FR 3091778 A1 20200717 FR 1900248 A 20190110 Description Titre de l'invention : IDENTIFICATION D'UN VEHICULE A L'ARRET ET DE SON EMPLACEMENT Domaine technique [0001] L'invention a pour objet l'identification d'un véhicule comme étant à l'arrêt en vue d'une détermination d'un emplacement de ce véhicule à l'arrêt. Technique antérieure [0002] Des dispositifs électroniques embarqués dans des véhicules motorisés (tels que, par exemple, des tableaux de bords électroniques) peuvent inclure un moyen de géolocalisation par satellite, de type puces GPS typiquement. De telles réalisations permettent d'identifier une localisation courante du véhicule lorsqu'il est en fonctionnement et moteur en marche (notamment par l'utilisateur pour se guider). Problème technique [0003] En revanche, d'une part, tous les véhicules ne sont pas nécessairement équipés d'une telle puce GPS. D'autre part, lorsque le moteur est éteint et que l'utilisateur est sorti de son véhicule, cette puce GPS n'est plus alimentée électriquement et il devient impossible de récupérer la dernière coordonnée de géolocalisation du véhicule à l'arrêt. Or, cette information est utile notamment pour la mise en oeuvre d'un service d'entretien/maintenance d'une partie du véhicule qui ne nécessite pas la présence de l'utilisateur du véhicule. Typiquement, les opérateurs d'un tel service n'auraient, avec les moyens actuels d'une puce GPS implantée dans le véhicule, aucune information de dernière géolocalisation du véhicule, en s'assurant que le véhicule est bien dans les situations suivantes : - le véhicule est à l'arrêt, moteur éteint, - l'utilisateur est effectivement sorti du véhicule, ces situations étant alors propices pour le service d'entretien/maintenance précité. [0004] La présente invention vient améliorer la situation. Exposé de l'invention [0005] A cet effet, l'invention propose un procédé, mis en oeuvre par des moyens infor- matiques, d'identification d'un véhicule motorisé comme étant à l'arrêt en vue d'une détermination d'un emplacement de ce véhicule à l'arrêt, dans lequel on prévoit un dispositif portable, à disposition d'un utilisateur du véhicule, le dispositif portable comportant une unité capteur de signaux, un module de géolocalisation et une interface de communication avec un serveur distant. [0006] En particulier, le procédé comporte:- une étape préalable d'apprentissage dans les signaux captés par l'unité capteur, d'au moins une signature d'un évènement prédéfini, 2 correspondant à une mise à l'arrêt du véhicule et une sortie, du véhicule, de l'utilisateur portant le dispositif portable, - et une étape courante de : * détection, dans les signaux captés par l'unité capteur, de ladite signature de l'évènement de mise à l'arrêt du véhicule et sortie de l'utilisateur, * détermination de dernières coordonnées de géolocalisation du véhicule ainsi détecté comme étant à l'arrêt, et - envoi au serveur distant desdites coordonnées de géolocalisation,. Le serveur distant étant apte à communiquer avec un terminal mobile à disposition de l'utilisateur, le procédé peut comporter en outre : - une détection de besoin de maintenance du véhicule, - un envoi, par le serveur distant, d'une notification de proposition de service de maintenance sur le terminal mobile, - la réception, par le serveur distant, d'une requête de service de maintenance émise par le terminal mobile. [0007] Ainsi, l'invention peut avoir recours à un apprentissage préalable d'une séquence de mise à l'arrêt du moteur et sortie de l'utilisateur du véhicule, par exemple par mise en oeuvre d'une intelligence artificielle, en repérant préalablement chaque séquence de signaux reçus d'un ou plusieurs capteurs, par un marquage (ou « tag ») de chaque séquence, comme développé plus loin. Grâce à une telle disposition, dans l'étape courante où l'on cherche à déterminer les dernières coordonnées de géolocalisation du véhicule présumé à l'arrêt, si la succession de ces séquences apprises (mise à l'arrêt du véhicule et sortie de l'utilisateur) est effectivement identifiée, alors cette succession d'évènements a eu lieu avec certitude et donc les dernières coordonnées de géolocalisation sont effectivement celles d'un véhicule à l'arrêt et sans conducteur. [0008] Dans ce qui précède, il est présenté une application du procédé ci-avant en particulier pour la mise en oeuvre d'un service de maintenance de véhicules motorisés à l'arrêt, comme par exemple le remplacement des essuie-glaces après une période donnée, ou autres. Les utilisateurs de tels véhicules peuvent avoir préalablement souscrit à ce service et installé sur leur terminal mobile une application mobile correspondante. [0009] Par exemple, le terminal mobile est configuré pour envoyer la requête de service de maintenance sans action particulière de l'utilisateur ou en réponse à une action de l'utilisateur sur le terminal mobile (via une application mobile installée, typiquement). [0010] Dans ce mode de réalisation, il peut être avantageux que le procédé comporte en outre, en réponse à la réception de la requête de service de maintenance, l'émission d'un signal de lancement du service de maintenance (destiné à des opérateurs humains qui peuvent alors intervenir sur le lieu du véhicule dont les dernières coordonnées de géolocalisation ont été récupérées par le serveur). Ainsi, dans ce mode de réalisation 3 encore, il peut être avantageux en outre que le signal comporte au moins ces coordonnées de géolocalisation. [0011] Selon une forme de réalisation particulière, l'étape préalable d'apprentissage comporte : - acquérir une pluralité de signaux captés par l'unité capteur, - identifier, dans chaque signal de la pluralité de signaux, si au moins une portion du signal correspond à l'évènement prédéfini, - associer à l'au moins une portion du signal un marqueur représentatif de l'évènement prédéfini, - entraîner, par apprentissage, une intelligence artificielle à la détection, dans des signaux captés par l'unité capteur, de ladite signature de l'évènement, l'entrainement étant effectué sur la hase de chaque signal de la pluralité de signaux captés et des marqueurs associés à ladite portion de signal. [0012] A titre d'exemples non limitatifs, l'intelligence artificielle peut être mise en oeuvre par un apprentissage « en profondeur » (appelé en anglais « deep learning »), par un réseau de neurones entraîné, ou par de l'apprentissage « machine » (de l'anglais « machine learning »). Dans un exemple pratique, un opérateur humain identifie dans les signaux des capteurs, chacune des situations pertinentes (extinction du moteur, mouvement de l'utilisateur pour sortir du véhicule) et marque ainsi chacune de ces situations pour entraîner un réseau de neurones à les reconnaitre. [0013] On