Brevet FR3154522A1 — publié le 20250425

La présente invention concerne un procédé et un dispositif de modélisation de composant de véhicule. A cet effet, un groupe (111) de premiers véhicules et un groupe (112) de deuxièmes véhicules sont sélectionnées. Des premières données représentatives de premiers profils de vitesse sont obtenues des premiers véhicules du groupe (111) et des deuxièmes données représentatives de deuxièmes profils de vitesse sont obtenues des deuxièmes véhicules du groupe (112). Un ou plusieurs traitements sont appliqués aux premières et deuxièmes données pour obtenir des profils de vitesse dont les données sont utilisées pour la modélisation de composant. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de modélisation de composant de véhicule L’invention concerne les procédés et dispositifs de modélisation d’un ou plusieurs composants de véhicule, notamment mais non exclusivement de véhicules automobiles. L’invention concerne également un procédé et un dispositif de traitement de données de véhicules, notamment de données représentatives de vitesse et/ou d’accélération des véhicules. L’invention concerne notamment un procédé et un dispositif de calcul d’un profil de mission à partir des données obtenues des véhicules. Arrière-plan technologique Les véhicules contemporains sont formés d’un grand nombre de composants ou d’organes susceptibles de tomber en panne. 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, par exemple des véhicules en cours de conception, selon des profils de mission déterminés en effectuant des roulages dans des conditions déterminées selon les profils de mission, notamment sur des circuits, par exemple avec des prototypes des véhicules. Le volume des données ainsi obtenues n’est cependant pas toujours suffisant pour refléter toutes les conditions de vie que rencontreront les véhicules une fois commercialisés. Dans ces conditions, la modélisation et le développement des composants de tels véhicules se révèlent souvent imparfaits, avec des risques de panne ou de vieillissement prématurés des composants si le dimensionnement des composants est insuffisant. Pour compléter les données utilisables pour la modélisation des composants des véhicules, il est également 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. Cependant, les véhicules en circulation ne correspondent pas toujours aux véhicules en cours de développement, ce qui limite la pertinence des données d’utilisation obtenues de tels véhicule pour la modélisation et le développement de composants de nouveaux véhicules de type différent du type des véhicules déjà commercialisés par exemple. 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 pertinence de données d’utilisation de véhicules, notamment pour la conception et la modélisation de composants ou d’organes de véhicules. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de modélisation de composant de véhicule, le procédé comprenant les étapes suivantes : - sélection, dans un ensemble de premiers véhicules, d’un groupe de premiers véhicules en fonction d’un ensemble de premiers critères de sélection ; - sélection, dans un ensemble de deuxièmes véhicules d’un type différent d’un type des premiers véhicules, d’un groupe de deuxièmes véhicules en fonction d’un ensemble de deuxièmes critères de sélection comprenant au moins un deuxième critère représentatif d’accélération supérieure à un seuil déterminé ; - obtention, pour chaque premier véhicule du groupe de premiers véhicules, de premières données représentatives d’un premier profil de vitesse en fonction du temps, le premier profil de vitesse étant représentatif d’une utilisation de chaque premier véhicule dans un environnement routier ; - obtention, pour chaque deuxième véhicule du groupe de deuxièmes véhicules, de deuxièmes données représentatives d’un deuxième profil de vitesse en fonction du temps, le deuxième profil de vitesse étant représentatif d’un roulage de chaque deuxième véhicule dans un environnement de test déterminé ; - traitement des premières données en fonction d’au moins un premier paramètre pour obtenir des troisièmes données représentatives d’un troisième profil de vitesse pour chaque premier véhicule du groupe de premiers véhicules et traitement des deuxièmes données en fonction d’au moins un deuxième paramètre pour obtenir des quatrièmes données représentatives d’au moins un quatrième profil de vitesse associé au groupe de deuxièmes véhicules ; - génération de cinquièmes données représentatives d’au moins un cinquième profil de vitesse associé à chaque premier véhicule du groupe de premiers véhicules en fonction des troisièmes données et des quatrièmes données ; - modélisation d’au moins un composant d’un troisième véhicule en fonction des cinquièmes données. L’obtention de premières données représentant des profils de vitesse de premiers véhicules circulant dans un environnement routier permet d’avoir des données de véhicules circulant dans des conditions réelles, ces véhicules ayant été sélectionnés en fonction de besoins particuliers définis au travers des premiers critères de sélection. L’obtention de deuxièmes données représentant des profils de vitesse de deuxièmes véhicules circulant dans un environnement de test permet d’avoir des données de véhicules d’un type particulier correspondant à des besoins spécifiques, par exemple pour le développement ou l’amélioration de composants de ces (deuxièmes) véhicules. Le croisement de ces premières et deuxièmes données, après traitements particuliers, permet de générer des profils de vitesse de véhicule alliant les conditions réelles d’utilisation des premiers véhicules aux spécificités des deuxièmes véhicules. Cela permet notamment d’augmenter le volume de données disponibles pour le développement ou la modélisation de composants des deuxièmes véhicules, notamment lorsqu’aucun véhicule du type des deuxièmes véhicules ne circule en conditions réelles. 