FR 3130431 A1 20230616 FR 2113494 A 20211214 L’invention concerne un procédé de prédiction d’au moins une condition météo à la surface d’un segment routier comprenant des étapes d’obtention (200) de données météo pour une zone géographique comprenant au moins un segment routier particulier, de prédiction (201) d’au moins une condition météo de surface du segment routier par application d’un modèle prédictif aux données météo obtenues, de détermination (203) d’une fréquence de mise à jour de la prédiction pour le segment, la fréquence étant proportionnelle à un niveau de risque associé (202) à la condition de surface prédite pour le segment, et de mise à jour de la prédiction pour le segment à partir de nouvelles prévisions météo selon la fréquence déterminée. Figure 2. Procédé de prédiction d’une condition de surface d’un segment routier L’invention appartient au domaine de l’automobile et concerne particulièrement les techniques de prédiction d’une condition météo à la surface d’un segment routier. Art antérieur Les systèmes d’assistance à la conduite avancés et de conduite autonome connaissent de nos jours un fort développement. Pour circuler avec un maximum de sécurité, il est particulièrement important que les véhicules équipés de tels systèmes aient connaissance des conditions de surface de la chaussée sur laquelle ils circulent afin d’adapter leur vitesse, leurs distances de sécurité, et d’estimer les distances de freinage. Dans ce but, on a développé des modèles permettant de prédire l’état de la chaussée à partir de prévisions/et ou d’observations météo atmosphériques. De tels modèles sont par exemple entrainés à partir d’observations météo et d’observations au sol, réalisées par exemple à partir de stations météo routières (RWIS, pour Road Weather Information System en anglais) réparties sur le réseau routier, de manière à établir des corrélations entre des conditions atmosphériques et l’état de la chaussée. On peut ainsi par exemple déterminer la température ou le temps de séchage d’un revêtement routier à partir d’une température atmosphérique, d’une vitesse de vent, d’une couverture nuageuse et d’un type de voie de circulation. Les observations et prévisions météo sont mises à jour régulièrement par les fournisseurs de données météo, par exemple toutes les 15 minutes. Ces prévisions ont une granularité d’environ 0.01° x 0.01°. et sont généralement disponibles à l’échelle continentale. Ainsi, en appliquant les modèles prédictifs dès que de nouvelles prévisions ou observations météo sont disponibles, on met à disposition des véhicules des prédictions de conditions de surfaces actualisées. Toutefois, une mise à jour fréquente des prédictions pour une zone géographique étendue nécessite une infrastructure de calcul coûteuse à mettre en place et à maintenir. Il existe ainsi un besoin pour une technique pour prédire des conditions de surface en tout point d’un réseau routier qui permette de limiter les coûts d’installation et d’exploitation de l’infrastructure de calcul. A cet effet, il est proposé un procédé de prédiction d’au moins une condition météo à la surface d’un segment routier comprenant les étapes suivantes : Obtention de données météo atmosphériques pour une zone géographique comprenant au moins un segment routier particulier, Prédiction d’au moins une condition météo de surface du segment routier par application d’un modèle prédictif aux données météo obtenues, Détermination d’une fréquence de mise à jour de la prédiction pour le segment, la fréquence étant proportionnelle à un niveau de risque associé à la condition de surface prédite pour le segment, et Mise à jour de la prédiction pour le segment à partir de nouvelles données météo selon la fréquence déterminée. Le procédé permet ainsi d’optimiser l’utilisation de ressources de calcul en adaptant la fréquence à laquelle un modèle prédictif est inféré en fonction de conditions de surface prédites pour ce segment. Autrement dit, on associe aux prédictions réalisées pour un segment particulier une durée de validité d’autant plus courte que la condition de surface prédite constitue un risque élevé pour les véhicules en circulation. Ainsi, la fréquence de mise à jour des prédictions est plus élevée pour un segment routier pour lequel on a prédit une condition de surface à risque, par exemple un événement susceptible d’affecter la friction entre les pneumatiques d’un véhicule et la chaussée. Au contraire, on recalcule moins fréquemment les prédictions pour les segments pour lesquels on a prédit une condition météo de surface impliquant un faible risque pour les automobilistes, par exemple une chaussée sèche pour les