FR 3149094 A1 20241129 FR 2305010 A 20230522 La présente invention concerne un procédé et un système d’estimation de dégradation de batterie de véhicule électrique d’un premier ensemble de véhicules électriques à partir d’une diminution réelle de niveau de charge de batterie de véhicules électriques suite à des trajets effectués par lesdits véhicules et à partir d’une estimée d’une diminution de niveau de charge de batterie par trajet obtenue (32) à partir d’un modèle global de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet obtenu (31) à partir de modèles locaux de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet entrainés (310, 311) par des dispositifs de véhicules électriques à partir de données collectées par lesdits véhicules électriques suite à des trajets effectués par lesdits véhicules électriques. Figure pour l’abrégé : Figure 4 Estimation de dégradation de batterie de véhicule électrique basé sur un apprentissage fédéré d’un modèle de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet de véhicule La présente invention concerne l’estimation de la dégradation de batterie d’un véhicule électrique. En particulier, la présente invention concerne un procédé et un système d’estimation de dégradation de batterie de véhicule électrique basé sur l’apprentissage de modèle de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie de véhicule électrique par trajet. Arrière-plan technologique Les véhicules électriques comprenant une batterie sont équipés d’un système de gestion de cette batterie qui contrôle l’état de charge de cette batterie et l’état de santé de cette batterie à l’aide de signaux provenant de la batterie. L’état de santé de la batterie issu de ces systèmes de gestion est un premier moyen utilisé dans l’état de la technique pour estimer la dégradation d’une batterie d’un véhicule électrique. Un autre moyen est de transmettre des données relatives à des véhicules électriques, des données relatives à leur batterie et des données relatives à la conduite de ces véhicules électriques à un dispositif central, tel qu’un serveur, pour que ce dispositif central entraine un réseau de neurones dédié à l’estimation de dégradation de batterie de ces véhicules électriques. L’un des problèmes de la centralisation des données collectées par les véhicules électriques dans le but d’entrainer un réseau de neurones de manière centralisée est de transmettre ces données au dispositif central car ces données ont un caractère privé et les usagers de ces véhicules électriques ne souhaitent pas qu’elles soient transmises sur un réseau de communication. Des problèmes de congestion du réseau de communication peuvent aussi apparaître lorsque le nombre de véhicule électrique est conséquent. 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 fournir une estimation de dégradation de batterie de véhicule électrique. Un autre objet de la présente invention est de prévenir les pannes de batterie de véhicule électrique. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de dégradation de batterie de véhicule électrique d’un premier ensemble de véhicules électriques en communication avec un dispositif central, ledit dispositif central étant en outre en communication avec des véhicules électriques d’un deuxième ensemble de véhicules électriques, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - émission, par le dispositif central et à destination de chaque véhicule électrique du premier et deuxième ensemble de véhicules électriques, d’un modèle global de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet obtenu à partir de modèles locaux de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet entrainés par des dispositifs de véhicules électriques du deuxième ensemble de véhicules électriques, chaque modèle local de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet étant obtenu à partir de données collectées par un véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques suite à des trajets effectués par ledit véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques et à partir de diminutions réelles de niveau de charge de batterie dudit véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques après lesdits trajets ; - suite à un trajet effectué par un véhicule électrique du premier ensemble de véhicules électriques, obtention, par le dispositif dudit véhicule électrique du premier ensemble de véhicules électriques, d’une estimée d’une diminution de niveau de charge de batterie par trajet à partir du modèle global de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet ; - calcul, par le dispositif dudit véhicule électrique du premier ensemble de véhicules électriques, d’une diminution réelle de niveau de charge de batterie suite audit trajet effectué par ledit véhicule électrique du premier ensemble de véhicules électriques ; - obtention, par le dispositif dudit véhicule électrique du premier ensemble de véhicules électriques, d’une estimée de dégradation de batterie dudit véhicule électrique du premier ensemble de véhicules électriques en calculant une différence entre l’estimée de la diminution de niveau de charge de batterie par trajet et la diminution réelle de niveau de charge de batterie. Le procédé permet de préserver l’anonymat des données collectées par un véhicule électrique car il évite la transmission des données relatives à un véhicule électrique et des données relatives à un trajet effectué par le véhicule électrique via un réseau de communication. Le procédé permet de préserver de la bande passante du réseau de communication utilisé car seuls des paramètres de modèles de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet sont transmis entre les véhicules électriques et un dispositif central. Le procédé