FR 3146445 A1 20240913 FR 2302186 A 20230309 La présente invention a pour objet un procédé de contrôle d’un véhicule comprenant des moyens de freinage, le procédé comprenant les étapes suivantes de détermination de données comprenant au moins de premières données (D1) représentatives du comportement dynamique du véhicule issues d’un ensemble de capteurs embarqués dans le véhicule, de détermination d’une première information (PFR) représentative de la performance d’un système de frein à friction du véhicule par la classification desdites données (D1) à l’aide d’un modèle de classification (MDCLASS) apte à prédire un niveau de performance de freinage (PFR) dudit système de frein à friction parmi un ensemble de niveaux de performance et appris dans une phase dite d’apprentissage, la détermination d’un niveau de risque (RL) associé au freinage du véhicule en fonction d’au moins ladite première information (PFR), le contrôle de commandes (COM) de systèmes du véhicule en fonction dudit niveau de risque (RL). Figure 2. PROCEDE DE CONTROLE D’UN VEHICULE AUTOMOBILE SE BASANT SUR UN MODELE DE CLASSIFICATION DE LA PERFORMANCE DU SYSTEME DE FREIN Le domaine de l’invention concerne un procédé de contrôle d’un véhicule automobile mettant en œuvre un modèle de classification du niveau de performance de freinage pour adapter le contrôle du véhicule et sécuriser le freinage. En complément des systèmes de frein classiques comprenant des éléments à friction formés des disques et plaquettes de frein s’actionnant au niveau des roues pour ralentir, les véhicules hybrides et électriques sont généralement dotés d’un système de freinage régénératif utilisant une machine électrique motrice couplée à une batterie rechargeable pour générer un couple de freinage par récupération d’énergie cinétique. Ces deux systèmes de freinage sont pilotés automatiquement en coordination par le superviseur du véhicule en fonction notamment du besoin de freinage et de la gestion énergétique de la batterie du véhicule. Il est crucial de maintenir un bon état des plaquettes de frein pour sécuriser les besoins du freinage. Si celles-ci sont très usées ou peu performantes, il est important de prévenir le conducteur et de maximiser l'utilisation du système de freinage récupératif. Cependant, si la batterie est pleine, seul le système de freinage à friction mécanique sera disponible et le freinage récupératif ne pourra pas être utilisé. En descendant une montagne avec des plaquettes de frein usées et une batterie pleine, un risque pour la sécurité peut donc apparaître. On connait de l’état de la technique les documents suivants. Le document US-A1-2021/0277971 décrit une méthode de vérification de l’usure des plaquettes de frein d’un système de freinage électrique d’un véhicule à partir de l’observation du comportement électrique du moteur d’actionnement des freins et de la batterie pour estimer un niveau d’interférence électrique et contrôler l’usure et le fonctionnement du moteur de freinage et sa course associée. Cette solution propose une technique de détection d’usure se basant spécifiquement sur le comportement électrique du système de frein. Le document FR-A1-3071460 décrit une technique de gestion énergétique d’un véhicule pour sécuriser les besoins d’un système de freinage à actionnement électrique en garantissant une réserve suffisante de puissance électrique disponible dans le véhicule via l'alternateur pour le système de freinage électrique, y compris pour une utilisation extrême. Le document FR-A1-2841311 décrit une technique de détermination de l’état d'usure d'un système de freinage comprenant des éléments de friction par la mesure d’une distance entre les éléments de friction entre une position de repos et une position de contact. Cette technique enseigne de manière conventionnelle d’allumer un voyant pour alerter le conducteur lorsque le système de freinage est dans un état usé. Il n’est pas prévu de solution permettant de prédire et limiter le risque sécuritaire en roulage associé au freinage. Il existe donc un besoin d’améliorer la détection de l’usure des éléments de friction d’un système de freinage de véhicule électrique. L’invention vise à pallier les problèmes précités. Un objectif de l’invention est de proposer une solution d’estimation en temps réel de l’usure et des performances du freinage d’un véhicule. Un autre objectif de l’invention est d’améliorer le niveau sécuritaire de freinage d’un véhicule équipé d’un système de freinage récupératif. Plus précisément, l’invention concerne un procédé de contrôle d’un véhicule comprenant des moyens de freinage, le procédé comprenant les étapes suivantes : - la détermination de données comprenant au moins de premières données représentatives du comportement dynamique du véhicule issues d’un ensemble de capteurs embarqués dans le véhicule, ledit ensemble comprenant au moins un capteur, - la détermination d’une première information représentative de la performance d’un système de frein à friction du véhicule par la classification desdites données à l’aide d’un modèle de classification apte à prédire un niveau de performance de freinage dudit système de frein à friction parmi un ensemble de niveaux de performance et appris dans une phase dite d’apprentissage préalable à la détermination des données, - la détermination d’un niveau de risque associé au freinage du véhicule en fonction d’au moins ladite première information, - le contrôle de commandes de systèmes du véhicule en fonction dudit niveau de risque. Le procédé selon l’invention peut comporter les caractéristiques additionnelles suivantes, seules ou en combinaison : - une étape de détermination d’une deuxième information représentative de la capacité de freinage d’un système de frein récupératif du véhicule, et dans lequel ledit niveau de risque est déterminé de plus en fonction de ladite deuxième information (CFR) ; - une étape de détermination d’une troisième information représentative de la localisation instantanée du véhicule et dans lequel le niveau de risque est déterminé de plus en fonction de ladite troisième information ; - le contrôle de commandes de systèmes du véhicule comporte une première commande configurée pour contrôler la puissance électrique consommée par au moins un équipement électrique du véhicule en fonction dudit niveau de risque ; - le contrôle de commandes de systèmes du véhicule comporte une deuxième commande configurée pour contrôler le couple moteur d’une chaine de traction du véhicule en fonction dudit niveau de risque et/ou une troisième commande configurée pour sélectionner un itinéraire pour une destination enregistrée dans un système de navigation du