FR 3153581 A1 20250404 FR 2310512 A 20231002 L’invention concerne un système d'évaluation des risques de conduite pour un conducteur d'un véhicule, ledit comprenant : − un premier ensemble de capteurs intégrés au véhicule, configurés pour recueillir en temps réel des données relatives à l'environnement extérieur du véhicule, − un deuxième ensemble de capteurs intégrés au véhicule, configurés pour recueillir des données relatives à un schéma de saccades oculaires spécifique au conducteur, − une unité de traitement embarquée programmée avec un algorithme d'intelligence artificielle, ladite unité étant configurée pour : -- analyser les données recueillies par le premier ensemble de capteurs pour identifier en temps réel un contexte de conduite, -- associer au contexte de conduite identifié au moins un schéma de saccades oculaires de référence, -- analyser les données recueillies par le deuxième ensemble de capteurs et effectuer une mesure de l'ampleur des écarts entre le schéma de saccades oculaires spécifique au conducteur et le schéma de saccades oculaires de référence, -- sélectionner une instruction parmi une pluralité d’instructions permettant de générer chacune une ou plusieurs actions, laquelle sélection est fonction de l'ampleur des écarts mesurée, -- exécuter l’instruction sélectionnée pour générer la ou les actions correspondantes. Système et méthode d'évaluation des risques de conduite d'un conducteur de véhicule. L’invention a pour objets un système et une méthode d'évaluation des risques de conduite d'un conducteur de véhicule. L’invention a également pour objet un procédé de réalisation d'un algorithme d'intelligence artificielle pour la mise en œuvre de cette méthode. L'invention se rapporte principalement, mais non exclusivement, au domaine de la sécurité routière et, plus particulièrement à l'utilisation de capteurs et d'intelligence artificielle coopérant pour détecter et évaluer de potentiels comportements à risque du conducteur. Cette évaluation peut ensuite être utilisée pour fournir des retours d'information contribuant à une conduite plus sûre et responsable. État de la technique La majorité des accidents de la route sont dus à une erreur du conducteur qui est la conséquence d’un état cognitif altéré (baisse de sa concentration, réduction de sa coordination, latence dans ses prises de décision. Cette altération est généralement due à un état d’emprise : assoupissement (maladie, fatigue, ….) et/ou substances (alcool, stupéfiant, narcotique, médicament, …) et/ou distraction (téléphone portable, musique, bruit, luminosité, …) et/ou relâchement (habitude de la route, stress post travail, fort stress dû à une mission ou à des soucis personnels externes au travail, …). La plupart des conducteurs sont toutefois incapables de déterminer le moment où leur état les empêchera de conduire normalement et/ou augmentera les risques d’accident. Et ce, même si cet état d’emprise peut être temporaire, et/ou même si le conducteur peut parfois surmonter les conséquences. Selon l’état du conducteur et/ou le type de véhicule (voiture, bus, camion), les risques de conduite peuvent également être exacerbés – ou atténués – en fonction des contextes de conduite (conduite dans une zone urbaine en heures de pointe, conduite dans une zone rurale en condition hivernale, conduite sur autoroute à vitesse élevée, …). Beaucoup de véhicules sont aujourd’hui équipés de systèmes d'aide à la conduite (ou systèmes ADAS, pour l’acronyme anglais de « Advanced Driver Assistance Systems »). Ces systèmes permettent d’assister le conducteur en influençant automatiquement les commandes du véhicule. Actuellement, les systèmes ADAS les plus courants permettent notamment : d’ajuster automatiquement la vitesse du véhicule pour maintenir une distance de sécurité avec un autre véhicule (Adaptive Cruise Control en anglais) ; de détecter une situation de collision potentielle et actionner automatiquement les freins si le conducteur ne réagit pas à temps (Automatic Emergency Braking en anglais) ; de détecter les marquages sur les voies de circulation et corriger automatiquement la direction du véhicule pour maintenir sa trajectoire dans les voies (Lane Keeping Assist en anglais) ; de reconnaître les panneaux de signalisation routière et ajuster la vitesse du véhicule en fonction des limites de vitesse détectées (Traffic Sign Recognition en anglais) ; d’avertir le conducteur de la présence de véhicules dans les angles morts et prendre des mesures correctives si nécessaire (Blind Spot Monitoring en anglais), etc. Ces systèmes ADAS ne permettent toutefois de détecter que des contextes de conduite dépendant exclusivement de l'environnement extérieur du véhicule et/ou de la scène de conduite réelle dudit véhicule (distance de sécurité par rapport à un autre véhicule, déviation de la trajectoire par rapport aux marquages de voies, panneaux de signalisation routière, véhicules dans les angles morts, …) et non pas de l’état du conducteur. Leurs capacités à évaluer les risques de conduite et réduire les accidents sont donc limitées. Il existe donc un besoin d’évaluer plus précisément les risques de conduite d’un conducteur. Face à cet état des choses, l’invention vise notamment à atteindre tout ou partie des objectifs suivants pour améliorer la sécurité routière et réduire les accidents : augmenter la capacité de détection de comportements à risque du conducteur ; prédire de manière fiable des comportements à risque du conducteur ; proposer des actions en réponse aux comportements à risque, ces actions en réponses étant plus précoces que celles proposées par les systèmes ADAS précités ; proposer des actions en réponse adaptées, circonstanciées et personnalisées au conducteur ; fournir un système et une méthode d'évaluation des risques de conduite qui soit simple, fiable, robuste, et avec un degré élevé de précision. Présentation de l’invention La solution proposée par l’invention est un système d'évaluation des risques de conduite pour un conducteur d'un véhicule, ledit comprenant : − un premier ensemble de capteurs intégrés au véhicule, configurés pour recueillir en temps réel des données relatives à l'environnement extérieur du véhicule, − un deuxième ensemble de capteurs intégrés au véhicule, configurés pour recueillir des données relatives à un schéma de saccades oculaires spécifique au conducteur, − une unité de traitement embarquée programmée avec un algorithme d'intelligence artificielle, ladite unité étant configurée pour : -- analyser les données recueillies par le premier ensemble de capteurs pour identifier en temps réel un contexte de conduite, -- associer au contexte de conduite identifié au moins un schéma de saccades oculaires de référence, -- analyser les données recueillies par le deuxième ensemble de capteurs et effectuer une mesure de l'ampleur des écarts entre le schéma de saccades oculaires spécifique au conducteur et le schéma de saccades oculaires de référence, -- sélectionner une instruction parmi une pluralité d’instructions permettant de générer chacune une ou plusieurs actions, laquelle sélection est fonction de l'ampleur des écarts mesurée, -- exécuter l’instruction sélectionnée pour générer la ou les actions correspondantes. Grâce à l’analyse combinée des contextes de conduite et des schémas de saccades oculaires spécifiques au conducteur, l'invention permet d'évaluer de potentiels comportements à risque, avec une précision accrue en comparaison des systèmes ADAS de l’art antérieur. Cette évaluation simple, fiable, robuste, et offrant un degré élevé de précision, permet de générer des actions proactives, personnalisées et plus précoces que celles proposées par les systèmes ADAS actuels, contribuant ainsi à réduire les risques de conduite et améliorer la sécurité routière. L'analyse de l’ampleur des écarts entre les schémas de saccades oculaires propres au conducteur et les schémas de référence permet de déterminer avec précision l’état cognitif du conducteur dans un contexte de conduite donné, et notamment sa concentration, son état de fatigue, son niveau de vigilance, son degré d’attention, sa capacité à réagir de manière appropriée face à des évènements soudains et/ou des dangers. Le système permet ainsi de déterminer une déviance à risque par rapport à une conduite dans un état cognitif « normal ». Cette analyse intelligente des schémas de saccades oculaires non seulement fournit une évaluation beaucoup plus précise, complète et précoce des risques de conduite, mais permet également d'adapter et de personnaliser des actions en réponse pertinentes, pour offrir une sécurité et une assistance accrues en temps réel. D’autres caractéristiques avantageuses de l’invention sont listées ci-dessous. Chacune de ces caractéristiques peut être considérée seule ou en combinaison avec les caractéristiques remarquables définies ci-dessus. Chacune de ces caractéristiques contribue, le