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 type différent des véhicules circulant en conditions réelles. Selon une variante, le au moins un premier paramètre correspond à un paramètre de vitesse fonction de l’ensemble de deuxièmes critères de sélection. Selon une autre variante, le au moins un premier paramètre correspond à une valeur de vitesse maximale déterminée, les troisièmes données étant obtenues par sélection des premières données représentatives d’une vitesse inférieure à la valeur maximale déterminée. Selon encore une variante, le au moins un deuxième paramètre correspond à une valeur de durée temporelle déterminée, les quatrièmes données étant obtenues par sélection des deuxièmes données représentatives d’une partie du deuxième profil de vitesse associée à un intervalle temporelle de durée égale à la valeur de durée temporelle déterminée et débutant à un instant temporel associé à une vitesse nulle du deuxième profil de vitesse. Selon une variante supplémentaire, les cinquièmes données sont obtenues en remplaçant une partie du troisième profil de vitesse associée à un intervalle temporelle de durée égale à la valeur de durée temporelle déterminée et débutant à un instant temporel associé à une vitesse nulle du troisième profil de vitesse par le quatrième profil de vitesse. Selon encore une variante, le procédé comprend en outre une étape d’enregistrement des cinquièmes données dans un dispositif de stockage de données. Selon une autre variante, les premiers véhicules correspondent à des véhicules à moteur thermique et les deuxièmes véhicules correspondent à des véhicules à moteur électrique. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de modélisation de composant de véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un 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 quatrième 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 7 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un environnement de traitement et de stockage de données obtenues de véhicules, 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 partie des véhicules de la FIG. 1 , selon un premier exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 3 illustre schématiquement un profil de vitesse obtenue d’un premier véhicule de la FIG. 1 , selon un premier exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 4 illustre schématiquement un profil de vitesse obtenu par traitement des données représentatives du profil de vitesse de la FIG. 3 , selon un premier exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 5 illustre schématiquement un profil de vitesse obtenu par traitement des données du profil de vitesse de la FIG. 4 en fonction de données de profil de vitesse obtenues d’au moins un deuxième véhicule de la FIG. 1 , selon un premier exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 6 illustre un dispositif configuré pour le traitement de données obtenues d’au moins une partie des véhicules de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. FIG. 7 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de modélisation d’un composant d’un véhicule de la FIG. 1 en fonction des données du profil de vitesse de la FIG. 5 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de modélisation d’un composant de véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 7. 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, la modélisation d’un composant de véhicule, par exemple pour dimensionner un composant en cours de conception, est par exemple mis en œuvre par un dispositif de traitement de données de type serveur ou ordinateur relié en communication à une ou plusieurs bases de données. A cet effet, un groupe de premiers véhicules est sélectionné dans un ensemble de premiers véhicules en fonction d’un ensemble de premiers critères de sélection. Le groupe de premiers véhicules correspond ainsi à un sous-ensemble de l’ensemble de premiers véhicules répondant à l’ensemble de premiers critères de sélection. Un groupe de deuxièmes véhicules est sélectionné dans un ensemble de deuxièmes véhicules en fonction d’un ensemble de deuxièmes critères de sélection. L’ensemble de deuxièmes critères de sélection comprend un ou plusieurs deuxièmes critères représentatifs d’accélération supérieure à un seuil déterminé (le seuil étant par exemple égal à 2,5 ou 3 m.s -2 ), ce qui permet de sélectionner les deuxièmes véhicules de l’ensemble de deuxièmes véhicules ayant des accélérations supérieures au seuil déterminé. Le groupe de deuxièmes véhicules correspond ainsi à un sous-ensemble de l’ensemble de deuxièmes véhicules répondant à l’ensemble de deuxièmes critères de sélection. Le type des premiers véhicule est différent du type des deuxièmes véhicules, les premiers véhicules