prochaines heures. De cette façon, on réduit l’utilisation des ressources de calcul sans dégrader la qualité des prédictions transmises aux véhicules. Dans une réalisation particulière, le procédé est tel que la fréquence de mise à jour de la prédiction pour un premier segment est égale à la fréquence de mise à jour de la prédiction pour un deuxième segment, lorsque le niveau de risque associé à la condition de surface du deuxième segment est supérieur au niveau de risque associé à la condition de surface prédite pour le premier segment et que la distance séparant le premier segment du deuxième segment est inférieure à un seuil. On augmente ainsi la fréquence de mise à jour des prédictions pour les segments routiers qui sont à proximité de zones pour lesquelles un événement météo à risque est prédit. On concentre ainsi les ressources de calcul sur les segments susceptibles de voir leurs conditions de surface modifiées dans un avenir proche. Selon un mode particulier de réalisation, le procédé est tel que la fréquence de mise à jour de la prédiction pour un segment est en outre proportionnelle à une valeur de densité de trafic associée audit segment. Ainsi, le procédé permet d’adapter la fréquence de mise à jour des prédictions de conditions de surface d’un segment routier selon la fréquentation du segment, c’est-à-dire selon une densité de trafic observée ou prévue pour le segment. Une modification des conditions de surface ayant un impact plus important sur un segment très fréquenté, on augmente la réactivité du système de prédiction pour ce type de segment. Un risque étant évalué à partir d’un aléa et d’un enjeu, le fait qu’un grand nombre d’automobilistes soient confrontés à des conditions de surface dangereuses, fait augmenter le niveau de risque. Selon une réalisation particulière, le procédé est tel que la fréquence de mise à jour de la prédiction pour un segment est proportionnelle à un nombre de requête reçues par un service en ligne en provenance de véhicules en circulation dans une zone géographique comprenant le segment. De cette manière on adapte la fréquence de mise à jour des prédictions des conditions de surface pour une région donnée selon un degré de sollicitation d’un service en ligne, de préférence selon un degré de sollicitation d’un service de fourniture de conditions de surface. Une telle disposition permet d’améliorer la fiabilité des prédictions sur les segments les plus fréquentés sans qu’il soit nécessaire d’interroger un fournisseur tiers spécialisé dans la fourniture de données de trafic routier. On améliore ainsi la fiabilité de prédiction pour un zone donnée à moindre coût. Selon un mode particulier de réalisation, la fréquence de mise à jour de la prédiction pour un segment est telle qu’un intervalle entre deux prédictions successives pour un segment est compris entre 15 minutes et 7 heures. De cette façon, lorsqu’une condition météo de surface à risque est prédite pour un segment, le modèle prédictif est inféré dès que de nouvelles données météorologiques sont disponibles, par exemple toutes les 15 minutes. A l’inverse, lorsque les prédictions réalisées pour un segment indiquent des conditions stables et sûres pour les prochaines heures, le modèle prédictif est inféré moins souvent. Selon un mode particulier de réalisation, un niveau de risque élevé est associé à une condition de surface lorsque la condition prédite comprend au moins une des conditions parmi les conditions suivantes : Pluie, Verglas, Neige, Température inférieure à 4 degrés. La présence de pluie, de verglas ou de neige modifie l’adhérence d’un véhicule sur la chaussée et sont donc des situations risquées pour les automobilistes. Ainsi, il est proposé d’affecter de prioriser les traitements des segments routiers pour lesquels de telles situations sont prédites. D’autres paramètres ou combinaison de paramètres peuvent être pris en compte pour déterminer une priorité de traitement pour un segment donné, comme une hauteur d’un film d’eau ou une vitesse du vent. Par exemple, un segment pour lequel on a prédit une combinaison de basse température, de vent et de pluie doit être surveillé de près, car de telles conditions peuvent rapidement donner naissance à des plaques de verglas. L’invention concerne aussi un de prédiction d’au moins une condition météo à la surface d’un segment routier comprenant un processeur et une mémoire dans laquelle sont enregistrées des instructions configurées pour mettre en œuvre les étapes suivantes, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur, les étapes suivantes : Obtention de données météo atmosphériques pour une zone géographique comprenant au moins un