Brevet FR3157319A1 — publié le 20250627

TITRE : Procédé appliqué par ordinateur pour déterminer une situation d’urgence d’un conducteur Procédé appliqué par ordinateur pour déterminer un niveau d’urgence d’un conducteur (12) dans son propre véhicule (10) en se fondant sur des données d’informations contextuelles (26), consistant à : a) saisir les données dynamiques de véhicule (24) représentant au moins une grandeur liée au mouvement du propre véhicule (10), b) saisir les données d’informations contextuelles (26) représentant au moins une propriété externe au propre véhicule (10), c) générer un vecteur de caractéristiques des données dynamiques de véhicule (24) et des données d’informations contextuelles (26), d) classifier le vecteur de caractéristiques dans une classe d’urgence ou une classe de non-urgence et suivre la quantité d’occurrences de la classe d’urgence avec un compteur d’anomalies, et e) déterminer un niveau d’urgence fondé sur la valeur du compteur d’anomalies. Figure 1 Procédé appliqué par ordinateur pour déterminer une situation d’urgence d’un conducteur DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention se rapport à un procédé appliqué par ordinateur pour déterminer une situation d’urgence d’un conducteur. ETAT DE LA TECHNIQUE Le document US 10 748 419 B1 décrit un procédé pour générer une alerte de trafic de véhicule à véhicule et mettre à jour le profil d’utilisation de véhicule. Différents éléments sont la détection par un ou plusieurs processeurs associés à un premier véhicule, d’un état de trafic anormal dans l’environnement opérationnel du premier véhicule. Un message électronique généré est transmis par radio, par un émetteur-récepteur installé dans un véhicule associé au premier véhicule pour alerter un véhicule voisin de l’état de trafic anormal et pour permettre au véhicule voisin d’éviter le trafic anormal. Le premier véhicule reçoit des données télématiques concernant le fonctionnement du véhicule voisin après que le véhicule voisin ait reçu le message électronique et transmettre les données télématiques à un serveur à distance pour mettre à jour un profile. Le document US 2022/0 126 840 A1 décrit un procédé pour augmenter les services de transport utilisant la détection d’évènements. Le procédé consiste à collecter les premières données de capteur générées par différents capteurs associés à un ensemble de véhicules. Les premières données de capteurs comprennent les sorties de capteurs indiquant un ensemble d’évènements de conduite imprudente. Les sorties de capteurs sont augmentées par la rotation angulaire pour obtenir des sorties de capteurs augmentées. Un modèle prédictionnel est entrainé sur les sorties de capteurs augmentées. La donnée de capteur cible associée à un véhicule cible est fournie comme entrée au modèle prédictionnel d’entrainement et en se fondant sur une sortie du modèle prédictionnel entrainé on détecte l’occurrence d’un évènement de conduite imprudente en temps réel ou proche du temps réel. En se fondant sur le compte des évènements de conduite imprudente associés au conducteur cible dans une distance de conduite cumulée, on détermine le niveau du conducteur cible. Le document AU 2021 102 962 A4 décrit un système d’analyse du comportement de conducteur fondé sur une détection d’humeur. La classification de l’expression faciale fondée sur image par un réseau neuronal à convolution s’utilise pour contrôler le conducteur. Un système de reconnaissance d’émotion, intégré en temps réel, permet de détecter, d’exploiter et d’évaluer l’état émotionnel du conducteur. Les documents IN 2019 21 028 280 A et IN 2018 41 018 436 A décrivent des procédés de détection de conduite imprudente et de vitesse excessive. Le document DE 10 2015 215 400 A1 décrit un procédé pour fournir une mesure d’urgence pour la prévision situationnelle d’une information environnementale à un conducteur de véhicule automobile. La mesure d’urgence indique la probabilité que le conducteur du véhicule motorisé soit pressé. BUT DE L’INVENTION La présente invention a pour but de perfectionner la détection d’urgence pendant le fonctionnement des véhicules. EXPOSE ET AVANTAGES DE L’INVENTION A cet effet l’invention a pour objet un procédé appliqué par ordinateur pour déterminer un niveau d’urgence d’un conducteur dans son propre véhicule en se fondant sur des données d’informations contextuelles, le procédé consistant à : a) saisir les données dynamiques de véhicule représentant au moins une grandeur liée au mouvement du propre véhicule, b) saisir les données d’informations contextuelles représentant au moins une propriété externe au propre véhicule, c) générer un vecteur de caractéristiques ses données dynamiques de véhicule et des données d’informations contextuelles, d) classifier ce vecteur de caractéristiques dans une classe d’urgence ou une classe de non-urgence et suivre la quantité d’occurrences de la classe d’urgence avec un compteur d’anomalies, et e) déterminer un niveau d’urgence fondé sur la valeur du compteur d’anomalies. L’invention considère les informations contextuelles en plus d’autres sources d’informations. La classification est faite par des algorithmes de classification supervisée ou non supervisée ou semi-supervisée. La conduite imprudente est traitée comme indicateur d’une urgence de conducteur. En tenant compte des informations contextuelles on peut déterminer de manière plus fiable différentes causes de comportement de conduite