véhicule en fonction dudit niveau de risque ; - le contrôle de commandes de systèmes du véhicule comporte des quatrièmes commandes de signalement du niveau de performance du système de frein à friction et de signalement de l’activation des première, deuxième et troisième commandes. - les premières données appartiennent à un ensemble de données du véhicule comprenant des données représentatives de l’accélérations latérale et longitudinale, de la vitesse de lacet, de la vitesse du véhicule, de l’angle volant, de la pression maitre-cylindre, de la température extérieure, du couple moteur aux roues et de la vitesse des roues ; - les données déterminées comprennent en outre des deuxièmes données représentatives d’un environnement de circulation du véhicule ; - les deuxièmes données appartiennent à un ensemble de données comprenant des données représentatives de conditions météorologiques, de l’état et/ou l’entretien de la chaussée, du type de route, par exemple zone urbaine, campagne ou autoroute, et de la présence de dos d’âne ou de ralentisseurs ; - le modèle de classification met en œuvre un réseau de neurones de type réseau récurrent à mémoire court et long terme, dit réseau LSTM ; On envisage en outre une unité de commande d’un véhicule comprenant des moyens configurés pour la mise en œuvre de l’un quelconque des modes de réalisation du procédé selon l’invention. On prévoit en outre un véhicule comprenant des moyens de freinage et une unité de commande selon l’invention. L’invention prévoit un programme-ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par une unité de commande d’un véhicule, conduisent celui-ci à mettre en œuvre l’un quelconque des modes de réalisation du procédé selon l’invention. L’invention présente les avantages d’apporter une meilleure précision et fiabilité dans la prédiction de la performance des plaquettes de frein, de déterminer en temps réel la stratégie de gestion des consommateurs électriques pour garantir une sécurité maximale de freinage et de prendre en compte des performances et de l’usure des plaquettes en temps réel par le véhicule en activité. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaitront plus clairement à la lecture de la description détaillée qui suit comprenant des modes de réalisation de l’invention donnés à titre d’exemples nullement limitatifs et illustrés par les dessins annexés, dans lesquels : représente un véhicule automobile comportant des moyens de mise en œuvre du procédé de contrôle selon l’invention. représente un mode de réalisation d’une unité de commande d’un véhicule automobile et des fonctions de mises en œuvre du modèle de classification pour le procédé de contrôle selon l’invention. représente un mode de réalisation de l’algorithme du procédé de contrôle selon l’invention. représente un mode de réalisation d’un système de plateforme d’apprentissage et de mise en production du procédé de contrôle selon l’invention. représente un mode de réalisation du procédé d’apprentissage d’un modèle de classification pour la mise en œuvre de l’invention. L’invention s’applique aux véhicules automobiles et concerne plus précisément un procédé de contrôle du véhicule permettant de déterminer/prédire en temps réel un niveau de performance et d’usure d’un système de frein à friction à partir d’un modèle de classification obtenu à partir d’une phase d’apprentissage. En particulier, l’invention concerne avantageusement les véhicules électrifiés et équipés d’un système de frein récupératif pour contrôler la stratégie énergétique du véhicule dans l’objectif d’adapter la charge du système de batterie de traction en fonction du niveau de performance et d’usure du système de frein à friction. L’invention concerne donc les véhicules automobiles à traction 100% électrique et hybrides rechargeables et à micro-hybridation. Tout au long de la description qui va suivre des mêmes éléments sont identifiés avec les mêmes signes de référence. En , un exemple de véhicule automobile électrifié 100 et configuré pour mettre en œuvre le procédé contrôle selon l’invention est représenté. Le véhicule 100 comporte une machine électrique de traction 7 et un système de stockage d’énergie 3 et une unité de commande 2, désignée également par les termes dispositif de contrôle électronique (ECU en anglais) ou superviseur, en charge de mettre en œuvre des fonctions de commande des systèmes du groupe motopropulseur du véhicule, notamment le procédé de contrôle selon l’invention. En outre, dans cet exemple, le véhicule 100 est un véhicule électrifié rechargeable comportant une interface 6 de recharge électrique du système de stockage 3 à partir d’une source d’énergie extérieure au véhicule et de l’électronique de puissance 9 prévue pour la conversion de courant de type AC/DC (Alternatif/continu) et DC/DC (continu/continu), notamment. L’interface de recharge n’est pas obligatoire, la machine électrique 7 et le système de stockage 3 pouvant former dans cette variante un système électrifié de type micro-hybridation. Le système de batterie de traction 3 comporte des cellules électrochimiques, par exemple de type Lithium-ion, Ni-mh, Lithium-Fer-Phosphate, plomb. Le système de stockage d’énergie 3 peut être un système de pile à combustible. Le système de batterie comporte une unité de commande 4 de gestion du système de batterie 3. Le système de batterie 3 alimente la machine électrique de traction 7 du véhicule 100, ainsi qu’un réseau électrique de bord pour l’alimentation électrique des systèmes embarqués. La batterie de traction est prévue pour fournir une tension pouvant être de 48 volts ou plus, par exemple de 350 à 450 volts ou 800 volts à 1000 volts selon le niveau d’électrification. L’unité de commande 4, désignée par l’acronyme BMS pour « Battery Management System » ou TBCU pour « Traction Battery Control Unit »), adaptée pour superviser les paramètres spécifiques à la batterie en coopération avec des capteurs de courant et tension, tels l’état de charge SOC (« State of Charge ») qui désigne le niveau d’état de charge de la batterie exprimé par un rapport entre la quantité d’énergie stockée à un instant donné et la quantité d’énergie maximum stockable à un instant donné, la température des cellules notamment. Le véhicule 100 comporte en outre des moyens de freinage comportant un premier système de frein à friction 8 équipant une roue du véhicule et comportant au moins deux éléments de friction, généralement une plaquette de frein et un disque, aptes à être plaqués l’un contre l’autre, en vue d’absorber au moins une partie de l’énergie cinétique du véhicule. Au moins deux roues ou plus sont équipées de ce système de frein à friction. Par