FR 3134472 A1 20231013 FR 2203358 A 20220412 La présente invention concerne un procédé de détermination d’un débit de véhicules sur au moins un brin d’un réseau routier. Pour ce procédé, on réalise des mesures de débit, par au moins un capteur fixe en au moins un point de mesure d’un réseau routier d’apprentissage. On acquiert également des données de géolocalisation horodatées de trajets réalisées sur le réseau routier d’apprentissage. Puis, on construit, par apprentissage automatique, un classifieur qui associe une classe à chaque brin routier en fonction de données macroscopiques et de paramètres temporels. Et on construit, pour chaque classe, par apprentissage automatique, un modèle de débit qui relie des données de géolocalisation à un débit. Puis on applique consécutivement ce classifieur et ce modèle de débit au brin de réseau routier considéré. Figure 1 à publier Procédé de détermination d’un débit de véhicules sur au moins un brin d’un réseau routier à partir de données de géolocalisation La présente invention concerne le domaine de la détermination d’informations relatives au trafic de véhicules pour un réseau routier. En particulier, l’invention concerne un procédé de détermination d’un débit de véhicules sur au moins une portion de route d’un réseau routier. Aujourd’hui, les métropoles et les gestionnaires de route disposent d’outils de modélisation des déplacements pour planifier et simuler l’impact de mesures de régulation et de travaux futurs, afin de réduire la congestion ou d’améliorer la qualité de l’air. Cependant, ces modèles sont très difficiles à mettre en place (besoin de données d’enquête de population très coûteuses, besoin d’un effort conséquent de calibration), difficiles à maintenir (la maintenance étant déléguée aux bureaux d’études, il est donc difficile de faire évoluer l’outil rapidement), et difficiles à mettre à jour (les enquêtes de population sont menées tous les 5 à 10 ans). Il existe donc un fort besoin de disposer d’outils de détermination des débits véhiculaires au sein d’un réseau de transport sans devoir utiliser en entrée des données trop coûteuses et difficiles à obtenir comme les enquêtes de mobilité, qui sont d’ailleurs statiques et pas adaptées à prédire les évolutions rapides de la mobilité, ou bien des données d’usage réel, comme par exemple les données « floating car data » (FCD pouvant être traduit par données de trajets réalisés et mesurés), qui sont dynamiques mais pas forcément disponibles sur l’ensemble des brins routier d’un réseau urbain. Par ailleurs, ces outils alternatifs devraient être simples d’utilisation par des non-experts, rapides d’exécution pour évaluer et comparer facilement plusieurs cas d’étude, et enfin fiables en reproduisant au mieux des données récentes de comptage sur le réseau routier considéré. La majorité des approches alternatives présentes dans la littérature requièrent une ou plusieurs mesures sur un brin routier donné pour pouvoir estimer le débit trafic correspondant. Leur précision dépend du taux de pénétration des mesures et de leurs disponibilités. Pour ces méthodes, il serait donc impossible d’estimer le débit sur un brin routier qui n’est pas couvert par ces mesures. Quelques documents proposent des extrapolations et des corrélations spatio-temporelles afin d’estimer des débits de véhicule sur un réseau routier même sans couverture complète des mesures. Ils requièrent une mise à jour continue des mesures et sont souvent lourds en temps de calculs et en besoin de mémoire informatique, avec des matrices qui augmentent exponentiellement avec le réseau routier. Leur exploitation sur un large réseau routier peut donc être limitée. La prévision du débit véhiculaire est un sujet fondamental pour l’opération et la gestion en temps réel des systèmes de transport. L’application peut aller de la surveillance du réseau routier, à la détection d’incidents, ou encore au calcul des émissions et de la qualité de l’air. Un grand nombre d’études dans la littérature proposent l’estimation du débit de trafic à partir de mesures de boucles de comptage. Ils exploitent donc des historiques de séries temporelles afin de prédire le débit trafic sur un certain horizon temporel (extrapolations temporelles). Les modèles proposés pour résoudre cette problématique sont assez larges et varient de modèles statistiques autorégressifs à des modèles de « machine learning » (apprentissage automatique en français) de type réseaux de neurones, machine à vecteurs de support (SVM), ou des forêts aléatoires. Des approches de type « deep learning » (pouvant être traduit par apprentissage profond) ont aussi été explorées dans la littérature. Ces approches amènent souvent à une meilleure prise en compte des corrélations temporelles par rapport