FR 3151115 A1 20250117 FR 2307465 A 20230712 La présente invention concerne un procédé et un dispositif (10) de traitement d’une image (IG1) de situation routière capturée par un capteur (16) d’un véhicule (2). Le procédé, mis en œuvre par un réseau de neurones artificiels (NN1), dit réseau cible, comprend au moins une phase d’entrainement du réseau cible (NN1) comprenant : sélection d’un sous-groupe de paramètres candidats (w*) à partir d’un groupe de paramètres (w) du réseau cible ; obtention d’un résultat en sortie du réseau cible (NN1), configuré par élagage du sous-groupe de paramètres candidats (w*), lorsque des exemples d’image de situation routière sont présentés en entrée du réseau cible ; estimation d’un coût énergétique représentatif d’une consommation d’énergie causée par l’obtention dudit résultat ; et configuration du réseau cible (NN1) selon des paramètres (w) sélectionnés à partir du coût énergétique pour minimiser la consommation d’énergie causée par le réseau cible (NN1). Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de traitement d’une image de situation routière par réseau de neurones optimisé énergétiquement pour un véhicule La présente invention concerne un dispositif et un procédé de traitement d’une image de situation routière capturée par un capteur de véhicule et vise en particulier l’entraînement d’un réseau de neurones artificiels efficace énergétiquement destiné à réaliser le traitement de ladite image de situation routière. Arrière-plan technologique Les véhicules contemporains embarquent un nombre de plus en plus important de systèmes embarqués qui participent au contrôle du véhicule en assistant le conducteur et/ou au confort du conducteur et des passagers du véhicule. Certains de ces systèmes sont connus sous l’appellation système ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »). Certains systèmes ADAS actuels utilisent des réseaux de neurones pour classifier ou traiter des images de situations routières capturées par un dispositif d’imagerie embarqué d’un véhicule. Ces images de situations routières peuvent être par exemple utilisées par des systèmes DMS (de l’anglais « Driver Monitoring System », en français système de surveillance de comportement de conducteur de véhicule aussi connu sous le nom de système de surveillance d’attention de conducteur de véhicule, de moniteur d’attention de conducteur ou encore de système d’alerte de fatigue de conducteur), ou par des systèmes de conduite autonome dits systèmes AD (de l’anglais Autonomous Driving). Ces images de situations routières sont des images de l’environnement proche extérieur du véhicule qui peuvent être classifiées pour déterminer par exemple la dangerosité de situations routières et pour avertir par exemple un système de conduite automatique qui peut alors activer au moins un organe du véhicule pour mettre en sécurité le véhicule et les occupants de ce véhicule. Dans les systèmes ADAS et AD modernes, des réseaux de neurones dits profonds sont habituellement utilisés et entrainés sur des dizaines voire des centaines de millions d'images, par exemple tirées de situations routières pertinentes rencontrées dans la vie réelle et pour lesquelles la vérité terrain est connue. On peut notamment citer les réseaux de neurones profonds EfficientNet-v2 (M.Tan, Q. Le, “EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training”, Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning, PMLR 139:10096-10106, 2021) et MobileNet-v2 [M. Sandler, A. Howard, M. Zhu, A. Zhmoginov, and L. C. Chen, “MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., pp. 4510–4520, 2018] pour la classification d’images de situations routières. L’un des problèmes observés réside en ce que les réseaux neuronaux contemporains nécessitent des ressources conséquentes en traitement et en mémoire, ce qui peut poser des difficultés de mise en œuvre dans les véhicules. Ceci s’explique notamment par le fait que les réseaux de neurones sont de plus en plus volumineux et impliquent un nombre croissant de paramètres qu’il convient de prendre en compte et d’entraîner pour obtenir des performances satisfaisantes. Une technique connue, dite d’élimination ou d’élagage (ou « pruning » en anglais), consiste à éliminer des paramètres du réseau de neurones, ce qui permet de l’alléger ou réduire sa taille, tout en minimisant la perte de performance. Certains paramètres du réseau peuvent ainsi être mis à 0 (c’est-à-dire « élagués ») ce qui revient à supprimer des connexions synaptiques ou des neurones. L’élagage de paramètres constitue un domaine spécifique de l’apprentissage machine, qui a par exemple été abordé dans le document intitulé “What is the state of neural network pruning?” (D. Blalock, J. J. Gonzalez Ortiz, J. Frankle, and J. Guttag, , Proceedings of machine learning and systems, vol. 2, pp. 129–146, 2020). Jusqu’à 90%, voire plus, des paramètres d’un réseau de neurones artificiels peuvent être élagués ou supprimés selon la technique d’élagage employée lors de la phase d’entraînement. La technique d’élagage de paramètres peut être utilisée pour diminuer les besoins en ressources d’un réseau de neurones embarqué dans un véhicule mais cela n’est pas toujours suffisant pour obtenir un réseau de neurones performant. Résumé de la présente invention En pratique, un réseau de neurones artificiels destiné à être implémenté dans le dispositif d’un véhicule pour traiter des images de situation routière n’est généralement pas entraîné en situation d’exécution dans le dispositif embarqué lui-même. L’entrainement d’un tel réseau neuronal directement dans le dispositif embarqué est généralement impraticable, en raison notamment du fait que le dispositif embarqué ne dispose pas des ressources matérielles et/ou logicielles (mémoire, couche logicielle, etc.) nécessaires à la réalisation de la phase d’entraînement du réseau neuronal. Aussi, l’élagage de paramètres doit être réalisé hors du véhicule (c’est-à-dire hors du milieu d’exécution du réseau neuronal), typiquement dans une carte (ou unité) graphique dédiée. L’entraînement d’un réseau neuronal hors de son milieu d’exécution peut poser certaines contraintes, notamment en raison du fait qu’il peut être difficile d’évaluer comment réagirait l’ensemble du dispositif embarqué lorsque l’on entraîne le modèle du réseau neuronal. En particulier, le demandeur a envisagé de prendre en compte la consommation énergétique du dispositif embarqué dans la phase d’entraînement du réseau neuronal, ce qui pose des difficultés, notamment lorsque cette phase est réalisée hors du milieu d’exécution, à savoir le dispositif embarqué. Le demandeur a en effet constaté que les performances énergétiques d’un réseau de neurones ayant été soumis à un entraînement avec élagage de paramètres ne présente pas nécessairement une consommation énergétique plus faible que pour des réseaux de neurones non élagués. Il a été observé que, même en appliquant une telle technique d’élagage, le réseau neuronal est susceptible de présenter une consommation énergétique excessive, ce qui peut poser problème en cours d’exécution à bord d’un véhicule. L’un des objets de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes ou déficiences décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est de configurer un réseau de neurones artificiels capable de traiter efficacement une image de situation routière tout en étant embarqué dans un quelconque véhicule, y compris dans un véhicule avec des ressources limitées. Un autre objet de la présente invention est de limiter les ressources énergétiques nécessaire au traitement d’une image de situation routière par un réseau de neurones artificiels embarqué dans un véhicule, tout en minimisant la perte de performance. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de traitement d’une image de situation routière capturée par un capteur d’un véhicule, ledit procédé étant mis en œuvre par un réseau de neurones artificiels, dit réseau cible, ledit procédé comprenant au moins une phase d’entrainement dudit réseau cible comprenant : - sélection d’un sous-groupe de paramètres candidats à partir d’un groupe de paramètres du réseau cible ; - obtention d’un résultat en sortie du réseau cible, configuré par élagage du sous-groupe de paramètres candidats, lorsque des exemples d’image de situation routière sont présentés en entrée du réseau cible ; - estimation d’un coût énergétique représentatif d’une consommation d’énergie causée par l’obtention dudit résultat ; et - configuration du réseau cible selon des paramètres sélectionnés à partir du coût énergétique pour minimiser la consommation d’énergie causée par le réseau cible. La présente invention permet avantageusement configurer le réseau cible de sorte à ce qu’il soit capable de traiter efficacement (lors d’une phase d’inférence) une ou des images de situation routière tout en étant embarqué dans un quelconque véhicule 2, y compris dans un véhicule avec des ressources limitées. L’invention permet notamment de limiter les ressources énergétiques nécessaire au traitement d’au moins une image de situation routière par le réseau cible embarqué dans un véhicule, tout en minimisant la perte de performance. Le procédé selon l’invention peut comporter d’autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, notamment parmi les modes de réalisation qui suivent. Selon un mode de réalisation particulier, les paramètres comprennent des poids de connexion du réseau cible. Selon un mode de réalisation particulier, l’estimation du coût d’énergie est réalisée par prédiction d’un deuxième réseau de neurones artificiels, dit réseau estimateur, distinct du réseau cible, ledit réseau estimateur étant entraîné pour prédire le coût énergétique en fonction des paramètres candidats du réseau cible. Selon un mode de réalisation particulier, le procédé comprend, préalablement à la phase d’entraînement du réseau cible, un entraînement préliminaire du réseau estimateur comprenant : - entraînement d’un modèle prédictif du réseau estimateur à partir de données d’entraînement comprenant des exemples de paramètres élagués et de coûts d’énergie associés pour une pluralité d’exemples de réseaux de neurones, , ladite estimation du coût énergétique au cours de ladite phase d’entraînement du réseau cible étant déterminée en appliquant le modèle prédictif entraîné à partir du sous-groupe de paramètres candidats présenté en entrée du réseau estimateur. Selon un mode de réalisation particulier, le procédé comprend, pour chaque itération de la phase d’entraînement du réseau cible : - détermination d’une erreur entre le résultat du réseau cible et une valeur de référence ; - détermination, à partir de l’erreur et du coût énergique estimé, d’une valeur d’une fonction de coût représentative d’une performance du réseau cible lorsque les paramètres candidats sont élagués ; et - adaptation des paramètres candidats sélectionnés lors d’une prochaine itération de la phase d’entraînement en fonction de la valeur de la fonction de coût pour minimiser la consommation d’énergie du réseau cible. Selon un mode de réalisation particulier, l’adaptation des paramètres candidats au cours de la phase d’entraînement comprend : - calcul d’une dérivée partielle de la fonction de coût pour chaque paramètre du groupe de paramètres du réseau cible ; - ladite adaptation comprenant une augmentation d’un paramètre candidat si la dérivée partielle associée est négative et une réduction dudit paramètre candidat si la dérivée partielle associée est positive. Selon un mode de réalisation particulier, une pluralité de dites phases d’entraînement sont réalisées de façon itérative, le sous-groupe de paramètres candidats étant augmenté à chaque itération de phase d’entraînement. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif configuré pour mettre en œuvre le procédé de traitement selon le premier aspect de l’invention. L’invention vise en particulier un procédé de traitement configuré pour traiter une image de situation routière capturée par un capteur de véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé de traitement selon le premier aspect de la présente invention. A noter que les différents modes de réalisation mentionnés ci-avant en relation avec le procédé d’entraînement selon le premier aspect de l’invention ainsi que les avantages associés s’appliquent de façon analogue au dispositif d’entraînement selon le deuxième aspect de l’invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile ou de type véhicule à moteur terrestre, comprenant un dispositif d’entraînement selon le deuxième aspect de la présente invention. Ce véhicule peut par exemple être un véhicule autonome ou semi-autonome. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé de contrôle selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Autrement dit, les différentes étapes du procédé d’entraînement sont déterminées par des instructions de programmes d’ordinateurs. Ce programme d’ordinateur est configuré pour être mis en œuvre dans un dispositif d’entraînement du deuxième aspect de l’invention, ou plus généralement dans un ordinateur. 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 (ou support d’informations), lisible par le dispositif de contrôle selon le deuxième aspect ou plus généralement par un ordinateur (ou un processeur), sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé de contrôle 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 6 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un véhicule comprenant un dispositif embarqué, selon au moins un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre un diagramme de différentes étapes d’un procédé de traitement d’un réseau de neurones artificiels implémenté dans le dispositif embarqué de la , selon au moins un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif externe configuré pour entraîner un réseau de neurones artificiels, tel que le réseau implémenté dans le dispositif embarqué de la , selon au moins un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre un diagramme de différentes étapes d’un procédé d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels, tel que le réseau implémenté dans le dispositif embarqué de la , selon au moins un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement l’entraînement d’un réseau de neurones artificiels, tel que le réseau implémenté dans le dispositif embarqué de la , selon au moins un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; et illustre un diagramme de différentes étapes d’un procédé d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels, tel que le réseau implémenté dans le dispositif embarqué de la , selon au moins un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de contrôle