FR 3153062 A1 20250321 FR 2309744 A 20230915 La présente invention concerne un procédé et un dispositif de détermination d’un mode de conduite courant d’un deuxième véhicule (12) circulant dans un environnement d’un premier véhicule (11). A cet effet, des données représentatives du deuxième véhicule (12) sont obtenues par le premier véhicule (11) à partir d’au moins un capteur de perception de l’environnement embarqué dans le premier véhicule (11). Au moins deux indicateurs du mode de conduite courant du deuxième véhicule (12) sont déterminés par traitement des données obtenues. Le mode de conduite courant e du deuxième véhicule (12) et un indice de confiance associé au mode de conduite courant sont déterminés à partir des au moins deux indicateurs. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Procédé et dispositif de détermination d’un mode de conduite courant d’un deuxième véhicule par un premier véhicule La présente invention concerne les procédés et dispositifs de détermination d’un mode de conduite courant d’un deuxième véhicule circulant dans un environnement d’un premier véhicule, notamment un véhicule automobile. La présente invention concerne également un procédé et un dispositif de contrôle du premier véhicule en fonction du mode de conduite courant du deuxième véhicule. Arrière-plan technologique Certains véhicules contemporains sont configurés pour circuler selon un mode de conduite dit autonome ou semi-autonome, c’est-à-dire sous la supervision d’un ensemble de fonctions ou système(s) ou d’aide à la conduite, dit ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé ») embarqués qui assurent sous certaines conditions le contrôle du véhicule, par exemple le contrôle de la vitesse, de la trajectoire, etc. Les systèmes ADAS utilisent pour certains d’entre eux les données obtenues d’un ou plusieurs capteurs embarqués dans le véhicule qui permettent d’obtenir des données sur l’environnement du véhicule, par exemple des données sur la présence d’obstacles, d’autres véhicules, sur les panneaux de signalisation, etc. Le comportement d’un véhicule circulant dans un environnement comprenant un ou plusieurs autres véhicules en circulation peut ainsi varier selon que le véhicule ainsi que le ou les autres véhicules circulant autour de lui circulent selon un mode de conduite autonome ou semi-autonome. Il peut ainsi s’avérer important pour un véhicule circulant dans un environnement routier de savoir si les véhicules qui circulent autour de lui circulent selon un mode de conduite manuelle (c’est-à-dire sous la supervision exclusive du conducteur) ou selon un mode de conduite autonome ou partiellement autonome (semi-autonome), par exemple pour améliorer la sécurité de ce véhicule et des autres usagers de la route. 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 permettre la détermination du mode de conduite courant d’un véhicule tiers circulant dans l’environnement d’un ego-véhicule. Un autre objet de la présente invention est d’améliorer la sécurité d’un véhicule circulant dans un environnement déterminé. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de détermination d’un mode de conduite courant d’un deuxième véhicule circulant dans un environnement d’un premier véhicule, le procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention, par le premier véhicule, de données représentatives du deuxième véhicule à partir d’au moins un capteur de perception de l’environnement embarqué dans le premier véhicule (11), les données comprenant : • des premières données représentatives d’au moins une image du deuxième véhicule, et/ou • des deuxièmes données représentatives de détection d’un rayonnement émis par le deuxième véhicule ; - détermination, par traitement des données, d’au moins deux indicateurs du mode de conduite courant du deuxième véhicule ; - détermination du mode de conduite courant du deuxième véhicule et d’un indice de confiance associé au mode de conduite courant déterminé à partir des au moins deux indicateurs. Un tel procédé permet de déterminer quel est le mode de conduite courant d’un véhicule tiers (le deuxième véhicule) par un égo-véhicule (le premier véhicule). Cela permet notamment de déterminer si le véhicule tiers circule à l’instant courant selon un mode de conduite autonome ou automatisée, par exemple un mode de conduite partiellement ou complètement autonome. La détermination du mode de conduite courant est obtenue à partir du traitement de données acquises par le premier véhicule, lesquelles données sont représentatives de caractéristiques distinctives du deuxième véhicule, par exemple lorsque le deuxième véhicule circule dans un mode de conduite autonome ou partiellement autonome. Connaissant le mode de conduite courant du véhicule tiers, l’égo-véhicule est ainsi par exemple en mesure d’adapter son comportement au mode de conduite courant du véhicule tiers, ce qui permet d’améliorer la sécurité de l’égo-véhicule notamment, par exemple en ajustant certains paramètres de contrôle de l’ego-véhicule tiers tels que par exemple la distance séparant le véhicule tiers de l’égo-véhicule. Selon une variante, les