FR 3148652 A1 20241115 FR 2304622 A 20230510 L’invention concerne un procédé et un dispositif de prédiction d’une panne d’un composant d’un véhicule (10). A cet effet, des premières données représentatives de codes défauts pour le premier véhicule (10) sont reçues. Ces premières données sont projetées dans un espace représentatif d’un ensemble de deuxièmes véhicules (11) n’ayant pas connu de panne pour ce composant. La probabilité qu’une panne de ce composant survienne est prédite en alimentant un modèle de prédication de panne avec ces premières données. Le modèle de prédiction de panne correspond avantageusement à un modèle obtenu lors d’une phase d’apprentissage d’une méthode d’apprentissage machine. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de prédiction de panne d’un composant de véhicule par utilisation de codes défauts L’invention concerne les procédés et dispositifs de prédiction de panne d’un ou plusieurs composants d’un véhicule, notamment un véhicule automobile. 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. Selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de prédiction de panne d’un composant d’un premier véhicule, le procédé comprenant les étapes suivantes : - réception de premières données représentatives d’un ensemble de premiers codes défauts détectés par le premier véhicule via une liaison sans fil ; - projection des premières données dans un espace représentatif d’occurrences d’un ensemble de codes défauts d’une première partie d’un ensemble de deuxièmes véhicules, la première partie comprenant des deuxièmes véhicules, dits sans panne, de l’ensemble de deuxièmes véhicules ayant un niveau d’occurrences de l’ensemble de codes défauts inférieur à un niveau d’occurrences de l’ensemble de codes défaut d’une deuxième partie de l’ensemble de deuxièmes véhicules, la deuxième partie comprenant des deuxièmes véhicules, dits avec panne, de l’ensemble de deuxième véhicules ; - détermination d’un ensemble de premières caractéristiques représentatives du premier véhicule à partir d’un résultat de la projection ; - prédiction d’une probabilité de panne du composant en alimentant un modèle de prédiction de panne avec les premières caractéristiques, le modèle de prédiction de panne ayant été appris dans une phase dite d’apprentissage à partir de deuxièmes données représentatives d’un ensemble de deuxièmes codes défauts obtenus pour l’ensemble de deuxièmes véhicules, l’espace ayant été déterminé lors de ladite phase d’apprentissage. Un tel procédé 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 dont une partie est saine ou sans panne. L’utilisation d’un espace représentatif des occurrences des codes défauts pour des deuxièmes véhicules dits sans panne (c’est-à-dire avec une occurrence faible des codes défauts) permet de détecter les véhicules qui s’écartent de ce groupe de véhicules dits sains ou sans panne et de détecter en avance un éventuel problème sur le composant. Selon une variante, le procédé comprend en outre une étape d’apprentissage du modèle de prédiction de panne, l’étape d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - identification de chaque deuxième véhicule de la première partie et de chaque deuxième véhicule de la deuxième partie à partir de données représentatives de demandes de prise en charge de réparation de composants d’au moins une partie de l’ensemble de deuxièmes véhicules et à partir de données représentatives de configuration de chaque deuxième véhicule de l’ensemble de deuxièmes véhicules ; - réception des deuxièmes données ; - pour chaque deuxième code défaut de l’ensemble, détermination d’une première occurrence d’existence du deuxième code défaut pour les deuxièmes véhicules de la première partie et d’une deuxième occurrence d’existence du deuxième code défaut pour les deuxièmes véhicules de la deuxième partie à partir des deuxièmes données ; - sélection d’au moins une partie des deuxièmes codes défaut de l’ensemble par comparaison, pour chaque deuxième code défaut de l’ensemble, de la première occurrence d’existence avec la deuxième occurrence d’existence, un deuxième code défaut étant sélectionné lorsque le résultat indique une différence entre la deuxième occurrence d’existence et la première occurrence d’existence supérieure à un seuil déterminé ; - détermination de l’espace à partir des premières occurrences d’existence pour la au moins une partie des deuxièmes codes défauts sélectionnés ; - projection des deuxièmes données dans l’espace ; - détermination d’un ensemble de deuxièmes caractéristiques représentatives de l’ensemble de deuxièmes véhicules à partir d’un résultat de la projection ; et - génération du modèle de prédiction de panne par classification des deuxièmes caractéristiques. Selon une autre variante, la détermination de l’espace comprend une transformation des premières occurrences d’existence en composantes principales par méthode d’analyse en composantes principales appliquée aux premières occurrences d’existence. Selon une variante supplémentaire, l’espace est formé de 10 composantes principales obtenues de la transformation. Selon une autre variante, l’espace est formé d’un nombre de composantes principales comprises entre 3 et 20 composantes principales. Selon encore une variante, les premières et deuxièmes caractéristiques comprennent : - une valeur correspondant à un logarithme d’une valeur