FR 3142581 A1 20240531 FR 2212430 A 20221128 La présente invention concerne un procédé et un dispositif de prédiction d’un risque d’apparition de buée dans un habitacle d’un premier véhicule (10). Le niveau de risque est déterminé par classification de premières données représentatives de température extérieure, de deuxièmes données représentatives de température dans le premier véhicule (10), de troisièmes données d’un état de propreté d’un ensemble de filtres habitacles et/ou d’un système de climatisation du premier véhicule (10) et de quatrièmes données représentatives de la durée passée par le premier véhicule (10) dans un environnement extérieur, sur la base d’un modèle appris lors d’une phase d’apprentissage à partir de données obtenues d’un ensemble de deuxièmes véhicules (11). Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de prédiction d’un niveau de risque d’apparition de buée à l’intérieur d’un véhicule La présente invention concerne les procédés et dispositifs de prédiction d’un niveau de risque d’apparition de buée à l’intérieur d’un véhicule. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de contrôle d’un ou plusieurs systèmes embarqués d’un véhicule en fonction d’un niveau de risque d’apparition de buée dans le véhicule. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de communication de données représentatives d’un niveau de risque d’apparition de buée à l’intérieur d’un véhicule. Arrière-plan technologique L’apparition de buée dans l’habitacle d’un véhicule, notamment sur le pare-brise, représente une gêne importante pour le conducteur, la présence de buée réduisant la visibilité du conducteur. Cela entraine ainsi un risque potentiel d’accident et un risque pour les passagers du véhicule et les autres usagers de la route. Les véhicules contemporains sont équipés de systèmes conçus pour limiter la présence de buée dans le véhicule et pour supprimer cette buée lorsque cette dernière est présente. Ainsi, les véhicules contemporains embarquent pour la plupart d’entre eux des systèmes de désembuage et/ou de climatisation qui contrôlant l’air dans l’habitacle, par exemple la température de l’air, le niveau de ventilation, le recyclage de l’air. Un tel système correspond par exemple à un système de recyclage d’air et/ou un système de chauffage et d’air conditionné (dit système HVAC, de l’anglais « Heating, Ventilation and Air-Conditionning » ou en français « Chauffage, ventilation et climatisation »). Ces systèmes nécessitent, comme tout organe d’un véhicule, des opérations de maintenance régulières pour assurer un bon fonctionnement et un recyclage ou une climatisation correcte de l’air à l’intérieur du véhicule, ce qui est essentiel pour prévenir l’apparition de buée ou supprimer la buée lorsqu’elle est présente dans l’habitacle du véhicule. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est de prévenir l’apparition de buée dans un véhicule. Un autre objet de la présente invention est de prévenir l’apparition de défaut dans un ou plusieurs systèmes de recyclage ou de climatisation de l’air d’un véhicule. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de prédiction d’un niveau de risque d’apparition de buée à l’intérieur d’un véhicule, le procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur et comprenant les étapes suivantes : - réception de premières données représentatives de conditions météorologiques à l’extérieur du véhicule ; - réception de deuxièmes données représentatives d’une température à l’intérieur du véhicule, les deuxièmes données étant obtenues d’un capteur de température embarqué dans le véhicule ; - réception de troisièmes données représentatives d’un état de propreté d’un ensemble de filtres habitacles et/ou d’un système de climatisation du véhicule, les troisièmes données étant obtenues d’au moins un capteur associé à l’ensemble de filtres habitacles et/ou au système de climatisation ; - réception de quatrièmes données représentatives de durée de présence du véhicule dans un environnement extérieur ; - détermination d’informations représentatives du niveau de risque d’apparition de buée à l’intérieur du véhicule par classification des premières, deuxièmes, troisièmes et quatrièmes données à partir d’un modèle de classification appris dans une phase dite d’apprentissage préalable à la réception des premières, deuxièmes, troisièmes et quatrièmes données, le niveau de risque étant associé à une classe d’un ensemble de classes en sortie du modèle de classification ; - transmission d’au moins une requête à destination d’un dispositif de communication mobile et/ou d’au moins un système embarqué du véhicule en fonction des informations. L’utilisation de données représentatives de conditions météorologiques autour du véhicule, de la température dans le véhicule, de l’état de propreté des systèmes de gestion de l’air dans l’habitacle et du temps passé dehors pour le véhicule pour les croiser avec un modèle de classification appris au préalable permet de déterminer ou de prédire un niveau de risque d’apparition de buée dans le véhicule, en temps réel. En fonction du résultat, une ou plusieurs actions peuvent être mises en œuvre pour prévenir l’apparition de buée, par exemple en transmettant une requête à destination du ou des systèmes de gestion de l’air pour adapter les paramètres de ce ou ces systèmes et/ou en transmettant une