au moins deux indicateurs appartiennent à un ensemble d’indicateurs comprenant : - une présence d’un indicateur lumineux déterminé sur le deuxième véhicule ; - une absence de personne dans un poste de conduite du deuxième véhicule ; - une présence d’un rayonnement laser émis pendant une phase de circulation du deuxième véhicule ; et - une présence d’un rayonnement d’ondes millimétriques émis pendant la phase de circulation du deuxième véhicule. Selon une autre variante, la détermination du mode de conduite courant comprend une classification du mode de conduite courant dans une classe appartenant à un ensemble de classes comprenant : - une première classe représentative d’un mode de conduite semi-autonome ; - une deuxième classe représentative d’un mode de conduite complètement autonome bimodes ; et - une troisième classe représentative d’un mode de conduite complètement autonome non-bimodes. Selon une variante supplémentaire, le procédé comprend en outre une étape de contrôle d’un ensemble de systèmes d’aide à la conduite comprenant au moins un système d’aide à la conduite du premier véhicule en fonction du mode de conduite courant du deuxième véhicule et de l’indice de confiance associé. Selon encore une variante, le procédé comprend en outre les étapes suivantes : - détermination d’une première information représentative d’identification d’un groupe de véhicules auquel appartient le deuxième véhicule parmi un ensemble de groupes de véhicules à partir des données ; - détermination d’un premier niveau de dangerosité du deuxième véhicule à partir de la première information et d’une base de données associant un niveau de dangerosité de référence à chaque groupe de véhicules de l’ensemble de groupes de véhicules, le niveau de dangerosité de référence associé à chaque groupe étant déterminé à partir de données d’historique d’accidents et/ou d’incidents de véhicules appartenant au chaque groupe. Selon encore une variante, le procédé comprenant en outre les étapes suivantes : - détermination de troisièmes données représentatives de comportements dangereux du deuxième véhicule dans l’environnement détectés à partir des données ; - détermination d’une deuxième information représentative d’une occurrence des comportements dangereux à partir des troisièmes données ; - détermination d’un deuxième niveau de dangerosité du deuxième véhicule à partir de la deuxième information Selon une variante additionnelle, l’ensemble de systèmes d’aide à la conduite est en outre contrôlé en fonction du premier niveau de dangerosité et/ou du deuxième niveau de dangerosité. Selon une autre variante, le procédé comprend en outre les étapes suivantes : - génération de quatrièmes données représentatives d’un rapport de comportement dangereux à partir des troisièmes données ; - transmission des quatrièmes données à destination d’un dispositif distant via une connexion sans fil. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de détermination d’un mode de conduite courant d’un deuxième véhicule circulant dans un environnement d’un premier 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 la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, 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. 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 : FIG. 1 illustre schématiquement un environnement d’un premier véhicule, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 2 illustre un organigramme des différentes opérations d’un processus de détermination d’un mode de conduite courant d’un deuxième véhicule circulant dans l’environnement du premier véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention FIG. 3 illustre schématiquement un dispositif configuré pour déterminer un mode de conduite courant d’un deuxième véhicule circulant dans l’environnement du premier véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; FIG. 4 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détermination d’un mode de conduite courant d’un deuxième véhicule circulant dans l’environnement du premier véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif de détermination d’un mode de conduite courant d’un deuxième véhicule circulant dans un environnement d’un premier 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. Les termes « premier(s) », « deuxième(s) » (ou « première(s) », « deuxième(s) »), etc. sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. De tels éléments peuvent être distincts ou correspondre à un seul et unique élément, selon le mode de réalisation. Selon un exemple particulier et non limitatif de réalisation de la présente invention, la détermination d’un mode de conduite courant, c’est-à-dire à un instant temporel courant, d’un deuxième véhicule circulant dans le même environnement qu’un premier véhicule permet au premier véhicule de déterminer si le deuxième véhicule circule selon un mode autonome (ou automatisé), par exemple un mode complètement autonome sous la supervision totale du système de contrôle autonome du premier véhicule ou un mode partiellement ou semi-autonome sous la supervision partielle du conducteur assisté d’un ou plusieurs