anormale. Les informations contextuelles déterminantes comprennent de manière non limitative, l’encombrement de la route, l’état de la route, les changements de voies et les comportements de coupure de route par des conducteurs voisins. Comme les informations contextuelles influencent de manière caractéristique le style de conduite du conducteur, cela influence la précision de la classification du modèle de détection d’urgence. Le procédé décrit permet de détecter l’urgence du conducteur avec une plus grande précision et/ou une plus grande fiabilité en tenant compte des informations contextuelles. De façon préférentielle, dans l’état a) la donnée dynamique de véhicule comprend l’une quelconque des données : vitesse du propre véhicule, d’accélération du propre véhicule et de secousse du propre véhicule. La vitesse du propre véhicule, l’accélération et/ou la secousse sont des indications caractéristiques de l’urgence de conduite. De façon générale il est admis que les vitesses élevées, les accélérations et les secousses sont associées à fort degré d’urgence. En conséquence, la prise en compte d’au moins l’une de ces grandeurs, permet une détermination plus précise et/ou plus fiable de l’urgence globale. De façon préférentielle, dans l’étape b), au moins une propriété est choisie parmi l’une quelconque des propriétés suivantes : données météorologiques, données d’encombrements, données de l’état de la chaussée, données de trafic et données dynamique de véhicule d’au moins un autre véhicule. Ces données d’informations contextuelles permettent d’atténuer ou d’avoir une meilleure compréhension de l’état de conduite. Il peut arriver par exemple que l’encombrement ou l’état de la chaussée oblige le conducteur du propre véhicule à ralentir bien qu’il soit réellement en urgence. Les données dynamiques de véhicule des autres véhicules peuvent également augmenter la compréhension de l’état de conduite courant général si le véhicule propre se déplace en moyenne plus rapidement ou plus lentement que les autres véhicules dans les mêmes conditions. La prise en compte de toutes ces circonstances différentes (et plus ou moins non indiquées) permettent une détermination plus précise et plus fiable de l’urgence globale. De façon préférentielle, dans l’étape c), on génère le vecteur de caractéristiques pour inclure l’un quelconque des éléments : vitesse maximale, écart de vitesse maximale Δvavg, plage de secousses de véhicule, accélération maximale, secousse maximale, moyenne géométrique de l’écart de vitesse Δvavg, écart maximum d’accélération ΔJavg, troisième quartile d’écart de vitesse Δvagb, écart de secousse maximale Δvavg, écart standard de l’accélération, écart standard de la vitesse, troisième quartile de l’écart d’accélération, accélération moyenne, plage d’écart de vitesse Δvavg, plage d’écart d’accélération et au moins une caractéristique statistique extraite des données dynamiques de véhicule du propre véhicule et/ou d’au moins un autre véhicule. La simulation par le demandeur a montré que ces grandeurs étaient dans une très large mesure en corrélation avec l’urgence. Il en résulte que prendre des grandeurs en corrélation plus étroite augmente la précision et/ou la fiabilité de la détermination de l’urgence globale. De façon préférentielle, la caractéristique statistique comprend l’une des informations suivantes : distribution de vitesse, distribution d’accélération, distribution de secousse, distribution de la vitesse maximale, distribution de l’écart de vitesse maximale Δvavg, plage de la distribution de secousse de véhicule, distribution d’accélération maximale, distribution de secousse maximale, moyenne géométrique de la distribution de l’écart de vitesse Δvavg, distribution de l’écart d’accélération maximale ΔJavg, distribution du troisième quartile d’écart de vitesse Δvavg, distribution de l’écart de secousse maximale Δvavg, distribution de l’écart standard de l’accélération, distribution de l’écart standard de vitesse, distribution du troisième quartile d’écart d’accélération, distribution d’accélération moyenne, distribution de la plage d’écart de vitesse Δvavg, distribution de la plage d’écart d’accélération. La prise en compte de caractéristique statistique permet une meilleure vision du comportement d’urgence du conducteur du propre véhicule. Il est possible par exemple qu’un conducteur particulier du propre véhicule conduise généralement plus rapidement avec plus d’accélération et/ou plus de secousse qu’un autre conducteur de véhicule propre. Considérant la distribution statistique cela permet de déterminer l’urgence globale avec une plus grande précision et/ou fiabilité que les effets des différences de la ligne de base des styles de conduite de différents conducteurs selon le niveau d’urgence mélangé. De façon préférentielle, dans l’étape d), la classification se fait avec le procédé de classification binaire supervisé ou le procédé de classification multi-classe, en général une approche par forêt aléatoire ou un procédé de classification non supervisée tel que le procédé d’estimation de la densité du noyau pour classifier le vecteur de caractéristiques dans une classe d’urgence ou une classe de non-urgence. La classification dans deux classes permet d’améliorer la certitude de l’attribution. Il en résulte que l’on peut toujours avoir une détermination définie pour le conducteur en urgence ou non-urgence. De façon préférentielle, le procédé de classification