FR 3073065 A1 20190503 FR 1760241 A 20171030 PROCÉDÉ ET DISPOSITIF DE GÉNÉRATION AUTOMATIQUE DE SCÉNARIOS D'ENVIRONNEMENT DE CONDUITE D'UN VÉHICULE À CONDUITE AUTOMATISÉE L'invention concerne la génération de scénarios d'environnement de conduite de véhicules à conduite automatisée. On notera que l'on entend ici par « véhicule à conduite automatisée (ou autonome) », un véhicule pouvant être conduit de façon automatisée (et io donc sans intervention de son conducteur) pendant une phase de conduite autonome. Comme le sait l'homme de l'art, la conduite automatisée (ou autonome) nécessite l'implantation dans les véhicules d'algorithmes de contrôle qui sont très complexes du fait qu'ils doivent répondre à toute situation 15 de vie pouvant survenir. Or, pour qu'un tel algorithme puisse être implanté, il est indispensable que sa fiabilité ait été préalablement testée. A cet effet, on le soumet à des scénarios d'environnement de conduite qui décrivent chacun au moins une situation de vie pouvant être rencontrée par un véhicule sur une voie de circulation éventuellement en présence de conditions météorologiques 20 particulières et/ou d'une configuration d'une situation routière particulière (définissant par exemple les positions respectives des véhicules environnants et les vitesses de ces véhicules). Un environnement de conduite concerne donc non seulement une portion de voie de circulation, comme par exemple une ligne droite, un virage, une intersection, une route nationale, une route 25 départementale, un chemin, une voie rapide, ou une autoroute, mais également un événement, comme par exemple le fait de circuler en l'absence ou en présence d'obstacle (fixe, mobile, ou temporairement immobile - autre véhicule, piéton, objet ou travaux) ou d'éléments de signalisation (tels que des marquages ou panneaux), ainsi que d'éventuelles conditions météorologiques, 30 comme par exemple de la pluie, du givre, de la neige, de la glace, du brouillard, du vent, ou une inondation. Aujourd'hui, les scénarios d'environnement de conduite sont définis manuellement par des personnes les uns après les autres, ce qui s'avère non 2 seulement chronophage, mais également fastidieux et onéreux. De plus, plus le nombre de paramètres utilisables pour définir des scénarios est élevé, plus il devient difficile pour des personnes de réaliser toutes les combinaisons possibles de ces paramètres. En outre, plus le scénario est complexe, plus la 5 probabilité qu'il comporte une erreur est élevée. Par ailleurs, lorsque le scénario doit être utilisé dans un simulateur, il doit être converti dans un langage compréhensible par ce simulateur, ce qui est de nouveau chronophage, fastidieux et onéreux. L'invention a notamment pour but d'améliorer la situation. io Elle propose notamment à cet effet un procédé permettant de générer de façon automatique un scénario d'environnement de conduite d'un véhicule à conduite automatisée. Ce procédé de génération comprend une étape dans laquelle : - on utilise un premier réseau de neurones préconfiguré pour générer un 15 scénario d'environnement de conduite à partir d'une séquence aléatoire de variables, puis - on utilise un second réseau de neurones préconfiguré pour évaluer une pertinence de ce scénario d'environnement de conduite généré en comparant ce dernier à des scénarios d'environnement de conduite 20 prédéfinis, puis pour attribuer au scénario d'environnement de conduite généré une valeur de pertinence qui est représentative de cette pertinence évaluée et pour transmettre au premier réseau de neurones la valeur de pertinence qui a été attribuée au scénario d'environnement de conduite généré afin qu'il adapte son fonctionnement en fonction de cette valeur de 25 pertinence attribuée. La pertinence permet de savoir si un scénario d'environnement de conduite est plus ou moins réaliste, et donc plus ou moins utilisable ou non pour tester un logiciel de contrôle de véhicule à conduite automatisée. Par conséquent, grâce à l'invention non seulement on est capable de générer 30 automatiquement de très nombreux scénarios d'environnement de conduite différents et plus ou moins complexes, mais en plus on connait leur pertinence. Le procédé de génération selon l'invention peut comporter d'autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et 3 notamment : - dans son étape, on peut utiliser le premier réseau de neurones pour générer le scénario d'environnement de conduite en fonction d'au moins un paramètre de configuration déterministe choisi et contraignant s l'environnement