Brevet FR3164165A1 — publié le 20260109

La présente invention concerne un procédé et un dispositif de détermination d’un type de conduite tout-terrain dans lequel évolue un véhicule. A cet effet, le procédé comprend la réception (41) de premières données depuis un ensemble de capteurs embarqués et de deuxièmes données représentatives d’une cartographie, les premières données étant représentatives d’images représentant l’environnement du véhicule et d’une position géographique, des classifications (43a) des premières données dans un ensemble de classes représentatives d’un type d’environnement selon deux méthodes et la sélection (43b) d’une classe par comparaison des classifications. Le procédé comprend la détermination (44a) d’un type de zone par projection de la position géographique sur la cartographie et la comparaison (44b) du type de zone à un résultat d’une classification des images. Le type de conduite tout-terrain est alors déterminé (45) en fonction de la classe sélectionnée et du résultat de la comparaison du type de zone. Figure pour l’abrégé : Figure 4 Procédé et dispositif de détermination d’un environnement de conduite tout-terrain sur lequel circule un véhicule L’invention concerne les procédés et dispositifs de détermination d’un environnement de conduite d’un véhicule, notamment mais non exclusivement de véhicules automobiles. L’invention concerne également un procédé et un dispositif de traitement de données de véhicules. L’invention concerne notamment un procédé et un dispositif de détermination et de validation d’un type d’environnement tout-terrain dans lequel circule le véhicule. L’invention concerne également un procédé et un dispositif de contrôle d’un ensemble de systèmes embarqués du véhicule lorsque le type de l’environnement dans lequel le véhicule circule est de type tout-terrain. Arrière-plan technologique Les véhicules contemporains sont formés d’un grand nombre de composants ou d’organes développés et dimensionnés pour fonctionner dans différents types d’environnement, essentiellement dans un environnement de type routier comprenant des routes avec des chaussées recouvertes de bitume. Cependant, il arrive que les véhicules circulent dans un environnement dit tout-terrain ou hors route (de l’anglais « Off road »), c’est-à-dire sur une surface non bitumée telle que du sable, du gravier, un lit de rivière, de la boue, de la neige, des rochers ou d’autres terrains naturels. La détection du type d’environnement dans lequel circule le véhicule est un enjeu important, notamment pour identifier les données associées à la conduite d’un véhicule dans un environnement de type tout-terrain, les données ainsi collectées pouvant être utilisées pour développer et dimensionner correctement les différents composants et organes des véhicules. Avoir une meilleure connaissance de l’utilisation des véhicules en conditions réelles est un enjeu important pour les constructeurs automobiles, par exemple pour améliorer les calculs de profil de mission pour mieux dimensionner les composants en fonction de leur utilisation réelle par les clients ou pour apprendre des modèles de prédiction de pannes sur la base de données d’apprentissage reflétant l’utilisation réelle des véhicules. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est par exemple d’améliorer la détection d’un environnement de type tout-terrain lorsqu’un véhicule circule dans un tel environnement. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la pertinence de données d’utilisation de véhicules, notamment pour la conception et la modélisation de composants ou d’organes de véhicules. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de détermination d’un type de conduite tout-terrain dans lequel évolue un véhicule, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur et comprenant les étapes suivantes : - réception de premières données depuis un ensemble de capteurs embarqués dans le véhicule et de deuxièmes données représentatives d’une cartographie, les premières données étant représentatives : • de comportements d’organes du véhicule, • de paramètres d’un environnement du véhicule et d’images représentant cet environnement, et • d’une position géographique du véhicule ; - classifications des premières données dans un premier ensemble de classes chacune représentative d’un type d’environnement selon deux méthodes distinctes ; - sélection d’au moins une classe dans le premier ensemble de classes par comparaison des classifications ; - détermination d’un type de zone parmi un ensemble de types de zones par projection de la position géographique sur la cartographie ; - comparaison du type de zone à un résultat d’une classification des images par un modèle de prédiction de type de zone ; - détermination du type de conduite tout-terrain en fonction de l’au moins une classe sélectionnée et d’un résultat de la comparaison du type de zone. La détermination d’un type de conduite tout-terrain dans lequel évolue le véhicule selon le premier aspect de l’invention est obtenue en plusieurs étapes, dont deux étapes de validation successives basées sur l’utilisation de classifications faisant appel, par exemple, aux techniques d’apprentissage machine (de l’anglais « machine learning »), voire d’apprentissage profond (de l’anglais « deep learning ») alimentées par des données acquises par des capteurs ou dispositifs embarqués dans le véhicule. Cela permet d’améliorer la confiance dans la détermination du type de conduite tout-terrain dans lequel évolue, sans intervention du conducteur. Les données ainsi collectées peuvent être associées avec le type de conduite tout-terrain déterminé puis, par exemple, exploitées pour établir différents calculs de profil de mission nécessaires au dimensionnement de composants ou d’organes embarqués dans des véhicules circulant dans des environnements tout-terrain, en conditions réelles. Selon une variante du procédé, une des méthodes comprend une comparaison d’au moins une partie des premières données à des matrices de caractérisation de référence, chaque matrice de