Brevet FR3155079A1 — publié le 20250509

Procédé de développement des pièces d’un véhicule, ledit procédé comportant les étapes suivantes : définir (EA) au moins une caractéristique technique d’un cycle de paramètre d’état, générer (EB), à l’aide d’un générateur entrainé, et à partir de ladite au moins une caractéristique technique, au moins un cycle de paramètre d’état synthétique représentatif d’un cycle de paramètre d’état réel, ledit au moins un cycle de paramètre d’état représentant l’évolution dans le temps d’un paramètre d’état d’un véhicule, et développer (EC) les pièces du véhicule à partir dudit au moins un cycle de paramètre d’état synthétique. Figure de l’abrégé : Figure 2. Procédé de développement des pièces d’un véhicule Le présent document concerne un procédé de développement des pièces d’un véhicule à partir d’un cycle de paramètre d’état synthétique généré. État de la technique Dans un véhicule automobile, il est connu de vérifier une loi de contrôle de commande concernant par exemple la charge, la décharge, la gestion de la température d’une batterie. Il est également connu d’optimiser le vieillissement du véhicule (qu’on cherche donc à minimiser). Il est la consommation en énergie sur un trajet donné ou prévu. Une telle optimisation peut être réalisée sur le carburant, sur l’énergie électrique, sur la consommation en hydrogène (dans le cas d’un véhicule muni d’une pile à combustible) ou sur deux ou trois de ces critères à la fois. Il peut en outre s’avérer utile de devoir dimensionner certains éléments du véhicule afin d’effectuer ces optimisations ou vérifications, de tels éléments pouvant par exemple consister en un réservoir de carburant ou d’hydrogène, une batterie électrique et/ou des super-capacités apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique alimenté par le réservoir de carburant ou une pile à combustible alimentée par le réservoir d’hydrogène, ou encore une machine électrique alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités. Dans le cas des véhicules équipés de pile à combustible, les paramètres relatifs aux éléments du véhicule sont par exemple le nombre de cellules de la batterie électrique, la taille de la batterie électrique, le nombre de couches d’empilements de la pile à combustible, le nombre de cellules pour chaque couche d’empilement de la pile à combustible, la zone morte seuil de la pile à combustible, etc. La commande optimale associée consiste alors par exemple à déterminer, sur un trajet donné ou prévu, la répartition de puissance électrique entre la pile à combustible et la batterie électrique à tout instant. Par ailleurs, il peut s’avérer utile de concevoir d’une certaine façon certains éléments du véhicule afin d’effectuer ces optimisations ou vérifications pour que les éléments soient calibrés ou valides suivant certains systèmes avec des scénarios simulés. Il est, par exemple, connu de l’état de la technique de dimensionner un moteur en considérant un unique cycle de paramètre d’état homologué selon la norme WLTC (« Worldwide Harmonized Light Vehicles Test Cycle » en anglais). Un cycle de paramètre d’état est une séquence prédéfinie qui représente l'évolution dans le temps d’un paramètre d’état d'un véhicule automobile. Un cycle de paramètre d’état peut par exemple être un cycle de conduite qui simule les conditions réelles de conduite, celui-ci est généralement utilisé pour évaluer les performances, la consommation de carburant et les émissions des véhicules. Il est à noter que différents cycles de conduite peuvent être définis pour différentes conditions de conduite, par exemple, urbaine, extra-urbaine, autoroute, etc. Un cycle de paramètre d’état est par exemple réalisé sur un banc d'essai en laboratoire pour assurer des conditions reproductibles. Ce cycle peut comporter plusieurs phases, qui peuvent être répétées plusieurs fois lors des tests. Les procédures d’essais des véhicules sont typiquement effectuées avec la norme WLTC. Il s'agit d'une norme internationale d'essai des émissions et de la consommation de carburant pour les véhicules légers tels que les voitures, les camionnettes et les véhicules utilitaires légers. Le WLTC vise à fournir des données d'essai précises et représentatives de la conduite réelle afin d’évaluer les performances environnementales et énergétiques des véhicules. En effet, le WLTC se veut être le meilleur compromis par rapport au besoin d’être représentatif de l’usage réel du véhicule sur toute sa durée de vie et des puissances de calcul nécessaires. Toutefois, les données d’essai du WLTC ne sont pas représentatives de certains cas de figure de cycles de paramètre d’état : elles sont représentées par des cycles de paramètre d’état fixés. Il existe donc un besoin d’améliorer la représentativité de l’usage réel du véhicule durant son cycle de vie. Le présent document propose d’exploiter les puissances de calcul des modèles génératifs d’intelligence artificielle pour améliorer la représentativité des cycles de paramètre d’état, et donc pour améliorer une optimisation du véhicule de manière générale ou bien pour tester des lois de contrôle. À cet effet, le présent document concerne un procédé de développement des pièces d’un véhicule, ledit procédé comportant les étapes suivantes : définir au moins une caractéristique technique d’un cycle de paramètre d’état, générer, à l’aide d’un générateur entrainé, et à partir de ladite au moins une caractéristique technique, au moins un cycle de paramètre d’état synthétique représentatif d’un cycle de paramètre d’état réel, ledit au moins un cycle de paramètre d’état synthétique représentant l’évolution dans le temps d’un paramètre d’état d’un véhicule, et développer les pièces du véhicule à