correspondant par exemple à des véhicules à moteur thermique et les deuxièmes véhicules correspondant par exemple à des véhicules à moteur(s) électrique(s). Des premières données sont obtenues pour chaque premier véhicule du groupe de premiers véhicules, par exemple d’une première base de données. Ces premières données représentent un premier profil de vitesse en fonction du temps associé à chaque premier véhicule du groupe, le profil de vitesse étant représentatif d’une utilisation de chaque premier véhicule dans un environnement routier, c’est-à-dire d’une utilisation dans des conditions réelles d’utilisation du premier véhicule. Des deuxièmes données sont obtenues pour chaque deuxième véhicule du groupe de deuxièmes véhicules, par exemple d’une deuxième base de données. Ces deuxièmes données représentent un deuxième profil de vitesse en fonction du temps associé à chaque deuxième véhicule du groupe, le profil de vitesse étant représentatif d’un roulage de chaque deuxième véhicule dans un environnement de test (par exemple un circuit), c’est-à-dire d’une utilisation dans des conditions contrôlées à des fins de test ou de vérification de comportement du véhicule. Un ou plusieurs traitements sont appliqués aux premières données en fonction d’un ou plusieurs premiers paramètres (par exemple un seuillage) pour obtenir des troisièmes données représentatives d’un troisième profil de vitesse pour chaque premier véhicule du groupe de premiers véhicules. Le troisième profil de vitesse correspond ainsi au premier profil de vitesse après traitement. De la même manière, un ou plusieurs traitements sont appliqués aux deuxièmes données en fonction d’un ou plusieurs deuxièmes paramètres (par exemple un filtrage ou une sélection d’une partie du deuxième profil de vitesse) pour obtenir des quatrièmes données représentatives d’un quatrième profil de vitesse pour chaque deuxième véhicule du groupe de deuxièmes véhicules ou pour l’ensemble du groupe de deuxièmes véhicules. Des cinquièmes données représentatives d’au moins un cinquième profil de vitesse associé à chaque premier véhicule du groupe de premiers véhicules sont générées en fonction des troisièmes données et des quatrièmes données. Enfin, les cinquièmes données sont utilisées pour la modélisation d’un ou plusieurs composants prévus pour être embarqués dans un troisième véhicule, par exemple lors d’une phase de conception ou de validation du troisième véhicule. Un tel procédé permet d’augmenter le volume de données disponibles pour l’établissement de profil de mission et/ou pour la conception de composant(s) de véhicules à partir de véhicules d’un type différent du véhicule embarquant le ou les composants. La FIG. 1 illustre schématiquement un environnement et un système de traitement et de stockage de données de véhicules, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. La FIG. 1 illustre un premier ensemble 11 de premiers véhicules et un deuxième ensemble 12 de deuxièmes véhicules. Une première base de données 101 est associée au premier ensemble 11 de premiers véhicules et une deuxième base de données 102 est associée au deuxième ensemble 12 de premiers véhicules. Selon une variante de réalisation, la première base de données et la deuxième base de données correspondent à un seul et même dispositif de stockage de données. Les premiers véhicules de l’ensemble 11 correspondent à des véhicules commercialisés et circulant dans différents environnements routiers, selon les usages qu’en font leurs propriétaires. Les premiers véhicules sont d’un ou plusieurs premiers types, par exemple des véhicules à moteur thermique de différentes catégories (par exemple berline, SUV, citadine, etc.) avec différents niveaux d’équipement. Les deuxièmes véhicules de l’ensemble 12 correspondent par exemple à des véhicules de test. Les deuxièmes véhicules sont par exemple d’un deuxième type différent du ou des premiers types des premiers véhicules. Les deuxièmes véhicules correspondent par exemple à des véhicules utilisés à des fins de test, par exemple lors de phases de conception de ces véhicules ou pour vérifier le comportement de véhicules commercialisés dans un environnement de test avec des conditions déterminées. Selon un exemple particulier, les deuxièmes véhicules correspondent à des véhicules à moteur électrique (par exemple des véhicules 100% électrique, c’est-à-dire des véhicules embarquant uniquement un moteur électrique ou des véhicules hybrides embarquant un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques) de différentes catégories (par exemple berline, SUV, citadine, etc.) avec différents niveaux d’équipement. Les bases de données 101, 102 sont configurées pour enregistrer et stocker des données relatives aux premiers véhicules et aux deuxièmes véhicules, respectivement. Les données des premiers véhicules sont par exemple collectées en demandant aux propriétaires des premiers véhicules de répondre à des questionnaires, les réponses aux questionnaires étant entrées dans la première base de données 101. Selon une variante de réalisation, les données sont obtenues (par exemple en plus des réponses aux questionnaires ou à la place des réponses aux questionnaires) des premiers véhicules lorsque ces derniers correspondent à des véhicules connectés. Un véhicule connecté correspond à un véhicule embarquant un système