FR 3145057 A1 20240719 FR 2300302 A 20230112 L’invention concerne un procédé de détermination d’un plan de posé d’urgence pour un drone aérien, dans lequel : on applique (2) un réseau de neurones principal à des données cartographiques de sorte à déterminer au moins une zone candidate à une piste de posé d’urgence, on détermine (3) une piste de posé d’urgence comme le rectangle inscrit dans une zone candidate présentant la plus grande surface, on formate (4) chaque zone candidate et les zones intersectant ou adjacentes par polygonisation, on détermine au moins une information complémentaire relative à une zone candidate et on les mémorise avec les données formatées, on applique (5) des règles prédéfinies par l’intermédiaire d’un moteur d’inférence sur les données formatées et des données complémentaire de chaque zone candidate, on déclare une piste candidate valide si toutes les règles sont vérifiées. Figure pour l’abrégé : Fig 4 Procédé de détermination d’un plan de posé d’urgence pour un drone aérien, système correspondant et aéronef muni d’un tel système L’invention a pour domaine technique la commande de drones aériens, et plus particulièrement l’atterrissage en urgence de tels drones. Techniques antérieures Pour permettre un posé en urgence, des pistes de posé d’urgence (acronyme « PPU ») sont définies tout au long de la trajectoire définie dans un plan de vol. Un plan de posé d’urgence est défini comme comprenant au moins une Piste de Posé d’Urgence (dite « PPU » ci-après) et au moins une zone d’approche associée. Le choix des PPU est réalisé à l’avance lors de la préparation de la mission. Le choix d’une PPU est complexe car il doit représenter un maximum de sécurité pour l’aéronef et son environnement. Chaque PPU doit donc respecter de nombreuses contraintes. Elle doit en effet avoir une taille minimale pour permettre un atterrissage du drone, ne pas présenter d’obstacle en phase d’approche, ne pas nécessiter le survol de zones urbaines ou de zones interdites, ne pas présenter d’axe routier à ses extrémités tout en étant accessible pour pouvoir récupérer le drone. Du fait de cette complexité, dans les contextes opérationnels, la préparation des PPU est faite manuellement par un opérateur préparant la mission, par sélection de zones cartographies. Ce travail repose sur les données cartographiques de la zone survolée. La recherche manuelle des PPU présente deux inconvénients majeurs. En premier lieu, elle est extrêmement coûteuse en temps et fastidieuse. En outre, si un évènement imprévu empêche le ralliement d’une ou de plusieurs PPU préprogrammées, la recherche d’une ou de plusieurs PPU lors du vol, en temps réel, par un opérateur du drone en mission, peut nécessiter plus de temps que le drone n’en a avant de devoir se poser, ce qui peut être préjudiciable à la sécurité du vol. La recherche des PPU peut également reposer sur l’utilisation de réseaux de neurones. Bien qu’avantageuse, en particulier en termes de temps, elle demeure difficile à mettre en œuvre. En effet, l’utilisation d’un réseau de neurones peut être difficile à appréhender pour l’opérateur assurant la préparation de la mission ou pour l’opérateur du drone en mission, compte-tenu de la rigueur requise pour garantir l'admissibilité de la piste. En effet, les réseaux de neurones ont rarement une performance parfaite. Ils commettent des erreurs. Il est donc nécessaire pour un opérateur de comprendre ce qui a conduit le réseau à donner telle ou telle réponse. Or les réseaux de neurones sont connus pour être difficilement explicables. L’invention vise à résoudre ces problèmes techniques. L’invention a pour objet un procédé de détermination d’un plan de posé d’urgence pour un drone aérien, dans lequel : on applique un réseau de neurones principal à au moins une donnée cartographique, de sorte à déterminer au moins une zone candidate à une piste de posé d’urgence, pour chaque zone candidate à une piste de posé d’urgence, on détermine au moins un rectangle inscrit dans ladite zone candidate, une piste de posé d’urgence correspondant au rectangle présentant la plus grande surface, on formate chaque zone candidate à une piste de posé d’urgence et les zones intersectant ou adjacentes de chaque zone candidate à une piste de posé d’urgence par polygonisation, on détermine au moins une information complémentaire relative à une zone candidate à une piste de posé d’urgence, et on mémorise les données formatées accompagnées de la au moins une information complémentaire, on applique des règles prédéfinies par l’intermédiaire d’un moteur d’inférence sur les données formatées et des données complémentaires de chaque zone candidate à une piste de posé d’urgence, on déclare une zone candidate à une piste de posé d’urgence valide si lesdites règles sont vérifiées, ladite piste de posé d’urgence valide étant intégrée dans le plan de posé d’urgence. On peut déterminer au moins une zone candidate par l’intermédiaire d’une détermination de boites englobantes, une boite englobante étant déterminée pour chaque zone candidate. On peut déterminer au moins une zone candidate par l’intermédiaire d’une détermination d’une carte de segmentation. On peut déterminer au moins une règle devant être respectée par chaque piste de posé d’urgence et/ou par une zone d’approche liée à une piste de posé d’urgence, ainsi qu’au moins un paramètre correspondant, on applique ensuite ladite au moins une règle devant être respectée par chaque piste de posé d’urgence et/ou par une zone d’approche liée à une piste de posé d’urgence par l’intermédiaire du moteur d’inférence, on déclare une zone candidate à une piste de posé d’urgence valide si ladite au moins une règle devant être respectée par chaque piste de posé d’urgence et/ou par une zone d’approche liée à une piste de posé d’urgence sont vérifiées. On peut déclarer une zone candidate à une piste de posé d’urgence invalide si au