Brevet FR3158826A1 — publié le 20250801

L’invention concerne un procédé de génération d’informations de trafic de véhicules électriques, qui comprend l’obtention (200) de données de circulation associée à au moins un tronçon d’au moins une route et la détermination (201) d’un indicateur de fréquentation du tronçon par des véhicules électriques. L’indicateur de fréquentation déterminé est ensuite attribué (202) à un identifiant du tronçon dans une base de données, et des d’informations de trafic de véhicules électriques sont générées (203) à partir de la base de données. FIG. 2 Génération d’informations de trafic de véhicules électriques La présente invention appartient au domaine de la génération d’informations de trafic de véhicules automobiles. Elle trouve des applications, en particulier, mais non exclusivement, dans des applications d’assistance à la conduite, telles que des applications de navigation vers une destination ou des applications d’affichage d’informations dans un habitacle de véhicule. On entend par « véhicule » tout type de véhicule tel qu’un véhicule automobile de type particulier, utilitaire ou poids lourd. L’autonomie est un enjeu majeur pour les véhicules électriques, notamment lors de la circulation à vitesse élevée, sur autoroute ou voie rapide. Il est notamment souhaité, par confort pour le conducteur, d’atteindre une autonomie d’au moins 300 kilomètres pour une vitesse de 130 kilomètres par heure, km/h, avec une température extérieure de 23°C. Lorsque l’autonomie est trop faible, le conducteur doit prévoir des arrêts fréquents pour recharger son véhicule dans des stations de charge. La recharge d’une batterie, pour passer d’un état de charge de 20 % à 80 % peut prendre entre 15 minutes et 40 minutes, selon les modèles de véhicule électrique et les chargeurs utilisés dans la station de charge. Aujourd’hui, la plupart des véhicules électriques permettent une autonomie sur autoroute d’environ 250 km, mais à des vitesses plus faibles que 130 km/h, notamment des vitesses comprises entre 110 km/h et 120 km/h. Les véhicules les plus performants selon ce critère proposent une autonomie de 420 km à 110 km/h et à une température extérieure de 23°C. Or pour atteindre l’objectif précité de 300 km d’autonomie à 130 km/h, il faudrait pouvoir réaliser 450 km à 110 km/h pour une température extérieure de 23°C. Afin d’améliorer le confort de conduite ressenti par le conducteur en fonction de l’autonomie permise par son véhicule électrique, les constructeurs automobiles cherchent à améliorer l’un ou plusieurs des paramètres suivants : - l’efficience du véhicule, permettant de limiter sa consommation, exprimée en kiloWatt heure, kWh, par 100km, en améliorant notamment les composants et l’aérodynamisme du véhicule électrique ; - la capacité à embarquer plus d’énergie dans la batterie du véhicule électrique ; et/ou - la capacité à recharger rapidement sur des bornes de recharge rapides, via des outils de planifications d’itinéraires ou ou des systèmes de recharge plus performants. Toutes ces solutions conduisent à enrichir le véhicule automobile, notamment son poids, son prix et sa complexité, sans pour autant rechercher de solutions externes ou « débarquées », liées notamment à l’infrastructure de recharge. Il existe des méthodes d’évaluation du trafic sur autoroute, basées sur différents types de facteurs, notamment : - sur des capteurs de boucle inductive, qui peuvent être encastrées dans une chaussée, à intervalles réguliers, pour détecter la présence de véhicules en mesurant les changements dans un champ électromagnétique lorsque des véhicules passent sur la chaussée. De tels capteurs sont déployés pour calculer le nombre de véhicules, leurs vitesses respectives et la densité de trafic ; - sur des caméras de surveillance, installées le long de l’autoroute, qui permettent une surveillance en continu de la circulation. Les images acquises sont analysées pour décompter les véhicules, évaluer la densité de trafic et surveiller les conditions de circulation ; - sur des capteurs de détection de véhicules, de types infrarouge, acoustique ou laser, qui peuvent être utilisés pour détecter la présence de véhicules sur une route et mesurer leurs vitesses respectives ; - sur des systèmes de péage électronique, répartis le long d’une autoroute et qui enregistrent le nombre de véhicules passant à travers chaque point de péage. Une fois ces données collectées, elles sont traitées par des systèmes informatiques en vue de générer des informations en temps réel sur le trafic, telles que la vitesse moyenne sur une autoroute ou un tronçon, la densité de trafic sur une autoroute ou un tronçon, et les temps de trajet. Les informations en temps réel sur le trafic peuvent être affichées sur des panneaux de signalisation électroniques de l’infrastructure routière, ou peuvent être diffusées aux conducteurs de véhicules automobiles via des applications de navigation, des sites web ou des systèmes d’information sur le trafic. Les informations générées sur le trafic sont ainsi utilisées pour gérer efficacement la circulation, planifier des interventions d’entretien de la route et/ou prévenir des embouteillages. Toutefois, de telles informations sur le trafic sont génériques et ne distinguent aucunement les types de véhicules, notamment les types de motorisation des véhicules. Comme évoqué précédemment, les véhicules électriques ont