ailleurs, le véhicule 100 comporte en outre un deuxième système de frein récupératif mis en œuvre par la machine électrique de traction 7 et le système de stockage d’énergie 3. Le système de frein récupératif est configuré pour recharger le système de batterie 3 en utilisant la machine électrique en fonctionnement de générateur, lequel exerce une force de freinage aux roues en récupérant l’énergie cinétique du véhicule et génère de l’énergie électrique. Le système de frein récupératif est opérable tant que le système de batterie 3 est en situation de stocker de l’énergie électrique. Le procédé de contrôle selon l’invention vise à sécuriser en temps réel une marge de fonctionnement lorsque le système de frein à friction est susceptible de présenter des performances réduites ou une usure des éléments de friction. Le véhicule 100 comporte en outre des moyens de communication embarqués, illustrées par les lignes en double trait et référencées 10 et 11, en charge de l’échange d’information et de données entre les systèmes embarqués et les calculateurs du véhicule 100. Les moyens de communication peuvent comporter des bus de type Controller Area Network (CAN), Local Interconnect Network (LIN), bus FlexRay ou de type Ethernet. Pour la mise en œuvre du procédé de contrôle selon l’invention, les moyens de communication 10 et 11 sont aptes à communiquer des données des capteurs et systèmes embarqués du véhicule 100 vers l’unité de commande 2. De plus, le véhicule 100 peut comporter un module de connectivité 12 apte à recevoir et transmettre des données par des moyens de communication radiofréquence. Ce module est un composant électronique qui permet de connecter le véhicule à un réseau sans fil, tel qu’un réseau mobile cellulaire 3G, 4G ou 5G, un point d’accès WIFI, ou bien encore une liaison satellite, afin de fournir des services tels que l’échange de données issues de capteurs et systèmes embarqués, la navigation, et d'autres fonctions liées à l'infodivertissement. Le module de connectivité 12 peut être intégré à différents calculateurs dans le véhicule, tels qu’un calculateur de l'unité de commande de l'infodivertissement, un calculateur de la télématique, un calculateur du système de navigation ou un calculateur du système de communication. D’autres moyens de connectivités sont envisageables, par exemple de type filaire. En , la fonction de contrôle 20 du véhicule mise en œuvre par l’unité de commande 2 du véhicule est représentée. L’unité de commande 2 est munie d’un calculateur à circuits intégrés et de mémoires électroniques, le calculateur et les mémoires étant configurés pour exécuter le procédé de contrôle selon l’invention. Mais cela n’est pas obligatoire. En effet, le calculateur pourrait être externe à l’unité de commande 2, tout en étant couplé à cette dernière 2. Dans ce dernier cas, il peut être lui-même agencé sous la forme d’un calculateur dédié comprenant un éventuel programme dédié, par exemple. Par conséquent, l’unité de commande, selon l’invention, peut être réalisée sous la forme de modules logiciels (ou informatiques (ou encore « software »)), ou bien de circuits électroniques (ou « hardware »), ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. La fonction de contrôle 20 est en charge de déterminer un niveau de risque RL en temps réel lié à la situation et la capacité de freinage du véhicule pour contrôler des commandes de systèmes embarqués afin de sécuriser les capacités de freinage. Le niveau de risque RL repose principalement sur une première information représentative d’un niveau de performance/usure PFR du système de frein à friction du véhicule à l’aide d’un modèle de classification MDCLASS apte à prédire un niveau de performance de freinage dudit système de frein à friction parmi un ensemble de niveaux de performance. A cet effet, un module de traitement de données 21 met en œuvre le modèle de classification MDCLASS qui est entrainé pour réaliser une classification et apte à déterminer ou prédire en temps réel le niveau de performance/usure PFR lors d’une phase dite de production d’information en situation de roulage du véhicule. Le module de traitement de données comporte au moins un modèle de classification MDCLASS ou plusieurs modèles de classification MDCLASS. Le modèle de classification MDCLASS est appris dans une phase dite d’apprentissage préalable à la phase de production. Le modèle MDCLASS peut délivrer plusieurs niveaux de performance/usure préétablis en apprentissage parmi un ensemble de niveaux. L’ensemble peut comporter deux, trois, quatre niveaux préétablis ou plus, échelonnant des niveaux de performance allant d’un niveau élevé, correspondant à un freinage conforme aux performances prévues, à un niveau faible correspondant à un état d’usure avancé des plaquettes de frein ou un dysfonctionnement réduisant les performances. Le modèle de classification MDCLASS peut déterminer un niveau de performance de freinage pour l’ensemble des plaquettes de frein ou pour chaque plaquette de frein individuellement formant le système de frein du véhicule. La phase d’apprentissage prévoit la collecte de données par un véhicule, de préférence une flotte de véhicules en circulation réelle sur une durée de test et d’observation suffisamment longue pour mesurer une dégradation des performances, et pour lesquelles des niveaux de performance/usure du système de frein ont été mesurés périodiquement et croisés avec des données de comportement dynamique de véhicules et des données d’environnement de circulation. A partir de ces données, il a été mis en œuvre un apprentissage d’un classifieur, par exemple de type K-moyennes, et l’entrainement supervisé du modèle de classification MDCLASS, par exemple un réseau de neurones, à partir de groupes de profil de roulage et des niveaux de performances mesurés. La phase d’apprentissage sera décrite plus précisément dans la suite de la description. Dans cet exemple non limitatif, le modèle de classification MDCLASS met en œuvre un modèle de réseau de neurones entrainé préalablement à la phase de production. Le modèle peut aussi être mis à jour en apprentissage automatique. Dans cet exemple non limitatif, le réseau de neurones est un réseau de neurones de mémoire à court et long terme (LSTM pour « Long Short-Term Memory neural network). Les réseaux de neurones LSTM sont particulièrement adaptés pour leur capacité à gérer les séquences temporelles complexes de données et à modéliser les dépendances à long terme entre les données. Ce type de modèle de classification peut faire des prédictions sur l'état du système de frein à friction en se basant sur les données passées et actuelles. Un exemple d’un tel