segment routier particulier, Prédiction d’au moins une condition météo de surface du segment routier par application d’un modèle prédictif aux données météo obtenues, Détermination d’une fréquence de mise à jour de la prédiction pour le segment, la fréquence étant proportionnelle à un niveau de risque associé à la condition de surface prédite pour le segment, et Mise à jour de la prédiction pour le segment à partir de nouvelles données météo selon la fréquence déterminée. Selon un autre aspect, l’invention concerne un serveur comprenant un dispositif de prédiction tel que décrit précédemment. Selon encore un autre aspect, l’invention concerne un support d’information comportant des instructions de programme d’ordinateur configurées pour mettre en œuvre les étapes d’un procédé de prédiction tel que décrit précédemment, lorsque les instructions sont exécutées par un processeur. Le support d'information peut être un support d'information non transitoire tel qu'un disque dur, une mémoire flash, ou un disque optique par exemple. Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker des instructions. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, RAM, PROM, EPROM, un CD ROM ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un disque dur. D'autre part, le support d'informations peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Les différents modes ou caractéristiques de réalisation précités peuvent être ajoutés indépendamment ou en combinaison les uns avec les autres, aux étapes du procédé de prédiction. Les serveurs, dispositifs et supports d’information présentent au moins des avantages analogues à ceux conférés par le procédé auquel ils se rapportent. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront encore à la lecture de la description qui va suivre. Celle-ci est purement illustrative et doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : La représente un environnement adapté pour mettre en œuvre l’invention selon une réalisation particulière, La est un ordinogramme sur lequel sont représentées les principales étapes d’un procédé de prédiction selon un mode de réalisation particulier, et La représente l’architecture d’un dispositif adapté pour mettre en œuvre le procédé de prédiction selon une réalisation particulière. Description d’un mode de réalisation particulier La représente un environnement adapté pour mettre en œuvre le procédé de prédiction selon un mode particulier de réalisation. La montre des segments S1, S2 et S3 d’un réseau routier sur lequel circule un véhicule 104. Le véhicule 104 est équipé d’un récepteur GNSS (Global Navigation Satellite System) lui permettant d’obtenir ses coordonnées géographiques et d’une unité télématique lui permettant d’établir des connexions avec un réseau de communication 100 par l’intermédiaire d’un réseau d’accès cellulaire 105, et notamment d’échanger des messages avec un serveur 101 du réseau de communication 100. Le serveur 101 est un serveur de traitement configuré pour calculer des prédictions de conditions de surface pour un ensemble de segments d’un réseau routier à partir de données météo transmises régulièrement par un fournisseur de prévisions météo 102. Les données météo obtenues auprès du fournisseur 102 peuvent consister en des observations ou en des prévisions météo atmosphériques. Pour cela, le serveur 101 comprend un modèle prédictif entrainé de manière classique à partir d’un historique d’observations météo atmosphériques associées à des observations réalisées au sol. Un tel entrainement permet au modèle prédictif d’apprendre à effectuer des corrélations entre des conditions météo atmosphériques particulières et des conditions de surface de la chaussée résultant de ces conditions atmosphériques. Dans le but d’améliorer les prédictions, les données d’entrainement peuvent en outre comprendre un type de voie de circulation, un type de revêtement ou tout autre caractéristique susceptible d’avoir une influence sur les conditions de surface. Ainsi, en appliquant le modèle prédictif à des prévisions météo fournies par le fournisseur 102 pour un emplacement géographique particulier, le serveur 101 peut déterminer la probabilité de survenance de différentes conditions à la surface d’un segment routier de la zone géographique en question. Le montre aussi une base de données géospatiale 103 dans laquelle est enregistrée une représentation numérique d’un réseau routier. Par exemple, la base de données 103 comprend les caractéristiques de chaque segment du réseau routier supervisé par le serveur 101, comme les coordonnées géographiques du point de départ et du point d’arrivée du segment, des identifiants de segments