aux approches d’apprentissage automatique. Ces méthodes se limitent toutefois aux prévisions temporelles sans étudier forcément l’extrapolation spatiale. Il est donc impossible avec ces méthodes de prédire des débits sur des brins routiers ne disposant pas de mesures. D’autres méthodes ont proposé d’estimer le débit de trafic à partir d’autres capteurs. Une première méthode développée consiste en une estimation du débit de trafic routier à partir de données provenant de vidéos de surveillance. D’autres solutions concernent des approches statistiques et des approches d‘apprentissage supervisé de type CNN (« Convolutional Neural Network » pouvant être traduit par réseau de neurones convolutif), GMM (« Gaussian Mixture Model » pouvant être traduit par modèle de mélange gaussien), ou des filtres de Kalman afin d’estimer le nombre et la direction des véhicules. D’autres méthodes se basent sur l'estimation du débit de trafic routier à partir de mesures de bruit provenant de balises acoustiques. L’approche consiste à extraire des caractéristiques du signal acoustique et de les corréler aux mesures de trafic routier avec des méthodes d’apprentissage supervisé. L’exploitation de la méthode requiert toutefois la présence continue d’un signal acoustique avec un capteur qui soit présent à côté d’un segment routier pour ne pas avoir de bruit de fond. Les données cellulaires ont aussi été exploitées dans la littérature pour l’estimation du débit de trafic. Ces types d’approches sont toutefois limités en précision qui dépend du taux de pénétration des mesures et de leurs disponibilités. Aussi, il serait donc impossible d’estimer le débit de véhicules sur un brin routier qui n’est pas couvert par ces mesures. D’autres auteurs ont proposé des méthodes d’estimation de débit routier à partir d’un mixte de données et de capteurs présents sur un réseau routier. Certaines méthodes proposées exploitent des données FCD et des données de vidéos de surveillance et ou de mesure de boucles de comptage afin d’estimer le débit sur un réseau routier complet. Les approches peuvent aller d’apprentissage semi-supervisés de type graphe à des complétions de matrices géométriques et des filtres spatiaux temporelles. Ce type d’approche permet donc d’estimer le débit sur des brins routiers même sans mesure. Cela requiert toutefois, une pénétration plus ou moins importante des mesures sur les brins routiers avec une mise à jour continue des mesures. Ces approches sont aussi souvent lourdes en temps de calcul avec des matrices qui croient exponentiellement avec la taille du le réseau routier. Leur exploitation sur un large réseau routier peut donc être limitée. Plus précisément, certaines méthodes proposent d’utiliser les données FCD en combinant une méthode de classification des brins routiers basés sur leur vitesse moyenne à une méthode de « Minimum Description Length » (MDL pouvant être traduit par longueur de description minimale). L’objectif est de prédire l’état du trafic des brins pour lesquels il n’y a pas de données. D’autres méthodes proposent d’utiliser un réseau de neurones convolutifs afin de prédire la densité, le débit, et la vitesse moyenne. Ce type de méthodes serait fiable dès 4% de taux de pénétration de capteurs FCD dans la flotte de véhicules. Une autre méthodologie proposée commence dans un premier temps par estimer les durées de trajet à partir des données FCD. Ensuite, le débit est estimé à partir de ces temps de trajet en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique. Deux approches sont distinguées dans cette approche : la première utilisant un unique modèle de prédiction du débit à partir des temps de trajets, et une autre proposant plusieurs modèles adaptés aux différents types de jour identifiés. Enfin, les données FCD peuvent également être utilisées dans des cadres d’application beaucoup plus précis, par exemple, pour entraîner un modèle capable de signaler l’apparition de congestion et d’estimer la longueur des queues associées. Par exemple, la demande de brevet WO20211953 décrit un procédé qui se base sur une exploitation d’une ou plusieurs mesures de capteurs sur un brin routier afin d’estimer le débit routier correspondant. Cette méthode peut donc être coûteuse si on souhaite généraliser cette approche sur un large réseau routier. En effet, cette méthode nécessiterait une grande campagne d’instrumentation. De plus, son extrapolation pour un réseau routier ou un brin routier ne disposant pas de capteurs n’est pas possible. En outre, aucune prévision de l’évolution temporelle du débit, ni aucune détermination du débit maximal ne sont permises par cette méthode. La demande de brevet JP2012198839 décrit une prédiction temporelle du débit routier, en se basant sur un historique de