caractérisation de référence représentant un type d’environnement associé à une classe du premier ensemble de classes. Selon une variante, le procédé comprend une étape de stockage des premières données associées au type de conduite tout-terrain dans une base de données. Selon une autre variante du procédé, une des méthodes comprend un premier réseau de neurones profond appris dans une première phase d’apprentissage à partir de la base de données. Selon une variante supplémentaire du procédé, le modèle de prédiction de type de zone est mis en œuvre par un deuxième réseau de neurones profond appris dans une deuxième phase d’apprentissage à partir de la base de données. Selon encore une variante, le procédé comprend en outre une étape de génération d’un ensemble d’instructions de contrôle d’un ensemble de systèmes embarqués, les instructions étant adaptées au type de conduite tout-terrain. Selon une variante supplémentaire, le procédé comprend en outre les étapes suivantes : - affichage d’un ensemble d’objets graphiques sur un écran tactile d’une interface homme-machine embarquée dans le véhicule, chaque objet graphique dudit ensemble d’objets graphiques étant représentatif d’un type de conduite tout-terrain déterminé en fonction d’un résultat des classifications des premières données dans le premier ensemble de classes et du résultat de la classification des images, et - réception de troisièmes données représentatives d’un appui tactile sur l’un des objets graphiques de l’ensemble d’objets graphiques, la détermination du type de conduite tout-terrain étant fonction des troisièmes données. Selon une autre variante, le procédé comprend en outre une étape de traitement des premières données mise en œuvre avant les classifications des premières données, le traitement comprenant un filtrage d’au moins une partie des premières données et/ou un lissage d’au moins une partie des premières données. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de détermination d’un type de conduite tout-terrain, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple un véhicule automobile, comprenant le dispositif selon le deuxième aspect de la présente invention Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 6 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un type de conduite tout-terrain dans lequel évolue un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 2 illustre schématiquement un processus de détermination du type de conduite tout-terrain dans lequel évolue le véhicule de la FIG. 1 , selon un premier exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 3 illustre un dispositif configuré pour déterminer le type de conduite tout-terrain de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 4 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détermination du type de conduite tout-terrain dans lequel évolue le véhicule de la FIG. 1 , selon un deuxième exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 5 illustre des matrices de caractérisation d’environnement, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; et FIG. 6 illustre schématiquement des résultats de classifications, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de détermination d’un environnement de conduite d’un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 6. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Les termes « premier(s) », « deuxième(s) » (ou « première(s) », « deuxième(s) »), etc. sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. De tels éléments peuvent être distincts ou correspondre à un seul et unique élément, selon le mode de réalisation. La FIG. 1 illustre schématiquement un véhicule 10 évoluant dans un environnement 1, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le véhicule 10 correspond par exemple à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule 10 correspond ainsi par exemple à un véhicule terrestre, par exemple une automobile, un camion, un car, une moto. Le véhicule 10 correspond à un véhicule dit connecté en ce qu’il embarque un système de communication configuré pour communiquer avec un ou plusieurs dispositifs distants 101 via une infrastructure d’un réseau de communication sans fil. Le dispositif distant 101 correspond par exemple à un serveur ou un ordinateur du « cloud » (ou « nuage » en français) 100. Le système de communication d’un véhicule connecté comprend par exemple une ou plusieurs antennes de communication reliées à une unité de contrôle télématique, dite TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit »), elle-même reliée à un ou plusieurs calculateurs du système embarqué du véhicule connecté. La ou les antennes, l’unité TCU et le ou les calculateurs forment par exemple une architecture multiplexée pour la réalisation de différents services utiles pour le bon fonctionnement du véhicule connecté et pour assister le conducteur et/ou les passagers du véhicule connecté dans le contrôle du véhicule connecté et/ou pour établir un diagnostic sur le fonctionnement d’un ou plusieurs composants du véhicule connecté. Le ou les calculateurs et l’unité TCU communiquent et échangent des données entre eux par l’intermédiaire d’un ou plusieurs bus informatiques, par exemple un bus de communication de type bus de données CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (selon la norme ISO 17458) ou Ethernet (selon la norme ISO/IEC 802-3). L’infrastructure de communication mobile permettant la communication sans fil de données entre le véhicule 10 et le dispositif distant 101 comprend par exemple un ou plusieurs équipements de communication 102 de type antenne relais (réseau cellulaire) ou unité bord de route, dite UBR. Dans un mode de communication utilisant une telle architecture réseau, les données sont par exemple transmises par le véhicule connecté au dispositif distant 101 du « cloud » 100 via une antenne relais 102 (l’antenne 102 étant par exemple relié au « cloud » 100 via une liaison filaire et le dispositif distant 101 étant lui-même relié à l’infrastructure réseau du « cloud » 100 via un réseau filaire et/ou sans