FR 3124256 A1 20221223 FR 2106558 A 20210621 L’invention concerne un procédé, mis en œuvre dans une unité électronique d’un véhicule effectuant un trajet, de prédiction d’une position ou d’une trajectoire de destination du véhicule, le procédé comportant les étapes suivantes : une application d’un premier réseau de neurones (2) sur des données d’horodatage (h1), fournissant en sortie un premier ensemble de variables (w1) ; une application d’un deuxième réseau de neurones (4) sur les variables du premier ensemble (w1) concaténées à des données de position du véhicule (g3), fournissant en sortie un second ensemble de variables (y2) dont chacune est associée à une destination précédemment atteinte ; un calcul, pour chacune des variables du second ensemble (y2), d’une probabilité associée à la destination correspondant à ladite variable ; une sélection de la destination associée à la probabilité la plus élevée, et une détermination de la position ou de la trajectoire de ladite destination. Figure 4 PROCEDE DE PREDICTION D’UNE POSITION OU D’UNE TRAJECTOIRE DE DESTINATION D’UN VEHICULE L’invention se rapporte à un procédé, mis en œuvre dans une unité électronique d’un véhicule effectuant un trajet, de prédiction d’une position ou d’une trajectoire de destination du véhicule. Sans que cela ne soit limitatif dans le cadre de la présente invention, le véhicule peut être par exemple un véhicule hybride, typiquement un véhicule hybride rechargeable. L’unité électronique est typiquement mais non limitativement un système de gestion d’énergie du véhicule hybride. L’invention se rapporte également à un procédé, mis en œuvre dans un système de gestion d’énergie d’un véhicule hybride effectuant un trajet, de détermination d’une consigne de répartition de couple entre un moteur thermique et une machine électrique du véhicule hybride, comprenant un tel sous-procédé de prédiction d’une position ou d’une trajectoire de destination du véhicule. Il est nécessaire de pouvoir planifier, dans un véhicule hybride rechargeable muni d’un moteur thermique, d’une machine électrique et d’une batterie de stockage électrique reliée à la machine électrique, l’utilisation de l’énergie électrique disponible dans la batterie après recharge, de manière à ce que la batterie soit vidée ou quasiment vidée au moment de la recharge suivante. Pour ce faire, au moins deux stratégies différentes sont connues : une première stratégie, appelée CDCS (de l’anglais « Charge Depleting – Charge Sustaining) et illustrée sur la , consiste à imposer l’utilisation de la machine électrique du véhicule hybride au détriment du moteur thermique jusqu’à ce que l’état de charge de la batterie électrique (appelé SOC en anglais pour « State Of Charge ») atteigne une valeur seuil minimale prédéfinie S1 (matérialisée par la ligne en pointillés sur la ). Cette première phase est appelée phase CD (de l’anglais « Charge Depleting »). Lorsque l’état de charge de la batterie électrique SOC a atteint la valeur seuil minimale prédéfinie S1, l’état de charge SOC est ensuite régulé autour de cette valeur seuil minimale S1 au cours d’une seconde phase. Cette seconde phase est appelée phase CS (de l’anglais « Charge Sustaining »). Une seconde stratégie, illustrée sur la , consiste à planifier une consigne de décharge de l’état de charge SOC de la batterie de manière à répartir proportionnellement l’énergie électrique initialement disponible dans la batterie sur tout le trajet parcouru par le véhicule hybride, afin d’atteindre une valeur basse souhaitée S2 au moment où le véhicule aura atteint sa destination et que la recharge de la batterie sera possible. Cette seconde stratégie permet d’obtenir de meilleures performances de consommation de carburant pour le véhicule par rapport à la première stratégie CDCS. Toutefois, un inconvénient de la seconde stratégie est qu’elle n’est possible que si la distance du trajet est connue du système de gestion d’énergie du véhicule. Cette seconde stratégie nécessite par conséquent que le conducteur renseigne sa destination, par exemple dans le système de navigation du véhicule. Il existe donc un besoin de pouvoir utiliser la seconde stratégie dans un système de gestion d’énergie d’un véhicule hybride afin de minimiser la consommation globale de carburant, sans que le conducteur du véhicule ait à renseigner sa destination dans le système de navigation du véhicule. Un premier but de l’invention est de proposer un procédé, mis en œuvre dans une unité électronique d’un véhicule effectuant un trajet, de prédiction d’une position ou d’une trajectoire de destination du véhicule, qui permette de prédire de manière fiable la destination ainsi que la distance du trajet associé à cette destination à partir des habitudes du conducteur. Un autre but de l’invention est de pallier les inconvénients de l’art antérieur en proposant un procédé permettant d’utiliser la distance prédite dans le cadre d’une stratégie de répartition proportionnelle de l’énergie électrique initialement disponible dans la batterie du véhicule, afin de minimiser la consommation globale de carburant du véhicule hybride. Pour ce faire, l’invention se rapporte ainsi, dans son acceptation la plus large, à un procédé, mis en œuvre dans une unité électronique d’un véhicule effectuant un trajet, de prédiction d’une position ou d’une trajectoire de destination du véhicule, l’unité électronique comportant des moyens de traitement et des moyens mémoire stockant au moins deux réseaux de neurones et une liste de