mesure. Cette approche peut donc uniquement être appliquée aux brins de réseau routier disposant d’un capteur, et ne peut donc pas être exploitée sur un large réseau routier. En outre, cette demande de brevet ne permet pas la détermination du débit maximal. La demande de brevet US2014100766 décrit une extrapolation spatiale du débit routier afin d’estimer le débit sur les brins routiers ne disposant pas de mesure. Toutefois, cette méthode ne prévoit pas l’évolution journalière du débit, ni la détermination du débit maximal d’un brin routier. L’exploitation de cette méthode est aussi limitée par le taux de pénétration de capteurs et par leurs disponibilités : en effet, pour un instant sans mesure, il n’est pas possible de réaliser l’extrapolation. La présente invention a pour but de déterminer de manière fiable et rapide le débit de véhicules sur un brin routier, y compris pour un brin routier non équipé de capteur. Dans ce but, la présente invention concerne un procédé de détermination d’un débit de véhicules sur au moins un brin d’un réseau routier. Pour ce procédé, on réalise des mesures de débit, par au moins un capteur fixe en au moins un point de mesure d’un réseau routier d’apprentissage. On acquiert également des données de géolocalisation horodatées de trajets réalisées sur le réseau routier d’apprentissage. Puis, on construit, par apprentissage automatique, un classifieur qui associe une classe à chaque brin routier en fonction de données macroscopiques et de paramètres temporels. Et on construit, pour chaque classe, par apprentissage automatique, un modèle de débit qui relie des données de géolocalisation à un débit. Puis on applique consécutivement ce classifieur et ce modèle de débit au brin de réseau routier considéré. Grâce à l’utilisation de données macroscopiques, un tel modèle permet de prendre en compte l’infrastructure réelle d’un réseau routier, et peut facilement être déployé sur tout réseau routier même sans capteur. Grâce à l’horodatage des données de géolocalisation et la prise en compte de paramètres temporels, le modèle de débit peut prendre en compte les variations du débit en fonction des saisons, des mois, des jours ouvrés ou fériés, des vacances, etc., ainsi que des heures de pointe. En outre, le temps de calcul et la mémoire informatique nécessaires pour mettre en œuvre le procédé sont limités, grâce à la construction préalable du classifieur et du modèle de débit. L’invention concerne un procédé de détermination d’un débit de véhicules sur au moins un brin d’un réseau routier considéré, au moyen d’au moins un capteur fixe de mesure de trafic disposé en au moins un point de mesure agencé sur un réseau routier d’apprentissage. Pour ce procédé, on met en œuvre les étapes suivantes : On mesure un débit de véhicules audit au moins un point de mesure au moyen dudit au moins un capteur fixe de mesure de trafic ; On acquiert des données de géolocalisation horodatées de trajets réalisés au sein dudit réseau routier d’apprentissage ; On construit une première base d’apprentissage, à partir desdites données de géolocalisation horodatées de trajets réalisés au sein du réseau routier d’apprentissage, de données macroscopiques dudit réseau routier d’apprentissage, et d’une classification desdits trajets réalisés au sein dudit réseau routier d’apprentissage ; On construit un classifieur au moyen d’une première méthode d’apprentissage automatique entrainée sur ladite première base d’apprentissage construite, ledit classifieur associant au moins une classe de ladite classification à au moins un brin dudit réseau routier en fonction desdites données macroscopiques dudit brin dudit réseau routier, de paramètres temporels, et desdites données de géolocalisation de trajets réalisés au sein dudit réseau routier ; On construit une deuxième base d’apprentissage à partir desdites mesures de de débit de véhicules, desdites données de géolocalisation horodatées de trajets réalisés au sein dudit réseau routier d’apprentissage, et de ladite classification desdits trajets réalisés au sein dudit réseau routier d’apprentissage ; On construit, pour chaque classe de ladite classification, un modèle de débit au moyen d’une deuxième méthode d’apprentissage automatique entraînée sur ladite deuxième base d’apprentissage construite, chaque modèle de débit associant un débit de véhicules pour la classe considérée en fonction desdites données de géolocalisation de trajets réalisés ; On acquiert des données de géolocalisation horodatées de trajets réalisés au sein dudit réseau routier considéré ; On classifie au moins un brin du réseau routier considéré au moyen dudit classifieur, desdites données de géolocalisation horodatées, de données macroscopiques dudit brin du réseau routier considéré, et