requête à un dispositif de communication mobile pour prévenir le conducteur du problème en lui proposant une solution. Cela permet d’améliorer la sécurité du véhicule et de ses passagers et/ou de prévoir des opérations de maintenance des systèmes de gestion de l’air le cas échéant. Selon une variante, le procédé comprend en outre une étape de réception de cinquièmes données représentatives d’un état d’activation d’un ensemble de fonctions du système de climatisation, les informations étant déterminées en outre par classification des cinquièmes données. Selon une autre variante, les premières données correspondent à des données représentatives de température extérieure. Selon une variante supplémentaire, les quatrièmes données sont obtenues d’un système de navigation associé au véhicule. Selon encore une variante, la au moins une requête appartient à un ensemble de requêtes comprenant : - une première requête de contrôle d’au moins un paramètre du système de climatisation du véhicule, la première requête étant transmise à destination d’un dispositif de contrôle du système de climatisation ; - une deuxième requête de rendu d’un message représentatif d’une alerte pour effectuer une opération de maintenance de l’ensemble de filtres habitacles et/ou du système de climatisation ; - une troisième requête de rendu d’un message conseillant de protéger le véhicule par une housse de protection lors d’un stationnement du véhicule dans l’environnement extérieur. Selon une variante additionnelle, la deuxième requête et/ou la troisième requête est transmise via une connexion sans fil à destination d’un dispositif de communication mobile. Selon une autre variante, la classification est mise en œuvre par un réseau de neurones. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de prédiction d’un niveau de risque d’apparition de buée à l’intérieur d’un véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 3 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un environnement de communication d’un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif 2 configuré pour prédire un niveau de risque d’apparition de buée à l’intérieur d’un véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; et illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de prédiction d’un niveau de risque d’apparition de buée à l’intérieur d’un véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de prédiction d’un niveau de risque d’apparition de buée à l’intérieur d’un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 3. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de l’invention, la prédiction d’un niveau de risque d’apparition de buée ou de condensation à l’intérieur d’un véhicule en fonction de paramètres tels que les conditions météorologiques, la température dans le véhicule, l’état de propreté des filtres de l’habitacle du véhicule et/ou l’état de propreté du système de climatisation et le temps passé par le véhicule dans un environnement extérieur permet de mettre en place la ou les actions nécessaires pour réduire le risque, la mise en place de cette ou ces actions se traduisant par la transmission d’une ou plusieurs requêtes pour par exemple contrôler un ou plusieurs paramètres des systèmes de contrôle de l’air (système de climatisation, système de recyclage de l’air par exemple) et/ou pour prévenir le propriétaire / conducteur du véhicule d’éventuels problèmes d’encrassement des filtres et/ou du système de climatisation. A cet effet, des premières données représentatives premières données représentatives de conditions météorologiques (par exemple la température) à l’extérieur du véhicule sont reçues ou collectées depuis un ensemble de capteurs embarqués dans le véhicule et/ou depuis un ensemble de capteurs arrangés dans l’environnement extérieur, par exemple dans des stations météo. Des deuxièmes données représentatives de la température à l’intérieur du véhicule sont également reçues ou collectées, ces deuxièmes données étant avantageusement obtenues d’un ou plusieurs capteurs ou sondes de température embarqué(e)s dans le véhicule. Des troisièmes données représentatives d’un état de propreté d’un ensemble de filtres habitacles et/ou d’un système de climatisation du véhicule sont également reçues ou collectées, ces troisièmes données étant obtenues d’au moins un capteur associé à l’ensemble de filtres habitacles et/ou au système de climatisation. Des quatrièmes données représentatives de durée de présence du véhicule dans un environnement extérieur sont également reçues ou collectées, ces quatrièmes données étant obtenues d’un système de navigation embarqué dans le véhicule ou implémenté sur un dispositif de communication mobile (par exemple un téléphone intelligent (de l’anglais « Smartphone ») appartenant au conducteur ou au propriétaire du véhicule. Des informations représentatives d’un niveau de risque d’apparition de buée (ou de condensation) dans le véhicule sont déterminées ou prédites par classification des premières, deuxièmes, troisièmes et quatrièmes données à partir d’un modèle de classification appris dans une phase dite d’apprentissage. La classification est par exemple mise en œuvre dans une méthode d’apprentissage machine (de l’anglais « machine learning »), par exemple mise en œuvre avec un réseau de neurones. Une telle méthode permet d’estimer de manière plus fiable et en temps