Brevet FR3163629A1 — publié le 20251226

La présente invention concerne un procédé et un dispositif de détermination d’un environnement (1) de conduite d’un véhicule (10). A cet effet, une information représentative d’un type de l’environnement de conduite parmi un premier type et un deuxième type est déterminée par projection de la position du véhicule (10) sur une cartographie de l’environnement (1). Cette information est validée par un premier modèle de prédiction du type de l’environnement (1) puis par un deuxième modèle de prédiction du type de l’environnement (1). Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de détermination d’un environnement de conduite d’un véhicule L’invention concerne les procédés et dispositifs de détermination d’un environnement de conduite d’un véhicule, notamment mais non exclusivement de véhicules automobiles. L’invention concerne également un procédé et un dispositif de traitement de données de véhicules. L’invention concerne notamment un procédé et un dispositif de validation d’un type d’environnement dans lequel circule le véhicule, notamment lorsque l’environnement est de type tout-terrain. L’invention concerne également un procédé et un dispositif de contrôle d’un ensemble de systèmes embarqués du véhicule lorsque le type de l’environnement dans lequel le véhicule circule est de type tout-terrain. Arrière-plan technologique Les véhicules contemporains sont formés d’un grand nombre de composants ou d’organes développés et dimensionnés pour fonctionner dans différents types d’environnement, essentiellement dans un environnement de type routier comprenant des routes avec des chaussées recouvertes de bitume. Cependant, il arrive que les véhicules circulent dans un environnement dit tout-terrain ou hors route (de l’anglais « Off road »), c’est-à-dire sur une surface non bitumée telle que du sable, du gravier, un lit de rivière, de la boue, de la neige, des rochers ou d’autres terrains naturels. La détection du type d’environnement dans lequel circule le véhicule est un enjeu important, notamment pour identifier les données associées à la conduite d’un véhicule dans un environnement de type tout-terrain, les données ainsi collectées pouvant être utilisées pour développer et dimensionner correctement les différents composants et organes des véhicules. Avoir une meilleure connaissance de l’utilisation des véhicules en conditions réelles est un enjeu important pour les constructeurs automobiles, par exemple pour améliorer les calculs de profil de mission pour mieux dimensionner les composants en fonction de leur utilisation réelle par les clients ou pour apprendre des modèles de prédiction de pannes sur la base de données d’apprentissage reflétant l’utilisation réelle des véhicules. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est par exemple d’améliorer la détection d’un environnement de type tout-terrain lorsqu’un véhicule circule dans un tel environnement. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la pertinence de données d’utilisation de véhicules, notamment pour la conception et la modélisation de composants ou d’organes de véhicules. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de détermination d’un environnement de conduite d’un véhicule, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur et comprenant les étapes suivantes : - réception de premières données représentatives d’une position du véhicule et de deuxièmes données représentatives de cartographie de l’environnement de conduite ; - détermination d’une information représentative d’un type de l’environnement de conduite parmi un premier type et un deuxième type par projection de la position sur la cartographie, le premier type correspondant à un environnement routier et le deuxième type à un environnement tout-terrain ; - lorsque l’information est représentative du deuxième type, première validation de l’information par classification de troisièmes données représentatives de l’environnement de conduite dans une première classe représentative du premier type ou une deuxième classe représentative du deuxième type, les troisièmes données étant reçues d’au moins une caméra embarquée dans le véhicule, la classification étant mise en œuvre par un premier modèle de prédiction appris dans une première phase d’apprentissage ; - lorsque les troisièmes données ont été classifiées dans ladite deuxième classe, deuxième validation de l’information par classification de quatrièmes données représentatives d’un ensemble d’indicateurs de l’environnement de conduite dans une troisième classe représentative du premier type ou une quatrième classe représentative du deuxième type, l’ensemble d’indicateurs étant déterminés à partir de quatrièmes données représentatives d’utilisation du véhicule et reçues d’un ensemble de dispositifs embarqués dans le véhicule, la classification étant mise en œuvre par un deuxième modèle de prédiction appris dans une deuxième phase d’apprentissage ; et - détermination de l’environnement de conduite en fonction d’un résultat de la classification des quatrièmes données. La détection d’un environnement de type tout-terrain dans lequel circule le véhicule selon le premier aspect de l’invention est obtenue en plusieurs étapes, dont deux étapes de validation successives basée sur l’utilisation de modèles de prédiction faisant appel aux techniques d’apprentissage machine (de l’anglais « machine learning »), voire d’apprentissage