moins une règle n’est pas vérifiée, et on mémorise les résultats des vérifications des règles pour une vérification inverse ultérieure. Le réseau de neurones principal peut être de type convolutif, notamment Unet, ResNET, EfficientNet ou Transformer. Lorsque les règles appliquées par le moteur d’inférence impliquent des zones voisines aux zones candidates à une piste de posé d’urgence, on peut déterminer des informations relatives à au moins une zone voisine d’une zone candidate à une piste de posé d’urgence à partir des données cartographiques. Le drone aérien peut évoluer selon une zone de vol prédéterminée, les données cartographiques étant alors fonction de la zone de vol du drone. Les données cartographiques peuvent comporter des données de type images aériennes ou satellitaires acquises préalablement au vol ou acquises par la caméra de bord du drone. Les données cartographiques peuvent être déterminées par une caméra embarquée. On peut appliquer aux images acquises par la caméra embarquée un réseau de neurones additionnel de type segmentation sémantique. On peut réaliser l'apprentissage du réseau de neurones principal par l’intermédiaire du système expert en produisant une carte des zones candidates à une piste de posé d’urgence déterminées par le réseau de neurones principal, chaque zone candidate étant labellisée comme validée ou invalidée par le système expert, ladite carte étant transmise au réseau de neurones principal comme données d’entraînement, le réseau de neurones principal améliorant ainsi sa détermination des zones candidates à une piste de posé d’urgence de sorte qu’une plus grande partie des zones candidates à une piste de posé d’urgence soient ensuite considérées comme admissibles par le système expert. L’invention a également pour objet un système de détermination d’un plan de posé d’urgence d’un drone aérien, le système comprenant des moyens de traitement, et au moins une mémoire comprenant une base de règles de détermination d’une piste de posé d’urgence, une première base de faits et une deuxième base de faits, les moyens de traitement étant configurés pour réaliser le procédé de détermination d’un plan de posé d’urgence tel que décrit ci-dessus. Le système de détermination d’un plan de posé d’urgence peut comprendre des moyens de traitement, et au moins une mémoire comprenant une base de règles de détermination d’une piste de posé d’urgence, une première base de faits et une deuxième base de faits, le système de détermination comprenant également des moyens d’acquisition d’une image du sol, les moyens de traitement étant configurés pour réaliser le procédé de détermination d’un plan de posé d’urgence tel que décrit ci-dessus. Un autre objet de l’invention est un aéronef muni d’un système de détermination d’un plan de posé d’urgence tel que décrit ci-dessus. D’autres buts, caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description suivante, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif et faite en référence aux dessins annexés sur lesquels : - la illustre la génération de boîtes englobantes par un réseau de neurones, - la illustre les principaux éléments d’un système de détermination de PPU embarqué dans un drone, - la illustre les principaux éléments d’un moyen de calcul configuré pour appliquer un moteur d’inférence, - la illustre les principales étapes d’un procédé de détermination de plan de posé d’urgence selon un premier mode de réalisation, - la illustre des données cartographiques formatées au voisinage d’une zone candidate à une piste de posé d’urgence, et - la illustre les principales étapes d’un procédé de détermination de plan de posé d’urgence selon un deuxième mode de réalisation. Description détaillée Pour garantir les propriétés de rapidité et de vérifiabilité, la présente invention utilise une approche d’intelligence artificielle IA combinant une approche d’apprentissage profond (« Deep Learning » en langue anglaise) et une approche par système expert afin de rechercher des PPU pour définir un plan de posé d’urgence associé à un plan de vol, voire des PPU en dehors d’un plan de vol prédéterminé. Cette recherche peut être mise en œuvre avant la mission ou lors du vol depuis une station au sol ou de manière embarquée. Pour réaliser cela, on applique un réseau de neurones principal à des informations cartographiques afin de déterminer des zones candidates à une PPU. Un système expert est mis en œuvre afin de confirmer ou infirmer les zones candidates à une PPU, en manipulant une base de règles de décision. Le réseau de neurones principal est de préférence de type convolutif. Il peut par exemple présenter une architecture de type U-Net, ResNET, EfficientNet ou Transformer. Plusieurs types de données cartographiques d’entrée peuvent être utilisées pour réaliser cette première détermination par réseau de neurones. Cela peut être, de façon non exhaustive, une des informations suivantes : - Une image aérienne ou satellitaire de la zone, - Carte d’occupation des sols, - Carte du réseau routier, - Carte des pentes, - Carte des zones d’interdiction de vol, - Carte des vents… - Une combinaison de l’une quelconque des informations ci-dessus. Le réseau de neurones principal permet d’obtenir en sortie une liste de boîtes englobantes (« bounding box », en langue anglaise) détourant les zones candidates à une PPU, ou une image segmentée au niveau des pixels indiquant les zones candidates à une PPU et les zones non candidates à une PPU selon le réseau de neurones employé. La figure illustre la génération d’une telle boîte englobante BE par un réseau de neurones à partir de données cartographiques d’entrée DNC. Le réseau de neurones pourra présenter l’une des architectures décrites dans les documents CHEN Zhao-Min, et al. « Hierarchical context embedding for region-based object detection », European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2020. p. 633-648, et