d’un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1-6. Sauf indications contraires, les éléments communs ou analogues à plusieurs figures portent les mêmes signes de référence et présentent des caractéristiques identiques ou analogues, de sorte que ces éléments communs ne sont généralement pas à nouveau décrits par souci de simplicité. Les termes « premier(s) » (ou première(s)), « deuxième(s) », etc.) sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. Comme précédemment indiqué, l’invention vise notamment un procédé de traitement d’une image de situation routière capturée par un capteur d’un véhicule, le procédé étant mis en œuvre par un réseau de neurones artificiels, dit réseau cible, ou plus généralement par un dispositif comprenant au moins le réseau cible. Ce réseau cible est en particulier destiné à être implémenté dans un dispositif embarqué du véhicule pour traiter l’image de situation routière. L’invention vise notamment, mais pas exclusivement, le traitement d’une image de situation routière représentative d’une situation routière dans laquelle se trouve un véhicule, par exemple de type automobile ou autre, ou plus généralement un véhicule de type véhicule terrestre motorisé. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, ce procédé de traitement comprend au moins une phase d’entrainement dudit réseau cible comprenant : - sélection d’un sous-groupe de paramètres candidats à partir d’un groupe de paramètres du réseau cible ; - obtention d’un résultat en sortie du réseau cible, configuré par élagage (ou élimination) du sous-groupe de paramètres candidats, lorsque des exemples d’image de situation routière sont présentés en entrée du réseau cible ; - estimation d’un coût énergétique représentatif d’une consommation d’énergie causée par l’obtention dudit résultat ; et - configuration du réseau cible à partir de paramètres sélectionnés à partir du coût énergétique pour minimiser la consommation d’énergie causée par le réseau cible. Ce procédé permet avantageusement de configurer le réseau cible de sorte à ce qu’il soit capable de traiter efficacement une image de situation routière tout en étant embarqué dans un quelconque véhicule, y compris dans un véhicule avec des ressources limitées. Le réseau cible embarqué dans le véhicule peut ainsi traiter de façon performante une image de situation routière tout en minimisant la consommation d’énergie associée. D’autres aspects et avantages de la présente invention ressortiront des exemples de réalisation décrits ci-dessous en référence aux dessins mentionnés ci-avant. La illustre schématiquement un véhicule embarquant capteur 16 et un réseau de neurones artificiels NN1. Dans cet exemple, le réseau de neurones artificiels NN1, dit aussi réseau cible, est implémenté dans un dispositif embarqué 10. Le véhicule 2 peut éventuellement comprendre en outre une unité de contrôle 18. Plus précisément, le réseau cible NN1 implémenté par le dispositif embarqué 10 est configuré pour réaliser un traitement 11 d’une ou plusieurs images routières IG1 capturées au moyen du capteur 16. Le traitement 11 réalisé peut être un quelconque traitement (par exemple en temps réel), par exemple une reconnaissance, une classification, une prédiction de risque, etc., réalisé par le réseau cible NN1 en tant que fonction du véhicule 2 (ou plus précisément du dispositif embarqué 10). Cette fonction (ou système) peut par exemple être configurée pour réaliser une quelconque opération de contrôle du véhicule 2, telle que par exemple le contrôle d’au moins une fonction (ou système) du véhicule, telle qu’une fonction ADAS et/ou AD du véhicule, d’autres exemples étant toutefois envisageables. Selon un exemple, le dispositif 10 est configuré pour exécuter une fonction (ou système) ADAS, et/ou DMS, et/ou AD, par exemple pour classifier ou traiter au moins une image IG1 de situation routière capturée par le capteur embarqué 16. A cet effet, le capteur 16 peut comprendre un quelconque capteur d’image 16a (ou capteur vidéo) configuré pour capturer des images IG1 de situation routière en lien avec le véhicule 2. Ce capteur 16 peut par exemple comprendre au moins une caméra embarqué ou tout autre équipement équivalent, par exemple un capteur d'image de type CCD (pour « Charge-Coupled Device ») ou CMOS (pour « Complementary Metal-Oxide Semiconductor »). De façon alternative ou cumulative, le capteur 16 peut comprendre un quelconque capteur optique 16b (par exemple de type LIDAR) configuré pour capturer des images IG1 de situation routière en lien avec le véhicule 2. On suppose par la suite qu’un seul capteur 16 est utilisé bien qu’il soit possible d’utiliser une pluralité de tels capteurs pour capturer un ou des images IG1 de situation routière. Comme illustré, le capteur 16 peut être configuré pour générer des données d’image DT1 représentatives d’au moins une image IG1 de situation routière (ou plus généralement des données représentatives d’une situation routière), ces données étant transmises en entrée du réseau cible NN1 implémenté par le dispositif 10. Pour ce faire, le capteur 16 et le dispositif embarqué 10 sont couplés ensemble via une liaison de communication appropriée. Selon un exemple particulier, le dispositif embarqué 10 est configuré pour réaliser un quelconque pré-traitement des données d’image DT1 (compression, rognage, modification de la forme, etc.) pour adapter le format des données DT1 fournies en entrée du réseau cible NN1. La ou les images IG1 de situation routière capturées par le capteur 16 sont représentatives d’un environnement dans lequel se trouve le véhicule 2. Cet environnement est par exemple un environnement proche extérieur du véhicule 2 (par exemple un environnement routier), l’étendue de cet environnement étant variable en fonction notamment de la portée d’acquisition du capteur 16. Le traitement 11 réalisé par le réseau cible NN1 lorsqu’il est embarqué dans le véhicule 2 peut comprendre par exemple une classification d’au moins une image IG1 de situation routière et une détermination d’une dangerosité de situation routière à partir d’un résultat de la classification. Le dispositif 10 peut alors être configuré, sur détection d’un niveau donné de dangerosité de situation routière (par exemple au-delà d’un seuil prédéfini), pour réalisation une action de sécurisation prédéfinie pour sécuriser le véhicule 2, telle que par exemple l’activation d’un organe du véhicule 2 (par exemple l’unité de contrôle 18) pour mettre en sécurité le véhicule et ses occupants. Le type et les caractéristiques du véhicule 2 peuvent être adaptés selon le cas. Le véhicule 2 sont par exemple de type automobile ou équivalent. En variante, ce véhicule peut être un car, un bus, un camion, un véhicule utilitaire ou une motocyclette, ou plus généralement un véhicule de type véhicule terrestre motorisé. Selon un exemple particulier, le véhicule 2 circule sous la supervision totale d’un conducteur. Selon un exemple particulier, le véhicule 2 circule dans un mode autonome ou semi-autonome. Autrement dit, le premier véhicule 4 peut être un véhicule autonome ou semi-autonome. Plus particulièrement, le véhicule 2 peut circuler selon un niveau d’autonomie égale à 0 ou selon un niveau d’autonomie allant de 1 à 5 par exemple, selon l’échelle définie par l’agence fédérale américaine qui a établi 5 niveaux d’autonomie allant de 1 à 5. Le niveau 0 correspond à un véhicule n’ayant