Brevet FR3154210A1 — publié le 20250418

Procédé de traitement informatique comprenant une répétition des premières étapes suivantes : Réception d’une première série de valeurs d’un paramètre de roulage d’un véhicule automobile (100), dans un premier ordre chronologique, Détermination d’un premier échantillon de la première série, le premier échantillon comprenant une pluralité de premières valeurs de la première série, dans le premier ordre chronologique, chaque valeur de la pluralité de premières valeurs étant précédée de premières valeurs précédentes dans la première série, et suivie de première valeurs suivantes dans la première série, les premières valeurs précédentes et les premières valeurs suivantes étant exclues du premier échantillon, Premier entrainement supervisé d’un premier réseau neuronal artificiel (111) comprenant une entrée et une sortie, à partir du premier échantillon, reçu à l’entrée, le premier échantillon étant étiqueté par la première série. Figure pour l’abrégé : figure 1 Procédé de traitement informatique impliquant un réseau de neurones, dispositif et système associés. L’invention concerne les séries de valeurs d’un paramètre de roulage d’un véhicule automobile collectées durant un trajet du véhicule automobile. Il existe un besoin de réduire le volume de données que peut constituer ces séries, afin de les échanger, de les mémoriser, ou plus généralement de les utiliser. Dans ce but, l’invention concerne un procédé de traitement informatique comprenant une répétition des premières étapes suivantes, par exemple un nombre de fois : Réception d’une première série de valeurs d’un paramètre de roulage d’un véhicule automobile, dans un premier ordre chronologique, puis Détermination d’un premier échantillon de la première série de valeurs, le premier échantillon comprenant une pluralité de premières valeurs (par exemple, au moins 5 premières valeurs) de la première série de valeurs, dans le premier ordre chronologique, chaque valeur de la pluralité de premières valeurs étant précédée de premières valeurs précédentes dans la première série de valeurs, dans le premier ordre chronologique (par exemple, de valeurs contiguës dans la première série, par exemple d’au moins 9 valeurs contiguës dans la première série), et suivie de premières valeurs suivantes dans la première série de valeurs, dans le premier ordre chronologique (par exemple, de valeurs contiguës dans la première série, par exemple d’au moins 9 valeurs contiguës dans la première série), les premières valeurs précédentes et les premières valeurs suivantes étant exclues du premier échantillon (autrement dit : ne sont pas dans le premier échantillon, n’appartenant pas au premier échantillon, ou sont à l’extérieur du premier échantillon), puis Premier entrainement (autrement dit : deuxième apprentissage) supervisé d’un premier réseau neuronal artificiel (autrement dit : d’un premier réseau neuronal électronique) comprenant une entrée et une sortie, à partir du premier échantillon, (reçu) à l’entrée (, par la premier réseau neuronal artificiel), le premier échantillon étant étiqueté par la première série de valeurs, le premier réseau neuronal artificiel comprenant des poids synaptiques, le premier entrainement supervisé modifiant les poids synaptiques. Ainsi, selon l’invention, on entraine un premier réseau neuronal artificiel qui sera apte à produire (autrement dit : à prédire) une série de valeurs similaire à la première série à partir du premier échantillon, ce qui peut permettre de mémoriser ou de transmettre seulement le premier échantillon au lieu de la première série. Le nombre de fois dépend de l’architecture du premier réseau neuronal artificiel, des données à l’entrée du réseau neuronal artificiel durant l’entrainement et de la qualité attendue des prédictions réalisées par le premier réseau neuronal artificiel. Il peut être compris entre 2 et 1000, par exemple. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend en outre les deuxièmes étapes suivantes, éventuellement répétées, mises en œuvre dans le véhicule automobile, après la répétition des premières étapes : Première émission des poids synaptiques à destination d’un dispositif informatique, puis Réception d’une deuxième série de valeurs du paramètre de roulage du véhicule automobile, dans un deuxième ordre chronologique, puis Détermination d’un deuxième échantillon de la deuxième série de valeurs, le deuxième échantillon comprenant une pluralité de deuxièmes valeurs (par exemple, au moins 10 deuxièmes valeurs) de la deuxième série de valeurs, dans le deuxième ordre chronologique, chaque valeur de la pluralité de deuxièmes valeurs étant précédée de deuxièmes valeurs précédentes dans la deuxième série de valeurs, dans le deuxième ordre chronologique (par exemple, de valeurs contiguës dans la deuxième série, par exemple d’au moins 9 valeurs contiguës dans la deuxième série), et suivie de deuxième valeurs suivantes dans la deuxième série de valeurs, dans le deuxième ordre chronologique (par exemple, de valeurs contiguës dans la deuxième série, par exemple d’au moins 9 valeurs contiguës dans la deuxième série), les deuxièmes valeurs précédentes et les deuxièmes valeurs suivantes n’appartenant pas au deuxième échantillon (autrement dit : ne sont pas dans le deuxième échantillon, ou sont exclues du deuxième échantillon, ou sont à l’extérieur du deuxième échantillon), puis Transmission du deuxième échantillon à destination du dispositif informatique (par exemple, un serveur ou ordinateur). Cela permet de réduire le volume des informations envoyées au dispositif informatique. En variante, le premier réseau de neurones peut être utilisé pour mémoriser la deuxième série de valeur en utilisant un espace mémoire réduit (en mémorisant uniquement le premier échantillon). Selon un mode de réalisation, durant la réception de la première série, la première série est reçue, par exemple, avec une période, par exemple comprise entre 100 hertz et 1 hertz (en variante de manière non périodique), en provenance d’un capteur ou de plusieurs capteurs du véhicule automobile (en variante, en provenance d’un moyen de communication radiofréquence, par exemple d’un module de localisation géographique satellitaire, ou selon une autre variante, en provenance d’un module de traitement d’image d’une caméra du véhicule automobile), par exemple lorsque le véhicule automobile circule. Le premier ordre chronologique est par exemple l’ordre dans lequel le paramètre de roulage a été mesuré par le capteur ou lesdits plusieurs capteurs, ou l’ordre dans lequel les valeurs de la première série sont reçues, durant l’étape de réception de la première série. D’autres variantes sont possibles, bien entendu. Selon un mode de réalisation, durant la réception de la deuxième série, la deuxième série est reçue , par exemple avec une période, par exemple comprise entre 100 hertz et 1 hertz (en variante de manière non périodique), en provenance d’un capteur ou de plusieurs capteurs du véhicule automobile (en variante, en provenance d’un moyen de communication radiofréquence, par exemple d’un module de localisation géographique satellitaire, ou selon une autre variante, en provenance d’un module de traitement d’image d’une caméra du véhicule automobile), par exemple lorsque le véhicule automobile circule. Le deuxième ordre chronologique est par exemple l’ordre dans lequel le paramètre de roulage a été mesuré par le capteur ou lesdites plusieurs capteurs, ou l’ordre dans lequel les valeurs de la deuxième série sont reçues. D’autre variantes sont possibles. La pluralité de premières valeurs peut être répartie de manière homogène dans la première série. Par exemple, l’étape de détermination du premier échantillon peut comprendre une étape de sélection des premières valeurs, les premières valeurs étant une valeur sur 10 de la première série, dans l’ordre chronologique. D’autres répartitions, par exemple hétérogènes, des premières valeurs dans la première série, et d’autres méthodes de sélection des premières valeurs peuvent bien entendu être envisagées. Il est en de même pour les deuxièmes valeurs et le deuxième échantillon. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend en outre les troisièmes étapes suivantes, mises en œuvre, dans le véhicule automobile, après l’étape de de détermination du deuxième échantillon de la deuxième série de valeurs et avant la transmission du deuxième échantillon : Première production (autrement dit : prédiction), par le premier réseau neuronal artificiel, d’une troisième série, à la sortie du premier réseau neuronal artificiel, à partir du deuxième échantillon, (reçu) à l’entrée du premier réseau neuronal artificiel, puis Vérification si une distance (par exemple, euclidienne, en variante, une distance dite « de Manhattan », une distance dite « de Minkowski » ou une distance dite «de Tchebychev ») entre la deuxième série et la troisième série