binaire et le procédé de classification multi-classe fournissent un résultat indiquant un état normal ou un résultat indiquant l’urgence selon lequel le procédé de classification multi-classe fournit en outre au moins un résultat indiquant une autre classe de comportement du conducteur. Il est également possible d’inclure d’autres états de conducteurs dans l’évaluation qui peut être ou non reliée à l’urgence ou au style de conduite tel que « imprudent », « calme » etc. De façon préférentielle, le procédé de classification comprend une approche par forêt aléatoire ou une approche d’algorithme XGBoost. L’algorithme XGBoost est décrit dans le document « T. Chen, C. Guestrin, XGBoost : A Scalade Tree Boosting System ». Cet algorithme ou procédé est disponible sous arXiv:1603.02754v3 ; l’expression XGBoost représente eXtreme Gradient Boosting qui est un algorithme très efficace et très polyvalent pour l’apprentissage automatique, en particulier pour des données structurées tabulaires. Le procédé XGBoost fait partie d’une famille d’algorithmes de stimulation. La stimulation est un ensemble de techniques selon lesquelles on ajoute de nouveaux modèles pour corriger les erreurs faites par les modèles existants. Les modèles sont ajoutés séquentiellement jusqu’il n’y ait plus d’amélioration significative. De façon précise, le procédé XGBoost utilise le Gradient Boosting ce qui signifie qu’il utilise l’algorithme de gradient descendant pour minimiser les pertes lors de l’addition de nouveaux modèles. Ce procédé améliore trois éléments : la fonction de perte est optimisée, l’apprentissage est plus facile pour permettre des prévisions et le modèle additif pour ajouter des apprentisseurs faibles pour minimiser la fonction de perte. En particulier le procédé XGBoost peut traiter automatiquement les données manquantes. Lorsqu’il rencontre une valeur manquante, il attribue une direction de descente de gradient pour les valeurs manquantes selon la direction qui réduit le plus la fonction de perte. Une autre caractéristique du procédé XGBoost est la régularisation qui évite la suradaptation. Cela constitue un avantage par rapport aux implémentations classiques. Il comporte L1 (régression lasso) et L2 (régression ridge). Le procédé XGBoost utilise une approche à une première profondeur et élague les arbres vers l’arrière. Contrairement au procédé traditionnel selon lequel les arbres se développent sur leur profondeur totale puis sont élagués, le procédé XGBoost arrête la croissance de l’arbre lorsqu’il rencontre une perte négative dans la coupe. Le procédé XGBoost est de préférence utilisé pour traiter efficacement des données éparses qui sont usuelles dans de nombreux jeux de données du monde réel en particulier dans des contextes tels que la classification. De façon préférentielle dans l’étape d) on classifie par le procédé de classification non supervisée. De façon préférentielle le procédé de classification comprend le procédé d’estimation de densité de noyau pour classifier le vecteur de caractéristiques dans une classe d’urgence ou une classe de non-urgence. L’estimation de densité du noyau permet de mieux saisir et de façon plus précise et fiable que d’autres procédés de classification supervisés. L’effort de calcul étant relativement bas, il convient en particulier pour les applications intégrées. De façon préférentielle, dans l’étape d) on détermine le niveau d’urgence en déplaçant l’approche moyenne qui consiste à diviser le compteur d’anomalies en une étape de temps courant qui se mesure à partir du début d’une course avec le propre véhicule. Ainsi on a plus de poids pour les anomalies qui peuvent se produire dans une brève fenêtre de temps. En d’autres termes, si le conducteur présente occasionnellement un comportement d’urgence, il est plus improbable pour le conducteur d’être en urgence alors que si le conducteur présente de multiples occasions de comportement d’urgence dans un court intervalle de temps, il est plus probable que le conducteur soit en urgence. Il en résulte que l’on améliore la précision et/ou la fiabilité du procédé. De façon préférentielle, l’étape e) comprend la comparaison du niveau d’urgence à la donnée du niveau d’urgence historique et à la détermination que le conducteur est en urgence si le niveau d’urgence dépasse un seuil prédéfini, de préférence donné par le niveau d’urgence historique. Ainsi il est possible de tenir compte de différents styles de conduite du conducteur du propre véhicule par la comparaison de la conduite courante à son propre style de conduites historiques. Différents conducteurs ont de manière caractéristique différents styles de conduite de façon à pouvoir considérer un style de conduite plus urgent pour un conducteur mais qui sera considéré comme style normal d’un autre. En conséquence, la comparaison entre le niveau d’urgence de conduites historiques et le niveau courant permet une détermination plus précise et/ou plus fiable de l’urgence globale. L’invention a également pour objet un procédé implémenté par ordinateur pour gérer un système d’assistance de conduite d’un véhicule, ce procédé consistant à : - appliquer le procédé décrit ci-dessus pour déterminer le niveau d’urgence en comparant le niveau d’urgence aux données de niveau d’urgence historique et déterminer que le conducteur est en urgence si le niveau d’urgence dépasse un seuil prédéfini donné par le niveau d’urgence historique ; - générer un signal de commande pour