Brevet FR3157929A1 — publié le 20250704

Procédé d’évaluation sécurisée de données cartographiques Procédé d’évaluation sécurisée d’informations cartographiques ou de données acquises par un capteur par un véhicule en déplacement comportant au moins un capteur et un système de navigation, le système de navigation étant configuré pour acquérir des informations cartographiques avec leurs positions cartographiques associées, le procédé comportant : - une pluralité d’acquisitions par le système de navigation, à des instants d’acquisition différents, d’une donnée cartographique parmi les informations cartographiques, - la détermination, pour chaque donnée cartographique acquise, d’une grandeur représentative de la donnée cartographique à une localisation du véhicule sensiblement égale à la position cartographique associée à ladite donnée cartographique, - la détermination, pour chaque donnée cartographique acquise, d’un différentiel entre les données cartographiques et les grandeurs correspondantes, - la détermination d’un indice de confiance par comparaison d’au moins une partie des différentiels, -la génération d’au moins une donnée de commande du véhicule au moins en fonction de l’indice de confiance. Figure pour l’abrégé : Fig.2 Procédé d’évaluation sécurisée de données cartographiques La présente invention concerne un procédé d’évaluation sécurisée de données cartographiques par un véhicule en déplacement et un véhicule comportant un produit programme d’ordinateur configuré pour mettre en œuvre un procédé d’évaluation sécurisée d’informations cartographiques par un véhicule en déplacement. Les systèmes de navigation de véhicules automobiles actuels intègrent généralement des informations cartographiques externes. Celles-ci sont notamment issues de cartes à résolution variable (« SDmap » ou « HDmap ») stockées sur des serveurs distants et accessibles au moyen d’une connexion internet, ou issues d’autre véhicules par l’intermédiaire d’un système de communication permettant aux véhicules d'échanger entre eux des informations, par exemple par protocole V2V (« Vehicle to Vehicle ») ou V2X (« Vehicule to Everything »). Usuellement, ces informations permettent d’avoir une meilleure visibilité ou d’avoir des informations sur l’environnement du véhicule, notamment sur l’environnement devant le véhicule, et sont ainsi plus communément désignées comme informations d’horizon électronique (autrement appelée « eHorizon ») du véhicule. Elles permettent de compléter et/ou d’anticiper les informations issues des capteurs du véhicule par exemple d’une caméra, radar, lidar ou sonar. Ces données comprennent par exemple des informations cartographiques relatives des caractéristiques d’une route, des caractéristiques d’un trajet prédéterminé, à la signalisation routière, et/ou encore aux conditions extérieures. La prise en compte de ces informations permet une anticipation des situations que ledit véhicule va rencontrer, et ainsi une adaptation en anticipation du comportement dynamique du véhicule. Toutefois, les informations d’horizon électronique issues d’informations externes ou issues directement d’autres véhicules sont d’une fiabilité limitée du fait qu’elles sont notamment véhiculées à travers un réseau internet, ou wifi pour certaines configurations V2X, ce qui constitue une vulnérabilité, notamment en termes de cybersécurité. En effet, les informations de l’eHorizon sont transportées jusqu’au véhicule à travers des technologies qui constituent une surface d’attaque possible d’un point de vue cybersécurité, ce qui pose un problème de confiance dans ces informations et introduit un risque quant à l’usage de ces informations comme données de commandes des actionnements du véhicule. Cette vulnérabilité empêche leur utilisation pour commander directement avec sécurité des actionneurs du véhicule. Par « actionneur », on désigne un dispositif configuré pour commander seul ou en combinaison avec d’autres actionneurs le comportement dynamique dudit véhicule en fonction de consignes déterminées par un algorithme, notamment en influant sur les freins, le moteur, la direction et/ou la vitesses des roues. Il est en effet essentiel de commander les actionneurs avec des données fiables. On connait par la demande FR3133443A1 un procédé d’évaluation et/ou validation d’une donnée cartographique associée à un positionnement sur la route pour la commande d’un dispositif d’aide à la conduite (autrement appelé « ADAS »), en particulier, son activation, désactivation ou sa reconfiguration, ou pour l’envoi d’une alerte à utilisateur concernant la validité de la donnée cartographique fournie par le dispositif de navigation. Dans ce cadre, les données cartographiques ne sont pas utilisées pour la commande directe des actionneurs du véhicule. L’information utilisateur permet à ce dernier de savoir qu’il ne peut pas se fier aux données envoyées par le système de navigation et la commande du dispositif d’aide à la conduite permet une désactivation ou reconfiguration de l’aide à la conduite si les données ne sont pas fiables. Aujourd’hui, le contrôle des actionneurs, notamment par le système de châssis (autrement appelé « Chassis Domain ») ou le groupe micropropulseur (autrement appelé « Powertrain Domain »), est essentiellement réactif, dans le sens où les informations prises en compte par lesdits systèmes pour générer les données de commande sont préalablement calculées ou générées au moyen de mesures physiques directes (« sensing ») ou indirectes (« virtual sensing ») du véhicule. La prise en compte au moins partiellement des informations cartographiques fournies par le système de navigation pour avoir un contrôle proactif des actionneurs, c’est à dire de manière anticipée par rapport à la survenue d’un évènement futur sur le trajet prédit du véhicule, serait intéressante en ce que cela permettrait d’anticiper le comportement du véhicule et d’agir sur les actionneurs en anticipation pour améliorer la réaction du véhicule à l’évènement. Par exemple, si un véhicule circule sur une route et reçoit des informations cartographiques relatives à la valeur du coefficient de frottement de la route en aval du véhicule, il pourrait être possible d’anticiper la dérive dudit véhicule suite à une diminution soudaine d’adhérence en modifiant les consignes d’un ou plusieurs actionneurs des roues du véhicule, notamment une consigne de lacet. Cela améliore la réaction du véhicule et le confort du conducteur. Il existe donc un besoin pour évaluer ou valider la sécurité des informations cartographiques issues de sources externes et reçues dans un véhicule de façon suffisamment fiable et continue dans le temps, notamment pour permettre une utilisation des informations cartographiques dans la commande des actionneurs, notamment par le système de châssis ou le groupe micropropulseur. L’invention répond à ce besoin, selon un premier de ses aspects, à l’aide d’un procédé d’évaluation sécurisée d’informations cartographiques ou de données acquises par un capteur par un véhicule en déplacement comportant au moins un capteur et un système de navigation, le système de navigation étant configuré pour acquérir de l’extérieur, à un instant d’acquisition, la localisation du véhicule à l’instant d’acquisition et des informations cartographiques avec leurs positions cartographiques associées, le procédé comportant : - une pluralité d’acquisitions par le système de navigation, à des instants d’acquisition différents, d’une donnée cartographique parmi les informations cartographiques avec la position cartographique associée à ladite donnée cartographique, les positions cartographiques associées audites données cartographiques acquises étant géographiquement différentes entre elles, - la détermination, pour chaque donnée cartographique acquise, d’une grandeur représentative de la donnée cartographique à partir d’au moins une mesure par le au moins un capteur à une localisation du véhicule sensiblement égale à la position cartographique associée à ladite donnée cartographique acquise, - la détermination, pour chaque donnée cartographique acquise, d’un différentiel entre les données cartographiques acquises et les grandeurs correspondantes déterminées par mesure, - la détermination d’un indice de confiance par comparaison d’au moins une partie des différentiels déterminés, - la génération d’au moins une donnée de commande du véhicule au moins en fonction de l’indice de confiance déterminé. Par « position cartographique associée », on comprend que le système de navigation acquiert la position cartographique correspondant à la position de chaque information cartographique sur un trajet prédéterminé. Le système de navigation peut acquérir une position cartographique par information cartographique acquise ou acquérir une position cartographique pour une pluralité d’informations cartographiques acquises situées au même endroit sur un chemin prédéterminé comme étant le plus probable. La position cartographique peut comporter la localisation géographique d’un point où se situe l’information cartographique à l’instant d’acquisition par rapport à un repère fixe ou mobile. Cette localisation géographique peut être déterminée par rapport à un système fixe, notamment un système géodésique, par exemple le système WGS 84 associé au système de positionnement GPS. En variante, elle est déterminée par rapport à un système mobile, notamment relativement au véhicule, la localisation géographique étant alors la position à l’instant d’acquisition de la ou les informations cartographiques acquises par rapport au véhicule. La position cartographique peut comporter les coordonnées GPS, des coordonnées de latitude, longitude et altitude, des coordonnées par rapport au véhicule, une distance par rapport au véhicule sur le chemin le plus probable ou tout autre moyen permettant de positionner la donnée cartographique sur une carte ou relativement au véhicule. Par « acquisition », on comprend qu’à un instant d’acquisition, le système de navigation reçoit un flux de données contenant les informations cartographiques et les positions cartographiques associées à partir d’un serveur distant à travers un réseau internet, notamment un cloud, ou d’un autre véhicule. Par « grandeur représentative », on comprend une grandeur déterminée à partir d’une mesure d’au moins du capteur présentant, lorsque les données cartographiques sont exactes et de confiance, une relation avec la donnée cartographique acquise. La relation est notamment une égalité, une différence fixe ou une proportionnalité. Par « sensiblement égale », on comprend que la localisation du véhicule, lorsque la détermination de la grandeur représentative est effectuée, est égale à la position cartographique de la donnée acquise avec une marge d’erreur acceptable prédéfinie. La marge d’erreur acceptable peut correspondre à une erreur dans l’instant de mesure inférieure ou égale à 0,5 s, mieux inférieure ou égale à 0,1 s. La marge d’erreur acceptable peut correspondre à une distance inférieure ou égale à 50 m, mieux inférieure ou égale à 10m, encore mieux inférieure ou égale à 5m, encore mieux inférieure ou égale à 2m, par exemple sensiblement égale à 1m. Par « différentiel », on désigne un écart réel relatif ou absolu observé entre la valeur de la donnée cartographique et celle de la grandeur représentative mesurée correspondante. Grâce à l’invention, il est possible en comparant les données cartographiques issues de sources externes au véhicule sur plusieurs acquisitions et des grandeurs correspondantes issues de mesures dans le véhicule d’évaluer si les données cartographiques et les données mesurées sont cohérentes ou non entre elles et ainsi d’établir si une confiance peut être attribuée à ces données cartographiques ou aux mesures du capteur selon laquelle l’utilisation de ces données présente une sécurité à déterminer. Dans le cas où les données cartographiques sont considérées sures, l’indice de confiance peut donner une information sur la confiance à donner aux mesures du capteur du véhicule. Il peut alors renseigner l’usager sur une défaillance d’un capteur. Dans le cas où les mesures des capteurs sont considérées sures, l’indice de confiance peut donner une information sur la confiance à donner aux données cartographiques et potentiellement aussi aux informations cartographiques reçues par