auxquels sont connectés les points de départ et/ou d’arrivée du segment, un sens de circulation, un type de voie de circulation, etc… En particulier, la base de données 103 comprend au moins les informations permettant au serveur 101 d’identifier les segments compris dans une zone géographique particulière pour laquelle des données météo sont disponibles auprès du serveur 102. Autrement dit, lorsque le serveur 101 obtient des prévisions et/ou des observations météo pour une zone géographique particulière, la base de données 103 lui permet de retrouver les segments compris dans cette zone pour leur associer les prédictions réalisées et les transmettre aux véhicules circulant sur ces segments, par exemple au véhicule 104. Une réalisation particulière d’un procédé de prédiction va maintenant être décrite en référence à la selon laquelle le procédé est mis en œuvre par le serveur 101 de la . Lors d’une première étape 200, le serveur 100 obtient des données météo auprès d’un fournisseur 102 de prévisions et/ou d’observations météo atmosphérique. Le fournisseur de prévision 102 (WTF pour Wether Forcast Provider en anglais) met à disposition du serveur 101 des prévisions météo atmosphériques mises à jour toutes les 15 minutes pour des zones géographiques d’environ 100km 2 . Bien entendu, d’autres fréquences de mise à jour et d’autre résolutions géographiques peuvent être envisagées selon le fournisseur de données météo sans qu’il soit nécessaire de modifier l’invention. A l’étape 201, le serveur 101 applique les données météo obtenues au modèle prédictif de façon à obtenir des prédictions de conditions de surface correspondant aux différentes prévisions météo. Plus précisément, à la réception de prévisions météo en provenance du fournisseur 102, le serveur 101 interroge la base de données 103 pour connaître les segments routiers concernés par ces prévisions, c’est-à-dire les segments situés dans chaque zone géographique pour laquelle une prévision météo a été obtenue. Pour chaque segment de cet ensemble, le serveur 101 obtient optionnellement des caractéristiques particulières à partir de la base de données 103, comme un type de voie ou de revêtement, et construit un vecteur caractéristique comprenant au moins des valeurs représentatives des données météo et des caractéristiques particulières obtenues pour le segment. En appliquant le vecteur caractéristique au modèle prédictif, le serveur 101 obtient une probabilité associée à une condition de surface susceptible d’être prédite. Ainsi, pour chaque segment pour lequel le serveur a obtenu des prévisions météo, le modèle prédictif fournit des probabilités associées à des conditions de type « pluie », verglas », « neige », « sec », ou encore à des hauteurs d’eau ou des températures de surface. Les conditions prédites sont par exemple mémorisées dans la base de données 103 en association avec les informations relatives au segment concerné. De cette façon, à la réception d’une demande de condition de surface en provenance d’un véhicule, le serveur détermine le segment sur lequel se trouve le véhicule, par exemple à partir d’une localisation géographique du véhicule contenue dans la demande, et effectue une requête à la base de données 103 afin d’obtenir les dernières conditions de surfaces prédites pour ce segment et les transmettre dans une réponse au véhicule. Les prédictions sont ainsi immédiatement disponibles et peuvent être transmises aux véhicules concernés sans qu’il soit nécessaire de calculer une nouvelle prédiction à chaque requête transmise par un véhicule. Lors d’une étape 202, le serveur 101 détermine, pour chaque segment considéré, un niveau de risque en fonction des conditions de surface prédites. Le niveau de risque est proportionnel à l’influence d’une condition de surface prédite sur le coefficient de friction d’un véhicule. Autrement dit, plus les conditions prédites pur un segment particulier sont susceptibles de détériorer les conditions d’adhérence d’un véhicule en circulation sur le segment, plus le niveau de risque associé au segment pour le segment est élevé. Un niveau de risque élevé correspond par exemple à des conditions de surface de type pluie, verglas, neige. A l’étape 203, le serveur 101 détermine, pour chaque segment, une fréquence de mise à jour des prédictions, c’est-à-dire un délai après lequel les étapes 200 à 204 du procédé de prédiction seront à nouveau mises en œuvre. La fréquence de mise à jour des prédictions pour un segment particulier est déterminée de façon telle qu’elle est inversement proportionnelle à un niveau de risque associé au segment. Autrement dit, plus le niveau de risque associé à un segment