est supérieure à un seuil (prédéterminé), Si ladite distance est supérieure au seuil (et ces étapes peuvent être répétées tant que la distance n’est pas inférieure au seuil) : Deuxième entrainement (autrement dit : deuxième apprentissage), supervisé du premier réseau neuronal artificiel à partir du deuxième échantillon, (reçu) à l’entrée du premier réseau neuronal artificiel, étiqueté par la deuxième série, le deuxième entrainement modifiant les poids synaptiques du premier réseau neuronal artificiel puis, Deuxième émission des poids synaptiques à destination du dispositif informatique. La mise en œuvre du premier entrainement supervisé et du deuxième entrainement supervisé est bien connu de l’homme de métier. Elle peut être réalisée, par exemple, par une méthode de rétropropagation du gradient (en variante, par exemple, par un calcul de la dérivée seconde). Par exemple, la première émission des poids synaptiques, et/ou la transmission du deuxième échantillon, et/ou la deuxième émission des poids synaptiques et/ou la réception des poids synaptiques ci-après et/ou la réception du deuxième échantillon ci-après, peut être mise en œuvre par l’intermédiaire d’une communication radiofréquence, par exemple dans un réseau de téléphonie mobile, et/ou par exemple, par l’intermédiaire d’un module de télécommunication mobile du véhicule automobile (du dispositif informatique dans le cas de la réception des poids synaptiques et de la réception du deuxième échantillon). En variante, il peut s’agir d’une communication filaire lors de la connexion du véhicule automobile à une station de rechargement électrique, dans le cas ou véhicule automobile est à propulsion électrique ou hybride. Selon un mode de réalisation, le premier réseau neuronal artificiel comprend un premier réseau neuronal récurrents à mémoire court-terme et long terme. Par exemple, le premier réseau neuronal artificiel est constitué de : Une couche de neurones dense, dont une sortie est connectée à la sortie du premier réseau neuronal artificiel, et D’un réseau de neurones récurrents à mémoire court-terme et long terme, complètement connecté en sortie, à la couche dense, et dont une entrée est connectée, à l’entrée du premier réseau neuronal artificiel, et Par exemple : Le réseau de neurones récurrents à mémoire court-terme et long terme comprend, de manière classique, une chaine de modules de neurones, chaque module de neurones de la chaine : Recevant, en entrée dudit chaque module de neurones, une valeur de la première série si cette valeur est comprise dans le premier échantillon ou le deuxième échantillon, une valeur neutre sinon (par exemple, égale à zéro), et Etant connecté, en sortie dudit chaque module de neurones, à chaque neurone la couche dense. Bien entendu, en variante, d’autres types ou architectures de réseaux de neurones sont envisageables. Par exemple, la chaine de modules de neurones comprend 60 modules, et la première série et/ou la deuxième séries est constituée de 60 valeurs. Par exemple, le paramètre de roulage est un régime d’un moteur de propulsion du véhicule automobile (par exemple en tours par minute). En variante, il s’agit d’une vitesse ou d’une accélération du véhicule automobile. Il peut s’agir également d’autre paramètres tels que la localisation du véhicule automobile ou sa consommation en énergie. Selon un mode de réalisation, le premier réseau neuronal artificiel comprend des couches neuronales, des connexions entre neurones (et éventuellement une ou plusieurs boucles), une fonction de combinaison et une fonction d’activation, et le procédé de traitement informatique comprend en outre les quatrièmes étapes suivantes, mises en œuvre par le dispositif informatique : Réception des poids synaptiques (suite à la première émission ou à la deuxième émission), en provenance du véhicule automobile après la deuxièmes étapes (et, par exemple, avant ou après les troisièmes étapes), Mémorisation (une telle étape de mémorisation, pour un réseau de neurones, est connue de l’homme de métier) d’un deuxième réseau neuronal artificiel (autrement dit : d’un deuxième réseau neuronal électronique) par le dispositif informatique, le deuxième réseau neuronal artificiel comprenant (et le procédé peut comprendre une étape de réception de ces éléments, en variante, ils sont construits par le dispositif informatique) : Des couches neuronales identiques aux couches neuronales du premier réseau neuronal artificiel (la mémorisation