Brevet FR3155614A1 — publié le 20250523

La présente invention concerne un procédé et un dispositif de transmission de données pour un premier véhicule (11). A cet effet, des données représentatives d’attributs de trajet sont obtenues par le premier véhicule (11) depuis un ensemble de dispositifs de suivi de trajet embarqués dans le premier véhicule (11). Ces données sont enregistrées en mémoire puis fournies à un modèle de détection d’anomalie pour déterminer une information représentative de présence ou d’absence d’anomalie au cours du trajet du premier véhicule (11). Le modèle de détection d’anomalie a été appris à partir de données d’attributs de trajets effectués par un ensemble de deuxièmes véhicules (12). Selon la présence ou l’absence d’anomalie, une partie des données ou la totalité des données est transmise à destination d’un dispositif distant (110) via une liaison sans fil. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de transmission de données pour véhicule en fonction d’une détection d’anomalie au cours d’un trajet du véhicule L’invention concerne les procédés et dispositifs de transmission de données pour véhicule en fonction d’un résultat de détection d’anomalie durant un trajet du véhicule, notamment mais non exclusivement pour véhicule automobile. L’invention concerne également un procédé et un dispositif de détection d’anomalie sur un trajet d’un véhicule. L’invention concerne également un procédé et un dispositif de sélection de données à transmettre selon un résultat de détection d’anomalie durant un trajet du véhicule. Arrière-plan technologique Le développement des véhicules connectés, c’est-à-dire les véhicules configurés pour communiquer des données selon un mode de communication sans fil de type OTA (de l’anglais « Over-The-Air » ou en français « par voie aérienne ») avec un ou plusieurs distants, par exemple un ou plusieurs serveurs, permet la remontée d’informations sur les trajets effectués par ces véhicules. Ces informations sont par exemple obtenues de dispositifs de suivi de trajet, par exemple des capteurs, embarqués dans les véhicules. Ces informations permettent par exemple de surveiller l’état de fonctionnement des systèmes et composants embarqués dans les véhicules et/ou d’obtenir des informations sur l’environnement dans lesquels ces véhicules circulent. Le volume des données représentatives des informations acquises par les différents dispositifs de suivi de trajet est important, la transmission de ces données selon le mode de communication sans fil entrainant des besoins en bande passante et/ou débit importants, ce qui peut s’avérer coûteux pour les propriétaires ou gestionnaires des véhicules. Pour réduire la bande passante nécessaire à la transmission de ces données, il est connu d’échantillonner temporellement les données acquises ou d’espacer temporellement l’acquisition des données (par exemple toutes les 1, 10 ou 60 secondes) pour ne transmettre qu’une partie des données. Cependant, une telle approche limite les possibilités d’analyse du comportement des véhicules avec un risque de ne pas détecter un éventuel problème ou un signe avant-coureur d’un éventuel problème au niveau d’un véhicule. 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 collecte de données d’utilisation de véhicules. Un autre objet de la présente invention est par exemple d’optimiser les ressources nécessaires pour la transmission de données de véhicule selon un mode de communication sans fil. Un autre objet de la présente invention est par exemple d’améliorer le suivi des trajets effectués par un véhicule. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de transmission de données pour un premier véhicule, le procédé comprenant les étapes suivantes : - réception, depuis un ensemble de dispositifs de suivi de trajet embarqués dans le premier véhicule, de données représentatives de chaque attribut d’un ensemble d’attributs acquises le long d’un trajet courant du premier véhicule ; - enregistrement des données dans un dispositif de stockage de données du premier véhicule ; - détermination d’une information représentative de présence ou d’absence d’anomalie au cours du trajet courant en alimentant un modèle de détection d’anomalie appris dans une phase dite d’apprentissage du modèle de détection d’anomalie à partir de données d’apprentissages représentatives de l’ensemble d’attributs acquises le long de trajets d’un ensemble de deuxièmes véhicules antérieurs au trajet courant ; - transmission, pour chaque attribut de l’ensemble d’attributs, d’une partie des données ou de la totalité des données en fonction de l’information de présence ou d’absence d’anomalie à destination d’un dispositif distant via une liaison sans fil. La détermination de la présence ou de l’absence de détection d’une anomalie ou d’un problème durant un trajet courant du véhicule à partir de données représentants un ensemble d’attributs de trajet acquises tout au long du trajet permet de choisir entre la transmission de la totalité des données acquises ou d’une partie seulement des données acquises. Cela permet de transmettre toutes les données quand la situation le requiert (par exemple en présence d’une anomalie probable détectée) et