FR 3078518 A1 20190906 FR 1851851 A 20180305 DISPOSITIF D'ASSISTANCE D'UN CONDUCTEUR DE VÉHICULE PAR DÉTERMINATION D'UN ÉTAT DE VIGILANCE AVEC DES RÈGLES DE DÉCISION ADAPTÉES L'invention concerne les véhicules, éventuellement de type automobile, et plus précisément les dispositifs qui permettent d'assister les conducteurs de tels véhicules en les alertant lorsque leur état de vigilance est faible. la Il existe de nombreux dispositifs d'assistance qui permettent d'alerter un conducteur lorsque son état de vigilance est faible. Ainsi, il existe des dispositifs alertant le conducteur via une interface homme/machine lorsque le temps de conduite a dépassé un seuil choisi (par exemple égal à 2 heures). Il existe également des dispositifs chargés de détecter des signes de perte de 15 vigilance du conducteur, par exemple en fonction des variations de position angulaire du volant. Il existe également des dispositifs chargés de détecter des louvoiements anormaux du véhicule sur sa voie de circulation ou des coups de volant donnés par le conducteur lorsque le véhicule est situé à proximité d'une ligne délimitant sa voie de circulation. Il existe également des 20 dispositifs chargés de détecter les signes de distraction et de somnolence sur le visage du conducteur. Il existe également des dispositifs chargés de détecter les signes de fatigue par observation de mesures physiologiques du conducteur, comme par exemple ses battements de coeur. Lorsque ces dispositifs d'assistance détectent qu'au moins un 25 paramètre, censé être représentatif de l'état de vigilance du conducteur, est anormal, ils génèrent une alarme destinée au conducteur et/ou à au moins un calculateur embarqué dans le véhicule et chargé de contrôler une partie au moins de la cinématique (ou dynamique) de ce dernier (vitesse, accélération, trajectoire, freinage). 30 Un inconvénient principal de tous ces dispositifs d'assistance réside dans le fait qu'ils déterminent tous un état de vigilance indépendamment du conducteur et de son environnement de conduite. Or, comme le sait l'homme 2 de l'art la résistance aux effets physiologiques ou comportementaux du manque de sommeil ou de la fatigue varie d'une personne à l'autre. Ainsi, pour une même quantité de sommeil, il existe une grande disparité des comportements face à une baisse de vigilance. De plus, il existe, pour une 5 même durée de conduite dans un même environnement de conduite, une grande disparité de la baisse de vigilance. En d'autres termes, différentes personnes ne vont pas agir, se comporter, cligner des yeux de la même manière lorsqu'elles sont fatiguées ou somnolentes, pour une même durée de conduite et dans un même environnement de conduite. Par conséquent, il arrive fréquemment qu'un conducteur soit alerté alors qu'il ne devrait pas l'être (« faux positif »), et inversement qu'un conducteur ne soit pas alerté alors qu'il devrait l'être (« faux négatif »). L'invention a donc notamment pour but d'améliorer la situation. Elle propose notamment à cet effet un dispositif d'assistance destiné à assister un conducteur d'un véhicule comprenant des moyens d'analyse propres à déterminer des informations représentatives du comportement et de la physiologie du conducteur. Ce dispositif d'assistance se caractérise par le fait qu'il comprend : - des moyens de traitement adaptant l'une au moins de règles de décision globales, construites par auto-apprentissage à partir d'informations représentatives des comportements et physiologies d'un ensemble de conducteurs et délivrant un état de vigilance d'un conducteur en cas d'alimentation avec des informations déterminées représentatives du comportement et de la physiologie d'un conducteur particulier, en fonction des informations déterminées afin de générer des règles de décision dédiées adaptées au conducteur, puis alimentant ces règles de décision dédiées avec les informations déterminées afin de délivrer l'état de vigilance du conducteur, et - des moyens de contrôle déclenchant une alerte à destination du conducteur lorsque cet état de vigilance est inférieur à un premier seuil. Grâce à cette adaptation des règles de décision globales, on dispose d'un état de vigilance qui est vraiment caractéristique du seul conducteur et 3 non pas caractéristique d'un conducteur moyen. Cette individualisation permet d'alerter le conducteur à bon escient. Le dispositif d'assistance selon l'invention peut comporter d'autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et 5 notamment : - ses moyens de contrôle peuvent déclencher une alerte qui est fonction d'une quantité de franchissement du premier seuil par l'état de vigilance ; - ses moyens de traitement peuvent