fil). Le système de communication sans fil permettant l’échange de données entre le véhicule connecté et le dispositif distant 101 correspond par exemple à : - un système de communication véhicule à infrastructure V2I (de l’anglais « vehicle-to-infrastructure »), par exemple basé sur les standards 3GPP LTE-V ou IEEE 802.11p de ITS G5 ; ou - un système de communication de type réseau cellulaire, par exemple un réseau de type LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) aussi appelé LTE 3G, 4G ou 5G ; ou - un système de communication de type Wifi selon IEEE 802.11, par exemple selon IEEE 802.11n ou IEEE 802.11ac. Le véhicule 10 embarque avantageusement un ensemble de capteurs et dispositifs configurés pour détecter ou déterminer le type de l’environnement 1 dans lequel le véhicule 10 évolue. Une conduite en tout-terrain correspond à une conduite en dehors de la route au sens du premier type, la surface 11 sur laquelle évolue le véhicule 10 correspondant à une surface non bitumée telle que du sable, du gravier, un lit de rivière, de la boue, de la neige, des rochers ou d’autres terrains naturels. Le véhicule 10 embarque par exemple un ou plusieurs des capteurs suivants : - un ou plusieurs radars à ondes millimétriques arrangés sur le véhicule 10, par exemple à l’avant, à l’arrière, sur chaque coin avant/arrière du véhicule ; chaque radar est adapté pour émettre des ondes électromagnétiques et pour recevoir les échos de ces ondes renvoyées par un ou plusieurs objets, dans le but de détecter tout objet ou obstacle et leurs distances vis-à-vis du véhicule 10 ; et/ou - un ou plusieurs LIDAR(s) (de l’anglais « Light Detection And Ranging », ou « Détection et estimation de la distance par la lumière » en français), un capteur LIDAR correspondant à un système optoélectronique composé d’un dispositif émetteur laser, d’un dispositif récepteur comprenant un collecteur de lumière (pour collecter la partie du rayonnement lumineux émis par l’émetteur et réfléchi par tout objet situé sur le trajet des rayons lumineux émis par l’émetteur) et d’un photodétecteur qui transforme la lumière collectée en signal électrique ; un capteur LIDAR permet ainsi de détecter la présence d’objets situés dans le faisceau lumineux émis et de mesurer la distance entre le capteur et chaque objet détecté ; et/ou - une ou plusieurs caméras, par exemple une caméra frontale, une caméra arrangée sur chaque coin du véhicule 10, une caméra arrière ; la ou les caméras correspondent par exemple à des caméras configurées pour l’acquisition d’images RGB (de l’anglais « Red, Green, Blue » ou en français « rouge, vert, bleu ») et/ou pour des caméras thermiques (infrarouge) ; et/ou - un ou plusieurs capteurs de température externe ; et/ou - un altimètre ; et/ou - un ou plusieurs capteurs de vibrations, par exemple arrangés en différents endroits du châssis du véhicule 10. Le véhicule 10 correspond par exemple à un véhicule configuré pour rouler dans un mode à deux roues motrices et dans un mode à quatre roues motrices, aussi appelé mode AWD (de l’anglais « All-Wheel Drive »), le conducteur du véhicule 10 sélectionnant un mode ou l’autre depuis un organe de commande prévu à cet effet dans l’habitacle du véhicule 10. Selon une variante, le véhicule 10 correspond à un véhicule configuré pour rouler seulement dans le mode à deux roues motrices. Le véhicule 10 embarque par exemple en outre un ou plusieurs systèmes ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »), tels que par exemple : - un système de contrôle électronique de stabilité équipant le véhicule, connu sous les acronymes ESC (de l’anglais « Electronic Stability Control » ou en français « Contrôle électronique de la stabilité »), DSC (de l’anglais « Dynamic Stability Control » ou en français « Contrôle dynamique de la stabilité ») ou encore ESP (de l’anglais « Electronic Stability Program » ou en français « Programme électronique de la stabilité »), - un système d’aide au maintien dans la file de circulation, dit système LKA (de l’anglais « Lane Keep Assist »), et/ou - un système détecteur de conditions d’adhérence, dit système DST (de l’anglais « Dynamic Steering Torque » ou en français « Couple de direction dynamique »), et/ou - un système électronique antipatinage, dit système ASR (de l’anglais « Anti-Slip Regulation » ou en français « Contrôle antipatinage »), un tel système ASR régulant l’accélération pour limiter la perte d’adhérence des roues motrices, et/ou - un système dit ABS (de l’allemand « Antiblockiersystem » ou en français « système anti-blocage des roues »), et/ou - un système régulateur de vitesse adaptatif, dit système ACC (de l’anglais « Adaptative Cruise Control »), et/ou - un système de géolocalisation permettant au véhicule 10 d’obtenir des données ou informations représentatives de sa position géographique à tout instant, par exemple sous la forme de coordonnées (latitude et longitude), via une liaison satellite avec un ensemble de satellites (non représentés sur la FIG. 1 ), le système de géolocalisation correspondant par exemple à un système de type GPS (de l’anglais « Global Positioning System » ou en français « Système de positionnement global »), Galileo ou GLONASS. La FIG. 2 illustre schématiquement un processus de détermination du type de de conduite tout-terrain dans lequel évolue le véhicule 10, selon des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention. Le processus est par exemple mis en œuvre par un ou plusieurs processeurs d’un ou plusieurs calculateurs du véhicule 10. Ce processus est notamment mis en œuvre lorsque des conditions de conduite hors-piste ou tout-terrain sont détectées. Dans une première opération 21 du processus, un premier ensemble de données est obtenu ou reçu d’un ensemble de capteurs, dispositifs ou systèmes embarqués dans le véhicule 10 et un deuxième ensemble de données est obtenu ou reçu d’un ou plusieurs dispositifs distants tel que le serveur 101 via l’unité ou l’interface de communication sans fil (unité TCU par exemple) du véhicule 10 et/ou d’un dispositif de communication