FR 3148938 A1 20241129 FR 2305003 A 20230522 La présente invention concerne un procédé et un système de prédiction de consommation électrique d’un véhicule électrique, dit premier véhicule d’un ensemble de véhicules électriques à partir d’un modèle global de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet et desdites données relatives au premier trajet obtenues (34), ledit modèle global de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet étant obtenu (31) à partir de consommations électriques réelles d’au moins un véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques suite à des trajets effectués par ledit au moins un véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques et à partir de modèles locaux de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet entrainé à partir de données relatives à des trajets effectués par un véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques suite à des trajets effectués par un dispositif dudit véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques. Figure pour l’abrégé : Figure 4 Procédé et système de prédiction de consommation électrique d’un véhicule électrique pour effectuer un trajet. La présente invention concerne la prédiction de consommation électrique d’un véhicule électrique. En particulier, la présente invention concerne un procédé et un système de prédiction de consommation électrique d’un véhicule électrique pour effectuer un trajet. Arrière-plan technologique Les véhicules actuels comportent des systèmes de navigation qui permettent à un conducteur d’un véhicule de pouvoir entrer une destination via une interface homme-machine de tels systèmes. Une fois la destination entrée par un utilisateur, les systèmes de navigation donnent un trajet à suivre de l’emplacement de ce véhicule jusqu’à cette destination notamment en fonction de conditions de circulation. Pour arriver à destination, l’utilisateur doit s’assurer que les ressources énergétiques du véhicule sont suffisantes pour arriver à destination. Lorsque le véhicule est propulsé avec des ressources d’origine fossile, il suffit au conducteur de s’assurer que le réservoir de son véhicule est suffisamment rempli. Par contre, pour les utilisateurs de véhicules électriques, la vérification d’un niveau de charge suffisant de la batterie peut s’avérer insuffisante. En effet, même si le niveau de charge de la batterie de son véhicule peut s’avérer suffisant pour faire un trajet, l’utilisateur ne connaît pas l’état de sa batterie et le niveau de charge peut très bien diminuer subitement au cours du trajet si cette batterie est en mauvais état. Par ailleurs, la décharge d’une batterie est fonction de conditions dans lesquelles elle se trouve c’est-à-dire des conditions météorologiques le long du trajet à effectuer. Le problème résolu par la présente invention est d’améliorer les systèmes de navigation actuels dans le but de rassurer un conducteur de véhicule électrique que la batterie de son véhicule est suffisamment chargée pour effectuer un trajet. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un autre objet de la présente invention est de fournir une estimation de consommation électrique d’un véhicule électrique pour effectuer un trajet. Un autre objet de la présente invention est de prévenir les pannes de batterie de véhicule électrique. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de prédiction de consommation électrique d’un véhicule électrique, dit premier véhicule d’un ensemble de véhicules électriques, pour effectuer un trajet, dit premier trajet, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention, par un dispositif central, d’un modèle global de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet à partir de modèles locaux de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet et à partir de consommations électriques réelles d’au moins un véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques suite à des trajets effectués par ledit au moins un véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques, chaque modèle local de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet étant entrainé à partir de données relatives à des trajets effectués par un véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques et à partir de consommations électriques réelles dudit véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques pour effectuer lesdits trajets, le dispositif dudit véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques étant en communication avec le dispositif central ; - émission, par le dispositif central, de paramètres du modèle global de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet à destination du dispositif de chaque véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques ; - obtention par le dispositif du premier véhicule, d’une destination du premier trajet à effectuer par le premier véhicule électrique ; - obtention, par le dispositif du premier véhicule électrique, de données relatives au premier trajet en fonction de ladite destination obtenue ; - obtention, par le dispositif du premier véhicule électrique, d’une estimée de consommation électrique du premier véhicule électrique pour effectuer le premier trajet à partir du modèle global de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet et desdites données relatives au premier trajet obtenues. Le procédé est avantageux car il permet à un utilisateur ou à un système de navigation embarqué d’un véhicule électrique de planifier un trajet dudit véhicule à partir de l’estimée de la consommation de batterie de son véhicule électrique fournie par ce procédé. L’utilisateur est alors serein quant au capacités en termes de ressources électriques de son véhicule pour effectuer un trajet planifié. Le procédé permet de préserver l’anonymat des