FR 3129518 A1 20230526 FR 2112240 A 20211119 Procédé d’estimation des dommages occasionnés par une collision réelle (1000), avec un obstacle réel (200), subie par un véhicule automobile réel (100), comportant une première pluralité de composants réels (150, 160), caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes : Lecture, dans une mémoire (140) du véhicule automobile réel (100), de données représentatives du déplacement (120, 130, 170) du véhicule automobile réel (100) lors de la collision réelle (1000), Réception de données représentatives d’une position de l’obstacle réel (P) lors de la collision réelle (1000) et d’une dimension (D) d’une surface de contact entre le véhicule automobile réel (100) et l’obstacle réel (200) lors de la collision réelle (1000), Détermination, par un réseau neuronal (311), d’un état d’endommagement de la pluralité de composants réels (150, 160), suite à la collision réelle (1000). Figure pour l’abrégé : figure 1 Procédé d’estimation des dommages occasionnés par une collision subie par un véhicule automobile, et dispositif électronique associé L’invention concerne l’estimation des dommages occasionnés par une collision subie par un véhicule automobile. Lorsqu’un véhicule automobile subit une collision, suite à un accident ou un accrochage, si le véhicule subit des dégâts matériels, l’assureur évaluera, avec un expert, leur ampleur pour déterminer l’indemnisation à laquelle a droit l’assuré, ou les réparations à réaliser. Une telle évaluation nécessite l’intervention d’une personne qualifiée (un expert) et permet uniquement d’évaluer les dégâts extérieurs et/ou visibles. Pour remédier à ces inconvénients, l’invention concerne un procédé d’estimation des dommages occasionnés par une collision réelle, avec un obstacle réel, subie par un véhicule automobile réel, comportant une première pluralité de composants réels, caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes : Lecture, dans une mémoire du véhicule automobile réel, de données représentatives du déplacement du véhicule automobile réel lors de la collision réelle, Réception de données représentatives d’une position de l’obstacle réel (par rapport au véhicule automobile réel) lors de la collision réelle et d’une dimension d’une surface de contact entre le véhicule automobile réel et l’obstacle réel lors de la collision réelle, Détermination, par un réseau neuronal, d’un état d’endommagement de la pluralité de composants réels, suite à (autrement dit : en conséquence de) la collision réelle, à partir des données représentatives du déplacement du véhicule automobile réel, et des données représentatives de la position de l’obstacle réel et de la dimension de la surface de contact entre le véhicule automobile réel et l’obstacle réel. L’invention permet ainsi de déterminer les composants endommagés par la collision très rapidement, sans l’intervention d’un spécialiste, même lorsque les dégâts ne sont pas visibles de l’extérieur. La collision réelle est une collision qui a effectivement eu lieu avant l’étape de lecture ci-dessus. L’obstacle réel est par exemple un obstacle fixe (les données représentatives du déplacement reflètent alors que l’obstacle est fixe. Par exemple sa vitesse est nulle) ou mobile. Il s’agit par exemple d’un deuxième véhicule automobile, dans le deuxième cas. Selon un mode de réalisation, le véhicule automobile réel mémorise dans une mémoire les données représentatives du déplacement pendant une durée de circulation du véhicule automobile réel inférieure à une minute, par exemple inférieure à 30 secondes (c’est-à-dire que le véhicule automobile réel a en mémoire un historique des données de déplacement pendant une durée inférieure à une minute, par exemple inférieure à 30 secondes). Suite à la collision réelle, le véhicule est à l’arrêt. Les données représentatives du déplacement restent (c’est-à-dire persistent) dans la mémoire du véhicule par exemple tant que le véhicule ne circule pas (autrement dit : ne roule pas) à nouveau. Ainsi, les données représentatives du déplacement peuvent être lues dans la mémoire du véhicule automobile réel au-delà de la durée pendant laquelle le véhicule automobile réel mémorise les données représentatives du déplacement lorsque le véhicule circule (autrement dit : roule). Une détermination des données représentatives d’une position de l’obstacle réel (par rapport au véhicule automobile réel) lors de la collision réelle et de la dimension de la surface de contact entre le véhicule automobile réel et l’obstacle réel peut être réalisée sur le lieu de l’accident. Par exemple, la dimension de la surface de contact entre le véhicule