réel le niveau de risque d’apparition de buée sur un horizon temporel déterminé, par exemple pour les 30, 60, 120 minutes à venir, sur la base d’un modèle appris à partir de mêmes données d’un ensemble d’autres véhicules. Un tel avantage est obtenu par la détermination, lors d’une phase d’apprentissage, de la corrélation entre les données collectées d’un ensemble de véhicules et représentant l’utilisation réelle qui est faite de ces véhicules avec l’apparition de buée constatée dans cet ensemble d’autres véhicules. La prédiction du niveau de risque permet d’anticiper un problème pour potentiellement le corriger avant son apparition, par exemple en contrôlant le système de climatisation ou en nettoyant les filtres habitacles et/ou le système de climatisation, améliorant la prévention du défaut des systèmes de gestion de l’air ou le risque d’apparition de buée. La illustre schématiquement un environnement de communication 1 d’un premier véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le premier véhicule 10 correspond par exemple à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule 10 correspond ainsi par exemple à un véhicule terrestre, par exemple une automobile, un camion, un car, une moto. Le premier véhicule 10 embarque également avantageusement un système de communication configuré pour communiquer avec un ou plusieurs dispositifs distants 101 via une infrastructure d’un réseau de communication sans fil. Le dispositif distant 101 correspond avantageusement à un dispositif configuré pour traiter des données, par exemple des données stockées en mémoire du dispositif distant 101 et/ou des données reçues du véhicule 10. Le dispositif distant 101 correspond par exemple à un serveur du « cloud » 100. Le système de communication du premier véhicule 10 comprend par exemple une ou plusieurs antennes de communication reliées à une unité de contrôle télématique, dite TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit »), elle-même reliée à un ou plusieurs calculateurs du système embarqué du premier véhicule 10. La ou les antennes, l’unité TCU et le ou les calculateurs forment par exemple une architecture multiplexée pour la réalisation de différents services utiles pour le bon fonctionnement du premier véhicule 10 et pour assister le conducteur et/ou les passagers du premier véhicule 10 dans le contrôle du premier véhicule 10 et/ou pour établir un diagnostic sur le fonctionnement d’un ou plusieurs composants du premier véhicule 10. Le ou les calculateurs et l’unité TCU communiquent et échangent des données entre eux par l’intermédiaire d’un ou plusieurs bus informatiques, par exemple un bus de communication de type bus de données CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (selon la norme ISO 17458) ou Ethernet (selon la norme ISO/IEC 802-3). L’infrastructure de communication mobile permettant la communication sans fil de données entre le premier véhicule 10 et le dispositif distant 101 comprend par exemple ou plusieurs équipements de communication 110 de type antenne relais (réseau cellulaire) ou unité bord de route, dite UBR. Dans un mode de communication utilisant une telle architecture réseau, les données sont par exemple transmises par le premier véhicule 10 au dispositif distant 101 du « cloud » 100 via une antenne relais 110 (l’antenne 110 étant par exemple relié au « cloud » 100 via une liaison filaire). Le système de communication sans fil permettant l’échange de données entre le premier véhicule 10 et le dispositif distant 101 correspond par exemple à : - un système de communication véhicule à infrastructure V2I (de l’anglais « vehicle-to-infrastructure »), par exemple basé sur les standards 3GPP LTE-V ou IEEE 802.11p de ITS G5 ; ou - un système de communication de type réseau cellulaire, par exemple un réseau de type LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) aussi appelé LTE 3G, 4G ou 5G ; ou - un système de communication de type Wifi selon IEEE 802.11, par exemple selon IEEE 802.11n ou ou IEEE 802.11ac. Le premier véhicule 10 embarque avantageusement un ou plusieurs systèmes de contrôle de l’air dans l’habitacle du véhicule, par exemple : - un système de recyclage de l’air comprenant un ensemble de filtres habitacles, lequel ensemble comprend un ou plusieurs filtres ; et/ou un système de climatisation de l’air, aussi appelé système HVAC ; et/ou - un système de pré-chauffage de l’air dans l’habitacle, par exemple intégré au système HVAC ; et/ou - un système de désembuage du pare-brise, par exemple intégré au système HVAC. Un processus de prédiction d’un niveau de risque d’apparition de buée à l’intérieur du premier véhicule 10 est par exemple mis en œuvre par le premier véhicule 10, c’est-à-dire par un calculateur ou une combinaison de calculateurs du système embarqué du premier véhicule 10. Selon un autre exemple, le processus de prédiction et/ou de classification est mis en œuvre par le dispositif distant 101, par exemple par un ou plusieurs processeurs de ce dispositif 101. Selon encore un autre exemple, le processus de prédiction et/ou de classification est mis en œuvre par un système comprenant le premier véhicule 10 (c’est-à-dire par un ou plusieurs dispositifs embarqués dans le véhicule 10, par exemple un ou plusieurs calculateurs) et le dispositif distant 101 relié en communication avec le premier véhicule 10 via une connexion ou une