FR 3110752 A1 20211126 FR 2005484 A 20200525 L’invention concerne un procédé et un véhicule, dit requérant (100), pour la prise de décision d’une stratégie d’évitement dans un contexte de situation critique. La prise de décision est effectuée sur la base de réponses issus de véhicules dits participants (101.1;101.2 ; 101.3) d’un groupement (102) de véhicules. FIG. 1 Prise de décision d’une stratégie d’évitement dans un groupement de véhicules La présente invention appartient au domaine du contrôle de la conduite d’un véhicule, notamment dans une situation critique, telle qu’une situation dangereuse (risque d’accident). Elle concerne en particulier un procédé et un dispositif de prise de décision d’une stratégie d’évitement de la situation critique par le véhicule. Elle est particulièrement avantageuse dans une situation de conduite où le véhicule doit adapter sa conduite à une situation critique. Elle permet en effet d’améliorer la réactivité de la prise de décision par le véhicule et par conséquent la sécurité de l’ensemble des acteurs concernés par la situation critique. On entend par « véhicule » tout type de véhicule tel qu’un véhicule automobile, un cyclomoteur, une motocyclette, un robot de stockage dans un entrepôt, etc. On entend par « conduite autonome » d’un « véhicule autonome » tout procédé apte à assister la conduite du véhicule. Le procédé peut ainsi consister à diriger partiellement ou totalement le véhicule ou à apporter tout type d’aide à une personne physique conduisant le véhicule. Le procédé couvre ainsi toute conduite autonome, du niveau 0 au niveau 5 dans le barème de l’OICA, pour Organisation International des Constructeurs Automobiles. Dans la suite, le terme d’ « égo-véhicule » est utilisé pour désigner le véhicule dont la conduite autonome est déterminé. Toutefois, comme détaillé ci-après, l’invention ne s’applique pas uniquement à un égo-véhicule mais s’applique également à un véhicule en pilotage manuel. On entend par « route » tout moyen de communication impliquant un déplacement physique d’un véhicule. Une route nationale, départementale, locale, européenne, internationale, une autoroute nationale, européenne, internationale, un chemin forestier, un parcours pour dispositifs autonomes de rangement d’un entrepôt de stockage, etc. sont des exemples de routes. La route comprend au moins une chaussée. On entend par « chaussée » tout moyen physique apte à supporter le déplacement d’un véhicule. Une autoroute comprend typiquement deux chaussées séparées par un terre-plein central. La chaussée comprend au moins une voie. On entend par « voie » toute portion de chaussée affectée à une file de véhicules. Une chaussée d’une autoroute comprend typiquement au moins deux voies de circulation. Une voie d’insertion sur l’autoroute, une voie unique dans un tunnel, une voie de circulation à sens unique située dans une ville, etc. sont des exemples de voies. Une voie peut être délimitée par des marquages au sol mais elle peut également correspondre à une trajectoire sur la chaussée empruntée par les véhicules circulant sur la chaussée. Une telle voie peut être appelée « voie virtuelle » car cette voie n’est pas délimitée par des marquages physiques mais est générée à partir de trajectoires passées empruntées par les véhicules circulant sur la chaussée. La demande de brevet US20200033845 décrit un procédé et un appareil de commande par étape d’urgence dans un système de conduite autonome. Un groupement de véhicules peut recevoir les données du véhicule de tête pour synchroniser la conduite des véhicules. En situation d’urgence, une décision peut être prise par un serveur. Ainsi, la solution connue propose que le véhicule tire partie de données transmises par d’autres véhicules d’un groupe de véhicules. Le temps de traitement impliqué par cette solution ne permet pas de prendre une décision fiable avec une réactivité satisfaisante dans une situation critique. La présente invention vient améliorer la situation. A cet effet, un premier aspect de l’invention concerne un procédé de prise de décision d’une stratégie d’évitement d’un véhicule dit requérant dans une situation critique, au moins un véhicule dit participant formant un groupement avec le véhicule requérant, les véhicules du groupement étant aptes à communiquer entre eux, le procédé comprenant les étapes suivantes : sur détection d’une situation