des couches neuronales du deuxième réseau de neurones peut avoir lieu après ou avant la réception des poids synaptiques ou les deuxièmes étapes), et Des connexions entre neurones (et ladite une ou plusieurs boucles éventuelles) identiques aux connexions entre neurones du premier réseau neuronal artificiel (la mémorisation des connexions entre neurones du deuxième réseau de neurones peut avoir lieu après ou avant la réception des poids synaptiques ou les deuxièmes étapes), et Une fonction de combinaison identique à la fonction de combinaison du premier réseau neuronal artificiel (la mémorisation de la fonction de combinaison du deuxième réseau de neurones peut avoir lieu après ou avant la réception des poids synaptiques ou les deuxièmes étapes), et Une fonction d’activation identique à la fonction d’activation du premier réseau neuronal artificiel (la mémorisation de la fonction d’activation du deuxième réseau de neurones peut avoir lieu après ou avant la réception des poids synaptiques ou les deuxièmes étapes), et Des poids synaptiques identiques aux poids synaptiques du premier réseau neuronal artificiel, mémorisés après la réception des poids synaptiques, Une sortie identique à la sortie du premier réseau neuronal artificiel, et Une entrée identique à l’entrée du premier réseau neuronal artificiel. Réception du deuxième échantillon, en provenance du véhicule automobile, par exemple, par l’intermédiaire d’un moyen de communication radiofréquence, après la deuxièmes étapes (et, par exemple, avant ou après les troisièmes étapes), Puis, production (autrement dit : prédiction), par le deuxième réseau neuronal artificiel, d’une quatrième série, à la sortie du deuxième réseau neuronal artificiel, à partir du deuxième échantillon, (reçu) à l’entrée du deuxième réseau neuronal artificiel. Selon un mode de réalisation, le procédé peut comporter ensuite une étape d’analyse (autrement dit : de traitement) de la quatrième série, par exemple, pour programmer ou réaliser des étapes de maintenance préventive (par exemple, pour choisir des pièces à changer) du premier véhicule automobile (et le procédé peut comprendre ces étapes d’analyse et/ou de maintenance). L’invention concerne aussi un programme d’ordinateur comprenant des instructions exécutables par un microprocesseur ou un microcontrôleur ou un ordinateur, pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention, lorsqu’il est exécuté par le microprocesseur ou le microcontrôleur ou l’ordinateur. Le procédé selon l’invention peut être mis en œuvre par un dispositif électronique (comprenant, par exemple un microprocesseur). L’invention concerne donc également un dispositif électronique (et/ou un véhicule automobile) configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. L’invention concerne aussi un système comprenant le véhicule automobile et un dispositif informatique configurée pour mettre en œuvre les quatrièmes étapes. Les caractéristiques et avantages du programme d’ordinateur, du dispositif électronique, et du système sont identiques à ceux du procédé selon l’invention (sans qu’il soit nécessaire de les répéter ici). Quand le dispositif électronique, le premier véhicule automobile, le dispositif informatique, ou un autre élément est « configuré pour » (ou « apte à ») réaliser ou mettre en œuvre une étape ou une opération, cela implique, par exemple, que l’élément comporte des moyens pour réaliser l’étape ou l’opération. Les moyens comprennent préférentiellement des moyens électroniques, par exemple un programme d’ordinateur, des données en mémoire, des circuits électroniques spécialisés, un bus de données, un microprocesseur et/ou un microcontrôleur. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaitront plus clairement à la lecture de la description détaillée qui suit comprenant des modes de réalisation de l’invention donnés à titre d’exemples nullement limitatifs et illustrés par les dessins annexés, dans lesquels : FIG. 1 représente un dispositif électronique et un véhicule automobile, selon un mode de réalisation de l’invention, en vue de dessus, FIG. 2 représente un réseau de neurones durant la mise en œuvre du procédé selon le mode de réalisation de la FIG. 3 . FIG. 3 représente une mise en œuvre du procédé selon l’invention, selon un exemple de réalisation, par le dispositif électronique de la FIG. 1 , Sur la FIG. 1 , certains éléments sont, bien entendu, vus par transparence. Description détaillée d’un exemple de