automobile réel et l’obstacle réel peut-être déterminée par la mesure d’une longueur de la surface de contact entre le véhicule automobile réel et l’obstacle réel. Le véhicule automobile réel est par exemple ensuite transporté (le long d’un chemin qui peut faire plusieurs kilomètres) jusqu’à un atelier (autrement dit : garage). La lecture, dans la mémoire du véhicule automobile réel, des données représentatives du déplacement du véhicule automobile réel lors de la collision réelle peut alors être réalisée dans l’atelier par un dispositif électronique, par exemple un ordinateur (comprenant un microprocesseur ou un microcontrôleur) présent dans l’atelier ou auquel on se connecte depuis l’atelier. Pour cela, le dispositif électronique est connecté au véhicule (par une connexion sans fil ou filaire). La détermination par le réseau neuronal de l’état d’endommagement de la pluralité de composants réels est ensuite réalisée, le dispositif électronique comprenant le réseau neuronal, après réception par l’ordinateur des données représentatives d’une position de l’obstacle réel par rapport au véhicule automobile réel lors de la collision réelle et d’une dimension de la surface de contact entre le véhicule automobile réel et l’obstacle réel (ces données sont par exemple saisies par l’intermédiaire d’une interface homme-machine de l’ordinateur). Optionnellement, la détermination, par le réseau neuronal, d’un état d’endommagement de la pluralité de composants réels tient compte (i.e. : est aussi obtenue à partir de) de données structurelles (i.e : représentatives de la structure) du véhicule automobile réel lues dans une mémoire (par exemple du dispositif électronique). Toutefois, préférentiellement, le réseau neuronal ne tient pas compte de la structure du véhicule automobile réel. On considère alors que les différents modèles de véhicules réels se comportent de la même manière lors d’une collision réelle. Selon un mode de réalisation, le procédé selon l’invention comprend en outre, préalablement à la collision réelle, les étapes suivantes : Détermination de données représentatives d’un déplacement d’un véhicule automobile de simulation (c’est-à-dire fictif) comprenant une pluralité de composants de simulation (c’est-à-dire fictif), Lecture, dans une deuxième mémoire, de données structurelles du véhicule automobile de simulation (c’est-à-dire fictif), Détermination de données représentatives d’une position d’un obstacle de simulation (c’est-à-dire fictif) (par rapport au véhicule automobile de simulation) et d’une dimension d’une surface de contact entre le véhicule automobile de simulation et l’obstacle de simulation lors d’une collision de simulation entre le véhicule automobile de simulation et l’obstacle de simulation, Simulation, par exemple par une méthode d’éléments finis, de la collision de simulation, à partir des données structurelles du véhicule automobile de simulation, des données représentatives du déplacement du véhicule automobile de simulation, et des données représentatives de la position de l’obstacle de simulation et de la dimension de la surface de contact entre le véhicule automobile de simulation et l’obstacle de simulation, et détermination, à partir d’un résultat de la simulation, d’un état d’endommagement de la pluralité de composants de simulation. Apprentissage supervisé, par le réseau neuronal, à partir (optionnellement, des données structurelles), des données représentatives du déplacement du véhicule automobile de simulation, et des données représentatives de la position de l’obstacle de simulation et de la dimension de la surface de contact entre le véhicule automobile de simulation et l’obstacle de simulation, étiquetées par l’état d’endommagement de la pluralité de composants de simulation. En variante, l’entrainement du réseau neuronal peut-être réalisé de manière différente qu’à partir de résultats de simulations de collisions, par exemple à partir de résultat de collisions réelles. Le véhicule automobile de simulation est préférentiellement un modèle qui a été fabriqué et/ou qui circule effectivement. La collision de simulation est une collision fictive (ie : qui n’a pas eu lieu) entre le véhicule automobile de simulation et l’obstacle de simulation. La simulation et l’apprentissage supervisé peut, bien entendu, être réalisée par un ordinateur différent (et/ou distant) du dispositif électronique (le réseau de neurones peut-être ainsi réceptionné, après l’apprentissage, par le dispositif électronique en provenance de l’ordinateur différent). Selon un mode de réalisation, au moins l’une quelconque des données suivantes est choisie de manière aléatoire : Les