de conduite, et on peut utiliser le second réseau de neurones pour évaluer la pertinence du scénario d'environnement de conduite généré en vérifiant s'il respecte chaque paramètre de configuration déterministe choisi ; - dans son étape, on peut utiliser le second réseau de neurones pour io attribuer au scénario d'environnement de conduite une valeur de pertinence en fonction de valeurs de pertinence prédéfinies associées aux scénarios d'environnement de conduite prédéfinis ; - dans son étape, on peut utiliser le premier réseau de neurones pour générer le scénario d'environnement de conduite sous la forme d'un 15 ensemble de paramètres descriptifs choisis parmi des paramètres catégoriels, des paramètres littéraux et des paramètres numériques ; - dans son étape, on peut utiliser le second réseau de neurones pour attribuer une valeur de pertinence comprise entre des valeurs minimale et maximale, et on peut rejeter le scénario d'environnement de conduite 20 généré lorsque la valeur de pertinence qui lui a été attribuée est inférieure à un seuil. L'invention propose également un dispositif destiné à générer automatiquement un scénario d'environnement de conduite d'un véhicule à conduite automatisée. Ce dispositif de génération se caractérise par le fait qu'il 25 comprend des moyens de calcul comportant : - un premier réseau de neurones préconfiguré et générant un scénario d'environnement de conduite à partir d'une séquence aléatoire de variables, et - un second réseau de neurones préconfiguré et évaluant une pertinence du 30 scénario d'environnement de conduite généré en comparant ce dernier à des scénarios d'environnement de conduite prédéfinis, puis attribuant au scénario d'environnement de conduite généré une valeur de pertinence qui est représentative de cette pertinence évaluée, et transmettant au premier 4 réseau de neurones cette valeur de pertinence attribuée au scénario d'environnement de conduite généré afin qu'il adapte son fonctionnement en fonction de cette valeur de pertinence attribuée. Le dispositif de génération selon l'invention peut comporter d'autres s caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment : - le premier réseau de neurones peut générer le scénario d'environnement de conduite en fonction d'au moins un paramètre de configuration déterministe choisi et contraignant l'environnement de conduite. Dans ce io cas, le second réseau de neurones peut évaluer la pertinence du scénario d'environnement de conduite généré en vérifiant s'il respecte chaque paramètre de configuration déterministe choisi ; - le second réseau de neurones peut attribuer au scénario d'environnement de conduite une valeur de pertinence en fonction de valeurs de pertinence 15 prédéfinies associées aux scénarios d'environnement de conduite prédéfinis ; - le premier réseau de neurones peut générer le scénario d'environnement de conduite sous la forme d'un ensemble de paramètres descriptifs choisis parmi des paramètres catégoriels, des paramètres littéraux et des 20 paramètres numériques ; - le second réseau de neurones peut attribuer une valeur de pertinence comprise entre des valeurs minimale et maximale. Dans ce cas, les moyens de calcul peuvent rejeter le scénario d'environnement de conduite généré lorsque la valeur de pertinence qui lui a été attribuée est inférieure à un 25 seuil. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés, sur lesquels : la figure 1 illustre schématiquement et fonctionnellement un ordinateur muni 30 d'un exemple de réalisation d'un dispositif de génération selon l'invention, et la figure 2 illustre schématiquement un exemple d'algorithme mettant en oeuvre un procédé de génération selon l'invention. L'invention a notamment pour but de proposer un procédé de 5 génération, et un dispositif de génération DG associé, destinés à permettre la génération de façon automatique de scénarios d'environnement de conduite de véhicules à conduite automatisée (ou autonome). Il est rappelé que l'on entend ici par « véhicule à conduite automatisée s (ou autonome) » un véhicule pouvant être conduit de façon automatisée (ou autonome, et donc sans intervention de son conducteur), sous le contrôle d'un dispositif d'assistance pendant une phase de conduite automatisée. Dans ce qui suit, on considère, à titre d'exemple non limitatif, que les véhicules sont de type automobile. Il s'agit par exemple de voitures. Mais io l'invention n'est pas limitée à ce type de véhicule. Elle concerne en effet tout type de véhicule à conduite automatisée (ou autonome) pouvant