destinations précédemment atteintes par le véhicule, le véhicule comportant en outre des moyens d’horodatage et des moyens d’acquisition de données de position du véhicule reliés à l’unité électronique, le procédé comportant les étapes suivantes : une application d’un premier réseau de neurones sur des données d’horodatage de début du trajet, l’application du premier réseau de neurones sur les données d’horodatage fournissant en sortie un premier ensemble de variables ; une application d’un deuxième réseau de neurones sur les variables du premier ensemble concaténées à des données de position du véhicule acquises précédemment au cours du trajet, l’application du deuxième réseau de neurones fournissant en sortie un second ensemble de variables, le deuxième réseau de neurones étant configuré de telle sorte que le nombre de variables du second ensemble est égal au nombre de destinations précédemment atteintes par le véhicule, chacune des variables du second ensemble étant associée à une destination ; un calcul, pour chacune des variables du second ensemble, d’une probabilité associée à la destination correspondant à ladite variable ; et une sélection, parmi les destinations associées aux probabilités calculées, de la destination associée à la probabilité la plus élevée, et une détermination, à partir de la liste de destinations, de la position ou de la trajectoire de ladite destination. En exploitant des habitudes du conducteur, en particulier une liste de destinations précédemment atteintes par ce dernier, couplées à l’application de deux réseaux de neurones sur des données d’horodatage de début du trajet et des données de position du véhicule acquises précédemment au cours du trajet, le procédé selon l’invention permet de prédire de manière fiable la destination du véhicule ainsi que la distance du trajet associé à cette destination. Cette distance prédite peut alors être avantageusement utilisée dans le cadre d’une stratégie de répartition de l’énergie électrique initialement disponible dans la batterie du véhicule de manière proportionnelle sur tout le trajet parcouru par le véhicule. Les données de position utilisées lors de l’application du deuxième réseau de neurones peuvent être acquises sous la forme d’une séquence finie de données de position enregistrées par exemple en tant que couples de données de latitude et de longitude. Cette séquence finie comporte par exemple un nombre donné de premiers couples de données de position acquises le long de la trajectoire du véhicule sur le trajet, et un nombre donné de derniers couples de données de position acquises le long de la trajectoire du véhicule sur le trajet, échantillonnés avec un pas de temps prédéterminé. Le nombre de premiers couples de données de position acquises, le nombre de derniers couples de données de position acquises, et le pas de temps sont typiquement des variables paramétrables par le fabricant du véhicule. Les données de position sont typiquement des données de position de type GPS (de l’anglais « Global Positioning System »), qui peuvent par exemple être obtenues à partir d’un système de navigation du véhicule, ou encore à partir d’une application mobile installée sur un appareil de communication mobile appartenant au conducteur du véhicule. De préférence, la prédiction de la position ou de la trajectoire de destination du véhicule est mise en œuvre au début de chaque trajet effectué par le véhicule, et/ou en cours de trajet. De préférence, le premier et/ou le deuxième réseau de neurones est un perceptron multicouche (appelé MLP en anglais pour « Multi-Layer Perceptron »). Selon une caractéristique technique particulière de l’invention, chacun des premier et deuxièmes réseaux de neurones est entraîné via des données d’apprentissage relatives à des trajets déjà effectués par le véhicule, lesdites données d’apprentissage comprenant des données d’horodatage de début du trajet et/ou des données de position du véhicule. Avantageusement, les moyens mémoire de l’unité électronique stockent un troisième réseau de neurones, et le procédé comporte en outre une étape d’application du troisième réseau de neurones sur les données de position du véhicule acquises précédemment au cours du trajet, l’application du troisième réseau de neurones sur les données de position du véhicule fournissant en sortie un troisième ensemble de variables, ladite étape d’application du troisième réseau de neurones étant effectuée avant l’étape d’application du deuxième réseau de neurones, les variables du premier ensemble étant concaténées aux variables du troisième ensemble lors de l’application du deuxième réseau de neurones. Ceci pourrait permettre d’améliorer la précision et l’efficacité du procédé de prédiction selon l’invention. De préférence, le troisième réseau de neurones est un réseau de neurones récurrents (appelé RNN en anglais pour « Recurrent Neural Network »). Du fait qu’un tel réseau de neurones récurrents RNN prend en entrée un vecteur de taille quelconque, il est possible de lui fournir l’intégralité des données de position GPS du parcours réalisé à l’instant courant plutôt qu’une séquence finie de données de position. L’invention se rapporte également à un procédé, mis en œuvre dans un système de gestion d’énergie d’un véhicule hybride effectuant un trajet, de détermination d’une consigne de répartition de couple entre un moteur thermique et une machine électrique du véhicule hybride, le système de gestion d’énergie comportant des moyens de traitement et des