afficher un message avertisseur par le véhicule pour augmenter la puissance de freinage, pour augmenter la sensibilité des capteurs de collision et/ou pour diminuer la vitesse maximale et/ou l’accélération du véhicule. Le procédé est de préférence appliqué à un système d’assistance de conduite qui peut ainsi adapter le comportement du véhicule à l’urgence du conducteur du propre véhicule. Le procédé fournit un système d’assistance de conduite d’un véhicule comprenant des moyens pour appliquer le procédé décrit ci-dessus. Le procédé a également pour objet un programme d’ordinateur avec des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, font que l’ordinateur applique le procédé ou si le programme est exécuté par le système d’assistance de conduite, le conducteur exécutera le procédé. L’invention a pour objet un support lisible par ordinateur ou un signal porteur de données comprenant le programme d’ordinateur. Contrairement aux approches connues qui classifient le style de conduite du conducteur en catégories telles que « normale » « imprudente » « calme » etc. utilisant les styles de conduites historiques de différents conducteurs. La présente invention considérant d’autres informations telle que les informations contextuelles. Dans la solution présentée ici, la classification peut être faite par des algorithmes de classification supervisées, non supervisées ou semi-supervisées. La conduite imprudente peut être traitée comme indicateur d’un conducteur d’urgence. La prise en compte des informations contextuelles permet d’évaluer un comportement anormal de conduite. Les facteurs déterminants comprennent de manière non limitative, l’encombrement de la chaussée, l’état de la chaussée, les changements de voies et le comportement de coupe de file de conducteurs voisins etc. Ces éléments influencent de manière caractéristique la précision de la classification des modèles de détection d’urgence. Dans le procédé décrit, le procédé perfectionné est utilisé pour détecter l’urgence du conducteur si les informations contextuelles sont incorporées pour la classification. En général, le procédé décrit comprend la saisie des informations contextuelles. Il est préférable d’avoir différentes sources pour d’informations contextuelles. Une source est embarquée qui permet de fournir les données dynamiques de véhicule tel que la vitesse du véhicule, les secousses du véhicule ou l’accélération du véhicule. Les capteurs du véhicule sont une autre source qui contrôlent la zone environnante. Le capteur est une caméra, des capteurs à ultrasons ou des capteurs similaires pour saisir les changements de couloirs ou des obstacles (y compris d’autres véhicules, des piétons ou autres). Une autre source est celle des données météorologiques. Les données météorologiques sont fournies par internet, par exemple de sites d’informations météorologiques en troisième partie. Une autre source est un capteur contrôlant l’état de la route. En variante ou en plus, l’état de la route peut s’obtenir à partir du service d’information routier. Par exemple l’état de la route peut comporter différentes classes telles que bosselée, humide, glissante, courbe, faible au trafic, autoroute, limite de vitesse etc. Une autre source est celle des données de trafic obtenues par internet et qui peuvent signaler un bouchon. L’étape suivante est la classification du style de conduite du conducteur. La classification de style de conduite se fait de préférence pour classifier le conducteur comme étant en « classe d’urgence » (souvent également appelé comportement « anormal » du conducteur) ou dans une classe de « non-urgence » (parfois appelé comportement « normal » du conducteur), en utilisant un classificateur entrainé et les informations contextuelles recueillie dans l’étape précédente. Le classificateur entrainé peut être entrainé dans un environnement simulé dans lequel des sujets d’essais sont donnés dans différentes situations de conduite ou taches et le niveau étiqueté manuellement. Un procédé de classification supervisé est le plus approprié en utilisant une décision par foret aléatoire. Un procédé de classification non-supervisé qui convient est l’estimation de densité de noyau (KDE). Après classification, on évalue les résultats récents de la classification. Les cas de comportement anormal sont agrégés dans le temps avec de préférence une moyenne mobile en fonction du temps servant à déterminer le niveau d’urgence. Ce niveau d’urgence – encore appelé niveau d’urgence courant – sert à déterminer s’il persiste un schéma d’urgence. Le niveau d’urgence courant est ainsi comparé au style de conduites historiques du conducteur. En utilisant une distribution de référence du niveau d’urgence, le système détermine si le conducteur a un comportement différent comparé aux données historiques c’est-à-dire si le conducteur conduit d’une manière plus imprudente qu’habituellement. Si le niveau de conduite imprudente dépasse un certain seuil, le conducteur est classé comme étant en urgence. En d’autres termes, le schéma de l’urgence se détermine de manière caractéristique par la persistance, si un seuil est dépassé par le niveau d’urgence (cela peut reposer sur les données d’urgence historiques du conducteur respectif). Comme application, si l’on a déterminé que le conducteur est en urgence, un signal de contrôle peut être généré qui fait que le système d’assistance de conduite assure des fonctions différentes. Par exemple, le conducteur