aucune autonomie, dont la conduite est sous la supervision totale du conducteur ; le niveau 1 correspondant à un véhicule avec un niveau d’autonomie minimal, dont la conduite est sous la supervision du conducteur avec une assistance minimale d’un système ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système avancé d’aide à la conduite ») ; et le niveau 5 correspondant à un véhicule complètement autonome. Les 5 niveaux d’autonomie de la classification de l’agence fédérale chargée de la sécurité routière sont : niveau 0 : aucune automatisation, le conducteur du véhicule contrôle totalement les fonctions principales du véhicule (moteur, accélérateur, direction, freins) ; niveau 1 : assistance au conducteur, l’automatisation est active pour certaines fonctions du véhicule, le conducteur gardant un contrôle global sur la conduite du véhicule ; le régulateur de vitesse fait partie de ce niveau, comme d’autres aides telles que l’ABS (système antiblocage des roues) ou l’ESP (électro-stabilisateur programmé) ; niveau 2 : automatisation de fonctions combinées, le contrôle d’au moins deux fonctions principales est combiné dans l’automatisation pour remplacer le conducteur dans certaines situations ; par exemple, le régulateur de vitesse adaptatif combiné avec le centrage sur la voie permet à un véhicule d’être classé niveau 2, tout comme l’aide au stationnement (de l’anglais « Park assist ») automatique ; niveau 3 : conduite autonome limitée, le conducteur peut céder le contrôle complet du véhicule au système automatisé qui sera alors en charge des fonctions critiques de sécurité ; la conduite autonome ne peut cependant avoir lieu que dans certaines conditions environnementales et de trafic déterminées (uniquement sur autoroute par exemple) ; niveau 4 : conduite autonome complète sous conditions, le véhicule est conçu pour assurer seul l’ensemble des fonctions critiques de sécurité sur un trajet complet ; le conducteur fournit une destination ou des consignes de navigation mais n’est pas tenu de se rendre disponible pour reprendre le contrôle du véhicule ; niveau 5 : conduite complètement autonome sans l’aide de conducteur dans toutes les circonstances. Le véhicule 2 peut être configuré selon l’un quelconque des niveaux d’autonomie mentionnés ci-dessus. Selon un exemple particulier de réalisation, le véhicule 2 est configurée selon un mode semi-autonome ou autonome, c’est-à-dire avec un niveau d’autonomie supérieur ou égal à 2 selon la classification ci-dessus. Comme illustré en dans un exemple particulier, le dispositif embarqué 10 comprend par exemple au moins un processeur 12 et une mémoire non volatile 14. Le dispositif embarqué 10 peut par exemple être tout ou partie d’un calculateur, ou une combinaison de calculateurs. Des exemples du dispositif embarqué 10 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent (de l’anglais « smartphone »), une tablette, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif de contrôle 10, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif embarqué 10 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 10 est configuré pour mettre en œuvre le traitement 11 à partir de la ou les images IG1. A cet effet, le dispositif 10 peut comprendre un programme d’ordinateur PG1 stocké dans la mémoire non volatile 14 accessible par le processeur 12, ce programme d’ordinateur PG1 comprenant des instructions pour du traitement 10. Le processeur 12 est ainsi configuré pour exécuter notamment les instructions définies par le programme d’ordinateur PG1. La mémoire non volatile 14 peut constituer un support d’informations selon un mode de réalisation particulier en ce qu’elle comprend le programme d’ordinateur PG1 comportant des instructions pour la réalisation de tout ou partie des étapes d’un procédé de traitement de l’invention. En particulier, le programme d’ordinateur PG1 peut définir le réseau cible NN1 pour réaliser le traitement 11. Le réseau cible NN1 est ainsi configuré pour obtenir un résultat en sortie à partir des données d’entrée DT1 comprenant la ou les images IG1 capturées par le capteur 16. Le réseau cible NN1 comprend (ou est caractérisé par) un groupe de paramètres notés w faisant parti d’un (ou défini par un) modèle ML1 (ou modèle prédictif) selon lequel est configuré ledit réseau ( ). Ces paramètres w (ou variables du modèle ML1) peuvent comprendre des quelconques paramètres entraînables du réseau cible NN1. Autrement dit, ces paramètres w sont modulables (configurables, réglables) lors d’une phase d’entraînement PH1 décrite ci-après ( ). A titre d’exemple, le groupe de paramètres w comprend des poids de connexion (ou poids synaptiques) et/ou des biais du réseau cible NN1. Selon un exemple particulier, ce groupe de paramètres w comprend l’ensemble des paramètres entraînables du réseau cible NN1 ou, alternativement, une quelconque sous-partie des paramètres entraînables. Par définition, un poids de connexion est respectivement appliqué à l’entrée de chaque neurone pour calculer une donnée de sortie dudit neurone. Ce poids représente l’importance (ou prépondérance, ou poids) donnée à une entrée du neurone du réseau cible NN1. Par définition, les biais sont des paramètres additionnels, selon lesquels sont configurés les neurones du réseau cible NN1, pour ajuster les valeurs d’entrée auxquelles les poids sont appliqués. Ces poids influencent le comportement de la fonction d’activation du neurone considéré. Comme illustré en , avant de réaliser le traitement 11 au cours d’une phase dite d’inférence PH2, le réseau cible NN1 doit au préalable être entraîné au cours d’au moins une phase d’entraînement PH1. Cette phase d’entraînement PH1 permet d’entraîner (ou configurer) le modèle prédictif ML1 du réseau cible NN1, et plus particulièrement ses paramètres w, afin que ledit réseau cible NN1 soit capable de traiter ultérieurement au moins une image IG1 de situation routière au cours de la phase d’inférence PH2 (traitement 11) qui suit. Des exemples de réalisation de la phase d’entraînement PH1 du réseau cible NN1 sont décrits ci-après. Cette phase d’entraînement PH1 comprend notamment une étape d’élimination (ou d’élagage) pour éliminer certains paramètres parmi le groupe de paramètre w du réseau cible NN1. Dans ce qui suit, considère à titre d’exemple qu’au moins une phase d’entraînement PH1 du réseau cible NN1 est réalisée en dehors de l’environnement d’exécution dudit réseau cible NN1, c’est-à-dire hors du dispositif embarqué 10, voire hors du véhicule 2. A noter toutefois que des variantes sont possibles où l’entraînement du réseau cible NN1 est réalisé de façon embarquée dans le véhicule 2, par exemple par le dispositif embarqué 10. L’entrainement du réseau neuronal cible NN1 directement dans le dispositif embarqué 10 peut en effet être impraticable, en raison par exemple du fait que le dispositif embarqué 10 ne dispose pas nécessairement des ressources matérielles et/ou logicielles (mémoire, couche logicielle, etc.) requises pour la réalisation de la phase d’entraînement PH1 dudit réseau cible NN1. L’entraînement d’un réseau neuronal hors de son milieu d’exécution peut poser certaines difficultés techniques, notamment en raison du fait qu’il peut être difficile d’évaluer comment réagirait l’ensemble du dispositif embarqué 10 lorsque l’on entraîne le modèle ML1 du réseau cible NN1. La représente schématiquement un dispositif 