partir dudit au moins un cycle de paramètre d’état synthétique. La caractéristique technique d'un cycle de paramètre d’état peut être une caractéristique représentative de l'un ou plusieurs des éléments suivants : le type de route : la nature de la surface de la route (asphalte, gravier, pavé) et son état (endommagée, lisse) peuvent influer sur les performances du véhicule, la topographie : la présence de pentes ascendantes, descendantes ou de terrains plats peut affecter la consommation de carburant et les émissions, la densité de trafic : un trafic dense ou fluide peut influencer les phases d'accélération, de décélération et d'arrêt du véhicule, la charge du véhicule : la présence de passagers, de bagages ou d'une remorque peut affecter les performances du véhicule, la condition du véhicule : l'état de maintenance du véhicule (neuf, vieilli, entretenu régulièrement) et le type de carburant utilisé peuvent influencer les résultats, les systèmes auxiliaires actifs : l'utilisation de la climatisation, du chauffage, des phares ou d'autres systèmes peut avoir un impact sur la consommation d'énergie, les manœuvres spécifiques : les actions telles que les dépassements, les changements de voie ou le stationnement peuvent être incluses pour rendre le cycle plus réaliste, l’altitude : conduire à différentes altitudes peut affecter la densité de l'air et, par conséquent, la combustion dans le moteur, la vitesse maximale et moyenne : la vitesse à laquelle le véhicule est conduit pendant la majeure partie du cycle et la vitesse maximale atteinte peuvent être des facteurs déterminants, la durée totale du cycle : la durée du cycle peut varier, certains cycles étant plus longs pour simuler des trajets plus longs, les conditions météorologiques : la pluie, la neige, le vent et d'autres conditions météorologiques peuvent être simulées, le type de conduite : agressive avec de fréquentes accélérations et décélérations, ou douce avec une conduite plus fluide. La caractéristique technique d'un cycle de paramètre d’état peut également refléter la répartition des zones de conduite dans un cycle de paramètre d’état. Une telle répartition peut être définie en termes de pourcentage du temps total du cycle ou de la distance totale parcourue. Les zones de conduite décrivent différents environnements et scénarios de conduite auxquels un véhicule peut être confronté. Les zones de conduite peuvent être l'une ou plusieurs des zones suivantes : une zone urbaine : elle simule la conduite en milieu urbain, et est caractérisée par des arrêts fréquents dus aux feux de signalisation, aux intersections, aux passages piétons et à la densité du trafic. Une telle zone peut être caractérisée par une vitesse limitée (par exemple, jusqu'à 50 km/h), des accélérations et décélérations fréquentes, et courte distance entre les arrêts, une zone extra-urbaine : cette zone simule la conduite hors des zones urbaines denses, mais pas sur les autoroutes. Cela peut inclure des routes nationales ou départementales. Une telle zone peut être caractérisée par une vitesse modérée à élevée (par exemple, 50 à 90 km/h), moins d'arrêts que dans les zones urbaines, et avec une possibilité de virages et de croisements, une zone d'autoroute : cette zone simule la conduite sur des autoroutes ou des voies rapides, conçues pour de longues distances à des vitesses élevées. Une telle zone peut être caractérisée par une vitesse élevée (par exemple, 90 à130 km/h ou plus), des accès et sortie via des échangeurs, peu d'arrêts ou d'obstructions, des voies multiples, une zone de montagne : cette zone simule la conduite en zones montagneuses ou vallonnées. Une telle zone peut être caractérisée par la présence de pentes ascendantes et descendantes, des virages serrés, des conditions potentiellement changeantes dues à l'altitude (comme la densité de l'air), une vitesse variable en fonction de la pente et des conditions de la route, une zone rurale : cette zone simule la conduite dans des zones moins peuplées, par exemple des routes présentant une seule voie. Une telle zone peut être caractérisée par une vitesse modérée, moins de trafic, la possibilité de terrains variés (comme des chemins de terre), une zone de construction : cette zone simule la présence de travaux routiers où la circulation peut être restreinte. Une telle zone peut être caractérisée par une vitesse réduite, des changements de voie, la présence d'équipements et de personnel de construction, des signalisations temporaires. Chacune de ces zones présente des défis et des caractéristiques uniques pour la conduite. Les cycles de paramètre d’état peuvent tenir compte de ces différentes zones pour évaluer les performances d'un véhicule dans des conditions variées. Le paramètre d'état peut être l'un des paramètres suivants : la vitesse de déplacement du véhicule, l’accélération du véhicule, la position du pédalier, c’est-à-dire la position des pédales d'accélération, de frein et d'embrayage du véhicule, le régime moteur : le nombre de tours par minute (tr/min) du moteur. la consommation de carburant sur une période donnée. la température du moteur du véhicule représentée par la température du liquide de refroidissement du moteur, la pression d'huile dans le moteur du véhicule, la charge du moteur : le pourcentage de la capacité totale du moteur utilisé à un moment donné, les émissions de gaz et de particules émises par le véhicule, la position du volant, soit l’angle et/ou la direction du volant. la pression des freins, l’état de la batterie du véhicule soit la mesure de la charge restante de la batterie, la température de l'air d'admission entrant dans le moteur, l’état des systèmes auxiliaires tels que la climatisation, la direction assistée, et