est avantageux car il utilise les ressources de chaque véhicule électrique pour l’entrainement de modèles locaux de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie. Le dispositif central ne fait que déterminer un modèle global de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet à partir desdits modèles locaux de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie. Le procédé permet une mise à jour des modèles locaux de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par la réception de paramètres du modèle global de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie reçu mais aussi à la suite d’un trajet effectué par un véhicule électrique qui peut alors lancer une phase d’apprentissage localement afin de déterminer un nouveau modèle local de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie. Le procédé est avantageux car il permet de déterminer une mise à jour du modèle global de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie en fonction du ou des modèles locaux de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie entrainés par un nouveau véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques. Le procédé est avantageux car il permet de contrôler la dégradation de batterie d’un véhicule électrique dès que ce véhicule est ajouté au premier ensemble de véhicules électriques. Selon une variante, l’émission, par le dispositif central et à destination de chaque véhicule électrique du premier et deuxième ensemble de véhicules électriques, du modèle global de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet comprend les étapes suivantes : a) transmission, par le dispositif central, de paramètres d’un modèle local initial de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet à destination du dispositif de chaque véhicule électrique du premier et du deuxième ensemble de véhicules électriques ; b) apprentissage d’au moins un modèle local de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet par le dispositif d’au moins un véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques, chaque modèle local de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet est entrainé par un véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques à partir de données collectées par ledit véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques et à partir de diminutions réelles de niveau de charge de batterie dudit véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques suite à un nombre prédéterminé de trajets effectués par ledit véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques ; c) émission des paramètres dudit au moins un modèle local de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet entrainé à destination du dispositif central, les paramètres de chaque modèle local de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet entrainé sont émis par le dispositif du véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques qui a entrainé ledit modèle local de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet ; d) détermination, par le dispositif central, des paramètres du modèle global de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet à partir des paramètres dudit au moins un modèle local de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet reçus ; e) émission, par le dispositif central et à destination du dispositif de chaque véhicule électrique du premier et du deuxième ensembles de véhicules électriques, des paramètres du modèle global de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet obtenu et les étapes b), c) d), et e) sont itérées. Selon une variante, les étapes b), c) d), et e) sont itérées tant qu’une condition d’arrêt n’est pas vérifiée. Selon une variante, les paramètres du modèle global de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet sont déterminés à partir des paramètres dudit au moins un modèle local de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet selon un procédé de moyennage des paramètres dudit au moins un modèle local de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet. Selon une variante, le dispositif d’un véhicule électrique du deuxième ensemble entraine un modèle local de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet par niveau initial de charge de batterie dudit véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques et le dispositif central obtient autant de modèles globaux de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet que de niveaux initiaux de charge de batterie. Selon une variante, les paramètres d’un modèle global de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet pour un niveau de charge initial donné sont obtenus à partir des paramètres d’au moins un modèle local de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet correspondant audit niveau de charge initial selon un procédé de moyennage des paramètres dudit au moins un modèle local de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet correspondant audit niveau de charge initial. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre d’au moins une étape du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule électrique, 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. Selon un sixième aspect, la présente invention concerne un système d’estimation de dégradation de batterie de véhicule électrique d’un premier ensemble de véhicules électriques comprenant un dispositif central, ledit dispositif central étant en communication avec des véhicules électriques du premier ensemble de véhicules électriques et des véhicules électriques d’un deuxième ensemble de véhicules électriques, caractérisé en ce ledit dispositif central met en œuvre au moins une étape du procédé selon le premier aspect de la présente invention et chaque véhicule électrique du premier et du deuxième ensembles de véhicules électriques est un véhicule électrique selon le troisième aspect de la présente invention. 