peut définir un « réseau de neurones » généralement par un ensemble de fonctions de transfert dont les coefficients sont modifiés progressivement (au fur et à mesure de l'apprentissage) en fonction d'une nouvelle acquisition de signal capté et marqué comme étant un évènement à reconnaitre. [0014] Dans des modes de réalisation, il peut être avantageux de s'assurer de l'identité du véhicule, préalablement à l'envoi au serveur distant des coordonnées de géolocalisation. Grâce à cette disposition, il est possible d'identifier que l'utilisateur a quitté son véhicule personnel, et non pas un autre véhicule, tel que par exemple un taxi. Il existe de nombreuses manières de s'assurer de l'identité du véhicule. Par exemple, le véhicule peut lui-même transmettre au dispositif portable un identifiant du véhicule par un moyen de communication courte portée, tel que Bluetooth par exemple. En effet, on peut prévoir qu'une mémoire du véhicule connectée à ce moyen de communication courte portée puisse stocker au moins un identifiant du véhicule, et envoyer au serveur distant l'identifiant de ce véhicule via le dispositif portable. [0015] Toutefois, une fois le moteur éteint, dans la plupart des situations pratiques, aucun module Bluetooth n'est opérationnel pour transmettre cet identifiant sauf à prévoir une batterie spécifiquement pour ce moyen. [0016] Une autre manière d'identifier le véhicule comporte alors une étape d'identification du véhicule par détection d'une empreinte du véhicule, comme décrit ci-dessous. [0017] Dans ce mode de réalisation, l'unité capteur comporte un accéléromètre capable de capter des vibrations du moteur du véhicule en marche, et ainsi le procédé comporte en outre : un apprentissage préalable d'identification d'une vibration caractéristique du moteur dans au moins une phase prédéfinie de fonctionnement du moteur, cette vibration caractéristique étant alors représentative d'une identité du véhicule, et une détection courante, dans les signaux captés par l'unité capteur, de cette vihration caractéristique, l'envoi au serveur distant des coordonnées de géolocalisation étant alors conditionné par une détection positive de la vihration caractéristique précitée. [0018] Grâce à une telle disposition, il est possible d'identifier à distance un véhicule même s'il n'est pas équipé d'un dispositif électronique de transmission de type Bluctooth (par exemple un véhicule d'un ancien modèle) ou encore si ce moyen de transmission n'est pas alimenté électriquement. [0019] Pour s'assurer de l'évènement de mise à l'arrêt du véhicule et sortie de l'utilisateur, on peut identifier d'une part que le véhicule est à l'arrêt, et d'autre part que son utilisateur en est sorti. Afin de s'assurer que le véhicule est à l'arrêt, selon un mode de réalisation, la signature dudit évènement comporte une vibration caractéristique de fonctionnement du moteur, sur un intervalle de temps, dans au moins une des situations suivantes : - mise au point mort du moteur, - extinction du moteur. [0020] Afin de s'assurer que son utilisateur en est sorti, selon un mode de réalisation, l'unité capteur comporte au moins un élément parmi un accéléromètre, un altimètre, un gyroscope, un capteur de pression, capteur de lumière, un microphone. La signature dudit évènement comporte une mesure spécifique d'un mouvement de l'utilisateur, sur un intervalle de temps, dans au moins l'une des situations suivantes : - l'utilisateur retire sa ceinture de sécurité, - l'utilisateur ouvre la porte, - l'utilisateur effectue un mouvement pour quitter le siège, - l'utilisateur effectue un mouvement pour passer à travers la porte, - l'utilisateur referme la porte, - l'utilisateur actionne un mécanisme de fermeture du véhicule. [0021] Par exemple la mesure spécifique est une accélération caractéristique. Par exemple la porte est la porte du côté conducteur. Par exemple le siège est le siège du conducteur. [0022] Selon un mode de réalisation, la signature dudit évènement comporte une succession d'au moins deux accélérations caractéristiques correspondant à des situations res- pectives parmi les situations listées ci-avant, prises successivement dans l'ordre présenté ci-dessus. [0023] Dans le cas présenté ici où l'unité capteur comporte un accéléromètre capable de détecter des accélérations caractéristiques de l'utilisateur, un tel accéléromètre peut capter en outre des vibrations, notamment des vibrations caractéristiques du moteur du véhicule, ce qui permet de réaliser une économie de moyens dans le dispositif portable. [0024] Il existe plusieurs manières de réaliser un dispositif portable. Dans un mode de réa- lisation, le dispositif portable est un terminal mobile (type smartphone ou autre objet connecté équipé d'un module GPS). Un tel équipement peut suffire à détecter des mouvements de l'utilisateur et des accélérations caractéristiques, ainsi que des vibrations caractéristiques du moteur. Toutefois, il est possible que l'utilisateur laisse son smartphone posé dans le vide-poche de l'habitacle du véhicule et que le smartphone ne détecte pas tous les mouvements de l'utilisateur. Dans une autre réalisation qui ne présente pas un tel inconvénient, le dispositif portable peut être constitué d'un accessoire portable connecté (bracelet connecté ou monture de lunettes connectée), portant l'unité capteur, et d'un terminal mobile apte à communiquer avec l'accessoire portable. [0025] Ce terminal mobile peut alors opérer les traitements d'identification de signaux ca- ractéristiques dans les signaux captés par l'unité capteur. Néanmoins, les calculs à mettre en oeuvre pour ces traitements sont fastidieux et il peut être préférable de réaliser ces calculs auprès du serveur. [0026] Dans cette forme de réalisation, on peut prévoir alors que le dispositif portable comporte l'unité capteur et un premier module de communication radiofréquence, apte à communiquer avec un deuxième module radiofréquence d'un terminal mobile, à disposition de l'utilisateur, et relié au serveur distant via un réseau étendu. Il peut s'agir typiquement de modules de communication Bluetooth ou Wi-Fi. [0027] Dans une telle réalisation, le procédé peut comporter: - Une transmission par le premier module au deuxième module des signaux captés, - Une transmission du terminal mobile au serveur des signaux captés, et - Un traitement auprès du serveur pour identifier un signal caractéristique parmi les signaux captés. [0028] Dans cette forme de réalisation, le terminal mobile peut avantageusement comporter le module de géolocalisation précité. En cas d'identification de la signature de l'évènement dans les signaux captés, le serveur requiert du terminal mobile les dernières coordonnées de géolocalisation du véhicule que peut transmettre