alimenter les moyens de décision avec en outre des informations complémentaires qui sont choisies parmi des 10 informations personnelles propres au conducteur, un état psychologique du conducteur, un environnement de conduite, et une performance de conduite choisie par le conducteur ; - ses moyens de traitement peuvent délivrer un état de vigilance prédictif à partir d'au moins deux états de vigilance délivrés successivement, lorsqu'ils 15 détectent une évolution caractéristique de ces derniers ; - en présence de règles de décision globales utilisant les informations associées (directement ou indirectement) à des paramètres (par exemple des coefficients de pondération), ses moyens de traitement peuvent générer des règles de décision dédiées, résultant d'une modification d'au 20 moins l'un des paramètres ; - ses moyens de traitement peuvent induire une adaptation de l'une au moins des règles de décision globales en fonction des règles de décision dédiées ; - en présence de règles de décision globales déterminées au moyen d'un 25 modèle d'apprentissage choisi parmi un réseau de neurones artificiels (profond ou non), une forêt d'arbres décisionnels, une méthode d'ensemble, et des séparateurs à vaste marge, une analyse discriminante linéaire, des méthodes de transfert d'apprentissage et un apprentissage bayésien, ses moyens de traitement peuvent utiliser ce même modèle 30 d'apprentissage pour adapter les règles de décision globales. Tout autre type de modèle (ou algorithme) d'apprentissage adapté et connu de l'homme de l'art peut être utilisé ; 4 - ses moyens de contrôle peuvent générer une alarme ou une consigne destinée à au moins un calculateur du véhicule impliqué dans le contrôle de la cinématique du véhicule lorsque l'état de vigilance est inférieur à un second seuil qui est inférieur au premier seuil. 5 L'invention propose également un véhicule, éventuellement de type automobile, et comprenant des moyens d'analyse propres à déterminer des informations représentatives du comportement et de la physiologie d'un conducteur et un dispositif d'assistance du type de celui présenté ci-avant. Par exemple, ces moyens d'analyse peuvent déterminer des 10 informations qui sont choisies parmi une activité cardiaque, une activité respiratoire, une activité électrodermale, une activité cérébrale, une activité musculaire, des mouvements de paupières, des mouvements oculaires, des mouvements de tête, une variation de dynamique du véhicule, des variations de la position du véhicule sur une voie de circulation empruntée, un 15 franchissement par le véhicule d'une ligne délimitant une voie de circulation empruntée, et des variations de la pression exercée par le conducteur sur une pédale de freins ou d'accélération. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et du dessin annexé, sur lequel 20 l'unique figure illustre schématiquement et fonctionnellement un tronçon de route comprenant une voie de circulation sur laquelle est placé un véhicule équipé d'un dispositif d'assistance selon l'invention et de moyens de communication couplés à un réseau de communication auquel est également couplé un serveur distant. 25 L'invention a notamment pour but de proposer un dispositif d'assistance DA destiné à assister un conducteur CV d'un véhicule V pendant une phase de roulage sur une voie de circulation afin de déterminer et éventuellement prédire (estimer dans combien de temps le franchissement du seuil aura lieu) son état de vigilance et d'analyser ce dernier, éventuellement 30 dans le but d'anticiper une hypovigilance, voire une somnolence. On notera que l'état de vigilance déterminé ou prédit n'est pas seulement destiné à anticiper une hypovigilance ou une somnolence. Il concerne en effet tout type d'état du conducteur pouvant être dangereux pour la conduite, et notamment 5 et non limitativement le stress, la charge de travail (trop importante ou trop faible), la distraction ou la conscience de la situation. Dans ce qui suit, on considère, à titre d'exemple non limitatif, que le véhicule V est de type automobile. Il s'agit par exemple d'une voiture. Mais 5 l'invention n'est pas limitée à ce type de véhicule. Elle concerne en effet tout type de véhicule pouvant être conduit par un conducteur. Par conséquent, elle concerne les véhicules terrestres, les véhicules fluviaux (ou maritimes), et les véhicules aériens ou spatiaux. On a schématiquement représenté sur l'unique figure un tronçon de 1 o route TR comprenant deux voies de circulation sur l'une desquelles circule un véhicule V conduit par un conducteur CV. Ce véhicule V comprend un dispositif d'assistance DA selon l'invention, des moyens d'analyse MAL et, de