liaison sans fil. Le processus de prédiction/détermination du niveau de risque d’apparition de buée dans l’habitacle du premier véhicule 10 comprend avantageusement deux phases, chacune de ces phases comprenant une ou plusieurs opérations. La première phase correspond à une phase dite d’apprentissage ou d’entrainement d’un ou plusieurs modèles de prédiction (et/ou d’un modèle ou plusieurs modèles de classification) et la deuxième phase correspond à une phase dite de production ou de prédiction basée sur le ou les modèles appris dans la phase d’apprentissage et de données alimentant le ou les modèles appris. La première phase et la deuxième phase sont par exemple mises en œuvre par le dispositif distant 101. Selon une variante de réalisation, la première phase est mise en œuvre par le dispositif distant 101 (ou par un serveur hors « cloud », par exemple un serveur hébergé dans un centre (par exemple un bureau d’étude) adapté pour faire l’apprentissage) et la deuxième phase par le premier véhicule 10, par exemple par un calculateur du système embarqué du premier véhicule 10. Selon une autre variante de réalisation, l’apprentissage est mis en œuvre dans la première phase et les paramètres du ou des modèles de prédiction sont affinés en temps réel à partir des données relatives au premier véhicule 10 reçues ou collectées pendant la deuxième phase. Phase d’apprentissage L’apprentissage mis en œuvre dans la première phase correspond avantageusement à un apprentissage supervisé à partir d’un ensemble de données associées à un ensemble ou groupe de deuxièmes véhicules 11 comprenant par exemple quelques dizaines, quelques centaines, des milliers ou des dizaines/centaines de milliers de deuxièmes véhicules. Selon une variante de réalisation, l’apprentissage mis en œuvre dans la première phase correspond à un apprentissage non supervisé à partir de l’ensemble de données associées à l’ensemble de deuxièmes véhicules. Selon un exemple particulier, les deuxièmes véhicules compris dans l’ensemble de deuxièmes véhicules 11 possèdent tous la même configuration ou une configuration similaire, c’est-à-dire qu’ils correspondent tous à un même type de véhicule (par exemple une même série d’un modèle particulier de véhicule) avec des composants ou organes identiques ou similaires (même version par exemple), par exemple des mêmes amortisseurs ou des amortisseurs de même type. Dans une première opération de la phase d’apprentissage, le dispositif distant 101 collecte, pour chaque deuxième véhicule 11, un ensemble de premières données représentatives des conditions météorologiques (par exemple la température) autour du deuxième véhicule, un ensemble de deuxièmes données représentatives de température dans l’habitacle, un ensemble de troisièmes données représentatives de l’état de propreté du ou des filtres habitacles et/ou de l’état de propreté du système de climatisation et un ensemble de quatrièmes données représentatives de durée de présence de chaque deuxième véhicule dans un environnement extérieur (par exemple la durée de stationnement à l’extérieur d’un bâtiment), ces données étant par exemple émises par chacun des deuxièmes véhicules de l’ensemble 11 au fur et à mesure des déplacements des deuxièmes véhicules. Les données sont par exemple transmises par chaque deuxième véhicule via l’infrastructure réseau sans fil décrite ci-dessus à destination du dispositif distant 101. Les données correspondent par exemple à une partie ou à l’ensemble des signaux véhicule émis par des capteurs embarqués dans chaque deuxième véhicule et/ou par des capteurs de dispositifs de communication mobile (par exemple une tablette, un téléphone intelligent (de l’anglais « Smartphone ») embarqués dans les deuxièmes véhicules 11 et par exemple reliés en communication avec le deuxième véhicule (par exemple en Bluetooth® ou en Wifi®) qui les embarque. Ces données sont par exemple transmises de manière continue à une fréquence déterminée (par exemple toutes les secondes, heures, jours, etc.) ou à chaque variation d’une grandeur mesurée par un capteur ou un calculateur embarqué dans chaque deuxième véhicule. Les données reportées au dispositif distant 101 correspondent par exemple aux données d’une liste déterminée et stockée en mémoire d’un calculateur du système embarqué de chaque deuxième véhicule qui fait une sélection des données à transmettre parmi l’ensemble des données ou grandeurs physiques que chaque deuxième véhicule détecte ou mesure. Selon une variante de réalisation, les deuxièmes véhicules 11 transmettent en outre des cinquièmes données représentatives d’un état de fonctionnement ou d’activation d’un ou plusieurs systèmes de contrôle de l’air dans l’habitacle, ces cinquièmes données comprenant par exemple : - des données représentatives d’activation de la climatisation ; - des données représentatives d’activation du recyclage de l’air ; - des données représentatives de paramètres de contrôle d’un ou plusieurs de ces systèmes, par exemple température de consigne, niveau de ventilation, etc. Selon une variante de réalisation, les données représentatives de conditions climatiques à l’extérieur des deuxièmes véhicules 11 sont mesurées par et reçues d’un ensemble de capteurs 102 arrangés dans l’environnement, par exemple à proximité des routes empruntées par les deuxièmes véhicules 11. Les données représentatives des