FR 3107597 A1 20210827 FR 2001868 A 20200226 Procédé d’estimation de l’état de santé énergétique d’une batterie d’un véhicule électrique ou hybride comprenant une étape de calcul dudit état de santé à partir de son état de charge, le procédé comprenant des étapes de: sélectionner un cas d’usage typique, incluant des occurrences de décharge correspondant toujours à une même distance de roulage ou des occurrences de charge correspondant toujours à une même durée de recharge à une borne, chaque occurrence étant suivie d’une période de repos supérieure à un temps de relaxation donné de la batterie ; déterminer une valeur témoin représentative, à un instant initial donné,de la variation de l’état de charge de la batterie pendant une occurrence du cas d’usage sélectionné; estimer l’état de santé énergétique sur la base d’une comparaison entre la valeur témoin et la variation de l’état de charge à l’issue d’une occurrence du cas d’usage sélectionnée. Figure à publier avec l’abrégé: Fig. 1 Procédé d’estimation de l’état de santé énergétique d’une batterie La présente invention concerne un procédé d’estimation de l’état de santé d’une batterie. Elle concerne plus particulièrement les batteries prévues pour alimenter les véhicules automobiles électriques ou hybrides. La détermination de l’état de santé, ou du vieillissement, d’une batterie est un critère essentiel pour caractériser l’état d’une batterie, afin d’optimiser la décharge/charge d’énergie, ainsi que la durée de vie des accumulateurs de la batterie. Dans la présente demande, par état de santé d’une batterie, on entend un indicateur de l’état de santé énergétique d’une batterie, ou SOHE (de l’anglais "State Of Health Energy"), estimé à un instant donné, rendant compte du niveau de dégradation de l’autonomie de la batterie, du fait notamment de l’âge de la batterie et des conditions d’utilisation de cette dernière. Une fois que ce paramètre atteint une valeur seuil, la batterie est jugée trop vieille et peut être retirée du circuit d’utilisation pour une utilisation stationnaire en seconde vie par exemple. Le SOHE est également utilisé pour d’autres calculs internes propres au BMS (de l’anglais «Battery Management System»). Pour rappel, le BMS est un système électronique permettant de gérer et de contrôler les différents paramètres d'une batterie, comme par exemple son état de charge ou SOC (de l’anglais «State Of Charge»). Les calculs du SOHE sont habituellement assurés par le BMS lors de l’utilisation de la batterie, notamment en période de décharge quand le véhicule roule ou en période de charge quand le véhicule est branché à une borne de recharge. On parle alors d’estimation «en ligne» de l’état de santé de la batterie ou «on-board» selon la terminologie anglo-saxonne, car l’estimation est faite par le BMS embarqué de manière autonome. Or, il arrive bien souvent que ces calculs en ligne ne soient pas très fiables, avec parfois des écarts relativement importants observés par rapport à la véritable valeur du SOHE. L’état de santé d’une batterie peut être quantifié par différentes grandeurs. Les plus utilisées sont les évolutions de capacité, de résistance ou encore de l’impédance de la batterie étudiée. Quel que soit le paramètre utilisé pour le définir, l’état de santé d’une batterie doit être connu avec précision afin d’éviter le risque d’une défaillance intempestive, ou d’une dégradation inattendue des performances du système alimenté par ladite batterie. Cela est particulièrement important dans le cas des batteries des véhicules automobiles électriques ou hybrides. Egalement, selon le constructeur, le véhicule électrique peut être commercialisé sans sa batterie. Celle-ci fait alors l’objet d’un contrat de location/maintenance séparé. Dans ce contexte, l’état de santé de la batterie est une donnée d’entrée majeure pour la garantie incluse dans le contrat de location/ maintenance de la batterie. En raison de l'importance technique et économique du problème, de très nombreuses méthodes d’estimation de l’état de santé d'une batterie ont été proposées. On connaît ainsi du document US2011112781, une méthode d’estimation de l’état de santé d’une batterie de véhicule sur la base de grandeurs dynamiques relatives au comportement de la batterie, collectées à partir d’un système de gestion de la batterie pourvu de capteurs, et notamment de grandeurs concernant le SOC et la température. Selon un exemple de réalisation, la