d’autres systèmes qui peuvent affecter la performance du véhicule, et la position de la boîte de vitesses à un moment donné. Le paramètre d’état peut également être l’un des paramètres d’état d’un véhicule hybride, électrique ou à hydrogène suivants : la puissance demandée ou reçue par la batterie, la puissance demandée à la machine électrique, et la puissance demandée ou reçue par la pile à combustible (dans le cas des véhicules à hydrogène). Le développement des pièces du véhicule de l’étape (c) du procédé peut comprendre un dimensionnement des pièces du véhicule. Par dimensionner, on entend déterminer les dimensions appropriées d'une structure, d'un composant ou d'un matériau pour qu'ils soient adaptés/optimisés à leur utilisation prévue ou bien choisir des composants électriques afin qu'ils aient les valeurs appropriées pour le fonctionnement d'un circuit électrique. Le développement des pièces du véhicule de l’étape (c) du procédé peut comprendre une conception/un design des pièces du véhicule. Le développement des pièces du véhicule de l’étape (c) du procédé peut comprendre une vérification des lois de contrôle de commande des pièces du véhicule. Les moyens de propulsion d'un véhicule font référence aux différents systèmes et technologies utilisés pour générer la force nécessaire pour déplacer le véhicule. Les moyens de propulsion peuvent comporter un moteur à combustion interne, un moteur électrique, une pile à combustible. Le dimensionnement peut également concerner les moyens d'alimentation tels que la batterie dans le cadre d'un moteur électrique, ou des fonctions annexes. Un cycle de paramètre d’état synthétique est caractérisé comme une série temporelle. Dans une série temporelle, des mesures ou des observations sont collectées ou enregistrées à un intervalle de temps régulier ou irrégulier, ce qui permet d'analyser l'évolution d'un paramètre donné au fil du temps. Dans le contexte d'un cycle de paramètre d’état synthétique, des paramètres d’état peuvent être enregistrés à intervalles réguliers, créant ainsi une série temporelle qui reflète la dynamique du véhicule sur une période donnée. Ce procédé permet d'économiser du temps et des ressources grâce à la puissance de calcul du générateur entrainé. En outre, il permet aussi d'améliorer la précision globale du dimensionnement des moyens de propulsion vis-à-vis de la consommation du véhicule grâce à un cycle de paramètre d’état synthétique. En particulier, le fait d’effectuer l’étape (b) à partir de ladite au moins une caractéristique technique permet de spécifier le cycle de paramètre d’état synthétique que l’on souhaite générer, la caractéristique technique pouvant être différente des cycles de paramètre d’état habituellement homologués. De cette manière, le cycle de paramètre d’état synthétique améliore la représentativité pour le dimensionnement des moyens de propulsion du véhicule. Bien entendu, ce même procédé peut être utilisé dans d’autres domaines techniques. L’étape (b) peut comprendre les sous-étapes consistant à : (b1) générer, à l’aide d’un générateur entrainé, et à partir de ladite au moins une caractéristique technique, une pluralité de cycles de paramètre d’état intermédiaires, (b2) concaténer la pluralité de cycles de paramètre d’état intermédiaires avec une interpolation dite interpolation spline, et (b3) obtenir ledit au moins un cycle de paramètre d’état synthétique qui est le résultat de la concaténation. L’interpolation spline est une interpolation dans laquelle des courbes lisses (splines) sont ajustées aux points de données connus, permettant une estimation plus flexible des valeurs manquantes. Les cycles de paramètre d’état intermédiaires de la pluralité de cycles de paramètre d’état intermédiaires peuvent être d’une durée de 15 min. Les cycles de paramètre d’état intermédiaires de la pluralité de cycles de paramètre d’état intermédiaires peuvent être d’une durée comprise entre 15 et 120 min. Ces sous-étapes permettent de passer outre la limitation du générateur entrainé : celui-ci peut ne pas être adapté à générer des cycles de paramètre d’état longs, d’où le besoin de générer une pluralité de cycles de paramètre d’état intermédiaires. Par cycles de paramètre d’état longs, on entend des cycles de paramètre d’état d’une durée de 14 heures soit 1440 min. Ces sous-étapes permettent en outre de scinder en une pluralité de cycles de paramètre d’état intermédiaires un cycle de paramètre d’état présentant des caractéristiques techniques qui varie au cours du temps. Par exemple si un cycle de paramètre d’état présente une première moitié de cycle en zone de montagne et une seconde moitié de cycle en zone d’autoroute, il est possible de générer un premier et un second cycle intermédiaires correspondant à la première et la seconde moitié de cycle respectivement. Par ailleurs, l’utilisation d’une pluralité de cycles de paramètre d’état intermédiaires de durée courte permet de gagner en flexibilité, étant donné que le cycle de paramètre d’état synthétique est le résultat de la concaténation. L’étape (c) peut consister à développer des pièces du véhicule à partir dudit au moins un cycle de paramètre d’état synthétique et/ou d’au moins un cycle de paramètre d’état réel. Le générateur entrainé peut comporter une partie formant générateur d’un réseau antagoniste génératif entrainé conditionnel. Un réseau antagoniste génératif, ou GAN ("Generative Adversarial Network" en anglais), est une classe de modèles d'apprentissage automatique conçus pour générer des données fictives qui ressemblent à des données réelles. Un GAN est composé de deux parties distinctes : une partie formant générateur (aussi appelé partie générateur) et une partie formant discriminateur (aussi