conditions climatiques comprennent par exemple : - des données de température ; et/ou - des données de pluviométrie et/ou de taux d’humidité ; et/ou - des données de pression atmosphérique. Ces données sont par exemple horodatées pour être corrélées temporellement aux données reçues des deuxièmes véhicules 11. Dans une deuxième opération, le dispositif distant 101 collecte ou reçoit un ensemble de sixièmes données représentatives de la présence de buée dans l’habitacle de chaque deuxième véhicule 11, ces sixièmes données étant horodatées. Les sixièmes données sont par exemple transmises par les conducteurs des deuxièmes véhicules 11, par exemple au travers d’une application mobile installée dans chaque deuxième véhicule 11 ou dans les téléphones intelligents des conducteurs. Selon une variante de réalisation, les sixièmes données correspondent à des données représentatives de l’activation du système de désembuage, une telle activation étant représentative de la présence de buée dans le deuxième véhicule. Dans une troisième opération de la phase d’apprentissage, le dispositif distant 101 traite les données obtenues lors de la première et de la deuxième opération, c’est-à-dire les premières, deuxièmes, troisièmes, quatrièmes données (et les cinquièmes données le cas échéant) et sixièmes données. Le traitement comprend un croisement de ces données pour la génération d’un ensemble de classes, chaque classe de l’ensemble étant associée à un niveau de risque d’apparition de buée, les classes ou groupes étant dits labélisés, c’est-à-dire qu’une étiquette (de l’anglais « label ») est associée à chaque classe ou groupe. Par exemple, si 5 classes ou groupes sont générés lors de la classification des données, 5 niveaux de risque seront également générés (par exemple de 0 à 4), avec par exemple le niveau 0 correspondant au niveau de risque le plus faible ou minimal et 4 au niveau de risque le plus élevé ou maximal. Selon un autre exemple, si 3 classes sont générées, 3 niveaux de performances seront générés avec par exemple : un niveau minimal, un niveau standard et un niveau maximal. Le ou les modèles de prédiction du niveau de risque (ou en d’autres termes le ou les modèles de classification) est/sont généré(s) ou entrainé(s) par classification des données obtenues. Un modèle de prédiction / classification est par exemple obtenu pour chaque type de véhicule de l’ensemble de deuxièmes véhicules 11. Selon une variante, un seul modèle de prédiction / classification est obtenu pour l’ensemble de deuxièmes véhicules 11. La classification mise en œuvre correspond par exemple à une classification via une méthode de partition en k-moyennes (de l’anglais « k-means »). Cette méthode de partition en k-moyennes est par exemple associée à une méthode dite « Elbow » (ou « coude » en français) afin de regrouper les différents profils obtenus en groupes ou classes de différents niveaux de risque. Les principes d’une telle méthode associée à la méthode « Elbow » sont connus de l’homme du métier et par exemple décrit dans le document intitulé « Determining the appropriate cluster number using elbow method for K-means algorithm », publié par H. Humaira et R. Rasyidah en janvier 2018. Un tel processus de classification / prédiction est avantageusement mis en œuvre par un réseau de neurones mettant en œuvre une méthode d’apprentissage automatique, aussi appelée méthode d’apprentissage machine (de l’anglais « machine learning »), par exemple une méthode d’apprentissage profond (de l’anglais « deep learning »). Selon un exemple particulier et non-limitatif, le réseau de neurones correspond à un réseau de neurones récurrent à mémoire court et long terme, dit réseau LSTM (de l’anglais « Long Short Term Memory »), un exemple d’un tel réseau LSTM étant décrit dans le document « Long short-term memory » publié par Sepp Hochreiter et Jürgen Schmidhuber, dans Neural Computation. 9 (8): 1735 1780.doi:10.1162/neco.1997.9.8. 1735. PMID 9377276. Un réseau de neurones de type LSTM est constitué de cellules (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement, dont un exemple est décrit en regard de la . La sortie d'une cellule est une combinaison non linéaire de ses entrées. Un réseau de neurones de type LSTM est constitué de cellules (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement. La sortie d'une cellule est une combinaison non linéaire de ses entrées. Lorsque la phase de prédiction ou de classification est mise en œuvre par le premier véhicule 10, les paramètres définissant chaque modèle de prédiction ou de classification obtenu à la troisième opération sont transmis par le dispositif distant 101 au premier véhicule 10 qui les stocke en mémoire associée à un calculateur du système embarqué pour la mise en œuvre par ce calculateur de la phase de prédiction / classification. Une telle phase d’apprentissage permet ainsi de croiser les données issues des (ou associées aux) deuxièmes véhicules avec des données représentant la détection de présence de buée dans les deuxièmes véhicules. Phase de prédiction Dans une première opération de la phase de prédiction, le dispositif en charge de la phase de prédiction (c’est-à-dire le dispositif distant 101 ou un ou plusieurs calculateurs du système embarqué du premier véhicule 10) collecte les données suivantes : - des premières données représentatives de conditions