absolue du résultat de la projection auquel est ajouté 1 ; - un résultat d’un produit de convolution entre les composantes principales ; - un résultat d’un produit de convolution de 3 premières composantes principales parmi les composantes principales ; - un résultat d’un produit de convolution des 3 premières composantes principales et d’un logarithme de chacune des 3 premières composantes principales ; et - un résultat d’un produit de convolution des logarithmes des 3 premières composantes principales. Selon une variante additionnelle, chaque code défaut de l’ensemble de premiers codes défauts et de l’ensemble de deuxièmes codes défauts correspond à un code défaut détecté pendant une phase de vie déterminée du premier véhicule et de chaque deuxième véhicule, respectivement. Selon une autre variante, le procédé comprend en outre une étape de transmission de données représentatives d’une alerte lorsque la probabilité de panne atteint un seuil déterminé. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un dispositif 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 véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de l’invention. Selon un quatrième 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 cinquième 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 d’apprentissage d’un modèle de prédiction de panne d’un composant de véhicule et de prédiction d’une probabilité de panne d’un composant du véhicule de la sur la base du modèle appris, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention illustre schématiquement un dispositif configuré pour la prédiction de probabilité de panne d’un composant du véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention ; illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de prédiction de probabilité de panne d’un composant du véhicule de la , selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention. Un procédé et un dispositif de prédiction de probabilité de panne d’un ou plusieurs composants 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, la prédiction d’une panne d’un (ou plusieurs) composant(s) d’un premier véhicule, par exemple le chargeur embarqué d’un premier véhicule de type véhicule électrique ou hybride comprenant une batterie de traction, comprend la réception, par exemple depuis le premier véhicule via une liaison sans fil, de premières données représentatives d’un ensemble de premiers codes défauts détectés par le premier véhicule et par exemple transmises à un serveur du « cloud » (ou « nuage » en français). Ces premières données sont projetées dans un espace représentatif d’occurrences d’un ensemble de codes défauts d’une première partie d’un ensemble de deuxièmes véhicules correspondant à des deuxièmes véhicules dits sains ou sans pannes, c’est-à-dire des véhicules sans aucune panne sur le composant concerné, le niveau d’occurrence des codes défauts pour les deuxièmes véhicule de cette première partie de l’ensemble étant inférieur à un niveau d’occurrences des codes défaut d’une deuxième partie de l’ensemble de deuxièmes véhicules correspondant aux véhicules dits avec panne. Un ensemble de premières caractéristiques représentatives du premier véhicule est déterminé à partir du résultat de la projection. Enfin, la probabilité de panne du composant est déterminée en alimentant un modèle de prédiction de panne avec les premières caractéristiques. Un tel modèle de prédiction de panne a été préalablement appris lors d’une phase dite d’apprentissage d’une méthode d’apprentissage machine (de l’anglais « machine learning »), aussi appelée méthode d’apprentissage automatique, à partir de deuxièmes données représentatives d’un ensemble de deuxièmes codes défauts obtenus pour l’ensemble de deuxièmes véhicules, l’espace ayant été déterminé lors de la phase d’apprentissage. 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. 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. 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 illustre schématiquement un environnement de communication 1 d’un premier véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le premier véhicule 10 correspond par exemple à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule 10 correspond ainsi par exemple à un véhicule terrestre, par exemple une automobile, un camion, un car, une moto. Le premier véhicule 10 embarque également avantageusement un système de communication configuré pour communiquer avec un ou plusieurs dispositifs distants 101 via une infrastructure d’un réseau de communication sans fil. Le dispositif distant 101 correspond avantageusement à un dispositif configuré pour traiter des données, par exemple des données stockées en mémoire du dispositif distant 101 et/ou des données reçues du véhicule 10. Le dispositif distant 101 correspond par exemple à un serveur du « cloud » 100. Le système de communication du premier véhicule 10 comprend par exemple une ou plusieurs antennes de communication reliées à une unité de contrôle télématique, dite TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit »), elle-même reliée à un ou plusieurs calculateurs du système embarqué du premier véhicule 10. La ou les antennes, l’unité TCU et le ou les calculateurs forment par exemple une architecture multiplexée pour la réalisation de différents services utiles pour le bon fonctionnement du premier véhicule 10 et