ainsi permettre une analyse plus complète de la situation à partir des données transmises. Dans d’autres situations (par exemple en absence d’anomalie), seule une partie des données est transmises, ce qui réduit les besoins en ressources nécessaires à la transmission de ces données, par exemple les besoins en bande passante. Selon une variante, une partie seulement des données est transmise lorsque l’information est représentative d’une absence d’anomalie au cours du trajet courant et la totalité des données est transmise lorsque l’information est représentative d’une présence d’anomalie au cours du trajet courant. Selon une autre variante, le procédé comprend en outre une étape de sélection de la partie des données parmi les données lorsque l’information est représentative d’une absence d’anomalie au cours du trajet courant, la sélection correspondant à une sélection d’un ensemble d’échantillons représentatif des données par échantillonnage temporel des données. Selon encore une variante, les étapes de détermination de l’information et de transmission d’une partie ou de la totalité des données sont mises en œuvre suivant une fin du trajet courant effectué par le premier véhicule. Selon une variante supplémentaire, le modèle de détection d’anomalie est appris par application d’une fonction de densité de probabilité d’une distribution gaussienne multivariée aux données d’apprentissage. Selon encore une variante, la présence d’une anomalie est détectée au cours du trajet courant lorsqu’une probabilité obtenue de la fonction de densité de probabilité d’une distribution gaussienne multivariée appliquée aux données est inférieure à un seuil déterminé. Selon une autre variante, lorsque l’information est représentative d’une présence d’une anomalie au cours du trajet courant, le procédé comprend en outre une étape d’ajustement d’un ensemble de paramètres du modèle de détection d’anomalie en fonction des données. Selon une variante additionnelle, l’ensemble d’attributs comprend : - des attributs représentatifs de fonctionnement d’un ensemble d’organes ou systèmes de véhicule ; - des attributs représentatifs d’environnement extérieur de véhicule. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de transmission de données pour 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 un dispositif tel que décrit ci-dessus 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 3 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un environnement de communication pour véhicules connectés, selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention ; FIG. 2 illustre un dispositif configuré pour la transmission de données par un véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de transmission de données par un 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 transmission de données pour véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 3. 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. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, la collecte et la transmission de données pour un premier véhicule sont par exemple mises en œuvre par un dispositif ou système embarqué dans le premier véhicule, notamment par un ou plusieurs processeurs d’un ou plusieurs calculateurs du premier véhicule. Le premier véhicule correspond à un véhicule dit connecté, c’est-à-dire un véhicule configuré pour communiquer des données à un ou plusieurs dispositifs distants, par exemple un ou plusieurs dispositifs de traitement de données de type serveur, via un réseau de communication sans fil. A cet effet, des données représentatives de chaque attribut d’un ensemble d’attributs acquises le long d’un trajet courant du premier véhicule par un ensemble de dispositifs de suivi de trajet embarqués dans le premier véhicule sont reçues de ce ou ces dispositifs de suivi de trajet. Un dispositif de suivi de trajet correspond à tout dispositif configuré pour l’acquisition de données relatives à un trajet, tel que des capteurs mesurant des grandeurs physiques représentatives du fonctionnement d’un ou plusieurs organes ou systèmes du premier véhicule, un dispositif ou interface de communication recevant des données d’un ou plusieurs dispositifs distants, par exemple des données d’environnement du premier véhicule, ou encore des calculateurs ou contrôleurs contrôlant les systèmes embarqués du premier véhicule. Ces données sont avantageusement enregistrées dans un dispositif de stockage de données du premier véhicule, tel qu’une mémoire ou une mémoire tampon. Les données stockées en mémoire sont fournies en entrée d’un modèle de détection ou de prédiction d’anomalie pour déterminer une information représentative de présence ou d’absence d’anomalie au cours du trajet courant. Un tel modèle de détection ou de prédiction d’anomalie a été appris lors d’une phase d’apprentissage préalable à une phase d’utilisation (ou d’inférence) du modèle appris à partir de données d’apprentissages représentatives de l’ensemble d’attributs acquises le long de trajets effectués par un ensemble de deuxièmes véhicules antérieurs au trajet courant du premier véhicule. L’ensemble de deuxièmes véhicules comprend par exemple plusieurs milliers, dizaines de milliers ou