méthode utilise un premier algorithme, dit temporel, et un second algorithme, dit évènementiel, pour estimer l’état de santé de la batterie. L’algorithme temporel reçoit les grandeurs collectées, par exemple le SOC, sur une base périodique (par exemple, une fois par milliseconde, une fois par seconde, etc.), et fournit une sortie correspondante. L’algorithme évènementiel peut extraire certaines données des grandeurs collectées de la batterie, typiquement des données relatives à la variation du SOC, et les comparer à une valeur maximale ou minimale du SOC, et fournit une sortie correspondante. Les sorties des algorithmes temporel et évènementiel sont ensuite combinées pour estimer l’état de santé énergétique de la batterie. L’intérêt de cette méthode en ligne est de compenser les limites de l’algorithme temporel, qui peut en effet ne pas prendre en compte certains événements intra-échantillonnage qui peuvent se produire, dans la mesure où cet algorithme utilise simplement les informations de batterie échantillonnées périodiquement comme entrées. Typiquement, si le SOC des cellules de la batterie est acquis toutes les secondes et que le SOC devait momentanément culminer entre deux acquisitions, alors cette information ne serait pas prise en compte par l’algorithme temporel, ce qui pourrait affecter la prévision globale de l’état de santé. L’algorithme évènementiel vient y pallier en prenant en entrée une variation d’état de charge à un moment donné et sa comparaison à une valeur connue précédente. Cependant, la précision de l’estimation obtenue n’est pas fiable au cours de la durée de vie de la batterie et il existe un risque de dérive important de l’estimation selon les données d’usage particulières de la batterie, c’est-à-dire en fonction des conditions particulières d’utilisation de la batterie. Cette estimation ne permet pas de sélectionner les valeurs du SOHE calculées, qui soient les plus proches possibles de la véritable valeur de ce paramètre, et ainsi d’éliminer les valeurs qui en seraient éloignées. Autrement dit il existe un besoin pour pouvoir s’affranchir d’une dérive potentielle de l’estimation en ligne de l’état de santé énergétique de la batterie. Un but de l’invention est de proposer une estimation de l’état de santé énergétique d’une batterie, en particulier d’une batterie équipant un véhicule électrique ou hybride, qui soit précise tout au long de l’usage de la batterie en prenant en compte les conditions particulières d’utilisation de la batterie. A cette fin, l’invention concerne un procédé d’estimation de l’état de santé énergétique d’une batterie d’un véhicule électrique ou hybride comprenant une étape de calcul dudit état de santé à partir d’au moins un paramètre mesuré sur la batterie, dont son état de charge, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend des étapes de: sélectionner un cas d’usage typique du véhicule, incluant des occurrences de décharge correspondant toujours à sensiblement une même distance de roulage ou des occurrences de charge correspondant toujours à sensiblement une même durée de recharge à une borne de recharge, chaque occurrence de décharge ou de charge étant suivie d’une période de repos supérieure à un temps de relaxation donné de la batterie ; déterminer une valeur témoin représentative, à un instant initial donné,de la variation de l’état de charge de la batterie pendant une occurrence de décharge ou de charge du cas d’usage sélectionné; estimer l’état de santé énergétique de ladite batterie sur la base d’une comparaison entre la valeur témoin et la variation de l’état de charge à l’issue d’une occurrence du cas d’usage sélectionné. Cette estimation de l’état de santé de la batterie, qui est obtenue hors-ligne ou «off-board» selon la terminologie anglo-saxonne, d’autres calculateurs que le BMS embarqué étant sollicité, est particulièrement avantageuse en ce qu’elle peut ainsi fournir une valeur de référence de l’état de santé de la batterie permettant de détecter une dérive potentielle de l’estimation en ligne de l’état de l’état de santé de la batterie, mise en œuvre par des procédés connus dans le BMS embarqué. Avantageusement, le procédé comprend des étapes préalables de: collecter des données d’usage d’un ensemble de véhicules incluant ledit véhicule électrique ou hybride, lesdites données étant relatives à au moins la distance de roulage parcourue à chaque occurrence de décharge ou à la durée de