réseau est décrit dans le document "Long short-term memory" publié par Sepp Hochreiter et Jürgen Schmidhuber en 1997 dans la revue Neural Computation, Neural Computation (1997) 9 (8): 1735–1780 . Plus précisément, un réseau LSTM est composé de cellules LSTM, qui sont des unités de base du réseau. Chaque cellule LSTM est dotée d'une mémoire à long terme, qui permet de stocker des informations sur les données d'entrée passées, et d'une mémoire à court terme, qui permet de stocker des informations sur les données d'entrée actuelles. Les cellules LSTM ont également trois portes de contrôle : la porte d'oubli, la porte d'entrée et la porte de sortie. La porte d'oubli permet au réseau LSTM de décider quelles informations stockées dans la mémoire à long terme doivent être conservées ou oubliées. La porte d'entrée permet au réseau LSTM de décider quelles nouvelles informations doivent être stockées dans la mémoire à long terme. Enfin, la porte de sortie permet au réseau LSTM de décider quelle information stockée dans la mémoire à long terme doit être utilisée pour la prédiction de la sortie. Le processus de traitement du modèle de classification MDCLASS comporte la réception d'une séquence de données d'entrée, dans cet exemple les données D1 de comportement dynamique du véhicule et les données D2 d’environnement de circulation du véhicule collectées par l’unité de commande 2. Eventuellement, selon l’apprentissage mis en œuvre, les données D2 ne sont pas obligatoires pour le modèle de classification MDCLASS. Les données D1 de comportement dynamique du véhicule sont comprises dans un ensemble de données comprenant des données de l’accélérations latérale et longitudinale, de la vitesse de lacet, de la vitesse du véhicule, de l’angle volant, de la pression maitre-cylindre, de la température extérieure, du couple moteur aux roues et de la vitesse des roues. Les données D2 représentatives de l’environnement de circulation du véhicule comprennent des données issues de capteurs embarqués, tels des caméras, capteur Lidar ou radar, ou de systèmes de navigation du véhicule, et sont comprises dans un ensemble de données comprenant des données de conditions météorologiques, de l’état et/ou l’entretien de la chaussée, du type de route, par exemple zone urbaine, campagne ou autoroute, de la présence de dos d’âne ou de ralentisseurs, des coordonnées de géolocalisation du véhicule, altitude, profil et pente d’une route. Chaque donnée d'entrée est traitée par le réseau LSTM une par une. À chaque instant, le réseau LSTM met à jour la mémoire à court terme et la mémoire à long terme de chaque cellule LSTM en utilisant les informations de la porte d'oubli, de la porte d'entrée et de la porte de sortie. Ces informations sont ensuite combinées pour produire l’information du niveau de performance et d’usure du système de frein à friction pour l'instant actuel. Cette sortie est ensuite utilisée pour prédire la sortie pour l'instant suivant. D’autres types de réseau de neurones sont envisageables que l’homme du métier saura mettre œuvre en phase d’apprentissage et de production pour configurer le modèle de classification MDCLASS permettant de délivrer une information représentative du niveau de performance du système de frein à friction, comme par exemple un réseau de neurones à propagation avant, ou réseaux de neurones récurrents. Par ailleurs, la fonction de contrôle 20 comporte en outre un module 22 mettant en œuvre un algorithme dont la fonction est de déterminer le niveau de risque de freinage RL. Ce risque correspond à une évaluation de toutes les capacités des moyens de freinage du véhicule, c’est-à-dire du système de frein à friction et du système de frein récupératif s’il équipe le véhicule. Le risque RL dépend d’au moins le niveau de performance et usure PFR. De préférence, le niveau de risque RL dépend en outre d’une deuxième information CFR représentative de la capacité de freinage du système de frein récupératif du véhicule, la deuxième information CFR étant par exemple l’état de charge instantané du système de batterie du véhicule et est communiquée par le système de batterie ou le système de navigation de bord. Le principe d’évaluation du niveau de risque RL est le suivant. Si le niveau de performance du système de frein à friction PFR est critique et que l’état de charge du système de batterie se trouve à un niveau élevé, supérieur à 90% du SOC par exemple, alors le niveau de risque RL est jugé élevé par le module 22 du fait que le freinage récupératif peut ne pas s’activer ou peut exercer un couple de freinage d’intensité limitée. Inversement pour un niveau PFR bas et un niveau de charge bas, le risque RL est bas. En outre, le niveau de risque RL peut dépendre d’une troisième information LOC représentative de la localisation instantanée du véhicule par le système de navigation. L’information LOC peut être prise en compte en complément du niveau PFR et de l’information CFR. L’information LOC peut être une position identifiée par des coordonnées géographiques, une altitude ou un profil d’itinéraire catégorisé en fonction du dénivelé et de la pente de la route par exemple. Le principe d’évaluation du niveau de risque RL est le suivant. Si le véhicule est en haut d’un col de montagne, ou si le système de navigation indique un itinéraire ayant un profil de pente majoritairement constitué de descentes, le niveau de risque RL est déterminé comme élevé par le module 22. Inversement, pour un itinéraire de profil plutôt plat, le niveau de risque RL est déterminé comme faible. En outre, la fonction de contrôle 20 comporte un module de contrôle 23 d’un ensemble de commandes COM des systèmes du véhicule permettant d’adapter la stratégie énergétique de bord et le comportement dynamique du véhicule en fonction du niveau RL. Ces commandes ont pour but d’éviter un usage important et une usure des freins à friction. Parmi les commandes COM, une première commande est configurée pour contrôler la puissance électrique consommée par au moins un équipement électrique du véhicule en fonction dudit niveau de risque RL. Par exemple, si le niveau de risque RL est élevé, la première commande augmente la consommation électrique d’une partie ou de tous les consommateurs électriques parmi le contrôle thermique habitacle (chauffage ou climatisation), chauffage siège, chauffage vitre, etc…, afin de diminuer le niveau d’état de charge du système de batterie. De cette manière, le freinage récupératif reste activable en décélération. Si le niveau de risque RL est faible, la configuration normale de la consommation de puissance électrique est conservée. Parmi les commandes COM, une deuxième commande peut être configurée