réalisation de l’invention, en référence aux figures 1 à 3. La FIG. 1 représente un véhicule automobile 100. Le véhicule automobile 100 comprend un microprocesseur 110 mémorisant ou mettant en œuvre un réseau de neurones 111. En outre, le microprocesseur 110 est connecté aux éléments suivants du véhicule automobile 100 : un module 120 apte à communiquer par l’intermédiaire d’un réseau de téléphonique mobile 300, un moteur (de propulsion du véhicule automobile 100) 130 comprenant un dispositif (ou capteur) de mesure du régime moteur 131 du moteur 130. A l’’étape S00, lorsque le véhicule automobile circule, le microprocesseur 110 reçoit, en provenance du dispositif de mesure du régime du moteur 131, une première série de régimes du moteur 130, par exemple en tours par minute, par exemple toutes les secondes, dans l’ordre chronologique des mesures réalisées par le dispositif de mesure du régime moteur 131. La deuxième série serie2, FIG. 2 , peut notamment servir d’exemple pour la première série. Elle est dans cet ordre chronologique. A l’étape S10, le microprocesseur 110, détermine un premier échantillon de la première série, de la même manière qu’à l’étape S60 ci-après. A l’étape S20, le microprocesseur 110 met en œuvre, de manière connue, un entrainement supervisé du réseau de neurones 111, à partir du premier échantillon étiqueté par la première série. De manière connue, le réseau de neurones 111 comprend des couches neuronales, des connexions entre neurones, et éventuellement une boucle de connexion ou des boucles de connexion, une fonction de combinaison, une fonction d’activation et des poids synaptiques, et l’entrainement à, l’étape S20, modifie les poids synaptiques. Les étapes S00 à S20 peuvent être répétées, par exemple à l’étape S30, par exemple 300 fois, avec des premières séries différentes. A l’étape S40, le microprocesseur 110 émet, par l’intermédiaire du module 120 et du réseau de téléphonique mobile 300, les poids synaptiques du réseau de neurones 111 à destination d’un serveur 200, qui les reçoit Le serveur 200 comprend un réseau de neurones 201 mémorisé préalablement. Le réseau de neurones 201 comprend ainsi : Des couches neuronales identiques aux couches neuronales du réseau de neurones 111, et Des connexions entre neurones (et toute boucle éventuelle) identiques aux connexions entre neurones du réseau de neurones 111, et Une fonction de combinaison identique à la fonction de combinaison du réseau de neurones 111, et Une fonction d’activation identique à la fonction d’activation du réseau de neurones 111, et Des poids synaptiques reçues à l’étape S40. Une sortie identique à la sortie du réseau de neurones 111, et Une entrée identique à l’entrée du réseau de neurones 111. A l’étape S50, le microprocesseur 110 reçoit une deuxième série serie2, représentée FIG. 2 , de régimes moteurs v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8, v9, v10, v11, v12 de la même manière qu’à l’étape S00. A l’étape S60, le microprocesseur 110 détermine un deuxième échantillon de la deuxième série serie2, par exemple constitué des régimes v1, v5, v9, en prenant systématiquement les régimes qui ont ces rangs (1,5,9) dans la deuxième série. Par exemple, Le régime v5 du deuxième échantillon est précédé des régimes v2, v3, v4 et suivi des régimes v6, v7, v8 dans la deuxième série serie2, les régimes v2, v3, v4, v6, v7, v8 étant exclus du deuxième échantillon. A l’étape S70, le réseau de neurones 111, mis en œuvre par microprocesseur 110, produit une troisième série, représentée FIG. 2 , à la sortie s1 du réseau de neurones 111, à partir du deuxième échantillon, autrement dit, à partir d’une représentation du deuxième échantillon (ce qui revient au même) à l’entrée e1 du réseau de neurones 111. Par exemple, le réseau de neurones 111 a l’architecture représentée en FIG. 2 , dans laquelle le réseau de neurones 111 est constitué de : Une couche de neurones dense dense1 connectée la sortie s1 du réseau de neurones 111, et D’un réseau de neurones récurrents à mémoire court-terme et long terme lstm1 complètement connecté en sortie (pour faciliter la lecture, les connexions n’ont pas été représentées), à la couche dense dense1, et connectée, en entrée, à l’entrée e1 du réseau de neurones 111. Par exemple le réseau de neurones récurrents à mémoire court-terme et long terme lstm1 comprend une chaine de modules de neurones, chaque module de neurones m1, m2, m3, m4, m5, m6, m7, m8, m9, m10, m11, m12 de