FR 3149407 A1 20241206 FR 2305320 A 20230530 L’invention concerne un procédé et un dispositif de contrôle d’un modèle de prédiction de panne de composant de véhicule appris dans une phase d’apprentissage. A cet effet, des données de validation sont obtenues d’un ensemble de véhicules pour chaque jour d’une pluralité de jours (J1 à J151) successifs temporellement. Une séquence de résultats de prédiction de panne (201) du composant est déterminée par prédiction, pour chaque jour de la pluralité de jours (J1 à J151), d’une probabilité de panne du composant en alimentant le modèle de prédiction de panne des données de validation associées à chaque jour et à un ensemble de jours de la pluralité de jours précédant temporellement ce jour. Une information représentative de fiabilité du modèle de prédiction de panne est déterminée en fonction d’une information représentative d’une variabilité des résultats de prédiction dans la séquence (201). Figure pour l’abrégé : Figure 2 Procédé et dispositif de contrôle de fiabilité d’un modèle de prédiction de panne d’un composant de véhicule L’invention concerne les procédés et dispositifs de contrôle d’un modèle de prédiction de panne d’un ou plusieurs composants d’un véhicule, notamment pour contrôler et vérifier la fiabilité du modèle de prédiction. L’invention concerne également un procédé et un dispositif de maintenance prédictive d’un véhicule. Arrière-plan technologique Les véhicules contemporains sont formés d’un grand nombre de composants ou d’organes, chacun susceptible de panne ou de défaut. Lorsque le conducteur d’un véhicule est confronté à un défaut ou à une panne d’un ou plusieurs composants de son véhicule, ce dernier doit alors prendre contact avec un centre spécialisé pour déterminer si la panne ou le défaut constaté nécessite une opération de maintenance corrective pour corriger la panne ou le défaut après apparition de cette dernière ou de ce dernier. Une telle maintenance corrective s’accompagne le plus souvent d’une intervention ou d’une réparation dans un garage par exemple. Une telle maintenance corrective est synonyme de coûts engendrés par la maintenance corrective et de gêne occasionnée par l’immobilisation du véhicule pendant une durée allant parfois jusqu’à plusieurs jours, voire plusieurs semaines. Pour limiter les risques de panne ou de défaut et prévenir les problèmes associés, des opérations de maintenance préventive des véhicules sont planifiées. Cependant, ces opérations de maintenance ne garantissent pas qu’un organe du véhicule rencontre un défaut ou subisse une panne après coup. Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la prédiction des pannes ou défauts d’organe(s) ou de composant(s) d’un véhicule. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la fiabilité de la prédiction des pannes de composant(s) d’un véhicule. Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de contrôle d’un modèle de prédiction de panne d’un composant de véhicule, le modèle de prédiction ayant été appris dans une phase dite d’apprentissage à partir de données d’apprentissage obtenues d’un ensemble de premiers véhicules, le procédé comprenant les étapes suivantes : - collecte de données de validation représentatives d’indicateurs associés à au moins un deuxième véhicule et mesurés par le au moins un deuxième véhicule pour chaque jour d’une pluralité de jours successifs temporellement ; - détermination d’une séquence de résultats de prédiction de panne du composant par prédiction, pour chaque jour de la pluralité de jours, d’une probabilité de panne du composant en alimentant le modèle de prédiction de panne des données de validation associées à chaque jour et à un ensemble de jours de la pluralité de jours précédant temporellement ce jour ; - détermination d’une information représentative de fiabilité du modèle de prédiction de panne en fonction d’une information représentative d’une variabilité des résultats de prédiction dans la séquence. Un tel procédé permet de tester la fiabilité d’un modèle de prédiction de panne en utilisant des données de véhicule collectées sur plusieurs jours et la prédiction de panne obtenue pour chacun de ces jours. La fiabilité est testée en analysant la variabilité des résultats pour détecter toute incohérence dans les résultats. La validation de la fiabilité d’un modèle de prédiction permet de déployer un modèle plus sûr pour une utilisation en production de ce modèle. Ceci permet par exemple d’éviter de limiter ou d’éviter de valider le modèle en production (gain de temps et d’argent) et d’améliorer la sécurité des véhicules avec des modèles de prédiction en production plus fiables. Selon une variante, le modèle de prédiction est déterminé comme étant non fiable lorsque les résultats de prédiction dans la séquence sont selon une courbe non monotone et le modèle de prédiction est déterminé comme étant fiable lorsque les résultats de prédiction dans la séquence sont selon une courbe monotone croissante. Selon une autre variante, chaque résultat de prédiction de panne de la séquence appartient à un ensemble de résultats de prédiction de panne comprenant : - un premier résultat correspondant à une prédiction de panne pour le composant ; et - un deuxième résultat correspondant à une prédiction d’une absence de panne pour le composant. Selon une variante supplémentaire, le modèle de prédiction est déterminé comme étant fiable si, lorsque le résultat de prédiction pour un jour déterminé de la pluralité correspond au premier résultat, le résultat de prédiction pour chaque jour de la pluralité succédant au jour déterminé correspond au premier résultat. Selon une autre variante, le modèle de prédiction est déterminé comme étant non fiable