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 4 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un système (1) d’estimation de dégradation de batterie de véhicule électrique d’un premier ensemble de véhicules électriques, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif embarqué dans des véhicules électriques de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif central, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’estimation de dégradation de batterie de véhicule électrique d’un premier ensemble de véhicules électriques, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif d’estimation de dégradation de batterie de véhicule électrique d’un premier ensemble de véhicules électriques en communication avec un dispositif central vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 4. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. illustre schématiquement un système 1 d’estimation de dégradation de batterie de véhicule électrique d’un premier ensemble de véhicules électriques d’un premier ensemble 10 de véhicules électriques 101, 102, …, 10i, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le système 1 comporte un premier ensemble 10 de véhicules électriques et un deuxième ensemble 11 de véhicules électriques 11j. Le premier ensemble 10 de véhicules électriques 10i peut être un sous-ensemble d’un ensemble de véhicules électriques de même marque, de même modèle et utilisant des mêmes batteries. Par exemple, le premier ensemble 10 de véhicules électriques 10i est composé des véhicules électriques les plus anciens (plus de 6 mois de vie) de l’ensemble de véhicules électriques de même marque, de même modèle et utilisant des mêmes batteries. Les autres véhicules électriques de l’ensemble de véhicules électriques de même marque, de même modèle et utilisant des mêmes batteries, c’est-à-dire les véhicules électriques les plus récents (moins de 6 mois de vie) forment le deuxième ensemble 11 de véhicules électriques 11j. Les premier 10 et deuxième 11 ensembles de véhicules électriques sont dynamiques c’est-à-dire que de nouveaux véhicules électriques peuvent être ajoutés au deuxièmes ensemble 11 et les véhicules électriques 11j âgés de plus de 6 mois disparaissent du deuxième ensemble 11 et sont ajoutés au premier ensemble 10 de véhicules électriques 10i. Il est supposé par la suite que la plus part des batteries des véhicules électriques du deuxième ensemble 11 fonctionnent correctement et que si l’une d’entre elles est défectueuse elle est alors considérée comme une donnée aberrante. Chaque véhicule électrique 10i et 10j comporte un dispositif 2 mettant en œuvre une partie des étapes du procédé 2 d’estimation de dégradation de batterie de véhicule électrique du premier ensemble 10. Le système 1 comporte également un dispositif central 14. Le dispositif central 14 est distant du dispositif 2 embarqué dans chaque véhicule électrique 10i et 11j. Le dispositif central 14 communique avec un dispositif 2 par des moyens de communication tels qu’un élément d’interface d’un bloc 303 ou d’une interface de communication 304 du dispositif central 14 de la et un élément d’interface d’un bloc 203 ou d’une interface de communication 204 du dispositif 2 de la . La illustre l’exemple de dispositifs 2 qui communiquent avec le dispositif central 14 via une antenne relais 12 d’une infrastructure de réseau de communication 13. Les différents éléments de l’infrastructure de réseau de communication utilisés pour acheminer un message entre l’antenne 12 et le dispositif central 14 sont illustrés ici par un nuage (« cloud » en anglais). Les communications entre le dispositif central 14 et un dispositif 2 sont bidirectionnelles c’est-à-dire que les dispositifs 14 et 2 ainsi que les éléments de l’infrastructure de réseau de communication 13 sont adaptés pour que le dispositif central 14 puisse transmettre des informations à un dispositif 2 (communication descendante) et recevoir des informations transmises par un dispositif 2 (communication ascendante). illustre schématiquement un dispositif 2 embarqué dans les véhicules 10i et 11j de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Des exemples d’un tel dispositif 2 comprennent, sans y être limités, différents appareils électroniques tels qu’un téléphone intelligent (de l’anglais « smartphone »), une tablette, un ordinateur portable, un équipement électronique embarqué dans un des véhicules électriques 10i ou 10j. 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) 201 configurés pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 2. Le processeur 201 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 202, par une mémoire volatile at/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 comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire ou le dispositif de stockage mémoire 202. Selon un mode de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 comprend un bloc 203 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple le dispositif distant 14 ou une antenne relais 12. Les éléments d’interface du bloc 203 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : interface radiofréquence RF, par exemple de type Bluetooth® ou Wi-Fi® ; 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 RFID (de l’anglais Radio Frequency Identification). Selon un autre mode de réalisation particulier, le dispositif 2 comprend une interface de communication 204 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs. L’interface de communication 204 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via