profond (de l’anglais « deep learning ») alimentées par des données acquises par des capteurs ou dispositifs embarqués dans le véhicule. Cela permet d’améliorer la confiance dans la détermination de l’environnement dans lequel circule le véhicule, sans intervention du conducteur. Les données ainsi collectées peuvent être associées avec le type d’environnement détecté puis par exemple exploitées pour établir différents calculs de profil de mission nécessaires au dimensionnement de composants ou d’organes embarqués dans des véhicules circulant dans des environnements tout-terrain, en conditions réelles. Selon une variante, le procédé comprend en outre les étapes suivantes lorsque les quatrièmes données ont été classifiées dans ladite quatrième classe : - transmission d’une requête d’affichage d’une demande de confirmation de la classification des quatrièmes données dans la quatrième classe à destination d’un écran tactile embarqué dans le véhicule ; - réception de cinquième données représentatives d’une réponse à la requête depuis l’écran tactile ; - affinage de paramètres du premier modèle de prédiction et/ou de paramètres du deuxième modèle de prédiction en fonction des cinquièmes données. Selon encore une variante, le procédé comprend en outre une étape de génération d’un ensemble d’instructions de contrôle d’un ensemble de systèmes embarqués adaptées à l’environnement tout-terrain. Selon une autre variante, l’écran tactile correspond à un écran tactile du véhicule ou à un écran tactile d’un dispositif de communication mobile relié en communication au véhicule via une connexion sans fil. Selon une variante supplémentaire, le procédé comprend en outre une étape de traitement des troisièmes et quatrièmes données mise en œuvre avant la première validation et la deuxième validation, le traitement comprenant un filtrage d’au moins une partie des troisièmes et quatrièmes données et/ou un lissage d’au moins une partie des troisièmes et quatrièmes données. Selon encore une variante, l’ensemble d’indicateurs comprend au moins un indicateurs parmi : - un premier indicateur représentatif d’un temps de conduite du véhicule dans l’environnement de conduite ; - un deuxième indicateur représentatif d’une intensité de vibration moyenne mesurée dans le véhicule ; - un troisième indicateur représentatif d’un relief de l’environnement de conduite ; - un quatrième indicateur représentatif d’un ration entre un ensemble de changements de rapports de vitesse et une vitesse moyenne du véhicule ; - un cinquième indicateur représentatif d’une activation d’un système antiblocage des roues du véhicule ; - un sixième indicateur représentatif d’une variation d’altitude sur un premier intervalle temporel de durée inférieure à un premier seuil ; - un septième indicateur représentatif d’une activation d’un mode de conduite à 4 roues motrices ; et - un huitième indicateur représentatif d’une consommation moyenne d’énergie par le véhicule sur un deuxième intervalle temporel de durée inférieure à un deuxième seuil. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de détermination d’un environnement de conduite d’un véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple un véhicule automobile, comprenant le dispositif selon le deuxième aspect de la présente invention Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 4 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un environnement de conduite d’un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 2 illustre schématiquement un processus de détermination de l’environnement de conduite du véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 3 illustre un dispositif configuré pour déterminer l’environnement de conduite du véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. FIG. 4 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détermination d’un environnement de conduite du véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de détermination d’un environnement de conduite d’un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 4. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Les termes « premier(s) », « deuxième(s) » (ou « première(s) », « deuxième(s) »), etc. sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. De tels éléments peuvent être distincts ou correspondre à un seul et unique élément, selon le mode de réalisation. La FIG. 1 illustre schématiquement un véhicule 10 circulant dans un environnement de conduite 1, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le véhicule 10 correspond par exemple à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule 10 correspond ainsi par exemple à un véhicule terrestre, par exemple une automobile, un camion, un car, une moto. Le véhicule 10 correspond à un véhicule dit connecté en ce qu’il embarque un système de communication configuré pour communiquer avec un ou plusieurs dispositifs distants 101 via une infrastructure d’un réseau de communication sans fil. Le dispositif distant 101 correspond par exemple à un serveur ou un ordinateur du « cloud » (ou « nuage » en français) 100. Le système de communication d’un véhicule connecté comprend par exemple une ou plusieurs antennes de communication reliées à une unité de contrôle télématique, dite TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit »), elle-même reliée à un ou plusieurs calculateurs du système embarqué du véhicule connecté. La ou les antennes, l’unité TCU et le ou les