recharge à chaque occurrence de charge ; sélectionner ledit véhicule électrique ou hybride par application d’au moins un critère de filtrage des données d’usage collectées permettant de cibler un cas d’usage typique dudit véhicule électrique ou hybride. Grâce au filtrage des données d’usage d’un ensemble de véhicule, il est possible de sélectionner un ou plusieurs véhicules cibles pour leur comportement de roulage régulier pour une période donnée et ainsi de cibler des occurrences de charge ou décharge pour lesquelles les données utiles au calcul de l’état de santé de la batterie peuvent être exploitées avec un degré de confiance le plus élevé possible. Selon un mode de réalisation pour un cas d’usage typique ciblé incluant des occurrences de décharge, l’estimation de l’état de santé énergétique de la batterie est déterminée par la relation suivante : où désigne ladite valeur témoin; est la variation de l’état de charge durant une occurrence de décharge considérée du cas d’usage typique ciblé. Selon un autre mode de réalisation pour un cas d’usage typique ciblé incluant des occurrences de charge, l’estimation de l’état de santé énergétique de la batterie est déterminée par la relation suivante: où désigne ladite valeur témoin, avec correspondant à l’énergie chargée durant une occurrence de charge audit instant initial donné et désignant la variation d’état de charge de la batterie pendant cette occurrence de charge; représente le ratio de l’énergie chargée rapportée à la variation de l’état de charge durant une occurrence de charge considérée du cas d’usage typique ciblé. Avantageusement, ledit au moins un critère de filtrage des données d’usage de véhicule peut être basé sur un nombre minimum d’occurrences de décharge ou de charge pour une période donnée. Avantageusement, ledit au moins un critère de filtrage des données d’usage de véhicule peut être basé sur une durée d’usage cumulée minimum sur la période donnée. Avantageusement, ladite valeur témoin correspond à une valeur représentative de la variation d’état de charge de la batterie en début de vie de la batterie. Avantageusement, le procédé comprend une étape d’étalonnage de ladite valeur témoin en début de vie de la batterie. Avantageusement, la variation de l’état de charge durant une occurrence du cas d’usage typique est obtenue par la détermination directe de l’état de charge à un instant de début et à un instant de fin de ladite occurence à partir des tensions aux bornes de la batterie en circuit ouvert auxdits instants de début et de fin D'autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront clairement de la description qui en est faite ci-après, à titre indicatif et nullement limitatif, en référence aux dessins annexés sur lesquels: est un diagramme illustrant un exemple de répartition statistique de distances de roulage pour un véhicule donné; est un diagramme illustrant un exemple des grandeurs statistiques prise en compte pour la sélection du ou des véhicules cibles; est un diagramme illustrant un exemple de suivi d’un véhicule cible en termes de distances de roulage en fonction du temps. Le principe de l’invention repose sur le fait qu’une large quantité de données d’usage de flotte ou d’un ensemble de véhicules est disponible et présente ainsi une richesse non négligeable pour réaliser un diagnostic hors-ligne des composants des véhicules électriques, en l’occurrence ici de la batterie. On cherche en premier lieu à réaliser un filtrage de ces données d’usage, de manière à permettre de sélectionner un véhicule cible, ou un groupe de véhicules cibles, en raison de certaines particularités, notamment de régularité, de leur utilisation, et auxquels pourra s’appliquer le diagnostic hors-ligne de l’état de santé de leur batterie. On cible ici un profil de roulage répétitif, susceptible de découler d’une étude statistique du roulage tout au long de l’usage du véhicule. Ainsi, la figure 1 illustre un exemple de répartition statistique des distances de roulage, en kilomètre, pour un véhicule donné. On va d’abord sélectionner des données d’usage de ce véhicule sur la base de la distance de roulage parcourue traduisant un usage typique du véhicule. La distance de roulage ciblée est par exemple supérieure à une valeur minimale pour que la variation d’état de charge de la batterie qui en découle, en tant que donnée d’entrée utile au calcul de l’état de santé de la batterie, soit significative. Pour la