moyens mémoire stockant au moins deux réseaux de neurones et une liste de destinations précédemment atteintes par le véhicule, le véhicule hybride comportant en outre des moyens d’horodatage reliés au système de gestion d’énergie, un système de navigation relié au système de gestion d’énergie et une batterie électrique reliée à la machine électrique, le procédé comportant un sous-procédé de prédiction d’une position ou d’une trajectoire de destination du véhicule tel que décrit ci-dessus, et le procédé comportant en outre les étapes suivantes : une comparaison de la probabilité la plus élevée calculée à une valeur seuil de probabilité prédéfinie ; si la probabilité la plus élevée est supérieure à la valeur seuil de probabilité prédéfinie, un envoi au système de navigation d’une requête visant à fournir la distance séparant la position courante du véhicule et la position de la destination associée à la probabilité la plus élevée ; une réception de ladite distance séparant la position courante du véhicule et la position de la destination associée à la probabilité la plus élevée ; un calcul, en fonction de la distance séparant la position courante du véhicule et la position de la destination associée à la probabilité la plus élevée, d’une consigne courante d’état de charge de la batterie électrique ; et un calcul, en fonction de la consigne courante d’état de charge de la batterie électrique calculée, d’une consigne courante de répartition de couple entre le moteur thermique et la machine électrique du véhicule hybride. Un tel procédé permet avantageusement de minimiser la consommation globale de carburant du véhicule hybride, et ce sans que le conducteur ait à renseigner sa destination dans le système de navigation du véhicule. La batterie électrique est typiquement mais non limitativement une batterie de traction du véhicule, notamment une batterie lithium-ion. Selon une caractéristique technique particulière de l’invention, si la probabilité la plus élevée est inférieure à la valeur seuil de probabilité prédéfinie, le procédé comporte une étape consistant à imposer l’utilisation de la machine électrique du véhicule hybride au détriment du moteur thermique jusqu’à ce que l’état de charge de la batterie électrique atteigne une valeur seuil minimale prédéfinie ; puis, lorsque l’état de charge de la batterie électrique a atteint la valeur seuil minimale prédéfinie, une étape de fixation d’une consigne courante d’état de charge de la batterie électrique sur une valeur constante ; et une étape de calcul, en fonction de la consigne courante d’état de charge de la batterie électrique, d’une consigne courante de répartition de couple entre le moteur thermique et la machine électrique du véhicule hybride. Ainsi, si l’indice de confiance associé à la prédiction de la destination est insuffisamment élevé, le système de gestion d’énergie rebascule sur une stratégie de régulation de l’état de charge de la batterie de type CDCS. De préférence, le système de gestion d’énergie du véhicule hybride comporte en outre un régulateur proportionnel intégral, ledit régulateur proportionnel intégral effectuant une partie de l’étape de calcul de la consigne courante de répartition de couple entre le moteur thermique et la machine électrique du véhicule hybride. Selon un premier mode de réalisation, lors de l’étape de calcul de la consigne courante d’état de charge de la batterie électrique, la consigne d’état de charge est calculée comme une fonction linéaire décroissante avec la distance du trajet à parcourir jusqu’à la destination associée à la probabilité la plus élevée calculée. Selon un autre mode de réalisation, lors de l’étape de calcul de la consigne courante d’état de charge de la batterie électrique, la consigne d’état de charge est calculée comme une fonction linéaire par morceaux, chaque morceau étant associé à une section du trajet à parcourir jusqu’à la destination associée à la probabilité la plus élevée calculée, ladite fonction linéaire par morceaux étant paramétrée en fonction d’éléments d’information cartographiques prédéterminés de sorte à allouer l’état de charge de la batterie électrique de manière proportionnelle à la demande d’énergie électrique pour chaque section du trajet. On décrira ci-après, à titre d’exemples non limitatifs, des formes d’exécution de la présente invention, en référence aux figures annexées sur lesquelles : est un diagramme représentant une première stratégie de régulation de l’état de charge d’une batterie électrique d’un véhicule hybride, en fonction de la distance parcourue par le véhicule ; est un diagramme représentant une seconde stratégie de régulation de l’état de charge d’une batterie électrique d’un véhicule hybride, en fonction de la distance parcourue par le véhicule ; est un organigramme représentant un procédé de détermination d’une consigne de répartition de couple entre un moteur thermique et une machine électrique d’un véhicule hybride, comprenant un sous-procédé de prédiction d’une position ou d’une trajectoire de destination du véhicule selon la présente invention ; et est une vue schématique illustrant plusieurs étapes du procédé de la . En se référant à la la présente invention concerne un procédé, mis en œuvre dans un système de gestion d’énergie d’un véhicule hybride effectuant un trajet, de détermination d’une consigne de répartition de couple entre un moteur thermique et une machine électrique du véhicule hybride (ces éléments n’étant pas représentés sur les figures pour des raisons