calculateurs forment par exemple une architecture multiplexée pour la réalisation de différents services utiles pour le bon fonctionnement du véhicule connecté et pour assister le conducteur et/ou les passagers du véhicule connecté dans le contrôle du véhicule connecté et/ou pour établir un diagnostic sur le fonctionnement d’un ou plusieurs composants du véhicule connecté. Le ou les calculateurs et l’unité TCU communiquent et échangent des données entre eux par l’intermédiaire d’un ou plusieurs bus informatiques, par exemple un bus de communication de type bus de données CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (selon la norme ISO 17458) ou Ethernet (selon la norme ISO/IEC 802-3). L’infrastructure de communication mobile permettant la communication sans fil de données entre le véhicule 10 et le dispositif distant 101 comprend par exemple un ou plusieurs équipements de communication 102 de type antenne relais (réseau cellulaire) ou unité bord de route, dite UBR. Dans un mode de communication utilisant une telle architecture réseau, les données sont par exemple transmises par le véhicule connecté au dispositif distant 101 du « cloud » 100 via une antenne relais 102 (l’antenne 102 étant par exemple relié au « cloud » 100 via une liaison filaire et le dispositif distant 101 étant lui-même relié à l’infrastructure réseau du « cloud » 100 via un réseau filaire et/ou sans fil). Le système de communication sans fil permettant l’échange de données entre le véhicule connecté et le dispositif distant 101 correspond par exemple à : - un système de communication véhicule à infrastructure V2I (de l’anglais « vehicle-to-infrastructure »), par exemple basé sur les standards 3GPP LTE-V ou IEEE 802.11p de ITS G5 ; ou - un système de communication de type réseau cellulaire, par exemple un réseau de type LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) aussi appelé LTE 3G, 4G ou 5G ; ou - un système de communication de type Wifi selon IEEE 802.11, par exemple selon IEEE 802.11n ou IEEE 802.11ac. Le véhicule 10 embarque avantageusement un ensemble de capteurs et dispositifs configurés pour détecter ou déterminer le type de l’environnement de conduite 1 dans lequel le véhicule 10 circule. Le type de l’environnement de conduite correspond à : - un premier type correspondant à un environnement routier, c’est-à-dire un environnement comprenant des routes avec une chaussée formée de bitume et d’aspect régulier ; ou - un deuxième type correspondant à un environnement tout-terrain, c’est-à-dire un environnement sans route au sens du premier type, la surface 11 sur laquelle circule le véhicule 10 correspondant à une surface non bitumée telle que du sable, du gravier, un lit de rivière, de la boue, de la neige, des rochers ou d’autres terrains naturels dans un environnement tout-terrain. Le véhicule 10 embarque par exemple un ou plusieurs des capteurs suivants : - un ou plusieurs radars à ondes millimétriques arrangés sur le véhicule 10, par exemple à l’avant, à l’arrière, sur chaque coin avant/arrière du véhicule ; chaque radar est adapté pour émettre des ondes électromagnétiques et pour recevoir les échos de ces ondes renvoyées par un ou plusieurs objets, dans le but de détecter tout objet ou obstacle et leurs distances vis-à-vis du véhicule 10 ; et/ou - un ou plusieurs LIDAR(s) (de l’anglais « Light Detection And Ranging », ou « Détection et estimation de la distance par la lumière » en français), un capteur LIDAR correspondant à un système optoélectronique composé d’un dispositif émetteur laser, d’un dispositif récepteur comprenant un collecteur de lumière (pour collecter la partie du rayonnement lumineux émis par l’émetteur et réfléchi par tout objet situé sur le trajet des rayons lumineux émis par l’émetteur) et d’un photodétecteur qui transforme la lumière collectée en signal électrique ; un capteur LIDAR permet ainsi de détecter la présence d’objets situés dans le faisceau lumineux émis et de mesurer la distance entre le capteur et chaque objet détecté ; et/ou - une ou plusieurs caméras, par exemple une caméra frontale, une caméra arrangée sur chaque coin du véhicule 10, une caméra arrière ; la ou les caméras correspondent par exemple à des caméras configurées pour l’acquisition d’images RGB (de l’anglais « Red, Green, Blue » ou en français « rouge, vert, bleu ») et/ou pour des caméras thermiques (infrarouge) ; et/ou - un ou plusieurs capteurs de température externe ; et/ou - un altimètre ; et/ou - un ou plusieurs capteurs de vibrations, par exemple arrangés en différents endroits du châssis du véhicule 10. Le véhicule 10 correspond par exemple à un véhicule configuré pour rouler dans un mode à deux roues motrices et dans un mode à quatre roues motrices, aussi appelé mode AWD (de l’anglais « All-Wheel Drive »), le conducteur du véhicule 10 sélectionnant un mode ou l’autre depuis un organe de commande prévu à cet effet dans l’habitacle du véhicule 10. Selon une variante, le véhicule 10 correspond à un véhicule configuré pour rouler seulement dans le mode à deux roues motrices. Le véhicule 10 embarque par exemple en outre un ou plusieurs systèmes ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »), tels que par exemple : - un système de contrôle électronique de stabilité équipant le véhicule, connu sous les acronymes ESC (de l’anglais « Electronic Stability Control » ou en français « Contrôle électronique de la stabilité »), DSC (de l’anglais « Dynamic