appelé partie discriminateur), qui sont formés simultanément et en compétition. La partie générateur tente de produire des données fictives à partir d'un bruit aléatoire. La partie discriminateur tente de distinguer les données réelles des données fictives générées par la partie générateur. Lors de l'entrainement d'un GAN, la partie générateur crée une donnée fictive à partir d'un bruit aléatoire. Ensuite, la partie discriminateur évalue cette donnée générée et donne un score sur sa ressemblance avec des données réelles. Les deux parties sont ensuite mises à jour en fonction de leurs performances : la partie générateur essaie de tromper la partie discriminateur en produisant des données de meilleure qualité, tandis que la partie discriminateur essaie de s'améliorer pour mieux distinguer les données réelles des données fictives. Ce processus est répété de nombreuses fois jusqu'à ce que le générateur produise des données de qualité suffisamment bonne pour que le discriminateur ait du mal à les distinguer des données réelles. Une fois le GAN correctement entrainé, la partie générateur peut être utilisée seule pour générer de nouvelles données fictives. Par exemple, si le GAN a été formé sur des cycles de paramètre d’état réels, la partie générateur peut produire de nouveaux cycles de paramètre d’état (synthétiques) qui, bien que générés artificiellement, ressembleront à des cycles réels. Un Réseau Antagoniste Génératif Conditionnel ou cGAN (« conditional Generative Adversarial Network » en anglais), est une extension du modèle GAN standard. La particularité du cGAN est qu'il génère des données en fonction d'une certaine condition (une information conditionnelle). Contrairement au GAN standard où le générateur reçoit seulement un bruit aléatoire comme entrée, dans un cGAN, le générateur reçoit à la fois le bruit aléatoire et une information conditionnelle (par exemple une donnée sous la forme d'un tenseur ou d'une valeur, représentant ladite au moins une caractéristique technique). La partie générateur utilise cette information conditionnelle pour produire des données fictives qui correspondent à l’information conditionnelle. La partie discriminateur, tout comme dans le GAN standard, essaie de distinguer entre les données réelles et les données fictives générées. Cependant, dans le cGAN, la partie discriminateur reçoit également l'information conditionnelle pour effectuer sa décision. Une fois le cGAN correctement entrainé, la partie générateur peut générer de nouvelles données fictives tout en continuant à prendre en compte l’information conditionnelle. Cela offre un contrôle plus précis sur le type de données générées, on améliore ainsi la diversité et le contrôle de la génération. Dans le présent document, l’information conditionnelle correspond à ladite au moins une caractéristique technique définie à l’étape (a). Il peut être prévu de distinguer deux cas de figure : Dans un cas appelé cas discret, l’information conditionnelle est un ou plusieurs vecteurs de contrôle, chaque élément du vecteur correspondant à une classe. Par exemple, un des vecteurs de contrôle peut être un vecteur appelé vecteur vitesse de taille égale à un nombre d’intervalles de vitesse du véhicule. Pour 5 intervalles de vitesse (et donc un vecteur de taille 5) : l’élément d’indice 0 du vecteur vitesse correspond à la classe 0 et à une vitesse V en km/h telle que 0 l’élément d’indice 1 du vecteur vitesse correspond à la classe 1 et à une vitesse V en km/h comprise dans l’intervalle 20 l’élément d’indice 2 du vecteur vitesse correspond à la classe 2 et à une vitesse V en km/h comprise dans l’intervalle 40 l’élément d’indice 3 du vecteur vitesse correspond à la classe 3 et à une vitesse V en km/h comprise dans l’intervalle 60 l’élément d’indice 4 du vecteur vitesse correspond à la classe 4 et à une vitesse V en km/h comprise dans l’intervalle 80 Encore par exemple, un des vecteurs de contrôle peut être un vecteur appelé vecteur accélération qui est de taille 2 : l’indice 0 du vecteur accélération correspond à une phase d’accélération du véhicule et l’indice 1 du vecteur accélération correspond à une phase de décélération du véhicule. Bien entendu, il peut être prévu de donner en entrée du cGAN un ou plusieurs vecteurs de contrôle avec un nombre de classes souhaité pour contrôler la sortie. Dans un cas appelé cas continu, l’information conditionnelle est un scalaire. Par exemple, pour un scalaire S compris entre 0 et 1, S peut correspondre à une valeur normalisée de la vitesse du véhicule. Bien entendu, il peut être prévu de donner en entrée du cGAN une pluralité de scalaires comme information conditionnelle pour contrôler plusieurs caractéristiques. Ding et al. (2021) « CcGAN: Continuous Conditional Generative Adversarial Networks for Image Generation” décrit des exemples de cGANs. Le générateur entrainé peut comporter une partie formant décodeur d’un auto-encodeur variationnel conditionnel. Un auto-encodeur (ou auto-encodeur ou AE) est un type de réseau de neurones artificiels utilisé dans le domaine de l'apprentissage automatique et de la reconnaissance de formes. Le principe de base d'un auto-encodeur est de comprimer les données d'entrée dans une représentation interne (ou code) de dimension réduite, puis de décompresser cette représentation pour reconstruire les données d'origine. L'objectif est de minimiser l'erreur de reconstruction entre les données d'entrée et les données de sortie. Cela contraint le réseau à apprendre une représentation compacte et significative des données. Un auto-encodeur est composé de deux parties principales : l’encodeur (appelé aussi partie formant encodeur) : cette partie prend les données d'entrée et les transforme en une