cas échéant, à la résolution de problèmes techniques spécifiques définis plus avant dans la description et auxquels ne participent pas nécessairement les autres caractéristiques définies ci-dessus. Les caractéristiques suivantes peuvent ainsi faire l’objet, le cas échéant, d’une ou plusieurs demandes de brevet divisionnaires : Selon un mode de réalisation, l’unité de traitement est configurée pour mesurer l’ampleur des écarts en déterminant si lesdits écarts mesurés sont inclus dans des plages de valeurs de référence. Selon un mode de réalisation, l’unité de traitement est configurée pour exécuter l’instruction sélectionnée uniquement si les écarts mesurés sont inclus dans des plages de valeurs de référence, pendant un temps prédéterminé. Selon un mode de réalisation, l’unité de traitement est configurée pour mesurer l'ampleur des écarts sur une combinaison de caractéristiques des schémas de saccades oculaires. Selon un mode de réalisation, l’algorithme d'intelligence artificielle est entraîné à l'aide d'un ensemble de données d'entraînement collectées sur des conducteurs étant dans un état cognitif non altéré, et mis dans une variété de contextes de conduite, de sorte que l’unité de traitement puisse associer un schéma de saccades oculaires de référence dit « normal », à chaque contexte de conduite identifié. Selon un mode de réalisation, l’algorithme d'intelligence artificielle est entraîné à l'aide d'un ensemble de données d'entraînement collectées sur des conducteurs étant dans divers états cognitifs altérés, et mis dans une variété de contextes de conduite, de sorte que l’unité de traitement puisse associer un schéma de saccades oculaires de référence dit « anormal » à chaque état cognitif altéré et à chaque contexte de conduite identifié. Selon un mode de réalisation, l’unité de traitement est configurée pour : - détecter une correspondance entre le schéma de saccades oculaires capté en temps réel et au moins un des schémas de saccades oculaires de référence « anormaux » associé à un état cognitif altéré, - en cas de correspondance, sélectionner une instruction qui est spécifique à l’état cognitif altéré détecté, - exécuter l’instruction sélectionnée pour générer la ou les actions. Selon un mode de réalisation, le deuxième ensemble de capteurs est configuré pour recueillir des données sur les caractéristiques suivantes des saccades oculaires : leur vitesse, leur amplitude, leur fréquence, leur direction et la durée de fixation entre les saccades. Selon un mode de réalisation, les instructions sont prédéfinies et enregistrées dans une base de données connectée à l’unité de traitement et/ou les instructions sont créées dynamiquement par ladite unité selon le contexte de conduite identifié. Un autre aspect de l’invention concerne une méthode d'évaluation des risques de conduite d'un conducteur de véhicule, laquelle méthode comprend les étapes suivantes : - recueillir en temps réel un premier ensemble de données relatives à l'environnement extérieur du véhicule pour identifier en temps réel un contexte de conduite, - recueillir un deuxième ensemble de données relatives à un schéma de saccades oculaires propre au conducteur, - au moyen d’un algorithme d'intelligence artificielle : -- analyser le premier ensemble de données pour identifier en temps réel un contexte de conduite, -- associer au contexte de conduite identifié, au moins un schéma de saccades oculaires de référence, -- analyser le deuxième ensemble de données et effectuer une mesure de l'ampleur des écarts entre le schéma de saccades oculaires spécifique au conducteur et le schéma de saccades oculaires de référence ; - sélectionner une instruction parmi une pluralité d’instructions permettant de générer chacune une ou plusieurs actions, laquelle sélection est fonction de l'ampleur des écarts mesurée, - exécuter l’instruction sélectionnée pour générer la ou les actions correspondantes. Selon un mode de réalisation, la méthode comprend les étapes consistant à : - séquencer chaque contexte de conduite identifié en une suite de moments clés, - associer à chaque moment clé identifié, au moins un schéma de saccades oculaires de référence, - associer à un ou plusieurs moments clés identifiés, dits « moments clés critiques », des données de caractérisation de référence. Selon un mode de réalisation, la méthode comprend les étapes suivantes pour chaque moment clé critique : - recueillir en temps réel un troisième ensemble de données de caractérisation dudit moment clé, - analyser de manière combiner le deuxième ensemble de données et le troisième ensemble de données et effectuer : -- d’une part une mesure de l'ampleur des écarts entre le schéma de saccades oculaires spécifique au conducteur et le schéma de saccades oculaires de référence associé audit moment clé et, -- d’autre part une mesure de l'ampleur des écarts entre les données de caractérisation en temps réel et les données de caractérisation de référence, - sélectionner une instruction parmi une pluralité d’instructions permettant de générer chacune une ou plusieurs actions, laquelle sélection est fonction des ampleurs des écarts mesurées, - exécuter l’instruction sélectionnée pour générer la ou les actions correspondantes. Selon un mode de réalisation de la méthode : - un premier moment clé est caractérisé par des données relatives à des éléments de l'environnement extérieur du véhicule à voir et à comprendre par le conducteur dans ledit contexte de conduite, - un deuxième moment clé est caractérisé par des données de caractérisation relatives à la direction du regard du conducteur par rapport auxdits éléments, - un troisième moment clé est caractérisé par des données de caractérisation relatives à des réactions réflexes inconscientes du conducteur, - un quatrième moment clé est caractérisé par des données de caractérisation relatives à des réactions réfléchies conscientes du conducteur sur les commandes du véhicule, - un cinquième moment clé est caractérisé par des données de caractérisation relatives à des réactions du véhicule suite à ces réactions réfléchies. Selon un mode de réalisation de la méthode, le deuxième moment clé, le troisième moment clé, le quatrième moment clé et le cinquième moment clé sont des moments critiques. Encore un autre aspect de l’invention concerne un procédé de réalisation d'un algorithme d'intelligence artificielle pour la mise en œuvre de la méthode l’une des caractéristiques précédentes, comprenant une étape d’entraînement dudit algorithme à l'aide d'un ensemble de données d'entraînement collectées dans une variété de contextes de conduite, lesquelles données d’entraînement sont utilisées pour l’identification des contextes de conduite et pour l’identification des schémas de saccades oculaires dans lesdits contextes. Selon un mode de réalisation du procédé, les données d’entraînement sont collectées lors de sessions de conduite effectuées à la fois sur des circuits de test fermés et sur des routes publiques. Selon un mode de réalisation du procédé, les données d’entraînement sont collectées sur des conducteurs étant dans un état cognitif non altéré lors des sessions de conduite. Selon un mode de réalisation du procédé, les données d’entraînement sont collectées sur des conducteurs étant dans divers états cognitifs altérés lors des sessions de conduite sur circuits de test fermés. Brève description des figures D’autres avantages et caractéristiques de l’invention apparaîtront mieux à la lecture de la description des modes de réalisation qui vont suivre, en référence aux dessins annexés, réalisés à titre d’exemples indicatifs et non limitatifs et sur lesquels : FIG. 1 est une vue d’ensemble d’un système conforme à l’invention. FIG. 2 illustre un exemple de schéma de saccades oculaires « normal ». FIG. 2 illustre un exemple de schéma de saccades oculaires « anormal ». FIG. 3 illustre un exemple de table associant différents contextes de conduite à des schémas de saccades oculaires de références, des variances d’écart et différentes d’instructions. L’invention peut mettre en œuvre un ou plusieurs programmes informatiques exécutés par des équipements. Par souci de clarté, il faut comprendre au sens de l’invention que « un équipement fait quelque chose » ou que « le programme informatique fait quelque chose », signifient « le programme informatique exécuté par une unité de traitement de l’équipement fait quelque chose ». Encore par souci de clarté, la présente invention peut faire référence à un ou plusieurs « processus ». Ces derniers correspondent aux actions ou résultats obtenus par l’exécution d’instructions d’une ou plusieurs applications informatiques. Aussi, il faut également comprendre au sens de l’invention que « un processus est adapté pour faire quelque chose » signifie « les instructions d’une application informatique exécutées par une unité de traitement font quelque chose ». Encore par souci de