alors le terminal mobile. [0029] Par ailleurs, le « signal caractéristique » précité peut être la signature précitée de l'évènement de mise à l'arrêt du véhicule et sortie de l'utilisateur. Il peut s'agir aussi 6 d'identifier le véhicule d'après sa vibration caractéristique. Il peut s'agir aussi de reconnaitre l'utilisateur lui-même, comme prévu dans la forme de réalisation décrite ci-après. [0030] Selon cette forme de réalisation particulière, le dispositif portable comporte un ac- cessoire portable, connecté, à disposition de l'utilisateur et portant l'unité capteur, cette unité capteur comportant au moins un accéléromètre. En particulier, l'accéléromètre mesure au moins des mouvements de l'utilisateur pour détecter des gestes caractéristiques de l'utilisateur, ces gestes caractéristiques étant alors représentatifs d'une identité de l'utilisateur. [0031] Dans une forme de réalisation, l'accessoire connecté est effectivement une monture de lunettes à disposition de l'utilisateur équipée d'un accéléromètre et il a été observé effectivement qu'un mouvement physique de sortie de véhicule (ou d'autres gestes préalables encore) caractérisent un individu, comme une empreinte biométrique. [0032] Comme indiqué précédemment, les utilisateurs peuvent avoir préalablement souscrit au service de maintenance et installé l'application mobile sur leur terminal. Comme par ailleurs, chaque utilisateur peut être identifié par un mouvement physique (de sortie de véhicule ou d'autres gestes encore) comme une empreinte biométrique, l'envoi de la notification de proposition de service de maintenance sur le terminal mobile de l'utilisateur peut être conditionné par l'identification de l'utilisateur par les gestes caractéristiques précités de l'utilisateur. [0033] Ainsi, reconnaitre un utilisateur par ses gestes caractéristiques permet d'envoyer la notification au terminal de cet utilisateur précisément. En outre, un utilisateur qui vient de sortir du véhicule ne sera pas dérangé pendant sa conduite par le message reçu sur son terminal (puisqu'il est sorti du véhicule). Le message est reçu en outre à un moment pertinent, puisque l'utilisateur vient de sortir de son véhicule et est sensible à l'état du véhicule. [0034] Dans une réalisation où la maintenance précitée concerne une pièce du véhicule sus- ceptible de s'user (comme des essuie-glaces typiquement), la détection d'un besoin de maintenance du véhicule peut comporter : - un apprentissage préalable dans les signaux captés par l'unité capteur, d'une signature d'état d'usure d'une pièce prédéfinie du véhicule, - et une détection courante, dans les signaux captés par l'unité capteur, de ladite signature d'état d'usure de la pièce prédéfinie. [0035] Par exemple, la pièce prédéfinie est une paire d'essuie-glaces du véhicule et la signature de l'état d'usure est une vibration caractéristique du frottement des essuie-glaces usés sur le pare-brise. [0036] Dans une réalisation alternative, la détection d'un besoin de maintenance du véhicule peut comporter : 7 - un apprentissage préalable dans les signaux captés par l'unité capteur, d'une signature caractéristique d'une sollicitation d'une pièce prédéfinic du véhicule, - et une détection courante, dans les signaux captés par l'unité capteur, d'une dérive de ladite signature caractéristique de la sollicitation de la pièce prédéfinie. [0037] Une sollicitation de la pièce prédéfinic est une action exercée par une force ou une charge sur la pièce prédéfinie ou une action de la pièce prédéfinie provoquée par une force ou une charge. Par exemple, une pièce prédéfinie est un halai d'essuie-glace et une sollicitation du halai d'essuie-glace est un actionnement d'un cycle de balayage du halai d'essuie-glace par un levier de commande. On peut prévoir par exemple un capteur (microphone ou autre) de signaux produits par le frottement d'essuie-glace (avec un son caractéristique en cas d'usure). Ce capteur peut être intégré dans l'unité capteur précitée par exemple. [0038] On peut prévoir une forme de mise en oeuvre de service, proprement dite, dans laquelle on fournit en outre une mémoire stockant une liste préétablie d'opérateurs associés chacun à une adresse de télécommunication de terminal mobile d'opérateur, et associé chacun dynamiquement à un indicateur de disponibilité et à des coordonnées de présence, l'indicateur de disponibilité prenant au moins l'une des valeurs parmi la liste consistant en : « disponible », « non disponible », et le service de maintenance du véhicule peut comporter : - sélectionner, dans la liste préétablie d'opérateurs, un opérateur dont des coordonnées de présence sont dans un rayon d'action déterminé autour desdites coordonnées de géolocalisation, et dont l'indicateur de disponibilité présente une valeur « disponible », - émettre, par le serveur distant, une requête de service de maintenance sur le terminal mobile d'opérateur associé à l'opérateur sélectionné, - en réponse à la réception, par le serveur distant, d'un message d'acceptation de réalisation du service de maintenance émis par le terminal mobile d'opérateur, stocker dans la mémoire, en association avec l'opérateur sélectionné, une nouvelle valeur de l'indicateur de disponibilité de l'opérateur « non disponible ». [0039] La présente invention vise en outre un système pour la mise en oeuvre du procédé ci- avant, comportant: - un dispositif portable, à disposition d'un utilisateur du véhicule, et incluant une unité capteur de signaux, un module de géolocalisation, et une interface de communication avec un serveur distant, et - ledit serveur distant. [0040] L'invention vise en outre un serveur d'un système tel que décrit précédemment, ce serveur étant configuré pour mettre en oeuvre : - une étape préalable d'apprentissage dans des signaux captés par l'unité capteur, 8 d'au moins une signature d'un évènement prédéfini, correspondant à une mise à l'arrêt du véhicule et une sortie, du véhicule, de l'utilisateur portant le dispositif portable, - une étape courante de : * détection, dans les signaux captés par l'unité capteur, de ladite signature de l'évènement de mise à l'arrêt du véhicule et sortie de l'utilisateur, * et requête de dernières coordonnées de géolocalisation du véhicule ainsi détecté comme étant à l'arrêt. [0041] L'invention vise aussi un programme informatique comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé ci-avant, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. [0042] TI peut s'agir typiquement du processeur (référence 22 de la figure 1) d'un circuit de traitement informatique comportant en outre une mémoire (6) pour le stockage des instructions du programme informatique, ainsi qu'une interface de communication (7) avec un réseau de communication étendu (21), comme décrit plus loin en référence à la figure 1. Brève description des dessins [0043] D'ailleurs, d'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture de la description qui va suivre. Celle-ci est purement illustrative et doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : Fig. 1 100441 Ifig.11 illustre un schéma d'un système pour la mise en oeuvre d'un procédé de détection d'un emplacement de véhicule selon la présente invention ; Fig. 2 100451 Ifig.21 illustre un diagramme d'étape du procédé de détection d'un emplacement de véhicule; et Fig. 3 100461 Ifig.31 illustre deux graphes d'acquisition de l'accélération par rapport au temps lors du démarrage du moteur de deux modèles de véhicules différents. Fig. 4 [0047] [fig.41 illustre un graphe d'acquisition de l'accélération par rapport au temps d'une personne effectuant une série d'étapes impliquant de la marche et l'utilisation d'un véhicule ; Fig. 5 [0048] [fig.51 9 illustre un graphique de vibrations représentatif de l'état d'un moteur à un instant donné. Description des modes de réalisation [0049] On décrit ci-après l'identification d'un véhicule à l'arrêt et de son emplacement. [0050] La figure 1 illustre un exemple de système 100 pour la mise en oeuvre d'un procédé de détection (l'un emplacement d'un véhicule à l'arrêt, dans le but notamment d'effectuer une maintenance sur ce véhicule. [0051] Le système 100 comporte notamment le véhicule 1, une monture de lunettes connectée 2 portées par l'utilisateur 9, un téléphone intelligent, encore appelé en anglais « smartphone » 8, un réseau de communication étendu 21 comportant notamment internet et un serveur distant 5. [0052] Comme visible sur la figure 1, un utilisateur 9 de la monture de lunettes connectée 2 quitte le véhicule I. Dans l'exemple de la figure 1, le véhicule 1 est une voiture de tourisme. En outre, l'utilisateur 9 dispose du smartphonc 8. [0053] L'utilisateur 9 a souscrit à un service dc maintenance de son véhicule 1. [0054] Pour cela, l'utilisateur 9 a installé sur son smartphone 8 une application de service dc maintenance et possède un compte utilisateur associé géré par le serveur distant 5. [0055] Comme représenté sur la figure 1, le serveur distant 5 comporte un circuit de traitement informatique comportant un processeur 22 et une mémoire 6, ainsi qu'une interface de communication 7 avec un réseau dc communication étendu 21. [0056] La mémoire 6 stocke, dans le compte utilisateur, un identifiant de l'utilisateur, un identifiant du véhicule de l'utilisateur, et une adresse de télécommunication du smartphone 8 de l'utilisateur, par exemple un numéro de téléphone. Elle peut stocker en outre des données temporaires (dc calcul ou autre) et en particulier les données d'instructions du programme informatique de l'invention. Il peut s'agir ainsi d'une unité mémoire 6, globalement. [0057] Lc serveur distant 5 est programmé pour envoyer sur l'application, via l'interface de communication 7, une notification de service dc maintenance du véhicule 1 afin que le véhicule 1 bénéficie d'une maintenance à son dernier emplacement, lorsque ces deux conditions sont remplies : Condition A) Le véhicule 1 nécessite une maintenance; Condition B) L'utilisateur 9 est hors du véhicule 1 et n'en a pas besoin dans l'immédiat. [0058] Afin de s'assurer de la condition B) et de déterminer le dernier emplacement du véhicule dans cette condition, un procédé d'identification d'un véhicule 1 comme étant à l'arrêt avec son conducteur sorti du véhicule, est mis en oeuvre. [0059] On démit ci-après un premier mode de réalisation du procédé d'identification. [0060] Comme décrit ci-dessous plus en détail, le procédé d'identification peut comporter les étapes suivantes : Identification (SO) de l'utilisateur 9 ; Identification (SI) du véhicule 1 ; Identification (S2) des dernières coordonnées GPS du véhicule 1. [0061] On décrit ci-après une identification (SO) de l'utilisateur 9. [0062] La monture connectée de la paire de lunettes 2 (appelée ci-après « monture de lunettes connectée 2 ») comporte une unité capteur 3 comportant un accéléromètre capable de mesurer des accélérations liées à des mouvements de l'utilisateur 9. La monture de lunettes connectée 2 est en outre configure° pour filtrer les signaux vibratoires reçus afin d'en isoler la partie utile. Notamment, la monture de lunettes connectée 2 comporte pour cela un circuit de traitement informatique comportant un processeur et une mémoire. [0063] Chaque personne présente une démarche composée de mouvements qui lui sont propres. Aussi, la démarche d'une personne peut être un geste caractérisant l'utilisateur au même titre que ses empreintes digitales. [0064] Notamment, l'utilisateur 9 effectue lorsqu'il conduit une série de mouvements de tête, par exemple pour regarder dans les rétroviseurs. Ainsi, la fréquence et l'amplitude du mouvement de tête que fait l'utilisateur 9 pour regarder dans son rétroviseur central peuvent former une signature gestuelle caractéristique de l'identité de l'utilisateur 9. La manière dont l'utilisateur 9 replace ses lunettes sur son nez peut également constituer une signature gestuelle caractéristique de son identité. En outre, la démarche naturelle de l'utilisateur 9 lorsqu'il marche, ouvre la porte de sa voiture et s'y introduit peuvent constituer autant de signatures gestuelles de l'utilisateur 9. De la même manière, lorsque l'utilisateur sort de sa voiture, claque la porte côté conducteur, etc. il s'agit d'une séquence de gestes qui peuvent caractériser à la fois l'utilisateur, et sa sortie effective du véhicule. [0065] La monture de lunettes connectée 2 transmet au serveur distant 5 l'accélération mesurée lors du mouvement caractéristique de l'utilisateur 9, par l'intermédiaire du smartphone 8. Pour cela, la monture de lunettes connectée 2 et le smartphone sont équipé d'interfaces de communication courte portée, ici des interfaces Bluetooth. De plus, le smartphone 8 comporte pour cela un circuit de traitement informatique comportant un processeur et une mémoire. Le smartphone 8 transmet l'accélération au serveur distant 5 via le réseau de communication étendu 21. [0066] Le serveur distant 5 comporte un circuit de traitement informatique apte à déterminer que l'accélération correspond à un mouvement caractéristique de l'identité de l'utilisateur 9. Pour permettre cette détermination, le circuit de traitement informatique comporte une intelligence artificielle qui a été préalablement entrainée. 