est élevé, plus la fréquence de mise à jour de la prédiction pour ce segment est élevée, et plus l’intervalle entre deux mises à jour successives est bref. A l’inverse, le délai de mise à jour est plus important pour les segments présentant un faible niveau de risque. Autrement dit, la durée de validité d’une prédiction pour un segment particulier est inversement proportionnelle au niveau de risque associé à la prédiction. Selon un mode de réalisation particulier, la fréquence de mise à jour de la prédiction pour un premier segment est en outre déterminé selon un niveau de risque associé à un deuxième segment lorsque la distance séparant le premier segment du deuxième segment est inférieure à un seuil. Plus précisément, dans le cas où un risque faible est déterminé pour un premier segment, par exemple parce que des conditions de type « chaussée sèche » sont prédites pour le segment, mais qu’un niveau de risque plus élevé est associé pour un deuxième segment proche du premier segment, par exemple pour un deuxième segment localisé dans une cellule météo contigüe à la cellule météo dans laquelle est localisé le premier segment, alors la fréquence de mise à jour de la prédiction affectée au premier segment est égale à la fréquence de mise à jour de la prédiction déterminée pour le deuxième segment. Selon un mode de réalisation particulier, on affecte au premier segment une fréquence mise à jour intermédiaire entre la fréquence de mise à jour initialement déterminée pour le premier segment et la fréquence de mise à jour de la prédiction déterminée pour le deuxième segment. Selon un mode particulier de réalisation, la fréquence de mise à jour de la prédiction pour un segment est proportionnelle à une densité de trafic mesurée ou prévue sur ledit segment. Pour cela, le serveur 101 peut interroger un fournisseur de données de trafic afin d’obtenir une donnée relative à une densité de trafic pour un segment particulier et déterminer un niveau de risque pour un segment qui soit proportionnel à la densité de trafic. Selon une réalisation particulière, la densité de trafic est estimée à partir de plages horaires et/ou des jours de la semaine. Par exemple, la fréquence de mise à jour d’une prédiction pour un segment localisé en zone urbaine peut être augmenté aux horaires de bureau, en début de matinée et en fin d’après-midi pendant les jours de semaine, et réduite le week-end et/ou pendant les heures creuses de la journée ou la nuit. Selon un mode de réalisation particulier, on définit au moins trois fréquences de mise à jour correspondant à trois durées de validité des prédictions associées à un segment particulier. On définit par exemple une fréquence de mise à jour intensive selon laquelle les prédictions sont réputées valides pour un maximum de 15 minutes, une fréquence de mise à jour normale selon laquelle les prédictions sont réputées valides pour un maximum de 60 minutes et une fréquence de mise à jour réduite selon laquelle les prédictions sont réputées valides pour un maximum de 120 minutes. Selon une réalisation particulière, la fréquence de mise à jour déterminée selon un nombre de requêtes d’accès à un service en ligne. Pour cela, le serveur 101 peut comptabiliser le nombre de requêtes reçues en provenance de véhicules en circulation dans une zone géographique particulière et déterminer une fréquence de mise à jour d’autant plus élevée que le nombre de requêtes reçues est important. Par exemple, une fréquence de mise à jour réduite est associée aux segments d’une zone géographique particulière lorsqu’aucune requête n’est reçue en provenance de cette zone durant les 60 dernières minutes, alors qu’une fréquence de mise à jour intensive est associée aux segments d’une zone géographique particulière lorsqu’au moins 100 requêtes ont été reçue reçues en provenance de cette zone durant les 60 dernières minutes. En variante, la fréquence de mise à jour des prédictions pour un zone géographique particulière est proportionnelle au nombre de requête en téléchargement de données cartographiques pour cette zone particulière. Une telle disposition permet d’adapter la fréquence de mise à jour des prédictions de conditions de surface selon des itinéraires suivis par des véhicules. Lors d’une étape 204, le serveur arme un temporisateur lorsqu’une prédiction est calculée pour un segment particulier, le temporisateur étant configuré avec l’intervalle temporel correspondant à la fréquence de mise à jour déterminée pour le segment. A l’expiration du temporisateur, les étapes 200 à 204 sont répétées avec de nouvelles prévisions météo obtenues auprès du fournisseur de données météo. La représente l’architecture