la chaine : Comprend, en entrée, un régime de la deuxième série serie2 si ce régime est compris dans le deuxième échantillon, une valeur neutre sinon (par exemple, égale à zéro), et Est connecté, en sortie dudit chaque module de neurones m1, m2, m3, m4, m5, m6, m7, m8, m9, m10, m11, m12, à chaque neurone la couche dense dense1. En variante, bien entendu, d’autres architectures pour le réseau de Neurones 111, plus ou moins éloignées de celle présentée en FIG. 2 , sont possibles. Par exemple, dans l’exemple, FIG. 2 , pour faciliter la lecture de la figure, la série serie1 comporte 12 régimes et le réseau de neurones récurrents à mémoire court-terme et long terme lstm1 comporte une chaine de 12 modules, mais en pratique, la série serie1 pourrait comporter 60 régimes et le réseau de neurones récurrents à mémoire court-terme et long terme lstm1 pourrait comporter une chaine de 60 modules. A l’étape S90, le microprocesseur 100 vérifie si une distance, calculée à l’étape S80, entre la deuxième série serie2 et la troisième série en sortie s1, est supérieure à un seuil, par exemple égale à 1000. Par exemple, dans le cas d’une distance euclidienne, dans l’exemple de la FIG. 2 , la distance entre la deuxième série serie2 et la troisième série, en sortie s1, est égale à 30. Si la distance est supérieure au seuil : A l’étape S100, le microprocesseur 110 met en œuvre, de manière connue, un entrainement supervisé du réseau de neurones 111, à partir du deuxième échantillon étiqueté par la deuxième série serie2 (N.B. : cette étape peut éventuellement être répétée), puis A l’étape S110, le microprocesseur 110 émet, par l’intermédiaire du module 120 et du réseau de téléphonique mobile 300, les poids synaptiques du réseau de neurones 111 (modifiés à l’étape S100) à destination du dispositif informatique 200, qui les reçoit et remplace les poids du réseau de neurones 201 par ceux reçus. A l’étape S120, le microprocesseur 110 émet le deuxième échantillon à destination du serveur 200 qui le reçoit, par l’intermédiaire du module 120 et du réseau de téléphonique mobile 300. En variante, les étapes S70 à S110 sont omises du procédé FIG. 3 . A l’étape S130, le réseau de neurones 201, mis en œuvre par le serveur 200, produit une quatrième série, à la sortie du réseau de neurones 201, à partir du deuxième échantillon, autrement dit, à partir d’une représentation du deuxième échantillon (ce qui revient au même) à l’entrée du réseau de neurones 201. A l’étape S140, le serveur analyse la quatrième série, par exemple, pour programmer ou réaliser des étapes de maintenance préventive du véhicule automobile. Procédé de traitement informatique comprenant une répétition des premières étapes suivantes : Réception (S00) d’une première série de valeurs d’un paramètre de roulage d’un véhicule automobile (100), dans un premier ordre chronologique, Détermination (S10) d’un premier échantillon de la première série de valeurs, le premier échantillon comprenant une pluralité de premières valeurs de la première série de valeurs, dans le premier ordre chronologique, chaque valeur de la pluralité de premières valeurs étant précédée de premières valeurs précédentes dans la première série de valeurs, et suivie de premières valeurs suivantes dans la première série de valeurs, les premières valeurs précédentes et les premières valeurs suivantes étant exclues du premier échantillon, Premier entrainement supervisé (S20) d’un premier réseau neuronal artificiel (111) comprenant une entrée (e1) et une sortie (s1), à partir du premier échantillon, à l’entrée (e1), le premier échantillon étant étiqueté par la première série de valeurs, le premier réseau neuronal artificiel (111) comprenant des poids synaptiques, le premier entrainement supervisé (S20) modifiant les poids synaptiques. Procédé de traitement informatique selon la revendication précédente, comprenant en outre les deuxièmes étapes suivantes, mises en œuvre dans le véhicule automobile (100), après la répétition des premières étapes : Première émission (S40) des poids synaptiques à destination d’un dispositif informatique (200), puis Réception (S50) d’une deuxième série de valeurs (serie2) du paramètre de roulage du véhicule automobile (100), dans un deuxième ordre chronologique, Détermination (S60) d’un deuxième échantillon de la deuxième série de valeurs (serie2), le deuxième échantillon comprenant une pluralité de deuxièmes valeurs de la deuxième série de valeurs (serie2), dans le