mobile (par exemple un téléphone intelligent ou « Smartphone » en anglais) relié en communication sans fil (par exemple via Bluetooth® ou Wifi®) ou filaire (par exemple via USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou en français « bus série universel ») au véhicule 10. Les premières données sont représentatives : • de comportements d’organes du véhicule 10, • de paramètres de l’environnement 1 du véhicule 10 et d’images représentant cet environnement 1, et • d’une position géographique du véhicule. Ainsi, les premières données comprennent, par exemple : - des données représentatives d’une température extérieure ; et/ou - des données représentatives de la présence de givre ; et/ou - des données représentatives de la présence de pluie ou de l’activation d’essuie-glaces du véhicule 10 ; - des données représentatives d’images de l’environnement extérieur du véhicule 10, c’est-à-dire des données d’images de l’environnement de conduite reçues de la ou les caméras du véhicule 10 ; et/ou - des données représentatives de vitesse du véhicule 10 ; et/ou - des données représentatives d’accélérations selon trois directions définissant un repère lié au véhicule 10 et/ou de vibrations subies par le véhicule 10, par exemple par un ou plusieurs organes du véhicule 10 tels que le châssis, les amortisseurs, etc. ; et/ou - des données représentatives du relief de la surface 11 sur laquelle évolue le véhicule 10, par exemple obtenues d’un LIDAR du véhicule 10 ; et/ou - des données représentatives de changement de rapport de vitesse via la boite de vitesse du véhicule 10 ; et/ou - des données représentatives de couple envoyé à chacune des roues ou à un ensemble de roues du véhicule 10 ; et/ou - des données représentatives d’activation ou de désactivation de systèmes embarqués tels que le système ABS qui s’active en cas de perte d’adhérence d’une roue du véhicule 10 ; et/ou - des données représentatives de passage en mode à deux roues motrices ou à quatre roues motrices ; et/ou - des données représentatives de consommation d’énergie (électricité ou carburant selon le type du ou des moteurs du véhicule 10) ; et/ou - des données représentatives de variation d’altitude ; et/ou - des données représentatives de localisation du véhicule 10, par exemple sous la forme d’un couple de données de type longitude et latitude. La liste ci-dessus est fournie à titre d’exemple purement illustratif et n’est pas exhaustive, le premier ensemble de données comprenant toutes données reçues des capteurs, dispositifs ou systèmes embarqués du véhicule 10, via le réseau embarqué du véhicule 10. Les deuxièmes données comprennent, par exemple : - des données représentatives de cartographie de l’environnement dans lequel circule le véhicule 10, ces données étant par exemple du type OpenStreetMap® ; et/ou - des données représentatives de localisation du véhicule 10, par exemple obtenues d’un système de géolocalisation mis en œuvre sous la forme d’une application mobile exécutée sur un dispositif de communication mobile relié en communication au véhicule 10. La liste ci-dessus est fournie à titre d’exemple purement illustratif et n’est pas exhaustive, le deuxième ensemble de données comprenant toutes données reçues de dispositifs externes au véhicule 10 via une connexion filaire ou une connexion sans fil. Selon un exemple de réalisation particulier, dans une deuxième opération 22, les premières données sont traitées, le traitement comprenant notamment un filtrage d’au moins une partie des premières données et/ou un lissage d’au moins une partie des premières données, c’est-à-dire qu’un ou plusieurs traitements est/sont appliqué(s) à tout ou partie des premières données. Le ou les traitements correspondent par exemple : • à un filtrage d’une partie des premières données pour en retirer les valeurs erronées ou aberrantes, • à un lissage d’une partie des premières données, et • à tout traitement adapté pour améliorer la consistance et la cohérence des données mesurées ou reçues. Dans une troisième opération 23a du processus, les premières données sont classifiées dans un premier ensemble de classes chacune représentative d’un type d’environnement selon deux méthodes distinctes. La classification est notamment multi classe, c’est-à-dire que plusieurs types d’environnement peuvent être combinés. Les classes représentent par exemple des types d’environnement tels que : • une rivière, • de la boue, • de la neige, • du sable, • des graviers, • des rochers, • etc. Selon la première méthode, à chacun de ces types d’environnement sont associées des matrices de caractérisation de référence telles qu’illustrées dans la FIG. 5 . Ces matrices de caractérisation de référence sont par exemple des tableaux croisés comprenant une première entrée relative à un premier paramètre et une deuxième entrée relative à un deuxième paramètre, les premier et deuxième paramètres étant homogènes à au moins une partie des premières données, c’est-à-dire que ces paramètres et une partie des premières données sont comparables soit directement car présentant la même unité ou indirectement après une conversion dans une même unité, par exemple le premier paramètre représente la vitesse du véhicule 10 et le deuxième paramètre représente un niveau de vibration mesuré sur un organe du véhicule 10. Les arguments de la matrice de caractérisation de référence sont alors des valeurs déterminées représentant, par exemple, le niveau de vibration de l’organe du véhicule attendu pour une vitesse donnée en fonction d’un type d’environnement : vibration = f(vitesse ; type d’environnement). Il est cependant à noter que les matrices de caractérisation de référence comprennent au moins deux entrées mais ne sont cependant pas limitées à deux entrées, le nombre d’entrées étant supérieur ou égale à deux, par exemple égale à 5, 10 ou 20 selon le nombre de paramètres compris dans les premières données. Ainsi, une première matrice de caractérisation de référence est associée à un premier type d’environnement A, par exemple représentant le comportement de l’organe du véhicule