un canal de communication 205. L’interface de communication 204 comprend par exemple un modem et/ou une carte réseau et le canal de communication peut par exemple être mis en œuvre dans un medium filaire et/ou sans fil. Des données sont par exemples échangées avec le dispositif central 14 en utilisant un réseau Wi-Fi® tel que selon IEEE 802.11 via un point d’accès. La communication entre un dispositif 2 embarqué dans un véhicule électrique et ce point d’accès peut alors s’établir selon un protocole de communication sans fil tel que Wifi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou Bluetooth (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz. Le point d’accès sans fil peut également communiquer avec un autre point d’accès par une liaison filaire (ou « backbone » en anglais), par exemple du type MoCA (de l’anglais « Multimedia over Coax Alliance » ou en français « Alliance multimédia sur coax »), Ethernet, PLC (de l’anglais « Powerline Communication » ou en français CPL « Courants Porteurs en Ligne »), POF (de l’anglais « Plastic Optical Fiber » ou en français « Fibre optique plastique) ou encore ITU G.hn (correspondant au standard pour les technologies de réseaux domestiques de prochaine génération de ITU, de l’anglais « International Telecommunication Union » ou en français « Union internationale des télécommunications »). Des données peuvent aussi être échangées avec le dispositif central 14 en utilisant un réseau cellulaire tel qu’un réseau 4G (ou LTE Advanced selon 3GPP release 10 – version 10) ou 5G via les antennes relais 107 et/ou 110. Des données peuvent aussi être échangées avec le dispositif central 14 par lecture de « radio-étiquette » (de l’anglais RFID tag) alors apposée sur un élément des véhicules électriques 10i ou 10j ou sur un équipement embarqué dans ces véhicules électriques 10i ou 10j. L’interface de communication 204 peut également se comporter comme une interface d’un réseau sans fil ad hoc (aussi appelé WANET (de l’anglais « Wireless Ad Hoc Network ») ou MANET (de l’anglais « Mobile Ad Hoc Network »)) correspondant à un réseau sans fil décentralisé. Contrairement à un réseau centralisé qui s’appuie sur une infrastructure existante comprenant par exemple des routeurs ou des points d’accès reliés entre eux par une infrastructure filaire ou sans-fil, le réseau sans fil ad hoc est constitué de nœuds qui participent chacun au routage des données en retransmettant les données d’un nœud à l’autre, de l’émetteur vers le destinataire, en fonction de la connectivité du réseau et d’un algorithme de routage. Le réseau sans fil ad hoc correspond avantageusement à un réseau véhiculaire ad hoc (ou VANET, de l’anglais « Vehicular Ad hoc NETwork ») ou à un réseau véhiculaire ad hoc intelligent (ou InVANET, de l’anglais « Intelligent Vehicular Ad hoc NETwork »). Dans un tel réseau, deux véhicules électriques ou plus embarquant chacun un nœud, c’est-à-dire une interface de communication 204 se comportant comme une interface WANET ou MANET, peuvent communiquer entre eux dans le cadre d’une communication véhicule électrique à véhicule électrique V2V (de l’anglais « vehicle-to-vehicle ») ; ou d’une communication véhicule électrique à infrastructure V2I (de l’anglais « vehicle-to-infrastructure »). Chaque véhicule électrique peut également communiquer avec un ou des piétons équipés de dispositifs mobiles (par exemple un téléphone intelligent (de l’anglais « Smartphone »)) dans le cadre d’une communication véhicule électrique à piéton V2P (de l’anglais « vehicle-to-pedestrian »). Selon une variante, un nœud du réseau sans fil ad hoc est relié à l’infrastructure de réseau de communication 13 via une connexion filaire et/ou sans fil. Le nœud peut ainsi faire office de relais entre cette infrastructure de réseau de communication et un véhicule électrique 10i ou 11j. Une antenne relais 12 peut également mettre en œuvre une interface d’un réseau sans fil ad hoc. Un telle antenne assure donc le lien entre le réseau ad hoc et l’infrastructure de réseau de communication 13 dont elle fait partie. Les dispositifs 2 embarqués dans les véhicules électriques 10i et 11j peuvent ainsi communiquer avec le dispositif central 14 via au moins un nœud d’un réseau ad hoc sans fil en utilisant des technologies de communication telles que l’ITS G5 (de l’anglais « Intelligent Transportation System G5 » ou en français « Système de transport intelligent G5 ») en Europe ou DSRC (de l’anglais « Dedicated Short Range Communications » ou en français « Communications dédiées à courte portée ») aux Etats-Unis d’Amérique qui reposent tous les deux sur le standard IEEE 802.11p ou encore la technologie basée sur les réseaux cellulaires nommée C-V2X (de l’anglais « Cellular - Vehicle to Everything » ou en français « Cellulaire – Véhicule électrique vers tout ») qui s’appuie sur la 4G basé sur LTE (de l’anglais « Long Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme ») et bientôt la 5G. Selon un mode de réalisation particulier supplémentaire, le dispositif 2 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 206, un ou des haut-parleurs 207 et/ou d’autres périphériques 208 via respectivement des interfaces de sortie 209, 210 et 211. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 2. L’écran d’affichage 206 correspond par exemple à un écran, tactile ou non. illustre schématiquement un dispositif central 14, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Des exemples d’un tel dispositif central 14 comprennent, sans y être limités, différents appareils électroniques tels qu’un ou plusieurs ordinateurs ou serveurs, un ou plusieurs calculateurs. Les éléments du dispositif central 14, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif central 14 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 central 14 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 301 configurés pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif central 14. Le processeur 301 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif central 14 comprend en outre au moins une mémoire 302, par une mémoire volatile at/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 comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire ou le dispositif de stockage mémoire 302. Selon un mode de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif central 14 comprend un bloc 303 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un dispositif distant 2 ou une antenne relais 12. Les éléments d’interface du bloc 303 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : interface radiofréquence RF, par exemple de type Bluetooth® ou Wi-Fi® ; 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 RFID (de l’anglais Radio Frequency Identification). Selon un autre mode de réalisation particulier, le dispositif central 14 comprend une interface de communication 304 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs. L’interface de communication 304 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via un canal de communication 305. L’interface de communication 304 comprend par exemple un modem et/ou une carte réseau et le canal de communication peut par exemple être mis en œuvre dans un medium filaire et/ou sans fil. Des données sont par exemples échangées avec un dispositif 2 embarqué dans un véhicule électrique 10i ou 11j en utilisant un réseau Wi-Fi® tel que selon IEEE 802.11 via un point d’accès. La communication entre le dispositif central 14 et un point d’accès peut alors s’établir selon un protocole de communication sans fil tel que Wifi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou Bluetooth (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz. Un point d’accès sans fil peut également communiquer avec un autre point d’accès par une liaison filaire (ou « backbone » en anglais), par exemple du type MoCA (de l’anglais « Multimedia over Coax Alliance » ou en français « Alliance multimédia sur coax »), Ethernet, PLC (de l’anglais « Powerline Communication » ou en français CPL « Courants Porteurs en Ligne »), POF (de l’anglais « Plastic Optical Fiber » ou en français « Fibre optique plastique) ou encore ITU G.hn (correspondant au standard pour les technologies de réseaux domestiques de prochaine génération de ITU, de l’anglais « International Telecommunication Union » ou en français « Union internationale des télécommunications »). Des données sont par exemple échangées avec un dispositif 2 embarqué dans un véhicule électrique 10i ou 11j en utilisant un réseau cellulaire tel qu’un réseau 4G (ou LTE Advanced selon 3GPP release 10 – version 10) ou 5G via les antennes relais 107 et/ou 110. Des données peuvent également être échangées avec un dispositif 2 embarqué dans un véhicule électrique 10i ou 11j par lecture de « radio-étiquette » (de l’anglais RFID tag) alors apposée sur un élément des véhicules électriques 10i ou 11j ou sur un équipement embarqué dans ces véhicules électriques 10i ou 11j. Selon un mode de réalisation particulier supplémentaire, le dispositif central 14 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 306, un ou des haut-parleurs 307 et/ou d’autres périphériques 308 via respectivement des interfaces de sortie 309, 310 et 311. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif central 14. L’écran d’affichage 306 correspond par exemple à un écran, tactile ou non. illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’estimation de dégradation d’une batterie d’un véhicule électrique d’un premier ensemble de véhicules électriques, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre partiellement par le dispositif central 14 et par le dispositif 2 embarqué dans chaque véhicule électrique 11j et dans chaque véhicule électrique 10i. Les véhicules électriques 10i et 11j sont en communication avec le dispositif central 14 tel que discuté précédemment. Dans une première étape 31, le dispositif central 14 obtient un modèle global M de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet à partir de modèles locaux Mj de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet entrainés par les dispositifs 2 de véhicules électriques 11j à partir de données collectées par lesdits véhicules électriques 11j suite à des trajets effectués par lesdits véhicules électriques 11j et à partir de diminutions réelles de niveau de charge de batterie desdits véhicules électriques 11j après lesdits trajets. Dans une deuxième étape 32, le dispositif central 14 émet les paramètres du modèle global M de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet à destination d’un dispositif 2 de chaque véhicule électrique 10i du premier ensemble de véhicules électriques. Dans une troisième étape 33, suite à un trajet effectué par un véhicule électrique 10i, le dispositif 2 du véhicule électrique 10i obtient une estimée d’une diminution de niveau de charge de batterie par trajet à partir du modèle global M de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet. Dans une quatrième étape 34, le dispositif 2 du véhicule électrique 10i calcule une diminution réelle de niveau de charge de batterie suite audit trajet effectué par le véhicule électrique 10i. Selon une variante, ladite diminution réelle de niveau de charge d’une batterie d’un véhicule électrique 10i est calculée en calculant la différence entre un niveau de charge initial de la batterie du véhicule électrique 10i avant le départ ledit trajet et un niveau de charge de cette batterie à l’arrivée dudit trajet. Dans une cinquième étape 