extension de la confiance à l’ensemble des informations reçues avec une acquisition dans laquelle une donnée cartographique a été établie comme de confiance. En effet, de la confiance en ces données cartographiques acquises peut découler une confiance dans le flux de donnée et donc en toute information cartographique acquise simultanément avec les données cartographiques. Il est alors possible d’avoir des informations fiables qui peuvent être utilisées pour générer au moins partiellement des données de commande dans le véhicule. A contrario, il est également possible d’établir que des données cartographiques issues de l’extérieur ne sont pas fiables et ainsi limiter les données de commande aux données issues du véhicule dans un soucis de sécurité des usagers. Le fait de faire cette détermination sur une pluralité de données cartographiques à des instants différents permet de renforcer la sécurité et d’avoir un indice de confiance fiable. Il est alors possible d’évaluer la confiance sur une fenêtre temporelle entre le premier instant d’acquisition et le dernier instant d’acquisition et non plus sur une acquisition d’une donnée à un unique instant. La comparaison de plusieurs acquisitions permet en particulier de déceler des différences dans le temps pouvant traduire une corruption des informations cartographiques ou une erreur ponctuelle d’une donnée cartographique. De plus, la comparaison n’est plus limitée à une égalité, mais il est possible de prendre en compte un contexte différent en déterminant une équation de corrélation différente de l’égalité entre les données cartographiques et les grandeurs représentatives correspondantes. Cela ne pas possible avec un seul différentiel. L’invention permet ainsi de limiter fortement les risques liés à une éventuelle cyberattaque ou à une défaillance des informations cartographiques ou à une défaillance d’un capteur sans pour autant écarter des données cartographiques présentant une corrélation en lien avec des contextes différents. Il en résulte une meilleure sécurité des usagers. Le niveau de confiance envers le fonctionnement du système est également renforcé. L’horizon électronique ou « eHorizon » étant une fonction déjà présente sur les véhicules automobiles notamment utilisée pour la commande de l’ADAS et la détermination de l’indice de confiance se faisant à l’aide de capteurs déjà embarqués, l’invention ne nécessite par ailleurs pas de complexité logicielle ou technique supplémentaire significative. Le coût de la solution proposée est ainsi relativement faible. Un tel procédé convient ainsi tout particulièrement à l’utilisation d’algorithmes pro-actifs – à l’inverse des algorithmes de l’état de l’art qui sont essentiellement réactifs – permettant notamment d’adapter les paramètres d’un algorithme de régulation d’un ou plusieurs actionneurs en répartissant différemment les consignes vers les actionneurs en fonction d’informations cartographiques acquises. Un système défini comme tel est ainsi rendu plus performant. Système de navigation De préférence, le procédé comporte la détermination par le système de navigation du chemin le plus probable du véhicule en fonction de données d’entrées de l’utilisateur, d’informations acquises à partir d’un ou plusieurs capteurs du véhicule et/ou de la localisation du véhicule déterminée par le système de navigation. Le chemin le plus probable du véhicule peut être un itinéraire validé par l’utilisateur ou un itinéraire correspondant à un trajet déterminé comme étant le plus probable au vu de la localisation du véhicule et d’une ou plusieurs données du véhicule ou de l’utilisateur. Les informations cartographiques acquises sont associées à une position cartographique sur ou le long du chemin le plus probable déterminé. Le système de navigation et de localisation est de préférence à récepteur GNSS, par exemple de type GPS, et permet notamment au conducteur d’entrer un itinéraire pour le véhicule et/ou à ce dernier de connaître sa position en temps réel. Le système de navigation peut acquérir les données cartographiques et/ou les informations cartographiques à partir d’un serveur distant à travers un réseau internet, notamment un cloud, ou d’un autre véhicule, par exemple par protocole V2V (« Vehicle to Vehicle ») ou V2X (« Vehicule to Everything »). Informations cartographiques Les informations cartographiques peuvent comporter : une ou plusieurs caractéristiques d’une route, notamment le coefficient d’adhérence et/ou la rugosité de la route, le type de route, et/ou une ou plusieurs caractéristiques d’un trajet prédéterminé, notamment la courbure d’un virage, la pente de la route, la présence d’obstacles sur la route, notamment la présence de dos d’âne, et/ou la signalisation routière, notamment la présence et identification de panneaux de signalisation ou de lignes au sol, et/ou encore des conditions extérieures, notamment météorologiques ou de températures, ou encore des informations localisées sur le gabarit maximal du véhicule ou la masse maximale du véhicule autorisée sur une route. Données cartographiques De préférence, la donnée cartographique fournit une information relative à une propriété physique ou structurelle de la route sur le chemin le plus probable déterminé par le système de navigation. La donnée cartographique peut être choisie parmi toutes les informations cartographiques précitées. De préférence, elle est choisie parmi les informations comportant une valeur numérique, de préférence sensiblement continue sur un trajet. Elle peut être choisie parmi la courbure d’un virage comportant par exemple une valeur d’angle de courbure local de la route, la pente d’une route comportant une valeur d’angle d’inclinaison locale de la route, le coefficient d’adhérence de la route comportant une valeur du coefficient d’adhérence local de la route, le coefficient de rugosité de la route comportant une valeur du coefficient de rugosité local de la route. Le fait d’avoir une valeur numérique permet une caractérisation de la confiance plus précise. Le fait que la donnée soit sensiblement continue sur le trajet permet d’avoir un échantillonnage des acquisitions et une détection facile d’une acquisition erronée qui serait à écarter. La donnée cartographique peut comporter la valeur numérique et un ou plusieurs labels d’identification de la nature de la valeur numérique. Le ou les labels peuvent caractériser l’unité de la valeur numérique et/ou la nature de la donnée cartographique, par exemple un coefficient d’adhérence, de rugosité, une pente, un angle de courbure. En variante, la donnée cartographique indique la présence de signalisations routières, notamment panneaux de signalisation, lignes de la route, d’obstacles, ou encore lieux caractéristiques de l’environnement (par exemple de monuments historiques ou de fleuves). La donnée caractéristique peut alors comporter un booléen, notamment caractérisant la présence ou l’absence, et/ou une valeur numérique, par exemple indiquant la limitation de vitesse, et un ou plusieurs labels, notamment caractérisant la nature de la donnée cartographique, par exemple le type de panneau identifié, le type de ligne au sol, la nature d’un obstacle et/ou le nom d’un lieu caractéristique de l’environnement. Le procédé peut comporter, à chaque acquisition, l’acquisition d’une pluralité de données cartographiques différentes parmi les informations cartographiques précitées, chacune associée à une position cartographique, lesdites positions cartographiques étant identiques ou non. Le procédé peut alors déterminer pour chaque donnée cartographique un indice de confiance sur une partie de la pluralité d’acquisitions et la génération de la donnée de commande en fonction des différents indices de confiance déterminés, notamment la prise en compte des informations cartographiques uniquement lorsque qu’une confiance pour toutes les données cartographiques est établie, ou encore notamment la prise en compte uniquement des informations cartographiques pour lesquelles une confiance pour les données cartographiques correspondantes a été établie, les informations cartographiques pour lesquelles les données cartographiques correspondantes ne sont pas de confiance étant non prises en compte. Grandeur représentative La grandeur représentative peut être une valeur issue d’une mesure par un ou plusieurs capteurs embarqués dans le véhicule. La valeur peut être obtenue par une mesure directe d’un capteur du véhicule ou déduite à partir d’une ou plusieurs mesures d’un ou plusieurs capteurs. La grandeur représentative peut être déterminée à l’aide d’un unique capteur. Le procédé peut comporter la détermination de la distance sur le chemin le plus probable entre le véhicule à l’instant d’acquisition et la position cartographique associée à la donnée cartographique acquise à l’instant d’acquisition. En variante, cette information est acquise directement avec les données cartographiques pour chaque donnée cartographique acquise. La détermination de la grandeur représentative pour chaque donnée cartographique acquise peut comporter la détermination, en fonction de la vitesse du véhicule à l’instant d’acquisition, de l’instant de mesure pour que la localisation du véhicule à l’instant de mesure soit sensiblement égale à la position cartographique associée à la donnée cartographique. L’instant de mesure peut être déterminé au moins à partir de la distance sur le chemin le plus probable entre le véhicule à l’instant d’acquisition et la position cartographique associée à la donnée cartographique acquise à l’instant d’acquisition et la vitesse du véhicule à l’instant d’acquisition. La détermination de l’instant de mesure peut également se faire dynamiquement en intégrant les variations de vitesse éventuelles du véhicule entre l’instant d’acquisition et l’instant de mesure pour améliorer ladite détermination. La détermination de l’instant de la mesure de la grandeur représentative par calcul permet d’avoir un procédé relativement précis et fiable. En pratique, la géolocalisation du véhicule n’étant pas disponible en continu, mais de manière périodique selon une fréquence de mise à jour de la géolocalisation donnée, cette méthode permet de s’assurer d’effectuer la mesure au meilleur moment, par exemple entre deux acquisitions par le système de navigation. En variante, la détermination de l’instant de mesure peut se faire par acquisition de la localisation du véhicule de façon périodique et le déclenchement de la mesure lorsque la localisation du véhicule identifiée par l’acquisition périodique est la plus proche de la position cartographique acquise avec la donnée cartographique. Echantillonnage Les acquisitions de la donnée cartographique peuvent être successives dans le temps ou sur le positionnement du véhicule sur son trajet. Chaque acquisition peut être déclenchée automatiquement ou manuellement. Les informations cartographiques peuvent être acquises par le système de navigation à une fréquence d’acquisition prédéfinie, notamment lorsque le véhicule est en mouvement. Les acquisitions de la donnée cartographique peuvent être échantillonnées dans le temps ou sur le positionnement du véhicule sur son trajet à une fréquence d’échantillonnage prédéterminée identique ou différente de la fréquence d’acquisition des informations cartographiques, notamment à une fréquence d’échantillonnage correspondant à une acquisition de la donnée cartographique toutes les N acquisitions d’informations cartographiques par le système de navigation, N étant un entier. Les instants d’acquisition peuvent être espacés entre eux d’une durée sensiblement constante ou sont espacées entre eux d’une durée correspondant à une distance parcourue du véhicule sensiblement constante. En variante, le procédé peut comporter la recherche de la donnée cartographique à chaque réception d’information cartographique et l’acquisition de la donnée cartographique si elle est présente à une position cartographique à une distance du véhicule sur le chemin le plus probable inférieure ou égale à une distance prédéterminée et si elle n’a pas été acquise précédemment à un instant d’acquisition précédent. Les positions cartographiques acquises sont à une distance et/ou un temps de déplacement par rapport au véhicule non nul à l’instant d’acquisition correspondant. De préférence, la distance au véhicule est inférieure