de paramètres temporels ; et On détermine le débit dudit au moins un brin du réseau routier considéré au moyen dudit modèle de débit, de ladite classe déterminée dudit au moins un brin, et desdites données de géolocalisation horodatées. Selon un mode de réalisation, ledit procédé comprend une étape de classification, de préférence une étape de classification automatique, desdits trajets réalisés au sein du réseau routier d’apprentissage, cette étape étant préalable aux étapes de construction desdites première et deuxième bases d’apprentissage, ladite classification étant mise en œuvre en fonction desdites mesures de débit et desdites données de géolocalisation horodatées de trajets réalisés au sein dudit réseau routier d’apprentissage. Avantageusement, le nombre de classes de ladite classification est compris entre 5 et 60, de préférence entre 8 et 50, et de manière préférée entre 30 et 50. Selon un aspect, lesdites données macroscopiques d’un réseau routier sont choisies parmi la topologie du brin du réseau routier, le nombre de voies du brin du réseau routier, la vitesse maximale autorisée du brin du réseau routier, la pente du brin du réseau routier, la signalisation du brin du réseau routier, la longueur du brin du réseau routier, de préférence lesdites données macroscopiques dudit réseau routier étant fournies par un système d’information géographique. Conformément à une mise en œuvre, ladite première méthode d’apprentissage automatique est un apprentissage automatique supervisé de régression, de préférence une forêt d’arbres décisionnels. Selon une option de réalisation, ladite deuxième méthode d’apprentissage automatique est un apprentissage automatique supervisé de régression, de préférence un modèle de régression monovariable d’ordre un. De manière avantageuse, lesdits paramètres temporels sont choisis parmi le mois, la semaine, le jour de la semaine, les jours ouvrés ou les jours fermés, la plage horaire. Conformément à un mode de réalisation, ledit classifieur détermine en outre une probabilité d’appartenance à une classe de ladite classification. De préférence, on détermine ledit débit de véhicules dudit au moins un brin dudit réseau routier considéré au moyen d’une moyenne pondérée de débits déterminés par ledit modèle de débit pour différentes classes, la pondération correspondant à la probabilité d’appartenance à une classe déterminée. Selon une mise en œuvre, on affiche le débit de véhicules sur ledit au moins un brin de réseau routier considéré sur une carte routière, de préférence au moyen d’un système informatique ou d’un téléphone intelligent. D'autres caractéristiques et avantages du procédé selon l'invention, apparaîtront à la lecture de la description ci-après d'exemples non limitatifs de réalisations, en se référant aux figures annexées et décrites ci-après. Liste des figures La illustre les étapes du procédé selon un premier mode de réalisation de l’invention. La illustre les étapes du procédé selon un deuxième mode de réalisation de l’invention. La illustre une classification obtenue par le classifieur selon un mode de réalisation de l’invention. La illustre un agencement de points de mesure sur la métropole lyonnaise pour un exemple comparatif. La illustre, pour l’exemple de la , des courbes comparatives du paramètre GEH en fonction du débit pour trois procédés de détermination du débit : un selon l’art antérieur, un mettant en œuvre un réseau de neurones artificiels, et un mode de réalisation de l’invention. La illustre, pour l’exemple de la , des courbes comparatives du paramètre GEH supérieur à 5 en fonction du débit pour trois procédés de détermination du débit : un selon l’art antérieur, un mettant en œuvre un réseau de neurones artificiels, et un mode de réalisation de l’invention. Procédé de détermination d’un débit (D) de véhicules sur au moins un brin d’un réseau routier considéré, au moyen d’au moins un capteur fixe de mesure de trafic disposé en au moins un point de mesure agencé sur un réseau routier d’apprentissage, caractérisé en ce qu’on met en œuvre les étapes suivantes : On mesure (CAPa) un débit de véhicules audit au moins un point de mesure au moyen dudit au moins un capteur fixe de mesure de trafic ; On acquiert des données de géolocalisation horodatées (GPSa) de trajets réalisés au sein dudit réseau routier d’apprentissage ; On construit une première base d’apprentissage, à partir desdites données de géolocalisation horodatées (GPSa) de trajets réalisés au sein du réseau routier d’apprentissage, de données macroscopiques (MACa) dudit réseau routier d’apprentissage, et d’une classification (CLUa) desdits trajets réalisés au sein dudit réseau routier d’apprentissage ; On construit un classifieur (MOC) au moyen d’une première méthode