pour assister le conducteur et/ou les passagers du premier véhicule 10 dans le contrôle du premier véhicule 10 et/ou pour établir un diagnostic sur le fonctionnement d’un ou plusieurs composants du premier véhicule 10. Le ou les calculateurs et l’unité TCU communiquent et échangent des données entre eux par l’intermédiaire d’un ou plusieurs bus informatiques, par exemple un bus de communication de type bus de données CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (selon la norme ISO 17458) ou Ethernet (selon la norme ISO/IEC 802-3). L’infrastructure de communication mobile permettant la communication sans fil de données entre le premier véhicule 10 et le dispositif distant 101 comprend par exemple un ou plusieurs équipements de communication 110 de type antenne relais (réseau cellulaire) ou unité bord de route, dite UBR. Dans un mode de communication utilisant une telle architecture réseau, les données sont par exemple transmises par le premier véhicule 10 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 le premier véhicule 10 et le dispositif distant 101 correspond par exemple à : - un système de communication véhicule à infrastructure V2I (de l’anglais « vehicle-to-infrastructure »), par exemple basé sur les standards 3GPP LTE-V ou IEEE 802.11p de ITS G5 ; et/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 ; et/ou - un système de communication de type Wifi selon IEEE 802.11, par exemple selon IEEE 802.11n ou ou IEEE 802.11ac. Un processus de prédiction de panne d’un ou plusieurs composants du premier véhicule 10, dont un exemple de mise en œuvre est illustré sur la , est avantageusement mis en œuvre par un système comprenant le véhicule 10 (c’est-à-dire par un ou plusieurs dispositifs embarqués dans le véhicule 10, par exemple un ou plusieurs calculateurs) et le dispositif distant 101 relié en communication avec le véhicule 10 via une connexion ou une liaison sans fil. Le processus de prédiction de panne présenté ci-dessous est décrit en regard d’un exemple particulier et non-limitatif relatif à la prédiction d’une panne d’un composant du premier véhicule 10 correspondant au chargeur embarqué (de l’anglais « Onboard charger ») contrôlant la charge de la batterie de traction du premier véhicule 10 correspondant selon cet exemple à un véhicule électrique ou hybride. Bien entendu, un tel processus de prédiction de panne s’applique à tout composant ou organe d’un véhicule, par exemple une batterie de démarrage (ou batterie 12 V), 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 prédiction comprend avantageusement deux phases, chacune de ces phases comprenant une ou plusieurs opérations. La première phase 20 correspond à une phase dite d’apprentissage ou d’entrainement d’un ou plusieurs modèles de prédiction et la deuxième phase 21 correspond à une phase dite de production ou de prédiction (aussi appelé phase d’inférence) basée sur le ou les modèles appris dans la phase d’apprentissage et de données alimentant le ou les modèles appris. La première phase et la deuxième phase sont par exemple mises en œuvre par le dispositif distant 101. Selon une variante de réalisation, la première phase est mise en œuvre par le dispositif distant 101 (ou par un serveur hors « cloud », par exemple un serveur hébergé dans un centre (par exemple un bureau d’étude) adapté pour faire l’apprentissage) et la deuxième phase par le premier véhicule 10, par exemple par un calculateur du système embarqué du premier véhicule 10. Selon une autre variante de réalisation, l’apprentissage est mis en œuvre dans la première phase et les paramètres du ou des modèles de prédiction sont affinés en temps réel à partir des données (dont les premiers indicateurs) reçues pendant la deuxième phase par un ou plusieurs premiers véhicules. Phase d’apprentissage L’apprentissage mis en œuvre dans la première phase correspond avantageusement à un apprentissage supervisé à partir d’un ensemble de données associées à un ensemble ou groupe de deuxièmes véhicules 11 comprenant par exemple quelques dizaines, quelques centaines, des milliers ou des dizaines/centaines de milliers de deuxièmes véhicules 11. Selon une variante de réalisation, l’apprentissage mis en œuvre dans la première phase correspond à un apprentissage non supervisé à partir de l’ensemble de données associées à l’ensemble de deuxièmes véhicules 11. Selon un exemple particulier, les deuxièmes véhicules 11 compris dans l’ensemble de deuxièmes véhicules 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 201 de la phase d’apprentissage 20, les deuxièmes véhicules dits sans panne (formant une première partie de l’ensemble de deuxièmes véhicules 11) et les deuxièmes véhicule 11 dits avec panne (formant une deuxième partie de l’ensemble de deuxièmes véhicules 11) sont identifiés à partir de : - données représentatives de demandes de prise en charge de réparation de composants de véhicule, correspondant par exemple à des requêtes ou demandes de prise en charge des travaux effectués par un garagiste ou un concessionnaire et transmises au constructeur de chaque deuxième véhicule concerné, une telle requête étant aussi appelée « demande de crédits », ces données étant par exemple obtenues d’un serveur 12 du constructeur recevant ces demandes de crédit et/ou des serveurs 12 du garagiste ou du concessionnaire transmettant ces demandes de crédits ; et - données