FR 3086053 A1 20200320 FR 1858398 A 20180918 L'invention concerne un dispositif de prédiction d'un trajet le plus probable d'un véhicule compte-tenu d'une localisation courante du véhicule, ainsi qu'un véhicule adapté pour récupérer, auprès du dispositif de prédiction, le trajet le plus probable. On connaît déjà plusieurs méthodes de prédiction personnalisée d'un trajet le 5 plus probable d'un véhicule, également appelé « MPP » pour l'abréviation anglaise « Most Probable Path ». Une première méthode de prédiction a été décrite dans l'article de R.Simmons et al. « Learning to predict driver route and destination intent », paru dans Intelligent Transportation Systems Conference, 2006. ITSC '06. IEEE. 10 Cette méthode comprend la construction, pour un utilisateur donné, d'un modèle statistique basé sur un modèle de Markov caché dont les états sont des paires comprenant un lien, c'est-à-dire un segment de route, et une destination. Le modèle statistique est construit sur la base des déplacements de l'utilisateur, et un nouveau modèle doit être établi pour tout nouvel utilisateur. 15 L'inconvénient de cette méthode et qu'elle ne permet pas de générer un modèle valable pour n'importe quel utilisateur, puisqu'elle est basée sur un utilisateur en particulier. De plus, cette méthode ne permet pas de prévoir un trajet que l'utilisateur n'a pas déjà fait, voire même un trajet que l'utilisateur n'a pas déjà fait à la même heure, 20 puisque par définition ce trajet est associé à une probabilité nulle et ne pourra être retourné par le modèle comme un trajet probable. Il convient également d'ajouter qu'une version étendue du modèle prévoit également de tenir compte de facteurs additionnels tels que l'heure de la journée ou le jour de la semaine correspondant au trajet. Or, comme l'utilisation d'un modèle de Markov 25 caché ne permet pas l'utilisation de paramètres continus, la méthode prévoit de discrétiser ces paramètres, comme notamment l'heure de la journée, en établissant des créneaux horaires plus larges comme Le réseau de neurones peut également recevoir en entrée l'identifiant du conducteur comme donnée additionnelle pour la prédiction d'un segment de route suivant, ce qui permet de personnaliser la prédiction. 6 De plus, si le segment courant sur lequel l'utilisateur circule est inconnu, c'est-à-dire si jamais aucun utilisateur n'a circulé sur ce segment, le modèle peut recourir à un modèle de prédiction naïf renvoyant comme prochain segment le plus probable le segment correspondant à la route la plus importante parmi les segments possibles. Ceci 5 permet donc d'accommoder le fait qu'un segment soit inconnu. D'autres caractéristiques, buts et avantages de l'invention ressortiront de la description qui suit, qui est purement illustrative et non limitative, et qui doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : La figure 1 représente schématiquement un dispositif de prédiction de 10 trajet le plus probable et un véhicule connecté à ce dernier, - La figure 2 représente schématiquement les principales étapes d'un procédé d'entrainement d'un modèle de prédiction selon l'un des modes de réalisation de l'invention. La figure 3a représente un exemple d'une portion d'un réseau routier 15 représenté par des segments de routes. - La figure 3b représente un exemple de chaine de Markov correspondant à la portion du réseau routier représentée en figure 3a. La figure 4 représente schématiquement les principales étapes d'un procédé de prédiction d'un trajet le plus probable selon l'un des modes de 20 réalisation de l'invention. En référence à la figure 1, on va maintenant décrire un dispositif de prédiction 1 d'un trajet le plus probable selon un mode de réalisation de l'invention. Le dispositif de prédiction comprend au moins une mémoire 10, typiquement une mémoire non volatile, et un calculateur électronique 11, comme un processeur, un 25 microprocesseur, un contrôleur, un microcontrôleur, etc., adapté pour exécuter des instructions de code stockées dans la mémoire 10. Le dispositif de prédiction 1 est configuré pour entraîner et appliquer un modèle de prédiction de trajet le plus probable décrit ci-après. Entrainement du modèle de prédiction 30 L'entraînement du modèle de prédiction est réalisé à partir d'un ensemble d'historiques de trajets de véhicules, un historique de trajet étant un trajet passé d'un véhicule. Avantageusement, l'ensemble des historiques de trajet provient de véhicules et d'utilisateurs différents. Chaque historique de trajet comprend une suite ordonnée de points d'un 35 réseau routier acquis tout au long du trajet suivi par le véhicule, chaque point étant défini par ses coordonnées géographiques, par exemple un couple « latitude, longitude ». 