cet échantillon sont les plus représentatifs de l’ensemble de véhicules connectés composant le groupe 11. Selon un mode de réalisation particulier, la sixième opération 26 comprend en outre une comparaison de chaque erreur calculée, c’est-à-dire de chaque erreur Err 111 et Err 112 selon l’exemple de la FIG. 1 , avec une valeur seuil déterminée. Selon une variante de réalisation, seule l’erreur la plus petite parmi l’ensemble des erreurs Err 111 et Err 112 est comparée à la valeur seuil. Selon ce mode de réalisation, l’échantillon ayant l’erreur associée la plus faible est sélectionné (par exemple l’échantillon 111 si Err 111 112 ) seulement lorsque l’erreur associée la plus faible (Err 111 selon l’exemple) est inférieure à la valeur seuil déterminée. Si aucune erreur parmi les erreurs associées aux échantillons (c’est-à-dire Err 111 et Err 112 selon l’exemple de la FIG. 1 ) n’est inférieure à la valeur seuil (ou si toutes les erreurs calculées sont supérieures à la valeur seuil), alors le processus reboucle sur l’opération 22 pour une sélection d’un nouvel ensemble d’échantillons dans le groupe 11. La sélection du nouvel ensemble d’échantillons est par exemple mis en œuvre en fonction d’un ensemble de troisièmes critères de sélection. L’ensemble de troisièmes critères est par exemple identique à l’ensemble de deuxièmes critères (c’est-à-dire avec le même nombre d’échantillons, le même nombre de véhicules connectés par échantillon et un type de sélection correspondant à une sélection aléatoire des véhicules connectés dans le groupe 11 pour former chaque échantillon). Selon une variante, l’ensemble de troisièmes critères est différent de l’ensemble de deuxièmes critères (un ou plusieurs critères pouvant cependant être identique, par exemple un même nombre d’échantillons mais un nombre de véhicule dans chaque échantillon différent et un type de sélection différent, par exemple en introduisant une sélection avec une ou plusieurs règles (sélection déterministe, par exemple selon un algorithme d’intelligence artificielle pour lequel les règles de sélection ont été apprises à partir de données d’apprentissage pour améliorer la sélection des véhicules connectés formant un échantillon)). Lorsqu’un nouvel ensemble d’échantillons est sélectionné pour remplacer les échantillons sélectionnés à l’itération précédente (c’est-à-dire pour remplacer les échantillons 111 et 112), les opérations 23 à 26 suivant l’opération 22 sont réitérées en utilisant le nouvel ensemble d’échantillons (et notamment les données d’utilisation des véhicules connectés formant ces nouveaux échantillons). Dans une septième opération 27 du processus, l’échantillon sélectionné à la sixième opération 26, le cas échéant (par exemple l’échantillon 111), est utilisé. Par exemple, une ou plusieurs requêtes sont transmises par le dispositif distant 101 à destination de chaque véhicule connecté de l’échantillon sélectionné 111 pour obtenir des données d’utilisation de chaque véhicule connecté (ou des données relatives à un composant particulier ou une fonction ou un système ADAS particulier). Ces données d’utilisation sont par exemple collectées périodiquement (par exemple toutes les semaines ou tous les mois) par le dispositif distant 101 depuis chaque véhicule connecté de l’échantillon sélectionné, et ce pendant une durée déterminée (6 mois, 1 an, 2 ans) ou jusqu’à la fin de vie du véhicule (avec obtention au préalable de l’accord du propriétaire de chaque véhicule connecté). Les données d’utilisation collectées sont par exemple utilisées pour apprendre un ou plusieurs modèles d’apprentissage (selon toute méthode d’apprentissage machine connue de l’homme du métier), par exemple un modèle de prédiction d’un cycle de vie de composant ou un modèle de prédiction de panne d’un composant ou d’un système. Les données d’utilisation forment un ensemble de données d’apprentissage robustes et fiables puisque reflétant une utilisation réelle des véhicules connectés, et ce pour l’échantillon le plus représentatif d’un groupe de véhicules connectés plus important. L’utilisation des données issues d’un échantillon plutôt que les données issues du groupe dans son ensemble permet de réduire les besoins en bande passante pour collecter les données via le réseau sans fil et permet également de réduire les besoins en ressources de calcul pour le traitement des données d’utilisation par le dispositif distant 101. Selon un autre exemple de réalisation, les données d’utilisation de l’échantillon 111 (collectées pendant la période temporelle déterminée tel que décrit ci-dessus et/ou les donnes d’utilisation collectées après la sélection de l’échantillon 111) sont utilisées pour le dimensionnement et le développement de composant, système ou pièces de véhicule, plus particulièrement pour réaliser des calculs de profil de mission nécessaires au dimensionnement des composants. La FIG. 3 illustre