centaines de milliers de deuxièmes véhicules connectés remontant les données d’apprentissage acquises par un ensemble de dispositifs de suivi de trajet embarqués dans chacun de ces deuxièmes véhicules. Enfin, tout ou partie des données est transmise à destination d’un dispositif distant via une liaison sans fil, selon un mode de communication sans fil, selon que l’information soit représentative d’une absence d’anomalie ou d’une présence d’anomalie. Dit autrement, une partie des données ou la totalité des données associées à chaque attribut de l’ensemble d’attributs est transmise en fonction de l’information de présence ou d’absence d’anomalie. La FIG. 1 illustre schématiquement un environnement de communication 1 d’un premier véhicule 11 et d’un ensemble de deuxièmes véhicules 12 connectés à un réseau de communication sans fil, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le premier véhicule 11 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 premier véhicule 11 correspond ainsi par exemple à un véhicule terrestre, par exemple une automobile, un camion, un car, une moto. Chaque deuxième véhicule 12 est similaire au premier véhicule 11 et correspond 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 premier véhicule 11 et chaque deuxième véhicule 12 correspondent chacun à un véhicule dit connecté en ce qu’il embarque un système de communication configuré pour communiquer avec un ou plusieurs dispositifs distants 110, 111 via une infrastructure d’un réseau de communication sans fil. Le dispositif distant 110, 111 correspond avantageusement à un dispositif configuré pour traiter des données, par exemple des données stockées en mémoire du dispositif distant 110, 111 et/ou des données reçues des premier et deuxièmes véhicules 11, 12. Chaque dispositif distant 110, 111 correspond par exemple à un serveur ou un ordinateur du « cloud » 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 un véhicule connecté, c’est-à-dire le premier véhicule 11 et/ou chaque deuxième véhicule 12, et le ou les dispositifs distants 110, 111 comprend par exemple un ou plusieurs équipements de communication 101 de type antenne relais (d’un 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 110 du « cloud » 100 via une antenne relais 101 (l’antenne 101 étant par exemple relié au « cloud » 100 via une liaison filaire et le dispositif distant 110 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 un véhicule connecté correspondant au premier véhicule 11 ou à un deuxième véhicule 12 et le ou les dispositifs distants 110, 111 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. Un processus de transmission et/ou de traitement de données de véhicules connectés au réseau de communication sans fil, dont des modes de réalisations particuliers sont décrits ci-après, est avantageusement mis en œuvre par un ou plusieurs processeurs d’un ou plusieurs dispositifs embarqués dans le premier véhicule 11 ou par un système comprenant le premier véhicule 11, un ensemble de deuxièmes véhicules 12 et un ou plusieurs dispositifs distants 110, 111 selon différents modes de réalisation. Une phase préalable à la mise en œuvre du processus de transmission des données par le premier véhicule 11 correspond à une phase dite d’apprentissage ou d’entrainement d’un ou plusieurs modèles de détection ou de prédiction d’anomalie à partir de données d’apprentissage. Cette phase d’apprentissage est suivie temporellement d’une phase de production ou d’inférence basée sur le ou les modèles appris dans la phase d’apprentissage et de données alimentant le ou les modèles appris, au cours de laquelle un modèle appris est utilisé pour détecter ou prédire la présence ou l’absence d’une anomalie au cours d’un trajet effectué par le premier véhicule 11 à partir de données collectées par le premier véhicule 11 durant le trajet. La phase d’apprentissage est par exemple mise en œuvre par un dispositif de traitement de données de type serveur, par exemple le dispositif distant 110 du « cloud » 100 en utilisant des données d’apprentissage collectées par l’ensemble de deuxièmes véhicules 12 au cours de trajets effectués par ces deuxièmes véhicules 12. L’apprentissage ou l’entrainement du modèle mis en œuvre dans la phase d’apprentissage correspond à un apprentissage supervisé à partir d’un ensemble de données d’apprentissage obtenues de l’ensemble de deuxièmes véhicules 12, lequel comprend par exemple quelques dizaines, quelques centaines, des milliers ou des dizaines/centaines de milliers de deuxièmes véhicules. Selon une variante de réalisation, l’apprentissage mis en œuvre dans la première phase correspond à un apprentissage non supervisé à partir de l’ensemble de données associées à l’ensemble de deuxièmes véhicules 12. Selon un exemple particulier, les deuxièmes véhicules 12 compris dans l’ensemble de deuxièmes véhicules 12 possèdent tous la même configuration ou une configuration similaire, c’est-à-dire qu’ils correspondent tous à un même type de véhicule (par exemple une même série d’un modèle particulier de véhicule) avec des composants ou organes identiques ou similaires (même version par exemple). Selon cet exemple, les deuxièmes véhicules 12 sont par exemple du même type que