FR 3148474 A1 20241108 FR 2304456 A 20230504 La présente invention concerne un procédé et un dispositif de détermination d’un emplacement d’un restaurant le long d’un itinéraire d’un véhicule suite à une première requête émise par un usager du véhicule à partir d’un dispositif. Une information d’identification d’un restaurant est déterminée (34) par classification de données et au moins une deuxième requête est transmise (35) à destination d’un dispositif de communication mobile et/ou d’au moins un système embarqué dudit véhicule en fonction de données associées au restaurant identifié par ladite information d’identification déterminée. Figure pour l’abrégé : Figure 3 Procédé et dispositif de détermination d’un emplacement d’un restaurant le long d’un itinéraire d’un véhicule suite à une requête émise par un usager du véhicule à partir d’un dispositif. La présente invention concerne les procédés et dispositifs de détermination d’un emplacement d’un restaurant le long d’un itinéraire d’un véhicule suite à une requête émise par un usager du véhicule à partir d’un dispositif. Arrière-plan technologique Lors de la planification d’un itinéraire routier ou lors d’un déplacement d’un véhicule le long d’un itinéraire routier, il peut s’avérer utile de permettre au planificateur de l’itinéraire routier ou conducteur de ce véhicule circulant sur cet itinéraire routier de pouvoir chercher un restaurant qui lui convienne autour de positions géographiques le long de l’itinéraire routier ou autour de positions géographiques du véhicule circulant le long de cet itinéraire routier. Les solutions actuelles fournissent une liste de restaurants proches d’une position géographique d’un véhicule mais ces restaurants peuvent ne pas convenir au conducteur du véhicule car l’obtention de cette liste n’est fonction que de positions géographiques du véhicule. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est de fournir un emplacement d’un restaurant à un usager à bord d’un véhicule qui lui convienne. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de détermination d’un emplacement d’un restaurant le long d’un itinéraire d’un véhicule suite à une première requête émise par un usager du véhicule à partir d’un dispositif, ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur et comprenant les étapes suivantes : - réception de premières données représentatives de préférences de l’usager relatives à ses goûts culinaires et/ou à des ambiances de restaurants et/ou à des activités dans des restaurants ; - réception de deuxièmes données représentatives d’une position géographique du véhicule ; - réception de troisièmes données représentatives d’informations relatives à des restaurants localisés sur l’itinéraire du véhicule ; - détermination d’une information d’identification d’un restaurant par classification desdites premières, deuxièmes et troisièmes données à partir d’un modèle de classification appris dans une phase dite d’apprentissage à ladite réception des premières, deuxièmes et troisièmes données, ledit restaurant étant associé à une classe d’un ensemble de classes en sortie dudit modèle de classification ; - transmission d’au moins une deuxième requête à destination d’un dispositif de communication mobile et/ou d’au moins un système embarqué dudit véhicule en fonction de troisièmes données associées au restaurant identifié par ladite information déterminée. Le croisement des données représentatives de préférences de l’usager relatives à ses goûts culinaires et/ou à des ambiances de restaurants et/ou à des activités dans des restaurants, d’une position géographique du véhicule et d’informations relatives à des restaurants localisés sur l’itinéraire du véhicule, avec un modèle de classification appris au préalable, permet de déterminer une information d’identification d’un restaurant en temps réel qui se trouve à proximité du véhicule et qui convienne à l’usager du véhicule. Au moins une deuxième requête est alors transmise à destination d’un dispositif de communication mobile et/ou d’au moins un système embarqué dudit véhicule en fonction de troisièmes données associées au restaurant identifié par ladite information d’identification déterminée. L’usager peut alors, par exemple, suivre un itinéraire d’un système de navigation configuré à partir d’informations relatives au restaurant ainsi identifié et/ou réserver une prestation dans ledit restaurant. Selon une variante, une deuxième requête émise indique une configuration d’un système de navigation pour que le véhicule se déplace jusqu’à