des besoins spécifiques, liés notamment à leur autonomie, aux durées de charge et à la disponibilité de stations de charge. De plus, bien que le taux de pénétration des véhicules électriques soient relativement faible en Europe à ce jour, il progresse d’année en année beaucoup plus vite que le nombre de stations de charge de l’infrastructure de recharge électrique. Ainsi, alors qu’il est, à l’heure actuelle, aisé pour un conducteur de véhicule électrique de parcourir un trajet longue distance sans patienter longtemps à une borne de recharge qui serait utilisée pour d’autres véhicules électriques, des projections indiquent que les bornes de recharge seront prochainement engorgées. Il existe ainsi un besoin de disposer d’informations, si possible en temps réel, sur le trafic spécifique des véhicules électriques, afin notamment d’utiliser de telles informations pour des applications de navigation et/ou pour informer directement les conducteurs de véhicule électrique pour qu’ils adaptent leurs choix de trajet en conséquence. La présente invention vient améliorer la situation. A cet effet, un premier aspect de l’invention concerne un procédé de génération d’informations de trafic de véhicules électriques, le procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention de données de circulation associée audit à au moins un tronçon d’au moins une route ; - détermination d’un indicateur de fréquentation du tronçon par des véhicules électriques ; - attribution de l’indicateur de fréquentation déterminé à un identifiant du tronçon dans une base de données ; - génération d’informations de trafic de véhicules électriques à partir de la base de données. Ainsi, des informations de trafic spécifiques de véhicules électriques sont générées, ces données pouvant être exploitées pour que les conducteurs de véhicules électriques puissent anticiper la recharge du véhicule. En effet, un trafic dense en véhicule électrique indique un risque accru que les bornes de recharge électriques soient saturées, et que le temps d’attente pour recharger la batterie du véhicule soit importante. Selon des modes de réalisation, des données de circulation peuvent être obtenues pour plusieurs tronçons d’au moins une route, et, pour chaque tronçon, un indicateur de fréquentation donné peut être déterminé et attribué à un identifiant du tronçon dans la base de données. La génération d’informations de trafic de véhicules électriques comprend la génération d’une information cartographique en fonction des indicateurs de fréquentation respectivement attribués aux tronçons dans la base de données. Une telle cartographie est particulièrement utile pour le conducteur d’un véhicule électrique ou pour une application de navigation, de manière à optimiser l’ensemble du trajet d’un véhicule électrique en fonction des informations de trafic de véhicules électriques sur les différents tronçons à parcourir lors du trajet. Selon des modes de réalisation, les données de circulation associées à un tronçon peuvent comprendre des données descriptives de véhicules franchissant un portique pendant une période donnée, le portique étant sur le tronçon, et l’indicateur de fréquentation du tronçon par des véhicules électriques peut être déterminé en fonction des données descriptives des véhicules franchissant le portique pendant une période donnée. Ainsi, il est possible de déterminer en temps réel l’indicateur de fréquentation d’un tronçon. En complément, les données descriptives de véhicules peuvent comprendre des identifiants de véhicules franchissant le portique pendant la période donnée, le procédé peut comprendre en outre l’obtention d’un type de motorisation pour chaque identifiant de véhicule obtenu, et l’indicateur de fréquentation du tronçon par des véhicules électriques peut être déterminé en fonction des types de motorisation obtenus. Ainsi, il est permis d’utiliser un dispositif de collecte simple, tel qu’une caméra, pour l’obtention des données descriptives de véhicule, qui permettent uniquement d’identifier un véhicule. L’identification peut être une identification unique telle qu’un numéro d’immatriculation, ou peut être un identifiant de modèle de chaque véhicule franchissant le portique. Selon des modes de réalisation, l’indicateur de fréquentation du tronçon par des véhicules électriques peut comprendre un taux de fréquentation du tronçon par les véhicules électriques parmi tous les véhicules circulant sur le tronçon pendant une période donnée et/ou une densité de véhicules électriques sur le tronçon pendant la période donnée. De tels indicateurs sont particulièrement pertinents car représentatifs du risque d’attente à une borne de recharge. Selon des modes de réalisation, la génération d’informations de trafic de véhicules électriques comprend la comparaison de l’indicateur de fréquentation avec au moins un seuil, et la détermination d’un niveau de fréquentation parmi un ensemble prédéterminé de niveau de fréquentations, en fonction d’un résultat de la comparaison. Ainsi, l’information de trafic générée est aisément compréhensible par un conducteur, ce qui facilite la prise de décision lors de la conduite du véhicule électrique, et renforce ainsi la sécurité associée à la conduite du véhicule électrique. En complément, l’indicateur de fréquentation peut être la densité de véhicules électriques sur le tronçon pendant la période donnée, et le niveau de fréquentation