dans un environnement de type « Neige », et une deuxième matrice de caractérisation de référence est associée à un deuxième type d’environnement B, par exemple représentant le comportement de l’organe du véhicule dans un environnement de type « Eau ». Selon un exemple de réalisation particulier, les matrices de caractérisation de référence sont établies préalablement manuellement ou via un premier modèle de prédiction de type d’environnement mettant en œuvre une intelligence artificielle et qui est appris via un procédé d’apprentissage machine, par exemple à partir d’une base de données comprenant des données similaires aux premières données et acquises par un ensemble de véhicules évoluant dans différents types d’environnement. L’apprentissage du premier algorithme correspond par exemple à un apprentissage de type supervisé, semi-supervisé voire non supervisé, basé sur des données d’apprentissage représentatives d’un ensemble de données obtenues d’un ensemble de véhicules, par exemple quelques milliers de véhicules, les données obtenues pour l’apprentissage étant de même nature que les premières données reçues par l’ensemble de capteurs embarqués dans le véhicule 10 et fournie en entrée du premier modèle de prédiction de type d’environnement. Les premières données sont alors exploitées selon la première méthode pour générer une matrice de caractérisation et la matrice de caractérisation générée est comparée aux matrices de caractérisation de référence pour identifier une ou plusieurs matrices de caractérisation de référence représentatives du type d’environnement 1 dans lequel évolue le véhicule 10, les matrices de caractérisation de référence étant classées par le premier modèle de prédiction de type d’environnement recevant pour données d’entrée les premières données. Selon la deuxième méthode, un deuxième modèle de prédiction de type d’environnement est utilisé. Le deuxième modèle de prédiction de type d’environnement comprend un algorithme qui reçoit en entrée une ou plusieurs images acquises par au moins une caméra embarquée dans le véhicule 10. Ces images, ou données représentatives d’images, correspondent ainsi à des données d’image de l’environnement 1 acquises par la ou les caméras du véhicule 10 lors du déplacement du véhicule 10. Ces données correspondent par exemple à des données RGB associées à chaque pixel de chaque image acquise. De ces images sont par exemple extraites des caractéristiques, lesquelles sont ensuite traitées. La deuxième méthode comprend, par exemple, un premier réseau de neurones profond appris dans une première phase d’apprentissage à partir de la base de données décrite précédemment. Cette base de données comprend alors un ensemble d’images acquises par différents véhicules évoluant dans différents types d’environnement tout-terrain. De manière similaire à l’apprentissage du premier modèle de prédiction de type d’environnement, l’apprentissage du deuxième modèle de prédiction de type d’environnement correspond par exemple à un apprentissage de type supervisé, semi-supervisé voire non supervisé, basé sur des données d’apprentissage représentatives d’images acquises par des véhicules évoluant des environnements tout-terrain. Les paramètres de ce deuxième modèle de prédiction de type d’environnement sont ainsi générés selon toute technique d’apprentissage machine (de l’anglais « machine learning ») connue de l’homme du métier. Dans une quatrième opération 23b, au moins une classe est sélectionnée dans le premier ensemble de classes par comparaison des classifications. En effet, les classifications obtenues selon les deux méthodes distinctes sont combinées de manière à évaluer des probabilités associées à chacune des classes représentatives de types d’environnement, ainsi à chaque classe est associée une probabilité qu’elle corresponde au type d’environnement dans lequel évolue le véhicule 10. Le type de l’environnement 1 est alors déterminé par sélection d’au moins une classe en fonction de la probabilité associée à chaque classe du premier ensemble de classes : • la classe pour laquelle la probabilité associée est la plus grande, ou • la combinaison de classes dont les probabilités sont supérieures à une valeur seuil, par exemple supérieures à 90 ou 95% Par exemple, si les probabilités suivantes sont associées aux classes du premier ensemble de classes et les résultats agencés par probabilité décroissante : • une rivière : 98%, • de la boue : 92%, • de la neige : 8%, • du sable : 4%, • des graviers : 2%, • des rochers : 0%, • etc, alors le type d’environnement 1 est une rivière boueuse, combinaison de la classe « une rivière » et de la classe « de la boue ». Dans une cinquième opération 24a, un type de zone est déterminé parmi un ensemble de types de zones par projection de la position géographique sur la cartographie. En d’autres termes, une information représentative d’un type de zone dans laquelle évolue le véhicule 10 est déterminée par comparaison de premières données représentatives d’une position du véhicule et de deuxièmes données représentatives de cartographie. La comparaison correspond à une projection de la position courante du véhicule 10 sur une carte de l’environnement dans lequel le véhicule 10 évolue, permettant ainsi de déterminer une classe représentative du type de zone dans un deuxième ensemble de classes, le deuxième ensemble de classes comprenant des classes représentatives de types de zone, par exemple les types de zones suivants : • montagne, • forêt, • désert, • plage, • etc. Dans une sixième opération 24b, le type de zone précédemment déterminé est comparé à un résultat d’une classification d’une ou plusieurs images comprises dans les premières données, la classification des images étant réalisée par un modèle de prédiction de type de zone. Cette opération consiste alors en une validation du type de zone précédemment déterminé. Selon un exemple de réalisation particulier, le modèle de prédiction de type de zone est mis en œuvre par un deuxième réseau de neurones profond appris dans une deuxième phase