peut être informé par l’affichage d’un message avertisseur. Une autre possibilité pour le système d’assistance de conduite est de limiter la vitesse maximale ou l’accélération maximale du véhicule. Une autre possibilité consiste à augmenter la puissance de freinage du véhicule. Une autre idée consiste à régler le système d’avertissement de collision sur un réglage plus sensible c’est-à-dire un avertissement plus précoce et/ou une procédure possible de freinage. Si cela est possible, on augmente la plage de collecte des données par les capteurs du véhicule. De façon globale, il est possible d’augmenter la sécurité routière en déterminant si le conducteur est en urgence et en réponse, déterminer que le conducteur doit être en urgence pour activer différentes mesures de sécurité conçues pour réduire le risque de collision ou autre évènement lié au conducteur en urgence. La présente invention sera décrite ci-après de manière plus détaillée à l’aide de modes de réalisation représentés dans les dessins annexés dans lesquels : FIG. 1 représente un état de la circulation, FIG. 2 représente un flux de données, FIG. 3 représente un diagramme d’un procédé de classification, FIG. 4 représente un diagramme d’un procédé de classification, FIG. 5 représente un mode de réalisation d’un procédé pour déterminer une mesure d’urgence. DESCRIPTION D’UN MODE DE REALISATION La FIG. 1 montre un état de la circulation. Un conducteur 12 ( FIG. 2 ) conduit son propre véhicule 10 sur une route 14. D’autres véhicules 16 sont présents. Le conducteur 12 conduit son propre véhicule 10 à partir d’un point de départ jusqu’à une destination. Le propre véhicule 10 a un système d’assistance de conduite 18. Le système d’assistance de conduite 18 est représenté séparément du propre véhicule 10 pour des raisons de clarté. Le système d’assistance de conduite 18 est couplé à un ou plusieurs capteurs 20 installés dans le propre véhicule 10. Les capteurs 20 sont configurés comme capteurs à ultrasons, capteurs d’images en général, caméra, capteur lidar, capteur radar, accéléromètre, tachymètre ou capteur analogue. Les autres véhicules 16 ont la possibilité de communiquer avec le système d’assistance de conduite 18 par une liaison de télécommunication 22. La liaison de télécommunication 22 est configurée de manière caractéristique pour englober d’autres véhicules 16 qui sont près du propre véhicule 10. Le système d’assistance de conduite 18 peut être relié à internet pour d’autres sources particulières de données telles que les données météorologiques, les données de circulation (bouchons), les données de trafic et autres données d’état de la route. Selon la FIG. 2 , le système d’assistance de conduite 18 reçoit les données dynamiques de véhicule 24 et les données d’informations contextuelles 26. Les données dynamiques de véhicule 24 comprennent des grandeurs liées au mouvement du propre véhicule 10 et si cela est possible, à celui d’autres véhicules 16 tels que la vitesse, l’accélération et/ou les secousses. Les données dynamiques de véhicule 24 s’obtiennent pour une période de temps d’une minute avec par exemple, un point de données chaque seconde. Dans cet exemple, les données dynamiques de véhicule 24 comprennent un vecteur de longueur 60. Il est à remarquer que la période et/ou l’intervalle d’échantillonnage c’est-à-dire les points de données par seconde peuvent être modifiés de manière appropriée. A partir de telles grandeurs on forme d’autres données dynamiques de véhicule 24 telles que la vitesse moyenne Vavg, la vitesse routière moyenne Vavg_road, la secousse moyenne Javg et la secousse routière moyenne Javg_road. Les données d’informations contextuelles 26 sont la représentation de grandeurs décrivant l’environnement ou la zone d’environnement du propre véhicule 10. Les exemples de données d’informations contextuelles 26 comprennent de manière non limitative, les données météorologiques, les données de bouchons, les données de trafic et les données d’état de la route. Les données de capteur fournies par les capteurs 20 en particulier les capteurs d’images qui contrôlent l’environnement du propre véhicule 10 font également partie des données d’informations contextuelles 26. Le système d’assistance de conduite 18 contient l’enregistrement du profil de conducteur 28 de chaque conducteur 12. Le profil de conducteur 28 comprend les données d’urgence historiques 30 représentant le style de conduite passé du conducteur 12 tel que lié à l’urgence et servant de référence pour déterminer si le conducteur 12 est en urgence. Deux concepts de classification seront décrits de manière plus détaillée en référence à la FIG. 3 et à la FIG. 4 . Les diagrammes montrent des points de données 32 dans un espace d’environnement schématique 34. Les points de données 32 se caractérisent par un ensemble d’éléments correspondant chacun à une dimension de l’espace d’intégration 34. L’espace d’intégration 34 est représenté à titre d’exemple par un espace tridimensionnel bien qu’il soit clair pour les spécialistes que l’espace d’intégration 34 peut avoir plus de dimensions. L’espace d’intégration 34 est divisé en deux classes par une frontière 36 qui sépare le classe « non-urgence » (cercles) et la classe « urgence » (croix). La FIG. 3 montre une approche par forêt aléatoire. La forêt aléatoire est un système connu pour sa robustesse, la possibilité de traiter des données de grandes dimensions, la résistance à la suradaptation et une