critique par le véhicule requérant, transmission par le véhicule requérant d’une requête d’aide à la décision au groupement de véhicules, la requête indiquant un type de réponse attendu; transmission d’images captées par le véhicule requérant au groupement de véhicules ; réception d’un ensemble de réponses comprenant une réponse pour chaque véhicule participant du groupement, chaque réponse étant du type attendu ; application d’un algorithme de décision à l’ensemble de réponses et prise d’une décision correspondant à une stratégie d’évitement à mettre en œuvre par le véhicule requérant. Ainsi, la présente invention permet de résoudre de manière fiable une situation critique en déterminant une stratégie d’évitement par concertation avec d’autres véhicules d’un même groupement. La fiabilité associée à la prise de décision est renforcée, de même que la sécurité de l’ensemble des entités impliquées dans la situation critique. Selon un mode de réalisation, les étapes de réception de l’ensemble de réponses et d’application de l’algorithme de décision peuvent être mises en œuvre par le véhicule requérant. Ainsi, la réactivité associée à la prise de décision est améliorée. De plus, la décision prise est directement mise en œuvre par la même entité, à savoir le véhicule requérant. Elle ne dépend donc pas d’une liaison avec un serveur distant comme c’est le cas dans l’art antérieur. Selon un mode de réalisation, chaque véhicule du groupement peut être associé à un poids respectif, et lors de l’application de l’algorithme de décision, chaque réponse reçue d’un véhicule participant donné est pondérée par le poids associé au véhicule participant donné. On entend par poids, une valeur de pondération, associée notamment à la fiabilité de la réponse du véhicule participant et de sa capacité à déterminer une bonne stratégie d’évitement. Il est ainsi possible de différencier les réponses des autres véhicules du groupement, en fonction de poids donnés. La fiabilité associée à la prise de décision est ainsi améliorée. En complément, l’algorithme de décision peut être basé sur un réseau de neurones profond, apte à recevoir en entrée les réponses pondérées et à donner en sortie la décision correspondant à la stratégie d’évitement. Selon un mode de réalisation, le procédé peut comprendre en outre, suite à la mise en œuvre de la stratégie d’évitement par le véhicule requérant, la transmission par le véhicule requérant d’un résultat de la stratégie d’évitement à un serveur distant, et la réception par le véhicule requérant, depuis le serveur distant, de poids mis à jour correspondant respectivement aux véhicules du groupement et/ou de paramètres du réseau de neurones profond. Ainsi, le serveur distant peut centraliser les données issues de situations réelles et améliorer le processus de prise de décision par apprentissage. Selon un mode de réalisation, les images captées par le véhicule requérant peuvent être transmises en temps réel avant et après la détection de la situation critique. Ainsi, la réactivité associée à l’envoi des réponses par les véhicules participants peut être améliorée dans la mesure où ils peuvent anticiper la situation critique en recevant les images en amont du véhicule requérant. Selon un mode de réalisation, la requête d’aide à la décision peut comprendre en outre un format de réponse attendu, et chaque réponse de l’ensemble de réponses est dans le format de réponse attendu. La réactivité associée à la prise de décision est ainsi améliorée. Selon un mode de réalisation, la requête d’aide à la décision peut comprendre en outre des données contextuelles captées par au moins un capteur du véhicule requérant. Ainsi, la pertinence associée à l’ensemble de réponses et la fiabilité de la réponse finale en conséquence, sont améliorées. Un deuxième aspect de l’invention concerne un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon le premier aspect de l’invention, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Un troisième aspect de l’invention concerne un véhicule comprenant un dispositif de contrôle, un ou plusieurs capteurs, et une interface de communication, dans lequel : l’interface de communication est apte à communiquer avec un groupement comprenant le véhicule requérant et au moins un autre véhicule dit participant ; le ou les capteurs est apte à capter des images et à détecter une situation critique, l’interface