d’apprentissage à partir de la base de données, plus particulièrement à partir des images enregistrées dans la base de données, lesquelles sont par exemple annotées. Comme pour le premier réseau de neurones, l’apprentissage du deuxième réseau de neurones correspond par exemple à un apprentissage de type supervisé, semi-supervisé voire non supervisé, basé sur des données d’images d’apprentissage comprenant des images d’environnement de véhicules évoluant dans différents types de zone. La classification des images a pour résultat l’obtention de probabilités associées à différentes classes du deuxième ensemble de classes. Par exemple, les classes représentatives de types de zones sont associées aux probabilités suivantes : • montagne : 97%, • forêt : 89%, • désert : 14%, • plage : 4%, • etc. Si le type de zone déterminé lors de l’opération 24a est « montagne » et que la probabilité associée à ce même type de zone est évaluée à 97% telle que dans l’exemple ci-dessus, le type de zone « montagne » est alors validé. En effet, le type de zone déterminé lors de l’opération 24a est validé lorsque la probabilité associée à la classe correspondant à ce type de zone est supérieure à un seuil, par exemple 85, 90 ou 95% ou lorsque la classe associée à ce type de zone figure parmi les classes les plus probables, par exemple la plus probable ou parmi les 2 ou 3 plus probables. Dans le cas contraire, par exemple si le type de zone est déterminé comme « plage » et que la classe associée à ce type de zone a une probabilité très faible, ici 4%, alors la validation n’est pas effective. Une demande de validation par un utilisateur est par exemple mise en œuvre. Une telle demande de validation comprend, selon un exemple de réalisation particulier, l’affichage d’une information sur un écran tactile embarqué dans le véhicule 10 sous la forme d’un objet graphique ou d’un ensemble d’objets graphiques, lesquels représentent différents types de zones, par exemple les plus probables et celle déterminée initialement et le type de zone est validé ou modifié en fonction de données reçues correspondant à un appui tactile de l’utilisateur sur l’un des objets graphiques. Le type de zone est alors celui correspondant à celui représenté par l’objet graphique sur lequel l’utilisateur a appuyé. Dans une septième opération 25, le type de conduite tout-terrain est déterminé en fonction du type d’environnement déterminé lors de la quatrième opération 23b et du résultat de la comparaison de la sixième opération 24b. La FIG. 6 illustre un exemple de détermination de type de conduite tout-terrain. Une première table E représente les probabilités p(%) associées aux différentes classes de types d’environnement E1, E2, E3, E4, E5, … déterminées lors de la quatrième opération 23b et une deuxième table Z représente les probabilités p(%) associées aux différentes classes de types de zones Z1, Z2, Z3, Z4, … déterminées lors de la sixième opération 24b. Ces résultats sont alors combinés pour obtenir une troisième table C représentant des probabilités p(%) associées aux différentes classes, chacune représentatives d’un type de conduite tout-terrain C1, C2, C3, C4,… Les données de sortie de chacun des modèles de prédiction de type d’environnement et de type de zone sont alors croisés et/ou agrégés afin de proposer un type de conduite tout-terrain. Ainsi, toujours selon l’exemple précédent, C1 correspond à une conduite tout-terrain de type « rivière boueuse dans la montagne » avec une probabilité associée de 95%, C2 à une conduite tout-terrain de type « rivière dans la montagne » avec une probabilité associée de 80%, C3 à une conduite tout-terrain de type « rivière enneigée dans la montagne » avec une probabilité associée de 14% et C4 à une conduite tout-terrain de type « boue dans le forêt » avec une probabilité associée de 4%. Le type de conduite tout-terrain déterminé correspond, par exemple, à celui associé à la classe à la plus forte probabilité, ici une conduite tout-terrain de type « rivière boueuse dans la montagne ». Dans une huitième opération 26 optionnelle, un affichage d’un contenu graphique sur un écran tactile d’une interface homme-machine embarquée dans le véhicule 10 est contrôlé, le contenu graphique étant fonction du type de conduite tout-terrain déterminé. Le type de conduite tout-terrain est, par exemple, affiché de manière permanente et mis à jour en temps réel sur le tableau de bord face au conducteur du véhicule 10 avec, optionnellement, la possibilité pour le conducteur de confirmer ou non via l’interface homme-machine le type de conduite tout-terrain déterminé. Selon un exemple de réalisation particulier, un ensemble d’objets graphiques est affiché sur l’écran tactile, chaque objet graphique de cet ensemble d’objets graphiques étant représentatif d’un type de conduite tout-terrain déterminé en fonction d’un résultat des classifications 23a des premières données dans le premier ensemble de classes et du résultat de la classification des images. Ainsi, ces résultats sont soumis au conducteur du véhicule 10 pour validation ou invalidation par le conducteur. Cela permet de valider par un humain les classifications mises en œuvre précédemment et d’affiner les paramètres des premier et deuxième modèles de prédiction de type d’environnement et/ou du modèle de prédiction de type de zone selon une méthode dite d’apprentissage par renforcement. A cet effet, une requête d’affichage d’une demande de confirmation du résultat de la détermination du type de conduite tout-terrain est transmise à destination de l’écran tactile présent dans le véhicule 10. Cet écran tactile correspond par exemple à un écran embarqué du véhicule 10, la transmission de la requête se faisant via un ou plusieurs bus de données du réseau embarqué reliant le calculateur mettant en œuvre le processus au calculateur contrôlant l’écran du véhicule 10. Selon un autre exemple, cet écran tactile correspond à un écran embarqué d’un dispositif de communication mobile relié en communication au véhicule 10, la transmission de la requête se faisant via une