peut être un niveau de densité de véhicules électriques parmi plusieurs niveaux de densité de véhicules électriques prédéfinis. Ainsi, l’information de fréquentation est aisément compréhensible par un conducteur d’un véhicule électrique et pertinente pour la détermination d’un trajet permettant une recharge rapide de la batterie du véhicule électrique. Selon des modes de réalisation, le procédé peut comprendre en outre la mise en œuvre d’une fonction pour véhicule électrique à partir des informations de trafic de véhicules électriques générées, la fonction étant une fonction de navigation, une fonction d’affichage d’informations dans un habitacle du véhicule électrique ou une fonction d’affichage sur un panneau de signalisation électronique d’une infrastructure routière. Ainsi, les informations de trafic générées peuvent être exploitées pour l’assistance à la conduite d’un véhicule électrique, par exemple pour l’assistance à la navigation. Un deuxième aspect de l’invention concerne un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon le premier aspect de l’invention, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Un troisième aspect de l’invention concerne un serveur comprenant : - une interface apte à communiquer avec au moins un dispositif de collecte pour l’obtention de données de circulation associée à au moins un tronçon d’au moins une route ; - un processeur configuré pour détermination un indicateur de fréquentation du tronçon par des véhicules électriques et attribuer l’indicateur de fréquentation déterminé à un identifiant du tronçon dans une base de données, pour générer des informations de trafic de véhicules électriques. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés sur lesquels : FIG. 1 illustre un système informatique pour la génération d’informations de trafic de véhicules électriques, selon des modes de réalisation de l’invention ; FIG. 2 un procédé de génération d’informations de trafic de véhicules électriques, selon des modes de réalisation de l’invention; FIG. 3 illustre une cartographie représentant des informations de trafic de véhicules électriques, selon des modes de réalisation de l’invention ; FIG. 4 illustre la structure d’un serveur de collecte de données de circulation, selon des modes de réalisation de l’invention. La FIG. 1 illustre un système informatique 100 de génération d’informations de trafic de véhicules électriques, selon des modes de réalisation de l’invention. Le système informatique 100 est apte à générer des informations de trafic de véhicules électriques, relatives à au moins un tronçon 121 d’une route 120 d’un réseau routier. De manière préférentielle, le système informatique 100 selon l’invention est apte à générer des informations de trafic de véhicules électriques pour plusieurs tronçons d’au moins une route, et notamment pour plusieurs tronçons de plusieurs routes du réseau routier. Le système informatique 100 peut notamment générer des informations de trafic de véhicules électriques pour l’ensemble des routes d’un territoire donné, et de préférence pour l’ensemble des routes sur lesquelles les véhicules sont autorisés à se déplacer à une vitesse autorisée élevée, notamment supérieure à 100km/h, par exemple des voies rapides et/ou autoroutes d’un territoire donné, le territoire donné pouvant être une région entière ou un pays entier. Dans ce qui suit, pour simplifier l’exposé de l’invention, il est considéré l’exemple de la génération d’informations de trafic de véhicules électriques sur le tronçon 121 de la route 120 représentée sur la FIG. 1 . On entend par « tronçon », une portion de la route délimitée par deux positions longitudinales formant les extrémités du tronçon. Par exemple, un tronçon peut être une portion de la route entre deux portiques comprenant chacun un dispositif de collecte de données de trafic selon l’invention. Sur la FIG. 1 , le tronçon 121 est délimité par un premier portique 122.1 associé à un premier dispositif de collecte 123.1 et par un deuxième portique 122.2 associé à un deuxième dispositif de collecte 123.2. Le tronçon 120 peut avoir une longueur, correspondant à la distance à parcourir entre le premier portique 122.1 et le deuxième portique 122.2, qui est notée D dans ce qui suit. Dans un sens de circulation donné, un véhicule circulant sur la route 120 franchit le premier portique 122.1 puis le deuxième portique 122.2 après avoir parcouru la distance D. Ainsi, dans le sens de circulation donné, le premier dispositif de collecte 123.1 est apte à obtenir des données de circulation relatives au trafic entrant sur le tronçon 121. Le deuxième dispositif de collecte 123.2 est apte à obtenir des données de circulation relatives au trafic sortant sur le tronçon 121 et relatives au trafic entrant sur un tronçon suivant, non représenté sur la FIG. 1 . Aucune restriction n’est attachée aux dispositifs de collecte 123.1 et 123.2, qui peuvent être tout dispositif de collecte apte à acquérir des données de circulation permettant de distinguer le trafic des véhicules électriques du trafic des autres types de motorisation de véhicules. Par exemple, les données de circulation peuvent être des données descriptives des véhicules franchissant le portique associé au dispositif de collecte. Les données descriptives peuvent par exemple être : - un modèle de chaque véhicule identifié ; et/ou - un identifiant unique de véhicule tel qu’une