FR 3130238 A1 20230616 FR 2113515 A 20211214 Procédé de supervision du fonctionnement d’un véhicule automobile. Procédé de supervision du fonctionnement d’un véhicule automobile comprenant un ensemble ordonné d’au moins deux systèmes automatisés, caractérisé en ce qu’il comprend - une première étape d’activation de la supervision de l’ensemble ordonné de systèmes automatisés, - des itérations d’une deuxième étape de supervision d’un système automatisé, chaque itération étant appliquée successivement, selon l’ordre de l’ensemble ordonné, à l’un des systèmes automatisés, la deuxième étape comprenant : • une sous-étape de mesure d’une performance du système automatisé en cours de supervision, et optionnellement, • une sous-étape d’attribution d’une note positive, négative ou nulle au système automatisé en cours de supervision en fonction de la performance mesurée, et, - une troisième étape de mise à jour d’au moins un système automatisé de l’ensemble ordonné en fonction de la note attribuée à l’au moins un système automatisé. Figure pour l’abrégé : 2 Procédé de supervision du fonctionnement d’un véhicule automobile. L’invention concerne un procédé de supervision du fonctionnement d’un véhicule automobile. L’invention porte encore sur un dispositif de supervision du fonctionnement d’un véhicule automobile. L’invention porte également sur un programme d’ordinateur mettant en œuvre le procédé mentionné. L’invention porte enfin sur un support d’enregistrement sur lequel est enregistré un tel programme. Le développement des véhicules autonomes impose de pouvoir garantir un niveau de sécurité des systèmes automatisés mis en œuvre dans ce type de véhicule. Cela implique notamment d’être en capacité d’évaluer l’efficacité des systèmes automatisés dans tout type de situation, dont des situations critiques telles que des changements de voie soudains, des évitements de collision, la défaillance de capteurs, des manœuvres agressives effectuées par les véhicules environnants. On connaît du document US20200174471 un procédé évaluant les performances du véhicule autonome par analyse du comportement global du véhicule relativement à son environnement, ce procédé utilisant un système de récompense de type algorithme d'apprentissage par renforcement. Toutefois, cette solution présente des inconvénients. En particulier, l’évaluation globale du comportement du véhicule ne permet pas de détecter précisément le ou les sous-systèmes qui pourraient être à l’origine d’un dysfonctionnement. Le but de l’invention est de fournir un dispositif et un procédé de supervision du fonctionnement d’un véhicule automobile remédiant aux inconvénients ci-dessus et améliorant les dispositifs et procédés de supervision connus de l’art antérieur. En particulier, l’invention permet de réaliser un dispositif et un procédé qui soient simples et fiables et qui permettent une détection précise du ou des sous-systèmes qui sont à l’origine d’un dysfonctionnement. A cet effet, l’invention porte sur un procédé de supervision du fonctionnement d’un véhicule automobile comprenant un ensemble ordonné d’au moins deux systèmes automatisés. Le procédé comprend : - une première étape d’activation de la supervision de l’ensemble ordonné de systèmes automatisés, - des itérations d’une deuxième étape de supervision d’un système automatisé, chaque itération étant appliquée successivement, selon l’ordre de l’ensemble ordonné, à l’un des systèmes automatisés, la deuxième étape comprenant : • une sous-étape de mesure d’une performance du système automatisé en cours de supervision, et optionnellement, • une sous-étape d’attribution d’une note positive, négative ou nulle au système automatisé en cours de supervision en fonction de la performance mesurée, et, - une troisième étape de mise à jour d’au moins un système automatisé de l’ensemble ordonné en fonction de la note attribuée à l’au moins un système automatisé. Dans un mode de réalisation, les itérations de la deuxième étape de supervision s‘interrompent lorsqu’un système automatisé obtient une note négative. Dans un mode de réalisation l’ensemble ordonné d’au moins deux systèmes automatisés, est constitué, dans l’ordre, des systèmes suivants : un système de contrôle du déplacement du véhicule, puis un système de prise de décision, puis un système de traitement des données de perception. Dans un mode de réalisation, le véhicule automobile comprend des systèmes de communication incluant des systèmes de communication entre véhicules et/ou des systèmes de communication de véhicule à une infrastructure, le véhicule automobile étant en outre équipé d’une interface homme-machine, et la première étape d’activation de la supervision comprend une réception d’une évaluation d’un comportement du véhicule automobile issue soit de l’interface homme-machine, soit des systèmes de communication. Dans un mode de réalisation, le procédé comprend, suite à la réception d’une évaluation d’un comportement issue des systèmes de communication, - une détermination d’un contrôle du véhicule d’un premier genre si le véhicule est contrôlé par un conducteur humain, ou une détermination d’un contrôle du véhicule d’un second genre si le véhicule est contrôlé par l’ensemble d’au moins deux systèmes automatisés, puis - si le contrôle du