si, lorsque le résultat de prédiction pour un jour déterminé de la pluralité correspond au premier résultat, le résultat de prédiction pour au moins un jour de la pluralité succédant au jour déterminé correspond au deuxième résultat. Selon encore une variante, le au moins un deuxième véhicule n’appartient pas à l’ensemble de premiers véhicules. Selon une variante additionnelle, le procédé comprend en outre une étape de transmission de paramètres représentatifs du modèle de prédiction à destination d’au moins un troisième véhicule lorsque le modèle de prédiction est déterminé comme étant fiable. Selon une autre variante, le composant correspondant à une batterie, les indicateurs appartiennent à un ensemble d’indicateurs comprenant : - indicateur représentatif d’un code défaut ; - indicateur représentatif d’une décharge de la batterie ; - indicateur représentatif d’une durée de trajet ; - indicateur représentatif d’une distance de trajet. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un dispositif de contrôle d’un modèle de prédiction de panne d’un composant d’un véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention. Selon un troisième aspect, l’invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un quatrième aspect, l’invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront de la description des modes de réalisation non limitatifs de l’invention ci-après, en référence aux figures 1 à 4 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un environnement de communication d’un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention ; illustre schématiquement un processus de vérification de la fiabilité d’un modèle de prédiction de panne d’un composant de véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention illustre schématiquement un dispositif configuré pour contrôler un modèle de prédiction de panne d’un composant d’un véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention ; illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de contrôle d’un modèle de prédiction de panne d’un composant d’un véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention. Un procédé et un dispositif de contrôle d’un modèle de prédiction de panne d’un composant d’un véhicule vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 4. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de l’invention, le contrôle d’un modèle de prédiction de panne d’un (ou plusieurs) composant(s) d’un véhicule, par exemple une batterie d’un véhicule, comprend la collecte, par exemple depuis un ensemble de deuxièmes véhicules ou depuis un dispositif de stockage de données, de données de validation représentatives d’indicateurs associés aux deuxièmes véhicules et mesurés par les deuxièmes véhicules pour chaque jour d’une période temporelle comprenant une pluralité de jours successifs temporellement. Une séquence de résultats de prédiction de panne du composant est déterminée ou obtenue par prédiction, pour chaque jour de la pluralité de jours, d’une probabilité de panne du composant en alimentant le modèle de prédiction de panne avec les données de validation associées à chaque jour et à un ensemble de jours de la pluralité de jours précédant temporellement ce jour. Pour la prédiction d’une probabilité de panne du composant à un jour dit « jour J » de la pluralité de jours, les données obtenues pour ce jour J et pour les jours J précédents sont agrégées pour alimenter le modèle de prédiction et déterminer la probabilité de panne (avec comme résultat une probabilité illustrant le risque qu’une panne survienne ou simplement comme résultat une première valeur indiquant un risque de panne et une deuxième valeur indiquant une absence de risque de panne). Une information représentative de la fiabilité du modèle de prédiction de panne est déterminée en fonction d’une information représentative d’une variabilité des résultats de prédiction dans la séquence des résultats de prédiction obtenus pour chaque jour de la pluralité de jours. Une variabilité élevée dans les résultats de prédiction est par exemple représentative d’un défaut de fiabilité du modèle de prédiction alors qu’une variabilité faible ou nulle dans la séquence de résultats est représentative d’une fiabilité du modèle de prédiction. Une panne correspond par exemple à une défaillance d’un composant ou d’un organe du véhicule, c’est-à-dire à un défaut de fonctionnement entrainant un arrêt du fonctionnement du composant ou de l’organe en question. Une panne correspond également à un fonctionnement dégradé du composant ou de l’organe en question par rapport à un fonctionnement normal, par exemple un fonctionnement ou seulement une partie des services que rend le composant ou l’organe en fonctionnement normal est rendu. Le modèle de prédiction est par exemple appris selon toute méthode d’apprentissage machine (de l’anglais « machine learning ») connue de l’homme du métier en utilisant un jeu de données d’apprentissage obtenues par exemple d’un ensemble de premiers véhicules. La détermination de la fiabilité du modèle de prédiction appris est par exemple mise en œuvre en utilisant un jeu de données de validation différent du jeu de données d’apprentissage, le jeu de données de validation étant par exemple obtenu d’un ensemble de deuxièmes véhicules différents des premiers véhicules. La validation du modèle de prédiction appris, par exemple la détermination de sa fiabilité, est par exemple mise en œuvre après la phase d’apprentissage du modèle. Selon une variante, cette validation est mise en œuvre durant la phase d’apprentissage, par exemple en fin de phase d’apprentissage. La mise en œuvre d’une méthode d’apprentissage machine permet d’estimer de manière plus fiable et en temps