données collectées par un véhicule électrique car il évite la transmission des données relatives à des trajets effectués par un véhicule électrique et de consommations électriques réelles dudit véhicule électrique pour effectuer lesdits trajets via un réseau de communication. Le procédé permet de préserver de la bande passante du réseau de communication utilisé car seuls des paramètres de modèles de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet sont transmis entre les véhicules électriques et un dispositif central. Le procédé est avantageux car il utilise les ressources de chaque véhicule électrique pour l’entrainement de modèles de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet. Le dispositif central ne fait que déterminer un modèle global de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet à partir desdits modèles locaux de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet. Le procédé est avantageux car il permet de déterminer une mise à jour du modèle global de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet en fonction du ou des modèles locaux de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet entrainés par un nouveau véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques. Selon une variante, le procédé comporte en outre les étapes suivantes: - obtention, par le dispositif du premier véhicule, d’une consommation électrique réelle du premier véhicule une fois que le premier véhicule électrique à effectuer le premier trajet ; - obtention d’une valeur de performance de prédiction de consommation électrique du premier véhicule en calculant une différence entre l’estimée de consommation électrique du premier véhicule pour effectuer le premier trajet et la consommation électrique réelle du premier véhicule une fois que le premier véhicule électrique à effectuer le premier trajet. Cette variante du procédé est avantageuse car elle permet de contrôler la dégradation de performance de prédiction de consommation électrique d’un véhicule électrique dès que ce véhicule est ajouté à l’ensemble de véhicules électriques. Selon une variante, le procédé comporte en outre une étape de mise à jour de chaque modèle local de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet entrainé par le dispositif du premier véhicule électrique à partir de la consommation électrique réelle du premier véhicule une fois que le premier véhicule électrique à effectuer le premier trajet. Cette variante est avantageuse car elle permet une mise à jour à la suite de chaque modèle local de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet entrainé par un véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques suite à un trajet effectué par ledit véhicule électrique qui peut alors lancer une phase d’apprentissage localement afin d’entrainer ledit au moins un modèle local de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet en tenant compte des données relatives audit trajet et à la consommation électrique réelle dudit véhicule pour effectuer ledit trajet. Selon une variante, l’obtention, par le dispositif central, du modèle global de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet comprend les étapes suivantes : a) transmission, par le dispositif central, de paramètres d’un modèle local initial de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet à destination du dispositif de chaque véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques ; b) apprentissage d’au moins un modèle local de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet par le dispositif d’au moins un véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques, chaque modèle local de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet est entrainé par un véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques à partir de données relatives à des trajets effectués par ledit ledit véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques et à partir de consommations électriques réelles dudit véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques suite à un nombre prédéterminé de trajets effectués par ledit véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques ; c) émission des paramètres dudit au moins un modèle local de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet entrainé à destination du dispositif central, les paramètres de chaque modèle local de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet entrainé sont émis par le dispositif du véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques qui a entrainé ledit modèle local de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet ; d) détermination par le dispositif central, des paramètres du modèle global de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet à partir des paramètres dudit au moins un modèle local de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet reçus ; e) émission, par le dispositif central et à destination du dispositif de chaque véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques, des paramètres du modèle global de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet obtenu et les étapes b), c) d), et e) sont itérées tant qu’une condition d’arrêt n’est pas vérifiée. Selon une variante, le dispositif d’un véhicule électrique de l’ensemble de véhicules entraine un modèle local de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet par niveau initial de charge de batterie dudit véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques et le dispositif central obtient autant de modèles globaux de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet que de niveaux initiaux de charge de batterie. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre d’au moins une étape du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule électrique, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Selon un sixième aspect, la présente invention concerne un système de prédiction de consommation électrique d’un véhicule électrique, dit premier véhicule d’un ensemble de véhicules électriques comprenant un dispositif central en communication avec des véhicules électriques de l’ensemble de véhicules électriques, caractérisé en ce ledit dispositif central met en œuvre au moins une étape du procédé selon le premier aspect de la présente invention et chaque véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques est un véhicule électrique selon le troisième aspect de la présente invention. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 4 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement un système de prédiction de consommation électrique d’un véhicule électrique d’un ensemble de véhicules électriques, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif embarqué dans des véhicules électriques de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif central, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de prédiction de consommation électrique d’un véhicule électrique, dit premier véhicule d’un ensemble de véhicules électriques, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif d’estimation de prédiction de consommation électrique d’un véhicule électrique d’un ensemble de véhicules électriques 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. illustre schématiquement un système 1 de prédiction de consommation électrique d’un véhicule électrique 101, dit premier véhicule, d’un ensemble 10 de véhicules électriques 101, 102, …, 10i, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le premier véhicule 101 appartient audit ensemble 10 de véhicules électriques. L’ensemble 10 de véhicules électriques 10i regroupe des véhicules électriques de même marque, de même modèle et utilisant des mêmes batteries. L’ensemble 10 de véhicules électriques est dynamique c’est-à-dire que de nouveaux véhicules électriques peuvent être ajoutés ou supprimés de l’ensemble 10. Il est supposé par la suite que la plus part des batteries des véhicules électriques de l’ensemble 10 fonctionnent correctement et que si l’une d’entre elles est défectueuse elle est alors considérée comme une donnée aberrante. Chaque véhicule électrique 10i comporte un dispositif 2 mettant en œuvre une partie des étapes du procédé de prédiction de consommation électrique du premier véhicule électrique 101. Le système 1 comporte également un dispositif central 14. Le dispositif central 14 est distant du dispositif 2 embarqué dans chaque véhicule électrique 10i. Le dispositif central 14 communique avec un dispositif 2 par des moyens de communication tels qu’un élément d’interface d’un bloc 303 ou d’une interface de communication 304 du dispositif central 14 de la et un élément d’interface d’un bloc 203 ou d’une interface de communication 204 du dispositif 2 de la . La illustre l’exemple de dispositifs 2 qui communiquent avec le dispositif central 14 via une antenne relais 12 d’une infrastructure de réseau de communication 13. Les différents éléments de l’infrastructure de réseau de communication utilisés pour acheminer un message entre l’antenne 12 et le dispositif central 14 sont illustrés ici par un nuage (« cloud » en anglais). Les communications entre le dispositif central 14 et un dispositif 2 sont bidirectionnelles c’est-à-dire que les dispositifs 14 et 2 ainsi que les éléments de l’infrastructure de réseau de communication 13 sont adaptés pour que le dispositif central 14 puisse transmettre des informations à un dispositif 2 (communication descendante) et recevoir des informations transmises par un dispositif 2 (communication ascendante). illustre schématiquement un dispositif 2 embarqué dans les véhicules 10i de la , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Des exemples d’un tel dispositif 2 comprennent, sans y être limités, différents appareils électroniques tels qu’un téléphone intelligent (de l’anglais « smartphone »), une tablette, un ordinateur portable, un équipement électronique embarqué dans un des véhicules électriques 10i. Les éléments du dispositif 2, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 2 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 2 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 201 configurés pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 2. Le processeur 201 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 2 comprend en outre au moins une mémoire 202, par une mémoire volatile at/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 comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire ou le dispositif de stockage mémoire 202. Selon un mode de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 2 comprend un bloc 203 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple le dispositif distant 14 ou une antenne relais 12. Les éléments d’interface du bloc 203 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : interface radiofréquence RF, par exemple de type Bluetooth® ou Wi-Fi® ; 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 RFID (de l’anglais Radio Frequency Identification). Selon un autre mode de réalisation particulier, le dispositif 2 comprend une interface de communication 204 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs. L’interface de communication 204 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via un canal de communication 205. L’interface de communication 204 comprend par exemple un modem et/ou une carte réseau et le canal de communication peut par exemple être mis en œuvre dans un medium filaire et/ou sans fil. Des données sont par exemples échangées avec le dispositif central 14 en utilisant un réseau Wi-Fi® tel que selon IEEE 802.11 via un point d’accès. La