Stability Control » ou en français « Contrôle dynamique de la stabilité ») ou encore ESP (de l’anglais « Electronic Stability Program » ou en français « Programme électronique de la stabilité »), - un système d’aide au maintien dans la file de circulation, dit système LKA (de l’anglais « Lane Keep Assist »), et/ou - un système détecteur de conditions d’adhérence, dit système DST (de l’anglais « Dynamic Steering Torque » ou en français « Couple de direction dynamique »), et/ou - un système électronique antipatinage, dit système ASR (de l’anglais « Anti-Slip Regulation » ou en français « Contrôle antipatinage »), un tel système ASR régulant l’accélération pour limiter la perte d’adhérence des roues motrices, et/ou - un système dit ABS (de l’allemand « Antiblockiersystem » ou en français « système anti-blocage des roues »), et/ou - un système régulateur de vitesse adaptatif, dit système ACC (de l’anglais « Adaptative Cruise Control »), et/ou - un système de géolocalisation permettant au véhicule 10 d’obtenir des données ou informations représentatives de sa position géographique à tout instant, par exemple sous la forme de coordonnées (latitude et longitude), via une liaison satellite avec un ensemble de satellites (non représentés sur la FIG. 1 ), le système de géolocalisation correspondant par exemple à un système de type GPS (de l’anglais « Global Positioning System » ou en français « Système de positionnement global »), Galileo ou GLONASS. La FIG. 2 illustre schématiquement un processus de détermination du type de l’environnement de conduite 1 du véhicule 10, selon des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention. Le processus est par exemple mis en œuvre par un ou plusieurs processeurs d’un ou plusieurs calculateurs du véhicule 10. Dans une première opération du processus, un premier ensemble de données 201 est obtenu ou reçu d’un ensemble de capteurs, dispositifs ou systèmes embarqués dans le véhicule 10 et un deuxième ensemble de données est obtenu ou reçu d’un ou plusieurs dispositifs distants tel que le serveur 101 via l’unité ou l’interface de communication sans fil (unité TCU par exemple) du véhicule 10 et/ou d’un dispositif de communication mobile (par exemple un téléphone intelligent ou « Smartphone » en anglais) relié en communication sans fil (par exemple via Bluetooth® ou Wifi®) ou filaire (par exemple via USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou en français « bus série universel ») au véhicule 10. Le premier ensemble de données 201 comprend par exemple : - des données représentatives d’une durée de conduite du véhicule 10, par exemple une durée d’un trajet effectué avec le véhicule 10 ; et/ou - des données représentatives de vitesse du véhicule 10 ; et/ou - des données représentatives d’images de l’environnement extérieur du véhicule 10, c’est-à-dire des données d’images de l’environnement de conduite reçues de la ou les caméras du véhicule 10 ; et/ou - des données représentatives de vibrations subies par le véhicule 10, par exemple par un ou plusieurs organes du véhicule 10 tels que le châssis, les amortisseurs, etc. ; et/ou - des données représentatives du relief de la surface 11 sur laquelle circule le véhicule 10, par exemple obtenues d’un LIDAR du véhicule 10 ; et/ou - des données représentatives de changement de rapport de vitesse via la boite de vitesse du véhicule 10 ; et/ou - des données représentatives d’activation ou de désactivation de systèmes embarqués tels que le système ABS ; et/ou - des données représentatives de passage en mode à deux roues motrices ou à quatre roues motrices ; et/ou - des données représentatives de consommation d’énergie (électricité ou carburant selon le type du ou des moteurs du véhicule 10) ; et/ou - des données représentatives de variation d’altitude ; et/ou - des données représentatives de localisation du véhicule 10, par exemple sous la forme d’un couple de données de type longitude et latitude. La liste ci-dessus est fournie à titre d’exemple purement illustratif et n’est pas exhaustive, le premier ensemble de données 201 comprenant toutes données reçues des capteurs, dispositifs ou systèmes embarqués du véhicule 10, via le réseau embarqué du véhicule 10. Le deuxième ensemble de données 202 comprend par exemple : - des données représentatives de cartographie de l’environnement dans lequel circule le véhicule 10, ces données étant par exemple du type OpenStreetMap® ; et/ou - des données représentatives de localisation du véhicule 10, par exemple obtenues d’un système de géolocalisation mis en œuvre sous la forme d’une application mobile exécutée sur un dispositif de communication mobile relié en communication au véhicule 10. La liste ci-dessus est fournie à titre d’exemple purement illustratif et n’est pas exhaustive, le deuxième ensemble de données 202 comprenant toutes données reçues de dispositifs externes au véhicule 10 via une connexion filaire ou une connexion sans fil. Dans une deuxième opération optionnelle 203 du processus, un ou plusieurs traitements est/sont appliqué(s) à tout ou partie des données du premier ensemble de données 201 et/ou du deuxième ensemble de données 202. Le ou les traitements correspondent par exemple à un filtrage d’une partie des données pour retirer du premier ensemble de données 201 et/ou du deuxième ensemble de données 202 les valeurs erronées ou aberrantes, à un lissage des données, et à tout traitement adapté pour améliorer la