pour contrôler le couple moteur de la chaine de traction du véhicule en fonction dudit niveau de risque RL afin que les accélérations et éventuellement la vitesse du véhicule soient limitées par un mode dégradé de roulage si le risque RL est élevé. La deuxième commande est apte à coopérer par exemple avec les cartographies du couple moteur pour sélectionner une cartographie spécifique à un mode dégradé, ou celle la plus adaptée à un mode dégradé ou pour limiter les valeurs maximales autorisées en accélération et/ou en vitesse pour limiter l’usage du système de frein. Le mode dégradé peut s’exercer graduellement en fonction de l’échelle des niveaux de risque RL pour éviter une usure des éléments de friction du système de frein. Une autre deuxième commande peut être la configuration de la valeur du couple de freinage récupératif en fonction du niveau de risque RL parmi une pluralité de cartographies du niveau de couple récupératif. Plus le niveau de risque RL est élevé et plus le couple de freinage récupératif activable est élevé. Parmi les commandes COM, une troisième commande peut être configurée pour sélectionner un itinéraire pour une destination enregistrée dans un système de navigation du véhicule en fonction dudit niveau de risque RL. Cette troisième commande permet de sélectionner l’itinéraire le plus adapté pour éviter l’usage du système de frein. Le critère de sélection est réalisé par exemple en fonction du profil de pente des itinéraires calculés par le système de navigation. Le module 23 peut mettre en œuvre plusieurs stratégies et combinaisons de commandes COM parmi les première, deuxième et troisième commandes dans le but de réduire la sollicitation du freinage à friction si le risque RL est élevé. Par ailleurs, le module 23 est apte à signaler l’activation des première, deuxième et troisième commandes et à signaler le niveau de performance et usure PFR du système de frein à friction au conducteur. Ces signalements sont communiqués au conducteur du véhicule via des voyants ou messages d’alerte, et éventuellement à une plateforme distante de gestion du véhicule. En variante, on envisage que le module de classification 21, le module 22 ou le module 23, ou l’ensemble des modules de la fonction 20 puissent être mis en œuvre par un calculateur ou un serveur d’une plateforme distante à laquelle est connecté le véhicule. L’unité de commande 2 du véhicule peut recevoir l’information du niveau de risque RL ou l’information du niveau de performance PFR à partir d’un service distant auquel est connecté le véhicule. Ce mode de réalisation peut être avantageux dans le cas où l’apprentissage est automatisé et intégré dans une plateforme d'apprentissage automatique ou dans le cas où les ressources de calcul sont partagées pour une flotte de véhicules. Si l’ensemble de la fonction est déporté dans un serveur distant, le serveur distant est prévu pour collecter les données D1, D2, CFR et LOC en temps réel. En , la phase dite de production de mise en œuvre du modèle de classification est décrite plus en détail. Le procédé de contrôle d’un véhicule selon l’invention est représenté lors de la production d’un niveau de performance et usure du système de frein permettant de déterminer un niveau de risque relatif au freinage et d’adapter en prévision le contrôle énergétique et dynamique du véhicule en fonction de ce niveau de risque. Le procédé comporte une étape E1 de collecte des données qui serviront à déterminer le niveau de performance PFR à partir du modèle de classification MDCLASS. L’étape de collecte E1 des données pour alimenter le modèle de classification est exécutée périodiquement durant la vie d’usage du véhicule, selon une période préétablie en configuration du modèle, par exemple une fois par seconde, par minute, heure, ou plus. La valeur de la période choisie est adaptée au modèle de classification. L’étape de collecte de données E1 comporte une première étape de détermination E11 des premières données D1 représentatives du comportement dynamique du véhicule issues d’un ensemble de capteurs embarqués dans le véhicule. De préférence, le procédé comporte en outre une deuxième étape de détermination E12 des deuxièmes données D2 représentatives de l’environnement de circulation du véhicule. Toutefois, les données D2 ne sont pas obligatoires pour alimenter le modèle de classification MDCLASS. Cela dépend du modèle utilisé et des données à partir desquelles il a été entrainé. En outre, le procédé de contrôle comporte une troisième étape E21 de détermination d’une première information PFR représentative d’un niveau de performance du système de frein à friction par la classification desdites premières et deuxièmes données à l’aide d’un modèle de classification MDCLASS, ou de plusieurs modèles. Lors de cette étape, la classification permet d’obtenir une estimation ou prédiction du niveau de performance PFR en temps réel en fonction des données passées et actuelles ayant servies pour alimenter le modèle. Le modèle de classification MDCLASS délivre un niveau de performance parmi l’ensemble de niveaux de performance préétablis en apprentissage à partir d’un partitionnement de données d’apprentissage mis en œuvre par un algorithme de type k-moyennes. La classification est mise en œuvre par un réseau de neurones, par exemple de type LSTM. L’information PFR permet ensuite d’évaluer un niveau de risque RL lié au freinage du véhicule. Si le niveau de performance PFR est faible ou indique un niveau d’usure élevé, le niveau de risque RL est jugé comme élevé, et inversement. De préférence, le procédé comporte en outre une quatrième étape de détermination E22 d’une deuxième information CFR représentative de la capacité de freinage instantanée du frein récupératif. La deuxième information CFR est par exemple le niveau d’état de charge de la batterie du véhicule. L’information CFR permet ensuite d’évaluer le niveau de risque RL lié au freinage du véhicule en fonction de l’état du frein récupératif. Par exemple, à 100% du SOC, le freinage récupératif n’est pas activable ce qui augmente le risque RL lié au freinage. Un état de charge inférieur à 80% du SOC, par exemple, le freinage récupératif est totalement disponible ce qui diminue le risque RL. Le procédé comporte en outre une cinquième étape de détermination E23 d’une troisième information LOC représentative de la localisation instantanée du véhicule. L’information LOC permet ensuite d’évaluer le niveau de risque RL lié au freinage du véhicule en fonction du profil de route si le système de navigation comporte un itinéraire renseigne. Cela permet d’affiner l’évaluation du niveau de risque RL en anticipant la présence