de communication est apte à transmettre une requête d’aide à la décision au groupement de véhicules, la requête indiquant un type de réponse attendu, et à transmettre les images captées par le véhicule requérant au groupement de véhicules ; l’interface de communication est en outre apte à recevoir un ensemble de réponses comprenant une réponse pour chaque véhicule participant du groupement, chaque réponse étant du type attendu ; le dispositif de contrôle comprenant un processeur configuré pour appliquer un algorithme de décision à l’ensemble de réponses et pour prendre une décision correspondant à une stratégie d’évitement à mettre en œuvre par le véhicule requérant. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés sur lesquels : illustre une situation de conduite et un système de prise de décision selon un mode de réalisation de l’invention; illustre un véhicule selon un mode de réalisation de l’invention; est un diagramme illustrant les étapes d’un procédé de prise de décision selon un mode de réalisation de l’invention ; est un diagramme illustrant les étapes d’un procédé d’aide à la décision selon un mode de réalisation de l’invention ; représente la structure d’un dispositif de contrôle selon un mode de réalisation de l’invention. La figure 1 présente une situation de conduite et un système de prise de décision selon un mode de réalisation de l’invention. Le système comprend un véhicule 100, dit véhicule requérant, tel qu’un égo-véhicule par exemple, qui est apte notamment à mettre en œuvre le procédé décrit en référence à la figure 2, et d’autres véhicules 101.1, 101.2 et 101.3, dits véhicules participants, aptes à mettre en œuvre le procédé décrit en référence à la figure 3. Les véhicules 101.1, 101.2 et 101.3 peuvent également être de type égo-véhicule. Alternativement, au moins l’un des véhicules 101.1, 101.2 et 101.3 est un véhicule en conduite manuelle. On comprendra que, de manière préférentielle, les rôles des véhicules peuvent être interchangés, et qu’à ce titre, chaque véhicule représenté est à la fois apte de mettre en œuvre le procédé décrit en référence à la figure 2 (rôle de véhicule requérant) et le procédé décrit en référence à la figure 3 (rôle de véhicule participant), selon la situation de conduite dans laquelle ils se trouvent. Les véhicules 100, 101.1, 101.2 et 101.3 forment un groupement 102, appelé peloton, ou « platooning » en anglais. Comme détaillé dans ce qui suit, chacun des véhicules du groupement 102 est capable de communiquer avec les autres véhicules du groupement 102. Aucune restriction n’est attachée au moyen de communication qui sera détaillé en référence à la figure 2 décrivant une structure interne de l’égo-véhicule 100. Dans l’exemple de la figure 1, le groupement 102 comprend des véhicules qui se suivent en file indienne, sur une même voie 110 d’une route. La situation représentée sur la figure 1 comprend une situation critique 103. Dans l’exemple particulier représenté, la situation critique implique un véhicule en stationnement 106, un enfant 105 et un ballon 104. Dans la situation critique 103, l’enfant 105 surgit de derrière le véhicule stationné 106 afin de récupérer le ballon 104. L’enfant 105 était ainsi initialement caché par le véhicule en stationnement 106, ce qui requiert une grande réactivité du véhicule 100 afin d’éviter un accident. Un tel exemple de situation critique est donné à titre illustratif uniquement, aucune restriction n’étant attachée à la situation critique. Le système de prise de décision selon l’invention comprend en outre un serveur distant 120, accessible à distance, notamment par voie cellulaire ou satellitaire. Le serveur distant 120 est configuré pour calculer des poids respectifs correspondant aux véhicules du groupement 102. A cet effet, le serveur distant 120 peut stocker une table de correspondance entre des identifiants des véhicules et des poids respectifs, les poids étant mis à jour à l’issue de chaque prise de décision en situation réelle, suite à une situation critique, et les poids mis à jour étant transmis à tous les véhicules pour stockage local. Les poids de chaque véhicule peuvent être calculés par le serveur distant 120 sur la base de n’importe quel critère, notamment : - le nombre de décision antérieures prises avec succès par le véhicule correspondant au poids. Une décision prise avec succès signifie que le