de clarté). Le véhicule hybride est typiquement un véhicule hybride rechargeable du type PHEV (de l’anglais « Plug-in Hybrid Electric Vehicle »). Dans un tel véhicule hybride rechargeable PHEV, le moteur thermique et la machine électrique sont tous les deux reliés aux moyens de traction du véhicule et agissent de concert pour faire se déplacer ce dernier. Le véhicule hybride comporte en outre des moyens d’horodatage reliés au système de gestion d’énergie, un système de navigation relié au système de gestion d’énergie et une batterie électrique reliée à la machine électrique, de tels éléments n’étant pas représentés sur les figures pour des raisons de clarté. La batterie électrique est typiquement mais non limitativement une batterie de traction du véhicule, notamment une batterie lithium-ion. Dans un tel véhicule hybride, lorsque le conducteur appuie sur la pédale d’accélérateur, il envoie au système de gestion d’énergie une consigne de couple exprimée au niveau du vilebrequin. Cette consigne de couple peut être satisfaite de quatre façons différentes : - avec le moteur thermique seul ; ou - avec la machine électrique seule ; ou - avec le moteur thermique et la machine électrique fournissant chacun une fraction du couple demandé ; ou encore - avec le moteur thermique fournissant un couple supérieur au couple demandé, et la machine électrique fonctionnant en mode génératrice (donc avec un couple mécanique négatif) de manière à récupérer l’excédent d’énergie pour recharger la batterie. C’est le mode recharge forcée. Le système de gestion d’énergie du véhicule hybride est muni de moyens mémoire et de moyens de traitement reliés aux moyens mémoire, de tels moyens n’étant pas représentés sur les figures. Les moyens mémoire stockent au moins deux réseaux de neurones et une liste de destinations précédemment atteintes par le véhicule. Selon un mode de réalisation particulier, les moyens mémoire stockent trois réseaux de neurones visibles sur la : deux premiers réseaux de neurones 2, 4 de type perceptrons multicouches MLP, et un troisième réseau de neurones 6 de type réseau de neurones récurrents RNN. La présence du troisième réseau de neurones 6 est optionnelle et les moyens mémoire peuvent en variante ne stocker que les deux premiers réseaux de neurones 2, 4. La liste de destinations comporte typiquement, pour chacune des destinations précédemment atteintes par le véhicule, la position et/ou la trajectoire de cette destination. De préférence, le système de gestion d’énergie du véhicule hybride comporte également un régulateur proportionnel intégral, implémenté au choix sous forme matérielle ou logicielle. Le procédé est mis en œuvre au début du trajet effectué par le véhicule, et/ou en cours de trajet, possiblement plusieurs fois en cours de trajet. Le procédé comporte un sous-procédé 8, mis en œuvre dans le système de gestion d’énergie du véhicule hybride, de prédiction d’une position ou d’une trajectoire de destination du véhicule. Le sous-procédé 8 comporte une première étape 10 au cours de laquelle le système de gestion d’énergie applique le premier réseau de neurones 2 sur des données h1 d’horodatage de début du trajet, de telles données h1 étant représentées sur la et étant acquises au préalable par les moyens d’horodatage du véhicule. Les données d’horodatages h1 se présentent par exemple sous la forme d’un vecteur qui comporte l’heure et le jour de la semaine correspondant au départ du trajet courant emprunté par le véhicule. L’heure et le jour de la semaine sont concaténés dans le vecteur h1. Le premier réseau de neurones 2 reçoit en entrée le vecteur h1 et fournit en sortie un ensemble de variables w1. L’ensemble de variables w1 se présente par exemple sous la forme d’un vecteur, dont le nombre de variables est paramétrable. De préférence, le sous-procédé 8 comporte une étape parallèle ou suivante 12 au cours de laquelle le système de gestion d’énergie applique le troisième réseau de neurones 6 sur des données de position g3 du véhicule acquises précédemment au cours du trajet. Les données de position se présentent par exemple sous la forme d’un vecteur g3 et sont typiquement des données de position de type GPS (de l’anglais « Global Positioning System »), qui peuvent par exemple être obtenues à partir du système de navigation du véhicule, ou encore à partir d’une application mobile installée sur un appareil de communication mobile appartenant au conducteur du véhicule. Le troisième réseau de neurones 6 reçoit en entrée le vecteur g3 et fournit en sortie un ensemble de variables v3. L’ensemble de variables v3 se présente par exemple sous la forme d’un vecteur, dont le nombre de variables est paramétrable. Au cours d’une étape suivante 14 du sous-procédé 8, le système de gestion d’énergie applique le deuxième réseau de neurones 4 sur l’ensemble de variables w1 concaténées à l’ensemble de variables v3. Dans le cas où les moyens mémoire du système de gestion d’énergie ne stockent pas de troisième réseau de neurones 6, le système de gestion d’énergie applique le deuxième réseau de neurones 4 sur l’ensemble de variables w1 directement concaténées aux données de position g3 du véhicule. Dans ce cas, les données de position g3 peuvent être acquises sous la forme d’une séquence finie de données de position enregistrées par exemple en tant que couples de données de latitude et de longitude. Cette séquence finie comporte par exemple un nombre donné de premiers couples de données de position acquises le long de la trajectoire