préférence, des moyens de communication MCN pouvant échanger des données par voie d'ondes, éventuellement via au moins un réseau de 15 communication RC au moins partiellement non filaire. Les moyens d'analyse MAL sont propres à déterminer des informations qui sont représentatives du comportement et de la physiologie d'un conducteur CV. Par exemple, ces moyens d'analyse MAL peuvent déterminer des 20 informations qui sont choisies parmi une activité cardiaque, une activité respiratoire, une activité électrodermale, une activité cérébrale, une activité musculaire, des mouvements de paupières (fréquence de clignement, durée de clignement), des mouvements oculaires (fréquence des saccades, durée des saccades), des mouvements de tête, une variation de dynamique du 25 véhicule V (vitesse, accélération, angle au volant), des variations de la position du véhicule V sur la voie de circulation qu'il emprunte, le franchissement par le véhicule V d'une ligne délimitant la voie de circulation qu'il emprunte, et des variations de la pression exercée par le conducteur CV sur la pédale de freins ou d'accélération. 30 Par conséquent, les moyens d'analyse MAL peuvent comprendre au moins une première caméra numérique propre à acquérir des images de la zone située devant le véhicule V et/ou au moins une seconde caméra numérique installée dans l'habitacle et propre à acquérir des images de la tête 6 du conducteur CV et/ou au moins un capteur physiologique (par exemple installé dans le siège conducteur ou dans le volant, ou équipant le conducteur CV). Les informations relatives à la dynamique du véhicule V sont disponibles dans ce dernier (V), par exemple auprès d'au moins un calculateur et via un 5 réseau de communication embarqué, éventuellement de type multiplexé et permettant l'échange de données et de commandes entre équipements électroniques. Les moyens d'analyse MAL comprennent aussi des moyens de calcul MCL chargés de déterminer les informations représentatives du 10 comportement et de la physiologie du conducteur CV à partir des images acquises et/ou des mesures fournies par chaque capteur et/ou des informations de dynamique. Ces moyens de calcul MCL font partie d'un calculateur CA, comme par exemple l'ordinateur de bord du véhicule V. Ils peuvent être réalisés sous la forme de modules logiciels (ou informatiques ou 15 encore « software »), ou bien d'une combinaison de circuits électroniques (ou « hardware ») et de modules logiciels. On notera que toute technique connue de l'homme de l'art peut être mise en oeuvre, seule ou en combinaison, par les moyens d'analyse MAL pour déterminer les informations représentatives du comportement et de la 20 physiologie d'un conducteur CV. On notera également qu'une partie au moins des moyens d'analyse MAL peut éventuellement faire partie du dispositif d'assistance DA. Mais cela n'est pas obligatoire. En effet, les moyens d'analyse MAL peuvent faire partie d'au moins un autre dispositif embarqué dans le véhicule V. 25 Comme illustré sur l'unique figure, un dispositif d'assistance DA, selon l'invention, comprend au moins des moyens de traitement MT et des moyens de contrôle MCT. Dans l'exemple de réalisation illustré non limitativement sur l'unique figure, les moyens de traitement MT et les moyens de contrôle MCT font 30 partie du calculateur CA. Mais dans une variante de réalisation ils pourraient faire partie d'un calculateur dédié faisant éventuellement partie du dispositif d'assistance DA. Par conséquent, les moyens de traitement MT et les moyens de contrôle MCT peuvent être réalisés sous la forme de modules 7 logiciels, ou bien d'une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Les moyens de traitement MT sont agencés de manière à adapter l'une au moins de règles de décision globales qui ont été préalablement 5 construites par auto-apprentissage à partir d'informations représentatives des comportements et physiologies d'un ensemble de conducteurs. Ces règles de décision globales délivrent un état de vigilance d'un conducteur lorsqu'elles sont alimentées avec des informations déterminées qui sont représentatives du comportement et de la physiologie de ce conducteur. Par exemple, ces 10 règles de décision globales constituent ou font partie d'un module de décision global. Par ailleurs, chaque règle de décision globale peut, par exemple, être une fonction plus ou moins complexe et éventuellement mathématique ou une phrase conditionnelle (comprenant éventuellement des opérateurs booléens) ou encore un ensemble de fonctions plus ou moins complexes. 