sensibilité relativement basse aux hyperparamètres. Un jeu de données étiquetées est utilisé pour l’entrainement et la validation. Le jeu de données étiquetées comprend des points de données 32 que l’on obtient en laissant différents sujets de tests interagir avec un environnement simulé. Les sujets de tests sont différentes situations de conduite fixées ou des tâches de conduite. De manière particulière, les différentes situations de conduite et taches de conduite peuvent être simulées en s’appuyant sur des données d’informations contextuelles 26. Pour chaque configuration de données d’informations contextuelles 26, les données dynamiques de véhicule 24 générées par le sujet de test de conduite sont enregistrées comme point de données 32 pendant la simulation. Puis au cours de la simulation, on met manuellement une étiquette au niveau d’urgence. Les points de données 32 peuvent être enregistrés en temps réel ou selon un taux d’échantillonnage fixé, en général 10 secondes, 30 secondes ou une minute. A partir du jeu de données étiquetées, chaque point de données 32 est associé à une étiquette de classe telle que « non-urgence » (cercle) et « urgence » (croix). La forêt aléatoire introduit l’aspect aléatoire de deux manières. En premier lieu, on sélectionne de manière aléatoire un sous-ensemble du jeu de données (avec remplacement) pour créer de multiples jeux de données d’entrainement. Ce procédé est appelé « extraping » ou « bagging ». Chacun des sous-ensembles est désigné comme « exemple bootstrap ». Pour chaque exemple bootstrap, on construit un arbre de décision. Les arbres de décision servent à la classification binaire c’est-à-dire deux classes, la non-urgence et l’urgence. Pendant l’entrainement, chaque arbre apprend une cartographie entre les caractéristiques d’entrées fondées sur les données dynamiques de véhicule 24, les données d’informations contextuelles 26 et les étiquettes de classe. A chaque nœud de l’arbre, on prend en compte un sous-ensemble aléatoire de caractéristiques pour la séparation. Cela introduit une autre couche de caractère aléatoire et permet d’éviter la suradaptation. L’arbre est développé jusqu’à un critère d’arrêt tel qu’une profondeur maximale ou un nombre minimum d’échantillons par feuille. Après construction de multiples arbres de décision, l’étape suivante consiste à agréger leur prévision. Dans le cas de la classification, chaque arbre de décision, vote pour la classe qu’il prédit. Pour la classification binaire, la classe avec la majorité de votes devient la classe prédite pour le point de données d’entrée 32. La forêt aléatoire comprend un mécanisme d’évaluation intégré appelé « erreur hors du sac » (OOB). Comme échantillon bootstrap est créé par un échantillonnage aléatoire, certains points de données 32 sont laissés « hors du sac » pendant la construction de chaque arbre. L’erreur OOB se calcule en évaluant chaque point de données 32 avec seulement les arbres pour lesquels, il était un échantillon hors du sac. Cela donne l’estimation de la performance du modèle sans nécessiter de jeux de validation distincts. La forêt aléatoire donne une mesure de l’importance de la caractéristique. Il calcule la diminution moyenne de l’impureté (en général impureté Gini) produite par chaque caractéristique sur tous les arbres de décision. Les caractéristiques qui donnent de manière consistante de meilleures séparations, sont considérées comme les plus importantes. La FIG. 4 montre une approche d’estimation par densité de noyau. La classification binaire de type KDE permet de saisir des relations complexes et non binaires entre les données. Elle ne repose pas sur une frontière de décision prédéfinie la rendant plus souple pour la manipulation des données avec des motifs imbriqués. La classification KDE est particulièrement utile si l’on a une connaissance antérieure de la distribution de données ou si la distribution de données ne peut pas se séparer facilement par une frontière linéaire. La classification binaire avec l’estimation de densité de noyau KDE est une approche pour classifier les points de données 32 en urgence et non-urgence en se fondant sur leur densité de probabilité estimée. La classification KDE utilise la distribution sous-jacente de données pour faire des prédictions. On part de nouveau d’un jeu de données étiquetées contenant des points de données de non-urgence et d’urgence, chaque point de données 32 ayant un ensemble de caractéristiques. Pour l’entrainement, le jeu de données est séparé en un jeu d’entrainement et un jeu de test pour évaluer la performance du classificateur. Pour chaque classe, un indépendant estime la fonction de densité de probabilité (PDF) en utilisant KDE ce qui consiste à sélectionner une fonction de noyau (par exemple une fonction de Gauss ou Epanechnikov), choisir un paramètre de largeur de bande appropriée pour la largeur des noyaux et calculer le KDE pour chaque classe avec les données d’entrainement respectives. Le paramètre de largeur de bande est choisi en utilisant des techniques telles que la validation croisée. En fonctionnement, l’estimation KDE est alimentée en caractéristiques fondées sur les données dynamiques de véhicule 24 et les données d’informations contextuelles 26 ; pour chaque point de données 32, on calcule la densité de probabilité pour le point de données 32 chaque fois en deux classes spécifiques KDE. Cela se traduit par une valeur de densité pour chaque classe. Pour classifier