véhicule est du premier genre, une transmission à l’interface homme-machine d’une note attribuée au conducteur humain, la note étant déterminée à partir de l’évaluation du comportement du véhicule automobile. Dans un mode de réalisation, la troisième étape de mise à jour d’au moins un système automatisé comprend la mise en œuvre d’un algorithme d’apprentissage par renforcement ou un système à commutation. L’invention porte en outre sur un dispositif de supervision du fonctionnement d’un véhicule automobile, le véhicule étant équipé d’un ensemble ordonné d’au moins deux systèmes automatisés. Le dispositif comprend des éléments matériels et/ou logiciels mettant en œuvre le procédé tel que défini précédemment, notamment des éléments matériels et/ou logiciels conçus pour mettre en œuvre le procédé tel que défini précédemment, et/ou le dispositif comprenant des moyens de mettre en œuvre le procédé tel que défini précédemment. L’invention porte également sur un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme enregistrées sur un support lisible par ordinateur pour mettre en œuvre les étapes du procédé tel que défini précédemment lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur. L’invention porte également sur un produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support de données lisible par un ordinateur et/ou exécutable par un ordinateur, comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par l’ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé tel que défini précédemment. L’invention porte encore sur un support d’enregistrement de données, lisible par un ordinateur, sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme de mise en œuvre du procédé tel que défini précédemment. L’invention porte encore sur un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé tel que défini précédemment. L’invention porte encore sur un signal d'un support de données, portant le produit programme d'ordinateur tel que défini précédemment. Le dessin annexé représente, à titre d’exemple, un mode de réalisation d’un dispositif de supervision selon l’invention et un mode d’exécution d’un procédé de supervision selon l’invention. La représente un véhicule automobile équipé d’un dispositif de supervision. La est une représentation alternative d’un véhicule automobile équipé d’un dispositif de supervision. La représente un ordinogramme d’un mode d’exécution d’un procédé de supervision. La est une représentation alternative d’un mode d’exécution d’un procédé de supervision. La illustre le principe d’un algorithme d’apprentissage par renforcement. La est une première illustration d’un exemple donné de mise en œuvre d’un procédé de supervision. La est une deuxième illustration de l’exemple donné de mise en œuvre d’un procédé de supervision. La est une troisième illustration de l’exemple donné de mise en œuvre d’un procédé de supervision. La est une quatrième illustration d’un exemple donné de mise en œuvre d’un procédé de supervision. Un exemple d’un véhicule automobile 100 équipé d’un mode de réalisation d’un dispositif de supervision du fonctionnement d’un véhicule automobile est décrit ci-après en référence à la . Le véhicule automobile 100 peut être un véhicule automobile de n’importe quel type, notamment un véhicule de tourisme, un véhicule utilitaire, un camion ou encore un véhicule de transport en commun tel qu’un bus ou une navette. Selon le mode de réalisation décrit, le véhicule automobile 100 est un véhicule autonome et sera désigné "véhicule autonome" dans la suite de la description. Cette illustration est donc faite à titre non limitatif. Notamment le véhicule automobile pourrait être un véhicule non autonome, équipé d’un système d'aide à la conduite, notamment un système d'aide à la conduite correspondant à un niveau supérieur ou égal au niveau 2 d’autonomie, c’est-à-dire correspondant à une autonomie partielle du véhicule. Le véhicule autonome 100 comprend principalement les éléments suivants : - des capteurs 1 de l’environnement du véhicule autonome 100, - des systèmes 2 de communication, - une interface homme-machine 3, - des actionneurs 4 du véhicule automobile, - un système 5 de traitement des données de perception, - un système 6 de prise de décision, - un système 7 de contrôle du déplacement du véhicule, - une unité de calcul 8, comprenant un microprocesseur 81, une mémoire électronique locale 82 et des interfaces de communication 83 permettant au microprocesseur 81 de communiquer avec les capteurs 1, les systèmes 2 de communication, l’interface homme-machine 3, le système 5 de traitement des données de perception, le système 6 de prise de décision, et le système 7 de contrôle du déplacement du véhicule. Les capteurs 1 de l’environnement du véhicule autonome 100, peuvent comprendre un ensemble de caméras et/ou lidars et/ou radars pour observer l’environnement à 360 degrés autour du véhicule autonome 100. Ils peuvent comprendre en outre un GPS et une unité de mesure inertielle utilisés pour la localisation du véhicule autonome 100. Les données issues des capteurs 1 sont transmises au système 5 de traitement des données de perception. Les systèmes 2 de communication comprennent des systèmes de communication entre véhicules (systèmes V2V) ou des systèmes de communication