véhicule a pris une décision ayant permis d’éviter la situation critique ; et/ou - le nombre d’heures que le véhicule correspondant au poids a passé en mode groupement. Le serveur distant 120 peut en outre fournir d’autres paramètres d’un algorithme de prise de décision utilisé par le véhicule requérant 100, par exemple d’autres caractéristiques d’un réseau de neurone (nombre de couches, coefficients pour chaque neurone des couches profondes, etc). A nouveau, ces paramètres mis à jour peuvent être déterminés par apprentissage sur d’autres situations réelles de conduite. Ainsi, comme détaillé dans ce qui suit, le serveur distant 120 peut recevoir, à l’issue de chaque situation critique rencontrée par un véhicule requérant, l’ensemble des données ayant conduit à la prise de décision, ainsi que le résultat de la prise de décision (danger évité ou accident par exemple), afin de déterminer quelle aurait été la meilleure décision. Le serveur distant 120 détermine ainsi quels sont les véhicules qui ont pris une bonne décision. Il met ainsi à jour les paramètres des algorithmes de décision (principe de l’apprentissage) ainsi que les poids attribués aux véhicules, ce qui permet une amélioration continue du système de prise de décision. La figure 2 illustre la structure du véhicule 100 selon un mode de réalisation de l’invention. Une telle structure permet la mise en œuvre du procédé selon l’invention illustré à la figure 3. Une même structure peut être utilisée dans le véhicule requérant 100 et pour les véhicules participants du groupement 102, chacun des véhicules du groupement 102 pouvant adopter alternativement le rôle de requérant ou le rôle de participant. Ainsi, la structure illustrée sur la figure 2 peut également permettre la mise en œuvre du procédé illustré en référence à la figure 4. Le véhicule 100 comprend un ou plusieurs capteurs 201. Aucune restriction n’est attachée au(x) capteur(s) 201 du véhicule 100 qui peut comprendre toute technologique visuelle (caméra, de type caméra vidéo multifonction, CVM, et système de traitement d’image), un système radar/lidar, ou un capteur ultrason par exemple, ou toute combinaison de telles technologies. Une combinaison de différentes technologies peut être utilisée afin de réaliser des fonctions complémentaires et/ou redondantes. Par exemple, le véhicule 100 peut comprendre une caméra en association avec un système de traitement d’image et un lidar, qui peuvent être utilisés de manière complémentaire et/ou redondante. En outre, le véhicule 100 peut comprendre un dispositif de communication 202 selon toute technologie de type V2X. A cet effet, l’interface de communication 202 peut être une liaison de type WiFi, Car2X, ou de type cellulaire (de n’importe quelle génération, 3G, 4G, 5G ou suivantes). Le véhicule 100 peut ainsi communiquer de manière bidirectionnelle avec les autres véhicules 101 du groupement 102. Le véhicule 100 comprend en outre un dispositif de contrôle 210, apte à contrôler de manière autonome la conduite du véhicule 100. Le dispositif de contrôle 210 comprend un processeur 212 configuré pour communiquer de manière unidirectionnelle ou bidirectionnelle, via un ou des bus, avec une mémoire 214 telle qu’une mémoire de type « Random Access Memory », RAM, ou une mémoire de type « Read Only Memory », ROM, ou tout autre type de mémoire (Flash, EEPROM, etc). En variante, la mémoire 214 comprend plusieurs mémoires des types précités. Le processeur 202 est apte à exécuter des instructions, stockées dans la mémoire 204, pour la mise en œuvre des étapes de la Figure 3 et/ou de la Figure 4, selon que le véhicule 100 soit requérant ou participant. De manière alternative, le processeur 302 peut être remplacé par un microcontrôleur conçu et configuré pour réaliser les opérations des procédés illustrés en réponse à la figure 3 et/ou la figure 4. De préférence, le microcontrôleur est configuré pour réaliser à la fois les étapes mises en œuvre en mode requérant et celles mises en œuvre en mode participant. La mémoire 214 est apte à stocker, de manière permanente ou temporaire, au moins certaines des données utilisées et/ou issues de la mise en œuvre du procédé représenté en référence à la figure 3 et/ou à la figure 4 selon que le véhicule 100 soit requérant ou participant. En particulier, la mémoire 214 est apte à stocker des données propres à l’égo-véhicules, des instructions à