deuxième ordre chronologique, chaque valeur (v5) de la pluralité de deuxièmes valeurs étant précédée de deuxièmes valeurs précédentes (v2, v3, v4) dans la deuxième série de valeurs (serie2), et suivie de deuxième valeurs suivantes (v6, v7, v8) dans la deuxième série de valeurs (serie2), les deuxièmes valeurs précédentes (v2, v3, v4) et les deuxièmes valeurs suivantes (v6, v7, v8) n’appartenant pas au deuxième échantillon, Transmission (S120) du deuxième échantillon à destination du dispositif informatique (200). Procédé de traitement informatique selon la revendication précédente comprenant en outre les troisièmes étapes suivantes, mises en œuvre, dans le véhicule automobile, après l’étape de détermination du deuxième échantillon et avant la transmission du deuxième échantillon : Première production (S70), par le premier réseau neuronal artificiel (111), d’une troisième série, à la sortie (s1) du premier réseau neuronal artificiel (serie1), à partir du deuxième échantillon, à l’entrée (e1) du premier réseau neuronal artificiel (111), Vérification (S80) si une distance entre la deuxième série et la troisième série est supérieure à un seuil, Si ladite distance est supérieure au seuil : Deuxième entrainement (S100), supervisé du premier réseau neuronal artificiel (111) à partir du deuxième échantillon, à l’entrée (e1) du premier réseau neuronal artificiel (111), étiqueté par la deuxième série, le deuxième entrainement modifiant les poids synaptiques du premier réseau neuronal artificiel (111) puis, Deuxième émission (S110) des poids synaptiques à destination du dispositif informatique (200). Procédé de traitement informatique selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le premier réseau neuronal artificiel (111) comprend un réseau de neurones récurrents à mémoire court-terme et long terme (lstm1). Procédé de traitement informatique, selon l’un quelconque des revendications précédentes dans lequel le paramètre de roulage est un régime d’un moteur de propulsion (130) du véhicule automobile (100). Procédé de traitement informatique, selon l’un quelconque des revendications précédentes prise en dépendance de la revendication 2 ou 3, le premier réseau neuronal artificiel (111) comprenant des couches neuronales, des connexions entre neurones, une fonction de combinaison et une fonction d’activation, le procédé de traitement informatique comprenant en outre les quatrièmes étapes suivantes, mises en œuvre par le dispositif informatique, : Réception des poids synaptiques, en provenance du véhicule automobile (100), après les deuxièmes étapes Mémorisation d’un deuxième réseau neuronal artificiel (201) par le dispositif informatique (200), le deuxième réseau neuronal artificiel (201) comprenant : Des couches neuronales identiques aux couches neuronales du premier réseau neuronal artificiel (111), Des connexions entre neurones identiques aux connexions entre neurones du premier réseau neuronal artificiel (111), Une fonction de combinaison identique à la fonction de combinaison du premier réseau neuronal artificiel (111), Une fonction d’activation identique à la fonction d’activation du premier réseau neuronal artificiel (111), Des poids synaptiques identiques aux poids synaptiques du premier réseau neuronal artificiel (111), mémorisés après la réception des poids synaptiques, Une sortie identique à la sortie (s1) du premier réseau neuronal artificiel (111), et Une entrée identique à l’entrée (e1) du premier réseau neuronal artificiel (111), Réception du deuxième échantillon, en provenance du véhicule automobile (100), après les deuxièmes étapes, Puis, production (S130), par le deuxième réseau neuronal artificiel (201), d’une quatrième série, à la sortie du deuxième réseau neuronal artificiel, à partir du deuxième échantillon, à l’entrée du deuxième réseau neuronal artificiel (201). Programme d’ordinateur comprenant des instructions, exécutables par un microprocesseur ou un microcontrôleur, pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, lorsqu’il est exécuté par le microprocesseur ou le microcontrôleur. Dispositif électronique (110) configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5. Véhicule automobile (100) comprenant le dispositif électronique (110) selon la revendication précédente. Système comprenant le véhicule automobile (100) selon la revendication 9 et un dispositif informatique (200) configurée pour mettre en œuvre les quatrièmes étapes selon la revendication 6.