7 Dans un mode de réalisation particulier, chaque historique de trajet comprend en outre des données additionnelles correspondant à un contexte du trajet. Par exemple, les données additionnelles peuvent comprendre un horodatage des coordonnées géographiques d'un point, c'est-à-dire des données sur le moment auquel le point a été 5 acquis (jour de la semaine ou date, heure, etc.). De préférence, pour permettre une prédiction personnalisée, les données additionnelles peuvent également comprendre un identifiant d'utilisateur. Enfin, les données additionnelles peuvent comprendre des informations concernant les conditions météorologiques lors du trajet, ou encore des données relatives 10 à des évènements ponctuels récurrents susceptibles d'affecter les déplacements des conducteurs : fête nationale ou autres jours fériés, vacances scolaires, foires internationales générant beaucoup de trafic et influençant les conditions de circulation, etc. L'ensemble des historiques de trajets de véhicules peut être stocké dans la 15 mémoire 10 ou dans une mémoire distincte, par exemple une base de données distante 2 à laquelle le dispositif de prédiction 1 peut accéder via un réseau de télécommunications. En référence à la figure 2, l'entrainement 100 du modèle de prédiction comprend une première étape 110 au cours de laquelle le calculateur convertit, pour chaque historique de trajet, la suite de points du trajet en une suite ordonnée de 20 segments de route parcourus par le véhicule. En référence à la figure 3a, un segment de route correspond à une portion de route comprise entre deux intersections, ou comprise entre une intersection et une impasse. Il est donc défini par les coordonnées géographiques de ses deux points extrêmes, et est avantageusement associé à un identifiant de segment. Dans toute la 25 suite et sur la figure 3a, on prendra l'exemple non limitatif de segments identifiés par des lettres de l'alphabet A, B, C etc. Pour la conversion 110, le calculateur électronique 11 confronte les coordonnées géographiques de chaque point du trajet à une carte du réseau routier et attribue à chaque point le segment qui lui correspond grâce à un processus de 30 correspondance de trace ( REVENDICATIONS1. Dispositif de prédiction (1) d'un trajet le plus probable d'un véhicule (V), le dispositif de prédiction (1) comprenant un calculateur électronique (11) et une mémoire (10), le dispositif de prédiction (1) étant configuré pour : - entraîner un modèle de prédiction de trajet le plus probable à partir d'un ensemble d'historiques de trajets de véhicules, chaque historique de trajet comprenant une liste de coordonnées géographiques, et - prédire le trajet le plus probable d'un véhicule (V) par application du modèle de prédiction à des données de localisation du véhicule (V), caractérisé en ce que le dispositif de prédiction (1) est configuré pour réaliser 10 l'entrainement (100) du modèle de prédiction par : - la conversion (110) de chaque historique de trajets de véhicules en une série de segments de route, un segment de route étant une portion d'une route comprise entre deux intersections ou entre une intersection et une impasse de la route, - la production (120), par application d'un modèle de traitement du langage à 15 l'ensemble des segments de route des historiques de trajets de véhicules, d'un espace vectoriel dans lequel chaque segment de route de l'ensemble des historiques de trajets de véhicules correspond à un vecteur, et - l'apprentissage supervisé (130) d'un réseau de neurones recevant en entrée un vecteur de l'espace vectoriel et générant en sortie un vecteur de l'espace 20 vectoriel, à partir d'un ensemble de séries de deux segments consécutifs de l'ensemble des historiques de trajets de véhicules. 2. Dispositif de prédiction (1) selon la revendication 1, dans lequel le réseau de neurones est du type perceptron multicouches. 3. Dispositif de prédiction (1) selon l'une quelconque des revendications 25 précédentes, dans lequel : - chaque historique de trajet comprend en outre un identifiant de véhicule ou d'utilisateur du véhicule, et le réseau de neurones est configuré pour recevoir en outre en entrée l'identifiant de véhicule ou d'utilisateur, et - le dispositif de prédiction (1) est configuré pour prédire le trajet le plus probable 30 du véhicule (V) à partir de données de localisation du véhicule (V) et de l'identifiant du véhicule (V) ou de l'utilisateur, par application du réseau de neurones correspondant au segment courant associé à l'identifiant du véhicule (V) ou de l'utilisateur. 16 4. Dispositif de prédiction (1) selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel : - les coordonnées géographiques de chaque historique de trajet sont en outre horodatées, et 5 - le réseau de neurones est configuré pour recevoir en entrée un vecteur de l'espace vectoriel et un horodatage associé, et - le dispositif de prédiction (1) est configuré pour prédire le trajet le plus probable du véhicule (V) à partir de données de localisation du véhicule (V) et d'un horodatage associé à ces données, par application du réseau de neurones au vecteur correspondant au segment courant associé aux données de localisation du véhicule (V) et à l'horodatage associé. 