clarté, les précisions suivantes sont apportées à certains termes utilisés dans la description et les revendications : - « Ressource informatique » peut être compris de façon non limitative comme : composant, matériel, logiciel, fichier, connexion à un réseau informatique, quantité de mémoire RAM, espace de disque dur, bande passante, vitesse de processeur, nombre de CPU, etc. - « Serveur informatique » peut être compris de façon non limitative comme : dispositif informatique (matériel ou logiciel) comportant des ressources informatiques pour réaliser les fonctions d’un serveur et qui offre des services, ordinateur, pluralité d’ordinateurs, serveur virtuel sur internet, serveur virtuel sur Cloud, serveur virtuel sur une plate-forme, serveur virtuel sur une infrastructure locale, réseaux de serveurs, cluster, nœud, ferme de serveurs, ferme de nœuds, etc. - « Unité de traitement » peut être compris de façon non limitative comme : processeur, microprocesseurs, CPU (pour Central Processing Unit), etc. - « Base de données » peut être comprise de façon non limitative comme un ensemble structuré et organisé de données enregistrées sur des supports accessibles par des équipements informatiques et pouvant être interrogées, lues et mises à jour. Des données peuvent y être insérées, récupérées, modifiées et/ou détruites. La gestion et l'accès à la base de données peuvent être assurés par un ensemble d’applications informatiques qui constituent un système de gestion de base de données (SGBD). - « Véhicule » peut être compris de façon non limitative comme une voiture, un camion ou un bus de transport (moteur thermique et/ou électrique), un engin de chantier (bulldozer, pelleteuse, chariot élévateur, grue mobile, …), un deux-roues motorisé (moteur thermique et/ou électrique), un bateau, un aéronef (avion, fusée, …), etc. - « X et/ou Y » signifie : X seul ou Y seul ou X+Y. - Sauf indication contraire, l’utilisation des adjectifs ordinaux « premier », « deuxième », etc., pour décrire un élément indique simplement que différentes occurrences d’éléments similaires sont mentionnées et n’implique pas que les éléments ainsi décrits doivent être dans une séquence donnée, que ce soit dans le temps, dans l'espace, dans un classement, etc. - D'une manière générale, on appréciera que sur les différents dessins annexés, les objets sont arbitrairement dessinés pour faciliter leur lecture. Sur la FIG. 1 , un véhicule V est équipé de toutes les ressources informatiques permettant de mettre en œuvre l’invention. Il est notamment équipé d’un premier ensemble de capteurs C 11 , C 12 , C 13 configurés pour recueillir des données relatives à l'environnement extérieur du véhicule (ci-après désignés par capteurs environnementaux) et d’une unité de traitement embarquée 1. L'environnement extérieur du véhicule est constitué d'une multitude d'éléments pouvant influencer la conduite. Ces éléments comprennent notamment des véhicules environnants (tels que voitures, camions, motos, vélos, etc) ; les infrastructures routières (tels que passages piétons, feux de signalisation, panneaux de signalisation, marquages au sol, ronds-points, intersections, etc) ; les conditions météorologiques (pluie, neige, brouillard, vents forts, etc) ; des piétons et des animaux traversant une voie de circulation ou se trouvant sur un trottoir ; des obstacles physiques sur une voie de circulation (tels que débris, nids-de-poule, barrières, etc) ; des véhicules d'urgence (ambulances, voitures de police, camions de pompiers, etc) ; des éléments environnementaux naturels comme des arbres ; des éléments temporaires (travaux routiers, zones de construction, manifestations, etc) ; des conditions d'éclairage ; les conditions de la voie de circulation (type de revêtement, état sec, mouillé, glacé, etc) ; etc. Ces éléments, qu'ils soient dynamiques ou statiques, peuvent avoir un impact sur le comportement du conducteur. Selon un mode de réalisation, les capteurs C 11 , C 12 , C 13 sont en outre configurés pour recueillir des données qualitatives associées au déplacement du véhicule dans un environnement extérieur donné. Par exemple, pour un environnement extérieur donné (et commun à tous les conducteurs), le comportement du véhicule (vitesse, voie dans laquelle le véhicule circule, fréquences des changements de voies, mouvements de tangage, lacet, roulis, …) peut influer sur l’analyse et l’identification d’un contexte de conduite. La prise en compte de ces données qualitatives permet notamment de différencier la façon de conduire des conducteurs et d’avoir une analyse et une production d’informations plus fines et nuancées. Les capteurs environnementaux C 11 , C 12 , C 13 peuvent inclure, mais ne sont pas limités à, des caméras à champ large, des caméras à infrarouge pour la vision nocturne, des radars, des lidars, des capteurs ultrasoniques, des capteurs de pluie/neige, des thermomètres extérieurs, des capteurs de lumière ambiante, des microphones, des capteurs de mouvement, des capteurs de géolocalisation (type GPS), un réseau de capteurs intégrés au bus CAN (ou tout autre type de bus de données) du véhicule. Les caméras à champ large peuvent être utilisées pour saisir une vue panoramique de l'environnement extérieur du véhicule, les caméras à infrarouge sont particulièrement utiles dans des conditions de faible luminosité ou de brouillard, les radars peuvent être employés pour détecter la distance et la vitesse d'objets et de véhicules environnants, les lidars peuvent être employés pour une cartographie détaillée en 3D de l'environnement immédiat du véhicule, les capteurs ultrasoniques peuvent être utilisés pour détecter des objets à proximité du véhicule, les capteurs de pluie/neige peuvent détecter les conditions météorologiques, les thermomètres permettent de mesurer la température ambiante, les capteurs de lumière ambiante permettent de détecter les conditions d'éclairage, les microphones permettent de capter des bruits de l'environnement tels que la détection de sirènes d'ambulances, de camions de pompier ou de véhicule de police, les capteurs de mouvement peuvent être utilisés pour détecter des mouvements spécifiques tels que le déplacement latéral ou le mouvement d'objets en approche. Les capteurs de géolocalisation peuvent fournir des informations de localisation précises permettant d’identifier le type de zone dans lequel le véhicule se trouve, par exemple une autoroute, une zone urbaine, une route de campagne. Le réseau de capteurs intégrés au bus CAN (pour l’acronyme anglais de Controller Area Network) du véhicule permet de recueillir des données qualitatives associées au déplacement dudit véhicule, et comprend par exemple un capteur de vitesse, un gyroscope, un accéléromètre, etc. Ces capteurs environnementaux, seuls ou en combinaison, permettent de fournir une représentation et une compréhension détaillées de l'environnement extérieur du véhicule et permettent de définir avec précision et nuance un contexte de conduite en temps réel. Les données recueillies par les capteurs environnementaux C 11 , C 12 , C 13 permettent d’identifier en temps réel un contexte de conduite. Par « contexte de conduite », on entend un ensemble de conditions (ex : limitation de vitesse, respect des priorités, …) et de variables (position géographique du véhicule, position et cheminement alternatif sur les voies de circulation, pluie, neige, personne traversant un passage piéton, véhicule ne respectant pas une priorité, …), préférentiellement combinées à des données qualitatives associées au déplacement du véhicule, qui caractérisent un contexte spécifique de conduite. Par exemple, certains contextes de conduite peuvent être du type : « conduite en zone urbaine en heure de pointe », « conduite en zone urbaine en heure de pointe à vitesse constante et modérée », « conduite en zone urbaine en heure de pointe avec vitesse rapide et hachée et avec changements de voies nombreux pour une même direction », « conduite en zone rurale sous forte pluie », « conduite en zone rurale sous forte pluie avec adhérence acceptable », « conduite en zone rurale sous forte pluie avec phénomène d’aquaplaning », « conduite sur autoroute à grande vitesse », « conduite sur autoroute avec grande vitesse, avec cheminement principalement sur la voie de gauche », « conduite sur autoroute à grande vitesse avec cheminement alternatif sur les voies de droite et du centre », « conduite en zone urbaine avec fréquentes intersections », « conduite en zone urbaine avec fréquentes intersections avec respect des séquences de stop et de priorités », « conduite en zone urbaine avec fréquentes intersections avec non-respect des séquences de stop et de priorités », ou encore « conduite nocturne dans des conditions de faible éclairage ». Par exemple toujours, si les capteurs environnementaux détectent une présence du véhicule en zone urbaine, une circulation dense, des passages piétons