STRUDEL Robin et al « Segmenter: Transformer for semantic segmentation », Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2021. p. 7262-7272. Le réseau de neurones est entraîné sur des données d’entraînement annotées, contenant des zones et pistes candidates annotées comme admissibles ou non admissibles en tant que PPU, et représentatives du contexte d’utilisation pour la recherche de PPU. Les données d’entraînement peuvent, par exemple, être issues d’une annotation manuelle ou d’une méthode indépendante du réseau de neurones telle que celle utilisée par un système expert similaire à celui utilisé pour valider les inférences faites par le réseau de neurones. L’utilisation du réseau de neurones principal permet d’obtenir rapidement des propositions pertinentes de zones candidates à une PPU. Cette technique répond parfaitement à la contrainte de temps (temps de préparation de la mission ou temps de réaction en cas d’évènement non prévu). En revanche cette approche présente les inconvénients suivants : - L’utilisation d’un réseau de neurones est souvent vue comme une boîte noire, car il est difficile de remonter aux critères de décision et d'en donner une garantie formelle (dans un cadre de la sécurité des vols), les réseaux de neurones étant généralement connus pour être difficilement explicables, - L’utilisation d’un réseau de neurones peut résulter en de fausses détections, c’est à dire déclarer comme zone candidate à une PPU une zone qui ne le devrait pas. Dans un contexte de sécurité des vols, ces deux inconvénients ne sont pas acceptables. Il est remédié à cela en faisant valider, par un système expert, les PPU déterminées dans les zones candidates à une PPU proposées par le réseau de neurones principal. L’utilisation d’un système expert seul est soumise à la polygonisation des données nécessaires au système expert sur la totalité de la zone d’intérêt, qui peut être longue dans le contexte d‘un vol de drone, notamment en cas d’urgence nécessitant d’utiliser une piste de posé d’urgence. En revanche, l’utilisation conjointe d’un système expert et d’un réseau de neurones permet de bénéficier à la fois des avantages d’un réseau de neurones et de la lisibilité des résultats du système expert. Le réseau de neurones permet un gain de temps en s'affranchissant de l'opération de "vectorisation" et d’extraction des informations nécessaires à l’application des règles par le système expert. Ne sont ensuite traitées par le système expert que les zones candidates à une PPU déclarées admissibles par le réseau de neurones. Le réseau de neurones fournit ainsi une liste de zones candidates à une piste de posé d’urgence. Seules ces zones font l’objet d’une vectorisation en vue de générer des données de travail pour le système expert. La réduction de la quantité de données à vectoriser contribue également au gain de temps. Une piste de posé d’urgence est définie comme un rectangle dans lequel le drone peut se poser. Une piste de posé d’urgence est déterminée comme étant le rectangle de plus grande surface inscrit dans une zone candidate à une PPU proposée par le réseau de neurones principal. Une telle recherche de rectangle permettant d’en maximiser la surface est notamment décrite dans le document Maximum-Area Rectangles in a Simple Polygon – Y.Choi et al. – arXiv:1910.08686v1 [cs.CG] 19 Oct 2019. Lors de la détermination d’une piste de posé d’urgence, l’axe principal de la piste de posé d’urgence peut être recherché. En effet, certaines caractéristiques d’une piste de posé d’urgence et de la zone candidate à une PPU soutenant ladite piste de posé d’urgence ainsi que les règles d’admissibilité appliquées par le système expert dépendent éventuellement de cet axe principal. C’est notamment le cas pour les drones ne disposant pas de capacités d’atterrissage vertical. Pour chaque piste de posé d’urgence, au moins une zone d’approche peut être définie, éventuellement en fonction de l’axe principal et du sens de la piste de posé d’urgence, voire deux zones d’approche correspondant à deux sens possibles d’approche pour le même axe. Chaque axe associé à son sens est associé à un ensemble de règles codées dans le système expert. Par exemple ces règles représentent des contraintes sur la qualité du terrain (pas de pente trop forte) ou son environnement direct (pas de gros axe routier), etc. Chaque zone d'approche donnée est associée à un ensemble de règles données dans le système expert. Plusieurs zones d'approche sont nécessaires quand on souhaite appliquer des règles différentes dans des zones d'approche différentes, par exemple des règles de plus en plus restrictives au fur et à mesure que le drone approche de la zone candidate et que son altitude décroît. Ledit système expert est un algorithme d’intelligence artificielle capable d’appliquer des règles et de produire des résultats d’application des règles qui soient compréhensibles par un opérateur humain. En d’autres termes, cet algorithme est donc vérifiable puisque la validation d’une piste de posé d’urgence est le résultat de l’application d’un ensemble de règles et de leur combinaison logique. En cas d’invalidation, il est possible au système de montrer les règles de choix qui ne sont pas respectées par une piste de posé d’urgence invalidée. La validation par le système expert est réalisée par application d’un moteur d’inférence à une première base de faits en fonction d’une base de règles. La base de règles contient les règles logiques à appliquer aux informations caractérisant la zone candidate afin de la déclarer (ou non) admissible en tant que piste de posé d’urgence. Dans la première base de faits sont mémorisées la zone de vol et toutes les données caractérisant la zone, la piste de posé d’urgence et les zones d'approche, ainsi que les données nécessaires à l'application des règles (paramètres d’entrée) déterminant son admissibilité. Une deuxième base de faits