d’apprentissage automatique (CLA) entrainée sur ladite première base d’apprentissage construite, ledit classifieur associant au moins une classe de ladite classification à au moins un brin dudit réseau routier en fonction desdites données macroscopiques dudit brin dudit réseau routier, de paramètres temporels (PTE), et desdites données de géolocalisation de trajets réalisés au sein dudit réseau routier ; On construit une deuxième base d’apprentissage à partir desdites mesures de de débit de véhicules (CAPa), desdites données de géolocalisation horodatées (GPSa) de trajets réalisés au sein dudit réseau routier d’apprentissage, et de ladite classification (CLUa) desdits trajets réalisés au sein dudit réseau routier d’apprentissage ; On construit, pour chaque classe de ladite classification, un modèle de débit (MOD) au moyen d’une deuxième méthode d’apprentissage automatique (APP) entraînée sur ladite deuxième base d’apprentissage construite, chaque modèle de débit associant un débit de véhicules pour la classe considérée en fonction desdites données de géolocalisation de trajets réalisés ; On acquiert des données de géolocalisation horodatées (GPSb) de trajets réalisés au sein dudit réseau routier considéré ; On classifie au moins un brin du réseau routier considéré au moyen dudit classifieur (MOC), desdites données de géolocalisation horodatées (GPSb), de données macroscopiques (MACb) dudit brin du réseau routier considéré, et de paramètres temporels (PTE) ; et On détermine le débit (D) dudit au moins un brin du réseau routier considéré au moyen dudit modèle de débit (MOD), de ladite classe déterminée dudit au moins un brin, et desdites données de géolocalisation horodatées (MACb). Procédé de détermination d’un débit de véhicules selon la revendication 1, dans lequel ledit procédé comprend une étape de classification (CLUa), de préférence une étape de classification automatique, desdits trajets réalisés au sein du réseau routier d’apprentissage, cette étape étant préalable aux étapes de construction desdites première et deuxième bases d’apprentissage, ladite classification étant mise en œuvre en fonction desdites mesures de débit et desdites données de géolocalisation horodatées de trajets réalisés au sein dudit réseau routier d’apprentissage. Procédé de détermination d’un débit de véhicules selon la revendication 2, dans lequel le nombre de classes de ladite classification est compris entre 5 et 60, de préférence entre 8 et 50, et de manière préférée entre 30 et 50. Procédé de détermination d’un débit de véhicules selon l’une des revendications précédentes, dans lequel lesdites données macroscopiques (MACa, MACb) d’un réseau routier sont choisies parmi la topologie du brin du réseau routier, le nombre de voies du brin du réseau routier, la vitesse maximale autorisée du brin du réseau routier, la pente du brin du réseau routier, la signalisation du brin du réseau routier, la longueur du brin du réseau routier, de préférence lesdites données macroscopiques dudit réseau routier étant fournies par un système d’information géographique. Procédé de détermination d’un débit de véhicules selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite première méthode d’apprentissage automatique (CLA) est un apprentissage automatique supervisé de régression, de préférence une forêt d’arbres décisionnels. Procédé de détermination d’un débit de véhicules selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite deuxième méthode d’apprentissage automatique (APP) est un apprentissage automatique supervisé de régression, de préférence un modèle de régression monovariable d’ordre un. Procédé de détermination d’un débit de véhicules selon l’une des revendications précédentes, dans lequel lesdits paramètres temporels (PTE) sont choisis parmi le mois, la semaine, le jour de la semaine, les jours ouvrés ou les jours fermés, la plage horaire. Procédé de détermination d’un débit de véhicules selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit classifieur (MOC) détermine en outre une probabilité d’appartenance à une classe de ladite classification. Procédé de détermination d’un débit de véhicules selon la revendication 8, dans lequel on détermine ledit débit (D) de véhicules dudit au moins un brin dudit réseau routier considéré au moyen d’une moyenne pondérée de débits déterminés par ledit modèle de débit pour différentes classes, la pondération correspondant à la probabilité d’appartenance à une classe déterminée. Procédé de détermination d’un débit de véhicules selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on affiche le débit de véhicules (D) sur ledit au moins un brin de réseau routier considéré sur une carte routière, de préférence au moyen d’un système informatique ou d’un téléphone intelligent.