ou une interface de communication sans fil (par exemple une unité de contrôle télématique, ou TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit ») associée à une ou plusieurs antennes). Selon cette variante, chaque premier véhicule connecté remonte des données d’utilisation du premier véhicule, par exemple mesurées par des capteurs embarqués, à la première base de données 101 via une infrastructure de réseau sans fil (non représentée sur la FIG. 1 ) reliant les premiers véhicules connectées à la première base de données 101, par exemple via le « cloud » (ou « nuage » en français). Les données ainsi collectées sont transmises par chaque premier véhicule connecté à réception de requêtes reçues d’un serveur du « cloud » et/ou sont transmises à intervalles réguliers, sur la base d’une liste de paramètres d’utilisation d’une liste déterminée (par exemple stockée dans une mémoire de chaque premier véhicule connectée). 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). Les données des deuxièmes véhicules sont par exemple collectées à partir d’instruments de mesure embarqués dans les deuxièmes véhicules lors de test de roulage effectués avec un ou plusieurs deuxièmes véhicules (par exemple un prototype d’un deuxième véhicule lors d’une phase de conception du deuxième véhicule). Les données de roulage sont par exemple collectées via une liaison sans fil depuis les instruments de mesure, ou en connectant les instruments de mesure à un serveur ou un ordinateur via une liaison filaire une fois les tests terminés, les données étant par exemple stockées dans une mémoire des instruments de mesure. Un processus de communication et/ou de traitement de données de véhicules, 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 100 tel qu’un ordinateur ou un serveur. Le dispositif de traitement de données 100 est relié en communication sans fil ou filaire à un ou plusieurs dispositifs de stockage de données tels que les première 101 et deuxième 102 bases de données. Selon une variante, le dispositif de traitement de données 100 intègre la ou les bases de données stockant les données à traiter sous la forme d’une ou plusieurs mémoires. Dans une opération 211 du processus, un groupe 111 de premiers véhicules est sélectionné dans l’ensemble 11 de premiers véhicules (lequel ensemble 11 comprend plus de premiers véhicules que le groupe 111) en fonction d’un ensemble de premiers critères de sélection 201 déterminés en fonction de besoins exprimés par exemple dans le cadre d’un projet de profil de mission pour la conception ou la modélisation de composants ou organes d’un nouveau véhicule à développer (appelé troisième véhicule). L’ensemble 11 de premiers véhicules regroupe des premiers véhicules identifiés dans la base de données 101, par exemple une base de données identifiant les clients d’un constructeur automobile. 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 par exemple le modèle du véhicule, la motorisation du véhicule, 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, citadine, 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, 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 de véhicule listée précédemment, par exemple le gabarit du véhicule (par exemple une citadine ou un SUV) ou la motorisation du véhicule, selon les besoins d’une étude ou d’une analyse à faire dans le cadre d’un développement d’un nouveau véhicule par exemple. Des premières données 212 représentatives d’un ou plusieurs premiers profils de vitesse en fonction du temps sont obtenues pour chaque premier véhicule du groupe 11, ces premières données étant par exemple obtenues ou reçues par le dispositif 100 de la première base de données suivant une requête émise par le dispositif 100 comprenant les identifiants des premiers véhicules du groupe 11. Chaque premier profil de vitesse est représentatif d’une utilisation de chaque premier véhicule dans un environnement routier, dans des conditions d’utilisation réelle du premier véhicule par un conducteur. La FIG. 3 illustre un exemple particulier d’un premier profil de vitesse 3, lequel est représenté par une courbe 31 montrant les variations de la vitesse ‘V’ (en ordonnée, exprimée en m/s ou en km/h) d’un premier véhicule en fonction du temps ‘t’ (en abscisse, exprimé en secondes par exemple) sur un intervalle de temps déterminé. Un ensemble de premiers profils de vitesse 212 est ainsi obtenu par le dispositif 100, les premières données représentatives des premiers profils de vitesse de l’ensemble étant par exemple stockées temporairement en mémoire du dispositif 100. Dans une opération 221 du processus (laquelle est par exemple mise en œuvre parallèlement à l’opération 211 décrite précédemment), un groupe 112 de deuxièmes véhicules est sélectionné dans l’ensemble 12 de deuxièmes véhicules (lequel ensemble 12 comprend plus de deuxièmes véhicules que le groupe 112) en fonction d’un ensemble de deuxièmes critères de sélection 202 déterminés en fonction de besoins exprimés par exemple dans le cadre d’un projet de profil de mission pour la conception ou la modélisation de composants ou organes d’un nouveau véhicule à développer (appelé troisième véhicule). L’ensemble 12 de deuxièmes véhicules regroupe des deuxièmes véhicules identifiés dans la base de données 102, par exemple une base de données identifiant des véhicules ayant fait