l’emplacement du restaurant identifié par ladite information d’identification déterminée. Selon une variante, le système de navigation est un système embarqué du véhicule ou un système d’un dispositif de communication mobile et ledit procédé comporte en outre une étape de transmission de la position géographique du restaurant identifié par ladite information d’identification déterminée à destination dudit système de navigation. Selon une variante, les informations relatives auxdits restaurants comprennent des informations sur des produits culinaires servis dans lesdits restaurants et/ou des informations descriptives d’ambiances desdits restaurants et/ou d’activités dans lesdits restaurants. Selon une variante, les informations relatives auxdits restaurants sont mémorisées dans une mémoire et le procédé comporte en outre une étape de mise à jour desdites informations relatives auxdits restaurants. Selon une variante, les informations relatives auxdits restaurants sont mises à jour suite à la première requête émise par l’usager. Selon une variante, ladite classification est mise en œuvre par un réseau de neurones. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de détermination d’un emplacement d’un restaurant le long d’un itinéraire d’un véhicule suite à une première requête émise par un usager du véhicule à partir d’un dispositif, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 3 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un environnement de communication, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif configurer pour déterminer un emplacement d’un restaurant le long d’un itinéraire d’un véhicule suite à une première requête émise par un usager du véhicule à partir d’un dispositif, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; et illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé détermination d’un emplacement d’un restaurant le long d’un itinéraire d’un véhicule suite à une première requête émise par un usager du véhicule à partir d’un dispositif, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de détermination d’un emplacement d’un restaurant le long d’un itinéraire d’un véhicule suite à une première requête émise par un usager du véhicule à partir d’un dispositif vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 3. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, la détermination d’une information d’identification d’un restaurant en fonction de paramètres tels que les préférences d’un usager d’un véhicule relatives à ses goûts culinaires et/ou à des ambiances de restaurants et/ou à des activités dans des restaurants, d’une position géographique du véhicule le long d’un itinéraire dudit véhicule, et d’informations relatives à des restaurants localisés sur l’itinéraire dudit véhicule, permet la transmission d’au moins une deuxième requête à destination d’un dispositif de communication mobile et/ou d’au moins un système embarqué dudit véhicule en fonction de troisièmes données associées au restaurant identifié par ladite information d’identification déterminée. A cet effet, des premières, deuxièmes et troisièmes données sont reçues. Les premières données sont représentatives des préférences de l’usager relatives à ses goûts culinaires et/ou à des ambiances de restaurants et/ou à des activités dans des restaurants, les deuxièmes données sont représentatives d’une position géographique du véhicule et les troisièmes données sont représentatives d’informations relatives à des restaurants localisés sur l’itinéraire du véhicule. Une information d’identification d’un restaurant est déterminée par classification des premières, deuxièmes et troisièmes données à partir d’un modèle de classification appris dans une phase dite d’apprentissage. La classification est par exemple mise en œuvre dans une méthode d’apprentissage machine (de l’anglais « machine learning »), par exemple mise en œuvre avec un réseau de neurones. Une telle méthode permet d’estimer de manière plus fiable et en temps réel une information d’identification d’un restaurant sur un horizon temporel déterminé, par exemple pour les prochaines minutes ou heures à venir, sur la base d’un modèle de classification appris à partir de mêmes données d’un ensemble d’autres véhicules. Un tel avantage est obtenu par la détermination, lors d’une phase d’apprentissage, de la corrélation entre les données collectées d’un ensemble de véhicules et représentant l’utilisation réelle qui est faite par les usagers de ces véhicules des informations d’identification de restaurants en fonction de