réel le risque de panne associé à un composant d’un véhicule en fonction d’indicateurs reçus de ce véhicule et représentatifs de l’utilisation réelle qui est faite de ce véhicule et/ou de l’environnement de ce véhicule, sur la base d’un modèle appris à partir de mêmes indicateurs d’un ensemble d’autres véhicules n’ayant pas connu de pannes de ce composant, ou pour le moins ayant connu un nombre peu élevé de codes défauts, et d’un ensemble d’autres véhicules ayant connu cette panne, ou pour le moins ayant connu un nombre plus élevé de codes défauts par exemple. La prédiction du risque de panne permet d’anticiper le problème et potentiellement de le corriger avant son apparition, améliorant la prévention de la panne. La validation d’un modèle de prédiction permet de s’assurer, par exemple avant le déploiement du modèle en production, que les prédictions obtenues sont fiables. La illustre schématiquement un environnement de communication 1 pour véhicules, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Les véhicules de l’environnement comprennent par exemple un ensemble de premiers véhicules 11, un ensemble de deuxièmes véhicules 12 et un ou plusieurs troisièmes véhicules 13. Chaque véhicule 11, 12, 13 correspond par exemple à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Chaque véhicule correspond ainsi par exemple à un véhicule terrestre, par exemple une automobile, un camion, un car, une moto. Chaque véhicule 11, 12, 13 embarque un système de communication configuré pour communiquer avec un ou plusieurs dispositifs distants 101 via une infrastructure d’un réseau de communication sans fil. Le dispositif distant 101 correspond avantageusement à un dispositif configuré pour traiter des données, par exemple des données stockées en mémoire du dispositif distant 101 et/ou des données reçues du véhicule. Le dispositif distant 101 correspond par exemple à un serveur du « cloud » 100. Le système de communication de chaque véhicule 11, 12, 13 comprend par exemple une ou plusieurs antennes de communication reliées à une unité de contrôle télématique, dite TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit »), elle-même reliée à un ou plusieurs calculateurs du système embarqué du véhicule. La ou les antennes, l’unité TCU et le ou les calculateurs forment par exemple une architecture multiplexée pour la réalisation de différents services utiles pour le bon fonctionnement du véhicule et pour assister le conducteur et/ou les passagers du véhicule dans le contrôle du véhicule et/ou pour établir un diagnostic sur le fonctionnement d’un ou plusieurs composants du véhicule. Le ou les calculateurs et l’unité TCU communiquent et échangent des données entre eux par l’intermédiaire d’un ou plusieurs bus informatiques, par exemple un bus de communication de type bus de données CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (selon la norme ISO 17458) ou Ethernet (selon la norme ISO/IEC 802-3). L’infrastructure de communication mobile permettant la communication sans fil de données entre chaque véhicule 11, 12, 13 et le dispositif distant 101 comprend par exemple un ou plusieurs équipements de communication 110 de type antenne relais (réseau cellulaire) ou unité bord de route, dite UBR. Dans un mode de communication utilisant une telle architecture réseau, les données sont par exemple transmises par le véhicule 11, 12, 13 au dispositif distant 101 du « cloud » 100 via une antenne relais 110 (l’antenne 110 étant par exemple relié au « cloud » 100 via une liaison filaire). Le système de communication sans fil permettant l’échange de données entre les véhicules 11, 12, 13 et le dispositif distant 101 correspond par exemple à : - un système de communication véhicule à infrastructure V2I (de l’anglais « vehicle-to-infrastructure »), par exemple basé sur les standards 3GPP LTE-V ou IEEE 802.11p de ITS G5 ; ou - un système de communication de type réseau cellulaire, par exemple un réseau de type LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) aussi appelé LTE 3G, 4G ou 5G ; ou - un système de communication de type Wifi selon IEEE 802.11, par exemple selon IEEE 802.11n ou ou IEEE 802.11ac. Les premiers véhicules 11 forment par exemple un ensemble de véhicules pour obtenir des données d’apprentissage utilisées pour l’apprentissage d’un ou plusieurs modèles de prédiction, par exemple un ou plusieurs modèles de prédiction de panne de composant de véhicule. Les deuxièmes véhicules 12 forment par exemple un ensemble de véhicules pour obtenir des données de validation ou de test du ou des modèles de prédiction appris. Le ou les troisièmes véhicules 13 correspondent par exemple à des véhicules sur lesquels sont déployés ou mis en œuvre le ou les modèles de prédiction appris et validés via le ou les jeux de données de validation. Un processus de contrôle d’un modèle de prédiction pour véhicule est avantageusement mis en œuvre par un dispositif distant 101 relié en communication avec les premiers et deuxièmes véhicules 11, 12 via une connexion ou une liaison sans fil. Le processus de contrôle d’un modèle de prédiction, par exemple un modèle de prédiction de panne de composant, présenté ci-dessous est décrit en regard d’un exemple particulier et non-limitatif relatif à la prédiction d’une panne d’une batterie de véhicule, par exemple une batterie de démarrage. Bien entendu, un tel processus de prédiction de panne s’applique à tout composant ou organe d’un véhicule, par exemple une batterie de traction, un système ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »), un alternateur, un démarreur, un ou plusieurs calculateurs, etc. Le processus de contrôle du modèle de prédiction est mis en œuvre pendant une phase de validation, une telle