de véhicule à infrastructure (systèmes V2i) permettant aux véhicules d'échanger des informations entre eux, et avec les infrastructures, notamment en ce qui concerne les conditions météorologiques. L’interface homme-machine 3 est destinée au conducteur ou utilisateur du véhicule autonome 100. Elle permet au conducteur ou utilisateur du véhicule autonome 100 d’évaluer le comportement de son propre véhicule ou d’un véhicule environnant. Elle permet également d’informer le conducteur du véhicule lorsque la responsabilité du contrôle de son véhicule lui est attribuée suite à une défaillance d’au moins un système automatisé. Les actionneurs 4 mettent en œuvre le déplacement du véhicule autonome 100 ; ils comprennent un actionneur de couple moteur, un actionneur de freins et un actionneur de rotation des roues directrices. Le système 5 de traitement des données de perception traite les données issues des capteurs 1 et des systèmes 2 de communication, et construit une représentation de l’environnement du véhicule autonome 100. Le système 5 fournit en sortie la position du véhicule et une description de tous les objets pertinents qui l'entourent. Le système 6 de prise de décision reçoit les données issues du système 5 de traitement des données de perception, qui l’informent de la situation courante du véhicule et de son environnement. En fonction de ces données, le système 6 adapte le comportement du véhicule à la situation courante. Notamment, le système 6 peut déterminer une décision du véhicule autonome 100, portant par exemple sur une manœuvre de changement de voie, et/ou de maintien sur la voie avec un changement de vitesse. Le système 6 comprend un système de navigation dont le rôle est de générer le mouvement et la planification comportementale du véhicule. Il agit avant le système 7 de contrôle du déplacement du véhicule pour adapter la réponse du véhicule en fonction des scénarios actuels. Le système 7 de contrôle du déplacement du véhicule se compose principalement d’un sous-système de contrôle longitudinal, d’un sous-système de contrôle latéral et du châssis. Le système 7 génère des commandes pour minimiser une erreur entre la trajectoire réelle du véhicule et la trajectoire définie par la navigation, par exemple pour un suivi de voie, un suivi de vitesse... Le système 5 de traitement des données de perception, le système 6 de prise de décision et le système 7 de contrôle du déplacement du véhicule sont aptes à recevoir des récompenses ou notes issues du microprocesseur 81. Dans le mode de réalisation décrit, le véhicule autonome 100 comprend donc un ensemble ordonné ENS de systèmes automatisés, l’ensemble ordonné comprenant, dans l’ordre, les systèmes suivants : le système de contrôle du déplacement du véhicule 7, puis le système de prise de décision 6, puis le système de traitement des données de perception 5. La est une représentation alternative d’un véhicule automobile équipé d’un dispositif de supervision selon l’invention. Dans le mode de réalisation de l’invention, le calculateur 81 permet d’exécuter un logiciel comprenant les modules suivants qui communiquent entre eux : - un module 811 d’activation de la supervision, qui communique avec les systèmes 2 de communication, l’interface homme-machine 3 et la mémoire locale 82, - un module 812 de supervision d’un système automatisé, qui communique avec le système de traitement des données de perception 5, le système de prise de décision 6, le système de contrôle du déplacement du véhicule 7 et la mémoire locale 82, - un module 813 de mise à jour d’un système automatisé, qui communique avec le système de traitement des données de perception 5, le système de prise de décision 6, le système de contrôle du déplacement du véhicule 7 et la mémoire locale 82, - un module 814 de de transfert de la conduite à un conducteur humain, qui collabore avec l’interface homme-machine 3 et la mémoire locale 82. Un mode d’exécution du procédé de commande d’un véhicule autonome est décrit ci-après en référence à la . Le procédé comprend quatre étapes E1 à E4. Dans une première étape E1 on active la supervision de l’ensemble ordonné ENS de systèmes automatisés. Dans un premier mode de réalisation, l’activation de la supervision est automatique. Par exemple, elle s’effectue au démarrage du véhicule autonome 100, puis l’ensemble de sous-systèmes est ensuite périodiquement supervisé, à une période P qui peut être fixe ou dépendante du contexte de navigation du véhicule. Dans le premier mode de réalisation de l’étape E1, on peut par exemple utiliser une temporisation TEMPO associée à l’étape E1. La temporisation est enregistrée dans la mémoire locale 82. Elle peut prendre deux états : un état dit inactif, et un état dit actif. Par défaut la temporisation est dans l’état inactif. Lorsqu’une temporisation est démarrée, alors elle passe dans l’état actif. Puis lorsque la durée de la temporisation s’est écoulée, la temporisation passe dans l’état inactif. Dans le premier mode de réalisation de l’étape E1, on teste l’état de la temporisation TEMPO. Si la temporisation est inactive, alors on active la temporisation TEMPO en lui affectant une durée P correspondant à la période de supervision. La temporisation passe alors à l’état actif pendant une durée P. On enchaine