ou égale à une distance du véhicule prédéterminée, notamment inférieure ou égale à 500m, mieux inférieure ou égale à 100m et/ou supérieure ou égale à 1m, mieux supérieure ou égale à 5m. La distance, notamment le long du chemin le plus probable, entre les positions cartographiques acquises et les localisations du véhicule à l’instant d’acquisition correspondant peut être sensiblement constante. En variante, ladite distance n’est pas constante. La détermination de l’indice de confiance peut se faire sur au moins une partie des données cartographiques acquises sur une durée d’acquisition prédéterminée, et/ou un nombre d’acquisitions prédéfini. La durée d’acquisition peut être prédéterminée en fonction de la donnée cartographique. Le nombre d’acquisitions peut être prédéfini en fonction de la donnée cartographique, notamment en fonction de la fréquence d’apparition de la donnée cartographique dans le cas d’une donnée cartographique caractéristique d’un évènement discret. De préférence, la détermination de l’indice de confiance se fait à un instant d’évaluation et prend en compte au moins la donnée cartographique acquise à l’instant d’acquisition en amont dans le temps le plus proche de l’instant d’évaluation. Fenêtre glissante De préférence, la détermination de l’indice de confiance est effectuée à un instant d’évaluation par comparaison d’au moins une partie des différentiels, mieux tous les différentiels, correspondant à au moins une partie des données cartographiques acquises en amont de l’instant d’évaluation sur une fenêtre de temps d’une durée d’acquisition prédéterminée se terminant à l’instant d’évaluation ou correspondant à un nombre prédéterminé d’acquisitions de données cartographiques successives en remontant dans le temps à partir de l’instant d’évaluation. Cela permet de déterminer l’indice de confiance sur une fenêtre de temps glissante en amont de l’instant d’évaluation correspondant à une durée prédéfinie constante ou un nombre d’acquisitions constant et ainsi d’avoir un indice de confiance à jour sur un nombre de données cartographique prédéterminé pour être à la fois suffisamment important pour permettre une stabilité de la détermination et à la fois suffisamment faible pour limiter le risque d’erreur dans l’évaluation de la confiance. Equation polynomiale La comparaison des différentiels peut comporter la détermination, à partir des données cartographique acquises ayant permis la détermination de l’indice de confiance et des grandeurs représentatives correspondantes, d’une équation polynomiale de corrélation entre la donnée cartographique et la grandeur représentative de la donnée cartographique d’un rang inférieur à un rang prédéfini et d’indice de corrélation maximal avec les données cartographiques acquises et les grandeurs représentatives correspondantes ayant servi à la détermination de l’équation polynomiale de corrélation. De préférence, l’équation polynomiale de corrélation déterminée est de rang inférieur ou égal à 1, c’est-à-dire est une proportionnalité entre la donnée cartographique et la grandeur représentative de ladite donnée cartographique et/ou un décalage constant entre la donnée cartographique et la grandeur représentative de ladite donnée cartographique. Par « proportionnalité », on comprend une relation de type y=cx, y étant la grandeur représentative, x la donnée cartographique acquise et c un facteur de proportionnalité. c peut prendre toute valeur, notamment être sensiblement égal à 1. Par « décalage constant », on comprend une relation du type y=x+b, y étant la grandeur représentative, x la donnée cartographique acquise et b une valeur constante. Le procédé peut comporter l’attribution de l’indice de confiance en fonction de l’indice de corrélation, notamment l’attribution d’un indice de confiance supérieur à la valeur de confiance seuil ou égal à une valeur discrète de confiance lorsque l’indice de corrélation est supérieur à une valeur de corrélation seuil. Il est par exemple possible d’attribuer une valeur de 0 à l’indice de confiance lorsque l’indice de corrélation est inférieur à une valeur de corrélation seuil et une valeur de 1 à l’indice de confiance lorsque l’indice de corrélation est supérieur à une valeur de corrélation seuil. Cela permet de déterminer l’existence d’une relation stable entre la donnée cartographique acquise et la grandeur représentative correspondante et si une telle relation stable existe de considérer qu’il existe un bon niveau de confiance. Cela permet également de s’affranchir du contexte. En effet, un contexte différent de celui correspondant à celui de la donnée cartographique acquise peut avoir une influence sur la valeur déterminée pour la grandeur représentative qui peut se traduire par l’existence d’une équation polynomiale entre la donnée cartographique acquise et la grandeur représentative. La valeur d’une donnée cartographique pouvant varier en fonction de certains paramètres contextuels, notamment la pluie, la température, le verglas, l’humidité, ou encore la hauteur de neige sur la route, le procédé selon l’invention permet de généraliser la validité de données cartographiques fournies sans contexte, ou avec un contexte différent de celui dans lequel évolue le véhicule au moment de l’acquisition de la donnée cartographique. Contextualisation Le procédé peut comporter la correction automatique de la donnée cartographique acquise par le système de navigation en fonction de l’équation de corrélation déterminée pour contextualiser la donnée cartographique acquise si l’indice de corrélation est supérieur à une valeur de corrélation seuil prédéterminée en lui appliquant l’équation de corrélation déterminée. La donnée de commande peut être générée au moins en fonction de la donnée cartographique acquise après contextualisation lorsque l’indice de confiance est dans une plage de valeur prédéterminée ou à une valeur discrète prédéterminée. De préférence, la détermination de l’indice de corrélation est effectuée à un instant de corrélation par comparaison d’au moins une partie des différentiels, mieux tous les différentiels, correspondant à au moins une partie des données cartographiques acquises en amont de l’instant de corrélation sur une fenêtre de temps d’une durée d’acquisition prédéterminée se terminant à l’instant de corrélation ou correspondant à un nombre prédéterminé d’acquisitions de données cartographiques successives en remontant dans le temps à partir de l’instant de corrélation. Cela permet de déterminer l’indice de corrélation sur une fenêtre de temps glissante en amont de l’instant de corrélation correspondant à une durée prédéfinie constante ou un nombre d’acquisitions constant et ainsi d’avoir un indice de corrélation à jour sur un nombre de données cartographiques prédéterminé pour être à la fois suffisamment important pour permettre une stabilité de la détermination et à la fois suffisamment faible pour limiter le risque d’erreur dans l’évaluation de la corrélation. L’instant de corrélation peut être identique à l’instant d’évaluation et/ou la durée prédéfinie de corrélation peut être identique à celle d’acquisition ou le nombre de données cartographiques considérées identiques. De préférence, l’indice de corrélation est défini tel que plus les écarts entre les données cartographiques acquises après contextualisation et les grandeurs représentatives correspondantes sont faibles, plus l’indice est grand, et inversement. Ainsi, l’indice de corrélation caractérise la qualité du modèle de corrélation déterminé à partir de l’équation polynomiale de corrélation. Le procédé peut comporter la détermination d’un index de corrélation associé à la ou chaque donnée cartographique acquise postérieurement à la détermination de l’équation polynomiale de corrélation correspondant à la corrélation de la ou chaque donnée cartographique acquise postérieurement à la détermination de l’équation polynomiale de corrélation et de la grandeur représentative correspondante avec l’équation polynomiale de corrélation. Cet index peut être déterminé à partir de l’écart entre la donnée cartographique acquise après contextualisation et la grandeur représentative correspondante. Un tel index permet de caractériser pour chaque donnée cartographique le respect ou non de l’équation polynomiale déterminée. De préférence, l’index de corrélation est défini tel que plus l’écart entre la donnée cartographique acquise après contextualisation et la grandeur représentative correspondante est faible, plus l’index est grand, et inversement. Ainsi, l’index de corrélation caractérise la qualité de la contextualisation effectuée à partir de l’équation polynomiale de corrélation. Le procédé peut comporter la détermination d’une nouvelle équation polynomiale de corrélation si l’indice de corrélation est inférieur à la valeur seuil de corrélation sur une durée supérieure à une durée prédéterminée, notamment à la durée d’acquisition, ou sur un nombre d’acquisitions successives supérieur à un nombre prédéterminé ou si les index de corrélation des données cartographiques acquises sur une durée supérieure à la durée prédéterminée, notamment à la durée d’acquisition, ou sur un nombre d’acquisitions successives supérieur au nombre prédéterminé sont tous inférieurs à une valeur d’index seuil. Le procédé peut comporter, tant que l’indice de corrélation est supérieur à la valeur de corrélation seuil ou que les index de corrélation des données cartographiques acquises sont supérieurs à une valeur d’index seuil, l’utilisation des données cartographiques acquises après contextualisation, notamment par enrichissement d’une base de données à l’aide de ces données cartographiques ou génération d’une donnée de commande au moins en fonction de la donnée cartographique acquise après contextualisation, la donnée de commande étant notamment une donnée d’entrée d’un dispositif d’information utilisateur ou d’un actionneur du véhicule. Le procédé peut comporter la détermination de données de contexte à partir d’un ou plusieurs capteurs du véhicule ou de données externes et l’association des données de contexte à la donnée cartographique acquise après contextualisation et/ou à l’équation de corrélation déterminée, les données de contexte comportant notamment la présence de pluie ou non et/ou son intensité, la température, le taux d’humidité, la vitesse du vent et/ou le point de rosée. Le procédé peut comporter l’envoi d’informations de contextualisation vers une base de données, notamment interne ou externe, les informations de contextualisation comportant les données de contexte et/ou la combinaison de la donnée cartographique acquise après contextualisation et de l’équation de corrélation déterminée. De préférence, la méthode de détermination de l’équation polynomiale est choisie parmi l’interpolation polynomiale, notamment lagrangienne, et la régression polynomiale. En particulier, la régression polynomiale peut être réalisée par la méthode des moindres carrés, du maximum de vraisemblance, par inférence bayésienne, ou encore par des méthodes d’apprentissage automatique comme par exemple les machines à vecteurs de support (de l’anglais « support- vector machine » SVM). De préférence, l’indice de corrélation est choisi parmi le coefficient de Bravais-Pearson, le coefficient rho de Spearman, le coefficient gamma de Goodman et Kruskal, ou encore le coefficient tau de Kendall. La valeur de corrélation seuil peut dépendre de paramètres contextuels. De préférence, la valeur de corrélation seuil dépend du type de données cartographiques. Par exemple, la valeur de corrélation seuil associée à des données cartographiques relatives à la température est différente de celle associée à des données cartographiques relatives au coefficient d’adhérence de la route. La valeur de corrélation seuil peut dépendre du nombre de données cartographiques échantillonnées pour déterminer l‘équation polynomiale de corrélation. Indice de confiance L’indice de confiance peut être une valeur numérique comprise entre deux nombres différents, par exemple entre 0 et 1. En variante, l’indice de confiance peut être discret, notamment de type booléen ou défini par un nombre discret de valeurs différentes correspondant chacun à des niveaux de confiance différents, notamment au moins trois valeurs différentes. La génération d’au moins une donnée de commande