ces données collectées. La détermination d’une information d’identification d’un restaurant permet d’optimiser l’itinéraire pour aller jusqu’à un restaurant qui convienne à l’usager tant au niveau culinaire que de d’ambiance ou des activités pratiquées dans ce restaurant que ce soit en planifiant son itinéraire ou lors de la réalisation de cet itinéraire avec son véhicule. L’usager peut également réserver une prestation dans le restaurant identifié par l’information d’identification déterminée. La illustre schématiquement un environnement de communication 1, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. L’environnement de communication 1 comprend un premier véhicule 10 qui correspond par exemple à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule 10 correspond ainsi par exemple à un véhicule terrestre, par exemple une automobile, un camion, un car, une moto. Le premier véhicule 10 comprend avantageusement un système de communication configuré pour communiquer avec un ou plusieurs dispositifs distants 101 via une infrastructure d’un réseau de communication sans fil. Le dispositif distant 101 correspond avantageusement à un dispositif configuré pour traiter des données, par exemple des données stockées en mémoire du dispositif distant 101 et/ou des données reçues du véhicule 10. Le dispositif distant 101 correspond par exemple à un serveur du « cloud » 100. Le système de communication du premier véhicule 10 comprend par exemple une ou plusieurs antennes de communication reliées à une unité de contrôle télématique, dite TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit »), elle-même reliée à un ou plusieurs calculateurs du système embarqué du premier véhicule 10. La ou les antennes, l’unité TCU et le ou les calculateurs forment par exemple une architecture multiplexée pour la réalisation de différents services utiles pour le bon fonctionnement du premier véhicule 10 et pour assister le conducteur et/ou les passagers du premier véhicule 10 dans le contrôle du premier véhicule 10 et/ou pour établir un diagnostic sur le fonctionnement d’un ou plusieurs composants du premier véhicule 10. Le ou les calculateurs et l’unité TCU communiquent et échangent des données entre eux par l’intermédiaire d’un ou plusieurs bus informatiques, par exemple un bus de communication de type bus de données CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (selon la norme ISO 17458) ou Ethernet (selon la norme ISO/IEC 802-3). L’infrastructure de communication mobile permettant la communication sans fil de données entre le premier véhicule 10 et le dispositif distant 101 comprend par exemple un ou plusieurs équipements de communication 110 de type antenne relais (réseau cellulaire) ou unité bord de route, dite UBR. Dans un mode de communication utilisant une telle architecture réseau, les données sont par exemple transmises entre le premier véhicule 10 et le dispositif distant 101 du « cloud » 100 via une antenne relais 110 (l’antenne 110 étant par exemple relié au « cloud » 100 via une liaison filaire). Le système de communication sans fil permettant l’échange de données entre le premier véhicule 10,et le dispositif distant 101 correspond par exemple à : - un système de communication véhicule à infrastructure V2I (de l’anglais « vehicle-to-infrastructure »), par exemple basé sur les standards 3GPP LTE-V ou IEEE 802.11p de ITS G5 ; ou - un système de communication de type réseau cellulaire, par exemple un réseau de type LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) aussi appelé LTE 3G, 4G ou 5G ; ou - un système de communication de type Wifi selon IEEE 802.11, par exemple selon IEEE 802.11n ou IEEE 802.11ac. Le processus de détermination d’un emplacement d’un restaurant le long d’un itinéraire d’un véhicule est exécuté suite à une première requête émise par un usager du premier véhicule 10 à partir d’un dispositif comprenant avantageusement deux phases, chacune de ces phases comprenant une ou plusieurs opérations. La première phase correspond à une phase dite d’apprentissage ou d’entrainement d’un ou plusieurs modèles de prédiction (et/ou d’un modèle ou plusieurs modèles de classification) et la deuxième phase correspond à une phase dite de production basée sur le ou les modèles de classification appris dans la phase d’apprentissage et de données alimentant le ou les modèles de classification appris. La première phase et la deuxième phase sont par exemple mises en œuvre par le dispositif distant 101 (ou par un serveur hors « cloud », par exemple un serveur hébergé dans un