permet de stocker les données intermédiaires, et les informations nécessaires aux règles du système expert pour conclure à l'admissibilité de la zone / de la piste de posé d’urgence, ainsi que les résultats des analyses menées. Le moteur d’inférence est configuré de sorte à valider ou invalider les PPU candidates associées aux zones candidates obtenues du réseau de neurones principal mémorisées dans la première base de faits en vérifiant le respect des règles mémorisées dans la base de règles par chaque zone candidate à une piste de posé d’urgence, à la piste de posé d’urgence et éventuellement aux zones d’approche. On mémorise le résultat de la vérification des règles mémorisées et les résultats des calculs intermédiaires dans la deuxième base de faits. La base de règles contient différentes règles, applicables à la zone, à la PPU et/ou aux zones d'approche, allant de conditions logiques simples et unitaires (du type SI… ALORS…) jusqu’à des conditions de haut niveau validant et invalidant les piste candidates à une PPU. Par exemple de mise en œuvre de règles telles que : SI occupation_terrain == Habitation ET Parcelle == ZONE_APPROCHE ALORS PPU SI Rectangle == PPUCandidat ET Pente_terrain > 20% ALORS PPU Les règles de détermination de la validité d’une zone candidate à une piste de posé d’urgence, comprises dans la base de règles, sont, non exhaustivement, les suivantes : - La piste de posé d’urgence ne peut pas être constituée de zone d’axe routier, - La piste de posé d’urgence ne peut pas être constituée de zone habitée, - La piste de posé d’urgence doit présenter une longueur minimale, par exemple 800m (valeur qui est définie en fonction des caractéristiques de vol du drone), - La piste de posé d’urgence doit présenter une largeur minimale, par exemple 100m (valeur qui est définie en fonction des caractéristiques de vol du drone), - La piste de posé d’urgence ne doit pas avoir un polygone voisin comportant un point haut présentant une hauteur supérieure à un seuil, par exemple 10m à moins d’une distance prédéterminée (par exemple 100m) de son centre, - la zone d'approche 1 (pour l'exemple) ne doit pas contenir de bâtiment de hauteur supérieure à 25m, - la zone d'approche 2 ne doit pas contenir plus de 10 habitations (ou tout autre critère sur la densité de population), - la zone d'approche 3 est interdite (par exemple centrale nucléaire), ... Bien entendu, de telles règles ne sont nullement limitatives de sorte que l’on ne sort pas du cadre de l’invention lorsque la base contient d’autres types de règles. La première base de faits contient les valeurs des paramètres appelés par les différentes règles et initialisés avant de lancer l’analyse complète de la zone d’intérêt, notamment de la zone de vol. Ces paramètres sont par exemple la longueur minimale d’une piste ou de la zone de vol. D’autres règles peuvent également être utilisées selon l’analyse d’une zone d’intérêt. Par exemple, la deuxième base de faits accueille tout au long de la détermination les faits confirmés concernant les différentes zones à analyser (zones potentielles) avec les caractéristiques disponibles, les zones candidates à une piste de posé d’urgence validées comme admissibles et celles non admissibles. Les caractéristiques disponibles contiennent les informations caractérisant la zone candidate en tant que piste de posé d’urgence, les caractéristiques de la piste de posé d’urgence, les caractéristiques des zones d'approche et les informations nécessaires à l'application des règles associées. Le moteur d’inférence permet d’identifier automatiquement de nouveaux faits, par déduction logique, en appliquant les différentes règles au différents faits connus. Ces nouveaux faits sont ajoutés dans la seconde base de faits. L’ajout d’un nouveau fait dans la base est généralement désigné par le terme anglo-saxon « forward chaining / tracking ». Le moteur d’inférence permet également de répondre à des questions posées par l’utilisateur portant par exemple sur l’admissibilité de la zone en tant que piste de posé d’urgence admissible, les motifs de non admissibilité, la longueur de la piste sur la zone. L’ajout de ces informations est généralement désigné par le terme anglo-saxon « backward chaining / tracking ». Cette capacité permet à l’opérateur de demander des explications sur la décision à propos d’une piste candidate. Elle supporte donc la capacité d’explicabilité de l’invention. Le système de détermination de PPU comprend au moins un moyen de traitement configuré pour réaliser le procédé de détermination de PPU et associé à une mémoire. Dans un mode de réalisation particulier, il comprend des moyens de communication, permettant de consulter des bases de données cartographiques distantes ou de transmettre les PPU au drone. Dans un autre mode de réalisation, la base de données cartographiques est comprise dans une mémoire du système de détermination, voire embarquée dans le drone. Dans un autre mode de réalisation, le système de détermination d’un plan de posé d’urgence est embarqué dans le drone tel qu’illustré par la figure . Dans ce cas au moins, le drone comprend un moyen d’acquisition d’images MAI et un moyen de traitement MT. Le moyen d’acquisition d’images MAI est configuré pour générer des images rastérisées d’au moins une vue de caméra depuis le drone. Le moyen de traitement MT est configuré pour appliquer un procédé de type à réseau de neurones à des données cartographiques. Dans le cas d’un traitement à bord du drone, le moyen de traitement MT est configuré pour appliquer un procédé de type à réseau de neurones aux images issues de la caméra embarquée. On comprendra que selon la provenance des données à traiter, les traitements appliqués diffèrent. Les données à traiter sont essentiellement, des images acquises par le moyen d’acquisition d’images (e.g. une caméra embarquée), des données cartographiques rastérisées (i.e. sous