sélection des véhicules cibles, l’idée est de se rapprocher d’un cas de figure de banc de batterie où les conditions de mesure de la capacité seraient répétables. Ici, la répétabilité des conditions de mesure est assurée à travers un filtrage des données d’usage par des critères de filtrage devant être vérifiés pour sélectionner un véhicule cible. La figure 2 illustre un exemple des grandeurs statistiques pouvant être prises en compte en tant que critères de filtrage des données d’usage des véhicules pour la sélection du ou des véhicules cibles. L’exemple de la figure 2 se base sur une période de roulage minimum n_y de 4 ans, de façon à avoir un état de santé énergétique de la batterie présentant une dégradation visible. Ainsi, à titre d’exemple, un nombre minimum Nc d’occurrence de décharge de la batterie sur la période de roulage donnée de 4 ans peut être vérifié pour sélectionner un véhicule cible. On peut également vérifier que le nombre d’occurrence de décharge par année sur la période de roulage donnée soit supérieur à un nombre minimum donné Nc_annuel_min, égal à 25 selon l’exemple. Le nombre d’occurrence de décharge par année doit par exemple satisfaire un minimum acceptable pour que le diagnostic soit conforme à l’hypothèse d’au moins deux occurrences de de décharge par mois. On pourrait également prendre en compte en tant que critère de filtrage, la moyenne Nc_moy des occurrences de décharge par année sur la période de roulage donnée, pour le choix des véhicules cibles. On pourrait également prendre en compte en tant que critère de filtrage, une durée d’utilisation cumulée minimum sur la période de roulage donnée, pour le choix des véhicules cibles. Après le choix du ou des véhicules cibles, on identifie pour chaque véhicule cible sur la période de roulage donnée, les occurrences de décharge de la batterie présentant sensiblement une même distance de roulage nominale. En référence à la figure 3, qui illustre un exemple de suivi d’un véhicule cible en termes de distances de roulage parcourue à chaque occurrence de décharge en fonction du temps, on peut observer que le véhicule cible parcourt régulièrement un trajet d’environ 40 km. A l’aide de la variation de l’état de charge de la batterie sur cette distance de roulage nominale représentative d’un trajet régulier effectué par le véhicule cible, on va pouvoir calculer le SOHE de la batterie du véhicule cible, comme il va être expliqué ci-après. Cette distance nominale d nom est tout d’abord utilisée pour sélectionner les occurrences de décharge du véhicule cible correspondant à cette distance de roulage nominale, chaque occurrence de décharge ainsi sélectionnée définissant un trajet cible régulier du véhicule cible considéré sur la période de roulage donnée. Pour ce faire, on sélectionne les occurrences de décharge dont la distance de roulage d correspond à la distance nominale d nom avec une certaine tolérance Δd: d nom –Δd nom + Δd En outre, on utilise un critère de sélection supplémentaire pour sélectionner ces trajets cibles réguliers. En l’occurrence, on sélectionne les occurrences de décharge correspondant à ces trajets cibles réguliers, qui sont suivies d’une période de repos supérieure à un temps de relaxation cible donné de la batterie. Ce critère de sélection est particulièrement avantageux, dans la mesure où les états de charge de la batterie aux instants de début et de fin du trajet cible peuvent alors correspondre à des états relaxés de la batterie. Dans ce cas, l’état de charge SOC peut être directement calculé à partir de la tension aux bornes de la batterie en circuit ouvert OCV (de l’anglais «Open Circuit Voltage) et de la caractéristique SOC-OCV (SOC=f(OCV)). En effet, dans la plupart des technologies de batterie, les périodes de charge et/ou de décharge de la batterie sont séparées par des périodes de relaxation, au cours desquelles la batterie n'est pas traversée par un courant. Au bout d’un certain temps de relaxation, la batterie atteint un état d’équilibre. Il est alors possible de mesurer la tension à vide de la batterie, qui correspond à sa force électromotrice à l’équilibre. Or, chaque force électromotrice à l’équilibre correspond à un état de charge précis, pour chaque type de batterie. Le temps de relaxation nécessaire pour atteindre l’état d’équilibre dépend du degré de polarisation des électrodes. Selon le type de batterie, un temps de relaxation de plusieurs minutes à plusieurs