centre (par exemple un bureau d’étude) adapté pour faire l’apprentissage). Les premières, deuxièmes et troisièmes données utilisées lors de la première et de la deuxième phases sont alors reçues par le dispositif distant 101. Selon une variante de réalisation, la première phase est mise en œuvre par le dispositif distant 101 (ou par un serveur hors « cloud », par exemple un serveur hébergé dans un centre (par exemple un bureau d’étude) adapté pour faire l’apprentissage) et la deuxième phase par le premier véhicule 10, par exemple par un calculateur du système embarqué du premier véhicule 10. Selon une autre variante de réalisation, l’apprentissage est mis en œuvre dans la première phase et les paramètres du ou des modèles de classification sont affinés en temps réel à partir des données relatives au premier véhicule 10 reçues ou collectées pendant la deuxième phase. Phase d’apprentissage L’apprentissage mis en œuvre dans la première phase correspond avantageusement à un apprentissage supervisé à partir d’un ensemble de données associées à un ensemble ou groupe de deuxièmes véhicules 11 comprenant par exemple quelques dizaines, quelques centaines, des milliers ou des dizaines/centaines de milliers de deuxièmes véhicules. Selon une variante de réalisation, l’apprentissage mis en œuvre dans la première phase correspond à un apprentissage non supervisé à partir de l’ensemble de données associées à l’ensemble de deuxièmes véhicules. Selon un exemple particulier, les deuxièmes véhicules compris dans l’ensemble de deuxièmes véhicules 11 possèdent tous la même configuration ou une configuration similaire, c’est-à-dire qu’ils correspondent tous à un même type de véhicule (par exemple une même série d’un modèle particulier de véhicule) avec des composants ou organes identiques ou similaires (même version par exemple), par exemple des mêmes amortisseurs ou des amortisseurs de même type. Dans une première opération de la phase d’apprentissage, le dispositif distant 101 reçoit (collecte), pour chaque deuxième véhicule 11, un ensemble de premières données représentatives des préférences de l’usager du deuxième véhicule 11 relatives à ses goûts culinaires et/ou à des ambiances de restaurants et/ou à des activités dans des restaurants, un ensemble de deuxièmes données représentatives d’une position géographique du deuxième véhicule 11, un ensemble de troisièmes données représentatives d’informations relatives à des restaurants localisés sur l’itinéraire du deuxième véhicule 11. Ces premières données peuvent être saisies par un usager via une Interface Homme-Machine implantée dans le premier 10 ou deuxième 11 véhicule. Selon une variante de réalisation, les premières données sont stockées dans une mémoire du premier 10 ou deuxième 11 véhicule. Les deuxièmes données représentatives d’une position géographique du premier 10 ou deuxième 11 véhicule comprennent par exemple des coordonnées obtenues par un récepteur d’un système de positionnement par satellite, dit système GNSS (de l’anglais « Global Navigation Satellite System » ou en français « Géolocalisation et navigation par un Système de Satellites »), par exemple un récepteur d’un système GPS (de l’anglais « Global Positioning System » ou en français « Système de géolocalisation par satellite ») ou Galileo et/ou une antenne d’un tel récepteur GNSS. Lesdites coordonnées peuvent aussi être obtenues à partir de données cartographiques. Selon une variante, les informations relatives auxdits restaurants localisés sur l’itinéraire du véhicule, peuvent comprendre des informations sur des produits culinaires servis dans lesdits restaurants (plat du jours, menu, carte, …) et des informations descriptives d’ambiances desdits restaurants et/ou d’activités dans lesdits restaurants. Selon une variante, les informations relatives auxdits restaurants sont mémorisées dans une mémoire du premier 10 ou deuxième 11 véhicule et mises à jour suite à la première requête émise par un usager pour déterminer un emplacement d’un restaurant. Selon une variante, les informations relatives auxdits restaurants sont mémorisées dans une mémoire et mises à jour périodiquement, par exemple tous les jours. Les ensembles de premières, deuxièmes et troisièmes données sont émises par chacun des deuxièmes véhicules de l’ensemble 11 via l’infrastructure réseau sans fil décrite ci-dessus à destination du dispositif distant 101. Les ensembles de premières, deuxièmes et troisièmes données correspondent par exemple à une partie ou à un ensemble de signaux émis par chaque deuxième véhicule