le point de données mesurées 32, on le compare à deux valeurs de densité. Le point est attribué à la classe ayant la plus forte densité de probabilité, estimée. En d’autres termes, si la densité de non-urgence estimée est la plus haute, le point de données 32 est classé en classe « non-urgent ». Dans le cas contraire, il est classifié en classe « urgent ». Pour évaluer la performance du classificateur KDE, on l’applique au jeu de données de test et on compare les prédictions aux étiquettes de classe vraies. De préférence, les métriques de classification standards telles que précision, rappel, niveau F1 et courbe ROC sont utilisées pour évaluer la performance du classificateur KDE. La FIG. 5 montre un procédé pour déterminer le niveau d’urgence du conducteur. Le procédé est effectué de préférence par le système d’assistance de conduite 18. Dans l’étape préparatoire S1, on charge un classificateur entrainé, en général un classificateur de forêt aléatoire, ou le classificateur KDE. De plus, on initialise un compteur d’anormalités « a » initialisé en a = 0 et un compteur de temps « k » initialisé en k = 1. Dans l’étape de départ S2, on lance le système d’assistance de conduite 18. Dans une étape de collecte de données S3, le système d’assistance de conduite 18 collecte les données du capteur 20 et les données dynamiques de véhicule. Si cela est applicable, le système d’assistance de conduite 18 prend également les données d’informations contextuelles 26 par la liaison de télécommunication 22 en provenance d’autres véhicules 16 et/ou de l’internet. Les données d’informations contextuelles 26 comprennent les données dynamiques de véhicule mais pour d’autres véhicules 16 et/ou des informations supplémentaires telles que les données de trafic et les données d’état de la route. Les données dynamiques de véhicules et les données d’informations contextuelles 26 sont collectées globalement chaque minute. Dans l’étape de collecte de données S3, on extrait des caractéristiques des données dynamiques de véhicule 24 et des données d’informations contextuelles 26. Il est possible de construire un vecteur de caractéristiques en concaténant les données dynamiques de véhicule 24 et les données d’informations contextuelles 26. Le vecteur de caractéristiques est de préférence fondé sur la vitesse, l’accélération et/ou la secousse, la vitesse moyenne Vavg du propre véhicule 10, la secousse moyenne Javg du propre véhicule 10, l’écart de vitesse ΔVavg de la vitesse moyenne Vavg du propre véhicule 10 par rapport à la vitesse frontière moyenne Vavg_road et l’écart de secousse ΔJavg de la secousse moyenne Javg du propre véhicule 10 par rapport à la secousse moyenne de route Javg_road. Les caractéristiques suivantes peuvent également convenir pour l’application décrite : vitesse maximale, écart de vitesse maximale ΔVavg, plage de secousses de véhicule, accélération maximale, secousse maximale, moyenne géométrique de l’écart de vitesse ΔVavg, écart maximum d’accélération, troisième quartile d’écart de vitesse ΔVavg, écart maximum de secousse ΔJavg, écart standard de l’accélération, écart standard de vitesse, troisième quartile de l’écart d’accélération, accélération moyenne, plage d’écart de vitesse ΔVavg et plage d’écart d’accélération. Dans l’étape de classification S4, on classifie le vecteur de caractéristiques avec le classificateur entrainé. Si le classificateur constate une anomalie, le compteur d’anomalie « a » est incrémenté d’une unité ; dans le cas contraire le compteur d’anomalie « a » reste inchangé. Dans l’étape de niveau S5, on détermine un niveau d’urgence « z » en divisant la valeur courante du compteur d’anomalies « a » par l’étape de temps courant « k » ou sous la forme z = .. Ensuite on augmente d’une unité, l’étape de temps « k ». Dans une étape de comparaison S6, on compare le niveau d’urgence courant « z » à la distribution du niveau d’urgence historique Ui(Z) représentant le conducteur 12. Si un seuil prédéterminé est dépassé par le niveau d’urgence courant « z », le système d’assistance de conduite 18 constate que le conducteur 12 est en urgence. Dans une étape de contrôle S7, on génère un signal de contrôle en s’appuyant sur le résultat de l’étape de comparaison S6. Si le conducteur 12 est considéré comme n’étant pas en urgence, le signal de contrôle ne modifie pas le comportement du système d’assistance de conduite 18 ou du propre véhicule 10. Si le conducteur 12 est considéré comme étant en urgence, le signal de contrôle est généré pour que le système d’assistance de conduite 18 informe le conducteur 12 de son style de conduite en affichant un avertissement. Si cela est également possible, le signal de contrôle limite le système d’assistance de conduite 18 à la vitesse maximale et/ou l’accélération du propre véhicule 10 pour augmenter la sensibilité de la détection de collision et/ou pour augmenter la puissance de freinage. Dans une étape terminale S8, le système d’assistance de conduite 18 regarde l’étape de collecte de données S3 sauf si par exemple le conducteur 12 arrête son propre véhicule 10. NOMENCLATURE DES ELEMENTS PRINCIPAUX 10 Propre véhicule 12 Conducteur 14 Route 16 Autre véhicule 18 Système d’assistance de conduite 20 Capteur 22 Liaison de télécommunication 24 Donnée dynamique de véhicule 26 Donnée d’informations contextuelles 28 Profil du conducteur 30 Données d’urgence historiques 32 Point de données 34 Espace d’intégration 36 Frontière Procédé appliqué