ensuite sur l’étape E2. Dans un deuxième mode de réalisation complémentaire ou alternatif au premier mode de réalisation, l’activation de la supervision peut comprendre une réception d’une évaluation d’un comportement du véhicule autonome 100 issue soit de l’interface homme-machine 3, soit des systèmes de communication 2. En d’autres termes, une évaluation d’un comportement du véhicule autonome 100 a été émise - soit par un conducteur ou un passager du véhicule autonome 100 via l’interface homme-machine 3, - soit par un conducteur ou passager d’un véhicule environnant ou d’une infrastructure environnante, l’évaluation étant reçue via les systèmes de communication 2. Dans le deuxième mode de réalisation, on évalue le genre du contrôle du véhicule 100. Avantageusement le genre du contrôle du véhicule est enregistré et mis à jour dans la mémoire locale 82. Le contrôle du véhicule peut être - d’un premier genre T1 si le véhicule est contrôlé par un conducteur humain, - ou d’un second genre T2 si le véhicule est contrôlé par l’ensemble ENS d’au moins deux systèmes automatisés. Si le contrôle du véhicule est du premier genre T1, cela signifie que l’évaluation d’un comportement du véhicule est destinée à un conducteur humain du véhicule. Une note est alors attribuée au conducteur humain en fonction de l’évaluation du comportement EC. Elle lui est transmise via l’interface homme-machine 3. Puis on reboucle sur l’étape E1. Si le contrôle du véhicule est du deuxième genre T2, cela signifie que l’évaluation d’un comportement du véhicule doit être analysée en fonction des systèmes automatisés de l’ensemble ENS. 0n enchaine alors sur l’étape E2. Dans la deuxième étape E2, on supervise successivement les systèmes automatisés de l’ensemble ENS, l’ordre de supervision des systèmes étant fixe. Dans le mode de réalisation de l’ensemble ENS décrit, cela revient à superviser d’abord le système de contrôle du déplacement du véhicule 7, puis le système de prise de décision 6, puis le système de traitement des données de perception 5. La supervision d’un système automatisé S i comprend deux sous-étapes : - une sous-étape E21 de mesure d’une performance P i du système automatisé S i , et optionnellement, - une sous-étape E22 d’attribution d’une note N i positive, négative ou nulle au système automatisé S i en fonction de la performance mesurée P i . Dans la suite du document les termes de « note » ou de « récompense » sont indifféremment utilisés pour désigner une évaluation chiffrée du fonctionnement d’un système automatisé S i . Les traitements effectués dans les sous-étapes E21 et E22 dépendent du sous-système évalué S i . Les sous-étapes E21 et E22 sont itérées sur les différents systèmes Si. Par exemple, en ce qui concerne la supervision du système de contrôle du déplacement du véhicule 7, dans la sous-étape E21, on peut calculer un écart entre une première trajectoire appliquée par le véhicule autonome 100 et une deuxième trajectoire idéale qui a été précédemment déterminée par le module de prise de décision 6. Dans la sous-étape E22, on attribue une note positive, négative ou nulle en fonction de l’écart calculé. En ce qui concerne la supervision du système de prise de décision 6, dans la sous-étape E21, on peut vérifier si une décision définie par le module de décision 6 respecte les contraintes déterminées par le système de perception 5. Par exemple, on peut vérifier si la décision respecte la configuration du trafic environnant, l’état des feux de circulation… Puis, dans la sous-étape E22, si la décision respecte la configuration du trafic environnant, alors on attribue une note positive ou nulle au module de prise de décision 6. Sinon on attribue une note négative au module de prise de décision 6. En ce qui concerne la supervision du système de perception 5, dans la sous-étape E21, on peut vérifier la cohérence entre les perceptions courantes fournies par le système de perception 5 à l’instant T de supervision, et les perceptions fournies par le système de perception 5 à un précédent instant T-dT. Par exemple, on peut vérifier si des pistes fantômes sont apparues entre les instants T-dT et T, ou on peut détecter une incertitude sur la localisation d’un véhicule ou d’un objet entre les instants T-dT et T. On peut par ailleurs détecter des images altérées du fait de mauvaises conditions météorologiques. Puis, dans la sous-étape E22, en fonction des résultats de la sous-étape E21, on attribue une note positive ou négative ou nulle au système de perception. Ainsi, chaque système automatisé S i supervisé dans l’étape E2 obtient une note N i positive, négative ou nulle. Dans un mode de réalisation, les notes N i obtenues sont enregistrées dans la mémoire locale 82 afin d’être traitées lors de l’exécution ultérieure de l’étape E3 de mise à jour d’au moins un système automatisé S i . De plus, dans un mode de réalisation préférentiel, l’itération de la deuxième étape E2 s‘interrompt dès qu’un système automatisé S i obtient une note N i négative. Ce mode d’exécution préférentiel de l’étape E2 est illustré par la et décrit ci-après. Dans une première étape 140, on teste si le système 7 de contrôle des mouvements du véhicule a atteint ses objectifs : - si oui, dans une deuxième étape 142, on transmet une récompense