et des feux de signalisation fréquents, des mouvements imprévisibles de véhicules et de cyclistes, l’unité de traitement 1 peut identifier ce cas comme un scénario de « conduite en zone urbaine en heure de pointe ». Si les capteurs environnementaux détectent une présence du véhicule en zone rurale et une forte pluie, l’unité de traitement 1 peut identifier ce contexte comme un scénario de « conduite en zone rurale sous forte pluie ». Un scénario de « conduite sur autoroute à grande vitesse » peut être identifié lorsque les capteurs environnementaux détectent la présence du véhicule sur une autoroute, sans congestion de trafic. De même, un scénario de « conduite en zone urbaine avec fréquentes intersections » peut être identifié si les capteurs environnementaux détectent des environnements urbains comportant de nombreuses intersections. Un scénario de « conduite nocturne dans des conditions de faible éclairage » peut encore être identifié si les capteurs de lumière détectent un faible niveau d'éclairage. Selon un mode préféré de réalisation, l’unité de traitement 1 est programmée avec un premier algorithme d'intelligence artificielle (ou modèle d'intelligence artificielle (IA), les deux termes étant équivalents au sens de l’invention). Ce premier modèle d’IA, une fois entraîné, est utilisé pour identifier de manière précise, fiable et robuste, divers contextes de conduite en fonction des données recueillies par le premier ensemble de capteurs C 11 , C 12 , C 13 . Cette identification est préférentiellement réalisée en temps réel. Le premier modèle d’IA est avantageusement entraîné à l'aide d'un ensemble de données d'entraînement provenant de capteurs environnementaux de types décrits précédemment. Ces données d’entraînement peuvent par exemple être récupérées à partir d'une base de données centralisant l’ensemble des données d’une flotte de véhicules et accessible depuis un serveur informatique. Les données d'entraînement peuvent être collectées dans une variété de contextes pour assurer une identification robuste et précise des contextes de conduite. Des sessions de collecte de données peuvent notamment être effectuées à la fois sur des circuits de test fermés et sur des routes publiques. Sur un circuit de test, des conditions spécifiques peuvent être simulées de manière contrôlée, comme la conduite nocturne, la conduite dans des conditions météorologiques variables, ou la conduite à des vitesses élevées. Ceci permet de capturer des données spécifiques dans des conditions normalement difficiles à rencontrer dans un environnement naturel. Sur les routes publiques, la collecte de données peut être effectuée dans des conditions plus aléatoires et imprévisibles et/ou plus variées, notamment différentes densités de trafic, divers types de routes (autoroutes, voies urbaines, routes rurales, etc.) et diverses interactions avec différents types de véhicules et de piétons. Selon un mode de réalisation, le premier modèle d’IA est basé sur un réseau de neurones profonds (ou réseau DNN pour l’acronyme anglais Deep Neural Networks). Ce type de modèle est capable de traiter de grandes quantités de données environnementales multi-dimensionnelles, pour identifier des contextes de conduites complexes en temps réel. Le modèle DNN présente également l’avantage de pouvoir généraliser à partir de données d'entraînement à de nouvelles situations non vues auparavant, ce qui est particulièrement avantageux pour l’identification précise de divers contextes de conduite. D’autres modèles d’IA peuvent toutefois être utilisés seuls ou en combinaison avec un modèle DNN, tels que des modèles à base d'arbres de décision, des machines à vecteurs de support (SVM) modèles DRL (pour l’acronyme anglais Deep Reinforcement Learning). La combinaison de plusieurs modèles permet notamment d’augmenter la robustesse et la précision de l’identification des contextes de conduite. Le véhicule V est également équipé d’un deuxième ensemble de capteurs C 21 , C 22 , C 23 adaptés pour recueillir des données relatives à des schémas de saccades oculaires du conducteur. Les saccades oculaires sont des mouvements oculaires rapides et soudains effectués par les yeux du conducteur, notamment lorsqu'ils passent d'un point focal à un autre. Ces mouvements sont généralement involontaires et/ou inconscients et sont très brefs (quelques millisecondes). Les caractéristiques des saccades oculaires captées par les capteurs C 21 , C 22 , C 23 sont préférentiellement : leur vitesse, leur amplitude, leur fréquence, leur direction et la durée de fixation entre les saccades. La vitesse des saccades correspond à la rapidité avec laquelle l'œil se déplace d'un point à un autre et offre des indications sur l'état de vigilance, de concentration et de réactivité d'un conducteur face à un évènement de conduite. L'amplitude des saccades est mesurée pour déterminer la distance parcourue par l'œil durant chaque saccade, offrant ainsi des indications sur l'amplitude de la zone d'attention du conducteur. La fréquence des saccades correspond aux nombres de saccades par unité de temps et apparaît comme être un bon indicateur du niveau d'attention ou de vigilance du conducteur. La durée de la fixation correspond au temps pendant lequel l'œil reste immobile entre deux saccades. Cette donnée permet notamment d’évaluer le niveau de concentration sur un ou plusieurs éléments de l'environnement extérieur. La direction des saccades permet de déterminer si les mouvements des yeux sont horizontaux, verticaux ou diagonaux, et donne des indications sur un ou plusieurs éléments de l'environnement extérieur sur lesquels le conducteur est concentré. Le deuxième ensemble de capteurs C 21 , C 22 , C 23 permet ainsi de recueillir des données sur une gamme très large et complète de caractéristiques spécifiques des saccades oculaires. Les capteurs C 21 , C 22 , C 23 peuvent inclure, mais ne sont pas limités à, des capteurs optiques orientés vers les yeux du conducteur depuis des positions stratégiques dans l'habitacle du véhicule V, telles que des caméras infrarouges et/ou des caméras évènements intégrées au tableau de bord ou au volant, des capteurs de suivi oculaire à base de LED installés sur le rétroviseur intérieur pour mesurer l'orientation et la direction du regard, des capteurs électro-oculographiques (EOG) intégrés dans des montures de lunettes pour mesurer les variations du potentiel électrique associées aux mouvements oculaires, des capteurs à « double vue » installés sur le rétroviseur intérieur et utilisant une combinaison de caméras pour capturer à la fois l'image de l'œil et la scène devant le conducteur pour une analyse plus détaillée de ce que le conducteur regarde et de son comportement oculaire. L'ensemble de ces capteurs peut travailler de manière synergique pour fournir rapidement un profil complet, précis et multidimensionnel des saccades oculaires du conducteur. Le recueil des données des capteurs C 21 , C 22 , C 23 est préférentiellement réalisé en temps réel. Pour économiser les ressources du véhicule, ce recueil peut toutefois être déclenché uniquement lorsqu’un évènement soudain et/ou à risque est identifié dans le contexte de conduite et/ou déclenché de manière temporaire (par exemple toutes les 10 minutes). D’autres capteurs oculaires peuvent être utilisés en combinaison avec les capteurs C 21 , C 22 , C 23 , pour capturer des données supplémentaires telles que les clignements et les ouvertures des paupières, le diamètre des pupilles, la distance de focalisation des yeux, etc. La demanderesse a constaté que l’analyse des schémas de saccades oculaires permettait de déterminer de manière précise l’état cognitif du conducteur dans un contexte de conduite donné, et notamment son état de fatigue, son niveau de vigilance, son degré d’attention, sa capacité à prendre des décisions. Par exemple, un conducteur doit avoir un niveau de vigilance élevé lors d’une conduite nocturne dans des conditions de faible éclairage et dans des conditions météorologiques défavorables (pluie ou neige). Le niveau de vigilance peut être moindre lors d’une conduite en journée et dans des conditions météorologiques favorables (soleil). La FIG. 2 montre un exemple de schéma de saccades oculaires. Dans cet exemple, les saccades oculaires ont des mouvements réguliers, alternativement vers la droite et vers la gauche. Les saccades dirigées vers la droite ont une vitesse v1, une amplitude a1 et une fréquence f1. Les saccades dirigées vers la gauche ont une vitesse v2, une amplitude a2 et une fréquence f2. La durée de la fixation entre les saccades oculaires dirigées vers la droite et celles dirigées vers la gauche correspond à la durée d, cette durée étant également régulière. Ce type de schéma peut traduire un niveau de vigilance élevé du conducteur, c’est-à-dire que le conducteur est pleinement attentif à son environnement de conduite, et est capable de