l’objet de test de roulage sur un circuit ou une piste par exemple. Les caractéristiques associées à chaque deuxième véhicule de l’ensemble comprennent par exemple le modèle du véhicule, la motorisation du véhicule, la puissance du moteur du véhicule, la masse du véhicule, le rapport poids/puissance, le niveau d’équipement, le type du véhicule (utilitaire, van, automobile, break, berline, SUV, citadine, etc.), le gabarit du véhicule, etc. L’ensemble de deuxièmes 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 aux véhicules électriques d’un type particulier. L’ensemble de deuxièmes critères comprend avantageusement au moins un critère représentant une accélération supérieure à un seuil pour sélectionner des deuxièmes véhicules ayant des profils de vitesse avec des accélérations supérieures à ce seuil. L’ensemble de deuxièmes critères comprend par exemple en outre un ou plusieurs autres critères tels que le gabarit du véhicule (par exemple une citadine ou un SUV) identique au gabarit du véhicule utilisés dans la sélection des premiers véhicules du groupe 111. A l’issue de la sélection des premiers et deuxièmes véhicules, il est obtenu un groupe 111 de premiers véhicules d’un type différent des deuxièmes véhicules du groupe 112, mais avec des caractéristiques telle que le gabarit par exemple qui reste comparables. Par exemple, les premiers véhicules du groupe 111 correspondent à des automobiles dont le gabarit est celui d’une citadine (« petit véhicule ») à motorisation thermique alors que les deuxièmes véhicules du groupe 112 correspondent également à des automobiles dont le gabarit est celui d’une citadine (« petit véhicule ») mais à motorisation électrique. Les véhicules du groupe 111 et du groupe 112 restent ainsi comparables en termes d’usage par exemple tout en ayant un type différent (le type de motorisation selon cet exemple). Des deuxièmes données 222 représentatives d’un ou plusieurs deuxièmes profils de vitesse en fonction du temps sont obtenues pour chaque deuxième véhicule du groupe 12, ces deuxièmes données étant par exemple obtenues ou reçues par le dispositif 100 de la deuxième base de données 102 suivant une requête émise par le dispositif 100 comprenant les identifiants des deuxièmes véhicules du groupe 12. Chaque deuxième profil de vitesse est représentatif d’une utilisation de chaque deuxième véhicule dans un environnement de test déterminé tel qu’une piste ou un circuit, les conditions de roulage étant maitrisées contrairement aux conditions d’utilisation dans un environnement routier public. Un ensemble de deuxièmes profils de vitesse 222 est ainsi par exemple obtenu par le dispositif 100, les deuxièmes données représentatives des deuxièmes profils de vitesse de l’ensemble étant par exemple stockées temporairement en mémoire du dispositif 100. Dans une opération 213 du processus, un ou plusieurs traitements sont appliqués aux premières données 212 obtenues à l’opération 211, ce ou ces traitements étant fonction d’un ou plusieurs premiers paramètres. Selon un exemple particulier, un premier paramètre correspond à un paramètre de vitesse obtenu de la spécification des besoins dont sont notamment issus les deuxièmes critères de sélection. Par exemple, le premier paramètre correspond à une valeur de vitesse maximale déterminée, notée Vmax, et le traitement appliqué aux premières données correspondant à un seuillage ou à un filtrage des vitesses de chaque premier profil de vitesse qui sont supérieures à Vmax pour ne conserver que les vitesses inférieures à cette vitesse maximale Vmax. Le traitement appliqué aux premières données représentatives d’un premier profil de vitesse permet d’obtenir des troisièmes données représentatives d’un troisième profil de vitesse. La FIG. 4 illustre un exemple particulier d’un troisième profil de vitesse 4, lequel est représenté par une courbe 41 montrant les variations de la vitesse ‘V’ (en ordonnée, exprimée en m/s ou en km/h) d’un premier véhicule en fonction du temps ‘t’ (en abscisse, exprimé en secondes par exemple) sur un intervalle de temps déterminé. Ce troisième profil de vitesse 4 correspond au résultat du traitement appliqué au premier profil de vitesse 3 de la FIG. 3 correspondant à un filtrage des vitesses du premier profil de vitesse 3 supérieures à Vmax (par exemple égale à 45, 50 ou 80 km/h). Le troisième profil de vitesse 4 correspond au premier profil de vitesse 3 écrêté ou seuillé en fonction de Vmax. Dans une opération 223 du processus (laquelle est par exemple mise en œuvre parallèlement à l’opération 213 décrite précédemment), un ou plusieurs traitements sont appliqués aux deuxièmes données 222 obtenues à l’opération 221, ce ou ces traitements étant fonction d’un ou plusieurs deuxièmes paramètres. Par exemple, le deuxième paramètre correspond à une valeur de durée temporelle déterminée utilisée pour sélectionner une partie ou plusieurs parties de chaque deuxième profil de vitesse lors du traitement des deuxièmes données. Un traitement réalisé sur les deuxièmes données correspond selon cet exemple à un filtrage d’une partie des deuxièmes données pour ne sélectionner que les deuxièmes données représentatives d’un profil de vitesse sur une période temporelle ou fenêtre temporelle de durée égale à la durée temporelle déterminée. Le filtrage est par exemple mis en œuvre de manière à sélectionner