plaque d’immatriculation de chaque véhicule identifié. A cet effet, chaque dispositif de collecte peut comprendre une caméra associée à un module d’analyse apte à, à partir des images capturées par la caméra : - détecter un ou plusieurs véhicules dans chaque image analysée ; - compter le ou les véhicules dans chaque image analysée ; - déterminer les données descriptives du ou des véhicules dans chaque image analysée. Les données descriptives de l’ensemble des véhicules identifiés pendant une période donnée, peuvent être transmises à un serveur 110, qui peut être commun à au moins deux dispositifs de collecte, tels que le premier dispositif de collecte 123.1 et le deuxième dispositif de collecte 123.2. De manière avantageuse, le serveur 110 peut collecter les données descriptives issues de N dispositifs de collecte, dédiés à N tronçons, d’une ou de plusieurs routes d’un territoire donné, N étant supérieur ou égal à 1. N peut être égal à plusieurs dizaines voire à plusieurs centaines selon l’invention. Selon l’invention, chaque dispositif de collecte peut être une caméra agencée sur le portique qui lui est associée. A noter que chaque portique peut être équipé d’une caméra agencée pour un premier sens de circulation, face aux véhicules arrivant sur un tronçon, et d’une autre caméra agencée pour un deuxième sens de circulation, face aux véhicules sortant de ce même tronçon. Par souci de simplification, on considère dans ce qui suit uniquement les véhiculent circulant sur la route 120 dans le sens de circulation du premier portique 122.1 au deuxième portique 122.2. Selon l’invention, le serveur 110 est apte à déterminer un indicateur de fréquentation du tronçon 121 par des véhicules électriques à partir des données de circulation reçues du premier dispositif de collecte 123.1. L’indicateur de fréquentation du tronçon 121 par des véhicules électriques peut comprendre un taux de fréquentation du tronçon par les véhicules électriques parmi tous les véhicules circulant sur le tronçon pendant une période donnée et/ou une densité de véhicules électriques sur le tronçon pendant la période donnée. A cet effet, lorsque les données de circulation reçues sont des données descriptives des véhicules ayant franchi le premier portique 122.1 pendant une période donnée, le serveur 110 peut déterminer le taux de fréquentation par des véhicules électriques parmi tous les véhicules circulant sur le tronçon 121, de la manière suivante : - si les données descriptives indiquent un modèle de véhicule pour chaque véhicule détecté pendant la période donnée, le serveur 110 peut consulter une première base de données 130 qui peut stocker en association des modèles de véhicules avec leurs types de motorisation respectifs. Le serveur 110 détermine ensuite le rapport entre le nombre de véhicules dont le type de motorisation est électrique, et le nombre total de véhicules ayant franchi le premier portique 122.1 pendant la période donnée ; - si les données descriptives indiquent des identifiants uniques, tels que des numéros d’immatriculation, des véhicules détectés pendant la période donnée, le serveur 110 peut consulter la première base de données 130 qui peut stocker en association des numéros d’immatriculation avec leurs types de motorisation respectifs. Le serveur 110 détermine ensuite le rapport entre le nombre de véhicules dont le type de motorisation est électrique, et le nombre total de véhicules ayant franchi le premier portique 122.1 pendant la période donnée Le type de motorisation peut indiquer de manière équivalente le type de carburant utilisé par le véhicule, qui peut être parmi un ensemble prédéterminé de types de carburants tels que l’essence, le gazole, l’électricité et le gaz naturel par exemple. Ainsi, un premier indicateur de fréquentation du tronçon 121 par les véhicules électriques peut être le taux de fréquentation du tronçon 121 par les véhicules électriques parmi l’ensemble des véhicules ayant franchi le premier portique 123.1 pendant une période donnée. En outre, en complément ou en variante, le serveur 110 peut déterminer un deuxième indicateur de fréquentation du tronçon 121 qui est une densité de véhicules électriques sur le tronçon 121 pendant la période donnée. A cet effet, le serveur 110 peut estimer le temps de trajet de chaque véhicule sur le tronçon 121. Un tel temps de trajet peut être estimé, par simplification, en considérant que tous les véhicules sur le tronçon circulent à la vitesse maximale autorisée sur le tronçon, par exemple 130 km/h. Le temps de trajet sur le tronçon 121 est alors obtenu en divisant la longueur D du tronçon 121, qui peut être stockée dans une mémoire du serveur 110, par la vitesse maximale autorisée. Le serveur 110 détermine ensuite la densité totale de véhicules sur le tronçon 121, par exemple par la formule suivante : La densité de trafic spécifique aux véhicules électriques peut ensuite être obtenue en multipliant la densité totale de trafic par le taux de fréquentation du tronçon 121 par les véhicules électriques, soit le premier indicateur présenté précédemment. Après leur détermination, le serveur 110 peut ensuite attribuer l’indicateur de fréquentation du tronçon par des véhicules électriques, ou les indicateurs de fréquentation, en association avec un identifiant du tronçon 121, dans une deuxième base de données 140. La deuxième base de données 140 peut être commune à plusieurs