météorologiques à l’extérieur du premier véhicule 10, ces premières données étant par exemple mesurées par un capteur ou une sonde de température embarqué sur le premier véhicule ou ces premières données étant mesurées par le ou les capteurs 102 ; - des deuxièmes données représentatives d’une température à l’intérieur du véhicule, ces deuxièmes données étant mesurées par un capteur ou une sonde de température embarquée dans le premier véhicule 10 ; - des troisièmes données représentatives d’un état de propreté d’un ensemble de filtres habitacles et/ou d’un système de climatisation du véhicule, ces troisièmes données étant obtenues d’un ou plusieurs capteurs (par exemple de type compteur de particules) associés aux filtres habitacles et/ou au système de climatisation ; - des quatrièmes données représentatives de la durée de présence du véhicule dans un environnement extérieur, c’est à dire en dehors d’un espace couvert, cette durée correspondant par exemple à la durée passée par le véhicule en stationnement à l’extérieur (par exemple la nuit, la journée lorsque le conducteur travaille, fait des courses, etc.) ; et - optionnellement, des cinquièmes données représentatives d’un état d’activation d’un ensemble de fonctions du système de climatisation, par exemple l’activation du système de climatisation, l’activation de la fonction de préchauffage de l’habitacle, l’activation du recyclage de l’air, des paramètres de fonctionnement du système de climatisation tel que le niveau de ventilation, la température de consigne, l’activation de la régulation automatique, etc. Les premières, deuxièmes, troisièmes, quatrièmes et/ou cinquièmes données sont par exemple transmises par le premier véhicule 10 au dispositif distant 101 via l’infrastructure de réseau sans fil au fil du temps, par exemple à intervalles réguliers ou lorsqu’une nouvelle mesure est effectuée par un des capteurs faisant l’acquisition des premières données. Lorsque la phase de prédiction est mise en œuvre par le premier véhicule 10, les premières données sont stockées dans une mémoire associée au calculateur du système embarqué du premier véhicule 10, ou dans un serveur du « cloud » auquel est connecté le premier véhicule 10. Selon une variante de réalisation, une information représentative de l’instant temporel auquel chaque donnée a été mesurée ou acquise ou transmise est associé à ladite première donnée. Dit autrement, chaque donnée est horodatée. Dans une deuxième opération de la phase de prédiction, les premières, deuxièmes, troisièmes, quatrièmes, et optionnellement les cinquièmes, données sont utilisées pour alimenter le ou les modèles de prédiction / classification appris ou entrainés pendant la phase d’apprentissage. Il ressort de ce ou ces modèles une information représentative d’une prédiction du niveau de risque d’apparition de buée ou de condensation dans l’habitacle du premier véhicule 10. La détermination du niveau de risque d’apparition de buée dans le premier véhicule 10 est par exemple mise en œuvre en utilisant la méthode dite des k-moyennes, laquelle est par exemple mise en œuvre par un réseau de neurones, par exemple de type LSTM. Le réseau de neurones de type LSTM permet de prédire le niveau de risque d’apparition de buée dans le premier véhicule en temps réel à partir des premières, deuxièmes, troisièmes, quatrièmes et optionnellement cinquièmes données collectées. Les premières, deuxièmes, troisièmes, quatrièmes et optionnellement cinquièmes données sont ainsi traitées pour déterminer la probabilité d’appartenance à chaque classe de la pluralité de classes générées pendant la phase d’apprentissage. Le niveau de risque déterminé pour le premier véhicule 10 correspond au niveau de risque associé à la classe pour laquelle la probabilité d’appartenance est la plus élevée. Dans une troisième opération, une ou plusieurs requêtes sont générées selon le niveau de risque obtenu à la deuxième opération et transmises à destination du dispositif de communication mobile 103 et/ou à destination d’un ou plusieurs systèmes embarqués dans le premier véhicule 10. Cette ou ces requêtes permettent par exemple : - d’activer ou contrôler un ou plusieurs systèmes de contrôle de l’air dans l’habitacle du premier véhicule 10 (par exemple le système de climatisation) selon un ou plusieurs paramètres de contrôles déterminés, tels que la température, la ventilation, le recyclage de l’air, etc., pour prévenir l’apparition de buée ou diminuer le risque d’apparition de buée ; et/ou - d’informer le conducteur ou le propriétaire du véhicule du risque que de la buée apparaisse ; et/ou - de fournir des recommandations au conducteur ou au propriétaire du véhicule pour prévenir le risque ou pour expliquer la ou les causes entrainant l’apparition de buée. Par exemple, la ou les requêtes générées et transmises correspondent à : - une première requête de contrôle d’au moins un paramètre du système de climatisation du véhicule (ou de tout autre système de contrôle de l’air de l’habitacle), la première requête étant transmise à destination d’un dispositif de contrôle (par exemple un calculateur) du système de climatisation (ou d’un dispositif de contrôle de tout autre système de contrôle de l’air de l’habitacle) ; et/ou - une deuxième requête de rendu d’un message représentatif d’une alerte pour effectuer une opération de maintenance de l’ensemble de