circuler sur des voies de circulation terrestres. Comme évoqué précédemment, l'invention propose notamment un procédé de génération automatisée de scénarios d'environnement de conduite 15 de véhicules à conduite automatisée (ou autonome). Ce procédé comprend une étape dans laquelle on utilise des premier R1 et second R2 réseaux de neurones. Comme illustré non limitativement sur la figure 1, ces premier R1 et second R2 réseaux de neurones font partie de moyens de calcul MC qui font 20 eux-mêmes partie d'un dispositif de génération DG. Ce dernier (DG) peut, comme illustré, être implanté dans un unique ordinateur (ou calculateur) OC, éventuellement dédié. Mais dans une première variante le dispositif de génération DG pourrait être réparti dans au moins deux ordinateurs (ou calculateurs) communiquant entre eux. Dans ce cas, les premier R1 et second 25 R2 réseaux de neurones peuvent, par exemple, être implantés respectivement dans deux ordinateurs (ou calculateurs) communiquant entre eux. Dans une seconde variante le dispositif de génération DG pourrait comprendre au moins un ordinateur (ou calculateur). Par conséquent, un dispositif de génération DG peut être réalisé sous 30 la forme d'une combinaison de modules logiciels (ou informatiques ou encore « software ») et de circuits ou composants électriques ou électroniques (ou « hardware »). Il est important de noter que le premier réseau de neurones R1 est 6 préconfiguré spécialement en tant que générateur chargé de générer des scénarios d'environnement de conduite sg. De son côté, le second réseau de neurones R2 est préconfiguré spécialement en tant que superviseur chargé de superviser les scénarios d'environnement de conduite sg qui sont générés par 5 le premier réseau de neurones R1. Ces premier R-I et second R2 réseaux de neurones constituent ce que l'homme de l'art appelle en anglais des « Generative Adversarial Networks » (ou GANs - réseaux adverses génératifs. De tels réseaux GANs forment une boucle et s'entraînent de façon continue, afin d'améliorer constamment leurs performances respectives, et io donc la qualité de ce qu'ils génèrent. Chaque fois que l'étape du procédé est mise en oeuvre, on (les moyens de contrôle MC) utilise(nt) le premier réseau de neurones R-I pour générer un scénario d'environnement de conduite sg à partir d'une séquence aléatoire de variables sav. Puis, on (les moyens de contrôle MC) utilise(nt) le 15 second réseau de neurones R2 pour évaluer une pertinence du scénario d'environnement de conduite sg généré par le premier réseau de neurones R1, en le comparant à des scénarios d'environnement de conduite prédéfinis sp. Puis, on (les moyens de contrôle MC) utilise(nt) le second réseau de neurones R2 pour attribuer à ce scénario d'environnement de conduite sg une 20 valeur de pertinence vp qui est représentative de cette pertinence évaluée. Ensuite, le second réseau de neurones R2 transmet au premier réseau de neurones R-I la valeur de pertinence vp qu'il vient d'attribuer au scénario d'environnement de conduite généré sg afin qu'il (R1) adapte son fonctionnement en fonction de cette valeur de pertinence vp attribuée. 25 Une nouvelle séquence aléatoire de variables sav est générée lors de chaque nouvelle mise en oeuvre du procédé par des moyens de génération MG faisant partie des moyens de calcul MC. Cela permet d'assurer la diversité des différents scénarios (d'environnement de conduite) générés sg. Les variables peuvent, par exemple, être alphanumériques. Par exemple, chaque 30 séquence peut se présenter sous la forme d'une matrice de dimension Nxl , où N est le nombre de variables utilisées. Ce nombre N peut éventuellement varier en fonction des besoins mais doit être défini avant l'apprentissage. Chaque nouvelle séquence aléatoire sav alimente le premier réseau de 7 neurones R1 qui est préconfiguré pour générer un scénario sg à partir d'elle. Comme illustré, les scénarios d'environnement de conduite prédéfinis sp, qui sont utilisés par le second réseau de neurones R2, peuvent être stockés dans des moyens de stockage MS du dispositif de génération DG. s Ces moyens de stockage MS peuvent, par exemple, se présenter sous la forme d'une mémoire ou d'une base de données, éventuellement de type logiciel. De préférence, ils peuvent être mis à jour à la demande d'un usager autorisé, et/ou par le dispositif de génération DG (par exemple lorsque la valeur de pertinence vp attribuée à un scénario sg venant d'être généré est io supérieure à un seuil choisi), éventuellement sous le contrôle