le premier véhicule 11. Selon un autre exemple particulier, les deuxièmes véhicules 12 compris dans l’ensemble de deuxièmes véhicules 12 possèdent des configurations différentes. Selon un tel exemple, une classification des deuxièmes véhicules 12 est par exemple mise en œuvre sur la base de données représentatives de leur type et/ou configuration pour obtenir un ensemble de classes ou de sous-groupes comprenant chacun une population homogène de deuxièmes véhicules 12, c’est-à-dire des deuxièmes véhicules de même type et/ou même configuration. Un modèle de détection d’anomalie est alors par exemple appris pour chaque sous-groupe à partir des données d’apprentissage obtenues de chaque sous-groupe. Selon encore un autre exemple particulier, les deuxièmes véhicules 12 compris dans l’ensemble de deuxièmes véhicules 12 possèdent des configurations différentes. Selon cet exemple, un unique modèle de détection d’anomalie générique est appris ou entrainé à partir des données d’apprentissage obtenues de ces deuxièmes véhicules 12, un tel modèle de détection d’anomalie générique étant prévu pour être appliqué à tout type de premier véhicule 11. Dans une première opération de la phase d’apprentissage, le dispositif distant 110 collecte des données d’apprentissage représentatives d’un ensemble d’attributs ou d’indicateurs d’un ou plusieurs trajets effectués par chacun des deuxièmes véhicules 12. Les données d’apprentissage sont par exemple transmises par chacun des deuxièmes véhicules via l’infrastructure réseau sans fil décrite ci-dessus à destination du dispositif distant 110. Les données d’apprentissage correspondent par exemple à des données acquises par un ensemble de dispositifs de suivi de trajet embarqués dans chacun des deuxièmes véhicules, à savoir des capteurs surveillant ou mesurant des paramètres représentatifs de l’utilisation de composants, d’organes, de systèmes ou d’applications embarqués de chaque deuxième véhicule 12 et/ou des dispositifs de communication recevant des données ou paramètres d’un ou plusieurs dispositifs distants 111 (par exemple des données relatives à l’environnement dans lequel les deuxièmes véhicules 12 effectuent les trajets) et/ou des calculateurs ou contrôleurs contrôlant les systèmes embarqués de chaque deuxième véhicule. Les données d’apprentissage sont par exemple transmises à intervalles réguliers, à chaque acquisition ou à la fin de chaque trajet (les données étant alors stockées localement et temporairement dans un dispositif de stockage de type mémoire tampon (de l’anglais « buffer ») pour transmission en fin de trajet (par exemple suivant l’arrêt du moteur). Selon une variante de réalisation, un ou plusieurs traitements sont appliquées aux données transmises par les deuxièmes véhicules 12 pour obtenir les attributs ou indicateurs des trajets, les données d’apprentissages correspondant alors aux données obtenues après traitement(s). Les attributs ou indicateurs de trajet déterminés à partir des données collectées comprennent par exemple : - des attributs représentatifs de fonctionnement d’un ensemble d’organes ou systèmes de véhicule ; et - des attributs représentatifs d’environnement extérieur de véhicule. Les attributs représentatifs de fonctionnement d’un ensemble d’organes ou systèmes de véhicule comprennent par exemple, pour chaque trajet effectué : - des attributs associés au comportement et/ou à la conduite d’un véhicule, tels que la vitesse moyenne durant le trajet, le régime moteur moyen pendant le trajet, l’accélération moyenne du trajet, le nombre de freinage moyen par distance parcourue, la durée totale du trajet, la distance totale parcourue, le nombre de virages, le nombre de changements de voie, le temps passé en conduite nocturne, etc. ; et/ou - des attributs associés au confort des passagers du véhicule, tels que la température intérieure du véhicule, l’utilisation d’éléments formant le système d’infodivertissement, dit IVI (de l’anglais « In-Vehicle Infotainment » ou en français « Infodivertissement embarqué »), l’utilisation de système de confort tel que la climatisation, le système de chauffage et/ou massage des sièges, etc. ; et/ou - des attributs associés à la sécurité du véhicule, tels que l’activation de systèmes de sécurité (par exemple l’ABS, les airbags, etc., le freinage d’urgence automatique), la fréquence d’utilisation des clignotants, l’activation des feux de détresse, l’activation des feux de route ou de position, etc. ; et/ou - des attributs associés à la consommation d’énergie (électrique ou carburant combustible) et/ou à l’économie d’énergie, tels que la consommation de carburant par 100 kms, la quantité d’énergie électrique consommée en moyenne, la consommation d’énergie électrique récupérée par freinage régénératif, etc. ; et/ou - des attributs associés aux performances du véhicule, tels que la vitesse maximale atteinte pendant le trajet, le régime moteur maximal atteint durant le trajet, l’accélération longitudinale maximale atteinte pendant le trajet, l’accélération latérale maximale atteinte pendant le trajet, etc. ; et/ou - des attributs associés à l’utilisation des systèmes ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »), tels que le taux