et/ou par des dispositifs de communication mobile (par exemple une tablette, un téléphone intelligent (de l’anglais « Smartphone ») embarqués dans les deuxièmes véhicules 11 et par exemple reliés en communication avec les deuxièmes véhicules (par exemple en Bluetooth® ou en Wifi®) qui les embarque. Ces données sont par exemple transmises de manière continue à une fréquence déterminée (par exemple toutes les secondes, heures, jours, etc.) ou à chaque variation d’une donnée. Les données reportées au dispositif distant 101 correspondent par exemple aux données d’une liste déterminée et stockée en mémoire d’un calculateur du système embarqué de chaque deuxième véhicule qui fait une sélection des données à transmettre parmi l’ensemble des données. Dans une deuxième opération de la phase d’apprentissage, le dispositif distant 101 traite les données obtenues lors de la première opération, c’est-à-dire les premières, deuxièmes et troisièmes données. Le traitement comprend un croisement de ces données pour la génération d’un ensemble de classes, chaque classe de l’ensemble étant associée à un emplacement d’un restaurant le long d’un itinéraire d’un véhicule, les classes ou groupes étant dits labélisés, c’est-à-dire qu’une étiquette (de l’anglais « label ») est associée à chaque classe ou groupe. Par exemple, si 5 classes ou groupes sont générés lors de la classification des données, 5 emplacements de restaurant le long d’un itinéraire d’un véhicule seront également générés (par exemple de 0 à 4), avec par exemple l’emplacement d’un restaurant 0 correspondant à un emplacement du restaurant le plus proche de la position géographique actuelle d’un véhicule et un emplacement d’un restaurant 4 correspondant à un emplacement d’un restaurant le plus éloigné de la position géographique dudit véhicule. Le ou les modèles de classification est/sont généré(s) ou entrainé(s) par classification des données reçues. Un modèle de classification est par exemple obtenu pour chaque type de véhicule de l’ensemble de deuxièmes véhicules 11. Selon une variante, un seul modèle de classification est obtenu pour l’ensemble de deuxièmes véhicules 11. La classification mise en œuvre correspond par exemple à une classification via une méthode de partition en k-moyennes (de l’anglais « k-means »). Cette méthode de partition en k-moyennes est par exemple associée à une méthode dite « Elbow » (ou « coude » en français) afin de regrouper les différents profils obtenus en groupes ou classes de différents emplacements de restaurants. Les principes d’une telle méthode associée à la méthode « Elbow » sont connus de l’homme du métier et par exemple décrit dans le document intitulé « Determining the appropriate cluster number using elbow method for K-means algorithm », publié par H. Humaira et R. Rasyidah en janvier 2018. Un tel processus de classification est avantageusement mis en œuvre par un réseau de neurones mettant en œuvre une méthode d’apprentissage automatique, aussi appelée méthode d’apprentissage machine (de l’anglais « machine learning »), par exemple une méthode d’apprentissage profond (de l’anglais « deep learning »). Selon un exemple particulier et non-limitatif, le réseau de neurones correspond à un réseau de neurones récurrent à mémoire court et long terme, dit réseau LSTM (de l’anglais « Long Short Term Memory »), un exemple d’un tel réseau LSTM étant décrit dans le document « Long short-term memory » publié par Sepp Hochreiter et Jürgen Schmidhuber, dans Neural Computation. 9 (8): 1735 1780.doi:10.1162/neco.1997.9.8. 1735. PMID 9377276. Un réseau de neurones de type LSTM est constitué de cellules (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement. La sortie d'une cellule est une combinaison non linéaire de ses entrées. Un réseau de neurones de type LSTM est constitué de cellules (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement. La sortie d'une cellule est une combinaison non linéaire de ses entrées. Une telle phase d’apprentissage permet ainsi de croiser les données associées aux deuxièmes véhicules 11. Les premières, deuxièmes et troisièmes données utilisées lors de la première phase sont transmises par les deuxièmes véhicules 11 et reçues par le dispositif 101. Lorsque la phase de production est mise en œuvre par le premier véhicule 10, les paramètres définissant chaque modèle de classification obtenu sont transmis par le dispositif distant 101 au premier véhicule 10 qui les stocke en mémoire associée à un calculateur du système embarqué pour la mise en œuvre par ce calculateur de