exécuter, et les données acquises du ou des capteurs 110. La mémoire 214 peut en outre stocker un algorithme de prise de décision, tel qu’un réseau de neurones par exemple, lorsque le véhicule 100 est en mode requérant, et/ou un algorithme d’aide à la décision lorsque le véhicule est en mode participant. Cet algorithme de prise de décision peut être mis à jour sur la base de paramètres mis à jour reçus depuis le serveur distant 120. La mémoire 214 peut en outre stocker des poids en association avec des identifiants de véhicules (notamment les autres véhicules 101 du groupement 102). En variante d’un réseau de neurones profonds, l’algorithme de décision peut être basé sur un vote à majorité simple. Le dispositif de contrôle 210 peut en outre comprendre une interface d’entrée 211 et une interface de sortie 213 afin de communiquer avec d’autres éléments du véhicule 100, tels que les capteurs 201 ou le dispositif de communication 202. La figure 3 est un diagramme représentant des étapes d’un procédé selon un mode de réalisation de l’invention, mis en œuvre dans le véhicule 100 faisant face à la situation critique 103. A une étape 300, le véhicule 100 active le mode requérant. Dans une variante, le mode requérant est initialement désactivé et le procédé n’est pas mis en œuvre tant que le mode n’est pas activé. Selon un mode de réalisation, le véhicule peut être simultanément en mode requérant et en mode participant. Dans un but de simplification, seul le véhicule 100 est en mode requérant dans ce qui suit, les autres véhicules 101 du groupement étant en mode participant. On comprendra toutefois que chaque véhicule peut incarner les deux rôles, au besoin simultanément. A une étape 301, le véhicule requérant 100 met à jour dans la mémoire 214 l’algorithme de prise de décision dans le cas où des paramètres mis à jour ont été reçus depuis le serveur distant 120, et/ou met à jour dans la mémoire 214 les poids des véhicules mis à jour par le serveur distant 120. Aucune restriction n’est attachée au moment auquel de tels paramètres mis à jour sont reçus du serveur distant 120. L’envoi peut être à l’initiative du serveur distant 120 ou peut être requis par le véhicule requérant 100, par exemple sur activation du mode requérant à l’étape 300. Bien que préférable, l’étape 301 est optionnelle. A une étape 302, le véhicule requérant 100 envoie aux autres véhicules du groupement 102 une information relative à un format d’interprétation d’images. L’information permet aux autres véhicules 101 de connaître à l’avance le format des images qui seront transmises par le véhicule requérant 100, améliorant ainsi leur réactivité sur réception des images. Une telle étape est toutefois optionnelle. A une étape 303, des images captées par le véhicule 100 via son ou ses capteurs 201 sont transmises en temps réel aux autres véhicules 101 du groupement 102. Les images transmises peuvent être accompagnées d’autres informations contextuelles telles que la vitesse du véhicule, la trajectoire du véhicule et/ou l’état de la route. Une telle étape permet aux autres véhicules de traiter les images, avant même qu’une situation critique ne soit détectée, ce qui améliore la réactivité du traitement des images une fois la situation critique identifiée. Toutefois, l’étape 303 est optionnelle, et le véhicule requérant 100 peut, selon un mode de réalisation, ne transmettre des images aux autres véhicules que lorsqu’une situation critique a été détectée. A une étape 304, le véhicule requérant 100 contrôle en continu (ou à une fréquence donnée) si une situation critique 103 est détectée ou non. Si aucune situation critique n’est détectée, le véhicule requérant 100 continue à transmettre des images aux autres véhicules 101 du groupement 102 à l’étape 303. Aucune restriction n’est attachée à la manière dont la situation critique 103 est détectée. Par exemple, le processeur 212 du véhicule requérant 100 peut exécuter un algorithme de détection de situation critique sur la base de données captées par le ou les capteurs 201. Si une situation critique 103 a été détectée à l’étape 304, le véhicule requérant 100 transmet une requête d’aide à la décision aux autres véhicules 101 du groupement 102, à une étape 305. Aucune restriction n’est attachée au format ni au contenu de la requête qui peut notamment comprendre n’importe quelle combinaison des paramètres suivants : - un