d'un usager autorisé. On notera que la génération d'un scénario sg peut être contrainte. A cet effet, le premier réseau de neurones R1 peut générer un scénario sg à partir de la séquence aléatoire sav venant d'être générée et en fonction d'au 15 moins un paramètre de configuration déterministe pc choisi et contraignant l'environnement de conduite. A titre d'exemples, un paramètre de configuration déterministe pc peut être un type de voie de circulation ou de portion de voie de circulation, comme par exemple une route nationale, une route départementale, un chemin, une 20 voie rapide, une autoroute, ou une forme de portion de voie de circulation, comme par exemple une ligne droite, un virage ou une intersection, ou un événement, comme par exemple le fait de circuler en l'absence ou en présence d'obstacle (fixe, mobile, ou temporairement immobile - autre véhicule, piéton, objet ou travaux) ou d'éléments de signalisation (tels que des 25 marquages ou panneaux), ou une condition météorologique, comme par exemple de la pluie, du givre, de la neige, de la glace, du brouillard, du vent, ou une inondation. L'ensemble de paramètre(s) de configuration déterministe(s) pc peut, par exemple, être choisi par l'usager du dispositif de génération DG, par 30 exemple au moyen d'un module de fourniture MF qui fait partie de ce dernier (DG) et qui comprend une liste prédéfinie de paramètres de configuration déterministes. L'ensemble choisi par l'usager est alors transmis par le module de fourniture MF au premier réseau de neurones R1. Cet ensemble peut se 8 présenter sous la forme d'une matrice de dimension Mxl , où M est le nombre de paramètres de configuration déterministes pc utilisés. Ce nombre M peut éventuellement varier en fonction des besoins mais doit être défini avant l'apprentissage. 5 En présence de la dernière option, le second réseau de neurones R2 évalue la pertinence du scénario généré sg en vérifiant s'il respecte chaque paramètre de configuration déterministe pc choisi (à priori par l'usager). On notera également que les scénarios générés sg peuvent se présenter sous différentes formes, selon les besoins (et en particulier selon io leur mode d'utilisation). Ainsi, ils peuvent, par exemple, être générés par le premier réseau de neurones R1 sous la forme d'un ensemble de paramètres descriptifs qui sont choisis parmi des paramètres catégoriels, des paramètres littéraux et des paramètres numériques. On entend ici par « paramètre catégoriel » un paramètre appartenant 15 à une catégorie d'environnement, comme par exemple et non limitativement une autoroute, un chemin, une ville ou la campagne. On notera, par exemple, qu'un obstacle peut appartenir à plusieurs catégories, comme par exemple la catégorie piéton, la catégorie camion ou la catégorie véhicule. Par ailleurs, on entend ici par « paramètre littéral » un paramètre décrit par du code 20 informatique ou par des lettres d'un alphabet (par exemple des mots ou une expression dans une langue choisie). De plus, on entend ici par « paramètre numérique » un paramètre pouvant prendre une valeur numérique, comme par exemple une distance, une altitude, une vitesse, une accélération, ou une décélération. 25 On notera également que les ensembles de paramètres descriptifs (définissant les scénarios générés sg) peuvent se présenter sous la forme d'une matrice de dimension Pxl , où P est le nombre de paramètres descriptifs utilisés. Ce nombre P peut éventuellement varier en fonction des besoins mais doit être défini avant l'apprentissage. 30 On notera également que le second réseau de neurones R2 peut transmettre au premier réseau de neurones R1, en vue de son adaptation, la valeur de pertinence vp qu'il vient d'attribuer à un scénario généré sg en même temps que ce dernier (sg). Dans ce cas, lorsque le scénario généré sg 9 est défini par un ensemble de paramètres descriptifs agencé sous la forme d'une matrice de dimension Px1, le second réseau de neurones R2 peut transmettre au premier réseau de neurones R1 une matrice de dimension (P+1)x1 (du fait qu'elle contient P paramètres descriptifs et la valeur de 5 pertinence vp associée). On notera également que le second réseau de neurones R2 peut, par exemple, attribuer au scénario sg une valeur de pertinence vp en fonction de valeurs de pertinence prédéfinies vpp qui sont respectivement associées aux scénarios d'environnement de conduite prédéfinis sp. Cette association est io réalisée grâce à l'apprentissage du réseau : optimisation de paramètres des premier R1 et second R2 réseaux