la phase de production. Phase de production Dans une première opération de la phase de production, le dispositif en charge de la phase de production (c’est-à-dire le dispositif distant 101 ou un ou plusieurs calculateurs du système embarqué du premier véhicule 10) réceptionne les données suivantes : - des premières données représentatives des préférences de l’usager du premier véhicule 10 relatives à ses goûts culinaires et/ou à des ambiances de restaurants et/ou à des activités dans des restaurants ; - des deuxièmes données représentatives d’une position géographique du premier véhicule 10 ; - des troisièmes données représentatives d’informations relatives à des restaurants localisés sur l’itinéraire du premier véhicule 10. Les premières, deuxièmes et troisièmes données sont par exemple transmises par le premier véhicule 10 au dispositif distant 101 via l’infrastructure de réseau sans fil au fil du temps, par exemple à intervalles réguliers ou sur requête du dispositif 101. Lorsque la phase de production est mise en œuvre par le premier véhicule 10, les premières et deuxièmes données sont reçues à partir d’une mémoire associée au calculateur du système embarqué du premier véhicule 10, ou dans le dispositif 101 auquel est connecté le premier véhicule 10. Selon une variante de réalisation, une information représentative de l’instant temporel auquel chaque donnée a été reçue ou transmise est associé à ladite donnée. Dit autrement, chaque donnée est horodatée. Dans une deuxième opération de la phase de production, les premières, deuxièmes et troisièmes données sont utilisées pour alimenter le ou les modèles de classification appris ou entrainés pendant la phase d’apprentissage. Il ressort de ce ou ces modèles une information d’identification d’un restaurant. La détermination d’une information d’identification d’un restaurant est par exemple mise en œuvre en utilisant la méthode dite des k-moyennes, laquelle est par exemple mise en œuvre par un réseau de neurones, par exemple de type LSTM. Le réseau de neurones de type LSTM permet de déterminer une information d’identification d’un restaurant en temps réel à partir des premières, deuxièmes et troisièmes collectées. Les premières, deuxièmes et troisièmes données sont ainsi traitées pour déterminer la probabilité d’appartenance à chaque classe de la pluralité de classes générées pendant la phase d’apprentissage. L’information d’identification d’un restaurant déterminée pour l’usager du premier véhicule 10 correspond à l’information d’identification d’un restaurant associée à la classe pour laquelle la probabilité d’appartenance est la plus élevée. Dans une troisième opération de la phase de production, au moins une deuxième requête est transmise à destination d’un dispositif de communication mobile 103 et/ou d’au moins un système embarqué du premier véhicule 10 en fonction de troisièmes données associées au restaurant identifié par ladite information déterminée. La ou les deuxièmes requêtes à transmettre sont par exemple déterminées en fonction de la classe obtenue à l’issue du processus de classification. Selon cet exemple, une ou plusieurs deuxièmes requêtes à générer sont associées à chacune des classes identifiées lors de la phase d’apprentissage. Selon une variante, la première requête de détermination d’un emplacement d’un restaurant est émise à partir d’un dispositif de communication 103. Selon une variante, la première requête de détermination d’un emplacement d’un restaurant est émise à partir d’une interface homme-machine embarqué du premier véhicule 10. Selon une variante, une deuxième requête émise indique une configuration d’un système de navigation pour que le premier véhicule 10 se déplace jusqu’à l’emplacement du restaurant identifié par ladite information d’identification déterminée. Selon une variante, le système de navigation est un système embarqué du premier véhicule 10 et le processus comporte en outre une opération de transmission d’une position géographique de l’emplacement du restaurant identifié par ladite information d’identification déterminée audit système de navigation. Selon une variante, le système de navigation est un système du dispositif de communication mobile 103 et le processus comporte en outre une opération de transmission d’une position géographique de l’emplacement du restaurant identifié par ladite information d’identification déterminée audit dispositif de communication mobile 103. Selon une variante, une deuxième requête de réservation d’une prestation est émise à destination d’un site