de pentes sur l’itinéraire. Les étapes E22 et E23 ne sont pas obligatoires. Le procédé comporte en outre une sixième étape de détermination E3 du niveau de risque RL associé au freinage du véhicule en fonction d’au moins la première information PFR délivrée par le modèle de classification MDCLASS, et de préférence en fonction de la deuxième information CFR et la troisième information LOC. La fonction de détermination du risque RL délivre un niveau de risque parmi un ensemble de valeurs échelonnées entre un niveau bas de risque et un niveau élevé de risque. L’ensemble comporte au moins deux niveaux ou plus. Le niveau de risque RL permet de déterminer des commandes de systèmes du véhicule pour garantir la disponibilité du freinage récupératif, limiter l’usure ou l’utilisation des freins ou modifier l’itinéraire du véhicule pour éviter une zone potentiellement inadaptée. Il convient de noter que le niveau de risque RL peut être évalué en fonction de la première information seulement, de la première et la deuxième information, de la première et la troisième information, ou en fonction des première, deuxième et troisième information. A cet effet, le procédé de contrôle comporte en outre une septième étape de contrôle E4 de commandes COM de systèmes du véhicule en fonction du niveau de risque RL. Plusieurs commandes COM de reconfiguration et de contrôles des systèmes sont prévues. Le procédé comporte des premières commande E41 adaptées pour commander la puissance électrique de consommateurs du véhicule en fonction du niveau RL. Par exemple, si le niveau de risque RL est élevé et que la charge de la batterie est complète, les premières commandes E41 augmente la puissance électrique consommée de manière à baisser l’état de charge de la batterie et garantir l’activation du frein récupératif en cas de besoin de freinage. Il peut être prévu plusieurs niveaux d’augmentation de la consommation électrique en fonction du niveau RL. Le procédé comporte des deuxièmes commande E42 adaptées pour contrôler le couple moteur de la chaine de traction du véhicule en fonction dudit niveau de risque RL. Ces deuxièmes commandes visent à commander un mode dégradé de la conduite au regard de la dynamique d’accélération et de la vitesse afin de limiter l’usage des freins. Ces deuxièmes commandes, en cas de risque RL élevé, sont adaptées pour sélectionner une cartographie de couple moteur spécifique à un mode dégradé, ou celle la plus adaptée à un mode dégradé ou pour limiter les valeurs maximales autorisées en accélération et/ou en vitesse pour limiter l’usage du système de frein. Le procédé comporte des troisièmes commandes E43 adaptées pour sélectionner ou modifier un itinéraire de roulage calculé par le système de navigation du véhicule et présentant un profil de pente ou dénivelé permettant de limiter l’usage des freins. Par exemple, lors de l’étape E43, si le risque RL est élevé, une commande déclenche une requête de recherche d’itinéraires en fonction d’un paramètre de profil de pente, d’altitude ou de dénivelé de manière à présenter à l’utilisateur l’itinéraire le plus adapté en fonction du risque RL. De plus, le procédé comporte des quatrième commandes (non illustrées en ) prévues pour signaler au conducteur que les performances du système de frein à friction sont inférieures à un niveau normal ou que les plaquettes de frein sont usées. Des signaux sont commandés pour afficher un message ou voyant au conducteur dans l’habitacle. Ces quatrièmes commandes sont prévues en outre pour signaler au conducteur l’activation d’un mode dégradé de roulage et l’augmentation de la puissance électrique consommée par des consommateurs électriques du véhicule. De même des commandes de signalement sont prévues pour informer ou proposer un changement d’itinéraire au conducteur en fonction du niveau de risque RL. Ces quatrièmes commandes peuvent être communiquées à un serveur distant. La phase dite d’apprentissage du modèle d’apprentissage est maintenant décrite plus en détail. En , un système de mise en œuvre d’une plateforme d’apprentissage d’un modèle de classification MDCLASS est illustré. Le système comporte un véhicule 100 comportant les moyens de mettre en œuvre le procédé de contrôle selon l’invention à l’aide du modèle de classification permettant de déterminer en temps réel une prédiction du niveau de performance et usure du système de frein à friction. Un modèle de classification est obtenu à partir d’un apprentissage supervisé à l’aide de données d’apprentissage comprenant des données de comportement dynamique et de données d’environnement de circulation d’une flotte de véhicule 200. Les données d’apprentissage comportent en outre des données de performance et usure du système de frein à friction de chaque véhicule de la flotte de véhicules 200, lesquelles sont mesurées périodiquement simultanément à la collecte des autres données d’apprentissage. Les données d’apprentissage collectées sont horodatées afin d’élaborer le modèle de classification. Le véhicule 100 se distingue des véhicules 200 en ce qu’il fonctionne en phase de production du modèle de classification alors que les véhicules 200 sont utilisés uniquement pour la collecte des données d’apprentissage. Par ailleurs, le système comporte en outre une plateforme distante 300 pour la mise en œuvre de l’apprentissage supervisé du modèle de classification. La plateforme 300 comporte des moyens de réception des données d’apprentissage issues de la flotte des véhicules 200, et issues de serveurs de services tiers 400, comme par exemple un fournisseur 41 de données d’environnement de circulation (météo, état des routes ou profil des routes, etc…) et un fournisseur 42 de données de mesure de performance et état d’usure des systèmes de frein à friction, par exemple un service après-vente en atelier de réparation ou en atelier de suivi spécifiquement pour l’apprentissage du modèle de classification. Un fournisseur 42 peut par exemple assurer la mise à jour d’une base données relatives aux véhicules aux réparations et évaluation d’état des systèmes de frein en vue de communiquer ces données à la plateforme 300. Ces données peuvent inclure des données d’identification de chaque véhicule, gamme et type qui sont associées à un suivi périodique de l’état des systèmes de frein. Il est prévu en outre qu’un véhicule 100 roulant dans une phase de production du modèle de classification puisse être configuré pour transmettre des données à la plateforme distante 300. La plateforme 300 comporte en outre des moyens de traitement desdites données prévus pour préparer les données pour leur analyse et apprentissage du modèle de classification. Les moyens de