d’un dispositif adapté pour mettre en œuvre le procédé de prédiction selon une réalisation particulière. Le dispositif 300 comprend un espace de stockage 302, par exemple une mémoire MEM, une unité de traitement 301 équipée par exemple d’un processeur PROC. L’unité de traitement peut être pilotée par un programme 303, par exemple un programme d’ordinateur PGR, mettant en œuvre le procédé de prédiction décrit en référence à la , et notamment les étapes d’obtention de données météo atmosphériques pour une zone géographique comprenant au moins un segment routier particulier, de prédiction d’au moins une condition météo de surface du segment routier par application d’un modèle prédictif aux données météo obtenues, de détermination d’une fréquence de mise à jour de la prédiction pour le segment, la fréquence étant proportionnelle à un niveau de risque associé à la condition de surface prédite pour le segment, et de mise à jour de la prédiction pour le segment à partir de nouvelles données météo selon la fréquence déterminée. À l’initialisation, les instructions du programme d’ordinateur 303 sont par exemple chargées dans une mémoire RAM (Random Access Memory en anglais) avant d’être exécutées par le processeur de l’unité de traitement 301. Le processeur de l’unité de traitement 301 met en œuvre les étapes du procédé selon les instructions du programme d’ordinateur 303. Pour cela, outre la mémoire et le processeur, le dispositif 300 comprend des moyens de communication 304, par exemple une interface réseau COM adaptée pour échanger des messages avec d’autres dispositifs, et en particulier pour recevoir des données météo en provenance d’un fournisseur de prévisions. Les moyens de communications correspondent par exemple à une carte réseau Ethernet pilotée par des instructions de programme d’ordinateur configurées pour transmettre une requête vers un serveur de prévisions météo, par exemple une requête http, accompagnée de paramètres tels qu’un identifiant de zone géographique, et pour recevoir en réponse des données météo pour ladite zone géographique, par exemple sous la forme d’un message conforme au format JSON, XML, ou tout autre format adapté. Le dispositif 300 comprend également un module de prédiction 305, configuré pour prédire une condition météo de surface d’un segment routier à partir de prévisions météo atmosphériques obtenues par le module 304 pour une zone géographique dans laquelle est localisé le segment. Le module 305 est par exemple mis en œuvre par des instructions de programme d’ordinateur adaptées pour mettre en œuvre un modèle d’apprentissage automatique, par exemple un modèle de régression ou de classification, ou un modèle plus complexe tel qu’un modèle basé sur des arbres de décision (random forest, ou gradient boosting), ou encore un réseau de neurones. Le modèle d’apprentissage est entrainé au préalable de manière classique à partir d’un historique de prévisions météorologiques atmosphériques associées à des conditions de surface observées au sol. Le dispositif 300 comprend aussi un module 306 de détermination d’un niveau de risque pour chaque segment routier pour lequel une prédiction est réalisée par le module de prédiction 305. Le module 306 est mis en œuvre par des instructions de programmes configurées pour attribuer un niveau de risque d’autant plus élevé qu’une condition de surface prédite est susceptible de détériorer un coefficient de friction entre les pneumatiques d’un véhicule et la chaussée. Pour cela, le module 306 peut utiliser des tables et des règles établies à partir d’observations et de mesures. Une telle table est par exemple enregistrée dans la mémoire 302 du dispositif et contient des correspondances entre des conditions de surface particulières, ou des combinaisons particulières de conditions de surface et de prévisions atmosphériques, avec un niveau de risque sur une échelle déterminée. Par exemple, la table peut contenir une association entre une combinaison (« vent », « température Selon un mode particulier de réalisation, le niveau de risque associé à un segment routier est déterminé selon une densité de trafic observée ou prévue sur le segment routier, de telle sorte que le niveau de risque augmente avec la densité de véhicules en circulation. Pour cela, le module 306 comprend des instructions de programme configurées pour comptabiliser le nombre de requêtes reçues par l’interface de communication 304 en provenance de véhicules localisés dans une zone géographique particulière, et pour comparer les valeurs obtenues avec des seuils prédéfinis auxquels sont associés des durées de validité des prédictions. En variante, le module 306 détermine