phase de validation étant mise en œuvre d’un point de vue temporel après une phase dite d’apprentissage ou d’entrainement du modèle de prédiction et avant une phase dite de production, de prédiction ou d’inférence utilisant le modèle de prédiction appris et validé. Selon une variante de réalisation, la phase de validation correspond à une sous-phase de la phase d’apprentissage et est mise en œuvre lors de la phase d’apprentissage. Les phases d’apprentissage et de production sont connues de l’homme du métier. Un exemple de réalisation de telles phases est décrit ci-après à titre illustratif. Phase d’apprentissage L’apprentissage mis en œuvre dans la première phase correspond avantageusement à un apprentissage supervisé à partir d’un ensemble de données associées à un ensemble ou groupe de deuxièmes véhicules comprenant par exemple quelques dizaines, quelques centaines, des milliers ou des dizaines/centaines de milliers de premiers véhicules 11. Selon une variante de réalisation, l’apprentissage mis en œuvre dans la phase d’apprentissage correspond à un apprentissage non supervisé à partir de l’ensemble de données associées à l’ensemble de premiers véhicules 11. Selon un exemple particulier, les premiers véhicules compris dans l’ensemble de premiers véhicules 11 possèdent tous la même configuration ou une configuration similaire, c’est-à-dire qu’ils correspondent tous à un même type de véhicule (par exemple une même série d’un modèle particulier de véhicule) avec des composants ou organes identiques ou similaires (même version par exemple). Dans une première opération de la phase d’apprentissage, le dispositif distant 101 collecte un ensemble d’indicateurs émis par chacun des premiers véhicules 11. Les indicateurs sont par exemple transmis par chaque premier véhicule via l’infrastructure réseau sans fil décrite ci-dessus à destination du dispositif distant 101. Les indicateurs correspondent par exemple à une partie ou à l’ensemble des signaux véhicule émis par les capteurs embarqués dans chaque premier véhicule 11. Ces indicateurs sont par exemple transmis à chaque occurrence, ou de manière continue à une fréquence déterminée, d’un évènement détecté par un capteur ou un calculateur embarqué dans chaque premier véhicule 11. Les indicateurs reportés au dispositif distant 101 correspondent par exemple aux indicateurs d’une liste déterminée et stockée en mémoire d’un calculateur du système embarqué de chaque premier véhicule 11 qui fait une sélection des indicateurs à transmettre parmi l’ensemble des indicateurs que chaque premier véhicule 11 détecte ou mesure. Selon une variante de réalisation, les indicateurs transmis au dispositif distant 101 par chaque premier véhicule 11 correspondent à tous les évènements détectés par chaque premier véhicule 11, le dispositif distant 101 effectuant postérieurement une sélection parmi l’ensemble des indicateurs reçus pour n’utiliser que ceux définis pour être utiliser dans l’apprentissage du modèle de prédiction de panne de la batterie de démarrage. La collecte des indicateurs est par exemple mise en œuvre sur un intervalle temporel déterminé correspondant par exemple à plusieurs semaines, plusieurs mois ou plusieurs années d’utilisation des premiers véhicules, par exemple en temps réel. Ces indicateurs reçus de l’ensemble de premiers véhicules pendant l’intervalle temporel déterminé sont avantageusement stockés en mémoire du dispositif distant 101 ou d’un dispositif distant dédié à la collecte et au stockage de ces indicateurs et connectés au dispositif distant 101, par exemple via une liaison filaire. Selon une variante de réalisation, une information représentative de l’instant temporel auquel chaque indicateur a été détecté, mesuré ou transmis est associé audit chaque indicateur. Dit autrement, chaque indicateur est horodaté. Les indicateurs appartiennent par exemple à l’ensemble d’indicateurs suivants, les indicateurs sélectionnées correspondant à tout ou partie des indicateurs suivants selon toute combinaison possible : - indicateur représentatif d’un code défaut, aussi appelé code DTC (de l’anglais « Diagnostic Trouble Code » ou en français « Code défaut de diagnostic ») ; et/ou - indicateur représentatif d’une décharge de la batterie ; et/ou - indicateur représentatif d’une durée de chaque trajet effectué par le véhicule ; et/ou - indicateur représentatif d’une distance de chaque trajet effectué par le véhicule. La liste ci-dessus est fournie à titre d’illustration et n’est pas exhaustive, d’autres indicateurs pouvant être pris en compte. Selon une variante de réalisation, un ou plusieurs des indicateurs listés ci-dessus sont exploités ou traités pour en déduire un ou plusieurs indicateurs additionnels représentatifs de l’état de la batterie. Ce ou ces indicateurs servent par exemple à alimenter des règles ou des formules déterminées permettant de déterminer le ou les indicateurs additionnels. Dans une deuxième opération de la phase d’apprentissage, le dispositif distant 101 identifie les premiers véhicules de l’ensemble qui ont eu une ou plusieurs pannes / défauts de la batterie. Ces premiers véhicules forment une première partie de l’ensemble de premiers véhicules 11. Ces premiers véhicules sont par exemple identifiés à partir de données reçus d’un ou plusieurs serveurs 102 associés à des services après-vente fournis par une ou plusieurs entreprises, une ou plusieurs entreprises assurant la réparation des véhicules (garage automobile par exemple) qui permettent la mise à jour d’une base de données relatives aux véhicules en panne ou rencontrant un défaut d’un ou plusieurs de leurs composants / organes. Le ou les serveurs 102 transmettent par exemple un ensemble de données identifiants