représentation interne de dimension réduite. L'encodeur consiste généralement en des couches de neurones qui réduisent progressivement la dimension des données. le décodeur (appelé aussi partie formant décodeur): le décodeur prend la représentation interne (le code) et la décompresse pour reconstruire les données d'origine. Il comporte des couches de neurones qui augmentent progressivement la dimension des données jusqu'à ce qu'elles correspondent aux données d'entrée. L'auto-encodeur est entrainé en utilisant des paires de données d'entrée et de sortie, de sorte que le réseau apprend à reconstruire correctement les données. Une fois entrainé, l’encodeur peut être utilisé pour diverses tâches, telles que la réduction de dimension, la détection d'anomalies, la génération de données similaires, et la préformation de réseaux de neurones pour d'autres tâches d'apprentissage profond. Le document « Autoencoders » (Bank et al.) décrit des exemples d’AE. Un auto-encodeur variationnel (VAE, pour "Variational Autoencoder" en anglais) est une variante probabiliste de l'auto-encodeur standard. Tout comme l’AE, le VAE comporte en particulier une partie encodeur et une partie décodeur. La partie encodeur prend une donnée en entrée et la transforme en une représentation latente, généralement de dimension réduite, dans l'espace latent. Contrairement à un auto-encodeur standard, la partie encodeur d'un VAE produit deux vecteurs pour chaque donnée : un vecteur de moyennes et un vecteur d'écarts-types. Ces vecteurs définissent une distribution probabiliste dans l'espace latent. Au lieu d'obtenir une représentation latente fixe pour chaque donnée, une entrée est associée à une distribution de probabilité dans cet espace. Un échantillon est alors pris de cette distribution pour la phase de décodage. La partie décodeur prend un échantillon de l'espace latent et le reconstruit pour produire une donnée qui devrait ressembler à l'entrée d'origine. Lors de l'entrainement, le VAE apprend à encoder les données d'entrée en distributions probabilistes dans l'espace latent et à décoder ces distributions pour reconstruire les données originales. L'objectif est de minimiser la différence entre les données originales et les reconstructions, tout en assurant que les distributions dans l'espace latent suivent une distribution normale standard. Cela est réalisé grâce à une fonction de coût composée d'un terme de reconstruction et d'un terme de régularisation. Une fois entrainé, la partie formant décodeur du VAE est utilisée pour générer des données en échantillonnant l'espace latent et en passant ces échantillons à travers la partie décodeur, résultant en de nouvelles données fictives dans l'espace des données d'origine. Un VAE conditionnel (« Conditional Variational Autoencode » en anglais ou cVAE) est une extension du modèle VAE standard qui permet de générer des données basées sur certaines conditions spécifiques. Tout comme le VAE, le cVAE apprend à encoder et à décoder des données, mais il le fait en tenant compte d'une information conditionnelle. Lors de l'entrainement, l'information conditionnelle est fournie à la fois à l'encodeur et au décodeur. Cette information guide le processus de génération. Une fois le cVAE entrainé, il peut être utilisé pour générer des données qui correspondent à une condition spécifique. Cela permet de générer des données fictives qui non seulement ressemblent aux données d'entrainement réelles, mais qui correspondent aussi à des conditions ou critères spécifiques, offrant ainsi un contrôle plus précis sur le type de données générées. Le document “Learning Structured Output Representation using Deep Conditional Generative Models” (Sohn et al.) décrit des VAE conditionnels. Le générateur entrainé peut comporter un modèle conditionnel probabiliste de diffusion de débruitage. Un modèle probabiliste de diffusion de débruitage (en anglais "Denoising Diffusion Probabilistic Model" ou DDPM) est une approche pour la génération de données qui utilise un processus de diffusion pour convertir progressivement une image bruitée aléatoire en une image cible. Le concept central derrière le DDPM est d'inverser le processus par lequel des données sont corrompues par du bruit. En partant de données bruitées, le modèle tente d'éliminer ce bruit progressivement à travers une série d'étapes, s'appuyant sur des techniques probabilistes pour guider cette transformation. Chaque étape du processus est conçue pour réduire le bruit de manière incrémentielle, afin de se rapprocher toujours plus des données cibles. Un modèle conditionnel probabiliste de diffusion de débruitage (ou cDDPM) est une extension du DDPM qui intègre une information conditionnelle pour guider le processus de génération. Dans le contexte de la diffusion de débruitage, l'approche conditionnelle fonctionne en introduisant une condition pendant le processus de transformation. Cette condition sert à orienter le processus de diffusion vers un résultat spécifique. Zhang et al. (2023) « ShiftDDPMs: Exploring Conditional Diffusion Models by Shifting Diffusion Trajectories » décrit des exemples de cDDPMs. Le générateur entrainé peut être entrainé lors d’une phase d’entrainement comportant les étapes suivantes : (i) obtenir une pluralité de cycles de paramètre d’état réels représentant l’évolution dans le temps d’un paramètre d’état du véhicule, ledit paramètre d’état étant mesuré par l’intermédiaire d’au moins un capteur équipant le véhicule, (iii) entrainer ledit générateur à partir de la pluralité de cycles de paramètre d’état réels. Le nombre de cycles de paramètre d’état réels peut être compris entre 3000 et 7000. Le nombre de cycles de paramètre d’état réels peut être égal à 5000. La phase