d’usage de chacun des systèmes d’ADAS. Les attributs représentatifs d’environnement extérieur de véhicule comprennent par exemple, pour chaque trajet, des attributs associés à l’environnement et aux conditions météorologiques obtenus de serveurs dédiés et/ou de capteurs embarqués, tels que la température extérieure, le taux d’humidité dans l’air extérieur, les conditions météorologiques (pluie, neige, verglas), la visibilité (brouillard, précipitations), la présence d’embouteillage ou de ralentissement de la circulation, la vitesse moyenne par rapport à la limitation de vitesse applicable sur chaque portion de route du trajet, le niveau de pollution de l’air extérieur (par exemple la concentration en particules fines), un histogramme de durée passée par classe de pente, un histogramme de durée passée par classe d’altitude, etc. Dans une deuxième opération de la phase d’apprentissage, le ou les modèles de détection ou de prédiction d’anomalie est/sont généré(s) ou entrainé(s), par exemple par classification des attributs. Selon un exemple de réalisation particulier, le modèle de détection ou de prédiction d’anomalie est entrainé en utilisant une distribution gaussienne multivariée comme modèle de détection d'anomalies, le modèle consistant à estimer les paramètres de la distribution à partir des données d'apprentissage (aussi appelées données d’entraînement), puis à utiliser cette distribution pour identifier la ou les anomalies associées à un trajet. La fonction de densité de probabilité (PDF) d'une distribution gaussienne multivariée est définie comme suit : Avec : X : est le vecteur des attributs observées (un vecteur de caractéristiques de dimension n), µ : est le vecteur moyen de la distribution, ∑ : est la matrice de covariance de la distribution, |∑| : représente le déterminant de la matrice de covariance, et n : est la dimension des données. Lors de l’entrainement du modèle de détection d’anomalie, la moyenne µ et la matrice de covariance ∑ des données d’apprentissage sont calculées à partir des donnés d’apprentissage obtenues. Ces paramètres µ et ∑ sont représentatifs d’un comportement ou d’un trajet normal selon les données d’apprentissage obtenues. Los de la réception de données représentatives d’un nouveau trajet (ou nouveau roulage) d’un véhicule, la probabilité selon la distribution gaussienne multivariée pour ces données est calculée en utilisant la formule de la PDF. Si la probabilité calculée est inférieure à un seuil déterminé, ce nouveau trajet est considéré comme comportant au moins une anomalie. Le seuil pour la détection d'anomalies est par exemple défini en fonction d'un niveau de signification prédéfini ou par le biais d’une validation croisée. Ainsi, si X nouveau roulage correspond aux données représentatives d’attributs d’un nouveau trajet, le résultat de f(X nouveau roulage |µ,∑) est comparé au seuil déterminé et si ce résultat est inférieur au seuil alors le trajet est considéré comme comportant une anomalie. Sinon, si le résultat de la comparaison indique que le résultat du calcul de le résultat de f(X nouveau roulage |µ,∑) est supérieur au seuil déterminé, alors le trajet est considéré comme ne comportant aucune anomalie, le trajet étant considéré comme étant un trajet normal. Une première classe et une deuxième classe sont par exemple générées lors de la phase d’apprentissage du modèle de détection d’anomalie, la sortie du modèle de détection correspondant à des probabilités que les données fournies en entrée du modèle appartiennent à la première classe et à la deuxième classe respectivement, la probabilité la plus élevée donnant la classe à associer aux données d’entrée. La première classe est par exemple représentative d’un trajet avec anomalie et la deuxième classe d’un trajet sans anomalie, c’est-à-dire un trajet normal. Les paramètres définissant le modèle de détection d’anomalie ainsi appris ou entrainé sont transmis par le dispositif distant 110 au premier véhicule 11 via l’infrastructure de réseau sans fil. Le premier véhicule 11 stocke ces paramètres dans une mémoire associée à un ou plusieurs calculateurs du premier véhicule 11 pour la mise en œuvre par ce ou ces calculateurs de la phase de production ou d’inférence au cours de laquelle un trajet effectué par le premier véhicule 11 est analysé sur la base de données représentatives de l’ensemble d’attributs définis précédemment fournies en entrée du modèle de détection d’anomalie appris ou entrainé dans la phase d’apprentissage. Dans une première opération de la phase de production, les données représentatives de chaque attribut de l’ensemble d’attributs défini précédemment en regard de la phase d’apprentissage sont reçues par le calculateur du premier véhicule 11 mettant en œuvre le processus. Ces données sont par exemple reçues d’un ensemble de dispositifs de suivi de trajet ou de calculateurs contrôlant ces dispositifs de suivi de trajet. Un dispositif de suivi de trajet correspond à un ou plusieurs des dispositifs suivants : un capteur mesurant des grandeurs physiques représentatives du fonctionnement d’un organe ou système du premier véhicule 11, un dispositif ou interface de communication (par exemple une unité de contrôle télématique, dite TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit ») recevant des données d’un ou plusieurs dispositifs distants, par exemple des données d’environnement du premier véhicule 11, ou encore un calculateur ou contrôleur contrôlant un système embarqué ou un organe ou un composant du premier véhicule 11. Ces données sont reçues par le calculateur via un ou plusieurs bus de données de l’architecture multiplexée du premier véhicule 11. Tel que décrit précédemment, les attributs ou indicateurs de trajet comprennent par exemple : - des attributs représentatifs de fonctionnement d’un ensemble d’organes ou systèmes de véhicule ; et - des attributs représentatifs d’environnement extérieur de véhicule. Ces données sont acquises par l’ensemble de dispositifs de suivi le long d’un trajet courant effectué par le premier véhicule 11, par exemple à des fréquences d’acquisition variant d’un dispositif de suivi de trajet à un autre ou communes à plusieurs dispositifs de suivi de trajet et/ou lors de la détection d’évènement particulier (activation d’un organe (par exemple les clignotants), atteinte d’un seuil pour un paramètre surveillé, etc). Dans une deuxième opération de la phase de production, les données reçues à la première opération de la phase de production sont enregistrées dans un dispositif de stockage de données du premier véhicule 11, par exemple une mémoire de type RAM ou une mémoire tampon du calculateur mettant en œuvre le processus. Les données sont enregistrées au fur et à mesure de leur réception par le calculateur, avec en option un horodatage de ces données (des métadonnées représentatives de l’instant d’acquisition ou de réception sont par exemple ajoutées aux données dans la mémoire). Dans une troisième opération de la phase de production, une information représentative de présence ou d’absence d’anomalie au cours du trajet courant du premier véhicule 11 est déterminée à partir des données enregistrées dans la mémoire, en alimentant le modèle de détection d’anomalie appris ou entrainé dans la phase d’apprentissage décrite précédemment. La détermination correspond par exemple à une classification des données enregistrées, le résultat de la classification donnant la valeur prise par l’information ; par exemple ‘1’ lorsque le résultat de la classification correspond à une détection d’anomalie (présence d’anomalie) et ‘0’ lorsque le résultat de la classification correspond à une absence de détection d’anomalie (correspondant à un trajet normal). Selon une variante, la détermination comprend un calcul de la probabilité selon la distribution gaussienne multivariée pour les données enregistrées en utilisant la formule de la PDF. Si la probabilité calculée est inférieure au seuil déterminé défini précédemment, le trajet courant du premier véhicule 11 est considéré comme comportant au moins une anomalie (l’information prend par exemple la valeur ‘1’). Si la probabilité calculée est supérieure au seuil déterminé défini précédemment, le trajet courant du premier véhicule 11 est considéré comme ne comportant pas d’anomalie (l’information prend par exemple la valeur ‘0’). Cette troisième opération est par exemple mise en œuvre une fois le trajet courant achevé, par exemple lorsque le moteur du premier véhicule 11 est coupé. Un trajet courant est par exemple défini comme correspond à une période de roulage du premier véhicule 11 comprise entre l’instant correspondant au démarrage du moteur (détection de la commande de démarrage) et l’instant correspondant à l’extinction du moteur (détection de la commande d’extinction). La valeur prise par l’information est par exemple enregistrée provisoirement dans la mémoire tampon et les données représentatives des attributs du trajet courant stockées dans le dispositif de stockage de données sont alors supprimées. Selon une variante, les données du trajet courant ne sont pas supprimées mais ces données seront écrasées par les données relatives au trajet suivant réalisé par le premier véhicule 11. Dans une quatrième opération de la phase de production, le premier véhicule 11 transmet, pour chaque attribut de l’ensemble d’attributs, une partie des données ou de la totalité des données en fonction de l’information de présence ou d’absence d’anomalie à destination du dispositif distant 110 via une liaison sans fil selon un mode de communication sans fil supporté par l’infrastructure du réseau de communication sans fil. La quantité ou le volume de données transmises dépend ainsi de l’information, selon que le modèle ait détecté ou prédit la survenue d’une ou plusieurs anomalies durant le trajet courant ou non. La transmission est par exemple contrôlée par le calculateur mettant en œuvre le processus via l’unité TCU du premier véhicule 11. Ainsi, lorsque l’information est représentative de l’absence d’anomalie pendant le trajet courant, une partie seulement des données stockées en mémoire du premier véhicule 11 est transmise. En effet, en absence d’anomalie, le trajet est jugé comme normal et il ne s’avère pas nécessaire de transmettre toutes les données, une analyse détaillée de l’ensemble des données ne paraissant pas nécessaire. Cela permet d’économiser les ressources nécessaires à la