chaque premier véhicule 11 pour laquelle une panne (ou un défaut) de la batterie a été constatée ou reportée. L’ensemble de données comprend avantageusement pour chaque premier véhicule et pour chaque panne identifiée à la date à laquelle la panne a été identifiée ou reportée. L’ensemble de données comprend en outre avantageusement un identifiant de chaque premier véhicule 11 permettant de déterminer une ou plusieurs des informations suivantes : - le type de véhicule ; et/ou - le modèle du véhicule ; et/ou - la marque du véhicule ; et/ou - la configuration matérielle et logicielle du véhicule. L’identifiant de chaque premier véhicule 11 correspond par exemple au numéro dit VIN (de l’anglais « Vehicle Identification Number » ou en français « Numéro d’identification de véhicule »). Dans une troisième opération de la phase d’apprentissage, le dispositif distant 101 identifie les premiers véhicules de l’ensemble qui n’ont pas connu de panne de la batterie de démarrage, c’est-à-dire les premiers véhicules pour lesquels aucune panne de la batterie n’a été reportée ou identifiée par les services après-vente. Ces premiers véhicules forment une deuxième partie de l’ensemble de premiers véhicules 11, la première partie et la deuxième partie formant l’ensemble de premiers véhicules de manière complémentaire. Les premiers véhicules de la deuxième partie sont par exemple identifiés à partir de données reçus d’un ou plusieurs serveurs 102 d’un constructeur automobile, les premiers véhicules de la deuxième partie étant sélectionnés en ce que leur configuration corresponde à celle des premiers véhicules de la première partie. Les premiers véhicules de la deuxième partie sont par exemple identifiés à partir de leur numéro VIN. Ainsi et de manière avantageuse, la première partie de l’ensemble de premiers véhicules et la deuxième partie de l’ensemble de premiers véhicules forment des parties cohérentes entre elles en ce que les premiers véhicules qui les composent ont une configuration identique ou similaire (par exemple même marque et même modèle, ou encore même marque, même modèle et même niveau d’équipement). Dans une quatrième opération de la phase d’apprentissage, les indicateurs sont regroupés dans deux ensembles d’indicateurs. Un premier ensemble d’indicateurs regroupe les indicateurs collectés à la première opération et correspondant au premiers véhicules de la première partie de l’ensemble de premiers véhicules (c’est-à-dire les premiers véhicules ayant eu une panne de la batterie). Un deuxième ensemble d’indicateurs regroupe les indicateurs collectés à la première opération et correspondant au premiers véhicules de la deuxième partie de l’ensemble de premiers véhicules (c’est-à-dire les deuxièmes véhicules n’ayant pas connu de panne de la batterie). Dans une cinquième opération de la phase d’apprentissage, le ou les modèles de prédiction de panne de la batterie est/sont généré(s) ou entrainé(s) par classification des indicateurs du premier ensemble et du deuxième ensemble de deuxièmes indicateurs. Lorsque la phase de prédiction est mise en œuvre par un troisième véhicule 13, les paramètres définissant chaque modèle de prédiction obtenu à la cinquième opération sont transmis par le dispositif distant 101 au troisième véhicule 13 qui les stocke en mémoire associée à un calculateur du système embarqué pour la mise en œuvre par ce calculateur de la phase de prédiction. La transmission de ces paramètres n’est mise en œuvre qu’une fois la phase de validation terminée, lorsque le modèle de prédiction appris est déterminé comme étant fiable à l’issue de cette phase de validation. Une telle phase d’apprentissage permet ainsi de croiser les données issues des premiers véhicules (c’est-à-dire les indicateurs) avec des données obtenues de services après-vente (données sur les pannes / défauts rencontrées par ces premiers véhicules). Phase de validation La phase de validation est décrite selon un exemple de réalisation illustré par la . Dans une première opération de la phase de validation, le dispositif en charge de la phase de validation, c’est-à-dire le dispositif distant 101, collecte un ensemble de données de validation représentatives d’indicateurs obtenues de l’ensemble de deuxièmes véhicules 12, c’est-à-dire des indicateurs mesurés ou détectés par les deuxièmes véhicules 12. Les indicateurs des données de validation correspondent aux indicateurs utilisés et décrits dans la phase d’apprentissage. Les indicateurs des données de validation sont par exemple transmis par les deuxièmes véhicules 12 au dispositif distant 101 via l’infrastructure de réseau sans fil au fil du temps lorsqu’un évènement associé à un tel indicateur survient et est détecté ou mesuré par un deuxième véhicule 12. La collecte des indicateurs lors de la phase de validation est similaire à la collecte des indicateurs de la phase d’apprentissage et les éléments relatifs aux indicateurs décrits en regard de la phase d’apprentissage sont repris dans la phase de validation. La collecte des indicateurs est par exemple mise en œuvre sur un intervalle temporel déterminé correspondant par exemple à plusieurs semaines, plusieurs mois ou plusieurs années d’utilisation des deuxièmes véhicules, par exemple en temps réel. Ces indicateurs reçus de l’ensemble de deuxièmes véhicules 12 pendant l’intervalle temporel déterminé sont avantageusement stockés en mémoire du dispositif distant 101 ou d’un dispositif distant dédié à la collecte et au stockage de ces indicateurs et connectés au dispositif distant 101, par exemple via une liaison filaire. Selon une variante de réalisation, une information représentative de l’instant temporel auquel chaque indicateur a été détecté, mesuré ou transmis