serveurs similaires au serveur 110 décrit précédemment, chaque serveur 110 étant en charge d’une route donnée ou d’un ensemble de routes donné, par exemple de l’ensemble des routes d’un territoire donné. Il est ainsi permis de centraliser dans la deuxième base de données 140 des indicateurs de fréquentation par des véhicules électriques de tronçons de route d’un territoire large, par exemple d’une région ou d’un pays. En outre, chaque serveur 110 met à jour en temps réel les indicateurs de fréquentation par des véhicules électriques qui sont stockés dans la deuxième base de données 140 en association avec des identifiants de tronçons respectifs. La deuxième base de données 140 permet ainsi de tenir à jour en temps réel des données représentant un état des lieux de la fréquentation de tronçons de route par des véhicules électriques. A noter que la deuxième base de données 140 peut être intégrée dans le serveur 110, notamment lorsque le serveur 110 est un serveur centralisé apte à recevoir des données de circulation d’un grand nombre de dispositifs de collecte d’un territoire donné. Ainsi, les données stockées dans la base de données 140 permettent la génération d’informations de trafic de véhicules électriques. Les informations de trafic de véhicules électriques ainsi générées peuvent être : - communiquées à un ou plusieurs véhicules électriques, pour affichage des informations de trafic de véhicules électriques, sur un écran du ou des véhicules électriques ; - exploitées par un serveur applicatif 160 associé à une application de navigation, qui peut être exécutée dans des véhicules électriques, de manière embarquée, ou à distance via un réseau cellulaire ; - communiquées à des panneaux de signalisation électroniques de l’infrastructure routière. Ainsi, les informations de trafic de véhicules électriques permettent à l’application de navigation et/ou au conducteur de véhicule électrique de sélectionner, ou de suggérer, le trajet : - le moins dense en véhicules électriques, ou - qui comprend le moins de véhicules électriques, ou ; - qui comprend le moins de véhicules électriques par borne de recharge, ou - selon tout autre critère permettant de limiter le risque d’attente à une borne de recharge électrique. Les informations de trafic peuvent prendre la forme d’une cartographie, comme représentée notamment sur la FIG. 3 décrite dans ce qui suit. Dans ce qui suit, des exemples de situations pour lesquelles des indicateurs de fréquentation du tronçon 121 par les véhicules électriques sont déterminés, sont données à titre illustratif. Dans ces situations, il est considéré, par simplification, que le tronçon 121 a une longueur D de 2167 mètres, c’est-à-dire une longueur telle qu’à 130 km/h, un véhicule parcourt la longueur D du tronçon 121 en une minute. Dans une première situation, 500 véhicules sont détectés, dans les données de trafic, comme ayant franchi le premier portique 122.1 sur une première période de une minute, entre 8h et 8h01. Parmi ces 500 véhicules, le serveur 110 détermine, à partir des données de trafic, que 75 sont des véhicules électriques, associés donc à un type de motorisation électrique dans la première base de données 130. Le premier indicateur qui est le taux de fréquentation de véhicules électriques parmi l’ensemble des véhicules sur le tronçon 121, sur la première période, est donc de 15 %. Sur ce même tronçon 121, à une deuxième période de une minute entre 11h et 11h01, 800 véhicules sont détectés dans les données de trafic comme ayant franchi le premier portique 122.1. Parmi ces 800 véhicules, le serveur 110 détermine que 300 sont des véhicules électriques, associés donc à un type de motorisation électrique dans la première base de donnés 130. Le premier indicateur sur la deuxième période est donc de 37,5 %. Un tel premier indicateur indique que le trafic des véhicules électriques augmente, avec un risque d’engorgement de bornes de recharge sur le tronçon 121 ou après le tronçon 121. Concernant le deuxième indicateur, comme indiqué précédemment, il peut être considéré, par simplification, que les véhicules circulent à 130 km/h sur le tronçon 121 et que, par conséquent, chaque véhicule parcourt le tronçon 121 en une minute, la longueur D étant égale à 2167 mètres. Il est considéré par ailleurs, par simplification également, que chaque voiture a une longueur de 5 mètres, ce qui signifie qu’une voie du tronçon 121 peut accueillir 2167/5 soit 433 voitures au maximum. En considérant que le tronçon 121 comprend deux voies dans le sens de circulation du premier portique 122.1 au deuxième portique 122.2, la capacité maximale du tronçon est de 866 voitures. La densité maximale théorique du tronçon 121 est donc de 433 / 2167 soit 0,20 véhicule par mètre. Durant la première période entre 8h et 8h01, 500 véhicules ayant franchi le premier portique 122.1, la densité du trafic total est de véhicule/mètre, ce qui représente 55 % de la densité maximale théorique, et ce qui peut être assimilé à un trafic de densité modérée. Des niveaux de densité de trafic total peuvent en effet être prédéfinis et associés à des plages de valeurs de densités totales de trafic, par exemple : - entre 0 et 25 % de la densité maximale de trafic : niveau de densité de trafic total faible ; - entre 25 % et 65 % de la densité maximale de trafic : niveau de densité de trafic modéré ; - entre 65 % et 85 % de la densité maximale de trafic : niveau de densité de trafic total élevé ; - entre 85 % et 100 % de la densité maximale de trafic : niveau de densité de trafic total saturé. De telles valeurs sont données à titre illustratif uniquement, et aucune restriction ne sont attachées à ces valeurs, ni au nombre de niveaux de densité de trafic total prédéfinis. Grâce à la détermination du taux de fréquentation des véhicules électriques sur cette première période, le serveur 110 peut estimer une densité de véhicules électriques, en multipliant la densité de trafic total par le taux de fréquentation de véhicule électrique : soit 0,11*15%=0,0165 véhicule par mètre, ce qui peut être assimilé à une faible densité de véhicules électriques. En effet, le serveur 110 ou toute entité accédant à la deuxième base de données 140 peut prédéfinir des niveaux de densité de véhicules électriques en association avec des plages de valeurs de densités de véhicules électriques, par exemple : - entre 0 et 0,01 : niveau de densité de véhicules électriques très faible ; - entre 0,01 et 0,05 véhicule électrique par mètre : niveau de densité de véhicules électriques faible ; - entre 0,05 et 0,1 véhicule électrique par mètre : niveau de densité de véhicules électriques modéré ou important ; - plus de 0,1 véhicule électrique par mètre : niveau de densité de véhicules électriques saturé. De telles valeurs sont données à titre illustratif uniquement, et aucune restriction n’est attachée à ces valeurs, ni au nombre de niveaux de densité de véhicules électriques. Il peut être déterminé une estimation de temps d’attente en station de charge en fonction de tels niveaux de densité de véhicules électriques, par exemple : - peu ou pas d’attente en station de charge pour les très faibles et faibles densités de véhicules électriques ; - risque modéré d’attente en station de charge pour la densité modérée ou importante de véhicules électriques ; - risque important d’attente en station de charge pour la densité saturée de véhicules électriques. En déterminant de telles informations de trafic de véhicules électriques sur plusieurs tronçons de plusieurs routes, et en rendant accessibles ces informations à une application de navigation et/ou directement à des conducteurs de véhicules électriques, il est permis : - individuellement pour le conducteur de véhicule électrique de choisir un itinéraire pour lequel le temps d’attente en borne de recharge est faible ou modéré ; - d’un point de vue global, de diminuer l’attente aux bornes de recharge en facilitant la répartition des véhicules électriques entre les différentes stations de charge d’un territoire. La FIG. 2 illustre les étapes d’un procédé de génération d’informations de trafic de véhicules électriques, selon des modes de réalisation de l’invention. A une étape 200, des données de trafic collectées par un ou plusieurs dispositifs de collecte, sont obtenues par le serveur 110. Dans l’exemple décrit, précédemment, les données de trafic sont au moins obtenues depuis le premier dispositif de collecte pour le tronçon 121. En outre, comme décrit précédemment, les données de trafic peuvent être des données descriptives de véhicules. Dans ce cas, l’étape 200 peut également comprendre l’interrogation de la première base de données 130 par le serveur 110, afin d’obtenir des types de motorisation respectifs des véhicules détectés et identifiés dans les données descriptives obtenues du ou des dispositifs de collecte. A une étape 201, le serveur 110 détermine au moins un indicateur de fréquentation par des véhicules électriques, pour au moins un tronçon, notamment pour le tronçon 121 dans l’exemple décrit précédemment. Comme décrit précédemment, l’au moins un indicateur peut comprendre un premier indicateur qui est un taux de fréquentation du tronçon par des véhicules électriques parmi tous les véhicules et/ou un deuxième indicateur qui est une densité de véhicules électriques sur le tronçon. A une étape 202, l’au moins un indicateur de fréquentation par des véhicules électriques déterminé pour au moins un tronçon, est stocké dans la deuxième base de données 140 en association avec un identifiant du tronçon concerné. Lorsque le serveur 110 reçoit des données de trafic de plusieurs dispositifs de collecte, les étapes 200 à 202 sont mises en œuvre pour chaque ensemble de données de trafic reçu d’un dispositif de collecte. En outre, les étapes 200 à 202 peuvent être itérées à une fréquence donnée, de manière à maintenir à jour la deuxième base de données 140 avec des indicateurs de fréquentation déterminés en temps réel. A une étape 203, des informations de trafic de véhicules électriques sont générées à partir des données stockées dans la deuxième base de données 140. Toute entité apte à accéder à la deuxième base de données 140 peut générer de telles informations de trafic : il peut s’agir du serveur 110, du serveur applicatif 160, ou de toute autre entité, équipement ou serveur, apte à accéder à la deuxième base de données 160. Les informations de trafic peuvent comprendre un niveau de densité du trafic de véhicules électriques d’un tronçon, obtenus par comparaison du deuxième indicateur associé au tronçon avec au moins un seuil prédéterminé. Les informations de trafic de véhicules électriques peuvent être générées après agrégation d’indicateurs de fréquentation de plusieurs tronçons de plusieurs routes. Les informations de trafic ainsi générées peuvent