20 externe au véhicule 2, ce dispositif externe 20 (dit aussi dispositif d’entraînement 20) comprenant le réseau cible NN1 (ou une copie de ce réseau cible NN1) et un deuxième réseau de neurones artificiels NN2, dit réseau estimateur, distinct du réseau cible NN1. Le dispositif externe 20 est configuré pour entraîner le réseau cible NN1 (et plus particulièrement son modèle ML1) au cours d’au moins une phase d’entraînement PH1, préalable à la phase d’inférence PH2 réalisée ultérieurement par le dispositif embarquée 10 à bord du véhicule 2 (figures 2-3). Autrement dit, le dispositif externe 20 est configuré pour réaliser un procédé d’entraînement comprenant au moins une phase d’entraînement PH1 pour entraîner le réseau cible NN1. Cet entraînement PH1 vise à entraîner le modèle ML1 du réseau cible NN1 à réaliser une tâche donnée, à savoir le traitement 11 dans les exemples qui suivent. Comme illustré en dans un exemple particulier, le dispositif externe 20 comprend par exemple au moins un processeur 22 et une mémoire non volatile 24. Le dispositif externe 20 peut par exemple comprendre tout ou partie d’un serveur, ou une combinaison de serveurs. A titre d’exemple, le dispositif externe 20 comprend une carte (ou unité) graphique configurée pour réaliser au moins une phase d’entraînement PH1 du réseau cible NN1. A cet effet, le dispositif externe 20 peut comprendre un programme d’ordinateur PG2 stocké dans la mémoire non volatile 24 accessible par le processeur 22, ce programme d’ordinateur PG2 comprenant des instructions pour réaliser au moins une phase d’entraînement PH1 du réseau cible NN1. Le processeur 12 est ainsi configuré pour exécuter notamment les instructions définies par le programme d’ordinateur PG2. La mémoire non volatile 24 peut constituer un support d’informations selon un mode de réalisation particulier en ce qu’elle comprend le programme d’ordinateur PG2 comportant des instructions pour la réalisation des étapes d’un procédé d’entraînement de l’invention. Les programmes d’ordinateur PG1 et PG2 forment collectivement un programme d’ordinateur exécutable par les dispositifs 10 et 20 pour réaliser le procédé de traitement illustré en causant le traitement 11 d’une image IG1 de situation routière. En particulier, le programme d’ordinateur PG2 peut définir le réseau cible NN1 et le réseau estimateur 24. Le dispositif externe 20 est ainsi configuré pour entraîner le réseau cible NN1, au moyen du réseau estimateur NN2, à réaliser le traitement 11. Selon un exemple particulier, le dispositif externe 20 n’a pas accès au véhicule 2 (ou à de quelconque information caractérisant le, ou provenant du, dispositif embarqué 10), et n’est donc pas en mesure de déterminer le comportement du dispositif 10 lorsque le réseau cible NN1 exécute le traitement 11 d’au moins une image IG1 de situation routière. Selon un exemple particulier, le réseau estimateur NN2 est configuré selon un modèle (ou modèle prédictif) ML2. Autrement dit, ce modèle ML2 comprend des paramètres selon lequel est configuré le réseau estimateur NN2. Les paramètres du modèle ML2 peuvent comprendre de quelconques paramètres entraînables du réseau cible NN2. Autrement dit, ces paramètres sont modulables (configurables, réglables) lors d’une phase préliminaire d’entraînement PH3 décrite ci-après ( ). Comme indiqué ci-avant, le dispositif externe 20 est configuré pour mettre en œuvre un procédé d’entraînement, ce dernier comprenant au moins une phase d’entraînement PH1 du réseau neuronal cible NN1. Pour ce faire, le dispositif externe 20 exécute par exemple le programme d’ordinateur PG2. Ce procédé d’entraînement est à présent décrit conjointement aux figures 3-5 selon des modes de réalisation particuliers. En particulier, une dite phase d’entraînement PH1 comprenant des étapes 31-34 est à présent décrite dans des exemples particuliers, étant entendu que cette phase d’entraînement PH1 peut être réalisée une fois ou une pluralité de fois de façon itérative pour entraîner le modèle ML1 du réseau cible NN1. Autrement dit, le procédé d’entraînement du réseau cible NN1 peut comprendre une ou de multiples itérations de la phase d’entraînement PH1. Au cours d’une étape 31 de sélection, un sous-groupe de paramètres candidats w* est sélectionné à partir du (ou parmi le) groupe de paramètres w du réseau cible NN1. Les paramètres candidats w* appartiennent donc au groupe de paramètres w. Comme indiqué ci-après, les paramètres w* de ce sous-groupe sont candidats pour être « élagués », c’est-à-dire éliminés du réseau cible NN1 (par élagage de paramètres). De manière générale, l’élagage d’un paramètre d’un réseau de neurones artificiel est effectué en fixant la valeur de ce paramètre à zéro. Selon un exemple particulier, ce sous-groupe de paramètres candidats w* exclut au moins un paramètre w (non sélectionné) dudit groupe. Autrement dit, au moins un paramètre w n’est pas sélectionné en tant que paramètre candidat w*. Au cours d’une étape 32 d’obtention (ou d’exécution), un résultat T(x, w) (ou noté plus simplement T) est obtenu en sortie du réseau cible NN1, configuré par élagage (ou élimination) du sous-groupe de paramètres candidats w*, lorsque des exemples – notés x – d’image de situation routière sont présentés en entrée du réseau cible NN1. Autrement dit, le réseau cible NN1 reçoit en entrée des exemples x d’image de situation routière et produit un résultat T(x, w) en sortie en réalisant le traitement 11 à partir des exemples x. Ce résultat T(x, w) représente une prédiction générée par le réseau cible NN1 à partir des entrées x lorsque le sous-groupe de paramètres w* est éliminé (ou élagué). Cette étape 32 d’obtention permet de tester le comportement du réseau cible NN1 dans l’hypothèse où les paramètres w* sont élagués. Selon un exemple particulier, les exemples x présentés en entrée du réseau cible x sont au préalable extraites et reçues depuis une base d’entraînement notée DB1 ( ). Au cours d’une étape 33 d’estimation, un coût énergétique E(w, w*) (ou noté plus simplement E) est estimé, ce coût énergétique E étant représentatif d’une consommation d’énergie causée par l’obtention dudit résultat T. Autrement dit, le coût énergétique représente une consommation d’énergie causée par le traitement 11 réalisé par le réseau cible NN1 au cours de l’étape 32 d’obtention. Selon un exemple particulier, l’estimation 33 du coût énergétique E est réalisée par prédiction du réseau estimateur NN2, ce dernier étant entraîné pour prédire le coût énergétique E en fonction du sous-groupe de paramètres candidats w* sélectionnés du réseau cible NN1 (et éventuellement aussi à partir du groupe de paramètres w). En particulier, le réseau estimateur NN2 peut être entraîné pour prédire le coût énergétique E qui serait causé si le réseau cible NN1, configuré par élagage des paramètres candidats w*, était implémenté dans le dispositif 10 (embarqué dans le véhicule 2). Autrement dit, le réseau estimateur NN2 estime le gain (ou perte) en consommation d’énergie qui serait obtenu si les paramètres candidats w* étaient éliminés (ou élagués) du réseau cible NN1 et si ledit réseau cible NN1 ainsi configuré était implémenté dans le dispositif 10 pour obtenir le résultat T en sortie à partir des exemples x reçus en entrée. On peut ainsi estimer avec précision et fiabilité la consommation génétique se produisant dans le matériel cible, à savoir