consistance et la cohérence des données mesurées ou reçues. Dans une troisième opération 204 du processus, une information représentative du type de l’environnement de conduite 1 est déterminée par comparaison de premières données représentatives d’une position du véhicule et de deuxièmes données représentatives de cartographie de l’environnement de conduite 1. La comparaison correspond à une projection de la position courante du véhicule 10 sur une carte de l’environnement dans lequel le véhicule 10 circule, permettant ainsi de déterminer si le véhicule 10 roule sur une route identifiée sur la cartographie ou si le véhicule 10 circule dans une zone en dehors d’une route identifiée. L’information ainsi déterminée est représentative du premier type correspondant à un environnement routier ou du deuxième type correspondant à un environnement tout-terrain. L’information est par exemple codée sur un bit, avec la valeur ‘0’ pour le premier type et la valeur ‘1’ pour le deuxième type, ou inversement. Cette troisième opération 204 correspond à un premier niveau d’identification de l’environnement de conduite 1 dans lequel le véhicule 10 circule. Lorsqu’il est déterminé que le type de l’environnement de conduite correspond au premier type 21, le processus se termine et l’environnement de conduite est identifié comme correspondant à un environnement routier 21. Lorsqu’il est déterminé que le type de l’environnement de conduite correspond au deuxième type (environnement tout-terrain), le processus se poursuit avec la quatrième opération 205. Dans une quatrième opération 205 du processus, une première validation de l’information déterminée à la troisième opération 204 est mise en œuvre. Cette première validation est obtenue par une classification de troisièmes données représentatives de l’environnement de conduite, ces troisièmes données étant reçues de la ou les caméras embarquées. Ces troisièmes données correspondent ainsi à des données d’image de l’environnement 1 acquises par la ou les caméras du véhicule 10 lors du déplacement du véhicule 10. Les troisièmes données correspondent par exemple à des données RGB associées à chaque pixel de chaque image acquise. La classification est mise en œuvre par un premier modèle de prédiction appris dans une phase d’apprentissage. Le premier modèle de prédiction est mis en œuvre sous la forme d’un réseau de neurones, par exemple un réseau de neurones profond. L’apprentissage du premier modèle de prédiction correspond par exemple à un apprentissage de type supervisé, semi-supervisé voire non supervisé, basé sur des données d’images d’apprentissage comprenant des images d’environnement du premier type et des images d’environnement du deuxième type. La classification des troisièmes données a pour résultat une classification dans une première classe représentative du premier type ou dans une deuxième classe représentative du deuxième type. Cette quatrième opération 205 correspond à un deuxième niveau d’identification de l’environnement de conduite 1 dans lequel le véhicule 10 circule. Lorsque la classification a pour résultat une classification des troisièmes données dans la première classe, le résultat de la détermination de l’information de la deuxième opération 203 est invalidé et l’environnement de conduite est identifié comme correspondant au premier type 21. Le processus se termine et l’environnement de conduite est identifié comme correspondant à un environnement routier 21. Lorsque la classification a pour résultat une classification des troisièmes données dans la deuxième classe, le résultat de la détermination de l’information de la deuxième opération 203 est validé et l’environnement de conduite 1 est identifié comme correspondant au deuxième type (environnement tout-terrain). Le processus se poursuit alors avec la cinquième opération 206. Dans une cinquième opération 206 du processus, une deuxième validation de l’information déterminée à la troisième opération 204 et validée à la quatrième opération 205 est mise en œuvre. Cette deuxième validation est obtenue par une classification de quatrièmes données représentatives d’un ensemble d’indicateurs de l’environnement de conduite dans une troisième classe représentative du premier type ou une quatrième classe représentative du deuxième type. Cet ensemble d’indicateurs est déterminé ou calculé à partir de quatrièmes données représentatives d’utilisation du véhicule 10, ces quatrièmes données étant reçues d’un ensemble de dispositifs, tels que des capteurs ou des calculateurs, embarqués dans le véhicule 10. Ces quatrièmes données correspondent à tout ou partie du premier ensemble de données 201. Cette nouvelle classification est mise en œuvre par un deuxième modèle de prédiction appris comme le premier modèle dans une phase d’apprentissage. Le deuxième modèle de prédiction est mis en œuvre sous la forme d’un réseau de neurones, par exemple un réseau de neurones profond. L’apprentissage du deuxième modèle de prédiction correspond par exemple à un apprentissage de type supervisé, semi-supervisé voire non supervisé, basé sur des données d’apprentissage représentatives d’un ensemble d’indicateurs obtenus d’un ensemble de véhicules (par exemple quelques milliers de véhicules), les indicateurs obtenus pour l’apprentissage étant de même nature que les indicateurs déterminés pour le véhicule 10 et fournis en entrée du deuxième modèle de prédiction. Les paramètres de ce deuxième