est associé audit chaque indicateur. Dit autrement, chaque indicateur est horodaté. Les indicateurs sont par exemple collectés et/ou regroupés par jour tel qu’illustré sur la , les jours étant indiqués par « J1 » pour le premier jour de l’intervalle temporel, « J2 » pour le deuxième jour et ainsi de suite jusqu’à par exemple « J151 » selon l’exemple particulier de la . Les jours J1 à J151 forment une séquence temporelle de jours se succédant les uns aux autres, J1 étant antérieur à J2 d’un point de vue temporel, J3 étant antérieur à J2 et ainsi de suite jusqu’à J151 qui est antérieur à J150. Les jours J1 à J151 correspondent par exemple à des jours consécutifs. Selon un autre exemple, chaque jour est par exemple représentatif d’une semaine, J1 étant associé à la semaine 1, J2 à la semaine 2 et ainsi de suite jusqu’à J151 qui est associé à la semaine 151, les semaines étant consécutives d’un point de vue temporel. Dans une deuxième opération de la phase de validation, une séquence de résultats de prédiction de panne du composant est déterminée en prédisant, pour chaque jour de la pluralité de jours formant la séquence de jours J1 à J151, une probabilité de panne du composant à partir du modèle de prédiction appris. A cet effet, pour chaque prédiction associée à chaque jour J1 à J151, le modèle de prédiction de panne est alimenté avec des données de validation 21 à 26 formées des données du jour considéré et des jours précédant temporellement ce jour considéré. Cela permet d’obtenir un résultat de prédiction de panne pour chaque jour de la pluralité de jours formant l’intervalle temporel ou la séquence de jours J1 à J151. Par exemple, pour le jour J1, la prédiction est basée sur les données de validation 21 obtenues pour ce premier jour J1. Pour le jour J2, la prédiction est basée sur les données de validation obtenues pour le jour J2 et pour le jour précédant J2, c’est-à-dire J1. Les données de validation 22 alimentant le modèle de prédiction pour obtenir le résultat de la prédiction pour J2 correspondent aux données obtenues par agrégation des données obtenues pour le jour J1 et pour le jour J2. Pour le jour J3, la prédiction est basée sur les données de validation obtenues pour le jour J3 et pour les jours précédant J3, c’est-à-dire J1 et J2. Les données de validation 23 alimentant le modèle de prédiction pour obtenir le résultat de la prédiction pour J3 correspondent aux données obtenues par agrégation des données obtenues pour le jour J1, pour le jour J2 et pour le jour J3. Le même raisonnement est appliqué pour chaque jour J1 à J151. Pour le jour J151, la prédiction est basée sur les données de validation obtenues pour le jour J151 et pour l’ensemble des jours précédant J151, c’est-à-dire chaque jour de J1 à J150. Les données de validation 26 alimentant le modèle de prédiction pour obtenir le résultat de la prédiction pour J151 correspondent aux données obtenues par agrégation des données obtenues pour les jours J1 à J151. Le résultat de la prédiction pour chaque journée est indiqué dans la colonne « P » 201. Selon l’exemple de la , le résultat de la prédiction pour le jour J1 vaut 0 (par exemple correspondant à une absence de panne prédite), le résultat de la prédiction pour le jour J2 vaut 0, le résultat de la prédiction pour le jour J3 vaut 0, le résultat de la prédiction pour le jour J149 vaut 1 (par exemple correspondant à une panne prédite), le résultat de la prédiction pour le jour J150 vaut 1 et le résultat de la prédiction pour le jour J151 vaut 1. Selon un autre exemple, les résultats de prédiction correspondent à une probabilité qu’une panne survienne, une telle probabilité étant par exemple indiquée par un ensemble de valeurs déterminées comprises entre 0 et 1 (par exemple 0, 0,2, 0,4, 0,6, 0,8 et 1), le nombre de valeurs correspondant au nombre de classes associées au modèle de prédiction (aussi appelé modèle de classification). La séquence de résultats de prédiction P 201 est par exemple représentée sous la forme d’une courbe 202 marquant l’évolution ou la variation des résultats de prédiction P (en ordonnée du diagramme) en fonction des jours J (en abscisse du diagramme). Dans une troisième opération de la phase de validation, les résultats de prédiction P 201 et notamment la variabilité des résultats de prédiction P 201 sur l’intervalle temporel sont analysés pour déterminer une information représentative de la fiabilité du modèle de prédiction utilisé pour obtenir les résultats de prédiction P 201. L’information représentative de fiabilité comprend par exemple les valeurs suivantes : - 0 pour un modèle de prédiction déterminé comme étant non fiable ; et - 1 pour un modèle de prédiction déterminé comme étant fiable. Par exemple, un modèle de prédiction est déterminé ou jugé comme étant non fiable lorsque les résultats de prédiction dans la séquence P 201 sont selon une courbe non monotone, par exemple lorsque les résultats varient en dents de scie. Selon un autre exemple, un modèle de prédiction est déterminé ou jugé comme étant non fiable lorsqu’un résultat de prédiction valant 1 pour un jour de la séquence est suivi d’un résultat de prédiction valant 0 pour un jour postérieur de la séquence. Selon un autre exemple, un modèle de prédiction est déterminé ou jugé comme étant non fiable lorsqu’un résultat de prédiction valant 0 pour un jour de la séquence est suivi d’un résultat de prédiction valant 1 pour un jour précédant de la séquence. De tels exemples sont représentatifs d’une variabilité dans les résultats de prédiction 201, montrant que le modèle de prédiction n’est pas fiable. Dans certains cas, lorsqu’une panne est prédite pour un jour J déterminé, par exemple le jour 149, les résultats de prédiction