type de réponse attendu et un format associé. Le type de réponse peut par exemple être un choix de scénario d’évitement ; - des informations contextuelles telles que la vitesse du véhicule requérant 100, la trajectoire du véhicule requérant 100 et l’état de la route. Par exemple, le véhicule requérant 100 peut indiquer que sa vitesse est de 70km/h et que le sol est mouillé ; et/ou - tout autre paramètre utile à la prise de décision. Un exemple de format de réponse attendue est donné en référence à la figure 4. Un tableau à deux entrées peut indiquer par un seul nombre (variant de 1 à 12 dans l’exemple donné) le scénario d’évitement comprenant deux variables, à savoir la trajectoire 401 à prendre d’une part et la régulation de la vitesse 402 à appliquer d’autres part. Aucune restriction n’est attachée au nombre de variables que comprend le format de la réponse attendue qui peut être supérieur à 2. De plus, aucune restriction n’est attachée à chaque variable, qui peut être de type discrète, intervalle, continue, etc. Sur l’exemple de la figure 4, la régulation de vitesse correspond à trois valeurs différentes : conserver la vitesse, freiner et accélérer. La régulation de vitesse pourrait prendre des valeurs additionnelles tels que des degrés différents de freinage et d’accélération. Dans l’exemple représenté, la trajectoire prend quatre valeurs à savoir une trajectoire vers le piéton 105, une trajectoire vers le ballon 104, une trajectoire vers le véhicule stationné 106 ou une conservation de la trajectoire actuelle. La trajectoire peut prendre plus de quatre valeurs, le nombre de valeurs pouvant notamment dépendre de la situation critique 103. Le véhicule requérant 100 peut en outre identifier les cibles de trajectoires en indiquant leurs positions respectives dans une des images transmises. A une étape 306, le véhicule requérant 100 peut transmettre aux autres véhicules 101 du groupement 102 une mise à jour du format des images, si le format a changé depuis l’étape 302. Ainsi, une telle étape 306 est optionnelle. A une étape 307, le véhicule requérant 100 transmet les images captées par le ou les capteurs 201, aux autres véhicules 101 du groupement 102. Les données transmises lors des étapes 306 et 307 peuvent être groupées et envoyées ensemble, ou jointes à la requête envoyée à l’étape 305. A une étape 308, le véhicule requérant 100 reçoit une réponse de chacun des véhicules participants 101, selon le format précisé à l’étape 305, en association avec un identifiant du véhicule participant 101. A titre d’exemple, le véhicule requérant 100 peut recevoir les réponses suivantes: - « 10 » de la part du véhicule participant 101.1, soit un scénario d’évitement consistant à accélérer avec une trajectoire vers le ballon 104 ; - « 10 » de la part du véhicule participant 101.2, soit un scénario d’évitement consistant à accélérer avec une trajectoire vers le ballon 104 ; et - « 2 » de la part du véhicule participant 101.3, soit un scénario d’évitement consistant à conserver la vitesse avec une trajectoire vers le ballon 104. A une étape 309, le véhicule requérant 100 exécute l’algorithme de décision stocké dans la mémoire 214, en pondérant les données d’entrée (les avis respectifs des véhicules participants 101) pondérées par les poids des véhicules participants (stockés en correspondance avec les identifiants de véhicule dans la mémoire 214). Lorsque l’algorithme de décision est un réseau de neurones profond, les données d’entrée pondérées sont soumises à la couche la plus profonde de neurones pour traitement. L’algorithme de décision peut en outre prendre en entrée une décision initiale du véhicule requérant 100, pondérée par le poids du véhicule requérant, la décision initiale ayant le même format que les réponses reçues des autres véhicules 101. Dans l’exemple de la figure 4, le véhicule requérant 100 peut prendre la décision initiale « 8 », soit un scénario d’évitement correspondant à un freinage avec une trajectoire vers le ballon 104. La décision initiale peut être prise en appliquant une analyse aux images captées, et plus généralement aux données captées par les capteurs (les données contextuelles notamment). Aucune restriction n’est attachée à l’analyse appliquées aux données et permettant d’aboutir à une décision initiale. La sortie du réseau de neurones profond, et plus généralement de l’algorithme de décision, donne