11 [0067] Cet entrainement peut avoir été effectué par un opérateur pilotant un équipement mettant en oeuvre l'intelligence artificielle et qui peut ainsi marquer (ou « taggcr ») des actions (ou de séquences d'actions) en les renseignant via son équipement. Lors de rentrainement, l'opérateur utilise en outre un véhicule de préférence du même modèle. [0068] L'opérateur effectue plusieurs fois chaque action du type par exemple: - Arrêter le moteur du véhicule, - Retirer sa ceinture de sécurité, - Ouvrir la porte du côté conducteur, - Effectuer un mouvement pour quitter le siège conducteur, - Effectuer un mouvement pour passer à travers la porte du côté conducteur, - Refermer la porte du côté conducteur, - Actionner un mécanisme de fermeture du véhicule. [0069] Ces actions (ou une partie au moins de ces actions), prises successivement, peuvent constituer une séquence, comme on le verra plus loin, en particulier de mise à l'arrêt et sortie de l'utilisateur de son véhicule. Pour renseigner via son équipement de quelle action il s'agit sur les mesures d'accélération, le marquage peut consister en un tag (par exemple « retrait de la ceinture de sécurité ») associé à un intervalle de temps (par exemple « 2s - 8s ») de la mesure d'accélération, pour chacun des éléments de la séquence ci-dessus. Les mesures d'accélération acquises peuvent être par exemple envoyées de l'équipement au serveur distant 5 en association avec les marqueurs des actions. L'intelligence artificielle est ainsi entrainée à reconnaitre les actions précitées. [0070] Ensuite, lors par exemple de la première utilisation du service par un utilisateur, l'utilisateur peut éventuellement entrer sur l'application de son smartphone 8 un identifiant d'utilisateur et/ou un identifiant de son véhicule (le numéro de la plaque d'immatriculation de son véhicule, par exemple). [0071] Dans une forme de réalisation, la monture de lunettes connectée 2 que porte l'utilisateur est configurée pour capter et transmettre au serveur distant 5 des mesures d'accélération (notamment des mouvements de tête de l'utilisateur, des vibrations, etc.), en association avec l'identifiant de l'utilisateur 9. Lors de sa première utilisation du service et des utilisations ultérieures, l'utilisateur 9 équipé de la monture de lunettes connectée 2 reproduit ainsi naturellement, sans même y penser, un ou plusieurs des éléments de la séquence d'actions précitée. Les actions peuvent ainsi être identifiées par le serveur distant 5, grâce à l'apprentissage précédent. [0072] En outre, comme décrit précédemment, les mesures d'accélération de chacune de ces actions peuvent en outre servir, lorsqu'elles sont acquises pour l'utilisateur 9 en particulier, de signature de l'identité de l'utilisateur 9. [0073] Ainsi l'intelligence artificielle est-elle entrainée en deux étapes principales : une première étape, par entrainement d'un réseau de neurones à l'aide de marqueurs 12 d'action, correspondant à un entraincment à reconnaître des signatures d'actions effectuées par un opérateur, puis une seconde étape ultérieure, par apprentissage autonome, correspondant à un entrainement à reconnaître en particulier que les actions sont réalisées par un utilisateur donné 9. Avantageusement, l'utilisateur 9 n'a pas à effectuer d'action particulière pour entrainer l'intelligence autonome à le reconnaître. Aussi, l'utilisateur 9 ne perçoit aucune intrusion dans sa vie quotidienne. [0074] Ainsi, le circuit de traitement informatique du serveur distant 5 est apte à déterminer l'identité de l'utilisateur 9. [0075] Avantageusement, cette détermination permet notamment de vérifier que la monture de lunettes connectée 2 est utilisée par l'utilisateur 9 enregistré dans le compte utilisateur, et non pas par un autre utilisateur. [0076] Une fois l'identité de l'utilisateur 9 vérifiée, le véhicule 1 peut être identifié par l'étape d'identification (S1) du véhicule 1. [0077] Les étapes d'identification (S1) du véhicule 1 et d'identification (S2) des dernières coordonnées GPS du véhicule 1 sont décrites ci-dessous en référence aux figures 1 et 2. [0078] Le moteur du véhicule 1 émet (S100) un signal de signature 4. Le signal de signature 4 est un signal vibratoire caractéristique du moteur et est détecté par l'unité capteur 3 de la monture de lunettes connectée 2. [0079] Afin de faciliter l'illustration, la capture du signal de signature 4 est représentée sur la figure 1 à l'extérieur du véhicule 1. En réalité, dans ce mode de réalisation, le signal de signature 4 est capté par l'unité capteur 3 lorsque l'utilisateur 9 est à l'intérieur du véhicule 1. [0080] L'unité capteur 3 est un accéléromètre apte à détecter des vibrations. Le signal vi- bratoire caractéristique du moteur est une vibration du moteur dans au moins une phase prédéfinie de fonctionnement du moteur. En général, cette phase prédéfinie peut être sélectionnée dans la liste comprenant une accélération, un changement de vitesse prédéfini, une décélération, une mise au point mort, un allumage du moteur. [0081] Par exemple, il peut s'agir de pôles de vibration du moteur au point mort ou en régime constant, desquels pôles les différentes fréquences et les amplitudes associées caractérisent le moteur, comme illustré sur la figure 5. Alternativement ou en complément, il peut s'agir en outre d'une phase particulière de fonctionnement du moteur, dont les vibrations sont caractéristiques dans le temps, comme les phases d'accélération visibles sur les figures 3 et 4 commentées plus loin. [0082] Le signal de signature 4 est le signal vibratoire du moteur (dans le temps et/ou en fréquences). Typiquement, le moteur vibre et cette vibration est transmise en partie dans l'habitacle dans lequel se situent l'utilisateur et son accessoire connecté 2 portant un accéléromètre. La vibration que subit ainsi l'accéléromètre peut définir un signal 13 temporel de vibration du type illustré sur la figure 3. En effet, la figure 3 montre la différence de signatures vibratoires entre deux moteurs de véhicules différents au démarrage (à gauche 17, un premier modèle de véhicule et à droite, 18 un deuxième modèle). [0083] En outre, il est possible d'estimer une transformée de Fourier de ce signal temporel pour en déduire les pôles de vibration de la figure 5. [0084] L'instantané de la fréquence des modes et leur amplitude associée est caractéristique du moteur du véhicule 1, et peut servir pour identifier le moteur au même titre qu'une carte d'identité du véhicule 1. [0085] Comme représenté sur la figure 1 par les ondelettes 19 et 20, la monture de lunettes connectée 2 transmet (S101) au smartphone 8, par l'intermédiaire des interfaces de communication courte portée, le signal vibratoire. Le smartphone 8 transmet (S102) le signal vibratoire jusqu'au serveur distant 5, via le réseau de communication étendu 21. [0086] L'interface de communication 7 du serveur distant 5 est configurée pour recevoir le signal vibratoire. [0087] Le circuit de traitement informatique du serveur