35, le dispositif 2 du véhicule électrique 10i obtient une estimée de dégradation de batterie du véhicule électrique 10i en calculant une différence entre l’estimée de la diminution de niveau de charge de batterie par trajet et la diminution réelle de niveau de charge de batterie. Selon une variante, si la dégradation de la batterie calculée est supérieure à une valeur seuil, dans une sixième étape 35, un actionneur du véhicule électrique 10i est activé pour indiquer qu’une phase de maintenance préventive de la batterie du véhicule électrique 10i est à prévoir. Selon une variante, un voyant ou une zone d’une interface homme machine embarqué du véhicule électrique 10i est actionné. Le modèle M de prédiction de dégradation de batterie de véhicule électrique est entrainé de manière fédérée au sens défini par l’article de Brendan McMahan et al. intitulé « Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data (In Aarti Singh and Jerry Zhu, editors, Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, volume 54 of Proceedings of Machine Learning Research, pages 1273–1282. PMLR, 20–22 Apr 2017. pages 1, 2, 3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, l’obtention (étape 31), par le dispositif central 14, du modèle global M de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet comprend les étapes 310 à 314. Dans l’étape 310, le dispositif central 14 transmet des paramètres d’un modèle local initial M0 de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet à destination du dispositif 2 de chaque véhicule électrique 11j du deuxième ensemble 11 de véhicules électriques et de chaque véhicule électrique 10i du premier ensemble 10 de véhicules électriques. Dans l’étape 311, au moins un modèle local Mj de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet est entrainé par le dispositif 2 d’au moins un véhicule électrique 11j (apprentissage dudit au moins un modèle local Mj). Chaque modèle local Mj de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet est entrainé par un véhicule électrique 11j à partir de données collectées par ledit véhicule électrique 11j et à partir de diminutions réelles de niveau de charge de batterie dudit véhicule électrique 11j suite à un nombre prédéterminé de trajets effectués par ledit véhicule électrique 11j. Selon une variante, une diminution d’un niveau de charge de batterie après un trajet effectué par un véhicule électrique 11j est représentée par un pourcentage de charge de batterie consommée pour ce trajet. Un pourcentage de batterie consommée pour un trajet d’un véhicule électrique 11j est calculé par la différence entre un niveau de charge initial de batterie du véhicule électrique 11j avant le départ du trajet et le niveau de charge de cette batterie après que le véhicule électrique 11j a effectué ce trajet. Selon une variante, les données collectées par un véhicule électrique 11j sont au moins l’une des données suivantes : une distance d’un trajet effectué par le véhicule électrique 11j ; une vitesse moyenne le long d’un trajet effectué par le véhicule électrique 11j ; une charge (poids) du véhicule électrique 11j le long d’un trajet ; une donnée représentative d’activation d’un système d’air conditionnée embarqué du véhicule électrique 11j au cours d’un trajet ; une donnée représentative d’activation de phares du véhicule électrique 11j le long d’un trajet; une donnée de température moyenne extérieure le long d’un trajet du véhicule électrique 11j. Les données collectées par un véhicule électrique 11j sont normalisées par des valeurs maximales. Dans l’étape 312, les paramètres dudit au moins un modèle local Mj de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet entrainé (311) sont émis à destination du dispositif central 14. Les paramètres de chaque modèle local Mj de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet entrainé sont émis par le dispositif 2 du véhicule électrique 11j qui a entrainé ce modèle local Mj. Ainsi, les paramètres de chaque modèle local Mj entrainé par le dispositif 2 d’un véhicule électrique 11j est émis à destination du dispositif central 14. Dans l’étape 313, le dispositif central 14 détermine des paramètres du modèle global M de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet à partir des paramètres dudit au moins un modèle local Mj reçus. Selon une variante, les paramètres du modèle global M sont obtenus à partir des paramètres dudit au moins un modèle local Mj de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet selon un procédé de moyennage des paramètres dudit au moins un modèle local Mj. Selon une variante, le procédé de moyennages des paramètres des modèles Mj est similaire à celui décrit à la section 2 de l’article suscité de Brendan McMahan et al. Dans l’étape 314, le dispositif central 14 émet au dispositif 2 de chaque véhicule électrique 11j, les paramètres du modèle global M obtenu et les étapes 311, 312, 313 and 314 sont itérées. Selon une variante, les étapes 311, 312, 313 and 314 sont itérées tant qu’une condition d’arrêt n’est pas vérifiée. Selon une variante, un condition d’arrêt est vérifiée lorsqu’un nombre d’itérations maximum est atteint. Selon une variante, une condition d’arrêt est vérifiée lorsqu’une variation des paramètres du modèle global M entre deux itérations successives est inférieure à une valeur seuil. Selon une variante, le dispositif 2 d’un véhicule électrique 11j entraine un modèle local Mj,n de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet par niveau initial de charge de batterie dudit véhicule électrique 11j et le dispositif central 14 obtient autant de modèles globaux Mn de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet que de niveaux initiaux de charge de batterie. L’index n appartient