une décision. Par exemple, dans le cas où les poids des véhicules participants 101.1 et 101.2 sont plus importants que ceux des autres véhicules, la décision peut correspondre au scénario d’évitement « 10 ». A une étape 310, la décision est mise en œuvre par le dispositif de contrôle 210 du véhicule requérant 100. Selon l’exemple, le véhicule décélère en se dirigeant vers le ballon 104. Lorsque la situation critique est achevée (évitement ou accident), le véhicule requérant 100 peut envoyer un résumé de la prise de décision au serveur distant 120. Le résumé peut comprendre : - le résultat de la prise de décision (évitement, accident ou autre) ; - la trajectoire du véhicule requérant 100 ; - la décision prise à l’étape 309 ; - la décision initiale du véhicule requérant 100; - les données de contexte telles que la vitesse du véhicule requérant 100 lors de la détection de la situation critique 103. Comme expliqué précédemment, ces données peuvent être exploitées par le serveur distant 120 afin de recalculer les poids respectifs des véhicules et de recalculer les paramètres de l’algorithme de décision du véhicule requérant 100. La figure 5 est un diagramme représentant des étapes d’un procédé selon un mode de réalisation de l’invention, mis en œuvre par un ou plusieurs des véhicules participants 101 du groupement de véhicules 102. Dans ce qui suit, on considère la mise en œuvre du procédé selon la figure 5 par le véhicule participant 101.1. A une étape 500, le véhicule 101.1 active le mode participant. Dans une variante, le mode participant est initialement désactivé et le procédé n’est pas mis en œuvre tant que le mode participant n’est pas activé. Selon un mode de réalisation, comme détaillé ci-dessus, le véhicule 101.1 peut être simultanément en mode requérant et en mode simplification. Toutefois, par souci de simplification, il est considéré que le véhicule participant 101.1 est en mode participant uniquement. A une étape 501, le véhicule participant 101.1 reçoit l’information relative au format d’interprétation d’images transmis par le véhicule requérant à l’étape 302. Sur réception du format, le dispositif de contrôle du véhicule participant 101.1 peut se configurer en vue de traiter les images du véhicule requérant 101.1. A une étape 502, le véhicule participant 101.1 reçoit des images en temps réel du véhicule requérant 100 qui les a transmises à l’étape 303. Les images peuvent être reçues avec des données de contexte. Le véhicule participant 101.1 peut appliquer un algorithme de reconnaissance de formes aux images, afin d’identifier des éléments de la situation de conduite du véhicule requérant 100. A une étape 503, tant que le véhicule participant 101.1 n’a pas reçu de requête du véhicule requérant 100, il continue à recevoir des images à l’étape 502. Lorsqu’une requête est reçue à l’étape 503, le procédé se poursuit avec l’étape 504. Comme indiqué précédemment, la requête peut comprendre, entre autres, un type et un format de réponse attendus. A l’étape 504, le véhicule participant 101.1 peut recevoir la mise à jour du format des images transmises à l’étape optionnelle 306 par le véhicule requérant 100. A une étape 505, le véhicule participant 101.1 reçoit les images transmises par le véhicule requérant 100 à l’étape 307. Comme précédemment expliqué, les étapes 306 et 307 pouvant être groupées, les étapes de réception 306 et 307 peuvent l’être également. A une étape 506, le véhicule participant 101.1 analyse les données reçues (images et données contextuelles notamment), afin de déterminer une réponse (un avis du véhicule participant 101.1) concernant la stratégie d’évitement conseillée par le véhicule participant 101.1. La réponse est convertie dans le format requis par le véhicule participant requérant 100. A une étape 507, le véhicule participant 101.1 envoie la réponse, convertie dans le format demandé, au véhicule requérant 100, puis retourne à l’étape 500. Selon une variante, l’algorithme de décision est centralisé dans le serveur distant 120 (et non plus dans la mémoire 214 du véhicule requérant 100). Dans ce cas, toutes les réponses transmises par les véhicules participants 101 à l’étape 507 sont transmises au serveur distant 120. Le véhicule requérant 100 peut envoyer en outre les données de contexte et la décision initiale au serveur distant 120. Le serveur distant 120 obtient ainsi une décision en exécutant l’algorithme de décision. La décision est transmise au véhicule requérant 100 à l’étape 309 et le véhicule requérant 100 met en œuvre la décision à l’étape 310. Dans ce cas, le résumé envoyé au serveur distant 120 peut comprendre uniquement le résultat de la prise de décision (évitement, accident ou autre). 