chaque partie de chaque deuxième profil de vitesse débutant à un instant temporel associé à une vitesse nulle du deuxième profil de vitesse (par exemple lorsque le deuxième véhicule démarre) sur une durée égale à la durée temporelle déterminée. Un tel filtrage permet de sélectionner un profil de vitesse au démarrage d’un deuxième véhicule. Cela permet par exemple, lorsque le deuxième véhicule correspond à un véhicule électrique, de collecter des données relatives à l’accélération du deuxième véhicule au démarrage qui est généralement plus importante que l’accélération d’un véhicule à moteur thermique qui part d’une vitesse nulle (démarrage ou redémarrage après un arrêt). La durée temporelle déterminée correspond par exemple à un paramètre réglable du système mettant en œuvre l’invention. La durée temporelle déterminée est par exemple égale à 2 secondes. Selon d’autres exemples, la durée temporelle déterminée est égale à 1, 3, 4, 5 ou 10 secondes. Le traitement des deuxièmes données permet d’obtenir pour chaque deuxième profil de vitesse des quatrièmes données représentatives d’un quatrième profil de vitesse associé au deuxièmes véhicule. Selon une variante de réalisation, un traitement supplémentaire est mis en œuvre correspondant par exemple à une moyenne des quatrièmes données obtenues précédemment pour chaque deuxième profil de vitesse. Selon cette variante, un unique quatrième profil de vitesse est obtenu par moyennage de l’ensemble des quatrièmes profils de vitesse, ce qui permet d’avoir un unique profil d’accélération pour le groupe de deuxièmes véhicules. Dans une opération 214 du processus, des cinquièmes données représentatives d’au moins un cinquième profil de vitesse associé à chaque premier véhicule du groupe 111 de premiers véhicules sont générées en fonction des troisièmes données et des quatrièmes données obtenues aux opérations 213 et 223 respectivement. Les cinquièmes données sont obtenues en remplaçant une partie du troisième profil de vitesse associée à un intervalle temporelle de durée égale à la valeur de durée temporelle déterminée et débutant à un instant temporel associé à une vitesse nulle du troisième profil de vitesse par la partie du deuxième profil de vitesse correspondant au quatrième profil de vitesse. La FIG. 5 illustre un exemple particulier d’un cinquième profil de vitesse 5, lequel est représenté par une courbe 51 montrant les variations de la vitesse ‘V’ (en ordonnée, exprimée en m/s ou en km/h) d’un véhicule en fonction du temps ‘t’ (en abscisse, exprimé en secondes par exemple) sur un intervalle de temps déterminé. Le cinquième profil de vitesse 5 est obtenu à partir du troisième profil de vitesse 3 en remplaçant dans ce troisième profil de vitesse la ou les parties débutant par une vitesse nulle ou proche de 0 par un quatrième profil de vitesse obtenue à l’opération 223. Ces parties 501, 502 sont identifiées sur la FIG. 5 par des traits de plus grande épaisseur que le trait représentant la courbe 51 issue de la courbe 41 représentant le troisième profil de vitesse. Ce traitement permet par exemple d’obtenir pour chaque troisième profil de vitesse 4 (obtenu d’un premier profil de vitesse 3), un ou plusieurs cinquièmes profils de vitesse 5 en remplaçant les phases de démarrage (partant de la vitesse nulle ou proche de 0) par une partie obtenue d’un deuxième véhicule et représentative d’une accélération plus importante que l’accélération associée à la partie remplacée du troisième profil de vitesse 4 (avant remplacement). Lorsqu’un troisième profil de vitesse comprend une phase avec des valeurs de vitesse proches de 0 km (ou restant inférieures à un seuil, par exemple inférieures à 3 ou 5 km/h pendant une durée déterminée (par exemple pendant au moins 1, 2 ou 3 secondes) avant de passer au-dessus du seuil) avant d’augmenter, alors cette partie du troisième profil de vitesse est remplacée par une partie de courbe avec une vitesse à 0 km/h suivi de la quatrième partie représentant l’accélération au démarrage des deuxièmes véhicules, tel qu’illustré sur la partie 502. Cela permet d’obtenir un ou plusieurs profils de vitesse obtenus par exemple de premiers véhicules à moteur thermique (avec une moindre accélération au démarrage) dans des conditions réelles d’utilisation avec des phases de démarrage représentatives d’autres véhicules, par exemple des deuxièmes véhicules à moteur électrique (avec une accélération plus forte au démarrage) obtenues lors de tests de roulage sur circuit par exemple. Il est par exemple possible d’obtenir pour chaque premier profil de vitesse obtenu de chaque premier véhicule un ou plusieurs cinquièmes profils de vitesse : - un unique cinquième profil de vitesse est par exemple obtenu pour chaque premier profil de vitesse en remplaçant dans le troisième profil de vitesse (obtenu par traitement du premier profil de vitesse) le quatrième profil de vitesse correspondant à la moyenne de l’ensemble des quatrièmes profils de vitesse obtenues à l’opération 223 ; ou - une pluralité de cinquièmes profils de vitesse sont par exemple obtenus pour chaque premier profil de vitesse en utilisant plusieurs quatrièmes profils de vitesse pour générer autant de cinquièmes profils de vitesse en remplaçant dans le troisième profil de vitesse (obtenu par traitement du premier profil de vitesse) la phase de démarrage