le dispositif embarqué 10 dans cet exemple. L’utilisation d’un tel réseau neuronal estimateur NN2 est avantageux en ce qu’il permet de prédire avec précision et fiabilité la consommation d’énergie E que causerait le réseau cible NN1 s’il était implémenté à bord du véhicule 2, sans qu’il soit nécessaire de réaliser l’entraînement du réseau cible NN1 à bord du véhicule 2. L’entraînement du réseau cible NN1 peut avantageusement être réalisé hors du véhicule 2, par exemple au moyen du dispositif externe 20 qui peut comprendre des moyens logiciels et/ou matériels plus adaptés pour réaliser ce type d’opération. Le dispositif externe 20 peut par exemple comprendre un ou plusieurs serveurs, ce qui permet d’avoir des ressources de puissance de calcul et de mémoire plus important que dans un système embarqué dans le véhicule 2. Au cours d’une étape 34 de configuration, le réseau cible NN1 est configuré selon des paramètres w sélectionnés à partir du coût énergétique E obtenu à l’étape 33 d’estimation pour minimiser la consommation d’énergie causée par le réseau cible NN1. Autrement dit, la consommation d’énergie causée par le réseau cible NN1 est minimisée en éliminant par élagage des paramètres w qui sont sélectionnés en fonction du coût énergétique E. On peut ainsi prendre en compte le coût énergétique estimé à chaque itération de la phase d’entraînement PH1 pour déterminer les paramètres w du réseau cible NN1 qui sont éliminés (ou élagués) au cours de l’étape 34 de configuration. Selon un exemple, tout ou partie des paramètres candidats w* sélectionnés à l’étape 31 de sélection sont éliminés (ou élagués) au cours de l’étape 34 de configuration. Cette étape 24 de configuration peut être réalisée à chaque itération de la phase d’entraînement PH1 ou, en variante, seulement à certaines itérations, voire seulement lors d’une itération finale. Comme précédemment indiqué, le réseau estimateur NN2 (ou plus particulièrement son modèle prédictif ML2) peut être entraîné au cours d’une phase préliminaire d’entraînement PH3 pour prédire en sortie (étape 33, ) la consommation d’énergie E causée par l’obtention (étape 32) par le réseau cible du résultat T. Le modèle prédictif ML2 du réseau estimateur NN2 est ainsi lui-même entraîné avant d’être utilisé pour l’entraînement du réseau cible NN1. Un exemple de réalisation d’une telle phase préliminaire d’entraînement PH3 mise en œuvre par le dispositif externe 20 est à présent décrite en référence à la . Au cours de de la phase préliminaire d’entraînement PH3, le modèle prédictif ML2 du réseau estimateur NN2 est entraîné à partir de données d’entraînement reçues en entrée du réseau estimateur NN2. Ces données d’entraînement comprennent des exemples e(w*) de paramètres élagués et des exemples e(E) de coûts d’énergie associés, c’est-à-dire des couples (e(w*), e(E)), et ce pour une pluralité d’exemples de réseaux de neurones, par exemple pour une pluralité de réseaux de neurones. Les données d’entraînement utilisées pour entraîner le réseau estimateur NN2 sont par exemple extraites et reçues depuis un base d’entraînement DB2 ( ). Selon un exemple particulier, les données d’entraînement fournies en entrée du réseau estimateur NN2 au cours de la phase préliminaire d’entraînement PH3 comprennent, outre e(w*) et e(E), des exemples e(w) de groupes de paramètres w, c’est-à-dire des groupes de paramètres w à partir desquels les paramètres w* associés sont élagués. Selon un exemple particulier, les données d’entraînement utilisées pour entraîner le réseau estimateur NN2 caractérisent le comportement de la consommation énergétique du matériel visé, à savoir le dispositif embarqué 10 dans cet exemple. Ces données d’entraînement peuvent ainsi définir l’évolution d’une consommation énergétique moyenne e(E) en fonction des paramètres w* et w pour une pluralité de réseaux de neurones artificiels implémentés par le dispositif cible 10. Différents paramètres w* ont été éliminés par élagage dans les exemples de réseaux neuronaux considérés afin de permettre au modèle prédictif ML2 une fois entraîné de généraliser la consommation d’énergie E causée sur le dispositif cible 10 pour des paramètres w et w* reçus en entrée du réseau estimateur NN2. L’entraînement préliminaire PH3 du réseau estimateur NN2 comprend par exemple la détermination d’une corrélation entre les données e(w*) et e(w) d’une part, et les résultats associés e(E) d’autre part. Cette corrélation est par exemple déterminée par un calcul d’une régression. A cet effet, le réseau estimateur NN2 peut ainsi effectuer cette régression : sa sortie tente de reproduire la valeur cible présente dans la base de données pour cette configuration d’entrée. Puisque la consommation énergétique est une valeur réelle qu’il faut approcher au plus près, on parle de régression. Le réseau estimateur NN2 peut par exemple apprendre à faire cette tâche de régression en deux étapes : une erreur est calculée entre la sortie du réseau et la valeur cible (par exemple par « Mean Squared Error »), puis cette erreur est rétro-propagée dans le réseau estimateur NN2 et utilisée par son algorithme d’apprentissage pour changer (reconfigurer) le réseau estimateur NN2 de manière à ce que la prochaine prédiction de la consommation énergétique par le réseau estimateur NN2 soit meilleure. L’estimation (étape 33, ) du coût énergétique E au cours de la phase d’entraînement PH1 du réseau cible NN1 est ainsi obtenue en sortie du réseau estimateur NN2, à partir du sous-groupe de paramètres candidats w* présenté en entrée du réseau estimateur NN2, et ce en appliquant le modèle prédictif ML2 entraîné du réseau estimateur NN2. Selon un exemple particulier, le réseau estimateur NN2 réalise cette estimation à partir du sous-groupe de paramètres candidats w* et du groupe de paramètres w présentés en entrée du réseau estimateur NN2. Un avantage technique de cet exemple particulier réside en particulier dans le format d’entrée de ce réseau, qui peut utiliser les 2 types d’informations : quels sont tous les paramètres (c’est-à-dire w), et quels sont les paramètres élagués (c’est-à-dire w*). Selon un exemple particulier, le réseau estimateur NN2 est un réseau transformeur, dit aussi « transformeur » ou « modèle auto-attentif » (pour « Transfomer network » en anglais). Le réseau estimateur NN2 peut en particulier être un « vision transformer » (dit aussi ViT pour « Vision Transfomer network » en anglais). Ce type de réseau de neurones artificiels est particulièrement adapté pour le traitement de données d’image. Le réseau estimateur NN2 peut ainsi être configuré pour recevoir en entrée les poids e(w) et e(w*) des paramètres w et des paramètres élagués w*, respectivement. Selon un exemple particulier, le réseau estimateur NN2 est configuré pour recevoir en entrée une image dans laquelle chaque pixel correspond à un paramètre du réseau cible NN1. Ainsi, si l’on considère par exemple un réseau cible NN1 comprenant 3 millions de paramètres w environ, on peut restructurer ces paramètres comme une image de 3x1024x1024 pixels. On peut ensuite indiquer les paramètres élagués en fixant les pixels correspondants à 0 (pixels noirs) et en fixant tous les autres à 1 (pixels blancs). Le Vision Transformer est alors utilisé sans autre modification que de changer sa couche d’entrée pour lui permettre de traiter des images de 3x1000x1000. Il est aussi possible