du véhicule sur le trajet, et un nombre donné de derniers couples de données de position acquises le long de la trajectoire du véhicule sur le trajet, échantillonnés avec un pas de temps prédéterminé. Le nombre de premiers couples de données de position acquises, le nombre de derniers couples de données de position acquises, et le pas de temps sont typiquement des variables paramétrables. Le deuxième réseau de neurones 4 fournit en sortie un ensemble de variables y2. L’ensemble de variables y2 se présente par exemple sous la forme d’un vecteur. Le deuxième réseau de neurones 4 est configuré de telle sorte que le nombre de variables y2 i de l’ensemble y2 est égal au nombre de destinations précédemment atteintes par le véhicule, chacune des variables y2 i étant associée à une destination référencée par la lettre i. Au cours d’une étape suivante 16 du sous-procédé 8, le système de gestion d’énergie calcule, au moyen d’une fonction 17 et pour chacune des variables y2 i de l’ensemble y2, une probabilité p* i associée à la destination i correspondant à cette variable y2 i . Cette étape de calcul, pour chaque destination, d’une probabilité p* i associée à la destination i peut par exemple consister à normaliser la variable y2 i correspondante, chaque probabilité p* i s’exprimant alors selon l’équation (1) suivante : (1) M étant le nombre de destinations précédemment atteintes par le véhicule et stockées dans la liste de destinations. Les différentes probabilités p* i sont par exemple rassemblées sous la forme d’un vecteur P*. Au cours d’une étape suivante 18 du sous-procédé 8, le système de gestion d’énergie identifie dans le vecteur P* la probabilité la plus élevée. Le système de gestion d’énergie sélectionne ensuite la destination associée à cette probabilité la plus élevée. Le système de gestion d’énergie détermine alors, à partir de la liste de destinations, la position ou la trajectoire de cette destination, et fournit ainsi une prédiction de la position ou de la trajectoire de destination. Les trois réseaux de neurones 2, 4, 6 sont entraînés via des données d’apprentissage relatives à des trajets déjà effectués par le véhicule. Cet entraînement, qui permet de calibrer le sous-procédé de prédiction 8, peut être réalisé avant la mise en œuvre de ce sous-procédé 8 sur des données courantes h1, g3. Selon un mode de réalisation particulier, l’entraînement des réseaux de neurones 2, 4, 6 est réalisé tous les N trajets, avec N une valeur paramétrable par le fabricant du véhicule. Les données d’apprentissage comportent typiquement des données d’horodatage h1 et/ou des données de position du véhicule g3 relatives à des trajets déjà effectués par le véhicule. En effet, à la fin de chaque trajet effectué par le véhicule, les données d’horodatage h1 et les données de position g3 relatives à ce trajet sont enregistrées dans les moyens mémoire du système de gestion d’énergie en considérant une période d’échantillonnage paramétrable. Ces données nouvellement enregistrées sont ajoutées aux données d’apprentissage précédentes. L’entraînement par apprentissage des réseaux de neurones 2, 4, 6 permet de déterminer plusieurs paramètres θ de ces réseaux de neurones, afin de calibrer le sous-procédé de prédiction 8. Cet entraînement peut par exemple être réalisé en déterminant une combinaison de paramètres qui permet de minimiser une métrique choisie sur les données d’apprentissage déjà recueillies, typiquement par une méthode connue de rétropropagation du gradient. Cette métrique peut par exemple être choisie comme la somme des distances entre les destinations prédites par le sous-procédé 8 pour un ensemble de paramètres θ donnés et celles effectivement visitées dans les données d’apprentissages. En variante, la métrique choisie peut être l’entropie croisée entre le vecteur de prédiction P* et la valeur réelle P (définie par p i = 1 si i est la vraie classe et 0 sinon ; ce qui permet de maximiser le taux de prédictions exactes). L’entropie croisée CE est définie par : (2) où M désigne le nombre de destinations précédemment atteintes par le véhicule. On a ainsi : (3) où θ* représente les nouveaux paramètres des réseaux de neurones 2, 4, 6 déterminés par apprentissage, et où J est la métrique choisie, calculée en utilisant les données d’apprentissage en entrée du sous-procédé de prédiction 8 et en comparant les destinations prédites par le sous-procédé 8 pour chaque trajet du passé avec la destination effectivement visitée par le véhicule. Le procédé de détermination d’une consigne de répartition de couple comporte une étape suivante 20 au cours de laquelle le système de gestion d’énergie compare la probabilité la plus élevée calculée au cours de l’étape 16 à une valeur seuil de probabilité prédéfinie. Cette valeur seuil de probabilité prédéfinie correspond à un indice de confiance quant à la prédiction de la position ou de la trajectoire de destination fournie par le système de gestion d’énergie. Si la probabilité la plus élevée calculée est supérieure à la valeur seuil de probabilité prédéfinie, le procédé passe à une étape suivante 22. Sinon, le procédé passe à une étape suivante 24. Au cours de l’étape suivante 22, le système de gestion d’énergie envoie au système de navigation du véhicule une requête visant à fournir la distance séparant la position courante du véhicule et la position de la destination associée à la probabilité la plus élevée calculée au cours de l’étape 16. Au cours d’une étape suivante 26, le système de gestion d’énergie