réagir rapidement à des changements ou évènements soudains et/ou à des dangers potentiels. La FIG. 2 montre un autre exemple de schéma de saccades oculaires, dans le même contexte de conduite que celui de la FIG. 2 . Dans cet exemple, les saccades sont irrégulières. Deux saccades sont successivement orientées vers la droite, suivies d’une seule orientée vers la gauche. Les saccades dirigées vers la droite ont respectivement des vitesses v3, v4, des amplitudes a3, a4 et des fréquences f3, f4 qui ne sont pas régulières. La saccade dirigée vers la gauche a également des amplitudes qui sont irrégulières. En outre, la durée de la fixation d’entre les saccades oculaires est beaucoup plus longue que dans l’exemple de la FIG. 2 . Ce type de schéma peut traduire un faible niveau de vigilance, le conducteur étant dans un état cognitif altéré par exemple par un niveau de fatigue avancée, proche de la somnolence. Ce conducteur est peu attentif à son environnement de conduite et/ou incapable de réagir rapidement à des changements ou évènements soudains et/ou à des dangers potentiels, ce qui augmente le risque d'erreurs ou d'accidents. Les données des capteurs C 21 , C 22 , C 23 sont analysées par l’unité de traitement 1. Selon un mode préféré de réalisation, l’unité de traitement 1 est programmée avec un deuxième modèle d’IA qui, une fois entraîné, est capable d’identifier de manière précise, fiable, robuste, et en temps réel, divers schémas de saccades oculaires. Selon un mode de réalisation, le premier modèle d’IA et le deuxième modèle d’IA sont un seul et même modèle d’IA. Le deuxième modèle d’IA est avantageusement entraîné à l'aide d'un ensemble de données d'entraînement provenant des capteurs du type décrits précédemment pour capter les données relatives aux caractéristiques des saccades oculaires. Ces données d’entraînement peuvent par exemple être récupérées à partir d'une base de données centralisant l’ensemble des données d’une flotte de véhicules et/ou de conducteurs et accessible depuis un serveur. Les données d'entraînement sont collectées dans une variété de contexte de conduite pour assurer une identification robuste et précise des schémas de saccades oculaires. Ces données d'entraînement sont notamment collectées sur des conducteurs étant dans un état cognitif non altéré, ou « normal », c’est-à-dire en bonne santé, reposés, sans aucune quelconque emprise. Ces conducteurs sont avantageusement classés par famille (âge, sexe, expérience de conduite, type de véhicule conduit, …). Ces données d'entraînement sont collectées en mettant les conducteurs dans une variété de contextes de conduite, qui sont avantageusement ceux permettant de collecter les données du premier modèle d’IA précité. Le deuxième modèle d’IA peut ainsi associer différents contextes de conduite à des schémas de saccades oculaires de références « normaux », c’est-à-dire des schémas oculaires pour lesquels les conducteurs ont agi en toute sécurité et de manière performante dans ces contextes de conduite. Selon un mode de réalisation, le deuxième modèle d’IA est avantageusement similaire au premier modèle d’IA précité, c’est-à-dire basé sur un réseau de neurones profonds (ou réseau DNN pour l’acronyme anglais Deep Neural Networks). Ce type de modèle est capable de traiter de grandes quantités de données multidimensionnelles, telles que les vitesses, amplitudes, fréquences, directions et durées de fixation des saccades oculaires, pour identifier de nombreux schémas en temps réel. Comme indiqué précédemment, d’autres modèles d’IA peuvent toutefois être utilisés seuls ou en combinaison avec un modèle DNN, une combinaison de plusieurs modèles permettant notamment d’augmenter ainsi la robustesse et la précision de la détection des schémas oculaires. Les données d'entraînement du deuxième modèle d’IA peuvent également être collectées sur des conducteurs mis dans un état cognitif altéré, ou « anormal », c’est-à-dire mis dans un état de fatigue anormal et/ou sous emprise de substance(s) (alcool, stupéfiant, narcotique, médicament, …) et/ou dans un état de stress anormal (bruit intense, forte luminosité, …). Ces tests sont préférentiellement réalisés sur des circuits de test privés, sous contrôle d’équipes médicales dûment agréées et autorisées. Les conducteurs effectuant ces tests sont préférentiellement les mêmes que ceux initialement dans un état cognitif normal et/ou appartiennent aux mêmes familles. Ces données d'entraînement sont collectées en mettant les conducteurs dans les contextes de conduite précités. Le deuxième modèle d’IA peut ainsi associer différents contextes de conduite à des schémas de saccades oculaires de références « anormaux », c’est-à-dire des schémas oculaires pour lesquels les conducteurs ont agi avec une attention et une vigilance réduite, avec des temps de réaction lents, voire nuls, face à des changements, évènements ou dangers soudains, et correspondants à une conduite à risque. En se rapportant à la FIG. 3 , l’unité de traitement 1, au moyen du ou des modèles d’IA avec lesquels elle est programmée, associe chaque contexte de conduite identifié Ci en temps réel, à un schéma de saccades oculaires de référence Schem.i. Après avoir identifié un contexte de conduite Ci, l’unité de traitement 1 compare le schéma de saccades oculaires spécifique au conducteur (ci-après « schéma en temps réel ») et le schéma de saccades oculaires de référence associé audit contexte (ci-après « schéma de référence »). Plus particulièrement, l’unité de traitement 1 effectue une mesure de l'ampleur des écarts ∆ij (ou variance d'écart) entre ces deux schémas. L’unité de traitement 1 ne se contente donc pas de détecter de manière binaire une différence entre les schémas, mais mesure l'ampleur de cette différence. Cette mesure quantitative permet une caractérisation plus riche et plus informative de l’écart constaté. La mesure peut être faite sur une seule caractéristique des schémas, par exemple seulement la vitesse (mesure mono-dimensionnelle). Elle est toutefois préférentiellement effectuée sur une combinaison de caractéristiques telles que vitesse, amplitude, fréquence, direction et durée de fixation (mesure multi-dimensionnelle). Une mesure multi-dimensionnelle offre de nombreux avantages en comparaison d’une mesure mono-dimensionnelle. Le résultat de la mesure multi-dimensionnelle est en effet plus robuste et plus précise car moins sensible aux erreurs et/ou aberrations de mesure d’une seule caractéristique. La mesure multi-dimensionnelle permet en outre de caractériser de manière plus fine et plus précise l’état cognitif du conducteur et/ou une altération de son état, cette information pouvant passer inaperçue si une seule caractéristique était suivie. En fonction de l'ampleur des écarts mesurée, l’unité de traitement 1 sélectionne une instruction parmi une pluralité d’instructions Aij permettant de générer chacune une ou plusieurs actions. Ces actions peuvent être des signaux d’alarme sonores et/ou visuels émis dans le véhicule, des notifications transmises au conducteur, des notifications transmises à des tiers (proche, police, pompier, …), des actions sur les commandes du véhicule (freinage, ajustement de la vitesse, arrêt du véhicule, limitation des fonctions du véhicule, assistance à la conduite, …), etc. La demanderesse a constaté que l’ampleur des écarts entre les schémas en temps réel et les schémas de référence permettait de déterminer avec précision l’état cognitif du conducteur dans un contexte de conduite donné, et notamment son niveau de concentration, son état de fatigue, son niveau de vigilance, son degré d’attention, sa capacité à réagir de manière appropriée face à des changements ou évènements soudains et/ou des dangers. La mesure quantitative des écarts donne ainsi une information sur le niveau de risque de conduite. Par exemple, dans un contexte de « conduite sur autoroute à grande vitesse », un écart de 10% peut indiquer que le conducteur est dans un état de fatigue moyen, c’est-à-dire qu’il conduit avec une prise de risque non avérée, mais susceptible d’augmenter dans le temps. L’instruction sélectionnée peut alors consister à transmettre au conducteur une notification l’invitant à faire une pause et/ou à ajuster automatiquement la vitesse du véhicule. Selon un autre exemple, dans un contexte de « conduite en zone rurale sous forte pluie », un écart de 70% peut indiquer que le conducteur est dans un état de somnolence proche de l’endormissement, induisant une prise de risque avéré. L’instruction sélectionnée peut alors consister à émettre un signal d’alarme sonore et/ou visuel dans l’habitacle du véhicule, à réduire automatiquement la vitesse et à transmettre au conducteur une notification lui indiquant que le véhicule sera automatiquement arrêté dans un délai déterminé (le véhicule étant automatiquement arrêté à l’issue de ce délai si le conducteur ne le fait pas