communication entre un dispositif 2 embarqué dans un véhicule électrique et ce point d’accès peut alors s’établir selon un protocole de communication sans fil tel que Wifi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou Bluetooth (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz. Le point d’accès sans fil peut également communiquer avec un autre point d’accès par une liaison filaire (ou « backbone » en anglais), par exemple du type MoCA (de l’anglais « Multimedia over Coax Alliance » ou en français « Alliance multimédia sur coax »), Ethernet, PLC (de l’anglais « Powerline Communication » ou en français CPL « Courants Porteurs en Ligne »), POF (de l’anglais « Plastic Optical Fiber » ou en français « Fibre optique plastique) ou encore ITU G.hn (correspondant au standard pour les technologies de réseaux domestiques de prochaine génération de ITU, de l’anglais « International Telecommunication Union » ou en français « Union internationale des télécommunications »). Des données peuvent aussi être échangées avec le dispositif central 14 en utilisant un réseau cellulaire tel qu’un réseau 4G (ou LTE Advanced selon 3GPP release 10 – version 10) ou 5G via les antennes relais 107 et/ou 110. Des données peuvent aussi être échangées avec le dispositif central 14 par lecture de « radio-étiquette » (de l’anglais RFID tag) alors apposée sur un élément des véhicules électriques 10i ou sur un équipement embarqué dans ces véhicules électriques 10i. L’interface de communication 204 peut également se comporter comme une interface d’un réseau sans fil ad hoc (aussi appelé WANET (de l’anglais « Wireless Ad Hoc Network ») ou MANET (de l’anglais « Mobile Ad Hoc Network »)) correspondant à un réseau sans fil décentralisé. Contrairement à un réseau centralisé qui s’appuie sur une infrastructure existante comprenant par exemple des routeurs ou des points d’accès reliés entre eux par une infrastructure filaire ou sans-fil, le réseau sans fil ad hoc est constitué de nœuds qui participent chacun au routage des données en retransmettant les données d’un nœud à l’autre, de l’émetteur vers le destinataire, en fonction de la connectivité du réseau et d’un algorithme de routage. Le réseau sans fil ad hoc correspond avantageusement à un réseau véhiculaire ad hoc (ou VANET, de l’anglais « Vehicular Ad hoc NETwork ») ou à un réseau véhiculaire ad hoc intelligent (ou InVANET, de l’anglais « Intelligent Vehicular Ad hoc NETwork »). Dans un tel réseau, deux véhicules électriques ou plus embarquant chacun un nœud, c’est-à-dire une interface de communication 204 se comportant comme une interface WANET ou MANET, peuvent communiquer entre eux dans le cadre d’une communication véhicule électrique à véhicule électrique V2V (de l’anglais « vehicle-to-vehicle ») ; ou d’une communication véhicule électrique à infrastructure V2I (de l’anglais « vehicle-to-infrastructure »). Chaque véhicule électrique peut également communiquer avec un ou des piétons équipés de dispositifs mobiles (par exemple un téléphone intelligent (de l’anglais « Smartphone »)) dans le cadre d’une communication véhicule électrique à piéton V2P (de l’anglais « vehicle-to-pedestrian »). Selon une variante, un nœud du réseau sans fil ad hoc est relié à l’infrastructure de réseau de communication 13 via une connexion filaire et/ou sans fil. Le nœud peut ainsi faire office de relais entre cette infrastructure de réseau de communication et un véhicule électrique 10i. Une antenne relais 12 peut également mettre en œuvre une interface d’un réseau sans fil ad hoc. Un telle antenne assure donc le lien entre le réseau ad hoc et l’infrastructure de réseau de communication 13 dont elle fait partie. Les dispositifs 2 embarqués dans les véhicules électriques 10i peuvent ainsi communiquer avec le dispositif central 14 via au moins un nœud d’un réseau ad hoc sans fil en utilisant des technologies de communication telles que l’ITS G5 (de l’anglais « Intelligent Transportation System G5 » ou en français « Système de transport intelligent G5 ») en Europe ou DSRC (de l’anglais « Dedicated Short Range Communications » ou en français « Communications dédiées à courte portée ») aux Etats-Unis d’Amérique qui reposent tous les deux sur le standard IEEE 802.11p ou encore la technologie basée sur les réseaux cellulaires nommée C-V2X (de l’anglais « Cellular - Vehicle to Everything » ou en français « Cellulaire – Véhicule électrique vers tout ») qui s’appuie sur la 4G basé sur LTE (de l’anglais « Long Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme ») et bientôt la 5G. Selon un mode de réalisation particulier supplémentaire, le dispositif 2 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 206, un ou des haut-parleurs 207 et/ou d’autres périphériques 208 via respectivement des interfaces de sortie 209, 210 et 211. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 2. L’écran d’affichage 206 correspond par exemple à un écran, tactile ou non. illustre schématiquement un dispositif central 14, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Des exemples d’un tel dispositif central 14 comprennent, sans y être limités, différents appareils électroniques tels qu’un ou plusieurs ordinateurs ou serveurs, un ou plusieurs calculateurs. Les éléments du dispositif central 14, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif central 14 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 central 14 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 301 configurés pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif central 14. Le processeur 301 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif central 14 comprend en outre au moins une mémoire 302, par une mémoire volatile at/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 comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire ou le dispositif de stockage mémoire 302. Selon un mode de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif central 14 comprend un bloc 303 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes, par exemple un dispositif distant 2 ou une antenne relais 12. Les éléments d’interface du bloc 303 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : interface radiofréquence RF, par exemple de type Bluetooth® ou Wi-Fi® ; 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 RFID (de l’anglais Radio Frequency Identification). Selon un autre mode de réalisation particulier, le dispositif central 14 comprend une interface de communication 304 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs. L’interface de communication 304 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via un canal de communication 305. L’interface de communication 304 comprend par exemple un modem et/ou une carte réseau et le canal de communication peut par exemple être mis en œuvre dans un medium filaire et/ou sans fil. Des données sont par exemples échangées avec un dispositif 2 embarqué dans un véhicule électrique 10i ou 11j en utilisant un réseau Wi-Fi® tel que selon IEEE 802.11 via un point d’accès. La communication entre le dispositif central 14 et un point d’accès peut alors s’établir selon un protocole de communication sans fil tel que Wifi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou Bluetooth (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz. Un point d’accès sans fil peut également communiquer avec un autre point d’accès par une liaison filaire (ou « backbone » en anglais), par exemple du type MoCA (de l’anglais « Multimedia over Coax Alliance » ou en français « Alliance multimédia sur coax »), Ethernet, PLC (de l’anglais « Powerline Communication » ou en français CPL « Courants Porteurs en Ligne »), POF (de l’anglais « Plastic Optical Fiber » ou en français « Fibre optique plastique) ou encore ITU G.hn (correspondant au standard pour les technologies de réseaux domestiques de prochaine génération de ITU, de l’anglais « International Telecommunication Union » ou en français « Union internationale des télécommunications »). Des données sont par exemple échangées avec un dispositif 2 embarqué dans un véhicule électrique 10i en utilisant un réseau cellulaire tel qu’un réseau 4G (ou LTE Advanced selon 3GPP release 10 – version 10) ou 5G via les antennes relais 107 et/ou 110. Des données peuvent également être échangées avec un dispositif 2 embarqué dans un véhicule électrique 10i par lecture de « radio-étiquette » (de l’anglais RFID tag) alors apposée sur un élément des véhicules électriques 10i ou sur un équipement embarqué dans ces véhicules électriques 10i. Selon un mode de réalisation particulier supplémentaire, le dispositif central 14 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 306, un ou des haut-parleurs 307 et/ou d’autres périphériques 308 via respectivement des interfaces de sortie 309, 310 et 311. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif central 14. L’écran d’affichage 306 correspond par exemple à un écran, tactile ou non. illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de prédiction de consommation électrique d’un véhicule électrique, dit premier véhicule d’un ensemble de véhicules électriques, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre partiellement par le dispositif central 14 et par le dispositif 2 embarqué dans chaque véhicule électrique 10i. Les véhicules électriques 10i sont en communication avec le dispositif central 14 tel que discuté précédemment. Dans une première étape 31, le dispositif central 14 obtient un modèle global M de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet à partir de modèles locaux Mj de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet et à partir de consommations électriques réelles d’au moins un véhicule électrique 10i suite à des trajets effectués par ledit au moins un véhicule électrique 10i. Chaque modèle local Mj de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet est entrainé à partir de données relatives à des trajets effectués par un véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques et à partir de consommations électriques réelles dudit véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques pour effectuer lesdits trajets. Le dispositif 2 dudit véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques étant en communication avec le dispositif central 14. Dans une deuxième étape 32, le dispositif central 14 émet des paramètres du modèle global M de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet à destination du dispositif 2 de chaque véhicule électrique 10i. Dans une troisième étape 33, le dispositif 2 du premier véhicule 101 obtient une destination d’un trajet, dit premier trajet, à effectuer par le premier véhicule électrique 101. Selon une variante, la destination du premier trajet est obtenue par un système de navigation embarqué du véhicule 101. Selon une variante, la destination du premier trajet est entrée par un utilisateur via une interface homme machine en liaison avec le système de navigation. Dans une quatrième étape 34, le dispositif 2 du premier véhicule électrique 101 obtient des données relatives au premier trajet en fonction de ladite destination obtenue. Selon une variante, les données collectées par le premier véhicule électrique 10i sont au moins l’une des données suivantes : une distance à couvrir pour rallier la destination du premier trajet par le premier véhicule 101 ; une vitesse théorique du premier véhicule pour effectuer le premier trajet qui peut dépendre de l’état de la chaussée et/ou des conditions de circulation ; une donnée représentative d’activation d’un système d’air conditionnée embarqué du premier