par une phase de démarrage de chaque quatrième profil de vitesse. La base de données 101 comprenant plus de données que la base de données 102, un tel processus permet de générer un plus grand nombre de profils de vitesse que ce qu’il est possible d’obtenir lors de tests de roulage sur circuit par exemple. En outre, les données de la base de données 101 étant représentatives de conditions réelles d’utilisation, l’utilisation des données de la base de données 101 combinées avec celles de la base de données 102 permet d’obtenir des profils de vitesse représentatifs des deuxièmes véhicules même si les premiers véhicules sont de type différent. Les cinquièmes données ainsi obtenues sont par exemple enregistrées ou stockées dans un dispositif de stockage de données, par exemple une base de données ou une mémoire du dispositif de traitement de données 100. Dans une opération 215 du processus, les cinquièmes données sont utilisées pour la modélisation ou la conception d’un ou plusieurs composants d’un troisième véhicule. Le troisième véhicule correspond par exemple à un véhicule en cours de développement d’un type similaire à celui des deuxièmes véhicules (par exemple à motorisation électrique) avec des caractéristiques intrinsèques utilisées pour sélectionner le groupe 111 de premiers véhicules et le groupe 112 de deuxièmes véhicules. Dit autrement, au moins une partie des caractéristiques intrinsèques (par exemple le gabarit) du troisième véhicule sont utilisées pour définir une partie des premiers critères de sélection et des deuxièmes critères de sélection. Les cinquièmes données sont par exemple utilisées dans modèles simulant l’utilisation du ou des composants pour tester par simulation un cycle de vie de chaque composant et vérifier que le composant se comporte ou vieillit conformément au cahier des charges associé à chaque composant. Selon un autre exemple de réalisation, les cinquièmes données 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. 6 illustre schématiquement un dispositif 6 configuré pour le traitement de données et/ou pour la modélisation ou la conception de composant(s) de véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 6 correspond par exemple à un dispositif de calcul ou un dispositif de traitement de données tel que le dispositif 100, par exemple un ordinateur ou un serveur. Le dispositif 6 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figures 1 à 5 et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la FIG. 7 . Des exemples d’un tel dispositif 6 comprennent, sans y être limités, un ordinateur, un ordinateur portable, un serveur, un téléphone intelligent, une tablette. Les éléments du dispositif 6, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 6 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 6 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 60 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 6. Le processeur 60 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 6 comprend en outre au moins une mémoire 61 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 61. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 6 comprend un bloc 62 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes tels que des véhicules connectés et/ou des dispositifs de mesure. Les éléments d’interface du bloc 62 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 6 comprend une interface de communication 63 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres serveurs, des bases de données) via un canal de communication 630. L’interface de communication 63 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 630. L’interface de communication 63 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 6 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 640, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 650 et/ou d’autres périphériques 660 (système de projection) via respectivement des interfaces de sortie 64, 65 et 66. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 6. La FIG. 7 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de modélisation de composant de véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif de calcul ou un dispositif de traitement de données tel que le dispositif 100, par exemple un ordinateur ou un serveur, ou par le dispositif 6 de la FIG. 6 . Dans une première étape 71, un groupe de premiers véhicules est sélectionné dans un ensemble de premiers véhicules en fonction d’un ensemble de premiers critères de sélection. Dans une deuxième étape 72, un groupe de deuxièmes véhicules est sélectionné dans un ensemble de deuxièmes véhicules d’un type différent d’un type des premiers véhicules en fonction d’un ensemble de deuxièmes critères de sélection comprenant au moins un deuxième critère représentatif d’accélération supérieure à un seuil déterminé. Dans une troisième étape 73, des premières données représentatives d’un premier profil de vitesse en fonction du temps sont obtenues pour chaque premier véhicule du groupe de premiers véhicules, le premier profil de vitesse étant représentatif d’une utilisation de chaque premier véhicule dans un environnement routier. Dans une quatrième étape 74, des deuxièmes données représentatives d’un deuxième profil de vitesse en fonction du temps sont obtenues pour chaque deuxième véhicule du groupe de deuxièmes véhicules, le deuxième profil