volontairement). Selon encore un autre exemple, dans un contexte de « conduite nocturne dans des conditions de faible éclairage », un écart de 30% peut indiquer que le conducteur est dans un état de stress, pouvant conduire à une prise de risque avéré en cas de changements et/ou à de dangers potentiels. L’instruction sélectionnée peut alors consister à afficher sur le tableau de bord du véhicule un message visant à apaiser le conducteur, et à réduire automatiquement la vitesse. L’association de variances d'écart ∆ij à des instructions spécifiques Aij présente plusieurs avantages. Tout d’abord, le système apporte une réponse graduelle et proportionnelle aux écarts observés, ce qui permet d'ajuster et de personnaliser les actions en fonction de l’état cognitif constaté du conducteur dans un contexte de conduite donné. Également, elle offre une grande réactivité et une très bonne adaptativité dans la gestion des réponses à apporter à différentes situations de conduite à risque. Il est également possible de combiner plusieurs instructions pour apporter des réponses plus élaborées et plus adaptées à des contextes de conduite variés et/ou complexes. Ainsi, l'invention permet une surveillance et une réaction en temps réel adaptées à l’état cognitif détecté du conducteur. Selon un mode de réalisation, les instructions Aij sont prédéfinies et enregistrées dans une base de données 2 connectée à l’unité de traitement 1 au moment de la conception du système ou lors de mises à jour. Ces instructions peuvent être définies lors des séries d'études, de simulations et/ou de tests visant à établir les schémas de référence et permettant de définir des actions appropriées pour différents contextes de conduite. Des instructions prédéfinies présentent plusieurs avantages. Notamment, elles sont particulièrement fiables dans des situations standardisées, et peuvent être exécutées rapidement, ce qui est particulièrement avantageux dans des contextes où une réaction rapide est nécessaire. Selon un autre mode de réalisation, les instructions Aij sont créées dynamiquement selon le contexte de conduite identifié, notamment grâce au(x) modèle(s) d’IA intégré(s) dans l’unité de traitement 1. Celle-ci peut notamment être programmée pour générer des instructions adaptées à des contextes de conduites inédits ou particulièrement complexes. La génération dynamique d'instructions permet également une personnalisation plus fine des réponses du système, notamment pour s’adapter aux particularités cognitives de chaque conducteur. En outre, de par sa capacité à créer de nouvelles instructions à la volée, l’unité de traitement 1 peut réagir plus rapidement à des événements imprévus, augmentant ainsi la sécurité en temps réel. Selon encore un autre mode de réalisation, certaines des instructions Aij sont prédéfinies et d’autres sont générées dynamiquement. La mesure de l’ampleur des écarts peut consister à mesurer une valeur affectée à tout ou partie des caractéristiques des schémas. Par exemple, dans un contexte de conduite donné, un écart de vitesse mesuré de X% conduit à la sélection d’une première instruction, un écart d’amplitude mesuré de Y% conduit à la sélection d’une deuxième instruction, un écart de fréquence mesuré de Z% conduit à la sélection d’une troisième instruction, et ainsi de suite. De même, un écart de vitesse mesuré de X% combiné à un écart d’amplitude mesuré de Y% et/ou combiné à un écart de fréquence mesuré de Z%, conduit à la sélection d’une autre instruction. Comme indiqué précédemment, une mesure multi-dimensionnelle est toutefois préférée. Selon le mode préféré de réalisation illustré sur la FIG. 3 , la mesure de l’ampleur des écarts consiste à déterminer si les écarts mesurés sont inclus dans des plages de valeurs de référence (ou fenêtres) ∆ij. Cette méthode offre l'avantage de prendre en compte une variabilité et/ou une volatilité naturelles des caractéristiques des saccades oculaires qui sont spécifiques au conducteur, et assure une détection plus robuste et plus nuancée des écarts. Par exemple, dans un contexte de conduite donné C1, un écart mesuré (d’une ou plusieurs caractéristiques des schémas) inclus dans ∆10 = [W1% ; W2%] n’entraîne aucune sélection d’instruction ; un écart mesuré inclus dans ∆11 = [X1% ; X2%] conduit à la sélection d’une première instruction A11 ; un écart mesuré compris entre ∆12 = [Y1% ; Y2%] conduit à la sélection d’une deuxième instruction A12 ; et un écart mesuré compris entre ∆13 = [Y2% ; Y2%] conduit à la sélection d’une troisième instruction A13, et ainsi de suite. À titre d’exemple, pour chaque contexte Ci, le nombre de plages de valeurs ∆ij peut être compris entre 1 et 100 selon la finesse d’analyse souhaitée. À titre d’exemple toujours, pour chaque plage de valeurs ∆ij, le nombre d’instructions Aij peut être compris entre 0 et 10. L’étendue de chaque plage de valeurs ∆ij est par exemple définie par un modèle statistique. Elle peut également être personnalisée à chaque conducteur. Dans ce cas, un calibrage personnalisé des plages de valeurs ∆ij peut notamment être réalisé lors de phases de test où le conducteur est mis dans une multitude de contextes de conduite. Avantageusement, l’instruction Aij sélectionnée n’est exécutée que si les écarts mesurés sont inclus dans les plages de valeurs de référence ∆ij, et pendant un temps prédéterminé. Cela réduit le risque de réagir à des anomalies ponctuelles qui ne sont pas représentatives de l’état général du conducteur, de sorte que l’exécution d’actions inutiles est minimisée. En outre, on améliore la précision, la robustesse et la cohérence de l'évaluation de l’état cognitif du conducteur et/ou du risque de conduite, dans la mesure où le système évalue l’état cognitif du conducteur sur une période plutôt qu'à un instant donné. Dans le cas où le deuxième modèle d’IA est entraîné avec des données collectées sur des conducteurs mis dans un état cognitif anormal, notamment sous emprise de substance(s) (alcool, stupéfiant ou narcotique), l’unité de traitement 1 non seulement mesure l'ampleur des écarts ∆ij, mais est également capable de reconnaître si les schémas en temps réel correspondent à des schémas de références anormaux. L’unité de traitement 1 est ainsi capable de déterminer si le conducteur est sous emprise de substance(s) (et avec quelle(s) substance(s)) et le niveau de risque associé (par les mesures ∆ij), de manière à sélectionner d’autres instructions qui sont spécifiques à l’état cognitif altéré ainsi détecté. Par exemple, l’unité de traitement 1 peut déterminer qu’un conducteur est sous emprise de narcotique, son état pouvant conduire à une prise de risque en cas de changements ou événements soudains et/ou de dangers potentiels. L’instruction sélectionnée peut alors consister à émettre un signal d’alarme sonore et/ou visuel dans l’habitacle du véhicule, à réduire automatiquement la vitesse et à transmettre au conducteur une notification lui indiquant que le véhicule sera automatiquement arrêté dans un délai déterminé (le véhicule étant automatiquement arrêté à l’issue de ce délai si le conducteur ne le fait pas volontairement). Selon un autre exemple, l’unité de traitement 1 peut déterminer qu’un conducteur est sous emprise d’alcool, son état induisant immédiatement une prise de risque avéré. L’instruction sélectionnée peut alors consister à réduire automatiquement la vitesse jusqu’à l’arrêt complet du véhicule ou à bloquer automatiquement le redémarrage du véhicule. Selon un mode de réalisation, chaque contexte de conduite est séquencé en plusieurs moments clés. L’unité de traitement 1 est notamment programmée pour effectuer un tel séquençage en temps réel. Préférentiellement, le séquençage des moments clés est le suivant : M1 = quels sont les éléments de l'environnement extérieur du véhicule à voir et à comprendre dans le contexte de conduite (ex : une personne passe sur un passage piéton, une voiture coupe une priorité à une intersection, …) ? M2 = quelle a été la direction du regard du conducteur par rapport à ces éléments importants (ex : est-ce que son regard est dirigé vers la personne qui passe sur un passage piéton, ou vers la voiture qui coupe la priorité, …) ? M3 = quelles ont été les réactions corporelles réflexes (c.-à-d. inconscientes) du conducteur dans ce contexte de conduite (mouvement de son visage, de son corps, de ses mains, …) ? M4 = quelles ont été ses réactions réfléchies de conduite (c.