véhicule 101 le long du premier trajet ; une donnée représentative d’activation de phares du premier véhicule électrique 101 le long du premier trajet; une donnée de température moyenne extérieure le long du premier trajet par le premier véhicule ; une charge (poids) du premier véhicule 101 le long du premier trajet. Les données collectées par le premier véhicule 101 sont normalisées par des valeurs maximales. Dans une cinquième étape 35, le dispositif 2 du premier véhicule électrique 101 obtient une estimée de consommation électrique du premier véhicule électrique 101 pour effectuer le premier trajet à partir du modèle global M de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet et desdites données relatives au premier trajet obtenues. Lesdites données sont présentées en entrée du modèle global M qui fournit alors en sortie ladite estimée de consommation électrique du premier véhicule 101 pour effectuer le premier trajet. Selon une variante, le procédé comporte en outre les étapes 36 et 37. Dans l’étape 36, le dispositif 2 du premier véhicule 101 obtient une consommation électrique réelle du premier véhicule 101 une fois que le premier véhicule électrique 101 à effectuer le premier trajet. Dans l’étape 37, une valeur de performance de prédiction de consommation électrique du premier véhicule 101 est obtenue en calculant une différence entre l’estimée de consommation électrique du premier véhicule 101 pour effectuer le premier trajet et la consommation électrique réelle du premier véhicule 101 une fois que le premier véhicule électrique 101 à effectuer le premier trajet. Selon une variante, si la valeur de performance de prédiction de consommation électrique calculée est supérieure à une valeur seuil, dans une sixième étape 38, un actionneur du premier véhicule électrique 101 est activé pour indiquer qu’une phase de maintenance préventive du premier véhicule électrique 101 est à prévoir. Selon une variante, un voyant ou une zone d’une interface homme machine embarqué du premier véhicule électrique 101 est actionné. Selon une variante, dans une étape 39, chaque modèle local Mj de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet entrainé par le dispositif 2 du premier véhicule électrique 101 est mis à jour à partir de la consommation électrique réelle du premier véhicule 101 une fois que le premier véhicule électrique 101 à effectuer le premier trajet. Cette mise à jour consiste à lancer l’étape 31 c’est-à-dire l’apprentissage de chaque modèle local Mj de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet entrainé par le dispositif 2 du premier véhicule électrique 101. Le modèle global M de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet est obtenu de manière fédérée au sens défini par l’article de Brendan McMahan et al. intitulé « Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data (In Aarti Singh and Jerry Zhu, editors, Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, volume 54 of Proceedings of Machine Learning Research, pages 1273–1282. PMLR, 20–22 Apr 2017. pages 1, 2, 3). Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, l’obtention (étape 31), par le dispositif central 14, du modèle global M de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet comprend les étapes 310 à 314. Dans l’étape 310, le dispositif central 14 transmet des paramètres d’un modèle local initial M0 de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet à destination du dispositif 2 de chaque véhicule électrique 10i. Dans l’étape 311, au moins un modèle local Mj de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet est entrainé par le dispositif 2 d’au moins un véhicule électrique 10i (apprentissage dudit au moins un modèle local Mj par le dispositif 2 d’un véhicule 10i de l’ensemble de véhicules électriques). Chaque modèle local Mj de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet est entrainé par un véhicule électrique 10i à partir de données relatives à des trajets effectués par ledit véhicule électrique 10i et à partir de consommations électriques réelles dudit véhicule électrique 10i suite à un nombre prédéterminé de trajets effectués par ledit véhicule électrique 10i. Dans l’étape 312, les paramètres dudit au moins un modèle local Mj de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet entrainé (311) sont émis à destination du dispositif central 14. Les paramètres de chaque modèle local Mj de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet entrainé sont émis par le dispositif 2 du véhicule électrique 10i qui a entrainé ce modèle local Mj. Ainsi, les paramètres de chaque modèle local Mj entrainé par le dispositif 2 d’un véhicule électrique 11j est émis à destination du dispositif central 14. Dans l’étape 313, le dispositif central 14 détermine des paramètres du modèle global M de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet à partir des paramètres dudit au moins un modèle local Mj reçus. Selon une variante, les paramètres du modèle global M sont obtenus à partir des paramètres dudit au moins un modèle local Mj de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet selon un procédé de moyennage des paramètres dudit au moins un modèle local Mj. Selon une variante, le procédé de moyennages des paramètres des modèles Mj est similaire à celui décrit à la section 2 de l’article suscité de Brendan McMahan et al. Dans l’étape 314, le dispositif central 14 émet au dispositif 2 de chaque véhicule électrique 10i, les paramètres du modèle global M obtenu et les étapes 311, 312, 313 and 314 sont itérées tant qu’une condition d’arrêt n’est pas vérifiée. Selon une variante, un condition d’arrêt est vérifiée lorsqu’un nombre d’itérations maximum est atteint. Selon une variante, une condition d’arrêt est vérifiée lorsqu’une variation des paramètres du modèle