peut être au moins en fonction d’une comparaison de l’indice de confiance avec au moins une valeur de confiance seuil. La génération d’au moins une donnée de commande peut être au moins en fonction d’une comparaison de l’indice de confiance avec plusieurs valeurs de confiance seuils différentes. Le procédé peut comporter la génération d’une donnée de commande en fonction d’un niveau de sécurité de la donnée de commande parmi une pluralité de niveaux de sécurité différents et de l’indice de confiance, une plage de valeur de l’indice de confiance étant attribuée à chaque niveau de sécurité pour déterminer la prise en compte ou non d’une ou plusieurs informations cartographiques dans la génération de la donnée de commande. Par exemple, les données de commande peuvent être associés à un premier niveau de sécurité correspondant à une première valeur discrète ou une première plage de valeur de l’indice de confiance et un deuxième niveau de sécurité correspondant à une deuxième valeur discrète ou une deuxième plage de valeur de l’indice de confiance, le premier niveau de sécurité étant associé à des données de commande pour lesquels la prise en compte d’une donnée erronée a un impact négligeable sur la sécurité des usagers et le deuxième niveau de sécurité étant associé à des données de commande pour lesquels la prise en compte d’une donnée erronée présente un risque pour la sécurité des usagers. Cela permet de réduire les risques pour les usagers en autorisant l’utilisation de données potentiellement erronées lorsque l’impact de la donnée erronée sur la sécurité est négligeable et en refusant l’utilisation d’une donnée potentiellement erronée si son utilisation présente un risque pour l’utilisateur. Les niveaux de confiance peuvent être fonction de la sécurité pour l’usager et/ou du confort de l’usager lié à la prise en compte de la donnée. De préférence, l’indice de confiance est déterminé ou mis à jour périodiquement en fonction des déterminations successives des différentiels. La fréquence de mise à jour de l’indice de confiance peut être différente de la fréquence d’échantillonnage des données cartographiques, notamment la fréquence d’échantillonnage des données cartographiques est un multiple de la fréquence de mise à jour de l’indice de confiance. En particulier, l’indice de confiance peut être déterminé ou mis à jour après un nombre prédéfini d’acquisitions de la donnée cartographique à des instants d’acquisition différents successifs, notamment supérieur à 2. Par exemple, l’indice de confiance peut être mis à jour à la suite du calcul de 5 différentiels successifs. L’indice de confiance peut être déterminé à partir d’une fonction d’erreur prenant en paramètre au moins les différentiels entre les données cartographiques acquises, notamment après contextualisation, c’est-à-dire les données cartographiques acquises après contextualisation, et les grandeurs représentatives correspondantes, la fonction d’erreur prenant notamment aussi en paramètre lesdites données cartographiques acquises, notamment après contextualisation, c’est-à-dire les données cartographiques acquises après contextualisation. Par exemple, la fonction d’erreur est choisie parmi la variance (ou « L2 ») , l’erreur quadratique moyenne, l’erreur en norme absolue (ou « L1 ») , l’erreur maximale ou leur combinaison. La fonction d’erreur peut être relative. Par « relative », il faut comprendre que la fonction d’erreur permet de quantifier les écarts observés entre les données cartographiques acquises, en particulier après contextualisation le cas échéant, et les grandeurs représentatives correspondantes relativement aux valeurs desdites données cartographiques acquises, en particulier après contextualisation le cas échéant. De préférence, la ou les valeurs de confiance seuil dépendent du type de données cartographiques acquises. Par exemple, la ou les valeurs de confiance seuil associées à des données cartographiques ou un capteur de température sont différentes de celles associés à des données cartographiques ou un capteur du coefficient d’adhérence de la route. La ou les valeurs de confiance seuil peuvent dépendre du nombre de données cartographiques échantillonnées pour déterminer la valeur de l’indice de confiance. La ou les valeurs de confiance seuil dépendent, de préférence, de paramètres contextuels, notamment des données de contexte déterminées, par exemple des conditions météorologiques. Par exemple, la ou les valeurs de confiance seuil peuvent être différentes en fonction que le temps soit ensoleillé, pluvieux ou enneigé. Données de commande De préférence, dans le cas où l’indice de confiance est caractéristique de la confiance que l’on peut avoir dans les données cartographiques, les données de mesure du capteur étant considérées fiables, la donnée de commande est générée en fonction au moins d’une des informations cartographiques acquises si l’indice de confiance est supérieur ou égal à une valeur de confiance seuil. La donnée de commande peut être générée en fonction d’au moins une grandeur représentative d’une information cartographique si l’indice de confiance est inférieur à la valeur de confiance seuil. L’information cartographique acquise prise en compte pour générer la donnée de commande peut être la donnée cartographique. Dans ce cas, la donnée de commande peut être générée en fonction de la donnée cartographique acquise, en particulier après contextualisation le cas échéant, si l’indice de confiance est supérieur ou égal à une valeur de confiance seuil. En variante, la au moins une des informations cartographiques acquises prise en compte pour générer la donnée de commande peut être différente de la donnée cartographique. Par exemple, si l’indice de confiance associé à des données cartographiques relatives au coefficient de rugosité est supérieur à la valeur de confiance seuil, la donnée de commande peut être établie à partir d’informations cartographiques regroupant les données cartographiques de températures, ainsi que d’autres données cartographiques relatives à la pression atmosphérique, ou au coefficient de rugosité. De préférence, dans le cas où l’indice de confiance est caractéristique de la confiance que l’on peut avoir dans les mesures d’un capteur, les données cartographiques correspondante étant considérées fiables, la donnée de commande peut être générée en fonction au moins d’une grandeur issue de mesure du capteur si l’indice de confiance est supérieur ou égal à la valeur de confiance seuil. La donnée de commande peut être générée en fonction au moins d’une des informations cartographiques acquises si l’indice de confiance est inférieur à une valeur de confiance seuil. De préférence, la donnée de commande est envoyée à un système du véhicule, notamment un actionneur du véhicule, ledit actionneur étant configuré pour commander seul ou en combinaison avec d’autres actionneurs le comportement dynamique dudit véhicule, notamment en influant sur les freins, le moteur, la direction et/ou la vitesses des roues, en fonction au moins de la donnée d’entrée. En variante ou en combinaison, la donnée de commande peut être envoyée à un dispositif d’alerte du véhicule, ledit dispositif d’alerte étant configuré pour alerter un utilisateur au moins lorsque l’indice de confiance est inférieur à la valeur de confiance seuil. Le procédé peut comporter la génération d’une pluralité de données de commande du véhicule pour commander des systèmes différents du véhicule, notamment des actionneurs différents, un dispositif d’alerte du véhicule, le système ADAS, notamment pour le contrôle du châssis, en particulier des suspensions, de la motorisation en consigne de couple, en particulier du moteur thermique ou électrique, des moteurs des roues, des freins, ou encore des systèmes d'annulation du bruit à l'intérieur du véhicule (de l’anglais « active noise control » ou ANC). Sens sécuritaire De préférence, lorsqu’une donnée cartographique présente un différentiel entre la donnée cartographique acquise, en particulier après contextualisation le cas échéant, et la grandeur représentative inférieur à une valeur seuil et lorsque la prise en compte dans la génération de la donnée de commande de la valeur d’une donnée cartographique acquise, en particulier après contextualisation le cas échéant, est moins sécuritaire que la prise en compte de la valeur de la mesure de la grandeur représentative, l’indice de confiance est déterminé comme étant inférieur à la valeur de confiance seuil temporairement au moins pendant une durée prédéterminée, notamment au moins jusqu’à la prochaine acquisition de la donnée cartographique. Cela peut également se faire sur la base de l’index de corrélation lorsqu’il est inférieur à une valeur d’index seuil et lorsque la prise en compte dans la génération de la donnée de commande de la valeur d’une donnée cartographique acquise après contextualisation est moins sécuritaire que la prise en compte de la valeur de la mesure de la grandeur représentative, l’indice de confiance est déterminé comme étant inférieur à la valeur de confiance seuil temporairement au moins pendant une durée prédéterminée, notamment au moins jusqu’à la prochaine acquisition de la donnée cartographique. Cela permet ponctuellement sur une donnée cartographique erronée ponctuelle d’écarter ou conserver la donnée cartographique erronée selon les risques qu’elle peut générer si elle est prise en compte. De préférence, lorsqu’une donnée cartographique présente un différentiel entre la donnée cartographique acquise, en particulier après contextualisation le cas échéant, et la grandeur représentative inférieur à une valeur seuil et lorsque la prise en compte dans la génération de la donnée de commande de la valeur d’une donnée cartographique acquise, en particulier après contextualisation le cas échéant, est plus sécuritaire que la prise en compte de la valeur de la mesure de la grandeur représentative, l’indice de confiance est déterminé comme étant supérieur à la valeur de confiance seuil temporairement au moins pendant une durée prédéterminée, notamment au moins jusqu’à la prochaine acquisition de la donnée cartographique. Cela peut également se faire sur la base de l’index de corrélation lorsqu’il est inférieur à une valeur d’index seuil et lorsque la prise en compte dans la génération de la donnée de commande de la valeur de ladite donnée cartographique acquise après contextualisation est plus sécuritaire que la prise en compte de la valeur de la grandeur représentative, l’indice de confiance est temporairement déterminé comme étant supérieur à la valeur de confiance seuil au moins pendant une durée prédéterminée, notamment au moins jusqu’à la prochaine acquisition de la donnée cartographique. Par « sécuritaire », il faut comprendre que la prise en compte d’une donnée cartographique acquise, en particulier après contextualisation le cas échéant, dans la génération d’une donnée de commande peut être associée à un certain niveau de risque dépendant notamment du type de donnée cartographique et de la valeur de la valeur de ladite donnée et optionnellement d’un contexte. Par exemple, la prise en compte d’une première donnée cartographique relative au coefficient d’adhérence de la route avec une valeur numérique de 0,9 est moins sécuritaire que la prise en compte d’une deuxième donnée du même type avec une valeur numérique de 0,5. En effet, un coefficient d’adhérence relativement faible expose le véhicule à plus de risques de perte d’adhérence qu’avec un coefficient d’adhérence relativement plus élevé et le véhicule prend des données de commande plus sécuritaires pour l’utilisateur dans le cas d’une coefficient d’adhérence plus faible. Ainsi l’application d’une valeur de coefficient d’adhérence faible déterminée de façon erronée en lieu et place d’un coefficient d’adhérence plus élevé fait adopter au véhicule une posture sécuritaire correspondant à l’adhérence faible, ce qui peut entrainer une perte de performance ponctuelle du véhicule mais ne risque pas de mettre en danger l’utilisateur. A contrario, la prise en compte erronée d’une adhérence forte dans le cas d’une adhérence réelle plus faible peut faire adopter au véhicule une posture de performance générant dans le cas de l’adhérence réelle plus faible une prise de risque plus importante pour les usagers. De préférence, la durée