marchand du restaurant identifié par l’information d’identification déterminée. Selon une variante, l’usager du premier véhicule 10 peut alors réserver une table ou une activité dans le restaurant identifié à partir d’une interface Homme-Machine qui est soit embarquée du premier véhicule 10 ou qui fait partie d’une application installée sur le dispositif de communication mobile 103. Selon une variante, le dispositif de communication mobile 103 est un téléphone ou une tablette ou un ordinateur. Lorsque la phase de production est mise en œuvre par le dispositif distant 101, la ou les deuxièmes requêtes sont générées par le dispositif distant 101 et transmises au premier véhicule 10 et/ou au dispositif de communication mobile 103 via l’infrastructure de réseau sans fil. Lorsque la phase de production est mise en œuvre par le premier véhicule 10, la ou les deuxièmes requêtes sont générées par un calculateur et transmises à d’autres calculateurs du premier véhicule 10 via un ou plusieurs bus de données et/ou à destination du dispositif de communication sans fil 103 et/ou à des sites marchand via une connexion sans fil (via l’infrastructure de réseau sans fil ou selon un mode de communication direct sans fil entre le premier véhicule 10 et le dispositif de communication mobile 103). La illustre schématiquement un dispositif 2 configurer pour déterminer un emplacement d’un restaurant le long d’un itinéraire du premier véhicule 20 suite à une première requête émise par un usager du véhicule à partir d’un dispositif, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Un tel dispositif 2 est configuré pour la mise en œuvre de la phase d’apprentissage et de la phase de production d’une méthode d’apprentissage machine. Le dispositif 2 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard de la et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la . Des exemples d’un tel dispositif 2 comprennent, sans y être limités, un ordinateur, un ordinateur portable, un serveur, un téléphone portable, une tablette ou encore un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule ou un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique. Les éléments du dispositif 2, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 2 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 2 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 20 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 2. Le processeur 20 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 2 comprend en outre au moins une mémoire 21 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 21. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 comprend un bloc 22 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un serveur distant ou le « cloud », d’autres nœuds du réseau ad hoc. Les éléments d’interface du bloc 22 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; - interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 comprend une interface de communication 23 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 230. L’interface de communication 23 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 230. L’interface de communication 23 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage, tactile ou non, un ou des haut-parleurs et/ou d’autres périphériques (système de projection) via des interfaces de sortie respectives. La illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé détermination d’un emplacement d’un restaurant le long d’un itinéraire du premier véhicule 10 suite à une première requête émise par un usager du premier véhicule 10 à partir d’un dispositif, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif embarqué dans le premier véhicule 10, par exemple par le dispositif 2 de la , ou par un système comprenant le dispositif embarqué relié en communication sans fil à un dispositif distant de type serveur ou ordinateur. Dans une première étape 31, des premières données sont reçues. Les premières données sont représentatives de préférences de l’usager relatives à ses goûts culinaires et/ou à des ambiances de restaurants et/ou à des activités dans des restaurants. Dans une deuxième étape 32, des deuxièmes données sont reçues. Les deuxièmes données sont représentatives d’une position géographique du véhicule. Dans une troisième étape 33, des troisièmes données sont reçues. Les troisièmes données sont représentatives d’informations relatives à des restaurants localisés sur l’itinéraire du véhicule. Dans une quatrième étape 34, une information d’identification d’un restaurant est déterminée par