communication de telles données, telle que la bande passante allouée par le réseau mais aussi la puissance de calcul nécessaire du côté du premier véhicule 11 pour contrôler la transmission et l’empreinte mémoire nécessaire du côté du dispositif distant 110 pour stocker les données ainsi reçues. Lorsque l’information est représentative de la présence d’une anomalie pendant le trajet courant, la totalité des données stockées en mémoire du premier véhicule 11 est transmise. En effet, en absence d’anomalie, le trajet est jugé comme anormal et le dispositif distant 110 peut avoir besoin de la totalité des données pour analyse et détection du ou des problèmes rencontrés pendant le trajet courant. Lorsque l’information est représentative de l’absence d’anomalie pendant le trajet courant, la partie des données transmise est obtenue par sélection dans l’ensemble des données stockées en mémoire de la partie des données à transmettre, pour chaque attribut de l’ensemble d’attributs. La sélection est par exemple faite de manière aléatoire pour obtenir un ensemble d’échantillons représentatifs de l’ensemble des données représentatives de chaque attribut, avec par exemple une limite maximale de volume ou quantité de données à transmettre pour chaque attribut. Selon un autre exemple, la sélection est obtenue en appliquant un échantillonnage temporel aux données représentatives de chaque attribut, avec un taux d’échantillonnage déterminé. Le taux d’échantillonnage est par exemple identique pour l’ensemble des attributs ou varie selon la nature ou le type des attributs. Un tel échantillonnage temporel permet de sélectionner un ensemble d’échantillons représentatifs de l’ensemble des données représentatives de chaque attribut, en sélectionnant les données à intervalles temporels déterminés, par exemple les données acquises toutes les 250, 500, 1000, 5000 ou 10000 ms. Selon un mode de réalisation particulier, lorsque l’information est représentative de la présence d’une anomalie pendant le trajet courant, le processus comprend en outre un nouvel entrainement du modèle de détection d’anomalie sur la base des données associées au trajet courant du premier véhicule 11 reçues dans leur totalité. Le nouvel entrainement correspond à un ajustement des paramètres du modèle de détection d’anomalie en fonction des données reçues. Le nouvel entrainement est par exemple mis en œuvre par le dispositif distant, et ce pour à chaque fois qu’un véhicule connecté lui transmet des données associées à la détection d’une anomalie durant un trajet. Une fois les paramètres recalculés, ces derniers sont par exemple transmis au premier véhicule 11 par le dispositif distant 110 via l’infrastructure du réseau de communication sans fil pour mise à jour du modèle de détection stocké en mémoire du premier véhicule 11. Cela permet par exemple d’ajuster la détection d’une anomalie en fonction des retours terrain des véhicules en circulation, une situation anormale pour les deuxièmes véhicules 12 pouvant devenir normale avec le temps (par exemple en cas de modification de l’environnement de circulation des véhicules). La FIG. 2 illustre schématiquement un dispositif 2 configuré pour la communication et/ou le traitement de données de véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 2 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans un véhicule, par exemple dans le premier véhicule 11, tel qu’un calculateur ou une unité TCU. Selon un autre exemple de réalisation, le dispositif 2 correspond à un dispositif de calcul ou un dispositif de traitement de données tel que le dispositif distant 110, par exemple un ordinateur ou un serveur. Le dispositif 2 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard de la FIG. 1 et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la FIG. 3 . Des exemples d’un tel dispositif 2 comprennent, sans y être limités, un ordinateur, un ordinateur portable, un serveur, 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. Les éléments du dispositif 2, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 2 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 2 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 20 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 2. Le processeur 20 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 2 comprend en outre au moins une mémoire 21 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 21. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 2 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 comprend un bloc 22 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 22 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 2 comprend une interface de communication 23 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 230. L’interface de communication 23 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 230. L’interface de communication 23 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 2 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 240, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 250 et/ou d’autres périphériques 260 (système de projection) via respectivement des interfaces de sortie 24, 25 et 26. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 2. La FIG. 3 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de transmission de données pour un premier véhicule, par exemple le premier véhicule 11, 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 ou plusieurs calculateurs du premier véhicule, ou par le dispositif 2 de la FIG. 2 . Dans une première étape 31, des données représentatives de chaque attribut d’un ensemble d’attributs acquises le long d’un trajet courant du premier véhicule sont reçues depuis un ensemble de dispositifs de suivi de trajet embarqués dans le premier véhicule. Dans une deuxième étape 32, les données reçues à la première étape 31 sont enregistrées dans un dispositif de stockage de données du premier véhicule. Dans une troisième étape 33, une information représentative de présence ou d’absence d’anomalie au cours du trajet courant est déterminée en alimentant un modèle de détection d’anomalie appris dans une phase dite d’apprentissage du modèle de détection d’anomalie à partir de données d’apprentissages représentatives de l’ensemble d’attributs acquises le long de trajets d’un ensemble de deuxièmes véhicules antérieurs au trajet courant. Dans une quatrième étape 34, une partie des données ou la totalité des données est transmise, pour chaque attribut de l’ensemble d’attributs, en fonction de l’information de présence ou d’absence d’anomalie à destination d’un dispositif distant via une liaison sans fil. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec la FIG. 1 s’appliquent aux étapes du procédé de la FIG. 3 . Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé d’apprentissage d’un modèle de détection ou de prédiction d’anomalie associée à un trajet de véhicule sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. Procédé de transmission de données pour un premier véhicule (11), ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - réception (31), depuis un ensemble de dispositifs de suivi de trajet embarqués dans ledit premier véhicule (11), de données représentatives de chaque attribut d’un ensemble d’attributs acquises le long d’un trajet courant dudit premier véhicule (11) ; - enregistrement (32) desdites données dans un dispositif de stockage de données dudit premier véhicule (11) ; - détermination (33) d’une information représentative de présence ou d’absence d’anomalie au cours dudit trajet courant en alimentant un modèle de détection d’anomalie appris dans une phase dite d’apprentissage dudit modèle de détection d’anomalie à partir de données d’apprentissages représentatives dudit ensemble d’attributs acquises le long de trajets d’un ensemble de deuxièmes véhicules (12) antérieurs audit trajet courant ; - transmission (34), pour chaque attribut dudit ensemble d’attributs, d’une partie desdites données ou de la totalité desdites données en fonction de ladite information de présence ou d’absence d’anomalie à destination d’un dispositif distant via une liaison sans fil. Procédé selon la revendication 1, pour lequel une partie seulement desdites données est transmise lorsque ladite information est représentative d’une absence d’anomalie au cours dudit trajet courant et la totalité desdites données est transmise lorsque ladite information est représentative d’une présence d’anomalie au cours dudit trajet courant. Procédé selon la revendication 2, comprenant en outre une étape de sélection de ladite partie desdites données parmi lesdites données lorsque ladite information est représentative d’une absence d’anomalie au cours dudit trajet courant, ladite sélection correspondant à une sélection d’un ensemble d’échantillons représentatif desdites données par échantillonnage temporel desdites données. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel lesdites étapes de détermination de ladite information et de transmission d’une partie ou de la totalité desdites données sont mises en œuvre suivant une fin dudit trajet courant effectué par ledit premier véhicule (11). Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel ledit modèle de détection d’anomalie est appris par application d’une fonction de densité de probabilité d’une distribution gaussienne multivariée auxdites données d’apprentissage. Procédé selon la revendication 5, pour lequel la présence d’une anomalie est détectée au cours dudit trajet courant lorsqu’une probabilité obtenue de ladite fonction de densité de probabilité d’une distribution gaussienne multivariée appliquée auxdites données est inférieure à un seuil déterminé. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, pour lequel, lorsque ladite information est représentative d’une présence d’une anomalie au cours dudit trajet courant, le procédé comprend en outre une étape d’ajustement d’un ensemble de paramètres dudit modèle de détection d’anomalie en fonction des données. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, pour lequel ledit ensemble d’attributs comprend : - des attributs représentatifs de fonctionnement d’un ensemble d’organes ou systèmes de véhicule ; - des attributs représentatifs d’environnement extérieur de véhicule. Dispositif (3) de transmission de données pour 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 8. Véhicule comprenant le dispositif selon la revendication 9.