représentatives de configuration de chaque deuxième véhicule, par exemple obtenues d’un serveur 13 du constructeur automobile. Les deuxièmes véhicules identifiés comme n’ayant pas connu de panne sont identifiés et regroupés pour former la première partie de l’ensemble de deuxième véhicules 11 et les deuxièmes véhicules identifiés comme ayant connu des pannes ou un taux de panne important sont identifiés et regroupés pour former la deuxième partie de l’ensemble de deuxième véhicules 11. Les deuxièmes véhicules de la première et de la deuxième partie sont identifiés à partir de données reçus d’un ou plusieurs serveurs 12, 13 d’un constructeur automobile et/ou d’un service après-vente, les deuxièmes véhicules de la première et de la deuxième partie étant par exemple sélectionnés de telle manière que leurs configurations correspondent. La première partie de l’ensemble de deuxièmes véhicules et la deuxième partie de l’ensemble de deuxièmes véhicules forment par exemple des parties cohérentes entre elles en ce que les deuxièmes 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). L’identification de ces deuxièmes véhicules est par exemple associée à chaque composant d’une pluralité de composants, les groupes ou parties étant formées selon le composant. Par exemple, selon l’exemple relatif au chargeur embarqué, la première partie des deuxièmes véhicules comprend les deuxièmes véhicules n’ayant pas connu de panne du chargeur embarqué et la deuxième partie des deuxièmes véhicules comprend les deuxièmes véhicules ayant connu au moins une panne du chargeur embarqué. Dans cette première opération 201, chaque deuxième véhicule 11 transmet à destination d’un serveur tel que le dispositif distant 101 des deuxièmes données représentatives des (deuxièmes) codes défauts rencontrés lorsqu’un tel code défaut est détecté ou généré par un calculateur du deuxième véhicule 11. Le deuxième véhicule 11 correspond à un véhicule dit connecté, tout comme le premier véhicule 10, configuré pour communiquer des données via une liaison ou une connexion sans fil. Selon une variante, les codes défauts générés par tout ou partie des deuxièmes véhicules 11 sont collectés lors d’un diagnostic du deuxième véhicule 11, ces codes défauts étant alors transmis au dispositif distant 101 par l’entité ayant réalisé le diagnostic (par exemple un garage ou un concessionnaire automobile). Un code défaut est également appelé code DTC (de l’anglais « Diagnostic Trouble Code » ou en français « Code défaut de diagnostic »). Selon une variante de réalisation, chaque deuxième véhicule 11 transmet en outre des données représentatives d’une phase de vie déterminée du deuxième véhicule, de telles données comprenant par exemple un identifiant de la phase de vie déterminée. Selon une variante, ces données comprennent en outre des données représentatives d’un intervalle temporel associé à la phase de vie (par exemple heure de début et de fin), selon la phase de vie. Par exemple, chaque deuxième véhicule 11 transmet des données représentatives d’une session de charge de la batterie de traction lorsque le composant concerné par la prédiction correspond au chargeur embarqué. Les données reçues par le dispositif distant 101 sont par exemple stockées en mémoire et associées à chaque deuxième véhicule 11, chaque deuxième véhicule 11 étant par exemple identifié par un identifiant unique (par exemple le numéro VIN (de l’anglais « Vehicle Identification Number » ou en français « Numéro d’identification de véhicule »)) obtenu des données de configurations. La transmission des données relatives à la phase de vie déterminée permet au dispositif distant de sélectionner les codes défauts obtenues pendant cette phase de vie déterminée uniquement parmi l’ensemble de codes défauts détectés pour les deuxièmes véhicules 11. Les données de configuration de chaque deuxième véhicule 11 comprennent par exemple le type de véhicule, un identifiant du véhicule, la marque du véhicule, le modèle du véhicule, la configuration matérielle et/ou logicielle du véhicule, etc. Dans une deuxième opération 202 de la phase d’apprentissage 20, les codes défauts ayant une forte (ou élevée) probabilité conditionnelle d’apparition (ou d’existence) sont identifiés. La liste des deuxièmes codes défauts DTC générés et obtenus pour chaque deuxième véhicule 11 sont extraites, par exemple de la mémoire du dispositif 101 dans laquelle ces deuxièmes codes défauts sont enregistrés et stockés. Une première occurrence d’apparition ou d’existence des codes défauts est calculée ou déterminée pour les deuxièmes véhicules 11 de la première partie (sans panne) et une deuxième occurrence d’apparition ou d’existence des codes défauts est calculée ou déterminée pour les deuxièmes véhicules 11 de la deuxième partie (sans panne), les deuxièmes véhicules 11 de la première partie et de la deuxième partie ayant été identifiés à l’opération 201 précédente. Selon la variante selon laquelle une phase de vie particulière associée au composant pour lequel le modèle de prédiction de panne est calculé est prise en compte, seuls les deuxièmes codes défauts apparus pendant cette phase de vie particulière (par exemple les sessions de charge de la batterie de traction) sont comptés pour déterminés les premières et deuxièmes occurrences. Une probabilité d’apparition de chaque code défaut de la liste des codes défauts est