prendre la forme d’une cartographie, qui peut être exploitée par une fonction de navigation comme décrit sur la FIG. 3 décrite ci-après. A une étape 204, une fonction pour véhicule électrique est mise en œuvre, à partir des informations de trafic de véhicules électriques générées, la fonction étant une fonction de navigation, une fonction d’affichage d’informations dans un habitacle du véhicule électrique ou une fonction d’affichage sur un panneau de signalisation électronique d’une infrastructure routière. La FIG. 3 illustre des informations de trafic de véhicules électriques générées par un serveur applicatif 160 associé à une fonction de navigation pour véhicules électriques, à partir de données stockées dans la deuxième base de données 140 selon l’invention. Les informations de trafic de véhicules électriques peuvent prendre la forme d’une cartographie 300, représentant un territoire donné, par exemple un pays ou une région. La fonction de navigation est apte à recevoir une entrée saisie par un utilisateur du véhicule électrique dans lequel elle est exécutée, l’entrée indiquant des informations descriptives d’une destination 302, qui est placée sur la cartographie 300. Une position de départ 301 est en outre placée sur la cartographie 300, correspondant à une position courante du véhicule électrique, ou à une position de départ indiquée dans une autre entrée saisie par l’utilisateur. La fonction de navigation peut déterminer deux trajets, comprenant un premier trajet 310 et un deuxième trajet 320, chaque trajet comprenant une série de tronçons de routes reliant la position de départ 301 à la destination 302. Le premier trajet 310 comprend un premier tronçon 311, un deuxième tronçon 312 et un troisième tronçon 313. Les tronçons 311 à 313 peuvent être d’une seule et même route, ou de plusieurs routes distinctes. Le deuxième trajet 320 comprend un premier tronçon 321, un deuxième tronçon 322 et un troisième tronçon 323. Les tronçons 321 à 323 peuvent être d’une seule et même route, ou de plusieurs routes distinctes. Chaque tronçon peut être affiché comme plus ou moins foncé selon le niveau de densité de trafic total. Par exemple, les trois tronçons 311 à 313 du premier trajet 310 peuvent indiquer un niveau de densité de trafic total élevé. Les deux premiers tronçons 321 et 322 indiquent un niveau de densité de trafic total modéré, tandis que le troisième tronçon 323 indique un niveau de densité de trafic total élevé. Les niveaux de densité de trafic total peuvent être déterminés à partir de données stockées dans la deuxième base de données 140, en plus des indicateurs de fréquentation par des véhicules électriques. En outre, selon l’invention, le deuxième indicateur indiquant un niveau de densité de véhicules électriques peut être affiché, sous la forme d’une jauge par exemple, pour au moins certains des tronçons des deux trajets. Ainsi, sur le premier trajet 310, le premier tronçon 311 est associé à une première jauge 314.1 indiquant un niveau élevé de densité de véhicules électriques et le deuxième tronçon 312 est associé à une deuxième jauge 314.1 indiquant un niveau modéré de densité de véhicules électriques. Quant au deuxième trajet 320, le premier tronçon 321 est associé à une première jauge 324.1 indiquant un niveau modéré de densité de véhicules électriques, le deuxième tronçon 322 est associé à une deuxième jauge 324.2 indiquant un niveau modéré de densité de véhicules électriques, et le troisième tronçon 323 est associé à une troisième jauge 324.3 indiquant un niveau saturé de densité de véhicules électriques. Le conducteur peut ainsi détecter qu’il y a un risque élevé d’attente à une borne de recharge sur le troisième tronçon 323 du deuxième trajet 320. L’affichage du niveau de densité global en plus du niveau de densité de véhicules électriques, permet la prise en compte de plusieurs facteurs dans le choix d’un trajet vers une destination : il peut en effet être souhaité de sélectionner le trajet offrant le meilleur compromis entre temps de trajet et facilité à recharger la batterie du véhicule sans attendre trop longtemps. La FIG. 4 présente la structure d’un serveur 110 selon des modes de réalisation de l’invention. Le serveur 110 comprend un processeur 401 configuré pour communiquer de manière unidirectionnelle ou bidirectionnelle, via un ou des bus ou via une connexion filaire directe, avec une mémoire 402 telle qu’une mémoire de type « Random Access Memory », RAM, ou une mémoire de type « Read Only Memory », ROM, ou tout autre type de mémoire (Flash, EEPROM, etc). En variante, la mémoire 402 comprend plusieurs mémoires des types précités. La mémoire 402 est apte à stocker, de manière permanente ou temporaire, au moins certaines des données utilisées et/ou issues de la mise en œuvre des étapes 200 à 202, et l’étape 203 lorsqu’elle est mise en œuvre par le serveur 110. Selon certains des modes de réalisation de l’invention, la mémoire 402 peut inclure la deuxième base de données 140 précédemment décrite. Le processeur 401 est apte à exécuter des instructions, stockées dans la mémoire 402, pour la mise en œuvre des étapes du procédé 200 à 202, et l’étape 203 lorsqu’elle est mise en œuvre par le serveur 110, selon l’invention, décrites en référence à la FIG. 2 . De manière alternative, le processeur 401 peut être remplacé par un microcontrôleur conçu et configuré pour réaliser les étapes précitées du