filtres habitacles et/ou du système de climatisation. Le rendu correspond par exemple à l’affichage d’un message déterminé sur un écran embarqué dans le premier véhicule 10 et/ou sur un écran du dispositif de communication mobile 103. Par exemple, le niveau de propreté des filtres et/ou du système de climatisation peut être à un niveau acceptable dans l’absolu mais insuffisant pour éviter l’apparition de buée ; et/ou - une troisième requête de rendu d’un message conseillant de protéger le véhicule par une housse de protection lors d’un stationnement du véhicule dans l’environnement extérieur. Le rendu correspond par exemple à l’affichage d’un message déterminé sur un écran embarqué dans le premier véhicule 10 et/ou sur un écran du dispositif de communication mobile 103. La ou les requêtes à générer sont par exemple déterminées en fonction de la classe obtenue à l’issue du processus de classification. Selon cet exemple, une ou plusieurs requêtes à générer sont associées à chacune des classes identifiées lors de la phase d’apprentissage. Lorsque la phase de prédiction est mise en œuvre par le dispositif distant 101, la ou les requêtes sont générées par le dispositif distant 101 et transmises au premier véhicule 10 et/ou au dispositif de communication mobile 103 via l’infrastructure de réseau sans fil. Lorsque la phase de prédiction est mise en œuvre par le premier véhicule 10, la ou les requêtes sont générées par un calculateur et transmises à d’autres calculateurs du premier véhicule 10 via un ou plusieurs bus de données et/ou à destination du dispositif de communication sans fil 103 via une connexion sans fil (via l’infrastructure de réseau sans fil ou selon un mode de communication direct sans fil entre le premier véhicule 10 et le dispositif de communication mobile 103). Dans une quatrième opération, le ou les systèmes de contrôle de l’air de l’habitacle du premier véhicule 10, par exemple le système de climatisation, est ou sont activés ou contrôlés automatiquement selon la ou les requêtes reçues. En outre, un ou plusieurs messages sont rendus, par exemple affichés, sur un écran du premier véhicule 10 et/ou l’écran du dispositif de communication mobile lorsque qu’une ou plusieurs requêtes de rendu de contenus sont générées et transmises. La illustre schématiquement un dispositif 2 configuré pour prédire ou déterminer un niveau de risque d’apparition de buée à l’intérieur d’un véhicule, par exemple le premier véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Un tel dispositif 2 est configuré pour la mise en œuvre de la phase d’apprentissage et de la phase de production d’une méthode d’apprentissage machine. Selon encore un autre exemple, le dispositif 2 est à la fois configuré pour contrôler un ou plusieurs systèmes d’un véhicule, par exemple le système de climatisation, et pour déterminer ou prédire un niveau de risque d’apparition de buée. Le dispositif 2 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard de la et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la . Des exemples d’un tel dispositif 2 comprennent, sans y être limités, un ordinateur, un ordinateur portable, un serveur, un téléphone portable, une tablette ou encore un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule ou un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique. Les éléments du dispositif 2, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 2 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 2 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 20 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 2. Le processeur 20 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 2 comprend en outre au moins une mémoire 21 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 21. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 comprend un bloc 22 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un serveur distant ou le « cloud », d’autres nœuds du réseau ad hoc. Les éléments d’interface du bloc 22 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; - interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 comprend une interface de communication 23 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 230. L’interface de communication 23 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 230. L’interface de communication 23 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage, tactile ou non, un ou des haut-parleurs et/ou d’autres périphériques (système de projection) via des interfaces de sortie respectives. La illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de prédiction d’un niveau de risque d’apparition de buée à l’intérieur d’un véhicule, par exemple du premier véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif embarqué dans le véhicule, par exemple par le dispositif 2 de la , ou par un système comprenant le dispositif embarqué relié en communication sans fil à un dispositif distant de type serveur ou ordinateur. Dans une première étape 31, des premières données représentatives de conditions météorologiques à l’extérieur du véhicule sont reçues. Dans une deuxième étape 32, des deuxièmes données représentatives d’une température à l’intérieur du véhicule sont reçues, les deuxièmes données étant obtenues d’un capteur de température embarqué dans le véhicule. Dans une troisième étape 33, des troisièmes données représentatives d’un état de