d’entrainement peut comprendre en outre une étape (ii) effectuée entre les étapes (i) et (iii), ladite étape (ii) consistant à prétraiter la pluralité de cycles de paramètre d’état réels. Après prétraitement, les cycles de paramètre d’état réels de la pluralité de cycles de paramètre d’état réels peuvent être d’une durée comprise entre 3000 et 4200 s. Après prétraitement, les cycles de paramètre d’état réels de la pluralité de cycles de paramètre d’état réels peuvent être d’une durée égale à 3600 s. L’étape (ii) de prétraitement peut consister à, pour au moins une partie de la pluralité de cycles de paramètre d’état réels, identifier au moins un intervalle temporel d’interruption de données dans un cycle, appelé cycle incomplet, et reconstruire l’intervalle temporel donné. L'intervalle temporel d'interruption de données peut être une période pendant laquelle les données ne sont pas disponibles ou sont perdues. Ceci peut survenir pour diverses raisons telles que des problèmes de connexion, des erreurs système, ou des déficiences dans la collecte de données. Il peut être prévu de reconstruire l’intervalle temporel donné si la durée dudit intervalle temporel est comprise entre une première valeur seuil et une seconde valeur seuil. Si la durée dudit intervalle temporel est inférieure à la première valeur seuil, reconstruire l’intervalle temporel par interpolation. La première valeur seuil peut être comprise entre 5 et 15 s. La première valeur seuil peut être égale à 10 s. La reconstruction d'une donnée par interpolation est une technique utilisée pour estimer les valeurs manquantes dans un ensemble de données. Cette technique est particulièrement utile lorsqu'il y a des interruptions ou des lacunes dans les données collectées. L'interpolation implique l'utilisation de valeurs connues avant et après l'interruption pour estimer les valeurs manquantes. Il existe plusieurs méthodes d'interpolation: l’interpolation linéaire : une ligne droite est tracée entre deux points de données connus et les valeurs manquantes sont estimées en se basant sur cette ligne, l’interpolation polynomiale : une courbe polynomiale est ajustée aux points de données connus, et les valeurs manquantes sont estimées à partir de cette courbe. l’interpolation spline, l’interpolation par la méthode des plus proches voisins : les valeurs manquantes sont estimées en se basant sur les valeurs des points de données les plus proches, l’interpolation statistique ou stochastique : elle exploite la distribution statistique des données. Si l’intervalle temporel d’interruption de données est supérieur à une seconde valeur seuil, il peut être prévu de retirer le cycle incomplet correspondant de la pluralité de cycles de paramètre d’état réels utilisée pour entrainer ledit générateur. La seconde valeur seuil peut être comprise entre 500 et 700 s. La seconde valeur seuil peut être égale à 600s. La reconstruction de l’intervalle temporel donné peut être réalisée à l’aide d’un reconstructeur entrainé utilisant en tant que donnée d’entrée le cycle incomplet. Le reconstructeur peut être entrainé avec un autoencodeur convolutionnel, (également appelé auto-encodeur convolutif ou CAE pour « Convolutional Autoencoder » en anglais). Dans ce cas particulier, l’encodeur est la première partie du réseau et est composé de couches de convolution, de couches de regroupement (pooling) et de couches de normalisation. Il prend le signal d'entrée et la transforme en une représentation de plus petite dimension appelée code latent. Cette étape permet d'extraire des caractéristiques importantes du signal tout en réduisant sa dimensionnalité. Le code latent est la représentation compressée du signal d'entrée. Il contient des informations essentielles pour reconstruire le signal d'origine. Le décodeur est la deuxième partie du réseau et est également composé de couches de convolution, de couches de déconvolution (ou transposées) et de couches de normalisation. Il prend le code latent en entrée et le transforme pour reconstruire le signal d'origine aussi fidèlement que possible. Les données d’entrainement du reconstructeur peuvent être des cycles de paramètre d’état d’entrainement comprenant des intervalles temporels d’interruption de données inférieurs à la première valeur seuil auxquels sont ajoutés des intervalles temporels d’interruption de données additionnels. L’entrainement du reconstructeur est un entrainement autosupervisé (ou supervisé), dans lequel le reconstructeur apprend à reconstruire les cycles incomplets en minimisant la différence avec le les cycles de paramètre d’état d’entrainement. Un entrainement supervisé comprend les étapes suivantes : Un ensemble de données qui contient des exemples d'entrées (caractéristiques) et de sorties (étiquettes ou cibles) correspondantes est rassemblé. Ces données sont collectées ou annotées à la main dans le cas d’un entrainement supervisé. Un algorithme d'apprentissage (comme la régression logistique, les arbres de décision, les réseaux de neurones, etc.) est choisi, celui-ci sera responsable de la création du modèle. L'algorithme utilise l'ensemble de données d'apprentissage pour apprendre des relations entre les caractéristiques (entrées) et les étiquettes (sorties). L'algorithme d'apprentissage ajuste les paramètres du modèle pour minimiser l'erreur entre les prédictions du modèle et les étiquettes réelles dans l'ensemble de données d'apprentissage, par exemple par des techniques d'optimisation, comme la descente de gradient. Une fois que le modèle a été formé, il est évalué sur un ensemble de données distinct appelé ensemble de validation pour vérifier sa performance et son aptitude à généraliser. Ensuite, il est testé sur un ensemble de données de test