reçoit, de la part du système de navigation du véhicule, la distance séparant la position courante du véhicule et la position de la destination associée à la probabilité la plus élevée calculée au cours de l’étape 16. Le système de gestion d’énergie en déduit alors la distance totale du trajet entre le départ et la destination, cette distance étant appelée d tot par la suite. Au cours d’une étape suivante 28, le système de gestion d’énergie calcule, en fonction de la distance d tot , une consigne courante d’état de charge de la batterie électrique SOC ref (t), la variable t représentant le temps. La consigne courante d’état de charge de la batterie électrique SOC ref (t) est de préférence calculée comme une fonction linéaire décroissante avec la distance du trajet à parcourir jusqu’à la destination associée à la probabilité la plus élevée calculée au cours de l’étape 16. La consigne courante d’état de charge de la batterie électrique SOC ref (t) s’exprime alors selon l’équation (4) suivante : (4) où d(t) est la distance du trajet parcourue à l’instant t courant, SOC init est la valeur de l’état de charge de la batterie au moment du début du trajet, et SOC final est la valeur basse de l’état de charge de la batterie souhaité au moment où le véhicule aura atteint sa destination et que la recharge de la batterie sera possible. La valeur SOC final correspond à la valeur S2 sur la et est une valeur prédéfinie, potentiellement paramétrable. En variante, la consigne courante d’état de charge de la batterie électrique est calculée comme une fonction linéaire par morceaux, chaque morceau étant associé à une section du trajet à parcourir jusqu’à la destination associée à la probabilité la plus élevée calculée au cours de l’étape 16. La fonction linéaire par morceaux est paramétrée en fonction d’éléments d’information cartographiques prédéterminés. Le système de navigation est alors interrogé pour obtenir des informations telles que par exemple la vitesse moyenne du véhicule sur des sections composant le trajet, les proportions du trajet correspondant à des situations de type urbain, extra-urbain ou autoroutier, le profil d’altitude du trajet, ou tout autre information pertinente du point de vue de l’énergie dépensée par le véhicule pour effectuer le trajet. La consigne courante d’état de charge de la batterie électrique est alors calculée de manière à allouer l’état de charge de la batterie électrique de manière proportionnelle à la demande d’énergie électrique pour chaque section du trajet. Au cours d’une étape suivante 30, le système de gestion d’énergie calcule, en fonction de la consigne courante d’état de charge de la batterie électrique SOC ref (t) calculée au cours de l’étape 28, une consigne courante u(t) de répartition de couple entre le moteur thermique et la machine électrique du véhicule hybride. Plus précisément, la consigne courante de répartition de couple u(t) peut s’exprimer selon l’équation (5) suivante : (5) où C mel (t) est le couple mécanique fourni par la machine électrique du véhicule hybride à l’instant t courant, et C vil (t) est la consigne de couple du conducteur exprimée au niveau du vilebrequin. Cette requête de couple C vil (t) s’exprime selon l’équation (6) suivante : (6) où C m th (t) est le couple mécanique fourni par le moteur thermique du véhicule hybride à l’instant t courant. Plusieurs méthodes permettent de calculer la consigne courante de répartition de couple. Une méthode connue particulière, appelée méthode ECMS (de l’anglais « Equivalent Consumption Minimization Strategy ») consiste à minimiser une fonction appelée Hamiltonien qui est définie par l’équation (7) suivante : (7) où : - H est l’Hamiltonien, - m fuel * est la consommation de carburant du moteur thermique du véhicule hybride, obtenue à partir d’une table de valeur prenant en entrée le régime et le couple du moteur thermique, - SOC* est la variation d’énergie dans la batterie électrique, obtenue à partir d’une table de valeur ou d’un modèle simple du système batterie-machine électrique, qui prend en entrée le régime et le couple de la machine électrique, et - λ est appelé facteur d’équivalence. Il s’agit d’une variable permettant de régler le compromis entre l’utilisation du moteur thermique et de la machine électrique, comme décrit par la suite. La consigne courante de répartition de couple u*(t) est obtenue en minimisant l’Hamiltonien tel que défini à l’équation (7), conformément à l’équation (8) suivante : (8) Ainsi, si λ est proche de zéro, l’énergie électrique pèse peu dans le compromis entre utilisation du moteur thermique et utilisation de la machine électrique : le minimum de l’Hamiltonien est alors obtenu en minimisant le terme m fuel *(t,u(t)) au détriment du terme λ(t)SOC*(t,u(t)) dans l’équation (7) ; ceci implique un roulage plutôt électrique, et la chaîne de traction a ainsi tendance à dépenser l’état de charge SOC disponible de la batterie électrique. À l’inverse, si λ a une valeur fortement négative, le terme λ(t)SOC*(t,u(t)) pèse plus que le terme m fuel *(t,u(t)) dans l’équation (7). Le minimum de l’Hamiltonien est alors obtenu en minimisant le terme λ(t)SOC*(t,u(t)) au détriment du terme m fuel *(t,u(t)) dans l’équation (7). Dans ce cas, la chaîne de traction a tendance à privilégier l’utilisation du moteur thermique par rapport à la machine électrique, et l’état de charge SOC de la batterie électrique est économisé, voire augmenté dans le cas d’une recharge forcée. Il apparaît donc que modifier la valeur