modèle de prédiction sont ainsi générés selon toute technique d’apprentissage machine (de l’anglais « machine learning ») connue de l’homme du métier. L’ensemble d’indicateurs fournis en entrée du deuxième modèle de prédiction comprend un ou plusieurs des indicateurs suivants, selon toutes combinaisons possibles : - un premier indicateur représentatif d’un temps de conduite du véhicule dans l’environnement de conduite, par exemple pour écarter une identification d’une aire de stationnement comme correspondant à un environnement tout-terrain, un temps de conduite inférieur à un seuil (par exemple 5 ou 10 minutes) pouvant être considéré comme un indicateur d’un environnement de type aire de stationnement ; et/ou - un deuxième indicateur représentatif d’une intensité de vibration moyenne mesurée dans le véhicule ; et/ou - un troisième indicateur représentatif d’un relief de l’environnement de conduite, par exemple déterminé à partir des données d’image ou des données obtenues d’un LIDAR ; et/ou - un quatrième indicateur représentatif d’un ratio entre un ensemble de changements de rapports de vitesse et une vitesse moyenne du véhicule ; et/ou - un cinquième indicateur représentatif d’une activation du système ABS ; et/ou - un sixième indicateur représentatif d’une variation d’altitude sur un premier intervalle temporel de durée inférieure à un premier seuil, une variation importante sur un intervalle de durée réduite (par exemple inférieure à 10, 15, 30 minutes) pouvant être considéré comme un indicateur d’un environnement de type tout-terrain ; et/ou - un septième indicateur représentatif d’une activation d’un mode de conduite à 4 roues motrices ; et/ou - un huitième indicateur représentatif d’une consommation moyenne d’énergie par le véhicule sur un deuxième intervalle temporel de durée inférieure à un deuxième seuil, une consommation plus importante que la moyenne sur un intervalle de durée réduite (par exemple inférieure à 10, 15, 30 minutes) pouvant être considéré comme un indicateur d’un environnement de type tout-terrain. Cette cinquième opération 206 correspond à un deuxième niveau d’identification de l’environnement de conduite 1 dans lequel le véhicule 10 circule. Lorsque la classification a pour résultat une classification des quatrièmes données dans la troisième classe, le résultat de la détermination de l’information de la deuxième opération 203 est invalidé et l’environnement de conduite est identifié comme correspondant au premier type 21. Le processus se termine et l’environnement de conduite est identifié comme correspondant à un environnement routier 21. Lorsque la classification a pour résultat une classification des quatrièmes données dans la quatrième classe, le résultat de la détermination de l’information de la deuxième opération 203 est validé et l’environnement de conduite 1 est identifié comme correspondant au deuxième type 22 (environnement tout-terrain). Le processus se poursuit alors avec la sixième opération 207. Dans une sixième opération 207 du processus, le résultat de la classification des quatrièmes données dans la quatrième classe est soumis au conducteur du véhicule 10 pour validation ou invalidation par le conducteur. Cette sixième opération 207 permet de valider par un humain les classifications mises en œuvre à la quatrième opération 205 et à la cinquième opération 206 et d’affiner les paramètres du premier modèle de prédiction et/ou les paramètres du deuxième modèle de prédiction selon une méthode dite d’apprentissage par renforcement. A cet effet, la sixième opération 207 comprend la transmission d’une requête d’affichage d’une demande de confirmation de la classification des quatrièmes données dans la quatrième classe à destination d’un écran tactile embarqué dans le véhicule 10. Cet écran tactile correspond par exemple à un écran embarqué du véhicule 10, la transmission de la requête se faisant via un ou plusieurs bus de données du réseau embarqué reliant le calculateur mettant en œuvre le processus au calculateur contrôlant l’écran du véhicule 10. Selon un autre exemple, cet écran tactile correspond à un écran embarqué d’un dispositif de communication mobile relié en communication au véhicule 10, la transmission de la requête se faisant via une connexion filaire (par exemple USB) ou sans fil (par exemple Bluetooth® ou Wifi®) reliant le véhicule 10 au dispositif de communication mobile. La réception de la requête déclenche le contrôle d’affichage d’un contenu graphique demandant au conducteur de valider si l’environnement est de type routier ou tout-terrain, par exemple via un appui tactile sur un premier bouton virtuel pour valider / confirmer que l’environnement est bien de type tout-terrain et via un appui tactile sur un deuxième bouton virtuel pour valider / confirmer que l’environnement est de type routier (c’est-à-dire invalider que l’environnement est de type tout-terrain). En réponse à la requête transmise, le calculateur mettant en œuvre le processus reçoit des cinquièmes données représentatives d’une réponse à la requête depuis l’écran tactile, ces cinquièmes données étant représentatives d’un appui tactile sur le premier bouton virtuel ou sur le deuxième bouton virtuel. Les paramètres du premier modèle de prédiction et/ou les paramètres du deuxième modèle de prédiction sont alors affinés en fonction des cinquièmes données, selon la méthode dite d’apprentissage par renforcement. Lorsque le conducteur