-à-d. conscientes) dans ce contexte de conduite, notamment les réactions du conducteur sur les commandes du véhicule ? M5 = quelle a été la réaction du véhicule suite à ces actions réfléchies de conduite ? Le moment M1 peut être déterminé/caractérisé en analysant les données recueillies par le premier ensemble de capteurs C 11 , C 12 , C 13 . Le moment M2 peut être déterminé/caractérisé en analysant les données recueillies par le deuxième ensemble de capteurs C 21 , C 22 , C 23 . Le moment M3 peut être déterminé/caractérisé en analysant des données recueillies par des capteurs tels que des capteurs de visage détectant les expressions faciales du conducteur, des capteurs vidéo suivant les mouvements des mains, les gestes et/ou la posture du corps du conducteur, des capteurs vocaux détectant la voix du conducteur, des capteurs de pression sur le volant fournissant des informations quant à la force avec laquelle le conducteur tient le volant, ce qui peut être un indicateur de son niveau de stress ou de concentration, des capteurs tactiles ou capacitifs placés sur les commandes auxiliaires du véhicule et permettent de détecter toute interaction avec des éléments tels que les clignotants, les essuie-glaces, les feux de détresse, etc. Le moment M4 peut être déterminé/caractérisé en analysant des données recueillies par des capteurs de direction déterminant l'angle et la vitesse de rotation du volant, des capteurs de position du levier de vitesse déterminant les changements de vitesse, des capteurs de pédale mesurant la pression sur l'accélérateur et le frein et fournissant par exemple des données sur la manière dont le conducteur réagit au contexte de conduite. Le moment M5 peut être déterminé/caractérisé en analysant des données recueillies par des capteurs de vitesse définissant la vitesse du véhicule, des capteurs de position et/ou de navigation suivant la position du véhicule, des capteurs de suspension analysant les mouvements et les réactions de la suspension du véhicule, des capteurs de contrôle de stabilité surveillant les mouvements latéraux et longitudinaux du véhicule pour détecter des situations de dérapage ou de perte de contrôle. Les données permettant de caractériser un moment clé sont appelées « données de caractérisation ». Chaque contexte de conduite peut être séquencé avec plus ou moins de moments clés. Et chaque moment clé peut être caractérisé par d’autres données de caractérisation. Selon un mode préféré de réalisation, l’unité de traitement 1 est programmée avec un modèle d’IA (notamment avec le premier modèle et/ou le second modèle précités) qui, une fois entraîné, est utilisé pour déterminer de manière précise, fiable robuste, et en temps réel, les moments clés précités, pour chacun des contextes de conduite identifiés et pour associer à ces moments clés des schémas de saccades oculaires de référence. Les données d’entraînement peuvent par exemple être récupérées à partir d'une base de données centralisant l’ensemble des données d’une flotte de véhicules. Les données d'entraînement peuvent être collectées dans une variété de contextes de conduite pour assurer une identification robuste et précise des moments clés. Des sessions de collecte de données peuvent être effectuées sur des circuits de test fermés et sur des routes publiques. Une fois entraîné, le modèle d’IA est également utilisé pour associer à un ou plusieurs moments clés « critiques », des données de caractérisation de référence. Dans le mode de réalisation précité, les moments clés M2, M3, M4 et M5 sont des moments critiques dans la mesure où ils dépendent directement ou indirectement de l’état cognitif du conducteur. Selon un mode de réalisation, les données de caractérisation de références associées à ces moments critiques sont les suivantes : - Pour M2 : des données caractérisant une direction « normale » du regard du conducteur, - Pour M3 : des données caractérisant des réactions réflexes « normales » du conducteur, - Pour M4 : des données caractérisant des réactions réfléchies « normales » du conducteur, - Pour M5 : des données caractérisant des réactions « normales » du véhicule suite aux réactions réfléchies du conducteur. Par direction « normale », on entend une direction dirigée vers l’élément important du contexte de conduite. Il s’agit par exemple de la direction de l’élément ± 3°. En d’autres termes, dans cette direction normale, le conducteur voit l’élément important du contexte (la personne qui passe sur le passage piéton, la voiture qui coupe la priorité). Cette direction « normale » est désignée ci-après par « direction de référence ». Par réactions « normales », on entend les réactions qui ont conduit à une gestion de conduite sans risque et/ou sans prise de risque et/ou avec risque évité, dans un contexte de conduite donné. Ces réactions « normales » sont désignées ci-après par « réactions de référence ». La direction de référence et les réactions de référence constituent les données de caractérisation de référence. Les données d’entraînement du modèle d’IA peuvent notamment provenir des capteurs du type décrits précédemment en référence aux moments clés M2, M3, M4 et M5. Ces données d’entraînement peuvent par exemple être récupérées à partir d'une base de données centralisant l’ensemble des données d’une flotte de conducteurs. Les données d'entraînement peuvent être collectées dans une variété de contextes de conduite pour assurer une identification robuste et précise des directions de références et des réactions de références. Des sessions de collecte de données peuvent être effectuées sur des circuits de test fermés et sur des routes publiques. Chaque contexte de conduite est ainsi décomposé en moments clés M1-M5 et chacun de ces moments clés est associé à un schéma de référence. Les moments clés critiques M2, M3, M4 et M5 sont en outre également associés aux directions de référence et aux réactions de référence précitées. Et comme dans l’exemple de la FIG. 3 , en temps réel, après avoir identifié un contexte de conduite et l’avoir séquencé en moments clés, pour chaque dit moment clé, l’unité de traitement 1 compare le schéma en temps réel du conducteur avec le schéma de référence associé audit moment clé et effectue une mesure de l'ampleur des écarts entre ces deux schémas. Pour les moments clés critiques M2, M3, M4 et M5, l’unité de traitement compare également les données de caractérisation en temps réel de ces moments (direction du regard, les réactions du conducteur et les réactions du véhicule) avec les données de caractérisation de référence, et effectue une mesure de l'ampleur des écarts entre ces données. Ce séquençage des contextes de conduite offre plusieurs avantages spécifiques en termes de qualité d'analyse et d'anticipation des réponses à apporter à des risques de conduite. L’unité de traitement 1 peut en effet évaluer de manière plus précise et plus précoce (à chaque moment clé) l’état cognitif du conducteur face à des éléments d’un contexte de conduite susceptibles d’impacter ses décisions et ses réactions. Par exemple, l’analyse du schéma en temps réel combinée à l’analyse de la direction du regard du conducteur (M2), permet de prédire ses actions futures (M4) et le comportement du véhicule (M5). De même, l’analyse du schéma en temps réel combinée à l’analyse des réactions inconscientes du conducteur (M3), permet d’améliorer la prédiction de ses réactions conscientes (M4) et du comportement du véhicule (M5). Et enfin, l’analyse du schéma en temps réel combinée à l’analyse des réactions conscientes du conducteur (M4), permet d’améliorer encore davantage la prédiction du comportement du véhicule (M5). Cette analyse séquencée permet in fine d’identifier une éventuelle exacerbation de problèmes identifiés et de prédire un risque de conduite contextualisé. Cette prédiction est rendue possible grâce aux mesures combinées : d’une part de l'ampleur des écarts entre le schéma de saccades oculaires spécifique au conducteur et le schéma de saccades oculaires de référence associé audit moment clé, et d’autre part de l'ampleur des écarts entre les données de caractérisation en temps réel et les données de caractérisation de référence. La seule analyse de l'ampleur des écarts entre les données de caractérisation en temps réel et les données de caractérisation de référence ne permettent pas d’obtenir une telle prédiction. Le système offre ainsi un temps de réaction amélioré, dans la mesure où une instruction adaptée peut être exécutée à l’issue de chaque moment clé en cas de déviance constatée, de manière à anticiper tout risque de conduite. En outre, ce séquençage permet une meilleure personnalisation des actions générées, dans la mesure où les instructions peuvent être ajustée selon les variances observées au sein des différents moments clés. L’agencement des différents éléments et/ou moyens et/ou étapes de l’invention, dans les modes de réalisation décrits ci-dessus, ne doit pas être compris comme exigeant un tel agencement dans toutes les implémentations. En tout état de cause, on comprendra que diverses modifications peuvent être apportées à ces éléments et/ou moyens et/ou étapes, sans s'écarter de l'esprit et de la portée de l’invention. En outre, une ou plusieurs caractéristiques exposées seulement dans un mode de réalisation peuvent être combinées avec une ou plusieurs autres caractéristiques exposées seulement dans un