de λ permet de réguler l’état de charge SOC de la batterie électrique en modifiant le compromis entre moteur thermique et machine électrique. En pratique, la valeur de λ est adaptée continuellement au cours du trajet, à l’aide du régulateur proportionnel intégral du système de gestion d’énergie du véhicule hybride. La valeur λ(t) peut alors s’exprimer selon l’équation (9) suivante : (9) où λ 0 , K p et κ i sont des paramètres à calibrer par l’implémentateur ou le fabricant du véhicule, tandis que ε est l’erreur entre la consigne courante d’état de charge de la batterie électrique SOC ref (t), calculée au cours de l’étape 28, et la valeur courante d’état de charge de la batterie électrique SOC(t). L’erreur ε(t) s’exprime ainsi selon l’équation (10) suivante : (10) Lors de la comparaison effectuée au cours de l’étape 20, si la probabilité la plus élevée calculée est inférieure à la valeur seuil de probabilité prédéfinie, le procédé passe à l’étape 24 au cours de laquelle le système de gestion d’énergie impose l’utilisation de la machine électrique du véhicule hybride au détriment du moteur thermique jusqu’à ce que l’état de charge SOC de la batterie électrique atteigne une valeur seuil minimale prédéfinie S1, comme illustré sur la avec la première phase CD de la stratégie de régulation CDCS. Lorsque l’état de charge SOC de la batterie électrique a atteint la valeur seuil minimale prédéfinie S1, le système de gestion d’énergie fixe, au cours d’une étape suivante 32, une consigne courante d’état de charge de la batterie électrique sur une valeur constante. De préférence, cette valeur constante est la valeur seuil minimale prédéfinie S1, comme illustré sur la avec la seconde phase CS de la stratégie de régulation CDCS. Au cours d’une étape suivante 34, le système de gestion d’énergie calcule, en fonction de la consigne courante d’état de charge de la batterie électrique fixée à l’étape 32, une consigne courante de répartition de couple entre le moteur thermique et la machine électrique du véhicule hybride. Pour ce faire, le système de gestion d’énergie utilise les équations (8), (9) et (10) détaillées ci-dessus, avec la consigne courante d’état de charge de la batterie électrique SOC ref (t) fixée sur la valeur constante S1. Le procédé de prédiction d’une position ou d’une trajectoire de destination d’un véhicule a été précédemment décrit en référence au procédé plus global de détermination d’une consigne de répartition de couple entre un moteur thermique et une machine électrique d’un véhicule hybride, mis en œuvre dans un système de gestion d’énergie du véhicule hybride. Toutefois, le procédé de prédiction selon l’invention peut plus généralement s’appliquer de manière indépendante vis-à-vis d’un tel procédé de détermination d’une consigne de répartition de couple, et peut s’appliquer dans toute unité électronique d’un véhicule, que le véhicule soit un véhicule hybride ou non. Le procédé de prédiction selon l’invention permet de prédire de manière fiable la destination du véhicule ainsi que la distance du trajet associé à cette destination. Le procédé de détermination d’une consigne de répartition de couple, en utilisant la distance prédite par le procédé de prédiction selon l’invention, permet avantageusement de minimiser la consommation globale de carburant d’un véhicule hybride, et ce sans que le conducteur ait à renseigner sa destination dans le système de navigation du véhicule. Procédé (8), mis en œuvre dans une unité électronique d’un véhicule effectuant un trajet, de prédiction d’une position ou d’une trajectoire de destination du véhicule, l’unité électronique comportant des moyens de traitement et des moyens mémoire stockant au moins deux réseaux de neurones (2, 4, 6) et une liste de destinations précédemment atteintes par le véhicule, le véhicule comportant en outre des moyens d’horodatage et des moyens d’acquisition de données de position du véhicule reliés à l’unité électronique, caractérisé en ce que le procédé (8) comporte les étapes suivantes : une application (10) d’un premier réseau de neurones (2) sur des données (h1) d’horodatage de début du trajet, l’application (10) du premier réseau de neurones (2) sur les données d’horodatage (h1) fournissant en sortie un premier ensemble de variables (w1) ; une application (14) d’un deuxième réseau de neurones (4) sur les variables du premier ensemble (w1) concaténées à des données de position du véhicule (g3) acquises précédemment au cours du trajet, l’application (14) du deuxième réseau de neurones (4) fournissant en sortie un second ensemble de variables (y2), le deuxième réseau de neurones (4) étant configuré de telle sorte que le nombre de variables du second ensemble (y2) est égal au nombre de destinations précédemment atteintes par le véhicule, chacune des variables du second ensemble (y2) étant associée à une destination ; un calcul (16), pour chacune des variables du second ensemble (y2), d’une probabilité associée à la destination correspondant à ladite variable ; et une sélection (18), parmi les destinations associées aux probabilités calculées, de la destination associée à la probabilité la plus élevée, et une détermination, à partir de la liste de destinations, de la position ou de la trajectoire de ladite destination. Procédé (8) selon la revendication 1, caractérisé en ce que le premier et/ou le deuxième réseau de neurones (2, 4) est un perceptron multicouche. Procédé (8) selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que chacun des premier