de neurones par certaines méthodes, comme par exemple la descente du gradient, pour maximiser la vraisemblance par rapport aux scénarios prédéfinis sp. En présence de cette dernière option, les valeurs de pertinence prédéfinies vpp sont stockées dans les moyens de is stockage MS en correspondance respectivement des scénarios d'environnement de conduite prédéfinis sp associés. On notera également que le second réseau de neurones R2 peut, par exemple, attribuer une valeur de pertinence vp qui est comprise entre des valeurs minimale et maximale. Par exemple, la valeur minimale peut être égale 20 à zéro (0), et la valeur maximale peut être égale à un (1). Une ou plusieurs valeurs intermédiaires, comprises entre les valeurs minimale et maximale, peuvent être utilisées et donc attribuées. En présence de cette dernière option, on (les moyens de calcul MC) peu(ven)t, par exemple, rejeter un scénario sg venant d'être généré lorsque la valeur de pertinence vp qui lui a été attribuée 25 est inférieure à un seuil. Mais dans une variante de réalisation basique, on peut envisager qu'un scénario sg venant d'être généré ne puisse être que soit pertinent, soit non pertinent (ce qui est fait en tout cas par un seuillage à la fin). Chaque scénario sg non pertinent est alors automatiquement rejeté par les moyens de 30 calcul MC. Par exemple, la valeur de pertinence vp attribuée à un scénario sg non pertinent peut être égale à zéro (0), et la valeur de pertinence vp attribuée à un scénario sg pertinent peut être égale à un (1). On notera également que de préférence le second réseau de neurones R2 s'entraîne constamment en utilisant les scénarios prédéfinis sp qui sont stockés dans les moyens de stockage MS, afin d'améliorer ses évaluations et ses attributions de valeur de pertinence vp. Si l'on considère que le mécanisme d'évaluation est défini par une fonction F2, alors chaque 5 entraînement, à partir d'un scénario prédéfini sp et de la valeur de pertinence prédéfinie vpp associée, peut, par exemple, consister à déterminer le résultat de l'équation F2°Pt = argmin(F2(sp) - vpp)2 (c'est une technique d'optimisation classique, bien connue de l'homme de l'art et visant à minimiser la différence entre la pertinence prédite et la pertinence connue). io De même, l'adaptation du fonctionnement du premier réseau de neurones R1 consécutivement à la réception d'une valeur de pertinence vp attribuée à un scénario généré sg peut, par exemple, se faire comme suit. Si l'on considère que le mécanisme de génération de scénario est défini par une fonction F1, alors l'adaptation, peut, par exemple, consister à déterminer le résultat de l'équation F1°Pt = argmax(F2(F1(sav,pc)))2 (on cherche ici une fonction F1 qui permet de maximiser la pertinence prédite des scénarios générés sg). On a schématiquement illustré sur la figure 2 un exemple d'algorithme mettant en oeuvre un procédé de génération selon l'invention. L'algorithme commence par une sous-étape 10 dans laquelle on (les moyens de génération MG) génère(nt) une nouvelle séquence aléatoire sav. Puis, dans une sous-étape 20, on (le premier réseau de neurones R1) génère un scénario sg à partir de la séquence aléatoire sav générée dans la sous-étape 10, et éventuellement en fonction d'au moins un paramètre de configuration déterministe pc choisi et fourni par le module de fourniture MF. Puis, dans une sous-étape 30, on (le second réseau de neurones R2) évalue la pertinence du scénario généré sg en comparant ce dernier à des scénarios d'environnement de conduite prédéfinis sp stockés dans les moyens de stockage MS et en vérifiant s'il respecte chaque éventuel paramètre de configuration déterministe pc choisi. Puis, dans une sous-étape 40, on (le second réseau de neurones R2) attribue au scénario généré sg une valeur de pertinence vp qui est représentative de sa pertinence évaluée dans la sous-étape 30. 11 Puis, dans une sous-étape 50, on (le second réseau de neurones R2) transmet au premier réseau de neurones R-I la valeur de pertinence vp qu'il vient d'attribuer au scénario généré sg. Enfin, dans une sous-étape 60, REVENDICATIONS1. Procédé de génération automatisée de scénario d'environnement de conduite d'un véhicule à conduite automatisée, mise oeuvre par des moyens s de calcul (MC), caractérisé en ce qu'il comprend une étape (10-60) comprenant : la génération, par un premier réseau de neurones (R1) préconfiguré, d'un scénario d'environnement de conduite à partir d'une séquence aléatoire de variables, lo l'évaluation, par un second réseau de neurones (R2) préconfiguré, d'une pertinence dudit scénario d'environnement de conduite généré en comparant ce dernier à des scénarios d'environnement de conduite prédéfinis, l'attribution audit scénario d'environnement de conduite généré d'une valeur 15 de pertinence représentative de cette pertinence évaluée et la transmission audit premier réseau de neurones (R1) de ladite valeur de pertinence attribuée audit scénario d'environnement de conduite généré afin qu'il adapte son fonctionnement en fonction de cette valeur de pertinence attribuée. 