neutre au système 7; puis on enchaîne sur une troisième étape 150 et - si non, dans une quatrième étape 141 on transmet une récompense négative au système 7 et on enchaine directement sur l’étape E3. Dans la troisième étape 150, on teste si le système 6 de prise de décision a atteint ses objectifs : - si oui, dans une cinquième étape 152, on transmet une récompense neutre au système 6; puis enchaine sur une sixième étape 160 et - si non, dans une septième étape 151, on transmet une récompense négative au système 6 et on enchaine directement sur l’étape E3. Dans la sixième étape 160, on teste si les capteurs 1 sont défaillants : - si non, dans une huitième étape 161 on transmet une récompense négative au système 5 de traitement des données de perception et on enchaine directement sur l’étape E3, - si oui, dans une neuvième étape 162 on transmet une récompense neutre au système 5; puis enchaine sur l’étape E4 de transfert de la conduite à un conducteur humain. Ainsi, lors de l’itération de l’étape E2 appliquée au système de contrôle du déplacement du véhicule 7, si le système 7 de contrôle du déplacement du véhicule obtient une note négative, on enchaine directement sur l’étape E3 de mise à jour du système 7 de contrôle du déplacement du véhicule sans effectuer de supervision ni du système 6 de prise de décision, ni du système 5 de perception. De même, si, lors de l’itération de l’étape E2 appliquée au système 6 de prise de décision, le système 6 de prise de décision obtient une note négative, on enchaine directement sur l’étape E3 de mise à jour du système 6 de prise de décision sans effectuer de supervision du système 5 de perception. Lorsqu’une évaluation négative d’un comportement du véhicule autonome 100 (issue de l’interface homme machine 3 ou des systèmes de communication 2) a été traitée dans l’étape E1, on s’attend à déterminer dans l’étape E2 quel système automatisé S i est à l’origine du comportement évalué négativement. Il peut toutefois arriver qu’aucun système automatisé S i n’obtienne de note négative lors de l’exécution de l’étape E2. On se trouve ainsi dans une situation où la supervision des systèmes effectuée dans l’étape E2 ne détermine aucune source possible du comportement du véhicule autonome, et donc aucun moyen de corriger le comportement évalué comme négatif. Dans ce cas, on enchaine sur l’étape E4 de transfert de la conduite à un conducteur humain. Dans l’étape E3, on met à jour au moins un système automatisé S i de l’ensemble ordonné ENS en fonction d’une note N i attribuée à l’au moins un système automatisé S i . L’étape E3 comprend la mise en œuvre d’une adaptation de chaque système automatisé S i ayant obtenu une note N i lors de l’exécution de l’étape E2. Dans un mode de réalisation, l’adaptation comprend la mise en œuvre d’un algorithme d’apprentissage par renforcement RL i et/ou l’adaptation comprend la mise en œuvre d’un système à commutation SW i . Dans la suite du document le terme « adaptation » d’un système S i désigne un apprentissage ou une amélioration ou une mise à jour du système S i par la prise en compte d’une note N i obtenue lors de l’exécution de l’étape E2. La illustre le principe d’un algorithme d’apprentissage par renforcement RL i appliqué à un système S i faisant l’objet d’un apprentissage. A chaque cycle, le système S i reçoit des informations sur l'état d’un environnement E i (t), comprenant un ensemble de données décrivant une situation courante. A partir de ces informations, le système S i sélectionne une action à exécuter A i (t), qui modifie l'état de l'environnement (le nouvel état étant E i (t+dt)) et génère une récompense R i (t+dt) pour le système Si. L’objectif d’un tel algorithme est de maximiser la récompense R i après un certain nombre d’itérations de l’algorithme. En variante, l’algorithme d’apprentissage RL i pourrait utiliser une méthode d’apprentissage de type Q-Learning, qui permet au système S i d'apprendre une stratégie pour déterminer quelle action A i effectuer dans chaque état E i du système. Elle fonctionne par l'apprentissage d'une fonction Q i qui permet de déterminer le gain potentiel, Q i (E i (t),A i (t)), c'est-à-dire la récompense sur le long terme apportée par le choix d'une action A i (t) dans un état E i (t) en suivant une politique optimale. Un des avantages de la méthode d’apprentissage par Q-learning est qu'elle ne dépend pas de la définition d'un modèle d'évolution ou d'une stratégie de contrôle préalablement définis par l'utilisateur mais est basée directement sur l'interaction du système avec son environnement et la récompense reçue à chaque étape. Ainsi, lorsque l’adaptation d’un système autonome S i comprend la mise en œuvre d’un algorithme d’apprentissage RL i , la note positive ou nulle obtenue par un système automatisé S i lors de l’exécution de l’étape E2 permet d’améliorer la robustesse du système, notamment en sauvegardant dans la mémoire locale 82 les paramètres du système S i appliqués lors du scenario associé à l’obtention de la note positive ou nulle, notamment en sauvegardant les données reçues en entrée du système et les données fournies en sortie du système S i . Alternativement, l’adaptation d’un système autonome S i peut comprendre la mise en œuvre d'un système à commutation SW