distant 5 a été préalablement configure en tant qu'intelligence artificielle entraînée à identifier des signaux de signature. [0088] L'entrainement peut être réalisé en effectuant des marquages, encore appelé en anglais « tags », sur les graphes d'une série de nombreux graphes de signaux d'entrainement préalablement acquis et comportant la signature à reconnaitre ultérieurement. Typiquement ce « nombre de graphes » peut être plusieurs centaines, voire plusieurs milliers pour un entrainement robuste. [0089] Dans le cas présent, des marqueurs ont été associés aux acquisitions de signaux de signature d'entrainement pour identifier une phase précise de fonctionnement du moteur du véhicule (par exemple son extinction pour l'identifier comme étant à l'arrêt). [0090] On peut, plus généralement, tenir à jour une base de données de signatures de différents moteurs. On peut utiliser un réseau de neurones et la fonction de transfert de chaque neurone est ajustée par rétroaction lors de l'entrainement du réseau de neurones. Pour cela, les acquisitions de signaux de signature d'entrainement sont envoyées dans le réseau de neurones pour identification. Pour chaque acquisition, on instruit a posteriori le réseau de neurones sur le type de moteur identifié qui doit être associé à chaque acquisition jusqu'à ce que le réseau de neurones soit apte à reconnaître lui-même, pour une nouvelle acquisition de signal de signature d'entrainement, le type de moteur d'où est issue une nouvelle acquisition de signal. [0091] Ainsi, par l'emploi de son réseau de neurones ainsi entrainé, le serveur distant 5 identifie (S103) le signal comportant une signature 4 comme représentatif de l'identité 14 du moteur et plus particulièrement du véhicule 1. [0092] Plus généralement, l'intelligence artificielle peut être également entrainée en deux étapes principales, comme indiqué précédemment : une première étape, par entrainement d'un réseau de neurone à l'aide de marqueurs de phases de fonctionnement, correspondant à un entrainement à reconnaître des signatures de phases de fonctionnement d'un moteur en général, et une seconde étape ultérieure, par apprentissage autonome, correspondant à un entrainement à reconnaître que les actions sont réalisées par un type de moteur en particulier. [0093] La seconde étape ultérieure peut être prolongée par un apprentissage autonome continu sur le moteur du véhicule 1, ou plus généralement sur le véhicule lui-même. En effet, un exemplaire de véhicule produit en série peut provoquer en service des vibrations qui peuvent évoluer au cours de la vic de cc véhicule, en fonction de son utilisation particulière, laquelle utilisation peut être différente de l'utilisation faite d'autres véhicules du même modèle. [0094] Ainsi, le serveur distant 5 a identifié le véhicule 1 et l'utilisateur 9 par l'un de ses gestes caractéristiques. [0095] En outre, le serveur distant 5 est configure pour vérifier que l'identité de l'utilisateur 9 et l'identification du véhicule 1 retrouvées par les étapes décrites ci-dessus correspondent au même compte d'utilisateur enregistré dans le serveur distant 5. [0096] Avantageusement, cette vérification permet notamment d'identifier que l'utilisateur 9 est dans son véhicule personnel, et non pas dans un autocar ou un taxi. Le serveur distant 5 peut alors envoyer (S104) sur le smartphone 8 une notification de proposition de maintenance afin de s'assurer de l'accord de l'utilisateur 9 pour que la maintenance ait lieu. A réception de la notification, l'utilisateur 9 peut indiquer (S105) son accord pour que l'opération de maintenance ait lieu. Une fois que le serveur distant 5 a déterminé que l'utilisateur 9 est dans son véhicule 1 personnel, la condition B) peut être testée comme décrit ci-dessous. [0097] Pour des raisons pratiques, l'opération de maintenance doit avoir lieu alors que l'utilisateur 9 n'a pas besoin d'utiliser son véhicule 1. Pour cela, le procédé comporte une étape d'identification (S2) des dernières coordonnées GPS du véhicule 1 et à cette fin, il convient de déterminer que le véhicule 1 est garé et s'assurer que l'utilisateur 9 est sorti de son véhicule, le moteur du véhicule 1 étant éteint. [0098] Un procédé pour déterminer que l'utilisateur 9 sort de son véhicule 1 est décrit ci- dessous. L'utilisateur 9 a effectué un trajet à l'aide de son véhicule 1.11 gare le véhicule 1. L'utilisateur 9 éteint le moteur du véhicule 1 et, comme représenté sur la figure 1, quitte le véhicule 1. Lorsqu'il quitte le véhicule 1, l'utilisateur 9 émet (S106) un signal caractéristique 10, comportant une signature d'un évènement (arrêt du moteur et sortie du véhicule). Comme représenté sur la figure 1, l'unité capteur 3 de la monture de lunettes connectée 2 capture la signature de ce signal 10 à la fois la vibration caractéristique du moteur à l'extinction et le geste caractéristique de l'utilisateur pour sortir du véhicule. L'unité capteur 3 comporte un accéléromètre configuré pour acquérir ces différentes mesures de vibrations et mouvements. L'accéléromètre peut être implanté dans la monture de lunettes connectée 2. [0099] Cc signal 10 est envoyé (S107) par la monture de lunettes connectée 2 au smartphone 8 qui le transmet (S108) au serveur distant 5. [0100] Le serveur distant 5 comporte un circuit de traitement informatique apte à dé- terminer, dans le deuxième signal de signature 10, une signature de l'évènement d'extinction du moteur et de sortie, par l'utilisateur 9, du véhicule 1. [0101] Le serveur distant 5 est équipé d'une intelligence artificielle entrainée à reconnaitre des signatures d'évènements dans les signaux qu'il reçoit de la monture 2 via le smartphone 8. Par exemple, la figure 4 représente une acquisition de mesure d'accélération en fonction du temps, acquise par l'accéléromètre de la monture de lunettes connectée 2 pour la séquence d'évènements suivante : - L'utilisateur 9 marche (S11) pour rejoindre le véhicule 1. - L'utilisateur 9 entre (S12) dans le véhicule 1. - L'utilisateur 9 démarre (S13) le moteur. - Le moteur effectue (S14) une séquence à différents tours moteur. - L'utilisateur 9 sort (S15) du véhicule 1. - L'utilisateur 9 marche (S16) pour s'éloigner du véhicule 1. [0102] Pour identifier cette succession d'évènements, un opérateur peut avoir marqué préa- lablement chaque évènement sur les mesures d'accélération. Par exemple, le marquage peut consister en un tag (par exemple « S11 ») associé à un intervalle de temps (par exemple « 40s -50s ») de la mesure d'accélération. [0103] Ainsi, l'intelligence artificielle du serveur (listant 5 est apte à reconnaitre (S109), dans le signal de signature d'évènement, les évènements S15 et 516, dans cet ordre, et à identifier en outre un écart temporel typique