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. Procédé de prise de décision d’une stratégie d’évitement d’un véhicule dit requérant (100) dans une situation critique (103), au moins un véhicule dit participant (101.1;101.2;101.3) formant un groupement (102) avec le véhicule requérant, les véhicules du groupement étant aptes à communiquer entre eux, le procédé comprenant les étapes suivantes : sur détection (304) d’une situation critique par le véhicule requérant, transmission (305) par le véhicule requérant d’une requête d’aide à la décision au groupement de véhicules, la requête indiquant un type de réponse attendu; transmission (303;307) d’images captées par le véhicule requérant au groupement de véhicules ; réception (308) d’un ensemble de réponses comprenant une réponse pour chaque véhicule participant du groupement, chaque réponse étant du type attendu ; application d’un algorithme de décision à l’ensemble de réponses et prise (309) d’une décision correspondant à une stratégie d’évitement à mettre en œuvre par le véhicule requérant. Procédé selon la revendication 1, dans lequel les étapes de réception (308) de l’ensemble de réponses et d’application de l’algorithme de décision sont mises en œuvre par le véhicule requérant (100). Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel chaque véhicule du groupement (102) est associé à un poids respectif, et dans lequel, lors de l’application de l’algorithme de décision, chaque réponse reçue d’un véhicule participant (101.1 ; 101.2 ; 101.3) donné est pondérée par le poids associé au véhicule participant donné. Procédé selon la revendication 3, dans lequel l’algorithme de décision est basé sur un réseau de neurones profond, apte à recevoir en entrée les réponses pondérées et à donner en sortie la décision correspondant à la stratégie d’évitement. Procédé selon la revendication 4, comprenant en outre, suite à la mise en œuvre de la stratégie d’évitement par le véhicule requérant (100), la transmission (311) par le véhicule requérant d’un résultat de la stratégie d’évitement à un serveur distant (120), et la réception par le véhicule requérant, depuis le serveur distant, de poids mis à jour correspondant respectivement aux véhicules du groupement (102) et/ou de paramètres du réseau de neurones profond. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les images captées par le véhicule requérant (100) sont transmises en temps réel avant et après la détection de la situation critique. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la requête d’aide à la décision comprend en outre un format de réponse attendu, et dans lequel chaque réponse de l’ensemble de réponses est dans le format de réponse attendu. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la requête d’aide à la décision comprend en outre des données contextuelles captées par au moins un capteur du véhicule requérant. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur (212). Véhicule comprenant un dispositif de contrôle (210), un ou plusieurs capteurs (201), et une interface de communication (202), dans lequel : l’interface de communication est apte à communiquer avec un groupement (102) comprenant le véhicule requérant (100) et au moins un autre véhicule dit participant (101.1; 101.2 ; 101.3) ; le ou les capteurs est apte à capter des images et à détecter une situation critique (103), l’interface de communication est apte à transmettre une requête d’aide à la décision au groupement de véhicules, la requête indiquant un type de réponse attendu, et à transmettre les images captées par le véhicule requérant au groupement de véhicules ; l’interface de communication est en outre apte à recevoir un ensemble de réponses comprenant une réponse pour chaque véhicule participant du groupement, chaque réponse étant du type attendu ; le dispositif de contrôle comprenant un processeur (212) configuré pour appliquer un algorithme de décision à l’ensemble de réponses et pour prendre une décision correspondant à une stratégie d’évitement à mettre en œuvre par le véhicule requérant.