prédéterminée est conditionnée par un nombre minimal prédéfini de mesures de grandeurs représentatives à effectuer, notamment une voir deux pour remettre à jour l’indice de confiance et/ou l’équation polynomiale de corrélation, l’indice de confiance et/ou l’équation polynomiale de corrélation étant notamment mis à jour à la suite desdites mesures. Ecartement d’une donnée manifestement erronée La comparaison des différentiels peut comporter l’écartement d’une donnée manifestement erronée dans la détermination de l’indice de confiance et/ou de la recherche de l’équation polynomiale de corrélation ayant un indice de corrélation maximal avec les données et grandeurs représentatives prise pour rechercher l’équation. De préférence, une donnée est considérée manifestement erronée si le différentiel correspondant à l’écart entre la donnée cartographique acquise, en particulier après contextualisation le cas échéant, et la grandeur représentative associée est supérieur en valeur absolue à un seuil d’erreur prédéterminé et que les données cartographiques acquise, en particulier après contextualisation le cas échéant, les plus proches présentent des différentiels correspondant à l’écart entre la donnée cartographique acquise, en particulier après contextualisation le cas échéant, et la grandeur représentative associée inférieurs en valeur absolue à un seuil d’erreur prédéterminé. Ainsi, dans un premier temps, la donnée cartographique est identifiée comme à risque et l’acquisition suivante permet de discriminer le caractère erroné de l’acquisition. L’écartement d’une donnée manifestement erronée permet d’obtenir un procédé plus précis et stable. L’impact d’un différentiel relativement important est atténué voir totalement annulé, cet écart pouvant être causé par un bruit de mesure par le au moins un capteur, ou à une erreur manifeste et isolée d’une donnée cartographique Capteurs Le au moins un capteur du véhicule peut être de type externe, et effectuer des mesures relatives à des paramètres physiques, des objets ou des infrastructures externes au véhicule. Inversement, le au moins un capteur peut être de type interne et effectuer des mesures relatives à des paramètres physiques ou des objets internes au véhicule, notamment la pression des pneus, l’angle de rotation des roues ou encore la pression dans l’habitacle. Le au moins un capteur est de préférence choisi parmi les odomètres, gyromètres, accéléromètres, thermocouples, RTDs, thermistances, baromètres, caméras, sonars, radars ou encore Lidars ou une combinaison de ces capteurs. Actionneur De préférence, l’actionneur est configuré pour commander seul ou en combinaison avec d’autres actionneurs le comportement dynamique dudit véhicule, notamment en influant sur les freins, le moteur, la direction et/ou la vitesses des roues, en fonction au moins de la donnée de commande. L’actionneur peut être configuré pour contrôler le châssis, en particulier les suspensions, la motorisation en consigne de couple, en particulier du moteur thermique ou électrique, les moteurs des roues, les freins, ou encore les systèmes d'annulation du bruit à l'intérieur du véhicule (de l’anglais « active noise control » ou ANC). Véhicule L’invention a aussi pour objet un véhicule équipé d’au moins un capteur et d’un système de navigation permettant l’acquisition à un instant d’acquisition d’informations cartographiques avec leur position cartographique associée et la localisation du véhicule à l’instant d’acquisition, ledit véhicule comprenant en outre un produit programme d’ordinateur configuré pour, lorsque le véhicule est en déplacement: - localiser le véhicule et acquérir des informations cartographiques, - effectuer une pluralité d’acquisitions par le système de navigation, à des instants d’acquisition différents, d’une donnée cartographique parmi les informations cartographiques et de la position cartographique associée à ladite donnée cartographique, les positions cartographiques acquises associées audites données cartographiques acquises étant géographiquement différentes entre elles, - déterminer, pour chaque donnée cartographique acquise, une grandeur représentative de la donnée cartographique à partir d’au moins une mesure représentative par le au moins un capteur à une localisation du véhicule calculée pour être sensiblement égale à la position cartographique associée à laquelle ladite donnée cartographique est acquise, - déterminer, pour chaque donnée cartographique acquise, un différentiel entre les données cartographiques acquises et les grandeurs correspondantes, - déterminer un indice de confiance en fonction de la comparaison d’au moins une partie des différentiels des données cartographiques. - générer une donnée de commande en fonction de la comparaison de l'indice de confiance à une valeur de confiance seuil prédéterminée. . Les caractéristiques décrites précédemment en lien avec le procédé s’appliquent également seules ou en combinaison au véhicule ci-dessus. L’invention pourra être mieux comprise à la lecture de la description détaillée qui va suivre, d’exemples de réalisation non limitatifs de celle-ci, et à l’examen du dessin annexé, sur lequel : FIG. 1 La FIG. 1 illustre, de manière schématique et partielle, un exemple d’équipement d’un véhicule adapté à mettre en œuvre le procédé selon l’invention. FIG. 2 La FIG. 2 est un schéma en blocs illustrant des étapes d’un exemple de procédé d’évaluation de données cartographiques selon l’invention. FIG. 3 La FIG. 3 est un schéma illustrant des étapes d’acquisition de données cartographiques et de mesures de grandeurs représentatives correspondantes selon l’invention. FIG. 4 La FIG. 4 est un schéma en blocs illustrant des étapes d’un exemple de procédé de contextualisation de données cartographiques selon l’invention. FIG. 5 La FIG. 5 illustre de manière schématique et partielle différents échantillons de données cartographiques et mesures de grandeurs correspondantes selon l’invention. Description détaillée On a illustré à la FIG. 1 un exemple de véhicule automobile 1 en vue de dessus disposant d’un équipement adapté à la mise en œuvre du procédé selon l’invention. Le véhicule 1 peut être thermique, par exemple de type essence, diesel, gaz, hydrogène, ou hybride, ou encore électrique. Le véhicule 1 peut comprendre différents capteurs 3. Le véhicule 1 est aussi équipé d’un calculateur 5, qui reçoit des données des différents capteurs 3. Le calculateur 5 comprend un ou plusieurs processeurs exécutant un ou plusieurs programmes permettant l’implémentation du procédé selon l’invention. Le calculateur 5 peut être composé par tout ou partie d’un système informatique embarqué comportant par exemple, outre le ou les processeurs précités, au moins une mémoire RAM, au moins une mémoire ROM utilisée pour sauvegarder les applications du véhicule 1, un ou plusieurs convertisseurs numérique-analogique éventuels ainsi qu’une ou plusieurs interfaces d’entrée/sortie utilisées pour dialoguer avec les différents capteurs 3. Le calculateur 5 peut accéder à une mémoire embarquée stockant une pluralité de données cartographiques, ainsi que des données mesurées par les capteurs 3. Le calculateur 5 peut être reliée à tout type d’interface permettant de présenter des informations à l’utilisateur du véhicule 1. Le véhicule 1 comprend en outre un système de navigation et de localisation 7, de préférence à récepteur GNSS, par exemple de type GPS, permettant notamment au conducteur d’entrer un itinéraire pour le véhicule 1 et/ou à ce dernier de connaître sa position en temps réel. Le véhicule 1 peut est configuré pour avoir accès à un serveur distant par l’intermédiaire d’un moyen de communication de tout type, par exemple de type réseau 4G ou 5G ou autre. Le serveur distant peut comprendre une pluralité d’informations cartographiques. Le serveur est accessible par un ensemble de plusieurs véhicules 1 selon l’invention, la connexion de chacun des véhicules 1 au serveur pouvant s’effectuer via un protocole présentant un certain niveau de sécurité. Le niveau de sécurité peut être suffisant pour l’utilisation des informations cartographiques dans certains domaines. Néanmoins, pour une utilisation dans le système de châssis ou le groupe micropropulseur, le niveau de sécurité des informations cartographiques n’est souvent pas suffisant. Pour cela, l’invention porte en particulier sur un procédé d’évaluation des informations cartographiques illustré sur la FIG. 2 . Dans l’exemple considéré, les données cartographiques relatives au coefficient d’adhérence de la route sont utilisées, mais le procédé est généralisable à d’autres types de données, comme le coefficient de rugosité de la route, la température ou pression extérieure, la courbure d’un virage, la pente d’une route, ou à tout autre type de données cartographiques mesurables directement ou indirectement par un capteur 3 du véhicule 1. Une pluralité d’acquisitions de données cartographiques de coefficient d’adhérence de la route a 1 , a 2 , …a n avec leur position cartographique associée P d1 , P d2 , …P dn à des instants d’acquisition différents T 1 , T 2 … T n est réalisée par le système de navigation 7 lors d’une première étape d’acquisitions 20. Sur la FIG. 2 , n instants d’acquisition d’une donnée cartographique successifs sont représentés par T 1 , T 2 … T n . L’échantillonnage de l’acquisition des valeurs de coefficients d’adhérence de la route a 1 , a 2 , …a n est ainsi réalisé sur N acquisitions. Le nombre d’acquisitions est choisi notamment en fonction de la donnée cartographique. Les n instants d’acquisition T 1 , T 2 … T n peuvent être espacés dans le temps de façon régulière et couvrir une durée d’acquisition (T n -T 1 ) prédéterminée. A cette étape d’acquisitions 20, pour chaque valeur de coefficient d’adhérence acquise par le système de navigation 7, une mesure du coefficient d’adhérence m 1, m 2 , …m n est réalisée par un capteur 3 du véhicule 1, dans ce cas un capteur 3 situé au niveau des roues dudit véhicule 1. La mesure de la grandeur représentative peut être directe par mesure de la grandeur avec un capteur 3 ou déduite de données acquises par un ou plusieurs capteurs 3 du véhicule 1. Les mesures du coefficient d’adhérence de la route m 1, m 2 , …m n sont réalisées à n localisations du véhicule P v1 ’, P v2 ’, …P vn ’ sensiblement égales aux postions cartographiques des données cartographiques acquises selon le principe détaillé plus bas en lien avec la FIG. 3 . Le procédé comporte ensuite une étape 24 de comparaison comportant la détermination de différentiels entre chaque valeur de coefficient d’adhérence a 1 , a 2 , …a n et mesure correspondante du capteur 3 m 1, m 2 , …m n . Par exemple pour une valeur de coefficient d’adhérence acquise a de 0,90 et une mesure correspondante m effectuée par le capteur 3 du véhicule 1 de 0.87, le différentiel d déterminé en valeur absolue |a-m| est de 0,03. L’étape 24 de comparaison des différentiels d 1 , d 2 , …d n peut comporter l’écartement d’une donnée manifestement erronée, afin que celle-ci ne soit pas prise en compte dans la détermination de l’indice de confiance I c . Cela peut être le cas par exemple, si un différentiel en valeur absolue est supérieur à un premier seuil d’erreur prédéterminée d s 1 , et que les différentiels en valeur absolue des données cartographiques acquises au moins aux instants d’acquisitions les plus proches sont inférieurs à un deuxième seuil d’erreur d s 2 , inférieur au premier seuil d’erreur d s1 . Alternativement, cela peut aussi être le cas lorsque qu’une valeur de la donnée cartographique ou de la grandeur représentative est manifestement erronée ou aberrante au vu des valeurs proches acquises, sans qu’il ne soit nécessaire de calculer un écart. Cela permet d’exclure une donnée cartographique qui aurait une valeur aberrante par rapport aux autres valeurs proches. Lors de l’étape 26, un indice de confiance I c est déterminé à partir des différentiels d 1 , d 2 , …d n déterminés à l’étape 24 précédente. Dans le cas d’un contexte sensiblement identique entre celui dans lequel était les données cartographiques à leur enregistrement dans la base de données et celui dans lequel le véhicule 1 se trouve, une égalité des valeurs acquises par le système de navigation 7 par l’intermédiaire des données cartographiques et des valeurs mesurées par le capteur 3 du