a validé que l’environnement est bien de type tout-terrain, le processus se poursuit alors avec une septième opération 208 selon un mode de réalisation particulier et optionnel. Dans une septième opération 208, un ensemble d’instructions de contrôle d’un ensemble de systèmes embarqués du véhicule 10 est généré, ces instructions étant adaptées à l’environnement tout-terrain. Ces instructions sont par exemple transmises aux calculateurs contrôlant ce ou ces systèmes embarqués pour la mise en œuvre automatique de fonctions par ce ou ces systèmes embarqués améliorant la conduite sur un environnement tout-terrain. Les instructions correspondent par exemple à des instructions pour activer ou désactiver des systèmes tels que l’ACC ou l’ABS. Ces instructions correspondent par exemple à des instructions pour activer ou désactiver les feux de route, pour adapter le système de suspension à l’environnement tout-terrain, etc. Selon une variante, ces instructions comprennent en outre des instructions destinées à l’écran du véhicule 10 pour afficher un ensemble de recommandations à destination du conducteur et/ou pour afficher un numéro rapide d’appel d’urgence en cas d’accident. Selon encore une variante, ces instructions comprennent en outre l’activation d’une fonction pour limiter la sollicitation de certains composants ou organes du véhicule 10. L’ensemble des données collectées lors de la mise en œuvre du processus sont par exemple stockées en mémoire du véhicule 10 pour être ensuite collectées par un dispositif externe en vue d’être utilisées ultérieurement pour l’enrichissement de jeux de données par exemple utilisés pour définir des profils de mission et/ou modéliser des environnements de test. La FIG. 3 illustre schématiquement un dispositif 6 configuré pour déterminer le type d’un environnement de conduite d’un véhicule, par exemple le véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 3 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le véhicule, par exemple un calculateur. Le dispositif 3 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figures 1 à 2 et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la FIG. 4 . Des exemples d’un tel dispositif 3 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif 3, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 3 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 3 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 30 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 3. Le processeur 30 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 3 comprend en outre au moins une mémoire 31 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 31. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend un bloc 32 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes tels que des véhicules connectés et/ou des dispositifs de mesure. Les éléments d’interface du bloc 32 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; - interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend une interface de communication 33 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres serveurs, des bases de données) via un canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un réseau filaire de type Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 340, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 350 et/ou d’autres périphériques 360 (système de projection) via respectivement des interfaces de sortie 34, 35 et 36. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 3. La FIG. 4 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détermination d’un environnement de conduite d’un véhicule, par exemple du véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un ou plusieurs processeurs d’un calculateur du véhicule 10, ou par le dispositif 3 de la FIG. 3 . Dans une première étape 41, des premières données représentatives d’une position du véhicule et des deuxièmes données représentatives de cartographie de l’environnement de conduite sont reçues. Dans une deuxième étape 42, une information représentative d’un type de l’environnement de conduite parmi un premier type et un deuxième type est déterminée par projection de la position sur la cartographie, le premier type correspondant à un environnement routier et le deuxième type à un environnement tout-terrain. Dans une troisième étape 43, une première validation de l’information est mise en œuvre lorsque l’information est représentative du deuxième type, la première validation étant obtenue par classification de troisièmes données représentatives de l’environnement de conduite dans une première classe représentative du premier type ou une deuxième classe représentative du deuxième type, les troisièmes données étant reçues d’au moins une caméra embarquée dans le véhicule, la classification étant mise en œuvre par un premier modèle de prédiction appris dans une première phase d’apprentissage. Dans une quatrième étape 44, une deuxième validation de l’information est mise en œuvre lorsque les troisièmes données ont été classifiées dans ladite deuxième classe, la deuxième validation étant obtenue par classification de quatrièmes données représentatives d’un ensemble d’indicateurs de l’environnement de conduite dans une troisième classe représentative du premier type ou une quatrième classe représentative du deuxième type, l’ensemble d’indicateurs étant déterminés à partir de quatrièmes données représentatives d’utilisation du véhicule et reçues d’un ensemble de dispositifs embarqués dans le véhicule, la classification étant mise en œuvre par un deuxième modèle de prédiction appris dans une deuxième phase d’apprentissage. Dans une cinquième étape 45, l’environnement de conduite du véhicule est déterminé en fonction d’un résultat de la classification des quatrièmes données. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrites en relation avec l’une des figures 1 à 2 s’appliquent aux étapes du procédé de la FIG. 4 . Procédé de détermination d’un environnement (1) de conduite d’un véhicule (10), ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur et comprenant les étapes suivantes : - réception (41) de premières données représentatives d’une position dudit véhicule et de deuxièmes données représentatives de cartographie dudit environnement de conduite (1) ; - détermination (42) d’une information représentative d’un type dudit environnement de conduite (1) parmi un premier type et un deuxième type par projection de ladite position sur ladite cartographie, le premier type correspondant à un environnement routier et le deuxième type à un environnement tout-terrain ; - lorsque ladite information est représentative du deuxième type, première validation (43) de ladite information par classification de troisièmes données représentatives dudit environnement de conduite dans une première classe représentative du premier type ou une deuxième classe représentative du deuxième type, lesdites troisièmes données étant reçues d’au moins une caméra embarquée dans ledit véhicule (10), ladite classification étant mise en œuvre par un premier modèle de prédiction appris dans une première phase d’apprentissage ; - lorsque les troisièmes données ont été classifiées dans ladite deuxième classe, deuxième validation (44) de ladite première information par classification de quatrièmes données représentatives d’un ensemble d’indicateurs de l’environnement de conduite dans une troisième classe représentative du premier type ou une quatrième classe représentative du deuxième type, ledit ensemble d’indicateurs étant déterminés à partir de quatrièmes données représentatives d’utilisation dudit véhicule (10) et reçues d’un ensemble de dispositifs embarqués dans ledit véhicule (10), ladite classification étant mise en œuvre par un deuxième modèle de prédiction appris dans une deuxième phase d’apprentissage ; et - détermination (45) de l’environnement de conduite (1) en fonction d’un résultat de la classification des quatrièmes données. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre les étapes suivantes lorsque les quatrièmes données ont été classifiées dans ladite quatrième classe : - transmission d’une requête d’affichage d’une demande de confirmation de la classification des quatrièmes données dans la quatrième classe à destination d’un écran tactile embarqué dans ledit véhicule (10) ; - réception de cinquième données représentatives d’une réponse à ladite requête depuis ledit écran tactile ; - affinage de paramètres dudit premier modèle de prédiction et/ou de paramètres dudit deuxième modèle de prédiction en fonction desdites cinquièmes données. Procédé selon la revendication 2, comprenant en outre une étape de génération d’un ensemble d’instructions de contrôle d’un ensemble de systèmes embarqués adaptées à l’environnement tout-terrain. Procédé selon la revendication 2 ou 3, pour lequel ledit écran tactile correspond à un écran tactile dudit véhicule (10) ou à un écran tactile d’un dispositif de communication mobile relié en communication audit véhicule (10) via une connexion sans fil. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, comprenant en outre une étape de traitement desdites troisièmes et quatrièmes données mise en œuvre avant la première validation et la deuxième validation, ledit traitement comprenant un filtrage d’au moins une partie desdites troisièmes et quatrièmes données et/ou un lissage d’au moins une partie desdites troisièmes et quatrièmes données. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel ledit ensemble d’indicateurs comprend au moins un indicateurs parmi : - un premier indicateur représentatif d’un temps de conduite du véhicule (10) dans ledit environnement de conduite (1) ; - un deuxième indicateur représentatif d’une intensité de vibration moyenne mesurée dans ledit véhicule (10) ; - un troisième indicateur représentatif d’un relief dudit environnement de conduite (1) ; - un quatrième indicateur représentatif d’un ration entre un ensemble de changements de rapports de vitesse et une vitesse moyenne dudit véhicule (10) ; - un cinquième indicateur représentatif d’une activation d’un système antiblocage des roues dudit véhicule (10) ; - un sixième indicateur représentatif d’une variation d’altitude sur un premier intervalle temporel de durée inférieure à un premier seuil ; - un septième indicateur représentatif d’une activation d’un mode de conduite à 4 roues motrice ; et - un huitième indicateur représentatif d’une consommation moyenne d’énergie par ledit sur un deuxième intervalle temporel de durée inférieure à un deuxième seuil. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 6. Dispositif (3) de détermination d’un environnement de conduite d’un véhicule, ledit dispositif (3) comprenant une mémoire (31) associée à au moins un processeur (30) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Véhicule (10) comprenant le dispositif selon la revendication 9.