procédé selon l’invention, décrites en référence à la FIG. 2 . Le serveur 110 comprend une première interface 403 apte à obtenir des données de circulation depuis au moins un dispositif de collecte tel que précédemment décrit. De manière préférentielle, la première interface 403 est apte à obtenir des données de circulation de plusieurs tronçons de route depuis une pluralité de dispositifs de collecte. Le serveur 110 comprend en outre une deuxième interface 404 apte à communiquer avec la première base de données 130, notamment pour interroger la première base de données 130 afin d’obtenir des types de motorisation à partir de données descriptives de véhicules. Le serveur 110 comprend en oute une troisième interface 405 apte à communiquer avec la deuxième base de données 140, lorsque la deuxième base de données 140 est externe au serveur 110, afin notamment de stocker les indicateurs de fréquentation de tronçon par des véhicules électriques, en association avec les identifiants des tronçons concernés. La présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d’exemples ; elle s’étend à d’autres variantes. Procédé de génération d’informations de trafic de véhicules électriques (150), le procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention (200) de données de circulation associée à au moins un tronçon (121) d’au moins une route (120) ; - détermination (201) d’un indicateur de fréquentation (314.1 ; 314.2 ; 324.1;324.2 ; 324.3) du tronçon par des véhicules électriques ; - attribution (202) de l’indicateur de fréquentation déterminé à un identifiant du tronçon dans une base de données (140) ; - génération (203) d’informations (300) de trafic de véhicules électriques à partir de la base de données. Procédé selon la revendication 1, dans lequel des données de circulation sont obtenues (200) pour plusieurs tronçons (121) d’au moins une route (120), dans lequel, pour chaque tronçon, un indicateur de fréquentation (314.1 ; 314.2 ; 324.1;324.2 ; 324.3) donné est déterminé et attribué à un identifiant du tronçon dans la base de données (140), et dans lequel la génération d’informations de trafic de véhicules électriques comprend la génération d’une information cartographique (300) en fonction des indicateurs de fréquentation respectivement attribués aux tronçons dans la base de données. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les données de circulation associées à un tronçon comprennent des données descriptives de véhicules franchissant un portique (122.1 ; 122.2) pendant une période donnée, le portique étant sur le tronçon (121), et dans lequel l’indicateur de fréquentation du tronçon par des véhicules électriques est déterminé en fonction des données descriptives des véhicules franchissant le portique pendant une période donnée. Procédé selon la revendication 3, dans lequel les données descriptives de véhicules comprennent des identifiants de véhicules franchissant le portique (122.1 ; 122.2) pendant la période donnée, dans lequel le procédé comprend en outre l’obtention d’un type de motorisation pour chaque identifiant de véhicule obtenu, dans lequel l’indicateur de fréquentation du tronçon par des véhicules électriques est déterminé en fonction des types de motorisation obtenus. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’indicateur de fréquentation du tronçon (121) par des véhicules électriques comprend un taux de fréquentation du tronçon par les véhicules électriques parmi tous les véhicules circulant sur le tronçon pendant une période donnée et/ou une densité de véhicules électriques (314.1 ; 314.2 ; 324.1;324.2 ; 324.3) sur le tronçon pendant la période donnée. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la génération (203) d’informations (300) de trafic de véhicules électriques comprend en outre la comparaison de l’indicateur de fréquentation avec au moins un seuil, et la détermination d’un niveau de fréquentation parmi un ensemble prédéterminé de niveau de fréquentations, en fonction d’un résultat de la comparaison. Procédé selon la revendication 6 et la revendication 5, l’indicateur de fréquentation est la densité de véhicules électriques sur le tronçon pendant la période donnée, et le niveau de fréquentation est un niveau de densité de véhicules électriques parmi plusieurs niveaux de densités de véhicules électriques prédéfinis. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant en outre la mise en œuvre (204) d’une fonction pour véhicule électrique à partir des informations de trafic de véhicules électriques générées, la fonction étant une fonction de navigation (160), une fonction d’affichage d’informations dans un habitacle du véhicule électrique (150) ou une fonction d’affichage sur un panneau de signalisation électronique d’une infrastructure routière. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur (401). Serveur comprenant : - une interface (401) apte à communiquer avec au moins un dispositif de collecte (123.1 ; 123.2) pour l’obtention de données de circulation associée à au moins un tronçon (121) d’au moins une route (120) ; - un processeur (402) configuré pour détermination un indicateur de fréquentation (314.1 ; 314.2 ; 324.1;324.2 ; 324.3) du tronçon par des véhicules électriques et attribuer l’indicateur de fréquentation déterminé à un identifiant du tronçon dans une base de données, pour générer des informations de trafic (300) de véhicules électriques.