heures est nécessaire pour atteindre l’état d’équilibre. Par exemple, on sélectionne les occurrences de décharge, qui sont suivies d’une période de repos supérieure à 2h. La mesure de la force électromotrice à l’équilibre, durant les périodes de relaxation, permet donc de recaler l’estimation de l’état de charge proprement à partir de la caractéristique SOC = f(OCV). En plus des critères de distance nominale et de temps de repos, la sélection des occurrences de décharge des véhicules cibles pourrait également prendre en compte un seuil d’état de charge minimum au début de l’occurrence de de décharge SOC init,min . Autrement dit, on sélectionne les occurrences de décharge pour lesquelles l’état de charge de la batterie au début de l’occurrence de de décharge SOC init est supérieur au seuil minimum d’état de charge prédéfini, soit: SOC init > SOC init,min De la même façon, on pourrait aussi prendre en compte un seuil de variation d’état de charge minimum ΔSOC min au cours de l’occurrence de décharge. Autrement dit, on sélectionne les occurrences de décharge pour lesquelles la variation d’état de charge de la batterie au cours de l’occurrence de décharge est supérieure au seuil minimum de variation d’état de charge prédéfini, soit: L’intérêt de ce filtrage des données par véhicule cible est de permettre de réaliser l’estimation du SOHE en fonction de la variation de l’état de charge dans des conditions identiques ou à défaut similaires. La méthode de l’invention repose ainsi sur une maitrise des données utiles au calcul du SOHE par la sélection opérée. Ainsi, une fois le filtrage des données par véhicule cible effectué, permettant de sélectionner les trajets cibles réguliers ou occurrences de décharge, suivis d’une période de repos de durée supérieure à un temps de relaxation cible donné de la batterie, on détermine une valeur témoin ΔSOC BOL représentatif de la variation d’état de charge de la batterie sur le trajet cible à un instant initial: ΔSOC BOL = SOC deb - SOC fin où SOC deb et SOC fin représentent l’état de charge de la batterie respectivement au début et à la fin du trajet cible, en début de l’usage de la batterie. Ce début de l’usage de la batterie correspond au début de la vie de la batterie (BOL, de l’anglais « Beginning Of Life »). A noter une période d’étalonnage de cette valeur témoin de l’état de santé de la batterie au début de la vie de la batterie, cette période pouvant être d’environ un an par exemple et étant calibrable en fonction de la chimie de la batterie. Ainsi, tant que l’âge de la batterie est inférieur à cet âge prédéfini de début de vie de la batterie, par exemple un an selon l’exemple, on stocke la variation d’état de charge de la batterie mesurée pour chaque trajet cible régulier donné pendant cette période. Une moyenne pondérée pourra être appliquée aux mesures pour fixer la valeur du paramètre ΔSOC BOL en début de vie de la batterie, en tant que valeur témoin. Pour le calcul du SOHE hors-ligne, on fait l’hypothèse que, pour chaque trajet cible régulier donné, à température constante, la variation de l’état de charge de la batterie ne dépend que de son vieillissement. Aussi, étant donné que la distance de roulage parcourue pour les trajets sélectionnés est la même sur toute la période de roulage donnée, l’écart visible sur la variation de l’état de charge SOC nécessaire pour effectuer ces trajets constitue un témoin de la perte de capacité de la batterie et donc un témoin de la dégradation du SOHE. Un filtrage est fait par la suite sur le nuage de points obtenu en fonction du temps, pour établir une loi de dégradation du SOHE. Finalement le SOHE est déterminé par l’équation suivante: où désigne la valeur témoin de l’état de santé en début de vie de la batterie, correspondant à la variation d’état de charge de la batterie sur le trajet cible en début de vie de la batterie et représente la variation de l’état de charge sur un trajet cible considéré. Le mode de réalisation qui vient d’être décrit s’applique au calcul du SOHE à partir de la sélection d’un cas d’usage typique du véhicule, incluant des occurrences de décharge correspondant toujours à sensiblement une même distance de roulage, soit un même trajet cible régulier. Toutefois, il peut exister des situations, telles que la vente du véhicule à un autre utilisateur, un changement de domicile, de lieu de travail ou un changement de comportement de l’utilisateur, qui impliquent