calculée ou déterminée pour l’ensemble des deuxièmes véhicules de la première partie et pour l’ensemble des deuxièmes véhicules de la deuxième partie. La probabilité est par exemple exprimée par un pourcentage obtenu en fonction des premières et deuxièmes occurrences rapportées au nombre de deuxièmes véhicules dans la première partie et la deuxième partie de l’ensemble de véhicules. Pour chaque deuxième code défaut de la liste de codes défaut, une différence entre la probabilité d’apparition ou d’existence d’un code défaut lors d’une panne identifiée pour les deuxièmes véhicules de la deuxième partie (véhicules avec panne) et la probabilité d’apparition ou d’existence d’un code défaut pour les deuxièmes véhicules 11 de la première partie (véhicules sans panne) est calculée ou déterminée. Une partie des deuxièmes codes défauts est sélectionné en fonction des différences calculées, par exemple seuls les deuxièmes codes défauts pour lesquels la différence est supérieure à un seuil sont sélectionnés. Un tel seuil est par exemple égal à 5 %. Selon d’autres exemples, le seuil est fixé à 7, 10 ou 15 % par exemple. Dans une troisième opération 203 de la phase d’apprentissage 20, un espace représentatif de la première partie des deuxièmes véhicules 11, c’est-à-dire les deuxièmes véhicules sains ou sans panne est calculé ou déterminé. L’espace est déterminé à partir des premières occurrences d’apparition ou d’existence pour le ou les deuxièmes codes défauts sélectionnés. La détermination de l’espace est par exemple obtenue via la méthode dite d’analyse en composantes principales, notée PCA (de l’anglais « Principal Component Analysis ») qui consiste à transformer des variables liées entre elles (l’occurrence des codes défauts) en nouvelles variables décorrélées les unes des autres. Ces nouvelles variables sont appelées composantes principales, une telle méthode permettant le nombre de variables à prendre en compte. Selon une variante de réalisation, l’espace est déterminé selon l’algorithme t-SNE (de l’anglais « t-distributed stochastic neighbor embedding » ou en français « intégration stochastique des voisins t-ditribués »). L’espace correspond à un espace multidimensionnels dont le nombre de dimensions dépend du nombre de composantes principales sélectionnées. Par exemple, le nombre de composantes principales sélectionnées pour représenter l’espace est égal à 10 (les 10 premières composantes principales). Selon d’autres exemples, le nombre de composantes principales sélectionnées est égal à 5, 8 ou 15. Les composantes principales sélectionnées correspondent aux vecteurs propres les plus représentatifs des occurrences de codes défauts pour les deuxièmes véhicules de la première partie des deuxièmes véhicules, c’est-à-dire les véhicules sains ou sans panne. La sélection des 10 premières composantes principales permet par exemple de reconstituer environ 98 % de la variance du jeu de données (les premières occurrences d’apparition des codes défauts, ce qui permet de constituer un espace propre de référence pour les véhicules sains ou sans panne considérés. Les deuxièmes données représentatives de l’occurrences d’apparition de chaque code défaut de chaque deuxième véhicule 11 sont alors projetées sur l’espace ainsi défini, et 10 composantes sont obtenues pour chaque deuxième véhicule 11 (chaque deuxième véhicule de la première partie et chaque deuxième véhicule de la deuxième partie). Dans une quatrième opération 204 de la phase d’apprentissage 20, un ensemble de deuxièmes caractéristiques représentatives de l’ensemble de deuxièmes véhicules 11 est déterminé à partir des composantes obtenues pour chaque deuxième véhicule 11 à l’étape précédente, c’est-à-dire à partir du résultat de la projection des deuxièmes données sur l’espace propre déterminé à l’opération 203. Les deuxièmes caractéristiques comprennent par exemple tout ou partie des caractéristiques ou valeurs suivantes : - une valeur correspondant au logarithme de la valeur absolue du résultat de la projection sur chacune des composantes auquel est ajouté 1 ; - un résultat d’un produit de convolution entre les composantes principales, par exemple entre les 10 composantes principales, par exemple pour chaque paire de composantes principales ; - un résultat d’un produit de convolution des 3 premières composantes principales de l’ensemble de composantes principales ; - un résultat d’un produit de convolution des 3 premières composantes principales et du logarithme de chacune des 3 premières composantes principales ; et - un résultat d’un produit de convolution des logarithmes des 3 premières composantes principales. Lorsque l’ensemble de composantes principales comprend 10 composantes et lorsque l’ensemble des caractéristiques ci-dessus sont calculées, le nombre de deuxièmes caractéristiques par deuxième véhicule 11 est égal à 30. Dans une cinquième opération 205 de la phase d’apprentissage 20, le modèle de prédiction de panne du composant concerné, par exemple le chargeur embarqué, est généré ou entrainé par classification des deuxièmes caractéristiques. A cet effet, le jeu de données utilisé, c’est-à-dire les deuxièmes caractéristiques, est traité pour générer un jeu de données d’entrainement, un jeu de données de validation et un jeu de données de test. Par exemple, le jeu de données formé des deuxièmes caractéristiques est réparti pour former