distribuer les pixels non pas sur 3 canaux mais sur 300, donnant une « image » d’entrée de format 300x100x100. D’autres variantes de réalisation sont envisageables. Un exemple de réseau ViT est décrit dans le document intitulé “An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale” (A. Dosovitskiy, L. Beyer, A. Kolesnikov, D. Weissenborn, X. Zhai, T. Unterthiner, M. Dehghani, M. Minderer, G. Heigold, S. Gelly, et al. ; International Conference on Learning Representations, 2021). Par ailleurs, le dispositif externe 20 peut répéter de façon itérative la phase d’entraînement PH1 telle que précédemment décrite (étapes 31-34 ; ). Ainsi, des paramètres candidats w* peuvent être sélectionnés (étape 31) au cours d’une itération courante de phase d’entraînement PH1 pour tester leur impact sur la consommation d’énergie du réseau cible NN2 dans le dispositif 10 lorsque ces paramètres candidats w* sont éliminés par élagage. Comme illustré en selon un exemple particulier, les paramètres candidats w* à sélectionner lors d’une prochaine itération de phase d’entraînement PH1 sont adaptés au cours d’un processus d’adaptation 35 ( ). Un exemple de réalisation de ce processus d’adaptation 35, comprenant des étapes 36-38, est à présent décrit en référence aux figures 5-6. Pour ce faire, le dispositif externe 20 exécute dans cet exemple le programme d’ordinateur PG2. On considère ci-après l’exécution du processus d’adaptation 35 dans une itération courante de la phase d’entraînement PH1 du réseau cible NN1, étant entendu que ce processus d’adaptation 35 peut être exécuté à chaque itération de phase d’entraînement PH1. Plus précisément, au cours d’une étape 36 de détermination, une erreur est déterminée entre le résultat T(x, w) obtenu en sortie du réseau cible NN2 à l’itération courante d’une part et une valeur de référence y d’autre part. Cette erreur peut se définir comme suit : où Crit est une fonction critère qui est prend en entrée le résultat T(x, y) et la valeur de référence y. Cette valeur y correspond par exemple à un résultat réel, au résultat théorique attendue, pour une image x reçue en entrée du réseau cible NN1. L’erreur Crit peut être calculée pour une pluralité d’images x reçues en entrée du réseau cible NN1. L’erreur ainsi déterminée est la somme des erreurs obtenues pour chaque image x d’entrée, ce qui peut se traduire par : où D est l’ensemble des entrées et sorties cibles (x,y) du batch d’exemplaires issus de la base d’apprentissage. Au cours d’une étape 37 de détermination, une valeur d’une fonction de coût L(w) (dite aussi fonction de perte) est déterminée à partir de l’erreur Crit et du coût d’énergie E estimé par le réseau estimateur NN2 pour l’itération courante. Cette fonction de coût L(w) est représentative d’une performance du réseau cible NN1 (ou capacité du réseau NN1 à réaliser le traitement 11) lorsque les paramètres candidats w* sont éliminés par élagage. Plus la valeur de la fonction de coût L(w) est élevée, et plus les performances du réseau cibles sont mauvaises. Selon un exemple particulier, la fonction de coût se définit comme suit : ‖ ‖ où µ est un poids (ou coefficient de pondération) d’une pénalité de poids (ou « weight penalty » en anglais) qui limite le poids du réseau cible NN1 dans la mesure où plus il y a de paramètres w dans le réseau et plus la valeur de la fonction de coût L(w) est élevée, ce qui permet notamment d’éviter un sur-apprentissage du réseau cible NN1 ; où a est un poids (ou coefficient pondérateur) qui pondère l’ordre de grandeur de la pénalité de poids, ce coefficient étant incrémenté (ou augmenté) à chaque cycle complet, dit « Epoch » (ou époque), du jeu de données d’entrée x utilisé pour entraîner le modèle prédictif ML1 du réseau cible NN1 ; où E(w, w*) est le coût énergétique déterminé par le réseau estimateur NN2, ce coût énergétique servant de poids (coefficient pondérateur) des paramètres candidats w* qui sont élagués. Comme indiqué ci-dessus, le coût énergétique E(w, w*) estimé par le réseau estimateur NN2 est avantageusement introduit dans la définition de la fonction de coût L(w) afin de pondérer le poids des paramètres candidats w* qui sont élagués (ou testés pour élagage) dans le réseau cible NN1. Plus le coût énergétique E(w, w*) déterminé à l’itération courante est élevé, et plus la contribution (ou poids) des paramètres candidats w* dans la valeur de la fonction de coût L(w) est importante. Ainsi, la fonction de coût L(w) pondère la pénalité de poids en fonction du coût énergétique E(w, w*), ce qui permet de minimiser la consommation énergétique du réseau cible NN1 en entraînant ce dernier au cours d’une pluralité d’itérations de la phase d’entraînement PH1. Au cours d’une étape 38 d’adaptation, les paramètres candidats w* sélectionnés lors d’une prochaine itération de la phase d’entraînement PH1 sont adaptés en fonction de la valeur de la fonction de coût L(w) obtenue à l’étape 37 pour l’itération courante, de sorte à minimiser la consommation d’énergie du réseau cible NN1. Autrement dit, le processus d’élagage des paramètres w du réseau cible est régularisé (ou contrôlé) au cours de l’entraînement du réseau cible NN1 à partir de l’estimation E de la consommation d’énergie causée par le réseau cible NN1, c’est-à-dire causée par la réalisation de la tâche (traitement 11) du réseau cible NN1. Selon un exemple particulier, au cours du processus d’adaptation 35, une dérivée partielle de la fonction de coût L(w) est calculée pour chaque paramètre du groupe de paramètres w du réseau cible. Un paramètre candidat w* est alors augmenté si la dérivée partielle associée est négative et diminué si la dérivée partielle associée est positive. La valeur de la dérivée partielle indique dans quelle sens modifier chaque paramètre w pour décroitre sa contribution à l’erreur définie par la fonction de coût L(w). Selon un exemple particulier, une pluralité de phase d’entraînement PH1 du réseau cible NN1 sont réalisées de façon itérative, le groupe de paramètres candidats w étant augmenté à chaque itération de la phase d’entraînement PH1 afin de compresser (ou alléger) le réseau cible NN1. On peut ainsi avantageusement converger vers un réseau cible NN1 avec de moins en moins de paramètres. De cette manière, on peut progressivement réduire le coût énergétique du réseau cible NN1. En particulier, on peut réaliser des estimations E de coût énergétique de façon continue, c’est-à-dire tout au long du procédé d’entraînement du réseau cible NN1 (à chaque itération de la phase d’entraînement PH1), ce qui permet avantageusement de limiter les perturbations pouvant affecter le réseau cible NN1, notamment dans un cas où un seul élagage de paramètres est réalisé en fin d’entraînement du réseau cible NN1. Selon un exemple particulier, une fois le modèle ML1 entraîné selon le procédé d’entraînement PH1 précédemment décrit, des données de modèle (non représentées) sont transmises depuis le dispositif externe 20 au dispositif embarqué 10, ces données de modèle étant représentative du modèle ML1 entraîné. Le dispositif embarqué 10 peut ainsi avantageusement exécuter le traitement 11 à partir du réseau cible NN1 entraîné. La présente invention permet avantageusement de configurer le réseau cible NN1 de sorte à ce qu’il soit capable de traiter efficacement (lors d’une phase d’inférence PH2) une image IG1 de situation routière tout en étant embarqué