de vitesse étant représentatif d’un roulage de chaque deuxième véhicule dans un environnement de test déterminé. Dans une cinquième étape 75, les premières données sont traitées en fonction d’au moins un premier paramètre pour obtenir des troisièmes données représentatives d’un troisième profil de vitesse pour chaque premier véhicule du groupe de premiers véhicules et les deuxièmes données sont traitées en fonction d’au moins un deuxième paramètre pour obtenir des quatrièmes données représentatives d’au moins un quatrième profil de vitesse associé au groupe de deuxièmes véhicules. Dans une sixième étape 76, des cinquièmes données représentatives d’au moins un cinquième profil de vitesse associé à chaque premier véhicule du groupe de premiers véhicules sont générées en fonction des troisièmes données et des quatrièmes données. Dans une septième étape 77, au moins un composant d’un troisième véhicule est modélisé en fonction des cinquièmes données. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec l’une des figures 1 à 5 s’appliquent aux étapes du procédé de la FIG. 7 . 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 des cinquièmes données 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 6 de la FIG. 6 relié en communication sans fil à un groupe 111 de véhicules connectés. Procédé de modélisation de composant de véhicule, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - sélection (71), dans un ensemble (11) de premiers véhicules, d’un groupe (111) de premiers véhicules en fonction d’un ensemble de premiers critères de sélection ; - sélection (72), dans un ensemble (12) de deuxièmes véhicules d’un type différent d’un type des premiers véhicules, d’un groupe (112) de deuxièmes véhicules en fonction d’un ensemble de deuxièmes critères de sélection comprenant au moins un deuxième critère représentatif d’accélération supérieure à un seuil déterminé ; - obtention (73), pour chaque premier véhicule dudit groupe (111) de premiers véhicules, de premières données représentatives d’un premier profil de vitesse (3) en fonction du temps, ledit premier profil de vitesse (3) étant représentatif d’une utilisation dudit chaque premier véhicule dans un environnement routier ; - obtention (74), pour chaque deuxième véhicule dudit groupe (112) de deuxièmes véhicules, de deuxièmes données représentatives d’un deuxième profil de vitesse en fonction du temps, ledit deuxième profil de vitesse étant représentatif d’un roulage dudit chaque deuxième véhicule dans un environnement de test déterminé ; - traitement (75) desdites premières données en fonction d’au moins un premier paramètre pour obtenir des troisièmes données représentatives d’un troisième profil de vitesse (4) pour chaque premier véhicule dudit groupe (111) de premiers véhicules et traitement (75) desdites deuxièmes données en fonction d’au moins un deuxième paramètre pour obtenir des quatrièmes données représentatives d’au moins un quatrième profil de vitesse associé audit groupe (112) de deuxièmes véhicules ; - génération (76) de cinquièmes données représentatives d’au moins un cinquième profil de vitesse (5) associé à chaque premier véhicule dudit groupe (111) de premiers véhicules en fonction des troisièmes données et des quatrièmes données ; - modélisation (77) d’au moins un composant d’un troisième véhicule en fonction desdites cinquièmes données. Procédé selon la revendication 1, pour lequel ledit au moins un premier paramètre correspond à un paramètre de vitesse fonction dudit ensemble de deuxièmes critères de sélection. Procédé selon la revendication 2, pour lequel ledit au moins un premier paramètre correspond à une valeur de vitesse maximale déterminée, les troisièmes données étant obtenues par sélection des premières données représentatives d’une vitesse inférieure à ladite valeur maximale déterminée. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel ledit au moins un deuxième paramètre correspond à une valeur de durée temporelle déterminée, les quatrièmes données étant obtenues par sélection des deuxièmes données représentatives d’une partie dudit deuxième profil de vitesse associée à un intervalle temporelle de durée égale à ladite valeur de durée temporelle déterminée et débutant à un instant temporel associé à une vitesse nulle dudit deuxième profil de vitesse. Procédé selon la revendication 4, pour lequel lesdites cinquièmes données sont obtenues en remplaçant une partie dudit troisième profil de vitesse (4) associée à un intervalle temporelle de durée égale à ladite valeur de durée temporelle déterminée et débutant à un instant temporel associé à une vitesse nulle dudit troisième profil de vitesse (4) par ledit quatrième profil de vitesse. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, comprenant en outre une étape d’enregistrement desdites cinquièmes données dans un dispositif de stockage de données. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, pour lequel lesdits premiers véhicules correspondent à des véhicules à moteur thermique et lesdits deuxièmes véhicules correspondent à des véhicules à moteur électrique. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 7. Dispositif (6) de modélisation de composant de véhicule, ledit dispositif (6) comprenant une mémoire (61) associée à au moins un processeur (60) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7.