autre mode de réalisation. De même, une ou plusieurs caractéristiques exposées seulement dans un mode de réalisation peuvent être généralisées aux autres modes de réalisation, même si cette ou ces caractéristiques sont décrites seulement en combinaison avec d’autres caractéristiques. Système d'évaluation des risques de conduite pour un conducteur d'un véhicule (V), ledit système étant caractérisé en ce qu'il comprend : − un premier ensemble de capteurs (C 11 , C 12 , C 13 ) intégrés au véhicule (V), configurés pour recueillir en temps réel des données relatives à l'environnement extérieur du véhicule, − un deuxième ensemble de capteurs (C 21 , C 22 , C 23 ) intégrés au véhicule (V), configurés pour recueillir des données relatives à un schéma de saccades oculaires spécifique au conducteur, − une unité de traitement (1) embarquée programmée avec un algorithme d'intelligence artificielle, ladite unité étant configurée pour : -- analyser les données recueillies par le premier ensemble de capteurs pour identifier en temps réel un contexte de conduite, -- associer au contexte de conduite identifié au moins un schéma de saccades oculaires de référence, -- analyser les données recueillies par le deuxième ensemble de capteurs et effectuer une mesure de l'ampleur des écarts entre le schéma de saccades oculaires spécifique au conducteur et le schéma de saccades oculaires de référence, -- sélectionner une instruction parmi une pluralité d’instructions permettant de générer chacune une ou plusieurs actions, laquelle sélection est fonction de l'ampleur des écarts mesurée, -- exécuter l’instruction sélectionnée pour générer la ou les actions correspondantes. Système selon la revendication 1, dans lequel l’unité de traitement (1) est configurée pour mesurer l’ampleur des écarts en déterminant si lesdits écarts mesurés sont inclus dans des plages de valeurs de référence. Système selon la revendication 2, dans lequel l’unité de traitement (1) est configurée pour exécuter l’instruction sélectionnée uniquement si les écarts mesurés sont inclus dans des plages de valeurs de référence, pendant un temps prédéterminé. Système selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’unité de traitement (1) est configurée pour mesurer l'ampleur des écarts sur une combinaison de caractéristiques des schémas de saccades oculaires. Système selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’algorithme d'intelligence artificielle est entraîné à l'aide d'un ensemble de données d'entraînement collectées sur des conducteurs étant dans un état cognitif non altéré, et mis dans une variété de contextes de conduite, de sorte que l’unité de traitement (1) puisse associer un schéma de saccades oculaires de référence dit « normal », à chaque contexte de conduite identifié. Système selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’algorithme d'intelligence artificielle est entraîné à l'aide d'un ensemble de données d'entraînement collectées sur des conducteurs étant dans divers états cognitifs altérés, et mis dans une variété de contextes de conduite, de sorte que l’unité de traitement (1) puisse associer un schéma de saccades oculaires de référence dit « anormal » à chaque état cognitif altéré et à chaque contexte de conduite identifié. Système selon la revendication 6, dans lequel l’unité de traitement (1) est configurée pour : - détecter une correspondance entre le schéma de saccades oculaires capté en temps réel et au moins un des schémas de saccades oculaires de référence « anormaux » associé à un état cognitif altéré, - en cas de correspondance, sélectionner une instruction qui est spécifique à l’état cognitif altéré détecté, - exécuter l’instruction sélectionnée pour générer la ou les actions. Système selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le deuxième ensemble de capteurs (C 21 , C 22 , C 23 ) est configuré pour recueillir des données sur les caractéristiques suivantes des saccades oculaires : leur vitesse, leur amplitude, leur fréquence, leur direction et la durée de fixation entre les saccades. Système selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les instructions sont prédéfinies et enregistrées dans une base de données (2) connectée à l’unité de traitement (1) et/ou les instructions sont créées dynamiquement par ladite unité selon le contexte de conduite identifié. Méthode d'évaluation des risques de conduite d'un conducteur de véhicule (V), caractérisée par les étapes suivantes : - recueillir en temps réel un premier ensemble de données relatives à l'environnement extérieur du véhicule pour identifier en temps réel un contexte de conduite, - recueillir un deuxième ensemble de données relatives à un schéma de saccades oculaires propre au conducteur, - au moyen d’un algorithme d'intelligence artificielle : -- analyser le premier ensemble de données pour identifier en temps réel un contexte de conduite, -- associer au contexte de conduite identifié, au moins un schéma de saccades oculaires de référence, -- analyser le deuxième ensemble de données et effectuer une mesure de l'ampleur des écarts entre le schéma de saccades oculaires spécifique au conducteur et le schéma de saccades oculaires de référence ; - sélectionner une instruction parmi une pluralité d’instructions permettant de générer chacune une ou plusieurs actions, laquelle sélection est fonction de l'ampleur des écarts mesurée, - exécuter l’instruction sélectionnée pour générer la ou les actions correspondantes. Méthode selon la revendication 10, comprenant les étapes consistant à : - séquencer chaque contexte de conduite identifié en une suite de moments clés, - associer à chaque moment clé identifié, au moins un schéma de saccades oculaires de référence, - associer à un ou plusieurs moments clés identifiés, dits « moments clés critiques », des données de caractérisation de référence. Méthode selon la revendication 10, comprenant les étapes suivantes pour chaque moment clé critique : - recueillir en temps réel un troisième ensemble de données de caractérisation dudit moment clé, - analyser de manière combiner le deuxième ensemble de données et le troisième ensemble de données et effectuer : -- d’une part une mesure de l'ampleur des écarts entre le schéma de saccades oculaires spécifique au conducteur et le schéma de saccades oculaires de référence associé audit moment clé et, -- d’autre part une mesure de l'ampleur des écarts entre les données de caractérisation en temps réel et les données de caractérisation de référence, - sélectionner une instruction parmi une pluralité d’instructions permettant de générer chacune une ou plusieurs actions, laquelle sélection est fonction des ampleurs des écarts mesurées, - exécuter l’instruction sélectionnée pour générer la ou les actions correspondantes. Méthode selon l’une des revendications 11 ou 12, dans laquelle : - un premier moment clé est caractérisé par des données relatives à des éléments de l'environnement extérieur du véhicule à voir et à comprendre par le conducteur dans ledit contexte de conduite, - un deuxième moment clé est caractérisé par des données de caractérisation relatives à la direction du regard du conducteur par rapport auxdits éléments, - un troisième moment clé est caractérisé par des données de caractérisation relatives à des réactions réflexes inconscientes du conducteur, - un quatrième moment clé est caractérisé par des données de caractérisation relatives à des réactions réfléchies conscientes du conducteur sur les commandes du véhicule, - un cinquième moment clé est caractérisé par des données de caractérisation relatives à des réactions du véhicule suite à ces réactions réfléchies. Méthode selon la revendication 13, dans laquelle le deuxième moment clé, le troisième moment clé, le quatrième moment clé et le cinquième moment clé sont des moments critiques. Procédé de réalisation d'un algorithme d'intelligence artificielle pour la mise en œuvre de la méthode selon la revendication 10, comprenant une étape d’entraînement dudit algorithme à l'aide d'un ensemble de données d'entraînement collectées dans une variété de contextes de conduite, lesquelles données d’entraînement sont utilisées pour l’identification des contextes de conduite et pour l’identification des schémas de saccades oculaires dans lesdits contextes. Procédé selon la revendication 15, dans lequel les données d’entraînement sont collectées lors de sessions de conduite effectuées à la fois sur des circuits de test fermés et sur des routes publiques. Procédé selon l’une des revendications 15 ou 16, dans lequel les données d’entraînement sont collectées sur des conducteurs étant dans un état cognitif non altéré lors des sessions de conduite. Procédé selon l’une des revendications 15 à 17, dans lequel les données d’entraînement sont collectées sur des conducteurs étant dans divers états cognitifs altérés lors des sessions de conduite sur circuits de test fermés.