systèmes ADAS.. La détermination du mode de conduite courant du deuxième véhicule est mise en œuvre par un ou plusieurs calculateurs du premier véhicule. Selon une variante de réalisation, la détermination est mise en œuvre par un système comprenant un ou plusieurs dispositifs de traitement de données distants, de type serveur par exemple, et un ou plusieurs calculateurs du premier véhicule, ces derniers étant reliés en communication sans fil avec le ou les dispositifs de traitement de données distants. La détermination du mode de conduite courant du deuxième véhicule comprend l’obtention, par le premier véhicule, de données représentatives du deuxième véhicule reçues d’un ou plusieurs capteurs de perceptions tels qu’une ou plusieurs caméras, un ou plusieurs capteurs ou récepteurs de rayonnement optique et/ou électromagnétique. Au moins deux indicateurs du mode de conduite courant du deuxième véhicule sont déterminés par traitement ou analyse des données obtenues. Ces deux ou plus indicateurs sont utilisés pour déterminer le mode de conduite courant ainsi qu’un indice de confiance associé au résultat de la détermination du mode de conduite courant. La FIG. 1 illustre schématiquement un environnement 1 dans lequel évolue un premier véhicule 11, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le premier véhicule 11 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 premier véhicule 11 correspond ainsi par exemple à un véhicule terrestre, par exemple une automobile, un camion, un car. L’environnement 1 comprend en outre un ou plusieurs deuxièmes véhicules 12. Un deuxième véhicule 12 correspond par exemple à un véhicule détecté par le premier véhicule 11, soit par un ou plusieurs capteurs de perception de l’environnement embarqués dans le premier véhicule 11, soit par des données de signalisation transmises par le deuxième véhicule 12 et reçues, directement ou indirectement via une infrastructure de communication sans fil, par le premier véhicule 11 via une connexion sans fil. Le deuxième véhicule 12 correspond également 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 deuxième véhicule 12 correspond ainsi lui aussi à un véhicule terrestre, par exemple une automobile, un camion, un car. Le premier véhicule 11 correspond à un véhicule configuré pour circuler sous le contrôle du conducteur et/ou sous le contrôle d’un ou plusieurs systèmes ADAS alimentés en données par des dispositifs et capteurs associés aux systèmes ADAS. Selon un premier mode de réalisation, le premier véhicule 11 correspond à un véhicule adapté pour circuler dans un mode de conduite autonome ou semi-autonome, c’est-à-dire sous la supervision partielle ou totale d’un ou plusieurs systèmes ADAS embarqués dans le premier véhicule 11. Le premier véhicule 11 est par exemple configuré pour circuler dans l’environnement 1 avec un niveau d’autonomie supérieur ou égal à 3 ou 4 selon l’échelle définie par l’agence fédérale américaine qui a établi 5 niveaux d’autonomie allant de 1 à 5, le niveau 0 correspondant à un véhicule n’ayant aucune autonomie, dont la conduite est sous la supervision totale du conducteur, et le niveau 5 correspondant à un véhicule complètement autonome. Selon un deuxième mode de réalisation, le premier véhicule 11 correspond à un véhicule non-adapté pour circuler dans un mode de conduite autonome ou semi-autonome, le premier véhicule 11 circulant sous le contrôle total du conducteur sans assistance d’un système ADAS, avec un niveau d’autonomie égal à 0 (aucune automatisation, le conducteur du véhicule contrôle totalement les fonctions principales du véhicule (moteur, accélérateur, direction, freins)). Les 5 niveaux d’autonomie de la classification de l’agence fédérale chargée de la sécurité routière sont : - niveau 1 : assistance au conducteur, l’automatisation est active pour certaines fonctions du véhicule, le conducteur gardant un contrôle global sur la conduite du véhicule ; le régulateur de vitesse fait partie de ce niveau, comme d’autres aides telles que l’ABS (système antiblocage des roues) ou l’ESP (électro-stabilisateur programmé) ; - niveau 2 : automatisation de fonctions combinées, le contrôle d’au moins deux fonctions principales est combiné dans l’automatisation pour remplacer le conducteur dans certaines situations ; par exemple, le régulateur de vitesse adaptatif combiné avec le centrage sur la voie permet à un véhicule d’être classé niveau 2, tout comme l’aide au stationnement (de l’anglais « Park assist ») automatique ; - niveau 3 : conduite autonome limitée, le conducteur peut céder le contrôle complet du véhicule au système automatisé qui sera alors en charge des fonctions critiques de sécurité ; la conduite autonome ne peut cependant avoir lieu que dans certaines conditions environnementales et de trafic déterminées (uniquement sur autoroute par exemple) ; - niveau 4 : conduite autonome complète sous conditions, le véhicule est conçu pour assurer seul l’ensemble des fonctions critiques de sécurité sur un trajet complet ; le conducteur fournit une destination ou des consignes de navigation mais n’est pas tenu de se rendre disponible pour