pour évaluer sa performance sur des données inconnues. Le reconstructeur entrainé peut comprendre une couche de Convolution 1D layer suivie par une couche de « pooling » moyen (Average Pooling layer) Le reconstructeur entrainé peut comporter une partie formant décodeur d’un auto-encodeur. Le présent document concerne également un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon le type précité, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Le présent document peut concerner également un support d'enregistrement non transitoire lisible par ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé selon le type précité, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Le présent document concerne également un système informatique comprenant : - une interface d’entrée pour recevoir une pluralité de cycles de paramètre d’état réels, - une mémoire pour stocker au moins les instructions d'un programme d'ordinateur tel que présenté précédemment, - un processeur accédant à la mémoire pour lire lesdites instructions et exécuter ensuite le procédé selon le type précité, - une interface de sortie pour fournir ledit au moins un cycle de paramètre d’état synthétique généré. Le présent document concerne également un procédé d’entrainement d’un générateur de cycles de paramètre d’état d’un véhicule, ledit procédé comportant les étapes suivantes : - obtenir une pluralité de cycles de paramètre d’état réels représentant l’évolution dans le temps d’un paramètre d’état du véhicule, ledit paramètre d’état étant mesuré par l’intermédiaire d’au moins un capteur équipant le véhicule ; - prétraiter la pluralité de cycles de paramètre d’état réels pour obtenir une pluralité de cycles de paramètre d’état réels prétraités ; - entrainer au moins un générateur avec la pluralité de cycles de paramètre d’état réels prétraités, apte à générer un cycle de paramètre d’état synthétique représentatif d’un cycle de paramètre d’état réel. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse du dessin annexé présentant diverses figures, sur lesquelles : FIG. 1 représente schématiquement un exemple de système informatique selon le présent document, FIG. 2 illustre les différentes étapes du procédé selon un mode de réalisation du présent document, FIG. 3 illustre les différentes étapes de la phase d’entrainement du générateur selon un mode de réalisation du présent document, et FIG. 4 est un graphique de la vitesse du véhicule en fonction du temps pour un cycle de paramètre d’état réel. Description détaillée La FIG. 1 représente schématiquement un système informatique 1 comprenant - une interface d'entrée 2 pour recevoir des données issues d’au moins un capteur d’un système technique et représentatives d’un système technique, - une mémoire 3 pour stocker au moins les instructions d'un programme d'ordinateur, - un processeur 4 accédant à la mémoire 3 pour lire lesdites instructions et exécuter ensuite le procédé illustré sur la FIG. 2 , - une interface de sortie 5. Il est maintenant fait référence à la FIG. 2 qui illustre les différentes étapes du procédé selon un mode de réalisation du présent document. Ce procédé vise à développer des pièces d’un véhicule à partir d’au moins un cycle de paramètre d’état synthétique. Ce procédé comporte une étape EA lors de laquelle au moins une caractéristique technique d’un cycle de paramètre d’état est définie. Dans l’exemple illustré, les caractéristiques techniques définies sont la répartition des zones de conduite dans le cycle de paramètre d’état. Ensuite, lors d’une étape EB, au moins un cycle de paramètre d’état synthétique représentatif d’un cycle de paramètre d’état réel est généré, à l’aide d’un générateur entrainé, et à partir de ladite au moins une caractéristique technique. Enfin, lors d’une étape EC, on développe des pièces du véhicule à partir dudit au moins un cycle de paramètre d’état synthétique généré. La FIG. 3 illustre la phase d’entrainement du générateur selon un mode de réalisation du présent document. Lors d’une étape Ei, une pluralité de cycles de paramètre d’état réels représentant l’évolution dans le temps d’un paramètre d’état du véhicule est obtenue, ledit paramètre d’état étant mesuré par l’intermédiaire d’au moins un capteur équipant le véhicule. Ensuite, la pluralité de cycles de paramètre d’état réels est prétraitée et on distingue le prétraitement selon trois cas de figure pour chaque cycle parmi la pluralité de cycles de paramètre d’état réels: si on identifie un intervalle temporel d’interruption de données dans un cycle, appelé cycle incomplet, qui est inférieur à une première valeur seuil, ici 10s, (résultat I interruption si on identifie un intervalle temporel d’interruption de données dans le cycle incomplet compris entre la première valeur seuil et la seconde valeur seuil, ici 600s, (résultat 10s ≤ I interruption si on identifie un intervalle temporel d’interruption de données dans le cycle incomplet supérieur à la seconde valeur seuil (résultat I interruption ≥ 600s), alors on retire le cycle incomplet correspondant de la pluralité de cycles de paramètre d’état réels (étape Eii’’). La FIG. 4 est un graphique de la vitesse du véhicule en fonction du temps. Une courbe C1 représente la vitesse du véhicule en fonction du temps lors d’un cycle de paramètre d’état. On observe que la courbe C1 comprend un intervalle temporel d’interruption de données I interruption égal à 300s et donc compris entre 10s et 600s. La courbe C2 représente la courbe C1 reconstruite dans I interruption à l’aide du reconstructeur entrainé. Il est de nouveau fait référence à la FIG. 3 . Lors d’une étape Eiii, on entraine le générateur à partir de la pluralité de cycles de paramètre d’état réels. Procédé de développement des pièces d’un véhicule, mis en œuvre par un processeur, ledit procédé comportant les étapes suivantes : définir (EA) au moins une caractéristique technique d’un cycle de paramètre d’état, générer (EB), à l’aide d’un générateur entrainé, et à partir de ladite au moins une caractéristique technique, au moins un cycle de paramètre d’état synthétique représentatif d’un cycle de paramètre d’état réel, ledit au moins un cycle de paramètre d’état synthétique représentant l’évolution dans le temps d’un paramètre d’état d’un véhicule, et développer (EC) les pièces du véhicule à partir dudit au moins un cycle de paramètre d’état synthétique. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le générateur entrainé comporte une partie formant générateur d’un réseau antagoniste génératif entrainé conditionnel. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le générateur entrainé comporte une partie formant décodeur d’un auto-encodeur variationnel conditionnel. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le générateur entrainé comporte un modèle conditionnel probabiliste de diffusion de débruitage. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit générateur entrainé est entrainé lors d’une phase d’entrainement comportant les étapes suivantes : (i) obtenir (Ei) une pluralité de cycles de paramètre d’état réels représentant l’évolution dans le temps d’un paramètre d’état du véhicule, ledit paramètre d’état étant mesuré par l’intermédiaire d’au moins un capteur équipant le véhicule, (iii) entrainer (Eiii) ledit générateur à partir de la pluralité de cycles de paramètre d’état réels. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la phase d’entrainement comprend en outre une étape (ii) effectuée entre les étapes (i) et (iii), ladite étape (ii) consistant à prétraiter (Eii, Eii’, Eii’’) la pluralité de cycles de paramètre d’état réels. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l’étape (ii) de prétraitement consiste à, pour au moins une partie de la pluralité de cycles de paramètre d’état réels, identifier au moins un intervalle temporel d’interruption de données (I interruption ) dans un cycle, appelé cycle incomplet, et reconstruire (Eii, Eii’) l’intervalle temporel donné. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel si ledit intervalle temporel d’interruption de données (I interruption ) est supérieur à une seconde valeur seuil, retirer (Eii’’) le cycle incomplet correspondant de la pluralité de cycles de paramètre d’état réels utilisée pour entrainer ledit générateur. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la reconstruction de l’intervalle temporel donné est réalisée à l’aide d’un reconstructeur entrainé en utilisant en tant que donnée d’entrée le cycle incomplet. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le reconstructeur entrainé comporte une partie formant décodeur d’un auto-encodeur. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le paramètre d’état est l’un parmi la vitesse de déplacement du véhicule, l’accélération du véhicule, la position du pédalier, le régime moteur, la consommation de carburant sur une période donnée, la température du moteur du véhicule, la pression d'huile dans le moteur du véhicule, la charge du moteur, les émissions de gaz et de particules émises par le véhicule, la position du volant du véhicule, la pression des freins, l’état de la batterie du véhicule, la température de l'air d'admission entrant dans le moteur, l’état des systèmes auxiliaires, la position de la boîte de vitesses à un moment donné, la puissance demandée ou reçue par la batterie, la puissance demandée à la machine électrique et la puissance demandée ou reçue par la pile à combustible du véhicule. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite au moins une caractéristique technique est au moins l’une parmi le type de route, la topographie, la densité de trafic, la charge du véhicule, la condition du véhicule, les systèmes auxiliaires actifs, les manœuvres spécifiques, l’altitude, la vitesse maximale et moyenne, la durée totale du cycle, les conditions météorologiques, le type de conduite et la répartition des zones de conduite. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le développement des pièces du véhicule de l’étape (c) du procédé comprend un dimensionnement des pièces du véhicule. Programme d'ordinateur comprenant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l'une des revendications précédentes, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Système informatique (1) comprenant : - une interface d'entrée (2) pour recevoir une pluralité de cycles de paramètre d’état réels, - une mémoire (3) pour stocker au moins les instructions d'un programme d'ordinateur selon la revendication précédente, - un processeur (4) accédant à la mémoire (3) pour lire lesdites instructions et exécuter ensuite le procédé selon l'une des revendications 1 à 13, - une interface de sortie (5) pour fournir ledit au moins un cycle de paramètre d’état synthétique généré. Procédé d’entrainement d’un générateur de cycles de paramètre d’état d’un véhicule, ledit procédé comportant les étapes suivantes : obtenir une pluralité de cycles de paramètre d’état réels représentant l’évolution dans le temps d’un paramètre d’état du véhicule, ledit paramètre d’état étant mesuré par l’intermédiaire d’au moins un capteur équipant le véhicule ; prétraiter la pluralité de cycles de paramètre d’état réels pour obtenir une pluralité de cycles de paramètre d’état réels prétraités ; entrainer au moins un générateur avec la pluralité de cycles de paramètre d’état réels prétraités, apte à générer un cycle de paramètre d’état synthétique représentatif d’un cycle de paramètre d’état réel.