dans un quelconque véhicule 2, y compris dans un véhicule 2 avec des ressources limitées. L’invention permet notamment de limiter les ressources énergétiques nécessaire au traitement 11 d’une image IG1 de situation routière par le réseau cible NN1 embarqué dans un véhicule, tout en minimisant la perte de performance. Autrement dit, il est avantageusement possible de compresser le réseau cible de sorte à minimiser sa consommation énergétique dans le matériel cible 10 tout en maintenant de bonnes performances au cours de la phase d’inférence, par exemple lors de la réalisation du traitement 11. Pour ce faire, des paramètres w du réseau de neurones artificiel NN1 sont éliminés selon une technique dite d’élagage. Les paramètres w qui sont élagués sont sélectionnés en fonction de leur contribution sur le coût énergétique du réseau cible NN1. Plus leur contribution est importante, plus la probabilité qu’ils soient éliminés est importante. On peut ainsi minimiser la consommation d’énergie du réseau cible dans le véhicule 10. En outre, il est possible d’entraîner efficacement le modèle du réseau cible NN1 à distance du véhicule 2, en utilisant un deuxième réseau distinct, à savoir le réseau estimateur NN2, qui participe à l’entraînement du modèle prédictif ML1 du réseau cible NN1. Comme précédemment décrit, cet entraînement préalable du réseau cible NN1 est réalisé par exemple par le dispositif externe 20. Le recours à un tel réseau estimateur NN2 permet d’entraîner efficacement le réseau cible NN1 en tenant compte du coût énergique associé à des exemples x d’image reçues en entrée du réseau cible NN1. Dans les exemples décrits ci-avant, le réseau cible NN1 et le réseau estimateur NN2 mis en œuvre par le dispositif externe 20 sont deux réseaux de neurones artificiels distincts. En variante, le réseau cible NN1 et le réseau estimateur NN2 forment un seul et même réseau de neurones artificiels. Autrement dit, le réseau cible NN1 est configuré pour réaliser les opérations ou étapes du réseau estimateur NN2. Selon un exemple particulier, le procédé d’entraînement du réseau cible NN1 est réalisé par le dispositif 10 embarqué dans le véhicule 2. Le dispositif embarqué 10 peut alors réaliser une ou des phases d’entraînement PH1 comme déjà décrit ci-avant. Selon un exemple particulier, le dispositif embarqué 10 dans le véhicule 2 est configuré pour comprendre (ou implémenter) le réseau cible NN1 et le réseau estimateur NN2 utilisé pour entraîner le réseau cible NN1. Le dispositif embarqué 10 réalise toutes les opérations ou étapes du procédé de traitement, à savoir les phases PH1, PH2 et PH3. Comme le comprend l’homme du métier, tous les modes de réalisation et variantes décrits ci-avant dont certains ont été simplifiés à dessein pour faciliter les explications, ne constituent que des exemples non limitatifs de mise en œuvre de la présente divulgation. En particulier, l’homme du métier pourra envisager une quelconque adaptation ou combinaison des modes de réalisation et variantes décrits ci-avant, afin de répondre à un besoin particulier. La présente invention ne se limite donc pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend notamment aux procédés précédemment décrits qui incluraient des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même des dispositifs respectifs configuré pour la mise en œuvre de tels procédés. Procédé de traitement d’une image (IG1) de situation routière capturée par un capteur (16) d’un véhicule (2), ledit procédé étant mis en œuvre par un réseau de neurones artificiels (NN1), dit réseau cible, ledit procédé comprenant au moins une phase d’entrainement (PH1) dudit réseau cible comprenant : - sélection (31) d’un sous-groupe de paramètres candidats (w*) à partir d’un groupe de paramètres (w) du réseau cible (NN1) ; - obtention (32) d’un résultat (T) en sortie du réseau cible, configuré par élagage du sous-groupe de paramètres candidats (w*), lorsque des exemples (x) d’image de situation routière sont présentés en entrée du réseau cible (NN1) ; - estimation (33) d’un coût énergétique (E) représentatif d’une consommation d’énergie causée par l’obtention dudit résultat ; et - configuration (34) du réseau cible (NN1) selon des paramètres (w) sélectionnés à partir du coût énergétique € pour minimiser la consommation d’énergie causée par le réseau cible. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le groupe de paramètres (w) comprend des poids de connexion du réseau cible (NN1). Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l’estimation du coût d’énergie (E) est réalisée par prédiction d’un deuxième réseau de neurones artificiels (NN2), dit réseau estimateur, distinct du réseau cible, ledit réseau estimateur étant entraîné pour prédire le coût énergétique (E) en fonction des paramètres candidats (w*) du réseau cible. Procédé selon la revendication 3, dans lequel le procédé comprend, préalablement à la phase d’entraînement (PH1) du réseau cible, un entraînement préliminaire du réseau estimateur (NN2) comprenant : - entraînement d’un modèle prédictif (ML2) du réseau estimateur à partir de données d’entraînement comprenant des exemples (e(w), e(w*), e(E)) de paramètres élagués et de coûts d’énergie associés pour une pluralité d’exemples de réseaux de neurones, ladite estimation du coût énergétique (E) au cours de ladite phase d’entraînement (PH1) du réseau cible (NN1) étant déterminée en appliquant le modèle prédictif (ML2) entraîné à partir du sous-groupe de paramètres candidats (w*) présenté en entrée du réseau estimateur (NN2). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le procédé comprend, pour chaque itération de la phase d’entraînement (PH1) du réseau cible (NN1) : - détermination (36) d’une erreur entre le résultat du réseau cible et une valeur de référence ; - détermination (37), à partir de l’erreur et du coût énergique estimé, d’une valeur d’une fonction de coût représentative d’une performance du réseau cible lorsque les paramètres candidats sont élagués ; et - adaptation (38) des paramètres candidats sélectionnés lors d’une prochaine itération de la phase d’entraînement en fonction de la valeur de la fonction de coût pour minimiser la consommation d’énergie du réseau cible. Procédé selon la revendication 5, dans lequel l’adaptation (38) des paramètres candidats (w*) au cours de la phase d’entraînement (PH1) comprend : - calcul d’une dérivée partielle de la fonction de coût (L(w)) pour chaque paramètre du groupe de paramètres (w) du réseau cible (NN1) ; - ladite adaptation comprenant une augmentation d’un paramètre candidat si la dérivée partielle associée est négative et une réduction dudit paramètre candidat si la dérivée partielle associée est positive. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel une pluralité de dites phases d’entraînement sont réalisées de façon itérative, le sous-groupe de paramètres candidats étant augmenté à chaque itération de phase d’entraînement. Programme d’ordinateur (PG1 ; PG2) 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 (12, 22). Dispositif (10 ; 20) de traitement configuré pour traiter une image de situation routière capturée par un capteur de véhicule, ledit dispositif comprenant une mémoire (14 ; 24) associée à au moins un processeur (12 ; 22) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Véhicule (2) comprenant le dispositif (10) selon la revendication 9.