pour les jours postérieurs au jour 149 d’un point de vue temporel (les jours J150 et J151) doivent aussi être à 1 par cohérence. En effet, si une panne est prédite à un jour J, la panne doit être prédite pour les jours suivants, notamment parce que le composant vieillit. Dans d’autres cas, lorsqu’une panne est prédite pour un jour J déterminé, par exemple le jour 149, les résultats de prédiction postérieurs peuvent reprendre la valeur 0 après être restés à 1 pendant un ou plusieurs jours (par exemple pour les jours 160, 165, 200 et suivants), par exemple si le composant a été changé ou réparé ou si le conducteur a changé de comportement avec son véhicule. Un modèle de prédiction est déterminé ou jugé comme étant fiable lorsque les résultats de prédiction dans la séquence P 201 sont selon une courbe monotone croissante, telle que la courbe 202 illustrée sur la , la variabilité des résultats étant considérée comme nulle ou faible. Ainsi, le modèle de prédiction est déterminé comme étant fiable si, lorsque le résultat de prédiction pour un jour déterminé de la séquence de jours formant l’intervalle temporel vaut 1 (prédiction de panne), le résultat de prédiction pour chaque jour de la séquence succédant au jour déterminé (ou postérieur au jour déterminé) vaut également 1. Sinon, le modèle de prédiction est déterminé comme étant non fiable. Lorsque le modèle de prédiction appris dans la phase d’apprentissage est validé durant la phase de validation, c’est-à-dire qu’il a été déterminé comme étant fiable, alors le modèle de prédiction peut être déployé en production, par exemple sur le ou les troisièmes véhicules 13. A cet effet, les paramètres du modèle de prédiction sont par exemple transmis à chaque troisième véhicule 13. Phase de prédiction La phase de prédiction, de production ou d’inférence est mise en œuvre en collectant des données de production correspondant à des indicateurs mesurés ou détectés par le troisième véhicule 13 considéré. Ces indicateurs sont avantageusement identiques ou similaires aux indicateurs décrits en regard des phases d’apprentissage et de validation Les données ainsi obtenues sont fournies en entrée du modèle de prédiction pour prédire la probabilité qu’une panne survienne. Le résultat est par exemple 0 ou 1, ou selon un autre exemple, une valeur de probabilité est obtenue et est comparée à une ou plusieurs valeurs seuil pour déterminer si le risque de panne est avéré ou élevé. Lorsque la probabilité de panne atteint la valeur seuil (par exemple 60 %, 70 %, 80 %, 90 %), une alerte est par exemple générée et par exemple transmise : - au troisième véhicule 13 pour alerter le conducteur du risque de panne et/ou l’informer de la procédure à suivre pour prévenir la panne ; et/ou - à un serveur associé à un service après-vente en charge de prendre contact avec le troisième véhicule 13 (ou son propriétaire) pour l’accompagner dans les mesures à prendre pour prévenir la panne ou le défaut ; et/ou - à destination du conducteur ou du propriétaire du troisième véhicule 13 pour l’alerter du risque de panne et/ou l’informer de la procédure à suivre pour prévenir la panne ; ces données sont par exemple transmises à un dispositif d’affichage intégré au troisième véhicule 13 et/ou à un dispositif distant tel qu’un téléphone intelligent (de l’anglais « smartphone ». La illustre schématiquement un dispositif 3 configuré pour contrôler un modèle de prédiction appris lors d’une phase d’apprentissage, par exemple un modèle de prédiction de panne de composant de véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 3 correspond par exemple à un dispositif de calcul ou de traitement de données, par exemple le dispositif distant 101. Selon un autre exemple, le dispositif 3 correspond à un dispositif embarqué dans le véhicule 10, par exemple un calculateur. Le dispositif 3 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figures 1 et 2 et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la . Des exemples d’un tel dispositif 3 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), une unité de contrôle télématique, dite TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable, un serveur, ou une combinaison de plusieurs des dispositifs énumérés ci-avant. Les éléments du dispositif 3, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 3 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 3 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 30 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 3. Le processeur 30 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 3 comprend en outre au moins une mémoire 31 correspondant par exemple une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 31. Selon différents modes de réalisation particuliers, le dispositif 3 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Selon un mode de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend un bloc 32 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un serveur distant ou le « cloud », une unité TCU. Les éléments d’interface du bloc 32 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Bluetooth® ou Wi-Fi®, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; - interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Selon un autre mode de réalisation particulier, le dispositif 3 comprend une interface de communication 33 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué ou d’autres serveurs) via un canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Selon un mode de réalisation particulier supplémentaire, le dispositif 3 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 340, un ou des haut-parleurs 350 et/ou d’autres périphériques 360 (système de projection) via des interfaces de sortie 34, 35, 36 respectives adaptées. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 3. L’écran d’affichage correspond par exemple à un écran, tactile ou non. La illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de contrôle d’un modèle de prédiction de panne de composant de véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par le dispositif distant 101 ou par un système comprenant un ou plusieurs deuxièmes véhicules 12 reliés en communication sans fil au dispositif distant 101. Dans une première étape 41, des données de validation représentatives d’indicateurs associés à au moins un deuxième véhicule et mesurés par le au moins un deuxième véhicule sont collectées pour chaque jour d’une pluralité de jours successifs temporellement. Dans une deuxième étape 42, une séquence de résultats de prédiction de panne du composant est déterminée par prédiction, pour chaque jour de la pluralité de jours, d’une probabilité de panne du composant en alimentant le modèle de prédiction de panne des données de validation associées à chaque jour et à un ensemble de jours de la pluralité de jours précédant temporellement ce jour. Dans une troisième étape 43, une information représentative de fiabilité du modèle de prédiction de panne est déterminée en fonction d’une information représentative d’une variation ou variabilité des résultats de prédiction dans la séquence. Selon une variante de réalisation, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec les figures 1 et 2 s’appliquent aux étapes du procédé de la . Bien entendu, l’invention ne se limite pas aux modes de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé d’alerte d’une panne avant que la panne ne survienne et le dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. L’invention concerne également un système comprenant un ou plusieurs véhicules et un dispositif distant, par exemple le dispositif distant 101, le ou les véhicules étant reliés en communication sans fil avec le dispositif distant 101. Procédé de contrôle d’un modèle de prédiction de panne d’un composant de véhicule, ledit modèle de prédiction ayant été appris dans une phase dite d’apprentissage à partir de données d’apprentissage obtenues d’un ensemble de premiers véhicules (11), ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - collecte (41) de données de validation représentatives d’indicateurs associés à au moins un deuxième véhicule et mesurés par ledit au moins un deuxième véhicule pour chaque jour d’une pluralité de jours successifs temporellement ; - détermination (42) d’une séquence de résultats de prédiction de panne (201) dudit composant par prédiction, pour chaque jour de ladite pluralité de jours, d’une probabilité de panne dudit composant en alimentant ledit modèle de prédiction de panne des données de validation (21 à 26) associées audit chaque jour et à un ensemble de jours de ladite pluralité de jours précédant temporellement ledit chaque jour ; - détermination (43) d’une information représentative de fiabilité dudit modèle de prédiction de panne en fonction d’une information représentative d’une variabilité des résultats de prédiction dans ladite séquence (201). Procédé selon la revendication 1, pour lequel ledit modèle de prédiction est déterminé comme étant non fiable lorsque les résultats de prédiction dans ladite séquence (201) sont selon une courbe non monotone et ledit modèle de prédiction est déterminé comme étant fiable lorsque les résultats de prédiction dans ladite séquence (201) sont selon une courbe monotone croissante (202). Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel chaque résultat de prédiction de panne de ladite séquence appartient à un ensemble de résultats de prédiction de panne comprenant : - un premier résultat correspondant à une prédiction de panne pour ledit composant ; et - un deuxième résultat correspondant à une prédiction d’une absence de panne pour ledit composant. Procédé selon la revendication 3, pour lequel ledit modèle de prédiction est déterminé comme étant fiable si, lorsque le résultat de prédiction pour un jour déterminé de ladite pluralité correspond audit premier résultat, le résultat de prédiction pour chaque jour de ladite pluralité succédant audit jour déterminé correspond audit premier résultat. Procédé selon la revendication 3 ou 4, pour lequel ledit modèle de prédiction est déterminé comme étant non fiable si, lorsque le résultat de prédiction pour un jour déterminé de ladite pluralité correspond audit premier résultat, le résultat de prédiction pour au moins un jour de ladite pluralité succédant audit jour déterminé correspond audit deuxième résultat. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, pour lequel ledit au moins un deuxième véhicule n’appartient pas à l’ensemble de premiers véhicules. Procédé selon l’une revendications 1 à 6, comprenant en outre une étape de transmission de paramètres représentatifs dudit modèle de prédiction à destination d’au moins un troisième véhicule lorsque ledit modèle de prédiction est déterminé comme étant fiable. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, pour lequel, ledit composant correspondant à une batterie, lesdites indicateurs appartiennent à un ensemble d’indicateurs comprenant : - indicateur représentatif d’un code défaut ; - indicateur représentatif d’une décharge de la batterie ; - indicateur représentatif d’une durée de trajet ; - indicateur représentatif d’une distance de trajet. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Dispositif (3) de contrôle d’un modèle de prédiction de panne d’un composant de véhicule, ledit dispositif (3) comprenant une mémoire (31) associée à au moins un processeur (30) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8.