entre ces deux évènements, ce qui caractérise ainsi une succession typique de ces évènements. Lorsque le serveur distant 5 a identifié les deux évènements S15 et S16, il envoie une requête (S110) de coordonnées courantes de géolocalisation au smartphone 8. L'application du smartphone 8 est configurée pour que le smartphone 8 interroge le module de géolocalisation du smartphone et transmette les coordonnées de géolocalisation courantes du smartphone, puis qu'il les envoie (S111) au serveur (listant 5, en réponse à la requête de données de géolocalisation. [0104] L'interrogation du smartphone 8 par le serveur 5 intervient très peu de temps après la sortie de l'utilisateur de son véhicule (par exemple moins de cinq secondes). Ainsi, le serveur distant 5 obtient l'information du dernier emplacement du véhicule 1, défini- 16 tivement garé pour une période assez longue permettant l'opération de maintenance. Le serveur distant 5 peut alors envoyer au smartphone 8 une notification de proposition de service de maintenance. [0105] Ainsi, le serveur distant 5 dispose du lieu où la maintenance du véhicule peut être en- treprise, c'est-à-dire de l'emplacement du véhicule à l'arrêt. [0106] Selon une variante, afin de s'assurer complètement de la condition B), le serveur distant 5 peut envoyer (S104) sur le smartphone 8 la notification de proposition de maintenance après avoir identifié que l'utilisateur 9 était sorti du véhicule 1, afin de s'assurer de l'accord de l'utilisateur 9 pour que la maintenance ait lieu. A réception de la notification, l'utilisateur 9 peut indiquer son accord pour que l'opération de maintenance ait lieu. Avantageusement, cette variante permet d'éviter que le serveur distant 5 ne planifie une maintenance dans le cas où l'utilisateur 9 n'était sorti que temporairement de son véhicule 1. [0107] La maintenance précitée consiste en un changement des essuie-glaces 23 du véhicule 1 lorsque les essuie-glaces 23 sont usés, dans un exemple de réalisation présenté ci-après. [0108] Le service de remplacement d'essuie-glace 23 consiste à envoyer un coursier avec une paire d'essuie-glaces neuve sur le lieu des dernières coordonnées de géolocalisation du véhicule à l'arrêt. Le coursier remplace alors les essuie-glaces 23 du véhicule 1 pendant que l'utilisateur 9 ne se sert pas de son véhicule 1. Dans cet exemple, la condition A), c'est-à-dire le fait que véhicule 1 nécessite une maintenance, peut être assurée comme exposé ci-après. [0109] Les essuie-glaces 23 sont considérés usés à partir d'un temps d'utilisation défini, par exemple une année. [0110] Alternativement, les essuie-glaces 23 sont considérés usés en fonction d'un temps d'utilisation défini pondéré par des critères de fréquence et d'intensité d'utilisation du véhicule et/ou de fréquence et d'intensité de pluviométrie locale, et/ou d'exposition à des rayons ultraviolets. [0111] Alternativement, les essuie-glaces 23 sont considérés usés par détection et analyse d'un signal de signature qui peut être détecté, transmis et analysé comme suit. Ce signal, capté par l'unité capteur 3 de la monture de lunettes connectée 2, peut comporter effectivement une signature caractéristique de l'état d'usure des essuie-glaces 23. Par exemple, cette signature peut être une vibration caractéristique d'un frottement des balais 23 sur le pare-brise avec un bruit particulier. [0112] Ensuite, avant d'envoyer un coursier sur le lieu des dernières coordonnées GPS, le serveur distant 5 peut sélectionner par exemple, dans une liste de coursiers stockée dans sa mémoire 6, un coursier disponible dans un rayon d'action prédéterminé autour des dernières coordonnées GPS du véhicule 1. Notamment, dans la mémoire 6, chaque 17 coursier de la liste de coursiers est associé à un smartphone, est également associé à une option, encore appelé en anglais : « flag », de disponibilité prenant une valeur indiquant sa disponibilité (« disponible » ou « non disponible »), et chaque coursier est en outre associé à des coordonnées de présence. Pour chaque coursier, la valeur de l'option et les coordonnées de présence sont mises à jour dans le serveur distant 5, par exemple par l'envoi de requêtes périodiques de mise à jour par le smartphone du coursier. Le coursier sélectionné reçoit sur son smartphone une requête de maintenance, envoyée par le serveur distant 5. La requête comporte un identifiant du véhicule 1, par exemple sa plaque d'immatriculation, ainsi que ses dernières coordonnées GPS. Le coursier répond à cette requête pour valider auprès du serveur distant 5 qu'il va effectivement remplacer les essuie-glaces du véhicule 1. [0113] Grâce à une telle mise en oeuvre, il est possible de proposer un service de maintenance de véhicule 1 sans intervention de l'utilisateur. En effet, l'utilisateur 9 n'a pas besoin de penser à changer ses essuie-glaces 23 régulièrement. En outre, le service de maintenance est apte à être effectué sans gêne pour l'utilisateur 9. En effet, le service détecte que l'utilisateur 9 est absent de son véhicule 1 et propose la maintenance lorsque l'utilisateur 9 n'a pas besoin de son véhicule 1. Par ailleurs, selon certains aspects impliquant la vérification de l'identité du véhicule 1, d'autres avantages peuvent être obtenus, notamment de sécurité, mais également d'identifier que l'utilisateur 9 est dans son véhicule personnel afin d'éviter d'effectuer une proposition de maintenance sur un autre véhicule que le véhicule personnel de l'utilisateur 9. [0114] Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d'exemples ; elle s'étend à d'autres variantes. [0115] Ainsi par exemple, afin de s'assurer de la condition B) et de déterminer le dernier emplacement du véhicule 1, un deuxième mode de réalisation du procédé d'identification peut être mis en oeuvre comme présenté ci-dessous. [0116] Selon ce mode de réalisation, il n'est pas nécessaire d'effectuer une identification de l'utilisateur 9 mais de détecter un arrêt du véhicule et une sortie de l'utilisateur du véhicule seulement à partir du smartphone de l'utilisateur, qui constitue ainsi, seul, le dispositif portable comportant l'unité capteur 3. Le serveur distant 5 est toujours configuré pour déterminer que l'utilisateur 9 éteint le moteur du véhicule 1 et sort du véhicule 1. Cette détermination est effectuée sur la base de l'acquisition, par le smartphone 8, d'un signal comportant éventuellement une signature de cette succession d'évènements. Ce signal est transmis au serveur et dès lors que la signature d'évènements est identifiée par le serveur, le smartphone envoie ses coordonnées de géolocalisation, avec un identifiant du terminal (numéro de téléphone dans le réseau GSM, ou numéro de sa carte SIM, ou autres). Cet identifiant de smartphone permet