véhicule 1 est recherchée. Dans ce cas, l’indice de confiance I c est déterminé à partir des différentiels d 1 , d 2 , …d n déterminés à l’étape 24 précédente et des valeurs des coefficients d’adhérence de la route acquises à l’étape 20. Par exemple pour n=3, en notant A = [a 1, a 2 , a 3 ] la liste des valeurs de coefficients d’adhérence acquises et D = [d 1 , d 2 , d 3 ] la liste des différentiels successifs respectifs, l’indice de confiance I c peut être défini par I c = 1- f(D, A) avec f la fonction d’erreur relative en norme absolue, soit Pour A = [0,90 ;0.89 ;0.80] et D = [0.03 ; -0.03 ; 0.05], le calcul donne I c = 0.96. L’indice de confiance I c est alors comparé à une valeur de confiance seuil I cs à l’étape 28. La valeur de confiance seuil I cs retenue peut être égale à 0.95 pour limiter la confiance aux valeurs de coefficients d’adhérence dans la limite d’erreur de 5%. Ainsi, si l’indice de confiance I c est supérieur à cette valeur, les données sont considérées de confiance, comme c’est le cas dans l’exemple ci-dessus. A contrario si l’indice de confiance I c est inférieur à cette valeur seuil, les données ne sont pas d’une confiance suffisante. Dans le cas d’un contexte différent entre celui dans lequel était les données cartographiques à leur enregistrement dans la base de données et celui dans lequel le véhicule 1 se trouve, la détermination de l’indice de confiance I c ne se fait plus par une égalité. En effet, un écart plus significatif peut être observé entre les valeurs acquises par l’intermédiaire des données cartographiques et les grandeurs représentatives déterminées par les mesures. Dans la plupart des cas, le contexte va entrainer un écart constant ou proportionnel entre les valeurs acquises par l’intermédiaire des données cartographiques et les grandeurs représentatives déterminées par les mesures. Cet écart peut suivre sensiblement une équation de corrélation de rang 1 connue ou qui peut être déterminé à partir de la comparaison des différents différentiels d 1 , d 2 , …d n . Ainsi, l’étape 26 peut comporter la détermination d’une équation polynomiale de corrélation, par exemple de rang 1, à partir d’au moins une partie des différentiels d 1 , d 2 , …d n . L’équation peut être de la forme y=cx+b, x étant la donnée cartographique, y étant la grandeur représentative correspondante, c étant un facteur de proportionnalité et b une valeur constante. L’équation polynomiale est par exemple déterminée à partir d’une régression polynomiale. L’équation polynomiale déterminée est celle ayant un indice de corrélation maximal I r avec les données cartographiques et les grandeurs représentatives prises en compte, par exemple l’indice de corrélation de Bravais-Pearson. La FIG. 5 illustre trois exemples de corrélations observées entre des données cartographiques, par exemple de coefficient d’adhérence, et des grandeurs représentatives mesurées par un capteur 3 du véhicule 1. Les graphiques illustrent en ordonnée la valeur du coefficient d’adhérence et en abscisse la position du véhicule 1 correspondant à la donnée (la position cartographique pour la donnée cartographique et la localisation du véhicule 1 au moment de la détermination de la grandeur représentative). Dans ces trois exemples, sept valeurs de données cartographiques acquises sont représentées conjointement avec les sept valeurs de grandeurs représentatives mesurées par le capteur 3 du véhicule 1. Les données cartographiques acquises sont représentées sur la courbe en trait pointillé, et les mesures de grandeurs représentatives sur la courbe en trait plein. Le graphique de la figure 5a) montre un écart constant b entre les données cartographiques acquises et les mesures de grandeurs représentatives correspondantes. L’équation polynomiale déterminée est ainsi de degré 1 et de type y=x+b. Le graphique de la figure 5b) montre un écart proportionnel de coefficient de proportionnalité c entre les données cartographiques acquises et les mesures de grandeurs représentatives correspondantes. L’équation polynomiale déterminée est ainsi de degré 1 et de type y=cx. Pour ces deux premiers cas, il existe une équation polynomiale de rang 1 présentant une très bonne corrélation avec les données cartographiques et grandeurs représentatives et donc une bonne confiance dans les données cartographiques. Le graphique de la figure 5c) montre un échantillon de données cartographiques acquises et de mesures de grandeurs représentatives correspondantes sans équation polynomiale de rang 1 avec un bon indice de corrélation Ir déterminable. L’indice de confiance Ic correspondant à un tel échantillon de données cartographiques est faible. Dans ce cas, l’indice de confiance I c peut être dépendant de l’indice de corrélation I r déterminé. Il peut être supérieur à une valeur de confiance seuil I cs ou égal à une valeur discrète représentative d’une confiance I c1 dans le cas où l’indice de corrélation I r est supérieur à une valeur de corrélation seuil I rs . Par exemple, si l’équation polynomiale de corrélation déterminée a un indice de corrélation I r de 0,9 et que la valeur de corrélation seuil I rs est de 0,85, les données cartographiques sont considérées de confiance et l’indice de confiance I c est significatif d’une confiance dans les données cartographiques. A l’inverse, l’indice de confiance I c est déterminé comme inférieur à la valeur de confiance seuil I cs ou égal à une valeur discrète représentative d’une absence de confiance I c0 dans le cas où l’indice de corrélation I r est inférieur à une valeur de corrélation seuil I rs . Par exemple, si l’équation polynomiale de corrélation d’indice de corrélation maximale a un indice de corrélation I r de 0,5 et que la valeur de corrélation seuil est de 0,85, la corrélation entre les valeurs de coefficient d’adhérence et les mesures correspondantes est considérée mauvaise, les données cartographiques ne sont pas considérées de confiance et l’indice de confiance I c est significatif d’une absence confiance. La confiance peut être déterminée à partir de l’analyse de différentiels entre les données cartographiques acquises après contextualisation, correspondant aux données cartographiques acquises corrigées à partir de l’équation polynomiale de corrélation, et les grandeurs représentatives en recherchant une égalité des valeurs équivalentes. Le cas est alors équivalent à celui décrit précédemment dans le cas où les contextes étaient identiques. Le procédé comporte à l’étape 28 la comparaison de l’indice de confiance I c avec une ou plusieurs valeurs de confiance seuil. Cela peut se faire par comparaison par rapport à la valeur de confiance seuil I cs ou par comparaison à des valeurs discrètes parmi une pluralité de valeurs discrètes représentant différents niveaux de sécurité [I c0, I c1 ]. Une étape de filtrage 30 est ensuite effectuée, comportant la génération d’une donnée de commande du véhicule 1, notamment à un actionneur du véhicule 1, en fonction de la comparaison de l’étape 28. Si les données cartographiques a 1, a 2 , … a n sont de confiance, la donnée de commande peut être établie en fonction des données de valeur d’adhérence acquises par le système de navigation 7 relatives à des positions situées devant le véhicule 1, pour lesquelles une mesure d’une grandeur représentative par le capteur 3 des roues n’a pas encore été effectuée. Lesdites données peuvent par exemple informer d’une baisse de la valeur du coefficient d’adhérence de la route à 0.5. Le cas échéant, les données cartographiques utilisées pour la donnée de commande peuvent être contextualisées en amont en appliquant à celle-ci l’équation de corrélation déterminée. Par ailleurs, une bonne confiance dans les données cartographiques acquises peut indiquer d’une bonne confiance générale dans les informations cartographiques acquises par le système de navigation 7 aux instants d’acquisition et donc l’absence de risque de cybersécurité. Il est alors possible, tant que l’indice de confiance I c est supérieur à la valeur de confiance seuil, d’utiliser les informations cartographiques acquises sur des informations autres que celles des données cartographiques. Dans ce cadre, il est possible d’utiliser des informations cartographiques autres que celles de détermination de la confiance, par exemple sur la signalisation routière ou le tracé de la route, à partir d’un indice de confiance I c déterminé sur le coefficient d’adhérence. Il est également possible de contextualiser les informations cartographiques autres, notamment celle de rugosité ou de tracé de la route selon la méthode décrite ci-après, ou de valider les mesures effectuées par un capteur 3 du véhicule 1 à partir d’informations cartographiques selon la méthode précédente en appliquant l’indice de confiance I c aux grandeurs représentatives pour détecter un dysfonctionnement d’un capteur 3, les informations cartographiques étant considérées comme de confiance. Enfin, le procédé se termine par une étape de commande 32 durant laquelle le véhicule 1 est commandé à partir de la donnée de commande, par exemple l’actionneur influe sur le comportement dynamique du véhicule 1 de manière anticipée, par exemple ici sur les freins du véhicule 1 sur la base de l’information considérée fiable de la baisse d’adhérence de la route. Si les données cartographiques a 1, a 2 , … a n ne sont pas de confiance, la donnée de commande peut être établie en fonction des mesures de grandeurs représentatives par le capteur 3 des roues uniquement. Le procédé peut comporter l’enregistrement ou l’envoi de données cartographiques acquises après contextualisation à un serveur distant quand les données sont établies comme étant de confiance. Cet envoi de données contextualisées peut s’accompagner d’informations de contexte. De préférence, l’indice de confiance I c et l’indice de corrélation I r sont respectivement évalués de manière périodique selon des fréquences de mise à jour différentes ou identiques, en se basant sur un nouvel échantillonnage de données cartographiques acquises à des instants ultérieurs. Une partie des données peut se recouper entre les deux échantillonnages. La confiance auxdites données cartographiques, et au modèle de corrélation desdites données sont ainsi amenés à évoluer dans le temps. En variante, la mise à jour de l’indice de confiance I c et/ou de l’indice de corrélation I r peut être effectuée de manière non périodique, notamment lorsque qu’une inadéquation entre l’équation polynomiale de corrélation et les données cartographiques et de mesure est identifiée sur un temps supérieur à un temps prédéterminé ou un nombre d’acquisitions prédéterminé. De préférence, la détermination de l’indice de confiance I c et/ou de corrélation I r se fait à partir d’un nombre de données cartographiques acquises prédéterminé directement en amont de la détermination, c’est-à-dire précédant directement la détermination, ou d’une fenêtre de temps de durée d’évaluation prédéterminée se terminant à l’instant d’évaluation de l’indice de confiance I c ou de corrélation I r . Cela permet une détermination sur une fenêtre glissante avec l’instant d’évaluation qui soit toujours à jour. Comme expliqué précédemment, le nombre de données cartographiques à prendre en compte pour cette évaluation peut être fixe ou variable selon qu’une ou plusieurs données sont écartées car aberrantes ou moins sécuritaires dans leur prise en comme expliqué ci-dessous. Lorsqu’une équation polynomiale de corrélation a déjà été déterminée précédemment, un index de corrélation peut alors être déterminé pour chaque acquisition qui suit. Un tel index de corrélation établit la corrélation entre la donnée cartographique acquise et la grandeur représentative à partir de l’équation polynomiale de corrélation précédemment déterminée. Elle peut correspondre à un différentiel entre la donnée cartographique acquise après contextualisation et la grandeur représentative correspondante. Un tel index de corrélation peut permettre d’identifier une donnée cartographique erronée tel que mentionné précédemment ou d’identifier une décorrélation par rapport à l’équation polynomiale de corrélation. Une décorrélation sur plusieurs données cartographiques successives peut entrainer une mise à jour de l’équation polynomiale de corrélation ou de l’indice de confiance I c . Le procédé peut comprendre la prise