un jeu de test (par exemple 30 % du jeu de données total) et un jeu pour l’apprentissage et la validation (par exemple 70 % du jeu de données total). Puis le jeu obtenu pour l’apprentissage et la validation est de nouveau scindé pour former un jeu de données pour l’apprentissage (par exemple 70 % du jeu pour l’apprentissage et la validation) et un jeu de données pour la validation du modèle (par exemple 30 % du jeu pour l’apprentissage et la validation). Le modèle de prédiction (aussi appelé modèle de classification) de panne est alors entrainé en utilisant le jeu de données pour l’apprentissage, par exemple selon une méthode d’apprentissage de type « forêt aléatoire » (de l’anglais « Random Forest »). Un tel modèle permet de différentier les véhicules susceptibles de tomber en panne, c’est-à-dire de voir le composant concerné présenter un défaut, de ceux susceptibles de ne pas tomber en panne, avec par exemple une probabilité associée à chaque classe en sortie du modèle (le nombre de classes est par exemple égal à 2 ou plus, avec une probabilité ou un intervalle de probabilité que le composant tombe en panne associée à chaque classe). Le modèle de prédiction ainsi généré est alors validé en utilisant le jeu de données de validation. Les performances du modèle de prédiction généré sont par exemple ensuite testées en utilisant le jeu de données de test. Lorsque la phase de prédiction 21 est mise en œuvre par le premier véhicule 10, les paramètres définissant le modèle de prédiction obtenu à la cinquième opération sont mis en œuvre au travers du dispositif distant 101 (qui aura au préalable réceptionné les données du premier véhicule 10) pour prédire une éventuelle panne sur le premier véhicule 10. Plusieurs modèles de prédiction sont par exemple générés ou appris tels que décrit ci-dessus, un modèle de prédiction étant par exemple généré pour chaque composant ou groupe de composants d’un ensemble de composants de véhicule déterminés. Phase de prédiction Dans une première opération 211 de la phase de prédiction 21, le dispositif en charge de la phase de prédiction (c’est-à-dire le dispositif distant 101 ou un ou plusieurs calculateurs du système embarqué du premier véhicule 10) reçoit ou collecte des premières données représentatives d’un ensemble de premiers codes défauts détectés par le premier véhicule 10. Les premières données correspondent par exemple aux deuxièmes données ayant été utilisées dans la phase d’apprentissage 20. Les premières données sont par exemple transmises par le premier véhicule 10 au dispositif distant 101 via l’infrastructure de réseau sans fil au fil du temps lorsqu’un premier code défaut est généré et est détecté par le premier véhicule 10. Lorsque la phase de prédiction est mise en œuvre par le premier véhicule 10, les premières données sont stockées dans une mémoire associée au calculateur du système embarqué du premier véhicule 10, ou dans un serveur du « cloud » auquel est connecté le premier véhicule 10. Selon une variante de réalisation, une information représentative de l’instant temporel auquel chaque premier code défaut a été détecté, mesuré ou transmis est associé audit chaque code défaut. Dit autrement, les premières données sont horodatées. Lorsque la phase de prédiction est mise en œuvre par le dispositif distant, le premier véhicule 10 transmet, selon une variante de réalisation, son numéro d’identification, par exemple son numéro VIN. La réception ou la collecte des premières données est similaire à la réception ou collecte des deuxièmes données. Selon une variante de réalisation, le premier véhicule 10 transmet en outre des données représentatives d’une phase de vie déterminée du premier véhicule, de telles données comprenant par exemple un identifiant de la phase de vie déterminée. Selon une variante, ces données comprennent en outre des données représentatives d’un intervalle temporel associé à la phase de vie (par exemple heure de début et de fin), selon la phase de vie. Par exemple, le premier véhicule 10 transmet des données représentatives d’une session de charge de la batterie de traction lorsque le composant concerné par la prédiction correspond au chargeur embarqué. Dans une deuxième opération 212 de la phase de prédiction 21, les premières données sont projetées dans l’espace représentatif des occurrences d’un ensemble de codes défauts des véhicules sans panne obtenu lors de la phase d’apprentissage 20. Selon une variante de réalisation selon une ou plusieurs phases de vie particulières du premier véhicule 10 sont prises en considération, les premières données projetées correspondent à celles de premiers codes défauts survenus pendant cette ou ces phases de vie, l’ensemble de premiers codes défauts étant par exemple filtrés pour ne sélectionner que ceux apparaissant durant la ou les phases de vie considérées. Dans une troisième opération 213 de la phase de prédiction 21, un ensemble de premières caractéristiques représentatives du premier véhicule 10 sont déterminées à partir du résultat de la projection des premières données dans l’espace représentatif des véhicules sains ou sans panne. La détermination des premières caractéristiques est similaire à la détermination des deuxièmes caractéristiques décrites pour la phase d’apprentissage 20 et n’est pas reprise en détail ici. Dans une quatrième opération 214 de la phase de prédiction 