schématiquement un dispositif 3 configuré pour la communication et/ou le traitement de données de véhicules connectés à un réseau de communication sans fil, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 3 correspond par exemple à un dispositif de calcul ou un dispositif de traitement de données tel que le dispositif distant 101, par exemple un ordinateur ou un serveur. Selon une variante de réalisation, le dispositif 3 correspond à un dispositif embarqué dans le véhicule 10, par exemple un calculateur ou une unité de contrôle télématique, dite TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit »). Le dispositif 3 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figures 1 et 2 et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la FIG. 4 . Des exemples d’un tel dispositif 3 comprennent, sans y être limités, un ordinateur, un ordinateur portable, un serveur, 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. Les éléments du dispositif 3, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 3 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 3 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 30 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 3. Le processeur 30 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 3 comprend en outre au moins une mémoire 31 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 31. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 3 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 exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend un bloc 32 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 32 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; - interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend une interface de communication 33 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un réseau filaire de type Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 340, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 350 et/ou d’autres périphériques 360 (système de projection) via respectivement des interfaces de sortie 34, 35 et 36. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 3. La FIG. 4 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de traitement de données de véhicules connectés à un réseau de communication sans fil, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif de calcul ou un dispositif de traitement de données tel que le dispositif distant 101, par exemple un ordinateur ou un serveur, ou par le dispositif 3 de la FIG. 3 . Dans une première étape 41, un groupe de véhicules connectés au réseau sans fil via une connexion sans fil est sélectionné dans un ensemble de véhicules en fonction d’un ensemble de premiers critères de sélection, au moins un premier critère de sélection de l’ensemble correspondant à une caractéristique intrinsèque de véhicule. Dans une deuxième étape 42, un ensemble d’échantillons de véhicules connectés est sélectionné dans le groupe de véhicules connectés en fonction d’un ensemble de deuxièmes critères de sélection. Dans une troisième étape 43, des données représentatives d’utilisation de chaque véhicule connecté sont reçues depuis chaque véhicule connecté du groupe via la connexion sans fil sur une période temporelle déterminée. Dans une quatrième étape 44, un ensemble de paramètres est déterminé, pour chaque véhicule connecté du groupe, à partir des données représentatives d’utilisation de chaque véhicule connecté, une pluralité de valeurs étant déterminées à différents instants temporels de la période temporelle déterminée pour chaque paramètre de l’ensemble de paramètres. Dans une cinquième étape 45, au moins une première valeur statistique est déterminée pour le groupe de véhicules connectés, pour chaque paramètre de l’ensemble de paramètres, par traitement statistique des pluralités de valeurs déterminées pour chaque véhicule connecté du groupe de véhicules connectés. Dans une sixième étape 46, au moins une deuxième valeur statistique est déterminée pour chaque échantillon de l’ensemble d’échantillons, pour chaque paramètre de l’ensemble de paramètres, par traitement statistique des pluralités de valeurs déterminées pour chaque véhicule connecté de chaque échantillon. Dans une septième étape 47, une erreur est déterminée pour chaque échantillon par comparaison des deuxièmes valeurs statistiques aux premières valeurs statistiques. Dans une huitième étape 48, un échantillon est sélectionné parmi l’ensemble d’échantillons en fonction de l’erreur associée à chaque échantillon. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec l’une des figures 1 et 2 s’appliquent aux étapes du procédé de la FIG. 4 . Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé d’apprentissage d’un modèle de prédiction de cycle de vie ou de panne de composant de véhicule en fonction de données d’apprentissage obtenues de véhicules connectés d’un échantillon de véhicules sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un système comprenant le dispositif 3 de la FIG. 3 relié en communication sans fil à un groupe 11 de véhicules connectés. Procédé de traitement de données de véhicules connectés à un réseau de communication sans fil, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : a) sélection (41), dans un ensemble de véhicules, d’un groupe (11) de véhicules connectés audit réseau sans fil via une connexion sans fil en fonction d’un ensemble de premiers critères de sélection, au moins un premier critère de sélection dudit ensemble correspondant à une caractéristique intrinsèque de véhicule ; b) sélection (42), dans ledit groupe (11) de véhicules connectés, d’un ensemble d’échantillons (111, 112) de véhicules connectés en fonction d’un ensemble de deuxièmes critères de sélection ; c) réception (43), depuis chaque véhicule connecté dudit groupe (11) via la connexion sans fil, de données représentatives d’utilisation de chaque véhicule connecté sur une période temporelle déterminée ; d) détermination (44), pour chaque véhicule connecté dudit groupe (11), d’un ensemble de paramètres à partir desdites données représentatives d’utilisation de chaque véhicule connecté, une pluralité de valeurs étant déterminées à différents instants temporels de ladite période temporelle déterminée pour chaque paramètre dudit ensemble de paramètres ; e) pour chaque paramètre dudit ensemble de paramètres, détermination (45) d’au moins une première valeur statistique pour ledit groupe de véhicules connectés par traitement statistique des pluralités de valeurs déterminées pour chaque véhicule connecté dudit groupe (11) de véhicules connectés ; f) pour chaque paramètre dudit ensemble de paramètres, détermination (46) d’au moins une deuxième valeur statistique pour chaque échantillon dudit ensemble d’échantillons (111, 112) par traitement statistique des pluralités de valeurs déterminées pour chaque véhicule connecté de chaque échantillon ; g) pour chaque échantillon, détermination (47) d’une erreur par comparaison des deuxièmes valeurs statistiques aux premières valeurs statistiques ; et h) sélection (48) d’un échantillon parmi l’ensemble d’échantillons (111, 112) en fonction de l’erreur associée à chaque échantillon. Procédé selon la revendication 1, pour lequel ladite erreur, notée Err, est déterminée via la fonction suivante : avec N le nombre de paramètres dans l’ensemble de paramètres, W i un facteur de pondération associé au paramètre d’indice i, Cr i la première valeur statistique associé au paramètre d’indice i, et C i la deuxième valeur statistique associé au paramètre d’indice i. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel l’échantillon sélectionné correspond à l’échantillon ayant l’erreur associée la plus faible. Procédé selon la revendication 3, pour lequel ladite sélection (48) d’un échantillon comprend en outre une comparaison de l’erreur associée à l’échantillon sélectionnée à une valeur seuil déterminée, ledit échantillon ayant l’erreur associée la plus faible étant sélectionné seulement lorsque ladite erreur associée la plus faible est inférieure à ladite valeur seuil déterminée. Procédé selon la revendication 4, pour lequel, lorsque ladite erreur associée la plus faible est supérieure à ladite valeur seuil déterminée, ledit procédé comprend en outre les étapes suivantes : - sélection d’un nouvel ensemble d’échantillons dans ledit groupe de véhicules connectés en fonction d’un ensemble de troisièmes critères de sélection ; et - réitération des étapes f) à h) en remplaçant ledit ensemble d’échantillons (111, 112) par le nouvel ensemble d’échantillons. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel ledit ensemble de deuxièmes critères de sélection comprend : - un nombre d’échantillons formant ledit ensemble d’échantillons ; et/ou - un nombre de véhicules connectés compris dans chaque échantillon dudit ensemble d’échantillons ; et/ou - un type de sélection des véhicules connectés formant chaque échantillon parmi une sélection aléatoire et une sélection déterministe. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant en outre une étape d’apprentissage d’un modèle de prédiction de cycle de vie d’au moins un composant de véhicule à partir de données d’apprentissage reçues de chaque véhicule connecté de l’échantillon sélectionné via la connexion sans fil, lesdites données d’apprentissage comprenant les données représentatives d’utilisation de chaque véhicule connecté de l’échantillon sélectionné. 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 (3) de traitement de données de véhicules connectés à un réseau de communication sans fil, ledit dispositif (3) comprenant une mémoire (31) associée à au moins un processeur (30) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Système comprenant le dispositif selon la revendication 9 et un groupe (11) de véhicules connectés audit dispositif via une connexion sans fil.