connexion filaire (par exemple USB) ou sans fil (par exemple Bluetooth® ou Wifi®) reliant le véhicule 10 au dispositif de communication mobile. Selon une première variante, la réception de la requête déclenche le contrôle d’affichage d’un contenu graphique demandant au conducteur de valider si l’environnement est du type de conduite tout-terrain déterminé, par exemple via un appui tactile sur un premier bouton virtuel pour valider / confirmer que le type de conduite tout-terrain est du type déterminé et via un appui tactile sur un deuxième bouton virtuel pour invalider / infirmer que le type de conduite tout-terrain est du type déterminé. Selon une deuxième variante, la réception de la requête déclenche le contrôle d’affichage d’un ensemble d’objets graphiques permettant au conducteur de sélectionner le type de conduite en tout-terrain en fonction des résultats des différentes classifications par un appui tactile sur l’un des objets graphiques affichés. Chaque objet graphique correspond alors à un type de conduite tout-terrain, par exemple trois objets graphiques sont affichés et correspondent aux trois types de conduite tout-terrain pour lesquelles les probabilités associées sont les plus fortes, ici les types « rivière boueuse dans la montagne », « rivière dans la montagne » et « rivière enneigée dans la montagne ». En réponse à la requête transmise, le calculateur mettant en œuvre le processus reçoit des troisièmes données représentatives d’une réponse à la requête depuis l’écran tactile, ces troisièmes données étant représentatives d’un appui tactile sur le premier bouton virtuel ou sur le deuxième bouton virtuel selon la première variante, ou sur l’un des objets graphiques selon la deuxième variante. Les paramètres du premier modèle de prédiction et/ou les paramètres du deuxième modèle de prédiction sont alors affinés en fonction des troisièmes données, selon la méthode dite d’apprentissage par renforcement. Le type de conduite tout-terrain est alors déterminé en fonction des troisièmes données et correspond au type déterminé précédemment dans le cas d’une validation selon la première variante, et correspond au type de conduite tout-terrain sélectionné via l’appui tactile sur l’objet graphique associé selon la deuxième variante. Selon un exemple de réalisation particulier, dans une neuvième opération 27, les premières données associées au type de conduite tout-terrain sont stockées dans la base de données, permettant alors d’enrichir les données d’apprentissage pour les différents modèles de prédiction. L’ensemble des données collectées lors de la mise en œuvre du processus sont par exemple stockées en mémoire du véhicule 10 pour être ensuite collectées par un dispositif externe en vue d’être utilisées ultérieurement pour l’enrichissement de jeux de données par exemple utilisés pour définir des profils de mission et/ou modéliser des environnements de test. La base de données étant mise à jour, il est alors possible de réitérer la première phase d’apprentissage associée au deuxième modèle de prédiction de type d’environnement et/ou de réitérer la deuxième phase d’apprentissage associée au modèle de prédiction de type de zone lorsque ces modèles sont mis en œuvre par des réseaux de neurones profonds. Ainsi, l’utilisation régulière ou en continu de la base de données mise à jour permet d’améliorer les modèles de prédiction et de les affiner via un apprentissage par renforcement (de l’anglais « réinforcement learning »). Selon un exemple de réalisation particulier, dans une dixième opération 28, un ensemble d’instructions de contrôle d’un ensemble de systèmes embarqués est généré, les instructions étant adaptées au type de conduite tout-terrain précédemment déterminé, par exemple à une conduite tout-terrain de type rivière boueuse dans la montagne. Ces instructions sont par exemple transmises aux calculateurs contrôlant ce ou ces systèmes embarqués pour la mise en œuvre automatique de fonctions par ce ou ces systèmes embarqués améliorant la conduite sur un environnement tout-terrain. Les instructions correspondent par exemple à des instructions pour activer ou désactiver des systèmes tels que l’ACC ou l’ABS. Ces instructions correspondent par exemple à des instructions pour activer ou désactiver les feux de route, pour adapter le système de suspension à l’environnement tout-terrain, etc. Selon une variante, ces instructions comprennent en outre des instructions destinées à un écran du véhicule 10, par exemple à l’écran tactile présente précédemment, pour afficher un ensemble de recommandations à destination du conducteur et/ou pour afficher un numéro rapide d’appel d’urgence en cas d’accident. Selon encore une variante, ces instructions comprennent en outre l’activation d’une fonction pour limiter la sollicitation de certains composants ou organes du véhicule 10. La FIG. 3 illustre schématiquement un dispositif 3 configuré pour déterminer le type de conduite tout-terrain dans lequel évolue un véhicule, par exemple le véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 3 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le véhicule 10, par exemple un calculateur. Le dispositif 3 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figures 1 à 2 et 5 à 6 et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la FIG. 4 . Des exemples d’un tel dispositif 3 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif 3, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 3 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 3 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 30 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 3. Le processeur 30 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 3 comprend en outre au moins une mémoire 31 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 31. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend un bloc 32 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes tels que des véhicules connectés et/ou des dispositifs de mesure. Les éléments d’interface du bloc 32 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; - interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend une interface de communication 33 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres serveurs, des bases de données) via un canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un réseau filaire de type Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 340, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 350 et/ou d’autres périphériques 360 (système de projection) via respectivement des interfaces de sortie 34, 35 et 36. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 3. La FIG. 4 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détermination du type de conduite tout-terrain dans lequel évolue un véhicule, par exemple le véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un ou plusieurs processeurs d’un calculateur du véhicule 10, ou par le dispositif 3 de la FIG. 3 . Dans une première étape 41, des premières et des deuxièmes données sont reçues. Les premières données sont reçues depuis un ensemble de capteurs embarqués dans le véhicule 10 et sont représentatives : • de comportements d’organes du véhicule 10, • de paramètres d’un environnement du véhicule 10 et d’images représentant l’environnement, et • d’une position géographique du véhicule. Les deuxièmes données sont, quant à elles, représentatives d’une cartographie. Dans une deuxième étape 43a, les premières données sont classifiées dans un premier ensemble de classes chacune représentative d’un type d’environnement selon deux méthodes distinctes. Dans une troisième étape 43b, une classe est sélectionnée dans le premier ensemble de classes par comparaison des classifications. Dans une quatrième étape 44a, un type de zone est déterminé parmi un ensemble de types de zones par projection de la position géographique sur la cartographie. Dans une cinquième étape 44b, le type de zone est comparé à un résultat d’une classification des images par un modèle de prédiction de type de zone. Dans une cinquième étape 45, le type de conduite tout-terrain est déterminé en fonction du type d’environnement et d’un résultat de la comparaison du type de zone. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrites en relation avec l’une des figures 1 à 2 et 5 à 6 s’appliquent aux étapes du procédé de la FIG. 4 . Procédé de détermination d’un type de conduite tout-terrain dans lequel évolue un véhicule (10), ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur et comprenant les étapes suivantes : - réception (41) de premières données depuis un ensemble de capteurs embarqués dans ledit véhicule (10) et de deuxièmes données représentatives d’une cartographie, lesdites premières données étant représentatives : • de comportements d’organes du véhicule (10), • de paramètres d’un environnement (1) du véhicule (10) et d’images représentant ledit environnement (1), et • d’une position géographique du véhicule ; - classifications (43a) des premières données dans un premier ensemble de classes chacune représentative d’un type d’environnement selon deux méthodes distinctes ; - sélection (43b) d’au moins une classe dans ledit premier ensemble de classes par comparaison desdites classifications ; - détermination (44a) d’un type de zone parmi un ensemble de types de zones par projection de ladite position géographique sur ladite cartographie ; - comparaison (44b) dudit type de zone à un résultat d’une classification desdites images par un modèle de prédiction de type de zone ; - détermination (45) dudit type de conduite tout-terrain en fonction de ladite au moins une classe sélectionnée et d’un résultat de ladite comparaison dudit type de zone (44b). Procédé selon la revendication 1, pour lequel une desdites méthodes comprend une comparaison d’au moins une partie desdites premières données à des matrices de caractérisation de référence, chaque matrice de caractérisation de référence représentant un type d’environnement associé à une classe du premier ensemble de classes. Procédé selon la revendication 1 ou 2, lequel comprend une étape de stockage des premières données associées au type de conduite tout-terrain dans une base de données. Procédé selon la revendication 3, pour lequel une desdites méthodes comprend un premier réseau de neurones profond appris dans une première phase d’apprentissage à partir de ladite base de données. Procédé selon la revendication 3 ou 4, pour lequel le modèle de prédiction de type de zone est mis en œuvre par un deuxième réseau de neurones profond appris dans une deuxième phase d’apprentissage à partir de ladite base de données. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, comprenant en outre une étape (28) de génération d’un ensemble d’instructions de contrôle d’un ensemble de systèmes embarqués, lesdites instructions étant adaptées au type de conduite tout-terrain. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant en outre les étapes suivantes : - affichage d’un ensemble d’objets graphiques sur un écran tactile d’une interface homme-machine embarquée dans le véhicule (10), chaque objet graphique dudit ensemble d’objets graphiques étant représentatif d’un type de conduite tout-terrain déterminé en fonction d’un résultat des classifications (43a) des premières données dans le premier ensemble de classes et du résultat de la classification des images, et - réception de troisièmes données représentatives d’un appui tactile sur l’un des objets graphiques dudit ensemble d’objets graphiques, la détermination (45) dudit type de conduite tout-terrain étant fonction des troisièmes données. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, comprenant en outre une étape de traitement desdites premières données mise en œuvre avant les classifications (23a) des premières données, ledit traitement comprenant un filtrage d’au moins une partie desdites premières données et/ou un lissage d’au moins une partie desdites premières données. Dispositif (3) de détermination d’un type de conduite tout-terrain, 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 (10) comprenant le dispositif selon la revendication 9.