forme d’images formées par des pixels), ou des données cartographiques vectorisées (i.e. sous forme d’images formées par des vecteurs). On comprendra qu’une image acquise est une image rastérisée ne comprenant aucune information supplémentaire au-delà de l’intensité et/ou des composantes colorimétriques de chaque pixel. De même, on comprendra qu’une image cartographique rastérisée comprend des informations supplémentaires relatives à l’occupation (parcelle, route, bâtiment, altitude, …) de chaque pixel, en plus des informations d’intensité et/ou de composantes colorimétriques. Enfin, une donnée vectorisée comprend des informations définissant chaque point de l’image comme un vecteur par rapport à une origine commune. On peut alors définir d’autres vecteurs par combinaison de ces vecteurs à origine commune. Ces autres vecteurs peuvent être associés à une ou plusieurs données afin de former des données vectorisées. Des exemples de données vectorisées sont par exemple un vecteur représentatif d’un tronçon de route, un vecteur représentant le nombre d’habitations dans une zone donnée, etc. Par construction géométrique, il est alors possible de définir chaque zone et parcelle comme un polygone défini par les vecteurs de chacun de ses sommets. Chaque polygone est ensuite muni des informations supplémentaires des pixels qui le composent. Par exemple, une zone d’approche peut être définie par un vecteur décrivant son périmètre. Il est possible d’obtenir les intersections des vecteurs de tronçon de route avec le vecteur de la zone d’approche, ou encore les vecteurs correspondant au polygone des habitations dans le périmètre de la zone d’approche, etc. On comprend alors qu’un polygone est défini de sorte que les pixels le composant présentent des informations supplémentaires uniformes. On comprendra que la segmentation sémantique permet le passage d’une image rastérisée à une image cartographique rastérisée. De plus, la polygonisation permet de passer d’une image cartographique rastérisée à une donnée cartographique vectorisée, sans modification des informations supplémentaires. On comprendra également que le moteur d’inférence ne peut travailler que sur des données vectorisées. Le moyen de traitement MT est également configuré pour réaliser un procédé mettant en œuvre un moteur d’inférence, configuré de manière à déterminer des pistes de posé d’urgence à partir des données mémorisées dans la première base de faits et à déterminer le respect par chaque piste de posé d’urgence des règles mémorisées dans la base de règles et/ou reçues de sources extérieures par application d’un moteur d’inférence. Le moyen de traitement MT mémorise les résultats de la détermination des PPU, le résultat de la vérification des règles mémorisées et les résultats des calculs intermédiaires dans la deuxième base de faits. Plus précisément, le moyen de traitement MT comprend trois moyens de calcul ou unités de calcul, référencés MC1, MC2 et MC3. Le premier moyen de calcul MC1 est configuré ou programmé pour appliquer un réseau de neurones principal à des données cartographiques rastérisées, pour générer des zones candidates à une piste de posé d’urgence, notamment via des boîtes englobantes et/ou une segmentation pixelique de la zone candidate, et en réaliser la polygonisation. Le deuxième moyen de calcul MC2 est configuré ou programmé pour réaliser la polygonisation de la région segmentée avec la plus grande surface d’intersection avec chaque boîte englobante. Dans un autre mode de réalisation, la au moins une parcelle issue des données cartographiques rasterisées présentant la plus grande intersection avec la au moins une boîte englobante produite par le premier réseau sont extraites de la base de données cartographique. Le troisième moyen de calcul MC3 est configuré ou programmé pour appliquer un algorithme de recherche géométrique afin de déterminer au moins une piste candidate dans chaque zone candidate polygonisée. Cette détermination consiste à rechercher un rectangle compris dans la zone candidate, de dimension suffisante pour permettre l’atterrissage (on pourra utiliser une méthode telle que Maximum-Area Rectangles in a Simple Polygon – Y.Choi et al. – 2019). Le troisième moyen de calcul MC3 est également configuré ou programmé pour appliquer un moteur d’inférence aux zones candidates à un PPU et aux pistes candidates en fonction de données mémorisées dans la première et la deuxième base, de fait et en fonction des règles mémorisées dans la base de règles. Le troisième moyen de calcul MC3 valide ou invalide chaque zone candidate en fonction du résultat d’application des règles. La figure illustre plus en détail le troisième moyen de calcul MC3 dans sa partie configurée pour appliquer le moteur d’inférence. Il comprend des moyens pour appliquer un moteur d’inférence MI à des données de la base de faits BF en fonction de règles de la base de règles BR en conjonction de paramètres de la base de paramètres BP. La base de faits BF est enrichie de données externes, notamment issues de la détermination de zones et pistes candidates sur les données cartographiques ou de requêtes d’informations. Le résultat de l’application du moteur d’inférence MI est la détermination de PPU validés PPUv ou de zones invalidées ZI. Dans un premier mode de mise en œuvre, illustré par la figure , le procédé de détermination de PPU débute par une première étape 1 au cours de laquelle on définit les règles mémorisées dans la base de règles que chaque PPU doit respecter. Les règles définies et mémorisées peuvent être applicables à la zone candidate à une PPU, à la PPU, ou à au moins une zone d’approche. Ces règles sont éventuellement paramétriques, avec des paramètres pouvant différer selon que la règle est appliquée à la zone candidate à une PPU, à la PPU, ou à la au moins une zone d’approche. On mémorise alors les paramètres associés à ces règles dans la