à un ensemble de valeurs entières 1 à N où N est un nombre de niveaux initiaux de charge de batterie. Selon une variante, les paramètres d’un modèle global Mn pour un niveau de charge initial donné sont obtenus à partir des paramètres d’au moins un modèle local Mj,n correspondant audit niveau de charge initial selon un procédé de moyennage des paramètres dudit au moins un modèle local Mj,n. Plusieurs modèles locaux Mj,n de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet peuvent ainsi être entrainés par le dispositif 2 d’un véhicule électrique 11j, chacun correspondant à un niveau initial de charge de batterie du véhicule électrique 11j (étape 311). Les paramètres de chacun des modèles Mj,n sont émis au dispositif central 14 (étape 312) et le dispositif central 14 détermine N modèles globaux Mn de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet à partir des modèles locaux Mj,n reçus (étape 313). Les paramètres des modèles globaux Mn sont émis chaque véhicule électrique 10i et à chaque véhicule électrique 11j (étape 314) et les étapes 311, 312, 313 et 314 sont itérées.. Suite à un trajet effectué par un véhicule électrique 10i, le dispositif (2) du véhicule électrique 10i sélectionne l’un des modèles globaux Mn de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet en fonction du niveau initial de charge de batterie au départ du trajet effectué. Le dispositif (2) du véhicule électrique 10i obtient (étape 32) une estimée de la diminution de niveau de charge de batterie par trajet à partir du modèle global Mn sélectionné. Le dispositif 2 du véhicule électrique 10i calcule (étape 33) alors une diminution réelle de niveau de charge de batterie suite audit trajet effectué par le véhicule électrique 10i. Le dispositif 2 du véhicule électrique 10i obtient (34) aussi une estimée de dégradation de batterie du véhicule électrique 10i en calculant une différence entre l’estimée de la diminution de niveau de charge de batterie par trajet et la diminution réelle de niveau de charge de batterie. Selon une variante, 10 modèles Mj,n (n=1 à 10) sont entrainés : Un premier modèle M1,j est entrainé pour un pourcentage de charge initial de la batterie compris en 1 et 10%, un deuxième modèle M2,j est entrainé pour un pourcentage de charge initial de la batterie compris en 11 et 20%, etc. Selon une variante, un modèle local Mj ou Mj,n de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet et un modèle global M ou Mn de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet est mis en œuvre par un réseau de neurones, encore appelé réseau de régression profonde (deep regression network en anglais). Les paramètres d’un modèle local Mj ou Mj,n et les paramètres d’un modèle global M ou Mn sont les paramètres internes du réseau de neurones. Selon une variante, le réseau de neurones peut par exemple comporter trois couches de neurones. La première couche comporte autant de neurones que de données d’entrée. La deuxième couche est une couche cachée et pleinement connectée comportant 64 neurones et la troisième couche comporte un seul neurone correspondante à une donnée de sortie. Les couches de neurones utilisent une fonction d’activation ReLu (de l’anglais Rectified Linear unit, en français unité linéaire rectifiée qui permet, basiquement, de remplacer des résultats négatifs par zéro. L’entrainement d’un modèle local Mj ou Mj,n consiste à déterminer des paramètres internes du réseau de neurones de manière à minimiser une fonction de coût définie en fonction de valeurs de diminutions de niveau de charge de batterie fournies par le réseau de neurones lorsque des données collectées par un véhicule électrique 11j suite à des trajets effectués par le véhicule électrique 11j, et en fonction de valeurs de diminutions de niveau de charge de batterie du véhicule électrique 11j telles qu’elles ont été enregistrées réellement à la suite de ces trajets. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé d’estimation de dégradation de batterie de véhicule électrique d’un premier ensemble de véhicules électriques en communication avec un dispositif central 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 électrique, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule électrique autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 2 de la . Procédé d’estimation de dégradation de batterie de véhicule électrique d’un premier ensemble de véhicules électriques en communication avec un dispositif central (14), ledit dispositif central (14) étant en outre en communication avec des véhicules électriques d’un deuxième ensemble de véhicules électriques, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - émission (31), par le dispositif central (14) et à destination de chaque véhicule électrique du premier et deuxième ensemble de véhicules électriques, d’un modèle global (M) de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet obtenu à partir de modèles locaux (Mj, Mj,n) de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet entrainés par des dispositifs (2) de véhicules électriques du deuxième ensemble de véhicules électriques, chaque modèle local (Mj, Mj,n) de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet étant obtenu à partir de données collectées par un véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques suite à des trajets effectués par ledit véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques et à partir de diminutions réelles de niveau de charge de batterie dudit véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques après lesdits trajets ; - suite à un trajet effectué par un véhicule électrique du premier ensemble de véhicules électriques, obtention (32), par le dispositif (2) dudit véhicule électrique du premier