15 On notera que les règles de décision globales ou le module de décision global peu(ven)t soit faire partie du dispositif d'assistance DA et donc être présent(es) dans le véhicule V, par exemple dans le calculateur CA, soit être présent(es) dans un équipement de communication distant, comme par exemple un serveur. Cette dernière alternative est illustrée non limitativement 20 sur l'unique figure. Le serveur SD comprend un module de communication MCN' pouvant échanger des données, éventuellement par voie d'ondes, avec le réseau de communication RC, et donc avec des véhicules tels que celui (V) qui est ici considéré. Ce serveur SD comprend également des moyens de calcul MCL' utilisés pour générer les règles de décision globales et pouvant 25 utiliser ces dernières (ou le module de décision global) pour déterminer un état de vigilance « global » d'un conducteur à partir des informations représentatives des comportements et physiologies de ce conducteur. Ce serveur SD peut aussi comprendre des moyens de stockage MS dans lesquels sont stockées les informations représentatives des comportements et 30 physiologies de l'ensemble de conducteurs, et préalablement utilisées pour générer les règles de décision globales. Cette adaptation de l'une au moins des règles de décision globales est réalisée par les moyens de traitement MT en fonction des informations 8 déterminées par les moyens d'analyse MAL du véhicule V, et destinée à générer des règles de décision dédiées qui sont adaptées au conducteur CV du véhicule V. Cette phase d'adaptation des règles de décision globale au conducteur CV dure entre 1 minute et 120 minutes, et peut se dérouler sur un 5 ou plusieurs trajets effectués successivement par le conducteur CV avec le véhicule V ou un autre véhicule. Les règles de décision dédiées constituent ou font partie d'un module de décision dédié qui est alors utilisable pour le seul conducteur CV. Par exemple, le module de décision global (ou les règles de décision 10 globales) peu(ven)t être déterminé(es) au moyen d'un modèle d'apprentissage choisi parmi un réseau de neurones artificiels profond ou non, une forêt d'arbres décisionnels (ou « random forest »), une méthode d'ensemble, des séparateurs à vaste marge, une analyse discriminante linéaire, des méthodes de transfert d'apprentissage, et des algorithmes 15 d'apprentissage bayésien. Il peut également s'agir de tout autre type de modèle (ou algorithme) d'apprentissage adapté connu de l'homme de l'art. Dans ce cas, les moyens de traitement MT peuvent utiliser ce même modèle d'apprentissage mais qui sera adapté à partir des règles de décision globales pour former des règles de décisions dédiées. 20 A titre d'exemple, lorsque le modèle d'apprentissage est un réseau de neurones artificiels, on peut utiliser un outil tel que celui appelé en anglais « neural network toolbox »0, proposé par Beale, Hagan, & Demuth en 1992, et contenu dans l'environnement logiciel de calcul numérique multiparadigmes Matlab R2013a0 afin de déterminer les règles de décision 25 globales et dédiées. Dans ce cas, le module de décision général (ou global) sera un réseau de neurones artificiels qui aura été entrainé par un ensemble de données provenant d'un ensemble de conducteurs, en déterminant aussi bien la structure que les différentes pondérations associées à chaque neurone artificiel. Quant au module de décision dédié au conducteur CV, 30 celui-ci se basera sur le réseau de neurones artificiels global, décrit ci-avant et donc ayant la même structure, mais les pondérations associées à chaque neurone se verront modifiées afin que la sortie du réseau de neurones artificiels dédié corresponde à la sortie attendue pour le conducteur CV. La 9 procédure de modifications des pondérations pourra utiliser des algorithmes d'optimisation ou de minimisation de fonction. Une fois cette phase d'adaptation terminée, les moyens de traitement MT sont aussi agencés de manière à alimenter les règles de décision dédiées 5 avec les informations déterminées afin de délivrer l'état de vigilance du conducteur CV en temps réel. En d'autres termes, les moyens de traitement MT adaptent un module de décision global (correspondant globalement, mais pas précisément, à tous les conducteurs (ou à un conducteur moyen)) pour générer un module de 10 décision dédié (correspondant précisément au seul conducteur CV), puis utilisent ce module de décision dédié pour déterminer l'état de vigilance de ce conducteur CV, lequel est vraiment caractéristique de ce dernier (CV). Les moyens de contrôle MCT sont agencés de manière à déclencher une alerte à destination du conducteur CV lorsque son état de vigilance est 15 inférieur à un premier seuil si. Ainsi, le conducteur CV est alerté à bon escient. Ici, plus l'état de vigilance est faible, plus le conducteur