i . Un système à commutation SW i est composé d’un ensemble de sous-systèmes SSW ik et d’une loi logique L i (ou contrôleur de commutation L i ) qui indique quel est le sous-système SSW ik actif. Dans un mode de réalisation, un algorithme de Q-learning pourrait coopérer avec un contrôleur de commutation L i conçu dans le but de superviser le système à commutation SW i . Le choix entre un premier type d’adaptation, mettant en œuvre un algorithme d’apprentissage par renforcement RL i , et un deuxième type d’adaptation, mettant en œuvre un système à commutation SW i , peut être guidé par la recherche de stabilité du système S i . Par exemple, dans le cas d’un système 7 de contrôle du déplacement du véhicule 7, la stabilité du système est primordiale pour des raisons de sécurité du déplacement du véhicule. Dans ce cas, on utilisera préférentiellement une adaptation du deuxième type, c’est-à-dire une adaptation mettant en œuvre un système à commutation SW i . Alternativement, lorsque le système S i à adapter gère un grand nombre de données, il peut être plus avantageux d’utiliser une adaptation du premier type, c’est-à-dire mettant en œuvre un algorithme d’apprentissage par renforcement RL i . Par exemple, l’utilisation d’un algorithme d’apprentissage par renforcement est particulièrement avantageuse pour adapter le système 6 de prise de décision. En effet, ce type d’algorithme permet de gérer un grand nombre de données physiques et mesurées, puis d’évaluer des liens entre les données décrivant l’environnement du véhicule et une décision prise par le système 6 de prise de décision. En d’autres termes, la complexité de la tâche de conduite et l'imprévisibilité de l'environnement rendent difficile la modélisation de la situation actuelle et du risque qui y est associé. Les algorithmes d’apprentissage par renforcement RL i offrent une solution alternative à la modélisation ; ils permettent de gérer la complexité croissante du système en fournissant une solution intermédiaire comprenant une première partie de traitement exploratoire et une deuxième partie de traitement d’exploitation des données, les première et deuxième parties permettant ensemble d'inférer un comportement du système S i . Un exemple de mise en œuvre d’un procédé de supervision selon l’invention est décrit par les figures 6 à 9. La simulation décrite porte sur un changement de voie autonome du véhicule autonome 100. Le graphe G1 de la représente - sur l’axe des abscisses, la distance longitudinale exprimée en mètres parcourue par le véhicule autonome 100 depuis le début de la manœuvre, et - sur l’axe des ordonnées la distance latérale exprimée en mètres entre la position 301, 302, 303 du véhicule autonome et la trajectoire cible 201. La trajectoire cible 201 est représentée par la droite Y=0 sur le graphe G1. Le véhicule autonome 100 initie une manœuvre de changement de voie alors qu’il se situe à une distance latérale de la trajectoire cible 201 égale à 3 mètres, comme cela est représenté par le point A de la . Le système 5 de traitement des données de perception identifie la présence d’un camion situé à une ordonnée 202 égale à -1 mètre, c’est-à-dire à une distance latérale de 1 mètre de la trajectoire cible et à une distance latérale de 4 mètres du véhicule autonome 100 au début de la manœuvre (c’est-à-dire au point A). A partir des informations issues du système 5 de traitement des données de perception, le système 6 de prise de décision transmet au système 7 de contrôle du déplacement - une première consigne pour imposer une limite minimale de distance latérale 203 entre la trajectoire cible 201 le véhicule autonome 100 égale à -0,6m, et - une deuxième consigne pour garantir un confort de conduite en limitant la valeur absolue de la vitesse de braquage à 0,2 radian par seconde. Selon les consignes déterminées par le système 6 de prise de décision, l'objectif du système 7 de contrôle du déplacement est de suivre la trajectoire en douceur (notamment en appliquant un faible effort de braquage) tout en respectant les contraintes latérales demandées. En conséquence, dans l’itération de l’étape E2 de supervision appliquée au système 7 de contrôle du déplacement, et plus particulièrement dans la sous-étape E21, on évalue le système 7 selon les critères suivants : - une premier critère selon lequel le véhicule autonome 100 ne doit pas franchir la limite 203 correspondant à une distance latérale de -0,6 mètres entre la trajectoire cible 201 et la position du véhicule autonome, comme cela est représenté par la , et - un deuxième critère selon lequel le véhicule autonome doit maintenir une vitesse de braquage comprise entre une valeur minimale 204 égale à -0,2 radian par seconde et une valeur maximale 205 égale à 0,2 radian par seconde, comme cela est représenté par la . Tant que le véhicule respecte les premier et deuxième critères, - dans la sous-étape E22, on attribue une note N i positive au système 7 de contrôle du déplacement, et - dans l’étape E3, on renforce l’apprentissage du système 7 en traitant la note N i positive. Dans l’exemple décrit par les figures 6 à 9, l’apprentissage du système 7 repose sur l’utilisation d’un système à commutation SW i , qui peut commuter entre trois versions différentes 71, 72, 73 du système 7. La