21, une probabilité de panne du composant considéré est prédite en alimentant le modèle de prédiction de panne obtenu lors de la phase de prédiction avec les premières caractéristiques obtenues à la troisième opération 213. Les premières données sont ainsi classifiées et une classe est associée aux premières données fournies en entrée du modèle de prédiction. La probabilité de panne associée à la classe obtenue fournit une probabilité de panne associée au composant considéré. Selon un mode de réalisation particulier, une alerte est par exemple générée et transmise à destination du premier véhicule 10 et/ou d’un dispositif de communication mobile 103 (par exemple un téléphone intelligent (de l’anglais « Smartphone »), une tablette ou un objet connecté) relié en communication sans fil au dispositif distant 101 et/ou au premier véhicule 10 et/ou un serveur d’un service après-vente 12. L’alerte est par exemple générée lorsque la probabilité de panne dépasse un seuil déterminé (par exemple 0,6 ou 0,7 ou 0,8). Les données représentatives de l’alerte de l’atteinte d’un seuil sont par exemple transmises : - au premier véhicule 10 et/ou au dispositif de communication mobile 103 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 101 associé à un service après-vente 12 en charge de prendre contact avec le premier véhicule 10 (ou son propriétaire) pour l’accompagner dans les mesures à prendre pour prévenir la panne ou le défaut. Lorsque la phase de prédiction est mise en œuvre par le premier véhicule 10, les données représentatives de l’alerte de l’atteinte d’un seuil sont par exemple transmises : - à destination du conducteur ou du propriétaire du premier véhicule 10 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 premier véhicule 10 et/ou à un dispositif distant tel qu’un téléphone intelligent 103 (de l’anglais « smartphone ») ; et/ou - à un serveur 101 associé à un service après-vente 12 en charge de prendre contact avec le premier véhicule 10 (ou son propriétaire) pour l’accompagner dans les mesures à prendre pour prévenir la panne ou le défaut. La phase de prédiction est avantageusement mise en œuvre dans chaque premier véhicule d’un ensemble ou groupe de premiers véhicules comprenant plusieurs premiers véhicules, par exemple des dizaines, centaines ou milliers de premiers véhicules. Selon cet exemple, les données obtenues de ces premiers véhicules (premières données, codes défauts) sont utilisées pour enrichir en temps réel le ou les modèles de prédiction appris et affiner les paramètres de ce ou ces modèles de prédictions. Les données obtenues pendant la phase de prédiction sont ainsi également utilisées en temps réel pour un apprentissage continue ou temps réel du ou des modèles de prédiction, selon cet exemple particulier. La illustre schématiquement un dispositif 3 configuré pour prédire une panne d’un ou plusieurs composants d’un véhicule, par exemple le premier véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 3 correspond par exemple à un dispositif embarqué dans le véhicule 10, par exemple un calculateur. Selon un autre exemple, le dispositif 3 correspond à un dispositif de calcul ou de traitement de données, par exemple le dispositif distant 101. 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 2 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 prédiction d’une panne d’un ou plusieurs composants d’un véhicule, par exemple le premier véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par un dispositif embarqué dans le véhicule 10, par le dispositif distant 101 ou par un système comprenant le premier véhicule 10 et le dispositif distant 101. Dans une première étape 41, des premières données représentatives d’un ensemble de premiers codes défauts détectés par le premier véhicule sont reçues via une liaison sans fil. Dans une deuxième étape 42, les premières données sont projetées dans un espace représentatif d’occurrences d’un ensemble de codes défauts d’une première partie d’un ensemble de deuxièmes véhicules, la première partie comprenant des deuxièmes véhicules, dits sans panne, de l’ensemble de deuxièmes véhicules ayant un niveau d’occurrences de l’ensemble de codes défauts inférieur à un niveau d’occurrences de l’ensemble de codes défaut d’une deuxième partie de l’ensemble de deuxièmes véhicules, la deuxième partie comprenant des deuxièmes véhicules, dits avec panne, de l’ensemble de deuxième véhicules. Dans une troisième étape 43, un ensemble de premières caractéristiques représentatives du premier véhicule est déterminé à partir d’un résultat de la projection. Dans une quatrième étape 44, une probabilité de panne du composant est prédite en alimentant un modèle de prédiction de panne avec les premières caractéristiques, le modèle de prédiction de panne ayant été appris dans une phase dite d’apprentissage à partir de deuxièmes données représentatives d’un ensemble de deuxièmes codes défauts obtenus pour l’ensemble de deuxièmes véhicules, l’espace ayant été déterminé lors de ladite phase d’apprentissage. 