par ordinateur pour déterminer un niveau d’urgence d’un conducteur (12) dans son propre véhicule (10) en se fondant sur des données d’informations contextuelles (26), le procédé consistant à : a) saisir les données dynamiques de véhicule (24) représentant au moins une grandeur liée au mouvement du propre véhicule (10), b) saisir les données d’informations contextuelles (26) représentant au moins une propriété externe au propre véhicule (10), c) générer un vecteur de caractéristiques ses données dynamiques de véhicule (24) et des données d’informations contextuelles (26), d) classifier ce vecteur de caractéristiques dans une classe d’urgence ou une classe de non-urgence et suivre la quantité d’occurrences de la classe d’urgence avec un compteur d’anomalies, et e) déterminer un niveau d’urgence fondé sur la valeur du compteur d’anomalies. Procédé selon la revendication 1, selon lequel dans l’état a), les données dynamiques de véhicule (24) comprennent l’une quelconque des données suivantes : vitesse du propre véhicule (10), accélération du propre véhicule (10) et secousses du propre véhicule (10). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon lequel dans l’étape b), au moins une propriété choisie parmi l’une quelconque des données : données météorologiques, données de bouchons, données d’état de la route, données de trafic et données dynamiques du véhicule pour au moins un autre véhicule (16). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon lequel dans l’étape c), le vecteur de caractéristiques est généré pour comprendre n’importe laquelle des données : vitesse maximum, écart de vitesse maximale ΔVavg, plage de secousses de véhicule, accélération maximale, secousse maximale, moyenne géométrique de l’écart de vitesse ΔVavg, écart d’accélération maximal, troisième quartile d’écart de vitesse ΔVavg, écart de secousse maximal ΔJavg, écart standard de l’accélération, écart standard de la vitesse, troisième quartile de l’écart d’accélération, accélération moyenne, plage de l’écart de vitesse ΔVavg et plage de l’écart d’accélération et au moins une caractéristique statistique extraite des données dynamiques de véhicule du propre véhicule et/ou d’au moins un autre véhicule. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon lequel dans l’étape d), la classification se fait selon le procédé de supervision binaire ou de classification multi-classe, selon lequel le procédé de classification binaire et le procédé de classification multi-classe donnent en sortie un résultat indiquant un état normal ou un résultat d’une urgence, - le procédé de classification multi-classe fournissant en outre des sorties d’au moins un résultat indiquant une autre classe de comportement du conducteur (12). Procédé selon la revendication 5, selon lequel le procédé de classification comprend l’approche par foret aléatoire ou l’approche XGBoost. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, selon lequel dans l’étape d), la classification est faite par le procédé de classification non supervisée. Procédé selon la revendication 7, selon lequel le procédé de classification comprend un procédé d’estimation de densité de noyau pour classifier le vecteur de caractéristiques dans une classe d’urgence ou une classe de non-urgence. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon lequel dans l’étape d), le niveau d’urgence se détermine en déplaçant l’approche moyenne qui concerne la division du compteur d’anomalies par une étape de temps courante, mesurée à partir du début d’un parcours avec son propre véhicule (10). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon lequel l’étape e) comprend la comparaison du niveau d’urgence aux données du niveau d’urgence historique, et déterminer que le conducteur (12) est en urgence, le niveau d’urgence dépassant un seuil prédéterminé, de préférence fourni par le niveau d’urgence historique. Procédé appliqué par un ordinateur pour commander un système d’assistance de conducteur (18) pour son propre véhicule (10), procédé consistant à : - appliquer un procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes pour déterminer un niveau d’urgence, comparer le niveau d’urgence aux données de niveaux d’urgence historiques et déterminer que le conducteur (12) est en urgence, le niveau d’urgence dépassant un seuil prédéterminé fourni par le niveau d’urgence historique, - générer un signal de commande pour que le propre véhicule (10) affiche un message avertisseur pour augmenter la puissance de freinage, pour augmenter la force de freinage, pour augmenter la sensibilité des capteurs de collision et/ou pour diminuer la vitesse maximale et/ou l’accélération du propre véhicule (10). Système d’assistance de conducteur (18) pour son propre véhicule (10) comprenant des moyens pour appliquer le procédé selon la revendication 11. Propre véhicule (10) comprenant un système d’assistance de conduite (18) selon la revendication 12. Programme d’ordinateur comprenant les instructions qui lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, font que l’ordinateur applique le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 10 ou lorsque le procédé est exécuté par un système d’assistance de conduite (18) selon la revendication 12, faire que le système d’assistance de conduite (18) applique le procédé selon la revendication 11. Support lisible par un ordinateur ou signal porteur de données comprenant le programme d’ordinateur selon la revendication 14.