représente, dans un graphe G2: - l’évolution temporelle 401 de la distance latérale en mètres entre la position courante du véhicule autonome 100 et la trajectoire cible lors de l’utilisation de la première version 71 du système 7, - l’évolution temporelle 402 de la distance latérale en mètres entre la position courante du véhicule autonome 100 et la trajectoire cible lors de l’utilisation de la deuxième version 72 du système 7, - l’évolution temporelle 403 de la distance latérale en mètres entre la position courante du véhicule autonome 100 et la trajectoire cible lors de l’utilisation de la troisième version 73 du système 7. La représente, dans un graphe G3: - l’évolution temporelle 501 de la distance latérale en mètres entre la position courante du véhicule autonome 100 et la trajectoire cible lors de l’utilisation de la première version 71 du système 7, - l’évolution temporelle 502 de la distance latérale en mètres entre la position courante du véhicule autonome 100 et la trajectoire cible lors de l’utilisation de la deuxième version 72 du système 7, - l’évolution temporelle 503 de la distance latérale en mètres entre la position courante du véhicule autonome 100 et la trajectoire cible lors de l’utilisation de la troisième version 73 du système 7. La représente, dans un graphe G4, la note attribuée 601, 602, 603 respectivement à chacune des première deuxième et troisième versions 71, 72, 73 du système 7. Les figures 6 et 7 illustrent le fait que la première version 71 du système 7 n’a pas permis au véhicule autonome 100 de respecter la limite latérale 203. Dans l’étape E22, la première version 71 du système 7 obtient donc une note N 71 fortement négative, notamment -6, comme cela est illustré par la . Dans l’étape E3, la note N 71 est alors transmise au système 7 qui est ainsi informé qu’il doit être amélioré. Une deuxième version 72 du système 7 est alors utilisée à la place de la première version 71. Les figures 6 et 7 illustrent le fait que la deuxième version 72 du système 7 a permis au véhicule autonome 100 de respecter la limite latérale 203. Toutefois, la illustre le fait que la deuxième version 72 a dépassé la limite autorisée en termes de vitesse de braquage 502. Dans l’étape E22, la deuxième version 72 du système 7 obtient donc une note N 72 faiblement négative, comme cela est illustré par la . Dans l’étape E3, la note N 72 est alors transmise au système 7 qui est ainsi informé qu’il doit être à nouveau amélioré. Une troisième version 73 du système 7 est alors utilisée à la place de la deuxième version 72. Les figures 6 et 7 illustrent le fait que la troisième version 73 du système 7 a permis au véhicule autonome 100 de respecter la limite latérale 203. De plus, la illustre le fait que la troisième version 73 n’a dépassé que transitoirement la limite autorisée en termes de vitesse de braquage 502. Dans l’étape E22, la troisième version 72 du système 7 obtient donc une note N 73 positive, comme cela est illustré par la . Dans une étape E4, on transfère le contrôle du véhicule à un usager du véhicule autonome 100. Les systèmes automatisés S i ne sont alors plus actifs. Le genre du contrôle du véhicule est alors mis à jour dans la mémoire locale 82, comme étant du premier genre T1. Finalement, le procédé de supervision selon l’invention permet d’évaluer, de valider et d’améliorer tout système autonome d’aide à la conduite (système ADAS) ou tout système automatisé d’un véhicule autonome. Pour cela, le procédé de supervision attribue des notes individuelles (ou récompenses) au comportement de chaque système supervisé, ces notes pouvant être positives ou négatives. Cela a pour premier effet de déterminer la source d’un éventuel dysfonctionnement et ainsi de prendre des mesures pour sécuriser individuellement le fonctionnement de chaque système supervisé. Cela a pour second effet d’améliorer le fonctionnement de chaque système supervisé en mémorisant les données issues de l’expérience du véhicule autonome, notamment lorsqu’un système supervisé obtient une note positive. L’expérience de chaque système supervisé peut être capitalisée en utilisant, par exemple, un algorithme d’apprentissage par renforcement ou un système à commutation. Le procédé de supervision selon l’invention peut être mis en œuvre dans différentes circonstances. En premier lieu, la supervision peut intervenir lors de la phase de calibrage du véhicule autonome, pour entrainer chaque système automatisé du véhicule autonome 100 avant la mise en vente du véhicule. En deuxième lieu, la supervision peut intervenir lors de l’utilisation courante du véhicule autonome 100 par un usager. La supervision peut alors être périodique. En complément ou alternativement, la supervision peut être déclenchée ponctuellement suite une évaluation négative d’un comportement du véhicule autonome 100, l’évaluation pouvant provenir de données issues de réseaux V2V ou V2i, ou d’une interface homme-machine du véhicule autonome 100. Lorsqu’elle génère une note positive, la supervision permet alors de capitaliser l’apprentissage d’une expérience dans laquelle, par exemple, une décision prise par le véhicule autonome a été particulièrement bien adaptée à une situation de conduite délicate. Lorsqu’elle génère une note négative, la supervision