est hypovigilant ou somnolent. Par conséquent, un conducteur vigilant a un état de vigilance supérieur au premier seuil si. 20 On notera que les moyens de contrôle MCT peuvent, par exemple, déclencher une alerte qui est fonction de la quantité de franchissement du premier seuil si (par valeur inférieure) par l'état de vigilance. Ainsi, plus l'état de vigilance est faible (ou l'hypovigilance forte), plus l'alerte est forte. L'alerte peut consister en un message sonore diffusé par au moins un 25 haut-parleur du véhicule V. Ce mode d'alerte est en effet ici préféré à l'affichage d'un message textuel sur un écran du véhicule V (par exemple celui du combiné central ou du tableau de bord), car en cas de forte inattention (ou de très faible état de vigilance), le conducteur CV n'est généralement pas en mesure de s'apercevoir de l'affichage d'un message 30 textuel d'alerte sur un écran du véhicule V. L'alerte peut aussi prendre la forme d'un message mécanique (proprioceptif), comme par exemple une tension dans la ceinture ou une vibration du volant et/ou du siège. On notera également que les moyens de contrôle MCT peuvent être 10 propres à générer une alarme ou une consigne destinée à au moins un calculateur du véhicule V impliqué dans le contrôle de la cinématique du véhicule V lorsque l'état de vigilance est inférieur à un second seuil s2, inférieur au premier seuil si. On comprendra que cette option nécessite que 5 la conduite du véhicule V soit partiellement autonome. En présence de cette dernière option, l'alarme générée par les moyens de contrôle MCT peut servir à déclencher au moins une action sur le véhicule V, fonction de la quantité de franchissement du second seuil s2 (par valeur inférieure) par l'état de vigilance. Cette action peut être, par exemple, 1 o une activation temporaire de l'avertisseur sonore (ou « klaxon ») et/ou des feux de détresse (ou « warning ») à partir d'un seuil minimum d'inattention, un freinage, une réduction progressive d'une vitesse maximale programmée par le conducteur CV ou autorisée sur la portion de voie de circulation empruntée, une désactivation de la régulation de vitesse sélectionnée par le conducteur 15 CV, une simulation d'une levée du pied de la pédale d'accélérateur, une interdiction d'affichage de certaines pages d'informations, ou une variation de l'intensité du signal sonore diffusé et/ou le type de son diffusé par les haut-parleurs du véhicule V, une variation du débit et/ou de la température de l'air diffusé dans l'habitacle, une inhibition de certaines commandes du véhicule V, 20 l'empêchement d'afficher certains menus ou sous-menus, une configuration en mode suspension « dure », une prise de contrôle totale de la conduite (y compris de la direction du véhicule V), une diffusion d'un parfum ou d'huiles essentielles, une invitation à exécuter certaines tâches dans le but de rester vigilant (comme par exemple une discussion avec un agent conversationnel). 25 On notera également que les moyens de traitement MT peuvent alimenter les règles de décision dédiées avec en outre des informations complémentaires qui peuvent être choisies parmi des informations personnelles propres au conducteur CV, un état psychologique du conducteur CV, un environnement de conduite du véhicule V, et une performance de 30 conduite choisie par le conducteur CV. Les informations personnelles propres au conducteur CV peuvent, par exemple, être choisies parmi des informations médicales, l'âge, la fréquence de conduite du véhicule V, la consommation de café ou d'autre(s) stimulant(s), le nombre d'heures de sommeil (sur une ou 11 plusieurs nuits), et la qualité du sommeil (sur une ou plusieurs nuits). La performance de conduite peut, par exemple, être choisie par le conducteur CV parmi une conduite économe, une conduite normale, et une conduite sportive. L'environnement de conduite du véhicule V peut, par exemple, être 5 choisi parmi différentes conditions de trafic (faible, moyen, important (ou dense), très important (ou très dense)), différents types de routes (ville, nationale, voie rapide, autoroute), un décor (simple, moyennement élaboré, riche), la météo, et l'heure de la journée. On comprendra que lorsque l'on peut utiliser des informations 10 complémentaires pour déterminer l'état de vigilance avec les règles de décision dédiées, on détermine également et préalablement les règles de décision globales avec de telles informations complémentaires. Ces informations complémentaires peuvent être fournies par le conducteur CV lorsqu'il s'installe sur le siège conducteur, soit à la demande 15 du dispositif d'assistance DA, soit spontanément par saisie ou fourniture d'informations