première base de faits. Au cours d’une deuxième étape 2, on détermine au moins une zone candidate à une piste de posé d’urgence par l’intermédiaire d’un réseau de neurones principal appliqué à au moins une donnée cartographique et on la mémorise dans la seconde base de faits. Si le réseau de neurones principal produit des zones candidates à un PPU issues d’une segmentation pixelique, la polygonisation de chaque zone suit le contour externe des zones candidates. Si le réseau de neurones principal produit des zones candidates à une piste de posé d’urgence sous forme de boîtes englobantes, il est nécessaire de polygoniser les zones candidates à une piste de posé d’urgence avant de pouvoir appliquer un algorithme de recherche d’une ou plusieurs pistes candidates. Pour réaliser cela, on détermine la parcelle présentant une intersection maximale avec la boîte englobante. Cette parcelle peut être issue d’un système d’information géographique ou bien d’un réseau de neurones additionnel de type à segmentation sémantique appliqué à des images acquises par le drone. Dans ce dernier cas la polygonisation suit le contour externe de la zone candidate. Au cours d’une troisième étape 3, on détermine au moins une piste de posé d’urgence dans chaque zone candidate à une piste de posé d’urgence, par recherche d’un rectangle de plus grande taille inscrit dans la zone candidate à une piste de posé d’urgence. Selon les modes de réalisation, on peut déterminer l’axe principal et le sens d’atterrissage de la piste de posé d’urgence et/ou au moins une zone d’approche. Au cours d’une quatrième étape 4, on formate les données des zones au voisinage des zones candidates à une piste de posé d’urgence et on mémorise ces informations dans la seconde base de faits. En effet, un système expert ne peut raisonner directement sur des données géographiques, même sous forme de cartes. Les données des zones voisines, adjacentes ou intersectant une zone candidate à un point de posé d’urgence sont nécessaires afin que le moteur d’inférence puisse appliquer les règles liées à la position respective de ces zones (par exemple, « est-ce que la zone adjacente à la zone candidate à une piste de posé d’urgence est une zone militaire ? »). Une étape de préparation des données de ces zones est nécessaire. Le système expert peut raisonner sur des polygones et leur propriétés et relations associées une fois mis dans un format de donnée adéquat (représentation d’une base de faits pour un système expert). Les propriétés utilisées sont, de façon non exhaustive : - Type : champs, prairie, eau, habitation, route, bois …. - Largeur - Longueur - Position - Orientation de la parcelle - Pente - Orientation vent - vitesse moyenne du vent Les relations représentent les relations entre polygones : - Est voisin par l’est du polygone XX - Est voisin par le nord du polygone YY - Est voisin par le sud du polygone ZZ - Est voisin par l’ouest du polygone VV - Se trouve à une distance D du polygone XX (pour D allant de 0 à 5 km par exemple) La figure illustre les données formatées au voisinage d’une zone candidate à une PPU. Une zone candidate ZC présente par exemple des propriétés telles qu’une occupation (champ), une pente (1%), une largeur (60m), une orientation (Nord). Une zone adjacente ZA située au sud-est de la zone candidate et immédiatement adjacente présente d’autres propriétés telles qu’une occupation (habitations), une pente (3%), une largeur (60m), une orientation (Nord-Est). Parmi les zones remarquables, une route R est représentée. Elle présente elle aussi des propriétés telles qu’une pente (3%), une largeur (10m) et une orientation (Nord). De façon similaire, les autres zones sont également associées à des propriétés pouvant faire l’objet d’une application de règles. Ces informations peuvent être extraites des données cartographiques disponibles (données déjà vectorisées) ou bien extraites manuellement (par photo-interprétation) ou automatiquement par des algorithmes de traitement d’image tels que décrits dans les publications « Satellite Image Semantic Segmentation », E. Guérin et al. 2021, ArXiv (https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03375737) . L’abstraction des informations est faite uniquement pour les polygones des données cartographiques intersectant les pistes de posé d’urgence proposées par le réseau de neurones principal ainsi que les polygones situés à moins d’une distance prédéterminée (par exemple, 1 km) de la piste de posé d’urgence. La distance prédéterminée dépend du type de drone. Au cours d’une cinquième étape 5, on applique les règles de la base de règles par l’intermédiaire du moteur d’inférence sur les données des bases de faits. Pour chaque zone candidate à une piste de posé d’urgence, on détermine alors si les règles de la base de règles sont respectées. Si tel est le cas, la zone candidate à une piste de posé d’urgence est déclarée valide. Si au moins une règle n’est pas respectée, la zone candidate à une piste de posé d’urgence est déclarée invalide. Dans tous les cas, les résultats des vérifications des règles sont mémorisés pour une vérification inverse ultérieure. Du fait de sa structure optimisée, la détermination des pistes de posé d’urgence telle que décrite ci-dessus peut être réalisée à tout moment même en cours de vol depuis une station sol. Dans un deuxième mode de réalisation illustré par la figure , le procédé de détermination de PPU est réalisé par des moyens de calcul embarqués dans un drone aérien. En effet, si le drone quitte de façon importante sa zone de vol, il peut être utile de pouvoir recalculer à bord des PPU car il peut ne pas être possible pour le drone de rejoindre les PPU préprogrammées ou de communiquer avec une station au sol pour recevoir des PPU mises à jour. Sans communication avec une station au sol, les informations cartographiques ne peuvent pas non plus être mises à jour en fonction de la déviation de la zone de vol. Dans un tel cas, le procédé débute par une étape préalable 1a, au cours de laquelle on réalise une acquisition d’au moins une image par une caméra de bord. On réalise ensuite une segmentation sémantique de la au moins une image acquise par un réseau de neurones additionnel, notamment tel que décrit dans l’un des documents « Satellite Image Semantic Segmentation », E. Guérin et al LONG, Jonathan, et al. "Fully convolutional networks for semantic segmentation." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2015 ou STRUDEL, Robin, et al. « Segmenter: Transformer for semantic segmentation », Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2021. p. 7262-7272. Le réseau de neurones additionnel est préalablement entraîné sur des images aériennes représentatives d’images acquises par une caméra en vol. Le procédé se poursuit ensuite par des étapes 1 à 5 similaires aux étapes décrites plus haut en regard du premier mode de réalisation. Au cours d’une première étape 1, on définit les règles applicables à chaque zone candidate à une piste de posé d’urgence, à une piste de posé d’urgence et/ou à au moins une zone d’approche. On définit également les paramètres associés aux règles, lorsque tel est le cas, et ce pour chacun des zones candidates à une piste de posé d’urgence, des pistes de posé d’urgence et/ou des au moins une zone d’approche. Les règles sont mémorisées dans une base de règles et les paramètres, lorsqu’il y en a, sont enregistrés dans la première base de faits. Au cours d’une deuxième étape 2, on détermine au moins une zone candidate à un PPU par l’intermédiaire d’un réseau de neurones principal appliqué à la au moins une image acquise traitée par le second réseau de neurones. Les zones candidates à une piste de posé d’urgence sont mémorisées dans la seconde base de faits. Si le réseau de neurones principal produit des zones candidates à une piste de posé d’urgence sous forme d’une segmentation pixélique, chaque zone est polygonisée en suivant le contour externe des zones candidates. L’algorithme de recherche géométrique d’une ou plusieurs pistes candidates peut alors être appliqué à ces zones candidates. Si le réseau de neurones principal produit des zones candidates à une piste de posé d’urgence sous forme de boîtes englobantes, pour chaque boîte, on détermine la parcelle (c’est-à-dire une zone pour laquelle la segmentation est uniforme) présentant une intersection maximale avec la boîte englobante. Cette parcelle est issue des données déterminées par le réseau de neurones additionnel de type à segmentation sémantique appliqué aux images acquises par le drone. La polygonisation suit alors le contour externe de cette parcelle. Les sommets des polygones obtenus sont exprimés par transformation géométrique dans un repère géographique de référence à l’aide de la connaissance de la position et de la pose de la caméra (calcul réalisé à l’aide des données de navigation du drone et les paramètres intrinsèques de la caméra). La pose de la caméra est par exemple connue à partir de la position de l’axe de prise de vue de la caméra et à partir des angles de vue de la caméra dans le référentiel de l’avion. En d’autres termes, on applique un algorithme de "rétro-projection" qui permet de transformer des données vues dans le plan de la caméra en données projetées au sol. Les données résultantes sont donc comparables à des données cartographiques. Par "rétro-projection", on entend un ensemble d’étapes de calcul matriciel basées sur la position du drone, son altitude et les angles de vue de la caméra. La suite des traitements est faite avec ces polygones transformés. Au cours d’une troisième étape 3, on détermine au moins une piste de posé d’urgence dans chaque zone candidate à une piste de posé d’urgence, par recherche d’un rectangle de plus grande taille inscrit dans la zone candidate à une piste de posé d’urgence. Selon les modes de réalisation, on peut déterminer l’axe principal et le sens de la piste de posé d’urgence et/ou au moins une zone d’approche. On construit des objets manipulables par le moteur d’inférence en associant des informations complémentaires à chaque polygone. Les informations complémentaires sont par exemple : a. La classe (habitation, lac, foret, champ, route …), b. La longueur et la largeur du polygone (pour le polygone de la piste de posé d’urgence on considèrera le plus grand rectangle inscrit), c. Les coordonnées géographiques du centre du polygone, d. Les relations avec les polygones voisins (« est au nord de », « est voisin de » …), e. Les données caractéristiques associées à la zone candidate, à la piste de posé d’urgence, et éventuellement à la au moins une zone d'approche, ces données caractéristiques étant nécessaires à l’application des règles par le moteur d’inférence. Puis on réalise une étape similaire à la cinquième étape 5 du premier mode de réalisation au cours de laquelle on applique les règles de la base de règles par l’intermédiaire du moteur d’inférence sur les données des bases de faits. Pour chaque zone candidate à une piste de posé d’urgence, on détermine alors si les règles de la base de règles sont respectées. Si tel est le cas, la zone candidate à une piste de posé d’urgence est déclarée valide. Si au moins une règle n’est pas respectée, la zone candidate à une piste de posé d’urgence est déclarée invalide. Dans tous les cas, les résultats des vérifications des règles sont mémorisés pour une vérification inverse (« backward chaining ») ultérieure. Dans un mode de réalisation particulier, on utilise le système expert pour réaliser l'apprentissage des réseaux de neurones principal ou additionnel. Les zones candidates à une piste de posé d’urgence déterminées par le réseau de neurones principal sont traitées par le système expert qui les note comme admissibles ou non l’une après l’autre, en appliquant le même système de règles