classification desdites premières, deuxièmes et troisièmes données à partir d’un modèle de classification appris dans une phase dite d’apprentissage à ladite réception des premières, deuxièmes et troisièmes données, ledit restaurant étant associé à une classe d’un ensemble de classes en sortie dudit modèle de classification. Dans une cinquième étape 35, au moins une deuxième requête est transmise à destination d’un dispositif de communication mobile et/ou d’au moins un système embarqué dudit véhicule en fonction de troisièmes données associées au restaurant identifié par ladite information d’identification déterminée. Selon une variante, dans une sixième étape 36, la position géographique du restaurant identifié par ladite information d’identification déterminée est transmise à destination d’un système de navigation. Selon une variante, dans une septième étape 37, lesdites informations relatives auxdits restaurants sont mises à jour. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec la s’appliquent aux étapes du procédé de la . Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de détermination d’un emplacement d’un restaurant le long d’un itinéraire d’un véhicule suite à une première requête émise par un usager du véhicule à partir d’un dispositif, qui inclurait des étapes secondaires, sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile, comprenant le dispositif de la . Procédé de détermination d’un emplacement d’un restaurant le long d’un itinéraire d’un véhicule (10) suite à une première requête émise par un usager du véhicule à partir d’un dispositif, ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un processeur et comprenant les étapes suivantes : - réception (31) de premières données représentatives de préférences de l’usager relatives à ses goûts culinaires et/ou à des ambiances de restaurants et/ou à des activités dans des restaurants ; - réception (32) de deuxièmes données représentatives d’une position géographique du véhicule ; - réception (33) de troisièmes données représentatives d’informations relatives à des restaurants localisés sur l’itinéraire du véhicule ; - détermination (34) d’une information d’identification d’un restaurant par classification desdites premières, deuxièmes et troisièmes données à partir d’un modèle de classification appris dans une phase dite d’apprentissage à ladite réception des premières, deuxièmes et troisièmes données, ledit restaurant étant associé à une classe d’un ensemble de classes en sortie dudit modèle de classification ; - transmission (35) d’au moins une deuxième requête à destination d’un dispositif de communication mobile (103) et/ou d’au moins un système embarqué dudit véhicule en fonction de troisièmes données associées au restaurant identifié par ladite information d’identification déterminée. Procédé selon la revendication 1, pour lequel une deuxième requête émise indique une configuration d’un système de navigation pour que le véhicule se déplace jusqu’à l’emplacement du restaurant identifié par ladite information d’identification déterminée. Procédé selon la revendication 2, pour lequel le système de navigation est un système embarqué du véhicule ou un système d’un dispositif de communication mobile et ledit procédé comporte en outre une étape (36) de transmission de la position géographique du restaurant identifié par ladite information d’identification déterminée à destination dudit système de navigation. Procédé selon l’une des revendication 1 à 3, pour lequel les informations relatives auxdits restaurants comprennent des informations sur des produits culinaires servis dans lesdits restaurants et/ou des informations descriptives d’ambiances desdits restaurants et/ou d’activités dans lesdits restaurants. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel les informations relatives auxdits restaurants sont mémorisées dans une mémoire et pour lequel le procédé comporte en outre une étape (37) de mise à jour desdites informations relatives auxdits restaurants. Procédé selon la revendication 3, pour lequel les informations relatives auxdits restaurants sont mises à jour suite à la première requête émise par l’usager. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, pour lequel ladite classification est mise en œuvre par un réseau de neurones. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Dispositif (20) comprenant une mémoire (21) associée à au moins un processeur (20) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Véhicule (10) comprenant le dispositif (20) selon la revendication 9.