propreté d’un ensemble de filtres habitacles et/ou d’un système de climatisation du véhicule sont reçues, les troisièmes données étant obtenues d’au moins un capteur associé à l’ensemble de filtres habitacles et/ou au système de climatisation. Dans une quatrième étape 34, des quatrièmes données représentatives de durée de présence du véhicule dans un environnement extérieur sont reçues. Dans une cinquième étape 35, des informations représentatives du niveau de risque d’apparition de buée à l’intérieur du véhicule sont déterminées par classification des premières, deuxièmes, troisièmes et quatrièmes données à partir d’un modèle de classification appris dans une phase dite d’apprentissage préalable à la réception des premières, deuxièmes, troisièmes et quatrièmes données, le niveau de risque étant associé à une classe d’un ensemble de classes en sortie du modèle de classification. Dans une sixième étape 36, au moins une requête est transmise à destination d’un dispositif de communication mobile et/ou d’au moins un système embarqué du véhicule en fonction des informations. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec la s’appliquent aux étapes du procédé de la . Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de contrôle d’un ou plusieurs systèmes de contrôle de l’air de l’habitacle d’un véhicule, qui inclurait des étapes secondaires, sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile, comprenant le dispositif de la . La présente invention concerne également un système comprenant un véhicule et un ou plusieurs dispositifs distants de type serveur, le véhicule étant relié en communication sans fil à le ou les dispositifs distants. Procédé de prédiction d’un niveau de risque d’apparition de buée à l’intérieur d’un véhicule (10), ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur et comprenant les étapes suivantes : - réception (31) de premières données représentatives de conditions météorologiques à l’extérieur dudit véhicule (10) ; - réception (32) de deuxièmes données représentatives d’une température à l’intérieur dudit véhicule, lesdites deuxièmes données étant obtenues d’un capteur de température embarqué dans ledit véhicule (10) ; - réception (33) de troisièmes données représentatives d’un état de propreté d’un ensemble de filtres habitacles et/ou d’un système de climatisation dudit véhicule (10), lesdites troisièmes données étant obtenues d’au moins un capteur associé audit ensemble de filtres habitacles et/ou audit système de climatisation ; - réception (34) de quatrièmes données représentatives de durée de présence dudit véhicule (10) dans un environnement extérieur ; - détermination (35) d’informations représentatives du niveau de risque d’apparition de buée à l’intérieur dudit véhicule (10) par classification desdites premières, deuxièmes, troisièmes et quatrièmes données à partir d’un modèle de classification appris dans une phase dite d’apprentissage préalable à ladite réception des premières, deuxièmes, troisièmes et quatrièmes données, ledit niveau de risque étant associé à une classe d’un ensemble de classes en sortie dudit modèle de classification ; - transmission (36) d’au moins une requête à destination d’un dispositif de communication mobile (103) et/ou d’au moins un système embarqué dudit véhicule en fonction desdites informations. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre une étape de réception de cinquièmes données représentatives d’un état d’activation d’un ensemble de fonctions dudit système de climatisation, lesdites informations étant déterminées en outre par classification desdites cinquièmes données. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel lesdites premières données correspondent à des données représentatives de température extérieure. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel lesdites quatrièmes données sont obtenues d’un système de navigation associé audit véhicule (10). Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel ladite au moins une requête appartient à un ensemble de requêtes comprenant : - une première requête de contrôle d’au moins un paramètre dudit système de climatisation dudit véhicule (10), ladite première requête étant transmise à destination d’un dispositif de contrôle dudit système de climatisation ; - une deuxième requête de rendu d’un message représentatif d’une alerte pour effectuer une opération de maintenance dudit ensemble de filtres habitacles et/ou dudit système de climatisation ; - une troisième requête de rendu d’un message conseillant de protéger ledit véhicule (10) par une housse de protection lors d’un stationnement dudit véhicule (10) dans ledit environnement extérieur. Procédé selon la revendication 5, pour lequel ladite deuxième requête et/ou ladite troisième requête est transmise via une connexion sans fil à destination dudit dispositif de communication mobile (103). Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, pour lequel ladite classification est mise en œuvre par un réseau de neurones. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Dispositif (2) de prédiction d’un niveau de risque d’apparition de buée à l’intérieur d’un véhicule, ledit dispositif (2) comprenant une mémoire (21) associée à au moins un processeur (20) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Véhicule (10) comprenant le dispositif (2) selon la revendication 9.