un changement du trajet cible sélectionné du véhicule, soit de la distance nominale. Or, l’estimation de l’état de santé de la batterie en fonction de la variation de l’état de charge selon les principes exposés ci-dessus doit se faire dans des conditions identiques ou à défaut similaires. Pour remédier au changement de distance nominale, la valeur témoin permettant d’estimer l’état de santé de la batterie en fonction de la variation de l’état de charge serait la variation d’état de charge par kilomètre parcouru. On obtient donc la formule suivante pour l’estimation de l’état de santé : où correspond à la distance parcourue pendant le trajet cible régulier en début de vie de la batterie et d la distance de roulage de l’occurrence de décharge sélectionnée. Un autre mode de réalisation de l’invention concerne l’estimation du SOHE à partir de la sélection d’un cas d’usage typique du véhicule, incluant cette fois des occurrences de charge de la batterie correspondant toujours à sensiblement une même durée de recharge de la batterie lorsque le véhicule est branché à une borne de recharge de la batterie. On vise ici à utiliser l’énergie chargée ΔE ch (kWh) pendant une occurrence de charge comme indicateur de l’état de santé de la batterie. En effet, le calcul de l’énergie chargée dans la batterie lors de périodes de charge de la batterie implique de prendre en compte le courant de charge et la résistance interne de la batterie. Ainsi, l’évolution de l’énergie chargée au cours du vieillissement rend compte à la fois des deux phénomènes. Le ratio de l’énergie mesurée lors d’une charge de la batterie rapportée à sa valeur au début de vie (BOL) de la batterie permet d’estimer le SOHE. Une étape de filtrage des données par véhicule cible choisi est d’abord mise en œuvre pour sélectionner des occurrences de charge suivies d’une pause. Cette étape de filtrage vise à assurer une meilleure robustesse de l’estimation du SOHE. Ainsi, on utilise tout d’abord la durée de recharge comme critère de sélection pour sélectionner les occurrences de charge du véhicule cible dont la durée T est comprise entre une durée minimale Tmin et une durée maximale Tmax prédéfinies, soit: T min max Ce mode de réalisation implique également une sélection des occurrences de charge, qui sont suivies d’une période de repos supérieure à un temps de relaxation donné de la batterie, par exemple 2h. Ce temps de relaxation est calibrable et dépend de la chimie d la batterie et de la température. Les états de charge de la batterie aux instants de début et de fin de l’occurrence de charge correspondent alors à des états relaxés de la batterie. Dans ce cas, l’état de charge SOC peut être directement calculé à partir de la tension aux bornes de la batterie en circuit ouvert OCV selon les principes exposés précédemment. En outre, on utilise d’autres critères de sélection pour sélectionner les occurrences de charge. Ainsi, la puissance de charge peut être utilisée pour sélectionner les occurrences de charge du véhicule cible dont la puissance de charge P ch correspond à une puissance de charge nominale P ch , nom avec une certaine tolérance ΔP, soit : P ch,n om –ΔP ch ch,n om +ΔP En effet, la puissance fait partie Les grandeurs de références qui impactent la valeur de l’énergie pendant la charge, avec la température et la profondeur de l’état de charge, autrement dit la durée de la charge. Aussi, la sélection des occurrences de charge peut prendre en compte un seuil de variation d’état de charge minimum ΔSOC min au cours de l’occurrence de charge. Autrement dit, on sélectionne les occurrences de charge pour lesquelles la variation d’état de charge de la batterie au cours de l’occurrence de charge est supérieure à un seuil minimum de variation d’état de charge prédéfini, soit: A noter une période d’étalonnage de l’énergie cible au début de la vie de la batterie, cette période pouvant être d’environ un an par exemple et étant calibrable en fonction de la chimie de la batterie. L’énergie chargée peut être mesurée de plusieurs façons différentes: soit obtenue en ligne par le BMS à l’aide de l’intégration du produit courant x tension, soit en mesurant la puissance instantanée à différents instants de la charge, cette information étant fournie hors ligne. A l’issue de cette période d’étalonnage, on fixe la valeur du rapport en début de vie de la batterie, en tant que valeur témoin représentative de l’état de santé de la