la densité de trafic en commandant les moyens de communication 304 pour interroger un serveur d’un fournisseur de données de trafic. Le dispositif 300 comprend enfin un module de planification 307 adapté pour déterminer une date ou un intervalle de mise à jour d’une prédiction de condition de surface pour un segment ou un ensemble de segments routiers particuliers, et programmer l’exécution de la mise à jour à la date déterminée, c’est-à-dire programmer une nouvelle exécution des étapes 200 à 204 du procédé de prédiction. Pour cela, le module 307 comprend des instructions de programme d’ordinateur configurées pour consulter une table mémorisée dans la mémoire 302 dans laquelle ont été associés des niveaux de risque et des intervalles de mise à jour des prédictions. Les niveaux de risques les plus élevés sont associés dans la table à des intervalles de mise à jour de courte durée, par exemple des intervalles de 15 minutes. A l’inverse, un faible niveau de risque est associé à intervalle de mise à jour de plus longue durée, par exemple 7 heures. Selon un mode particulier de réalisation, le dispositif est intégré dans un serveur de traitement, par exemple un serveur compris dans une architecture de type « cloud ». Procédé de prédiction d’au moins une condition météo à la surface d’un segment routier comprenant les étapes suivantes : Obtention (200) de données météo pour une zone géographique comprenant au moins un segment routier particulier, et Prédiction (201) d’au moins une condition météo de surface du segment routier par application d’un modèle prédictif aux données météo obtenues, Détermination (203) d’une fréquence de mise à jour de la prédiction pour le segment, la fréquence étant proportionnelle à un niveau de risque associé à la condition de surface prédite pour le segment, Mise à jour de la prédiction (200, 201) pour le segment à partir de nouvelles données météo selon la fréquence déterminée. Procédé selon la revendication 1 dans lequel la fréquence de mise à jour de la prédiction pour un premier segment est égale à la fréquence de mise à jour de la prédiction pour un deuxième segment, lorsque le niveau de risque associé à la condition de surface du deuxième segment est supérieur au niveau de risque associé à la condition de surface prédite pour le premier segment et que la distance séparant le premier segment du deuxième segment est inférieure à un seuil. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel la fréquence de mise à jour de la prédiction pour un segment est en outre proportionnelle à une valeur de densité de trafic associée audit segment. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel la fréquence de mise à jour de la prédiction pour un segment est proportionnelle à un nombre de requête reçues par un service en ligne en provenance de véhicules en circulation dans une zone géographique comprenant le segment. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel la fréquence de mise à jour de la prédiction pour un segment est telle qu’un intervalle entre deux prédictions successives pour un segment est compris entre 15 minutes et 7 heures. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel un niveau de risque élevé est associé à une condition de surface lorsque la condition prédite comprend au moins une des conditions parmi les conditions suivantes : Pluie, Verglas, Neige, Température inférieure à 4 degrés Dispositif de prédiction d’au moins une condition météo à la surface d’un segment routier comprenant un processeur (301) et une mémoire (203) dans laquelle sont enregistrées des instructions (303) configurées pour mettre en œuvre les étapes suivantes, lorsqu’elles sont exécutées par le processeur (301), les étapes suivantes : Obtention, à partir de moyens de communications (304), de données météo pour une zone géographique comprenant au moins un segment routier particulier, et Prédiction d’au moins une condition météo de surface du segment routier par application d’un modèle prédictif (305) aux données météo obtenues, Détermination d’une fréquence de mise à jour de la prédiction pour le segment, la fréquence étant proportionnelle à un niveau de risque associé à la condition de surface prédite pour le segment, Mise à jour de la prédiction pour le segment à partir de nouvelles données météo selon la fréquence déterminée. Serveur comprenant un dispositif de prédiction selon la revendication 7. Support d’information comprenant des instructions de programme d’ordinateur configurées pour mettre en œuvre les étapes d’un procédé de prédiction selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, lorsque les instructions sont exécutées par un processeur.