signale un problème à résoudre et entraine une amélioration du système supervisé et/ou le transfert de la conduite à un usager du véhicule autonome 100. Le procédé de supervision s’applique également à un conducteur humain du véhicule autonome 100. Dans ce cas, le procédé de supervision transmet des notes au conducteur humain via une interface homme machine, ces notes pouvant être déterminées en fonction d’évaluations émises par un véhicule environnant ou une infrastructure environnante. Le procédé de supervision selon l'invention présente ainsi plusieurs avantages. En premier lieu, il améliore les performances, la fiabilité et la sécurité du véhicule, notamment en améliorant l'adaptabilité du véhicule face aux situations normales et critiques. De plus, le procédé de supervision selon l’invention permet au véhicule d’améliorer son fonctionnement au fil de son utilisation, en acquérant des connaissances sur les situations rencontrées. Le procédé de supervision selon l’invention est applicable à tout système automatisé équipant le véhicule. Il peut également s’appliquer à un conducteur humain du véhicule. Procédé de supervision du fonctionnement d’un véhicule automobile (100) comprenant un ensemble ordonné (ENS) d’au moins deux systèmes automatisés (S 1 , S i ,…, S N ), caractérisé en ce qu’il comprend - une première étape (E1) d’activation de la supervision de l’ensemble ordonné (ENS) de systèmes automatisés, - des itérations d’une deuxième étape (E2) de supervision d’un système automatisé (S i ), chaque itération étant appliquée successivement, selon l’ordre de l’ensemble ordonné (ENS), à l’un des systèmes automatisés (S 1 , S i ,…, S N ), la deuxième étape (E2) comprenant : une sous-étape (E21) de mesure d’une performance (P i ) du système automatisé (S i ) en cours de supervision, et optionnellement une sous-étape (E22) d’attribution d’une note (N i ) positive, négative ou nulle au système automatisé (S i ) en cours de supervision en fonction de la performance mesurée (P i ) et, - une troisième étape (E3) de mise à jour d’au moins un système automatisé (S i ) de l’ensemble ordonné (ENS) en fonction de la note (N i ) attribuée à l’au moins un système automatisé (S i ). Procédé de supervision selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les itérations de la deuxième étape (E2) de supervision s‘interrompent lorsqu’un système automatisé (S i ) obtient une note (N i ) négative. Procédé de supervision selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’ensemble ordonné (ENS) d’au moins deux systèmes automatisés (S 1 , S i ,…, S N ), est constitué, dans l’ordre, des systèmes suivants : un système (7) de contrôle du déplacement du véhicule, puis un système (6) de prise de décision, puis un système (5) de traitement des données de perception. Procédé de supervision selon l’une des revendications précédentes, le véhicule automobile (100) comprenant des systèmes de communication (2) incluant des systèmes de communication entre véhicules et/ou des systèmes de communication de véhicule à une infrastructure, le véhicule automobile (100) étant en outre équipé d’une interface homme-machine (3), caractérisé en ce que la première étape (E1) d’activation de la supervision comprend une réception d’une évaluation d’un comportement (EC) du véhicule automobile (100) issue soit de l’interface homme-machine (3), soit des systèmes de communication (2). Procédé de supervision selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu’il comprend, suite à la réception d’une évaluation d’un comportement (EC) issue des systèmes de communication (2), - une détermination d’un contrôle du véhicule d’un premier genre (T1) si le véhicule est contrôlé par un conducteur humain, ou une détermination d’un contrôle du véhicule d’un second genre (T2) si le véhicule est contrôlé par l’ensemble (ENS) d’au moins deux systèmes automatisés, puis - si le contrôle du véhicule est du premier genre (T1), une transmission à l’interface homme-machine (3) d’une note attribuée au conducteur humain, la note étant déterminée à partir de l’évaluation du comportement (EC) du véhicule automobile (100). Procédé de supervision selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que la troisième étape (E3) de mise à jour d’au moins un système automatisé comprend la mise en œuvre d’un algorithme d’apprentissage par renforcement (RL i ) ou un système à commutation (SW i ). Dispositif (8) de supervision du fonctionnement d’un véhicule automobile (100), le véhicule étant équipé d’un ensemble ordonné (ENS) d’au moins deux systèmes automatisés (S 1 , S i ,…, S N ), le dispositif comprenant des éléments (81, 82, 83, 811, 812, 813, 814) matériels et/ou logiciels mettant en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 6. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme enregistrées sur un support lisible par ordinateur pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 lorsque ledit programme fonctionne sur un ordinateur. Support d’enregistrement de données, lisible par un ordinateur, sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme de mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 6 ou selon la revendication 8. Signal d'un support de données, portant le produit programme d'ordinateur selon la revendication 8.