20 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que dans ladite étape (10-60) on utilise ledit premier réseau de neurones (R1) pour générer ledit scénario d'environnement de conduite en fonction d'au moins un paramètre de configuration déterministe choisi et contraignant ledit environnement de conduite, et on utilise ledit second réseau de neurones (R2) 25 pour évaluer ladite pertinence du scénario d'environnement de conduite généré en vérifiant s'il respecte chaque paramètre de configuration déterministe choisi. 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que dans ladite étape (10-60) on utilise ledit second réseau de neurones (R2) pour 30 attribuer audit scénario d'environnement de conduite généré une valeur de pertinence en fonction de valeurs de pertinence prédéfinies associées auxdits scénarios d'environnement de conduite prédéfinis. 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que 13 dans ladite étape (10-60) on utilise ledit premier réseau de neurones (R1) pour générer ledit scénario d'environnement de conduite sous la forme d'un ensemble de paramètres descriptifs choisis parmi des paramètres catégoriels, des paramètres littéraux et des paramètres numériques. 5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que dans ladite étape (10-60) on utilise ledit second réseau de neurones (R2) pour attribuer une valeur de pertinence comprise entre des valeurs minimale et maximale, et on rejette ledit scénario d'environnement de conduite généré lorsque ladite valeur de pertinence qui lui a été attribuée est inférieure à un io seuil. 6. Dispositif (DG) pour générer automatiquement un scénario d'environnement de conduite d'un véhicule à conduite automatisée, caractérisé en ce qu'il comprend des moyens de calcul (MC) comportant i) un premier réseau de neurones (R1) préconfiguré et générant un scénario 15 d'environnement de conduite à partir d'une séquence aléatoire de variables, et ii) un second réseau de neurones (R2) préconfiguré et évaluant une pertinence dudit scénario d'environnement de conduite généré en comparant ce dernier à des scénarios d'environnement de conduite prédéfinis, puis attribuant audit scénario d'environnement de conduite généré une valeur de pertinence 20 représentative de cette pertinence évaluée, et transmettant audit premier réseau de neurones (R1) ladite valeur de pertinence attribuée audit scénario d'environnement de conduite généré afin qu'il adapte son fonctionnement en fonction de cette valeur de pertinence attribuée. 7. Dispositif selon la revendication 6, caractérisé en ce que ledit premier 25 réseau de neurones (R1) génère ledit scénario d'environnement de conduite en fonction d'au moins un paramètre de configuration déterministe choisi et contraignant ledit environnement de conduite, et en ce que ledit second réseau de neurones (R2) évalue ladite pertinence du scénario d'environnement de conduite généré en vérifiant s'il respecte chaque paramètre de configuration 30 déterministe choisi. 8. Dispositif selon la revendication 6 ou 7, caractérisé en ce que ledit second réseau de neurones (R2) attribue audit scénario d'environnement de conduite une valeur de pertinence en fonction de valeurs de pertinence 14 prédéfinies associées auxdits scénarios d'environnement de conduite prédéfinis. 9. Dispositif selon l'une des revendications 6 à 8, caractérisé en ce que ledit premier réseau de neurones (R1) génère ledit scénario d'environnement s de conduite sous la forme d'un ensemble de paramètres descriptifs choisis parmi des paramètres catégoriels, des paramètres littéraux et des paramètres alphanumériques. 10. Dispositif selon l'une des revendications 6 à 9, caractérisé en ce que ledit second réseau de neurones (R2) attribue une valeur de pertinence comprise entre des valeurs minimale et maximale, et en ce que lesdits moyens de calcul (MC) rejettent ledit scénario d'environnement de conduite généré lorsque ladite valeur de pertinence qui lui a été attribuée est inférieure à un seuil.