ensemble de véhicules électriques, d’une estimée d’une diminution de niveau de charge de batterie par trajet à partir du modèle global (M) de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet ; - calcul (33), par le dispositif (2) dudit véhicule électrique du premier ensemble de véhicules électriques, d’une diminution réelle de niveau de charge de batterie suite audit trajet effectué par ledit véhicule électrique du premier ensemble de véhicules électriques ; - obtention (34), par le dispositif (2) dudit véhicule électrique du premier ensemble de véhicules électriques, d’une estimée de dégradation de batterie dudit véhicule électrique du premier ensemble de véhicules électriques en calculant une différence entre l’estimée de la diminution de niveau de charge de batterie par trajet et la diminution réelle de niveau de charge de batterie. Procédé selon la revendication 1, pour lequel l’émission (31), par le dispositif central (14) et à destination de chaque véhicule électrique du premier et deuxième ensemble de véhicules électriques, du modèle global (M) de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet comprend les étapes suivantes : a) transmission (310), par le dispositif central (14), de paramètres d’un modèle local initial de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet à destination du dispositif de chaque véhicule électrique du premier et du deuxième ensemble de véhicules électriques ; b) apprentissage (311) d’au moins un modèle local (Mj, Mj,n) de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet par le dispositif (2) d’au moins un véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques, chaque modèle local (Mj, Mj,n) de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet est entrainé par un véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques à partir de données collectées par ledit véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques et à partir de diminutions réelles de niveau de charge de batterie dudit véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques suite à un nombre prédéterminé de trajets effectués par ledit véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques ; c) émission (312) des paramètres dudit au moins un modèle local (Mj, Mj,n) de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet entrainé à destination du dispositif central (14), les paramètres de chaque modèle local (Mj) de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet entrainé sont émis par le dispositif (2) du véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques qui a entrainé ledit modèle local (Mj) de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet ; d) détermination (313) par le dispositif central (14), des paramètres du modèle global (M) de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet à partir des paramètres dudit au moins un modèle local (Mj, Mj,n) de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet reçus ; e) émission (314), par le dispositif central (14) et à destination du dispositif (2) de chaque véhicule électrique du premier et du deuxième ensembles de véhicules électriques, les paramètres du modèle global (M) de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet obtenu et les étapes b), c) d), et e) sont itérées. Procédé selon la revendication 2, pour lequel les paramètres du modèle global (M) de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet sont déterminés (312) à partir des paramètres dudit au moins un modèle local (Mj, Mj,n) de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet selon un procédé de moyennage des paramètres dudit au moins un modèle local (Mj, Mj,n) de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel le dispositif (2) d’un véhicule électrique du deuxième ensemble entraine un modèle local (Mj,n) de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet par niveau initial de charge de batterie dudit véhicule électrique du deuxième ensemble de véhicules électriques et le dispositif central (14) obtient autant de modèles globaux (Mn) de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet que de niveaux initiaux de charge de batterie. Procédé selon la revendication 4, pour lequel les paramètres d’un modèle global (Mn) de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet pour un niveau de charge initial donné sont obtenus à partir des paramètres d’au moins un modèle local de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet correspondant audit niveau de charge initial selon un procédé de moyennage des paramètres dudit au moins un modèle local de prédiction de diminution de niveau de charge de batterie par trajet correspondant audit niveau de charge initial. 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. 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 l’une des revendications 1 à 5. Dispositif (2) comprenant une mémoire (201) associée à au moins un processeur (200) configuré pour la mise en œuvre d’au moins une étape du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5. Véhicule électrique (10i, 11j) comprenant le dispositif (2) selon la revendication 8. Système (1) d’estimation de dégradation de batterie de véhicule électrique d’un premier ensemble de véhicules électriques comprenant un dispositif central (14), ledit dispositif central (14) étant en communication avec des véhicules électriques du premier ensemble de véhicules électriques et des véhicules électriques d’un deuxième ensemble de véhicules électriques, caractérisé en ce ledit dispositif central (14) met en œuvre au moins une étape du procédé selon l’une des revendications 1 à 5 et chaque véhicule électrique du premier et du deuxième ensembles de véhicules électriques est un véhicule électrique selon la revendication 9.