au moyen d'une interface homme/machine du véhicule V, soit encore automatiquement par interrogation de moyens de stockage associés au conducteur CV (et par exemple installés dans un téléphone mobile (éventuellement intelligent (ou « smartphone ») ou une montre connectée (ou 20 REVENDICATIONS1. Dispositif d'assistance (DA) pour assister un conducteur d'un véhicule (V) comprenant des moyens d'analyse (MAL) propres à déterminer des informations représentatives du comportement et de la physiologie dudit conducteur, caractérisé en ce qu'il comprend i) des moyens de traitement (MT) adaptant l'une au moins de règles de décision globales, construites par auto-apprentissage à partir d'informations représentatives des comportements la et physiologies d'un ensemble de conducteurs et délivrant un état de vigilance d'un conducteur en cas d'alimentation avec des informations déterminées représentatives du comportement et de la physiologie dudit conducteur, en fonction desdites informations déterminées afin de générer des règles de décision dédiées adaptées audit conducteur, puis alimentant ces règles de 15 décision dédiées avec lesdites informations déterminées afin de délivrer ledit état de vigilance du conducteur, et ii) des moyens de contrôle (MCT) déclenchant une alerte à destination dudit conducteur lorsque ledit état de vigilance est inférieur à un premier seuil. 2. Dispositif selon la revendication 1, caractérisé en ce que lesdits 20 moyens de contrôle (MCT) déclenchent une alerte fonction d'une quantité de franchissement dudit premier seuil par ledit état de vigilance. 3. Dispositif selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que lesdits moyens de traitement (MT) alimentent lesdites règles de décision dédiées avec en outre des informations complémentaires choisies parmi des 25 informations personnelles propres audit conducteur, un état psychologique dudit conducteur, un environnement de conduite dudit véhicule (V), et une performance de conduite choisie par ledit conducteur. 4. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que lesdits moyens de traitement (MT) délivrent un état de vigilance prédictif à 30 partir d'au moins deux états de vigilance délivrés successivement, lorsqu'ils détectent une évolution caractéristique de ces derniers. 5. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce qu'en présence de règles de décision globales utilisant lesdites informations 15 associées à des paramètres, lesdits moyens de traitement (MT) génèrent des règles de décision dédiées, résultant d'une modification d'au moins l'un desdits paramètres. 6. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que 5 lesdits moyens de traitement (MT) induisent une adaptation de l'une au moins desdites règles de décision globales en fonction desdites règles de décision dédiées. 7. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce qu'en présence de règles de décision globales déterminées au moyen d'un modèle d'apprentissage choisi parmi un réseau de neurones artificiels, une forêt d'arbres décisionnels, une méthode d'ensemble, des séparateurs à vaste marge, une analyse discriminante linéaire, des méthodes de transfert d'apprentissage et un apprentissage bayésien, lesdits moyens de traitement (MT) utilisent ce même modèle d'apprentissage pour adapter lesdites règles de décision globales. 8. Dispositif selon l'une des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que lesdits moyens de contrôle (MCT) génèrent une alarme ou une consigne destinée à au moins un calculateur dudit véhicule (V) impliqué dans le contrôle de la cinématique dudit véhicule (V) lorsque ledit état de vigilance est inférieur à un second seuil qui est inférieur audit premier seuil. 9. Véhicule (V) comprenant des moyens d'analyse (MAL) propres à déterminer des informations représentatives du comportement et de la physiologie d'un conducteur, caractérisé en ce qu'il comprend en outre un dispositif d'assistance (DA) selon l'une des revendications précédentes. 10. Véhicule selon la revendication 8, caractérisé en ce que lesdits moyens d'analyse (MAL) déterminent des informations choisies parmi une activité cardiaque, une activité respiratoire, une activité électrodermale, une activité cérébrale, une activité musculaire, des mouvements de paupières, des mouvements oculaires, des mouvements de tête, une variation de dynamique dudit véhicule (V), des variations de la position dudit véhicule (V) sur une voie de circulation empruntée, un franchissement par ledit véhicule (V) d'une ligne délimitant une voie de circulation empruntée, et des variations de la pression exercée par ledit conducteur sur une pédale de freins ou d'accélération. 16