batterie à cet instant initial donné, où correspond à l’énergie chargée pendant une occurrence de charge sélectionnée en début de vie de la batterie et désigne la variation d’état de charge de la batterie pendant cette occurrence de charge. Finalement le SOHE est déterminé par l’équation suivante: où représente le ratio de l’énergie chargée rapportée à la variation de l’état de charge sur une occurrence de charge considérée. Procédé d’estimation de l’état de santé énergétique d’une batterie d’un véhicule électrique ou hybride comprenant une étape de calcul dudit état de santé à partir d’au moins un paramètre mesuré sur la batterie, dont son état de charge, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend des étapes de: sélectionner un cas d’usage typique du véhicule, incluant des occurrences de décharge correspondant toujours à sensiblement une même distance de roulage ou des occurrences de charge correspondant toujours à sensiblement une même durée de recharge à une borne de recharge, chaque occurrence de décharge ou de charge étant suivie d’une période de repos supérieure à un temps de relaxation donné de la batterie ; déterminer une valeur témoin représentative, à un instant initial donné,de la variation de l’état de charge de la batterie pendant une occurrence de décharge ou de charge du cas d’usage sélectionné; estimer l’état de santé énergétique de ladite batterie sur la base d’une comparaison entre la valeur témoin et la variation de l’état de charge à l’issue d’une occurrence du cas d’usage sélectionné. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu’il comprend des étapes préalables de : collecter des données d’usage d’un ensemble de véhicules incluant ledit véhicule électrique ou hybride, lesdites données étant relatives à au moins la distance de roulage parcourue à chaque occurrence de décharge ou à la durée de recharge à chaque occurrence de charge ; sélectionner ledit véhicule électrique ou hybride par application d’au moins un critère de filtrage des données d’usage collectées permettant de cibler un cas d’usage typique dudit véhicule électrique ou hybride. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l’estimation de l’état de santé énergétique de la batterie est déterminée par la relation suivante pour un cas d’usage typique ciblé incluant des occurrences de décharge: où désigne ladite valeur témoin; est la variation de l’état de charge durant une occurrence de décharge considérée du cas d’usage typique ciblé. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l’estimation de l’état de santé énergétique de la batterie est déterminée par la relation suivante pour un cas d’usage typique ciblé incluant des occurrences de charge: où désigne ladite valeur témoin, avec correspondant à l’énergie chargée durant une occurrence de charge audit instant initial donné et désigne la variation d’état de charge de la batterie pendant cette occurrence de charge; représente le ratio de l’énergie chargée rapportée à la variation de l’état de charge durant une occurrence de charge considérée du cas d’usage typique ciblé. Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 4, caractérisé en ce que ledit au moins un critère de filtrage des données d’usage de véhicule est basé sur un nombre minimum d’occurrences de décharge ou de charge pour une période donnée. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que ledit au moins un critère de filtrage des données d’usage de véhicule est basé sur une durée d’usage cumulée minimum sur la période donnée. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que ladite valeur témoin correspond à une valeur représentative de la variation d’état de charge de la batterie en début de vie de la batterie. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce qu’il comprend une étape d’étalonnage de ladite valeur témoin en début de vie de la batterie. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la variation de l’état de charge durant une occurrence du cas d’usage typique est obtenue par la détermination directe de l’état de charge à un instant de début et à un instant de fin de ladite occurrence à partir des tensions aux bornes de la batterie en circuit ouvert auxdits instants de début et de fin. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’on établit une loi de dégradation de l’état de santé de la batterie au cours du temps à partir des estimations de l’état de santé énergétique de la batterie.