de 18 vérifier dans une base que la vibration caractéristique du moteur correspond bien au détenteur de ce véhicule d'après son identifiant de smartphone et qu'une notification peut être envoyée sur ce smartphone pour le lancement de l'opération de maintenance. [0117] Dans cette réalisation, pour identifier la vibration caractéristique du moteur, l'accéléromètre du smartphone peut être utilisé, ou en variante, un microphone que comportent habituellement les smartphones peut capter un signal acoustique dans lequel le serveur peut chercher une signature caractéristique. Cc microphone peut d'ailleurs servir aussi à détecter que l'utilisateur est sorti de son véhicule en détectant une signature dc bruit dc fermeture de portière suivi de bruits de pas par exemple. Ainsi, l'accéléromètre précité peut ne pas être utilisé. [0118] Typiquement, le son d'une fermeture de portière d'un véhicule particulier peut être reconnu par apprentissage, mais aussi il est possible de déterminer la portière qui a été fermée (avant conducteur ou passager, ou arrière, etc.). [0119] Dans une autre variante, le smartphone peut également être équipé d'une puce GPS (« Global Positioning Systcm ») et on détecte que l'utilisateur est sorti de son véhicule en détectant un changement dc vitesse de déplacement du smartphone, d'abord embarqué dans un véhicule en déplacement puis porté par l'utilisateur, qui marche. L'application permet de faire stocker, par la mémoire, une séquence dc coordonnées de géolocalisation associées à des horodatagcs. Cette séquence est acquise par un pré-traitement des données issues de la puce GPS embarquée dans le smartphone. La séquence de coordonnées peut servir ainsi à détecter que l'utilisateur est sorti de son véhicule, et ce en détectant. En variante, on peut prévoir que la monture de lunettes connectée 2 soit équipée d'une puce GPS pour les applications précitées. [0120] Bien qu'il ait été décrit un serveur distant comportant une intelligence artificielle pour permettre cette détermination, on peut prévoir plutôt un circuit de traitement informatique comportant une telle intelligence artificielle implanté plutôt dans le dispositif portable (smartphone ou monture de lunettes connectée). [0121] En outre, bien que le dispositif portable représenté sur la figure 1 se présente sous la forme d'une monture de lunettes connectée 2, d'autres types de dispositif portable peuvent permettre de réaliser l'invention. Par exemple, le dispositif portable peut être un bracelet connecté, un téléphone intelligent, encore appelé en anglais « smartphone », une ceinture connectée, une bague ou un collier connecté, une broche connectée, un sac à main ou une mallette connectée etc. [0122] Il existe une grande variété de véhicules motorisés 1 dont le procédé de détection permet d'identifier l'emplacement. Par exemple, le véhicule est une automobile telle qu'une voiture de tourisme. Dans un autre exemple, le véhicule est un camion, une motocyclette ou une mobylette. [0123] Dans un mode de réalisation, le véhicule est une voiture électrique. Dans ce cas, le 19 signal de signature 4 est par exemple un signal vibratoire caractéristique du système de freinage ou des suspensions, dans au moins une phase prédéfinic de fonctionnement du système de freinage ou des suspensions. [0124] Bien que l'exemple de service de maintenance mentionné ci-dessus soit un service de remplacement d'essuie-glaces, il existe une grande variété de service de maintenance, adaptables à tout autre besoin du véhicule, qui peuvent être effectué lors d'une identification d'un véhicule comme étant à l'arrêt en vue d'une détermination d'un emplacement de ce véhicule à l'arrêt telle que décrite ci-dessus. Par exemple, la maintenance peut consister à remplacer d'autres pièces usées du véhicule 1, telles que des phares depuis l'extérieur, des pneus, des enjoliveurs, ou autres. L'exemple de maintenance décrit ci-dessus est également adaptable à un lavage du véhicule 1, par exemple à un nettoyage de la partie extérieure du véhicule. Dans un tel exemple de maintenance, la carrosserie du véhicule est équipée d'au moins un capteur de dépôt de saleté. Le capteur est configure pour envoyer une alerte à détection du dépassement d'un seuil de saleté déposée sur la carrosserie. Le serveur est configure pour déclencher le service si l'utilisateur est sorti de son véhicule, à réception de l'alerte. [0125] De manière générale, l'utilisation du service tel que décrit ne nécessite pas de souscrire à un service de maintenance régulière et peut également être une utilisation ponctuelle unique. [0126] Le serveur distant 5 peut être implémenté de manière unitaire ou distribuée. L'ensemble formé du dispositif portable (par exemple la monture de lunettes connectée 2) et du terminal mobile (par exemple le smartphone 8) peut être implémenté de manière unitaire ou distribuée. [0127] Par ailleurs, l'entrainement précité du réseau de neurones peut faire intervenir un opérateur qui peut être l'utilisateur comme décrit précédemment. Néanmoins, en variante, il peut s'agir d'un apprentissage autonome d'une intelligence artificielle. Dans un exemple typique d'une telle réalisation, un moyen informatique reconnait par exemple un mouvement vers le haut de la monture de lunettes 2 et interprète (d'après une table préenregistrée de règles d'interprétation) qu'un utilisateur se lève de son siège pour sortir du véhicule. L'intelligence artificielle marque (ou « taggue ») cette séquence comme une sortie de véhicule par un utilisateur Ensuite, dans l'apprentissage, si l'utilisateur sort de telle manière que le mouvement de la monture effectue un trajet vers le haut d'une distance toujours comprise dans un même intervalle restreint (par exemple entre 1,00 m et 1,20 m), alors cet utilisateur précisément est bien identifié comme sortant de son véhicule. [0128] Par ailleurs, il a été décrit diverses modes de réalisation permettant à un serveur distant 5 d'identifier un véhicule et/ou un utilisateur à l'aide d'une intelligence artificielle entrainée à identifier des signaux de signature. Dans une option avantageuse, le smartphone peut être en outre configuré pour reconnaître une signature unique, à partir d'une première identification préalable de la signature unique par le serveur. Dans une telle option, la signature est transmise par le serveur 5 au smartphone après la première identification préalable, et stockée dans la mémoire en relation avec un identifiant du véhicule et/ou de l'utilisateur. Ainsi le smartphonc peut être configure pour effectuer certaines vérifications moins coûteuses en puissance calculatoire que l'identification effectuée par le smartphonc via une intelligence artificielle. 21 [Revendication 1] [Revendication 2]