en compte ou non prise en compte de données cartographiques, notamment de coefficient d’adhérences, acquises pour l’actionnement du véhicule 1, si la prise en compte ou non prise en compte de la donnée expose le véhicule 1 à un risque sécuritaire par rapport au données cartographiques acquises directement précédemment. Le risque sécuritaire peut être directement issu de la valeur du coefficient d’adhérence de la route annoncée par les données cartographiques, par exemple de 1.2, alors que la dernière mesure correspondait à une valeur de 0.6. Dans ce premier cas, il peut être dangereux de prendre en compte la valeur de coefficient d’adhérence de 1.2 qui peut donner au véhicule 1 un comportement dangereux si la route a un coefficient d’adhérence de 0.6 comme précédemment. On choisit donc de ne pas prendre en compte la valeur de la donnée cartographique ponctuellement le temps de voir les données cartographiques suivantes. Inversement, si la prise en compte de la donnée cartographique est plus sécuritaire, on peut décider de ne pas l’écarter. Si la tendance se confirme dans l’un ou l’autre des cas avec les données suivantes, on peut alors revoir l’équation de corrélation. L’ensemble des exemples décrits ci-dessus se basent sur la présence d’une unique valeur de confiance ou de corrélation seuil. En variante, le procédé peut comporter une pluralité de valeurs de confiance ou corrélation seuil et la détermination d’un niveau de sécurité associé à chacune des plages de valeurs définies par les valeurs de confiance seuil. Il est alors possible d’attribuer à chaque donnée de commande un niveau de confiance nécessaire pour la prise en compte des données cartographiques acquises, en particulier après contextualisation le cas échéant, dans la commande du véhicule 1. En variante, il est possible d’attribuer à chaque donnée de commande une valeur de confiance ou corrélation seuil, les données de commande ayant des criticités en matière de sécurité différentes. Certaines données de commande peuvent alors présenter une exigence de confiance plus faible car ne présentant pas de criticité en matière de sécurité et d’autres une exigence de confiance plus grande car critique en matière de sécurité. La FIG. 3 illustre de manière schématique un véhicule 1 se déplaçant de gauche à droite le long d’une route représentée par un premier axe 36 et l’acquisition des données cartographiques et la détermination de la grandeur représentative correspondante. Le premier axe 36 illustre le fonctionnement du système de navigation 7, en particulier les différents instants et positions d’acquisition des données cartographiques relatives au coefficient d’adhérence de la route, ainsi que les positions cartographiques desdites données. Un deuxième axe 38 équivalent est représenté en dessous du premier axe 36, illustrant le fonctionnement du ou des capteurs 3 de mesure pour déterminer les grandeurs représentatives correspondantes, en particulier les différentes positions et instants de mesures par le capteur 3 du véhicule 1 de la grandeur représentative du coefficient d’adhérence de la route. Le véhicule 1 acquiert à la position Pv n une valeur de coefficient d’adhérence de la route géolocalisé à une position cartographique Pd n située devant lui. Un calcul est effectué, notamment à partir de la localisation du véhicule 1, de sa vitesse et de sa distance relative au point Pd n , afin de de déterminer un instant de mesure Tn’ où le véhicule 1 atteindra un point Pv n ’ correspondant sensiblement à la position Pd n acquise. Cette détermination du point de mesure par le ou les capteurs 3 pour déterminer la grandeur représentative peut prendre en compte la vitesse du véhicule 1 à l’instant d’acquisition T n et peut affiner la détermination avec la vitesse du véhicule 1 entre l’instant T n et la mesure. De manière analogue, une nouvelle donnée de coefficient d’adhérence de la route est acquise à l’instant T n+1 à la position Pv n+1 , la donnée étant localisée à une position Pd n+1 et la mesure étant effectuée à un instant T n+1 ’ lorsque le véhicule 1 aura atteint une position Pv n+1 ’ correspondant sensiblement à la position Pd n+1 acquise. La distance r n séparant le point d’acquisition de la donnée Pv n et la localisation de la donnée cartographique à la position Pd n est de préférence inférieure à une distance seuil r seuil prédéfinie. De manière analogue, la distance r n+1 est inférieure à r seuil . Elles peuvent être identiques. En effet, la donnée cartographique acquise pour la détermination ou mise à jour de la confiance peut être à une distance du véhicule 1 constante à l’instant d’acquisition. En variante, ces distances ne sont pas identiques. Elles peuvent notamment dépendre de la survenue d’un évènement correspondant à la donnée cartographique. La distance r n+1 ’ entre la position cartographique acquise et la localisation du véhicule 1 à l’instant d’acquisition suivant est de préférence supérieure ou égale à 0. En particulier, dans le cas où r n+1 ’ = 0, la mesure de la grandeur représentative de la valeur du coefficient d’adhérence relative à la donnée géolocalisée à Pd n est réalisée sensiblement au même moment que l’acquisition de la donnée géolocalisée à Pd n+1 . En variante, la mesure de la grandeur représentative de la valeur du coefficient d’adhérence relative à la donnée géolocalisée à Pd n est réalisée après l’acquisition de la donnée géolocalisée à Pd n+1 . Dans ce cas, le point Pd n est de préférence situé après Pv n+1 et avant Pd n+ 1. Un exemple de procédé de contextualisation des données cartographiques est représenté à la FIG. 4 . Dans l’exemple considéré, les données cartographiques à contextualiser sont considérées fiables. Elles peuvent être par exemple relatives au coefficient de rugosité de la route, mais le procédé est généralisable à d’autres types de données, comme le coefficient d’adhérence de la route, la pente de la route, la température ou pression extérieure, la courbure d’un virage, ou à tout autre type de données cartographiques et mesurables directement ou indirectement par un ou plusieurs capteurs 3 du véhicule 1. Une pluralité d’acquisitions de données cartographiques à contextualiser, ici de coefficient de rugosité de la route, est réalisée par le système de navigation 7 lors d’une première étape 40. Sur la FIG. 4 , u instants d’acquisition d’une donnée cartographique à contextualiser k 1, k 2 , … k u successifs sont représentés par T1, T2 … Tu. L’échantillonnage de l’acquisition des valeurs de coefficient de rugosité de la route est ainsi réalisé sur u acquisitions. Pour chaque valeur de coefficient de rugosité de la route acquise k 1, k 2 , … k u , une mesure d’une grandeur représentative v 1 , v 2 , …v u est réalisée par le capteur 3 du véhicule 1, dans ce cas un capteur 3 situé au niveau des roues dudit véhicule 1. Les mesures de coefficient de rugosité de la route sont réalisées à u instants différents selon le même principe que dans le cas de l’évaluation des données cartographiques décrites précédemment. Le procédé comporte ensuite une étape 44 de détermination de différentiels entre chaque valeur de coefficient de rugosité acquise k 1, k 2 , … k u et les grandeurs représentatives correspondantes v 1 , v 2 , …v u . Lors de l’étape 46, une équation de corrélation polynomiale de rang 1 avec un indice de corrélation I r maximal est déterminé à partir des différentiels déterminés à l’étape 44 précédente et des valeurs de coefficient de rugosité de la route acquises à l’étape 40 et/ou des grandeurs représentatives correspondantes v 1 , v 2 , …v u . La détermination de l’indice de corrélation I r maximal et du modèle de corrélation associée peut par exemple être réalisée par la méthode des moindres carrés. Une telle équation polynomiale de corrélation fournit une approximation des données de coefficient de rugosité par les valeurs mesurées directement par le capteur 3. Ainsi pour une valeur v de coefficient de rugosité de la route mesurée par le capteur 3 du véhicule 1, la valeur de la donnée cartographique acquise k est estimée par une équation polynomiale de rang 1, par exemple ici de la forme c' étant un coefficient de proportionnalité et b’ étant une constante représentant un écart fixe. L’indice de corrélation I r est comparé à un indice de corrélation seuil I rs à l’étape 48. Dans un premier scénario, l’indice de corrélation I r déterminé est supérieur à l’indice de corrélation seuil I rs . Les données cartographiques 50 représentant le coefficient de rugosité de la route peuvent alors être contextualisées avec l’équation polynomiale de corrélation déterminée. L’étape 50 peut également comprendre la génération d’une donnée de commande du véhicule 1, notamment à un actionneur du véhicule 1, en fonction de données contextualisées de coefficients de rugosité de la route corrigées relatives à des positions situées devant le véhicule 1, pour lesquelles une mesure d’une grandeur représentative par le capteur 3 des roues n’a pas encore été effectuée. Lesdites données peuvent par exemple informer d’une augmentation ou diminution du coefficient de rugosité de la route. Enfin, le procédé se termine par une étape de commande 52 durant laquelle le véhicule 1 est commandé à partir de la donnée de commande, par exemple l’actionneur influe sur le comportement dynamique du véhicule 1 de manière anticipée, par exemple ici sur les freins du véhicule 1 sur la base de la contextualisation des données considérée fiables, informant de la baisse ou de l’augmentation du coefficient de rugosité de la route. Le procédé peut comporter l’enregistrement ou l’envoi de données contextualisées à un serveur distant quand l’indice de confiance I c et l’indice de corrélation I r sont respectivement supérieurs à une valeur de confiance seuil I cs et à une valeur de corrélation seuil I rs . Le procédé peut également comporter l’enregistrement de données de contextes issues de données du véhicule 1 ou de l’extérieur du véhicule 1, par exemple la température, l’humidité, le vent, la pluie ou le verglas. Ces données peuvent être transmises avec les données cartographiques acquises, en particulier après contextualisation le cas échéant, pour enregistrer le contexte d’acquisition desdites données. Dans l’exemple considéré, l’indice de corrélation I r est évalué de manière périodique selon une fréquence de mise à jour prédéterminée, en se basant sur un nouvel échantillonnage de données cartographiques acquises à des instants ultérieurs. La confiance au modèle de corrélation desdites données est ainsi amenée à évoluer dans le temps. En variante, la mise à jour de l’indice de corrélation I r peut être effectuée de manière non périodique, notamment lorsqu’un décorrélation avec le modèle est déterminée. Le procédé peut comporter pour toute donnée ultérieure à l’acquisition d’une équation polynomiale de corrélation, la détermination d’un index de corrélation entre la donnée cartographique acquise, la grandeur caractéristique déterminée correspondante et l’équation polynomiale. Un tel index peut être déterminé en fonction d’un différentiel entre la donnée cartographique acquise, en particulier après contextualisation le cas échéant, sur la base de l’équation polynomiale de corrélation et la grandeur caractéristique déterminée correspondante. Le procédé peut comporter l’écartement d’une donnée cartographique dont l’index de corrélation est en deçà d’un seuil prédéterminé et/ou pour laquelle une commande moins sécuritaire dans le contrôle du véhicule 1 est effectuée si elle est prise en compte. Le procédé peut comporter la détermination d’une nouvelle équation polynomiale de corrélation lorsqu’une pluralité de données cartographiques successives en une quantité préétablie sont décorrélées avec l’équation déterminée, c’est-à-dire présente un index caractéristique d’une décorrélation, notamment en deçà d’un seuil prédéterminé. L’invention s’applique à tout domaine technique et a tout système. Elle est généralisable à la validation de données cartographiques futures à partir de données mesurées dans le présent, ou à la confirmation des données mesurées grâce à des données cartographiques. Ainsi, il est possible de procédé à l’évaluation sécurisée de données mesurées à partir de données cartographiques correspondantes considérées fiables et acquises de manière sécurisée. En variante, l’acquisition