appliqué pour caractériser l'admissibilité d'une zone ou d’une piste de posé d’urgence candidate dans la phase d'inférence de nouvelles zones/pistes candidates. Procédé de détermination d’un plan de posé d’urgence pour un drone aérien, dans lequel : - on applique un réseau de neurones principal à au moins une donnée cartographique, de sorte à déterminer au moins une zone candidate à une piste de posé d’urgence, - pour chaque zone candidate à une piste de posé d’urgence, on détermine au moins un rectangle inscrit dans ladite zone candidate, une piste de posé d’urgence correspondant au rectangle présentant la plus grande surface, - on formate chaque zone candidate à une piste de posé d’urgence et les zones intersectant ou adjacentes de chaque zone candidate à une piste de posé d’urgence, par polygonisation, - on détermine au moins une information complémentaire relative à une zone candidate à une piste de posé d’urgence, et on mémorise les données formatées accompagnées de la au moins une information complémentaire, - on applique des règles prédéfinies par l’intermédiaire d’un moteur d’inférence sur les données formatées et des données complémentaires de chaque zone candidate à une piste de posé d’urgence, - on déclare une zone candidate à une piste de posé d’urgence valide si lesdites règles sont vérifiées, ladite piste de posé d’urgence valide étant intégrée dans le plan de posé d’urgence. Procédé de détermination selon la revendication 1, dans lequel on détermine au moins une zone candidate par l’intermédiaire d’une détermination de boîtes englobantes, une boîte englobante étant déterminée pour chaque zone candidate. Procédé de détermination selon la revendication 1, dans lequel on détermine au moins une zone candidate par l’intermédiaire d’une détermination d’une carte de segmentation. Procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel on détermine au moins une règle devant être respectée par chaque piste de posé d’urgence et/ou par une zone d’approche liée à une piste de posé d’urgence, ainsi qu’au moins un paramètre correspondant, on applique ensuite ladite au moins une règle devant être respectée par chaque piste de posé d’urgence et/ou par une zone d’approche liée à une piste de posé d’urgence par l’intermédiaire du moteur d’inférence, on déclare une zone candidate à une piste de posé d’urgence valide si ladite au moins une règle devant être respectée par chaque piste de posé d’urgence et/ou par une zone d’approche liée à une piste de posé d’urgence est vérifiée. Procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel on déclare une zone candidate à une piste de posé d’urgence invalide si au moins une règle n’est pas vérifiée, et on mémorise les résultats des vérifications des règles pour une vérification inverse ultérieure. Procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel le réseau de neurones principal est de type convolutif, notamment Unet, ResNET, EfficientNet ou Transformer. Procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel lorsque les règles appliquées par le moteur d’inférence impliquent des zones voisines aux zones candidates à une piste de posé d’urgence, on détermine des informations relatives à au moins une zone voisine d’une zone candidate à une piste de posé d’urgence à partir des données cartographiques. Procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le drone aérien évolue selon une zone de vol prédéterminée, les données cartographiques étant alors fonction de la zone de vol du drone. Procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel les données cartographiques comportent des données de type images aériennes ou satellitaires acquises préalablement au vol ou acquises par la caméra de bord du drone. Procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel les données cartographiques sont déterminées par une caméra embarquée. Procédé de détermination selon la revendication 10, dans lequel on applique aux images acquises par la caméra embarquée un réseau de neurones additionnel de type segmentation sémantique. Procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications 9 à 11, dans lequel on réalise l'apprentissage du réseau de neurones principal par l’intermédiaire du système expert en produisant une carte des zones candidates à une piste de posé d’urgence déterminées par le réseau de neurones principal, chaque zone candidate étant labellisée comme validée ou invalidée par le système expert, ladite carte étant transmise au réseau de neurones principal comme données d’entraînement, le réseau de neurones principal améliorant ainsi sa détermination des zones candidates à une piste de posé d’urgence de sorte qu’une plus grande partie des zones candidates à une piste de posé d’urgence soient ensuite considérées comme admissibles par le système expert. Système de détermination d’un plan de posé d’urgence d’un drone aérien, le système comprenant des moyens de traitement, et au moins une mémoire comprenant une base de règles de détermination d’une piste de posé d’urgence, une première base de faits et une deuxième base de faits, les moyens de traitement étant configurés pour réaliser le procédé de détermination d’un plan de posé d’urgence selon l’une quelconque des revendications 1 à 8. Système de détermination d’un plan de posé d’urgence d’un drone aérien, le système comprenant des moyens de traitement, et au moins une mémoire comprenant une base de règles de détermination d’une piste de posé d’urgence, une première base de faits et une deuxième base de faits, le système de détermination comprenant également des moyens d’acquisition d’une image du sol, les moyens de traitement étant configurés pour réaliser le procédé de détermination d’un plan de posé d’urgence selon l’une quelconque des revendications 9 à 12. Aéronef muni d’un système de détermination d’un plan de posé d’urgence selon l’une quelconque des revendications 13 ou 14.