données représentatives d’un déplacement du véhicule automobile de simulation, Les données représentatives d’une position de l’obstacle de simulation (par rapport au véhicule automobile de simulation) lors de la collision de simulation et d’une dimension de la surface de contact entre le véhicule automobile de simulation et l’obstacle de simulation. En variante, ces données sont choisies de manière à représenter différentes configurations d’accidents prédéterminées. Selon un mode de réalisation, le véhicule automobile de simulation (et/ou respectivement, le véhicule automobile réel) comprend une carrosserie de simulation (et/ou respectivement, réelle) ayant une forme, et une résistance aux chocs, et les données structurelles du véhicule automobile de simulation (et/ou respectivement, réel) comprennent : Une représentation de la forme de la carrosserie de simulation (ou respectivement, réelle), et/ou Une représentation de la résistance aux chocs de la carrosserie de simulation (ou respectivement, réelle). Par exemple, chaque composant de la pluralité de composants de simulation (ou respectivement, réel) ayant une forme et une position dans le véhicule automobile de simulation (ou respectivement, réel), les données structurelles du véhicule automobile de simulation (ou respectivement, réel) comprennent la forme et la position de chaque composant de la pluralité de composants de simulation (ou respectivement, réels) dans le véhicule automobile de simulation (ou respectivement, réel). Ainsi, les composants (de simulation ou réels) qui sont affectés (autrement dit : touché ou impactés) par la collision peuvent être considérés comme endommagés. Par exemple, les données représentatives du déplacement du véhicule automobile réel (ou respectivement, de simulation) comprennent : Une vitesse du véhicule automobile réel, (ou respectivement, de simulation), et/ou Une direction du véhicule automobile réel, (ou respectivement, de simulation), et/ou Une orientation du véhicule automobile réel, (ou respectivement, de simulation) et/ou Une orientation de roues (par exemple avant) du véhicule automobile réel (ou respectivement, de simulation). Selon un mode de réalisation, les données représentatives d’une dimension de la surface de contact entre le véhicule automobile réel (ou respectivement, de simulation) et l’obstacle réel (ou respectivement, de simulation) comprennent une longueur d’une surface de contact entre le véhicule automobile réel (ou respectivement, de simulation) et l’obstacle réel (ou respectivement, de simulation) lors de la collision réelle (ou respectivement, de simulation). Par exemple, l’état d’endommagement de la pluralité de composants réels (ou respectivement, de simulation), indique, pour chaque composant réel (ou respectivement, de simulation) de la pluralité de composants réels (ou respectivement, de simulations), s’il faut remplacer (ou réparer) le composant réel (ou respectivement, de simulation) sur le véhicule automobile réel (ou respectivement, de simulation), et(/ou) dans lequel le procédé comprend en outre une étape de remplacement (ou de réparation) du composant réel sur (autrement dit : dans) le véhicule automobile réel, si l’état d’endommagement indique qu’il faut remplacer (ou réparer) le composant réel. En variante, l’état d’endommagement peut indiquer pour chaque composant (réel ou de simulation) s’il faut (ou pas) examiner le composant pour déterminer s’il est à remplacer ou à réparer. L’invention concerne aussi un programme d’ordinateur comprenant des instructions, exécutables par un microprocesseur ou un microcontrôleur, pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’invention. L’invention concerne aussi un dispositif électronique configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. Les caractéristiques du dispositif sont identiques aux caractéristiques du procédé, c’est pourquoi elles ne sont pas répétées ici. On entend qu’un élément tel que le dispositif électronique ou un autre élément est « configuré pour » réaliser une étape ou une opération, ou qu’une étape ou une opération est réalisée par l’élément, par le fait que l’élément comporte des moyens pour (autrement dit « est conformé pour » ou « est adapté pour ») réaliser l’étape ou l’opération. Il s’agit préférentiellement de moyens électroniques, par exemple un programme d’ordinateur, des données en mémoire et/ou des circuits électroniques spécialisés. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaitront plus clairement à la lecture de la description détaillée qui suit comprenant des modes de réalisation de l’invention donnés à titre d’exemples nullement limitatifs et illustrés par les dessins annexés, dans lesquels : représente une collision réelle et un dispositif électronique selon l’invention. représente le procédé de l’invention, selon un exemple de réalisation, pour l’estimation des dommages occasionnés par la collision réelle de la mis en œuvre notamment par le dispositif électronique de la . Description détaillée d’un exemple de réalisation de l’invention La représente une collision 1000 entre un véhicule automobile réel 100 et un obstacle 200 qui est par exemple un deuxième véhicule 200. En référence à la et 2, le procédé débute par une collision de simulation, autrement dit fictive (ie : qui n’a pas eu lieu), entre un véhicule automobile de simulation comprenant une pluralité de composants de simulation (c’est-à-dire fictifs) et un obstacle de simulation. Ainsi, à l’étape S10, des données représentatives d’un déplacement du véhicule automobile de simulation sont déterminées, par exemple à partir d’un tirage aléatoire. A l’étape S20, des données structurelles du véhicule automobile de simulation sont lues dans une deuxième mémoire 520 d’un ordinateur 500. Le véhicule automobile de simulation est préférentiellement un modèle qui a été fabriqué et/ou qui circule effectivement. A l’étape S30, des données représentatives d’une position de l’obstacle de simulation par rapport au véhicule automobile de simulation et d’une dimension d’une surface de contact entre le véhicule automobile de simulation et l’obstacle de simulation lors de la collision de simulation sont déterminés, par exemple à partir d’un tirage aléatoire. A l’étape S40, la collision de simulation est simulée par exemple par une méthode d’éléments finis, à partir des données structurelles du véhicule automobile de simulation, des données représentatives du déplacement du véhicule automobile de simulation, et des données représentatives de la position de l’obstacle de simulation et de la dimension de la surface de contact entre le véhicule automobile de simulation et l’obstacle de simulation. A l’étape S50, un état d’endommagement de la pluralité de composants de simulation est déterminé à partir d’un résultat de la simulation. A l’étape S60, un apprentissage supervisé est réalisé par un réseau neuronal 311, à partir (optionnellement, des données structurelles), des données représentatives du déplacement du véhicule automobile de simulation, et des données représentatives de la position de l’obstacle de simulation et de la dimension de la surface de contact entre le véhicule automobile de simulation et l’obstacle de simulation, étiquetées par l’état d’endommagement de la pluralité de composants de simulation. Les étapes S10 à S60 peuvent par exemple être réalisée par un ordinateur 500 comprenant le réseau neuronal 311. A l’étape S70, la collision réelle 1000 a lieu. Le véhicule automobile réel 100 mémorise, dans une mémoire 140, les données représentatives du déplacement 130, 170, 120 pendant une durée de circulation du véhicule automobile réel 100 inférieure à une minute par exemple inférieure à 30 secondes (c’est-à-dire que le véhicule automobile réel a en mémoire 140 un historique des données de déplacement pendant une durée inférieure à une minutes, par exemple inférieure à 30 secondes). A l’étape S80, suite à la collision réelle 1000, le véhicule 100 est à l’arrêt. Les données représentatives du déplacement 130, 170, 120 restent (c’est-à-dire persistent) dans la mémoire 140 du véhicule 100 par exemple tant que le véhicule 100 ne circule pas (autrement dit : ne roule pas) à nouveau. Ainsi, les données représentatives du déplacement 130, 170, 120 peuvent être lues dans la mémoire 140 du véhicule automobile réel 100 au-delà de la durée pendant laquelle le véhicule automobile réel 100 mémorise les données représentatives du déplacement 130, 170, 120 lorsque le véhicule 100 circule (autrement dit : roule). A l’étape S90, une détermination des données représentatives d’une position P de l’obstacle réel 200 par rapport au véhicule automobile réel 100 lors de la collision réelle 1000 et de la dimension de la surface de contact entre le véhicule automobile réel 100 et l’obstacle réel 200 peut être réalisée sur le lieu de l’accident. Par exemple, la dimension de la surface de contact entre le véhicule automobile réel 100 et l’obstacle réel 200 peut-être déterminée par la mesure d’une longueur D de la surface de contact entre le véhicule automobile réel 100 et l’obstacle réel 200. A l’étape S100, le véhicule automobile réel 100 est par exemple ensuite transporté (le long d’un chemin 400 qui peut faire plusieurs kilomètres) jusqu’à un atelier 300 (autrement dit : garage). A l’étape S110, La