traitement de données comportent des calculateurs et des mémoires, sous la forme de serveurs, ordinateur ou unités de calcul spécifiquement configurés pour la mise en œuvre de l’apprentissage du modèle de classification. Les serveurs peuvent être hébergés sur des machines virtuelles ou physiques. En outre, la plateforme distante comporte des moyens pour configurer et enregistrer le ou les modèles de classification en mémoire d’une unité de commande d’un véhicule 100 où il sera mis en œuvre en phase de production. Dans une variante de la phase de production dite déportée, la plateforme 300 met en œuvre la phase de d’apprentissage et de production pour chaque véhicule et communique en temps réel au véhicule 100 à travers un réseau de communication, un niveau de performance prédit du système de frein issu du modèle de classification. Par ailleurs, le système comporte des moyens de communication radiofréquence 500, tels que des réseaux cellulaires 3G, 4G ou 5G, des points d'accès Wi-Fi ou liaison satellite permettant l’échange de données entre la flotte de véhicules et les serveurs de la plateforme distante 300, ainsi qu’entre un véhicule 100 en phase de production et les serveurs de la plateforme distante 300. En variante, les véhicules de la flotte 200 peuvent transmettre ces données via un module de connectivité filaire par exemple de type Ethernet lorsqu’ils se trouvent en atelier par exemple. En , un procédé d’apprentissage du modèle de classification est décrit, lequel peut être mis en œuvre par un ou plusieurs calculateurs de la plateforme d’apprentissage. Le ou les calculateurs comportent des mémoires où un programme est enregistré et qui comprend des instructions qui, lorsque le programme est exécuté, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé d’apprentissage du modèle de classification. Le principe de l’apprentissage consiste tout d’abord à collecter E51 les données d’apprentissage représentatives du comportement dynamique et de l’environnement de circulation pour déterminer des profils de roulage à partir d’un classifieur des données. Ces données sont similaires aux premières et deuxièmes données D1 et D2 décrites en utilisées pour la phase de production, à la différence que, à ces données d’apprentissage, s’ajoutent les données de performances et d’usure du système de frein à friction de chaque véhicule de la flotte 200, lesquelles ont été collectées à partir des services tiers. Les données d’apprentissage de performances et d’usure incluent notamment des informations d’usure des plaquettes de frein et d’épaisseur des plaquettes mesurées à différents moments de l’utilisation des véhicules Les données d’apprentissage sont horodatées lors de la collecte. La flotte de véhicules 200 comporte au moins un véhicule, ou plus, pour produire les données d’apprentissage d’un modèle de classification. Les données d’environnement de circulation ne sont pas obligatoires. Elles présentent néanmoins l’avantage d’affiner le modèle de classification. Une étape 52 du procédé d’apprentissage comporte l’apprentissage d’un classifieur. De préférence, le classifieur met en œuvre un algorithme de type k-moyennes (« K-means » en anglais) visant à regrouper en K groupes (classes ou « clusters ») les différents profils de roulage des véhicules en fonction de leur similarité. Le classifieur est alimenté par les données d’apprentissage de comportement dynamique et d’environnement de circulation de chaque véhicule de la flotte 200 qui ont été collectées à l’étape E51. Les principes de l’algorithme de K-moyenne sont les suivants. Chaque ensemble de données est représenté dans un espace multi-dimensionnel par un point. K centroïdes (moyennes) sont générés aléatoirement à l’initialisation. Une distance est calculée entre un point de l’espace représentant un ensemble et chaque centroïde. K groupes sont créés en associant les points représentant un ensemble au centroïde le plus proche. Le centroïde de chaque groupe devient alors la nouvelle moyenne. Les étapes sont répétées jusqu’à atteindre la convergence des groupes. En variante, plusieurs regroupements d’ensembles de données sont calculés pour des nombres K différents et l’un de ces regroupements est conservé. Les variances du nombre d’individus par groupe seront calculées pour sélectionner le nombre K optimal. A cet effet, l’algorithme de classification en k-moyennes est par exemple associé à une méthode dite « Elbow » (ou coude en français) afin de regrouper les différents profils obtenus selon un nombre K optimal. Les principes de l’algorithme de classification K-moyennes associé à la méthode dite « Elbow » sont connus de l’homme du métier et par exemple décrits dans le document intitulé « Determining The Appropiate Cluster Number Using Elbow Method for K-Means Algorithm », publié par H Humaira, R Rasyidah, en janvier 2018. Dans une autre étape E53 du procédé d’apprentissage les groupes de profils issus du classifieur sont croisés avec les données de performances et d’usure des systèmes de frein à friction. Ce croisement des données se désigne également par les termes « labélisation » ou « étiquetage » des données en fonction de la performance mesurée en vue de l’entrainement supervisé du modèle de classification. Une autre étape E54 du procédé d’apprentissage comporte l’apprentissage supervisé de la classification exécuté par le modèle de classification en fonction des groupements étiquetés correspondant à des niveaux de performance. Le modèle de classification met en œuvre de préférence un réseau de neurones, par exemple de type LSTM. Plus précisément, le modèle de réseau de neurones supervisé est entraîné sur les données d’apprentissage collectées à l’étape E51 sur une période de temps pour produire une prédiction du niveau de performance en temps réels. L’apprentissage E54 du réseau de neurone implique le paramétrage de différents paramètres comme le nombre de couches LSTM, le nombre de neurones, la fonction d’activation, la fonction de perte, le pas de temps et la fonction d’optimisation des poids du réseau. Des fonctions d'optimisation courantes pour les réseaux LSTM incluent l'optimiseur Adam et l'optimiseur RMSprop. Les principes de paramétrage d’un réseau de neurones LSTM sont connus de l’homme du métier et décrits par exemple dans le document «Long short-term memory" publié par Sepp Hochreiter et Jürgen Schmidhuber en 1997 dans la revue Neural Computation, Neural Computation (1997) 9 (8): 1735–1780. Un algorithme classique de descente de gradient tel que l’algorithme ADAM de descente de gradient est décrit dans le document « Adam : A method for stochastic optimization », Diederik P. Kingma, Jimmy Ba, « conference