global M entre deux itérations successives est inférieure à une valeur seuil. Selon une variante, le dispositif 2 d’un véhicule électrique 10i entraine un modèle local Mj,n de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet par niveau initial de charge de batterie dudit véhicule électrique 10i et le dispositif central 14 obtient autant de modèles globaux Mn de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet que de niveaux initiaux de charge de batterie. L’index n appartient à un ensemble de valeurs entières 1 à N où N est un nombre de niveaux initiaux de charge de batterie. Selon une variante, les paramètres d’un modèle global Mn pour un niveau de charge initial donné sont obtenus à partir des paramètres d’au moins un modèle local Mj,n correspondant audit niveau de charge initial selon un procédé de moyennage des paramètres dudit au moins un modèle local Mj,n. Plusieurs modèles locaux Mj,n de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet peuvent ainsi être entrainés par le dispositif 2 d’un véhicule électrique 10i, chacun correspondant à un niveau initial de charge de batterie du véhicule électrique 10i (étape 311). Les paramètres de chacun des modèles Mj,n sont émis au dispositif central 14 (étape 312) et le dispositif central 14 détermine N modèles globaux Mn de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet à partir des modèles locaux Mj,n reçus (étape 313). Les paramètres des modèles globaux Mn sont émis à chaque véhicule électrique 10i (étape 314) et les étapes 311, 312, 313 et 314 sont itérées tant qu’une condition d’arrêt n’est pas vérifiée. Suite à un trajet (dit premier trajet) effectué par le premier véhicule électrique 101, le dispositif 2 du véhicule premier électrique 101 sélectionne l’un des modèles globaux Mn de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet en fonction du niveau initial de charge de batterie au départ du premier trajet à effectuer. Le dispositif 2 du premier véhicule électrique 101 obtient (étape 33) une destination du premier trajet à effectuer par le premier véhicule électrique 101, obtient (34) des données relatives au premier trajet en fonction de la destination obtenue et obtient (35) une estimée de consommation électrique du premier véhicule électrique 101 pour effectuer le premier trajet. Par exemple, 10 modèles Mj,n (n=1 à 10) sont entrainés : Un premier modèle M1,j est entrainé pour un pourcentage de charge initial de la batterie compris en 1 et 10%, un deuxième modèle M2,j est entrainé pour un pourcentage de charge initial de la batterie compris en 11 et 20%, etc. Selon une variante, un modèle local Mj ou Mj,n de prédiction de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet et un modèle global M ou Mn de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet est mis en œuvre par un réseau de neurones, encore appelé réseau de régression profonde (deep regression network en anglais). Les paramètres d’un modèle local Mj ou Mj,n et les paramètres d’un modèle global M ou Mn sont les paramètres internes du réseau de neurones. Selon une variante, le réseau de neurones peut par exemple comporter trois couches de neurones. La première couche comporte autant de neurones que de données d’entrée. La deuxième couche est une couche cachée et pleinement connectée comportant 64 neurones et la troisième couche comporte un seul neurone correspondante à une donnée de sortie. Les couches de neurones utilisent une fonction d’activation ReLu (de l’anglais Rectified Linear unit, en français unité linéaire rectifiée qui permet, basiquement, de remplacer des résultats négatifs par zéro. L’entrainement d’un modèle local Mj ou Mj,n consiste à déterminer des paramètres internes du réseau de neurones de manière à minimiser une fonction de coût définie en fonction de valeurs de consommations électriques de véhicules électriques fournies par le réseau de neurones lorsque des données collectées par un véhicule électrique 10i suite à des trajets effectués par le véhicule électrique 10i, et en fonction de valeurs de consommations électriques du véhicule électrique 10i telles qu’elles ont été enregistrées réellement à la suite de ces trajets. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de prédiction de consommation électrique d’un véhicule électrique, dit premier véhicule d’un ensemble de véhicules électriques qui inclurait des étapes secondaires sans pour cela sortir de la portée de la présente invention. Il en serait de même d’un dispositif configuré pour la mise en œuvre d’un tel procédé. La présente invention concerne également un véhicule électrique, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule électrique autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 2 de la . Procédé de prédiction de consommation électrique d’un véhicule électrique, dit premier véhicule d’un ensemble de véhicules électriques, pour effectuer un trajet, dit premier trajet, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention (31), par un dispositif central, d’un modèle global (M) de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet à partir de modèles locaux (Mj, Mj,n) de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet et à partir de consommations électriques réelles d’au moins un véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques suite à des trajets effectués par ledit au moins un véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques, chaque modèle local (Mj, Mj,n) de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet étant entrainé à partir de données relatives à des trajets effectués par un véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques et à partir de consommations électriques réelles dudit véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques pour effectuer lesdits trajets, un dispositif (2) dudit véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques étant en communication avec le dispositif central ; - émission (32), par le dispositif central (14), de paramètres du modèle global (M) de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet à destination du dispositif (2) de chaque véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques ; - obtention (33) par le dispositif du premier véhicule, d’une destination du premier trajet à effectuer par le premier véhicule électrique ; - obtention (34), par le dispositif (2) du premier véhicule électrique, de données relatives au premier trajet en fonction de ladite destination obtenue ; - obtention (35), par le dispositif (2) du premier véhicule électrique, d’une estimée de consommation électrique du premier véhicule électrique pour effectuer le premier trajet à partir du modèle global (M) de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet et desdites données relatives au premier trajet obtenues. Procédé selon la revendication 1, qui comporte en outre les étapes suivantes: - obtention (36), par le dispositif (2) du premier véhicule, d’une consommation électrique réelle du premier véhicule une fois que le premier véhicule électrique a effectué le premier trajet ; - obtention (37) d’une valeur de performance de prédiction de consommation électrique du premier véhicule en calculant une différence entre l’estimée de consommation électrique du premier véhicule pour effectuer le premier trajet et la consommation électrique réelle du premier véhicule une fois que le premier véhicule électrique à effectuer le premier trajet. Procédé selon la revendication 2, qui comporte en outre une étape (39) de mise à jour de chaque modèle local (Mj, Mj,n) de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet entrainé par le dispositif (2) du premier véhicule électrique à partir de la consommation électrique réelle du premier véhicule une fois que le premier véhicule électrique a effectué le premier trajet. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel l’obtention (31), par le dispositif central (14), du modèle global (M) de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet comprend les étapes suivantes : a) transmission (310), par le dispositif central (14), de paramètres d’un modèle local initial de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet à destination du dispositif de chaque véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques ; b) apprentissage (311) d’au moins un modèle local (Mj, Mj,n) de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet par le dispositif (2) d’au moins un véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques, chaque modèle local (Mj, Mj,n) de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet est entrainé par un véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques à partir de données relatives à des trajets effectués par ledit véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques et à partir de consommations électriques réelles dudit véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques suite à un nombre prédéterminé de trajets effectués par ledit véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques ; c) émission (312) des paramètres dudit au moins un modèle local (Mj, Mj,n) de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet entrainé à destination du dispositif central (14), les paramètres de chaque modèle local (Mj) de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet entrainé sont émis par le dispositif (2) du véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques qui a entrainé ledit modèle local (Mj) de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet ; d) détermination (313) par le dispositif central (14), des paramètres du modèle global (M) de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet à partir des paramètres dudit au moins un modèle local (Mj, Mj,n) de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet reçus ; e) émission (314), par le dispositif central (14) et à destination du dispositif (2) de chaque véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques, des paramètres du modèle global (M) de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet obtenu et les étapes b), c) d), et e) sont itérées tant qu’une condition d’arrêt n’est pas vérifiée. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, pour lequel le dispositif (2) d’un véhicule électrique de l’ensemble de véhicules entraine un modèle local (Mj,n) de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet par niveau initial de charge de batterie dudit véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques et le dispositif central (14) obtient autant de modèles globaux (Mn) de prédiction de consommation électrique de véhicule électrique par trajet que de niveaux initiaux de charge de batterie. 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. 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 l’une des revendications 1 à 5. Dispositif (2) comprenant une mémoire (201) associée à au moins un processeur (200) configuré pour la mise en œuvre d’au moins une étape du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5. Véhicule électrique (10i, 11j) comprenant le dispositif (2) selon la revendication 8. Système (1) de prédiction de consommation électrique d’un véhicule électrique, dit premier véhicule d’un ensemble de véhicules électriques comprenant un dispositif central (14) étant en communication avec des véhicules électriques de l’ensemble de véhicules électriques, caractérisé en ce ledit dispositif central (14) met en œuvre au moins une étape du procédé selon l’une des revendications 1 à 5 et chaque véhicule électrique de l’ensemble de véhicules électriques est un véhicule électrique selon la revendication 9.