lecture, dans la mémoire 140 du véhicule automobile réel 100, des données représentatives du déplacement 130, 170, 120 du véhicule automobile réel 100 lors de la collision réelle 1000 peut alors être réalisée dans l’atelier 300 par un dispositif électronique 310, par exemple un ordinateur (comprenant un microprocesseur ou un microcontrôleur) présent dans l’atelier 300 ou auquel on se connecte depuis l’atelier 300. Pour cela, le dispositif électronique 310 est connecté au véhicule 100 (par une connexion sans fil ou filaire). A l’étape S120, la détermination par le réseau neuronal 311 de l’état d’endommagement de la pluralité de composants réels 150, 160 du véhicule automobile (par exemple une batterie 160 et un radiateur 150) est ensuite réalisée, l’ordinateur 310 comprenant le réseau neuronal 311, après réception par l’ordinateur 310 des données représentatives d’une position P de l’obstacle réel par rapport au véhicule automobile réel 100 lors de la collision réelle 100 et d’une dimension D la surface de contact entre le véhicule automobile réel 100 et l’obstacle réel 200 (ces données sont par exemple saisies par l’intermédiaire d’une interface homme-machine de l’ordinateur 310). La simulation et l’apprentissage supervisé peuvent, bien entendu, être réalisés par un ordinateur 500 différents (et/distant) du dispositif électronique 310 (le réseau de neurones 311 peut-être ainsi présent dans la l’ordinateur 500 lors de l’apprentissage et ensuite réceptionné par le dispositif 310 en provenance de l’ordinateur 500). Par exemple, le véhicule automobile de simulation comprend une carrosserie de simulation (ayant une forme, des éléments et une résistance aux chocs, dans lequel les données structurelles du véhicule automobile de simulation comprennent : Une représentation de la forme de la carrosserie de simulation, et/ou Une représentation de la résistance aux chocs de la carrosserie de simulation. Par exemple, la pluralité de composants simulation a une forme et une position dans le véhicule automobile de simulation, et les données structurelles du véhicule automobile de simulation comprennent la forme et la position de chaque composant de la pluralité de composants réels dans le véhicule automobile de simulation. Par exemple les données représentatives du déplacement du véhicule automobile réel 100 (ou respectivement, de simulation) comprennent : Une vitesse du véhicule automobile réel 100, (ou respectivement, de simulation), et/ou Une direction 170 du véhicule automobile réel 100, (ou respectivement, de simulation), et/ou Une orientation 120 du véhicule automobile réel 100, (ou respectivement, de simulation) et/ou Une orientation 130 de roues (par exemple avant) du véhicule automobile réel 100 (ou respectivement, de simulation). Par exemple, l’état d’endommagement de la pluralité de composants réels 150,160 (ou respectivement, de simulation), indique, pour chaque composant réel 150 ou 160 (ou respectivement, de simulation) de la pluralité de composants réels 150, 160 (ou respectivement, de simulations), s’il faut remplacer (ou réparer) le composant réel 150 ou 160) (ou respectivement, de simulation) sur le véhicule automobile réel 100 (ou respectivement, de simulation), et(/ou) une étape de remplacement (ou de réparation) du composant réel 150 ou 160 sur (autrement dit : dans) le véhicule automobile réel 100 est réalisée si l’état d’endommagement indique qu’il faut remplacer (ou réparer) le composant réel 150 et 160. Procédé d’estimation des dommages occasionnés par une collision réelle (1000), avec un obstacle réel (200), subie par un véhicule automobile réel (100) comportant une première pluralité de composants réels (150, 160), caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes : Lecture (S110), dans une mémoire (140) du véhicule automobile réel (100), de données représentatives d’un déplacement (120, 130, 170) du véhicule automobile réel (100) lors de la collision réelle (1000), Réception (S90) de données représentatives d’une position de l’obstacle réel (P) lors de la collision réelle (1000) et d’une dimension (D) d’une surface de contact entre le véhicule automobile réel (100) et l’obstacle réel (200) lors de la collision réelle (1000), Détermination (S120), par un réseau neuronal (311), d’un état d’endommagement de la pluralité de composants réels (150, 160), suite à la collision réelle (1000), à partir des données représentatives du déplacement (120, 130, 170) du véhicule automobile réel (100), et des données représentatives de la position (P) de l’obstacle réel et de la dimension (D) de la surface de contact entre le véhicule automobile réel (100) et l’obstacle réel (200). Procédé d’estimation des dommages selon la revendication précédente comprenant en outre, préalablement à la collision réelle, les étapes suivantes : Détermination (S10) de données représentatives d’un déplacement d’un véhicule automobile de simulation comprenant une pluralité de composants de simulation, Lecture (S20), dans une deuxième mémoire (520), de données structurelles du véhicule automobile de simulation, Détermination (S30) de données représentatives d’une position d’un obstacle de simulation et d’une dimension d’une surface de contact entre le véhicule automobile de simulation et l’obstacle de simulation lors une collision de simulation entre le véhicule automobile de simulation et l’obstacle de simulation, Simulation (S40) de la collision de simulation, à partir des données structurelles du véhicule automobile de simulation, des données représentatives du déplacement du véhicule automobile de simulation, et des données représentatives de la position de l’obstacle de simulation et de la dimension de la surface de contact entre le véhicule automobile de simulation et l’obstacle de simulation, et détermination (S50), à partir d’un résultat de la simulation, d’un état d’endommagement de la pluralité de composants de simulation. Apprentissage supervisé (S60), par le réseau neuronal (311), à partir, des données représentatives du déplacement du véhicule automobile de simulation, et des données représentatives de la position de l’obstacle de simulation et de la dimension de la surface de contact entre le véhicule automobile de simulation et l’obstacle de simulation, étiquetées par l’état d’endommagement de la pluralité de composants de simulation. Procédé d’estimation des dommages selon la revendication précédente dans lequel au moins l’une quelconques des données suivantes est choisie de manière aléatoire : Les données représentatives d’un déplacement du véhicule automobile de simulation, Les données représentatives d’une position de l’obstacle de simulation lors de la collision de simulation et d’une dimension de la surface de contact entre le véhicule automobile de simulation et l’obstacle de simulation. Procédé d’estimation des dommages selon l’une quelconque des revendications 2 ou 3, le véhicule automobile de simulation comprenant une carrosserie de simulation ayant une forme et une résistance aux chocs, dans lequel les données structurelles du véhicule automobile de simulation comprennent : Une représentation de la forme de la carrosserie de simulation, et/ou Une représentation de la résistance aux chocs de la carrosserie de simulation. Procédé d’estimation des dommages selon l’une quelconque des revendications 2 à 4, chaque composant de la pluralité de composants simulation ayant une forme et une position dans le véhicule automobile de simulation, dans lequel les données structurelles du véhicule automobile de simulation comprennent la forme et la position de chaque composant de la pluralité de composants réels dans le véhicule automobile de simulation. Procédé d’estimation des dommages selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel les données représentatives du déplacement du véhicule automobile réel (100) comprennent : Une vitesse du véhicule automobile réel (100), ou Une direction (170) du véhicule automobile réel (100), ou Une orientation (120) du véhicule automobile réel (100), ou Une orientation (130) de roues du véhicule automobile réel (100). Procédé d’estimation des dommages selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel les données représentatives d’une dimension de la surface de contact entre le véhicule automobile réel (100) et l’obstacle réel (200) comprennent une longueur (D) de la surface de contact entre le véhicule automobile réel (100) et l’obstacle réel (200) lors de la collision réelle. Procédé d’estimation des dommages selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel l’état d’endommagement de la pluralité de composants réels (150,160), indique, pour chaque composant réel (150, 160) de la pluralité de composants réels (150, 160), s’il faut remplacer (ou réparer) ledit chaque composant réel (150, 160) sur le véhicule automobile réel (100), et dans lequel le procédé comprend en outre une étape de remplacement dudit chaque composant réel (150, 160) sur le véhicule automobile réel si l’état d’endommagement indique qu’il faut remplacer le composant réel (150, 160). Programme d’ordinateur comprenant des instructions, exécutables par un microprocesseur ou un microcontrôleur, pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes. Dispositif électronique configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8.