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 véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 3 de la . L’invention concerne également un système comprenant le dispositif 3 de la (ou un ensemble de dispositifs 3) embarqué(s) dans un véhicule et un dispositif distant, par exemple le dispositif distant 101, le ou les dispositifs 3 étant reliés en communication sans fil avec le dispositif distant 101. Procédé de prédiction de panne d’un composant d’un premier véhicule (10), ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - réception (41) de premières données représentatives d’un ensemble de premiers codes défauts détectés par ledit premier véhicule (10) via une liaison sans fil ; - projection (42) desdites premières données dans un espace représentatif d’occurrences d’un ensemble de codes défauts d’une première partie d’un ensemble de deuxièmes véhicules (11), ladite première partie comprenant des deuxièmes véhicules, dits sans panne, dudit ensemble de deuxièmes véhicules ayant un niveau d’occurrences dudit ensemble de codes défauts inférieur à un niveau d’occurrences dudit ensemble de codes défaut d’une deuxième partie dudit ensemble de deuxièmes véhicules, ladite deuxième partie comprenant des deuxièmes véhicules, dits avec panne, dudit ensemble de deuxième véhicules ; - détermination (43) d’un ensemble de premières caractéristiques représentatives dudit premier véhicule (10) à partir d’un résultat de ladite projection (42) ; - prédiction (44) d’une probabilité de panne dudit composant en alimentant un modèle de prédiction de panne avec lesdites premières caractéristiques, ledit modèle de prédiction de panne ayant été appris dans une phase dite d’apprentissage (20) à partir de deuxièmes données représentatives d’un ensemble de deuxièmes codes défauts obtenus pour ledit ensemble de deuxièmes véhicules (11), ledit espace ayant été déterminé lors de ladite phase d’apprentissage (20). Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre une étape d’apprentissage dudit modèle de prédiction de panne, ladite étape d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - identification (201) de chaque deuxième véhicule de ladite première partie et de chaque deuxième véhicule de ladite deuxième partie à partir de données représentatives de demandes de prise en charge de réparation de composants d’au moins une partie dudit ensemble de deuxièmes véhicules et à partir de données représentatives de configuration de chaque deuxième véhicule dudit ensemble de deuxièmes véhicules ; - réception desdites deuxièmes données ; - pour chaque deuxième code défaut dudit ensemble, détermination d’une première occurrence d’existence dudit deuxième code défaut pour les deuxièmes véhicules de ladite première partie et d’une deuxième occurrence d’existence dudit deuxième code défaut pour les deuxièmes véhicules de ladite deuxième partie à partir desdites deuxièmes données ; - sélection (202) d’au moins une partie des deuxièmes codes défaut dudit ensemble par comparaison, pour chaque deuxième code défaut dudit ensemble, de ladite première occurrence d’existence avec ladite deuxième occurrence d’existence, un deuxième code défaut étant sélectionné lorsque ledit résultat indique une différence entre ladite deuxième occurrence d’existence et ladite première occurrence d’existence supérieure à un seuil déterminé ; - détermination (203) dudit espace à partir desdites premières occurrences d’existence pour ladite au moins une partie des deuxièmes codes défauts sélectionnés ; - projection desdites deuxièmes données dans ledit espace ; - détermination (204) d’un ensemble de deuxièmes caractéristiques représentatives dudit ensemble de deuxièmes véhicules à partir d’un résultat de ladite projection ; et - génération (205) dudit modèle de prédiction de panne par classification desdites deuxièmes caractéristiques. Procédé selon la revendication 2, pour lequel la détermination (203) dudit espace comprend une transformation des premières occurrences d’existence en composantes principales par méthode d’analyse en composantes principales appliquée auxdites premières occurrences d’existence. Procédé selon la revendication 3, pour lequel ledit espace est formé de 10 composantes principales obtenues de ladite transformation. Procédé selon l’une des revendications 3 à 4, pour lequel lesdites premières et deuxièmes caractéristiques comprennent : - une valeur correspondant à un logarithme d’une valeur absolue dudit résultat de ladite projection auquel est ajouté 1 ; - un résultat d’un produit de convolution entre lesdites composantes principales ; - un résultat d’un produit de convolution de 3 premières composantes principales parmi lesdites composantes principales ; - un résultat d’un produit de convolution desdites 3 premières composantes principales et d’un logarithme de chacune desdites 3 premières composantes principales ; et - un résultat d’un produit de convolution des logarithmes desdites 3 premières composantes principales. Procédé selon l’une des revendications 2 à 5, pour lequel chaque code défaut dudit ensemble de premiers codes défauts et dudit ensemble de deuxièmes codes défauts correspond à un code défaut détecté pendant une phase de vie déterminée du premier véhicule (10) et de chaque deuxième véhicule (11), respectivement. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant en outre une étape de transmission de données représentatives d’une alerte lorsque ladite probabilité de panne atteint un seuil déterminé. 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 prédiction de panne d’au moins un composant d’un premier 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 7. Véhicule (10) comprenant le dispositif (2) selon la revendication 9.