paper at the 3rd ICLR , San Diego, 2015 ». Concernant la structure du réseau de neurones artificiels, celui-ci peut comporter une ou plusieurs couches de neurones. Les couches peuvent avoir des fonctions d'activation telles que la fonction sigmoïde, la fonction tangente hyperbolique ou la fonction ReLU. La couche de sortie peut avoir une fonction d'activation de type softmax pour fournir des probabilités pour chaque classe, groupe ou cluster de performance du système de freinage. Un exemple particulier de structure de réseau neurones artificiels mis en œuvre pour l’apprentissage E54 du modèle de classification comporte plusieurs couches de neurones complètement connectées avec une fonction d'activation de type sigmoïde pour chaque neurone. Les entrées peuvent être présentées sous la forme d'un vecteur de caractéristiques, où chaque caractéristique correspond à une observation de comportement dynamique, éventuellement d’environnement de circulation, et d'épaisseur de plaquette de frein. Les sorties peuvent être générées en utilisant une couche de neurones complètement connectée avec une fonction d'activation de type softmax pour fournir des probabilités pour chaque classe de performance du système de freinage. La fonction de perte peut être une fonction d'entropie croisée catégorique. Le réseau peut être entraîné à l'aide d'un algorithme d'optimisation tel que la descente de gradient stochastique ou une variante plus avancée telle que l'optimisation de Adam. Ensuite, une autre étape E55 du procédé d’apprentissage prévoit le déploiement du modèle de classification dans un véhicule automobile comportant une unité de commande apte à mettre en œuvre le modèle de classification. Ce déploiement comporte l’enregistrement du modèle et le paramétrage conformément aux paramètres obtenus lors de l’apprentissage E54 à partir de la plateforme d’apprentissage. En phase de production, le modèle de classification d’un véhicule 100 est identique au modèle appris en phase d’apprentissage à l’exception qu’il est alimenté par les données de comportement dynamique et d’environnement de circulation à partir de capteurs du véhicule 100 (et non plus de la flotte 200). Le réseau de neurones est alors capable de produire une prédiction du niveau de performance du système de frein qui correspond au niveau de performance associé au groupe de la classification auquel appartient l’ensemble des données collectées par ledit véhicule 100. L’invention s’applique au domaine des véhicules automobiles, en particulier les véhicules électrifiés équipé d’un freinage récupératif et trouve une utilisation avantageuse pour les stratégies de contrôle énergétique et de contrôle de charge des batteries pour améliorer la disponibilité du freinage récupératif. L’invention est décrite dans ce qui précède à titre d’exemple. Il est entendu que la personne de l’art est à même de réaliser différentes variantes de réalisation de l’invention en associant par exemple les différentes caractéristiques ci-dessus prises seules ou en combinaison, sans pour autant sortir du cadre de l’invention. Procédé de contrôle d’un véhicule (100) comprenant des moyens de freinage (8), le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes : - la détermination (E1) de données comprenant au moins de premières données (D1) représentatives du comportement dynamique du véhicule issues d’un ensemble de capteurs embarqués dans le véhicule (100), ledit ensemble comprenant au moins un capteur, - la détermination (E21) d’une première information (PFR) représentative de la performance d’un système de frein à friction (8) du véhicule par la classification desdites données (D1) à l’aide d’un modèle de classification (MDCLASS) apte à prédire un niveau de performance de freinage (PFR) dudit système de frein à friction (8) parmi un ensemble de niveaux de performance et appris dans une phase dite d’apprentissage préalable à la détermination des données (E1), - la détermination (E3) d’un niveau de risque (RL) associé au freinage du véhicule (100) en fonction d’au moins ladite première information (PFR), - le contrôle (E4) de commandes (COM) de systèmes du véhicule (100) en fonction dudit niveau de risque (RL). Procédé selon la revendication 1 comportant en outre une étape de détermination (E22) d’une deuxième information (CFR) représentative de la capacité de freinage d’un système de frein récupératif (3, 7) du véhicule (100), et dans lequel ledit niveau de risque (RL) est déterminé de plus en fonction de ladite deuxième information (CFR). Procédé selon la revendication 1 ou 2, comportant en outre une étape de détermination (E23) d’une troisième information (LOC) représentative de la localisation instantanée du véhicule (100) et dans lequel le niveau de risque (RL) est déterminé de plus en fonction de ladite troisième information (LOC). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel le contrôle (E4) de commandes (COM) de systèmes du véhicule (100) comporte une première commande (E41) configurée pour contrôler la puissance électrique consommée par au moins un équipement électrique du véhicule (100) en fonction dudit niveau de risque (RL). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel le contrôle (E4) de commandes (COM) de systèmes du véhicule comporte une deuxième commande (E42) configurée pour contrôler le couple moteur d’une chaine de traction du véhicule en fonction dudit niveau de risque (RL) et/ou une troisième commande (E43) configurée pour sélectionner un itinéraire pour une destination enregistrée dans un système de navigation du véhicule en fonction dudit niveau de risque (RL). Procédé selon l’une quelconque des revendication 1 à 5, dans lequel les premières données (D1) appartiennent à un ensemble de données du véhicule comprenant des données représentatives de l’accélérations latérale et longitudinale, de la vitesse de lacet, de la vitesse du véhicule, de l’angle volant, de la pression maitre-cylindre, de la température extérieure, du couple moteur aux roues et de la vitesse des roues. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 dans lequel les données déterminées (E1) comprennent en outre des deuxièmes données (D2) représentatives d’un environnement de circulation du véhicule (100). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le modèle de classification (MDCLASS) met en œuvre un réseau de neurones de type réseau récurrent à mémoire court et long terme, dit réseau LSTM. Unité de commande (2) d’un véhicule (100) comprenant des moyens configurés pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8. Véhicule (100) comprenant des moyens de freinage et une unité de commande (2) selon la revendication 9.