de données cartographiques peut être effectuée par groupe (ou « batchs »). Par exemple, un nombre prédéfini de données cartographiques peut être acquis simultanément à chaque acquisition. Procédé d’évaluation sécurisée d’informations cartographiques ou de données acquises par un capteur (3) par un véhicule (1) en déplacement comportant au moins un capteur (3) et un système de navigation (7), le système de navigation (7) étant configuré pour acquérir de l’extérieur, à un instant d’acquisition, la localisation du véhicule (1) à l’instant d’acquisition et des informations cartographiques avec leurs positions cartographiques associées, le procédé comportant : - une pluralité d’acquisitions (20, 40) par le système de navigation (7), à des instants d’acquisition (T 1 , … T n ) différents, d’une donnée cartographique (a 1 ,… a n ) parmi les informations cartographiques avec la position cartographique (Pd 1 , … Pd n ) associée à ladite donnée cartographique (a 1 ,… a n ), les positions cartographiques (Pd 1 , … Pd n ) associées audites données cartographiques acquises (a 1 ,… a n ) étant géographiquement différentes entre elles, - la détermination (20), pour chaque donnée cartographique acquise, d’une grandeur représentative (m 1 , … m n ) de la donnée cartographique à partir d’au moins une mesure (m 1 , … m n ) par le au moins un capteur (3) à une localisation (Pv 1 ’, … Pv n ’) sensiblement du véhicule (1) sensiblement égale à la position cartographique (Pd 1 , … Pd n ) associée à ladite donnée cartographique acquise (a 1 ,… a n ), - la détermination (24), pour chaque donnée cartographique acquise (a 1 ,… a n ), d’un différentiel (d 1 , …d n ) entre les données cartographiques acquises (a 1 ,… a n ) et les grandeurs représentatives (m 1 , … m n ) correspondantes, - la détermination d’un indice de confiance I c (26) par comparaison d’au moins une partie des différentiels (d 1 , …d n ) déterminés, - la génération (50) d’au moins une donnée de commande du véhicule (1) au moins en fonction de l’indice de confiance I c déterminé. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la donnée de commande est générée en fonction au moins d’une des informations cartographiques acquises si l’indice de confiance I c est supérieur à une valeur de confiance seuil I cs et d’au moins une grandeur représentative de la au moins une des informations cartographiques acquises si l’indice de confiance I c est inférieur à la valeur de confiance seuil I cs . Procédé selon la revendication 2, dans lequel la donnée de commande est envoyée à un système du véhicule (1), notamment un actionneur du véhicule (1), ledit actionneur étant configuré pour commander seul ou en combinaison avec d’autres actionneurs le comportement dynamique dudit véhicule (1), notamment en influant sur les freins, le moteur, la direction et/ou la vitesses des roues, en fonction au moins de la donnée d’entrée. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la donnée cartographique est choisie parmi la courbure d’un virage comportant par exemple une valeur d’angle de courbure local de la route, la pente d’une route comportant une valeur d’angle d’inclinaison locale de la route, le coefficient d’adhérence de la route comportant une valeur du coefficient d’adhérence local de la route, le coefficient de rugosité de la route comportant une valeur du coefficient de rugosité local de la route, le type de route, des informations localisées sur le gabarit maximal du véhicule ou la masse maximale du véhicule autorisée sur une route. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les informations cartographiques sont acquises par le système de navigation (7) à une fréquence d’acquisition prédéfinie, les acquisitions de la donnée cartographique étant échantillonnées dans le temps ou sur le positionnement du véhicule (1) sur son trajet à une fréquence d’échantillonnage prédéterminée identique ou différente de la fréquence d’acquisition des informations cartographiques, notamment à une fréquence d’échantillonnage correspondant à une acquisition de la donnée cartographique toutes les N acquisitions d’informations cartographiques par le système de navigation (7), N étant un entier. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les positions cartographiques (Pd 1 , … Pd n ) acquises sont à une distance et/ou un temps de déplacement par rapport au véhicule (1) non nul à l’instant d’acquisition (T 1 , … T n ) correspondant, notamment la distance, entre les positions cartographiques acquises (Pd 1 , … Pd n ) et les localisations du véhicule (Pv 1 , … Pv n ) à l’instant d’acquisition (T 1 , … T n ) correspondant étant sensiblement constante. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la détermination de la grandeur représentative (m 1 , … m n ) pour chaque donnée cartographique acquise (a 1 ,… a n ) comporte la détermination, en fonction de la vitesse du véhicule à l’instant d’acquisition (T 1 , … T n ), de l’instant de mesure (T 1 ', … T n ’) pour que la localisation du véhicule à l’instant de mesure (Pv 1 ’, … Pv n ’) soit sensiblement égale à la position cartographique (Pd 1 , … Pd n ) associée à la donnée cartographique (a 1 ,… a n ), l’instant de mesure (T 1 ', … T n ’) étant notamment déterminé au moins à partir de la distance sur le chemin le plus probable entre le véhicule (1) à l’instant d’acquisition (T 1 , … T n ) et la position cartographique (Pd 1 , … Pd n ) associée à la donnée cartographique acquise à l’instant d’acquisition et la vitesse du véhicule à l’instant d’acquisition. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la détermination de l’indice de confiance I c (26) est effectuée à un instant d’évaluation par comparaison d’au moins une partie des différentiels (d 1 , …d n ), mieux tous les différentiels, correspondant à au moins une partie des données cartographiques acquises (a 1 ,… a n ) en amont de l’instant d’évaluation sur une fenêtre de temps d’une durée d’acquisition prédéterminée se terminant à l’instant d’évaluation ou correspondant à un nombre prédéterminé d’acquisitions de données cartographiques successives en remontant dans le temps à partir de l’instant d’évaluation. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la comparaison (24) des différentiels (d 1 , …d n ) comporte la détermination (26), à partir des données cartographique acquises (a 1 ,… a n ) ayant permis la détermination de l’indice de confiance I c et des grandeurs représentatives correspondantes (m 1 , … m n ), d’une équation polynomiale de corrélation entre la donnée cartographique et la grandeur représentative de la donnée cartographique d’un rang inférieur à un rang prédéfini, notamment inférieur ou égal au rang 1, et d’indice de corrélation maximal I r avec les données cartographiques acquises (a 1 ,… a n ) et les grandeurs représentatives correspondantes (m 1 , … m n ) ayant servi à la détermination de l’équation polynomiale de corrélation et comporte l’attribution de l’indice de confiance I c en fonction de l’indice de corrélation maximal I r , notamment l’attribution d’un indice de confiance I c supérieur à une valeur de confiance seuil I cs ou égal à une valeur discrète de confiance lorsque l’indice de corrélation maximal I r est supérieur à une valeur de corrélation seuil I rs . Procédé selon la revendication précédente, comportant la détermination d’une nouvelle équation polynomiale de corrélation si l’indice de corrélation I r est inférieur à la valeur seuil de corrélation I rs sur une durée supérieure à une durée prédéterminée, notamment à la durée d’acquisition, ou sur un nombre d’acquisitions successives supérieur à un nombre prédéterminé ou si des index de corrélation des données cartographiques acquises sur une durée supérieure à la durée prédéterminée, notamment à la durée d’acquisition, ou sur un nombre d’acquisitions successives supérieur au nombre prédéterminé sont tous inférieurs à une valeur d’index seuil, les index de corrélation associé à la ou chaque donnée cartographique acquise postérieurement à la détermination de l’équation polynomiale de corrélation correspondant à la corrélation de la ou chaque donnée cartographique acquise postérieurement à la détermination de l’équation polynomiale de corrélation et de la grandeur représentative correspondante avec l’équation polynomiale de corrélation. Procédé selon l'une quelconque des revendications 9 et 10, dans lequel la comparaison (24) des différentiels (d 1 , …d n ) comporte l’écartement d’une donnée manifestement erronée dans la détermination de l’indice de confiance (26) et/ou de la recherche de l’équation polynomiale de corrélation (26) ayant un indice de corrélation maximal I r avec les données et grandeurs représentatives prise pour rechercher l’équation. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel, lorsqu’une donnée cartographique acquise (a 1 ,… a n ) présente un différentiel entre la donnée cartographique acquise (a 1 ,… a n ), en particulier après contextualisation le cas échéant, et la grandeur représentative (m 1 , … m n ) inférieur à une valeur seuil et lorsque la prise en compte dans la génération de la donnée de commande de la valeur d’une donnée cartographique acquise (a 1 ,… a n ), en particulier après contextualisation le cas échéant, est moins sécuritaire que la prise en compte de la valeur de la grandeur représentative (m 1 , … m n ), l’indice de confiance I c est déterminé comme étant inférieur à la valeur de confiance seuil I cs temporairement au moins pendant une durée prédéterminée, notamment au moins jusqu’à la prochaine acquisition de la donnée cartographique. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comportant la détermination par le système de navigation (7) du chemin le plus probable du véhicule (1) en fonction de données d’entrées de l’utilisateur, d’informations acquises à partir d’un ou plusieurs capteurs (3) du véhicule (1) et/ou de la localisation du véhicule (1) déterminée par le système de navigation (7). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comportant la génération d’une donnée de commande (30) en fonction d’un niveau de sécurité de la donnée de commande parmi une pluralité de niveaux de sécurité différents et de l’indice de confiance I c , une plage de valeur de l’indice de confiance I c étant attribuée à chaque niveau de sécurité pour déterminer la prise en compte ou non d’une ou plusieurs informations cartographiques dans la génération de la donnée de commande (30). Véhicule équipé d’au moins un capteur (3) et d’un système de navigation (7) permettant l’acquisition à un instant d’acquisition d’informations cartographiques avec leur position cartographique associée et la localisation du véhicule (1) à l’instant d’acquisition, ledit véhicule (1) comprenant en outre un produit programme d’ordinateur configuré pour, lorsque le véhicule (1) est en déplacement: - localiser le véhicule (1) et acquérir des informations cartographiques, - effectuer une pluralité d’acquisitions (20, 40) par le système de navigation (7), à des instants d’acquisition (T 1 , … T n ) différents, d’une donnée cartographique (a 1 ,… a n ) parmi les informations cartographiques et de la position cartographique (Pd 1 , … Pd n ) associée à ladite donnée cartographique (a 1 ,… a n ), les positions cartographiques acquises (Pd 1 , … Pd n ) associées audites données cartographiques acquises (a 1 ,… a n ) étant géographiquement différentes entre elles, - déterminer (20), pour chaque donnée cartographique acquise, une grandeur représentative de la donnée cartographique à partir d’au moins une mesure représentative (m 1 , … m n ) par le au moins un capteur (3) à une localisation du véhicule (1) (Pv 1 ’, … Pv n ’) calculée pour être sensiblement égale à la position cartographique (Pd 1 , … Pd n ) associée à laquelle ladite donnée cartographique est acquise (a 1 ,… a n ), - déterminer (24), pour chaque donnée cartographique acquise (a 1 ,… a n ), un différentiel (d 1 , …d n ) entre les données cartographiques acquises (a 1 ,… a n ) et les grandeurs (m 1 , … m n ) correspondantes, - déterminer un indice de confiance I c (26) en fonction de la comparaison d’au moins une partie des différentiels (24) des données cartographiques. - générer une donnée de commande (30) en fonction de la comparaison (28) de l'indice de confiance I c à une valeur de confiance seuil I cs prédéterminée.