et deuxièmes réseaux de neurones (2, 4) est entraîné via des données d’apprentissage (h1, g3) relatives à des trajets déjà effectués par le véhicule, lesdites données d’apprentissage comprenant des données (h1) d’horodatage de début du trajet et/ou des données de position du véhicule (g3). Procédé (8) selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que les moyens mémoire de l’unité électronique stockent un troisième réseau de neurones (6), et en ce que le procédé comporte en outre une étape (12) d’application du troisième réseau de neurones (6) sur les données de position du véhicule (g3) acquises précédemment au cours du trajet, l’application (12) du troisième réseau de neurones (6) sur les données de position du véhicule (g3) fournissant en sortie un troisième ensemble de variables (v3), ladite étape (12) d’application du troisième réseau de neurones (6) étant effectuée avant l’étape (14) d’application du deuxième réseau de neurones (4), les variables du premier ensemble (w1) étant concaténées aux variables du troisième ensemble (v3) lors de l’application (14) du deuxième réseau de neurones (4). Procédé (8) selon la revendication 4, caractérisé en ce que le troisième réseau de neurones (6) est un réseau de neurones récurrents. Procédé, mis en œuvre dans un système de gestion d’énergie d’un véhicule hybride effectuant un trajet, de détermination d’une consigne de répartition de couple entre un moteur thermique et une machine électrique du véhicule hybride, le système de gestion d’énergie comportant des moyens de traitement et des moyens mémoire stockant au moins deux réseaux de neurones (2, 4, 6) et une liste de destinations précédemment atteintes par le véhicule, le véhicule hybride comportant en outre des moyens d’horodatage reliés au système de gestion d’énergie, un système de navigation relié au système de gestion d’énergie et une batterie électrique reliée à la machine électrique, caractérisé en ce que le procédé comporte un sous-procédé (8) de prédiction d’une position ou d’une trajectoire de destination du véhicule selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, et en ce que le procédé comporte en outre les étapes suivantes : une comparaison (20) de la probabilité la plus élevée calculée à une valeur seuil de probabilité prédéfinie ; si la probabilité la plus élevée est supérieure à la valeur seuil de probabilité prédéfinie, un envoi (22) au système de navigation d’une requête visant à fournir la distance séparant la position courante du véhicule et la position de la destination associée à la probabilité la plus élevée ; une réception (26) de ladite distance séparant la position courante du véhicule et la position de la destination associée à la probabilité la plus élevée ; un calcul (28), en fonction de la distance séparant la position courante du véhicule et la position de la destination associée à la probabilité la plus élevée, d’une consigne courante d’état de charge de la batterie électrique ; et un calcul (30), en fonction de la consigne courante d’état de charge de la batterie électrique calculée, d’une consigne courante de répartition de couple entre le moteur thermique et la machine électrique du véhicule hybride. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que, si la probabilité la plus élevée est inférieure à la valeur seuil de probabilité prédéfinie, le procédé comporte une étape (24) consistant à imposer l’utilisation de la machine électrique du véhicule hybride au détriment du moteur thermique jusqu’à ce que l’état de charge (SOC) de la batterie électrique atteigne une valeur seuil minimale prédéfinie (S1) ; puis, lorsque l’état de charge (SOC) de la batterie électrique a atteint la valeur seuil minimale prédéfinie (S1), une étape (32) de fixation d’une consigne courante d’état de charge de la batterie électrique sur une valeur constante (S1) ; et une étape (34) de calcul, en fonction de la consigne courante d’état de charge de la batterie électrique, d’une consigne courante de répartition de couple entre le moteur thermique et la machine électrique du véhicule hybride. Procédé selon la revendication 6 ou 7, caractérisé en ce que le système de gestion d’énergie du véhicule hybride comporte en outre un régulateur proportionnel intégral, ledit régulateur proportionnel intégral effectuant une partie de l’étape (30) de calcul de la consigne courante de répartition de couple entre le moteur thermique et la machine électrique du véhicule hybride. Procédé selon l’une quelconque des revendications 6 à 8, caractérisé en ce que, lors de l’étape (28) de calcul de la consigne courante d’état de charge de la batterie électrique, la consigne d’état de charge est calculée comme une fonction linéaire décroissante avec la distance du trajet à parcourir jusqu’à la destination associée à la probabilité la plus élevée calculée. Procédé selon l’une quelconque des revendications 6 à 8, caractérisé en ce que, lors de l’étape (28) de calcul de la consigne courante d’état de charge de la batterie électrique, la consigne d’état de charge est calculée comme une fonction linéaire par morceaux, chaque morceau étant associé à une section du trajet à parcourir jusqu’à la destination associée à la probabilité la plus élevée calculée, ladite fonction linéaire par morceaux étant paramétrée en fonction d’éléments d’information cartographiques prédéterminés de sorte à allouer l’état de charge de la batterie électrique de manière proportionnelle à la demande d’énergie électrique pour chaque section du trajet.