5. Dispositif de prédiction (1) selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, configuré pour mettre en oeuvre la prédiction (200) d'un trajet le plus probable d'un véhicule (V) par : - la conversion (210) de données de localisation du véhicule (V) en un segment de route courant du véhicule (V), - la conversion (220), par application du modèle de traitement du langage, du segment de route courant en un vecteur de l'espace vectoriel, - l'application (230) du réseau de neurones au vecteur obtenu pour obtenir un vecteur de sortie du réseau de neurones, et - la détermination (260) d'un segment de route correspondant au vecteur de sortie, ledit segment de route correspondant au segment de route suivant le plus probable du véhicule (V). 6. Dispositif de prédiction (1) selon la revendication 5, ledit dispositif de prédiction (1) étant en outre configuré pour générer (130), à partir de l'ensemble des historiques de trajets de véhicules, une chaine de Markov recensant les liens entre un segment de route courant et l'ensemble des segments de route suivants qui lui sont connectés, et dans lequel : - la prédiction (200) d'un trajet le plus probable d'un véhicule (V) comprend en outre la détermination (240), à partir de la chaine de Markov, des segments de route suivants possibles pour le segment de route courant du véhicule (V), et - la détermination (260) du segment de route correspondant au vecteur de sortie du réseau de neurones comprend la détermination, parmi les segments de route suivants possibles pour le segment de route courant du véhicule (V), du segment de route correspondant au vecteur le plus proche du vecteur de sortie du réseau de neurones. 17 7. Dispositif de prédiction (1) selon la revendication 6, configuré pour calculer (250) une distance entre deux vecteurs de l'espace vectoriel par calcul d'une distance cosinusoïdale entre les vecteurs. 8. Dispositif de prédiction (1) selon l'une quelconque des revendications 5 à 7, 5 configuré pour, si le segment de route courant du véhicule (V) ne correspond à aucun segment de route de l'ensemble des historiques de trajets de véhicule, appliquer (215) un modèle de prédiction dans lequel le segment de route suivant est celui, parmi les segments de route possibles, qui appartient à la route la plus importante. 9. Dispositif de prédiction (1) selon l'une quelconque des revendications 5 à 8, 10 configuré pour mettre en oeuvre de manière récursive la détermination d'un segment de route suivant à partir d'un segment de route courant du véhicule (V) pour déterminer un trajet comprenant plusieurs tronçons de route successifs à partir du segment de route courant. 10. Procédé d'entrainement (100) d'un modèle de prédiction de trajet le plus 15 probable d'un véhicule (V), à partir d'un ensemble d'historiques de trajets de véhicules, chaque historique de trajet comprenant une série de coordonnées géographiques, le procédé étant mis en oeuvre par un calculateur électronique et comprenant : - la conversion (110) de chaque historique de trajet de véhicules en une série de segments de route, un segment de route étant une portion d'une route comprise 20 entre deux intersections ou entre une intersection et une impasse de la route, - la production (120), par application d'un modèle de traitement du langage à l'ensemble des segments de route des historiques de trajets de véhicules, d'un espace vectoriel dans lequel chaque segment de route correspond à un vecteur, et 25 - l'apprentissage supervisé (130) d'un réseau de neurones recevant en entrée un vecteur de l'espace vectoriel et générant en sortie un vecteur de l'espace vectoriel, à partir de l'ensemble des séries de deux segments consécutifs de l'historique de trajets de véhicules. 11. Produit programme d'ordinateur, comprenant des instructions de code pour la 30 mise en oeuvre du procédé d'entrainement (100) selon la revendication 10, quand il est exécuté par un processeur. 12. Véhicule (V) comprenant : - un capteur (20) de localisation du véhicule (V), - un calculateur électronique (21), et 35 - une interface de connexion (22) à un réseau (R) de télécommunications, caractérisé en ce que le calculateur électronique (21) est configuré pour : 18 - envoyer au dispositif de prédiction (1) selon l'une quelconque des revendications 1 à 9, via le réseau (R) de télécommunications, une requête de détermination du trajet le plus probable du véhicule (V), la requête comportant des données de localisation du véhicule (V) acquises par le capteur de 5 localisation du véhicule (V), - recevoir un trajet le plus probable du véhicule (V), - commander une opération d'au moins un composant électronique du véhicule (V) en fonction du trajet le plus probable reçu. 13. Véhicule (V) selon la revendication 12, comprenant en outre une interface 10 Homme-Machine (23), dans lequel le calculateur électronique (21) est configuré pour commander le signalement par l'interface Homme-Machine (23), d'au moins une information fonction du trajet le plus probable reçu. 14. Véhicule selon la revendication 12 ou 13, comprenant en outre un ensemble de propulsion hybride (30) comprenant un moteur électrique (31), un moteur 15 thermique (32), une batterie (33), et un dispositif électronique (34) de gestion de l'ensemble de propulsion hybride, dans lequel le calculateur électronique (21) est configuré pour commander le dispositif électronique de gestion (34) de l'ensemble de propulsion hybride en fonction du trajet le plus probable reçu.