reprendre le contrôle du véhicule ; - niveau 5 : conduite complètement autonome sans l’aide de conducteur dans toutes les circonstances. La classification de l’organisation internationale des constructeurs automobiles est semblable à celle listée ci-dessus, à la différence près qu’elle comporte 6 niveaux, le niveau 3 de la classification américaine étant divisé en 2 niveaux dans celle de l’organisation internationale des constructeurs automobiles. Selon le premier mode de réalisation particulier, le premier véhicule 11 embarque un ou plusieurs systèmes ADAS chacun contrôlé par un ou plusieurs calculateurs. Ces calculateurs forment par exemple une architecture multiplexée pour la réalisation de différents services utiles pour le bon fonctionnement du véhicule et pour assister le conducteur et/ou les passagers du véhicule dans le contrôle du premier véhicule 11 via le contrôle du ou des systèmes ADAS embarqués dans le premier véhicule 11. Les calculateurs 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), LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network » ou en français « Réseau interconnecté local ») ou Ethernet (selon la norme ISO/IEC 802-3). Le ou les systèmes ADAS embarqués dans le premier véhicule 11 correspondent par exemple à un ou plusieurs des systèmes ADAS de la liste suivante, cette liste étant non exhaustive et fournie à titre d’illustration : - système de navigation et de géolocalisation, aussi appelé système GNSS (Géolocalisation et Navigation par un Système de Satellites », par exemple un système de type GPS (de l’anglais « Global Positioning System » ou en français « Système de géo-positionnement par satellites ») ; - un système de régulation de la vitesse, par exemple un régulateur de vitesse adaptatif, dit système ACC (de l’anglais « Adaptative Cruise Control ») ; - un système d’aide au maintien dans la file de circulation, dit système LKA (de l’anglais « Lane Keeping Assist ») ; - un système d’alerte de franchissement involontaire de file, dit système AFIL ; et/ou - un système de lecture / reconnaissance de panneaux de signalisation, dit système TSR (de l’anglais « Traffic Sign Recognition ») ; - un système de changement semi-automatique de voie de circulation, dit système SALC (de l’anglais « Semi-Automatic Lane Change ») ; - un système de détection et reconnaissance de marquage au sol. Un ou plusieurs de ces systèmes fonctionnent sur la base de données reçues de dispositif de réception de données (par exemple un récepteur des données du système GNSS) et/ou de capteurs de perception de l’environnement du premier véhicule 11 de type radar(s), lidar(s) et/ou caméras. Le ou les capteurs de perception de l’environnement du premier véhicule 11 correspondent par exemple à un ou plusieurs des capteurs suivants : - un ou plusieurs radars à ondes millimétriques arrangés sur le premier véhicule 11, par exemple à l’avant, à l’arrière, sur chaque coin avant/arrière du véhicule ; chaque radar est adapté pour émettre des ondes électromagnétiques et pour recevoir les échos de ces ondes renvoyées par un ou plusieurs objets, dans le but de détecter des obstacles et leurs distances vis-à-vis du premier véhicule 11 ; et/ou - un ou plusieurs LIDAR(s) (de l’anglais « Light Detection And Ranging », ou « Détection et estimation de la distance par la lumière » en français), un capteur LIDAR correspondant à un système optoélectronique composé d’un dispositif émetteur laser, d’un dispositif récepteur comprenant un collecteur de lumière (pour collecter la partie du rayonnement lumineux émis par l’émetteur et réfléchi par tout objet situé sur le trajet des rayons lumineux émis par l’émetteur) et d’un photodétecteur qui transforme la lumière collectée en signal électrique ; un capteur LIDAR permet ainsi de détecter la présence d’objets situés dans le faisceau lumineux émis et de mesurer la distance entre le capteur et chaque objet détecté ; et/ou - une ou plusieurs caméras (associées ou non à un capteur de profondeur) pour l’acquisition d’une ou plusieurs images de l’environnement autour du premier véhicule 11 se trouvant dans le champ de vision de la ou les caméras, par exemple une caméra dite frontale, une telle caméra frontale étant arrangée dans l’habitacle du premier véhicule 11 sous le pare-brise et en haut et au milieu de ce pare-brise et possédant un champ de vision correspondant à l’espace situé devant le premier véhicule 11 selon le sens de circulation du premier véhicule 11 ; - un ou plusieurs capteurs, récepteurs ou détecteurs d’un rayonnement optique (par exemple laser) émis par un autre véhicule que le premier véhicule, par exemple le deuxième véhicule 12 ; - un ou plusieurs capteurs, récepteurs ou détecteurs d’un rayonnement électromagnétique (par exemple des ondes millimétriques) émis par un autre véhicule que le premier véhicule, par exemple le deuxième véhicule 12. Le premier véhicule 11 est avantageusement configuré pour communiquer (recevoir et/ou transmettre) des données avec d’autres véhicules et/ou une infrastructure d’un réseau de communication selon un mode de communication sans fil, dit V2X. A cet effet, le premier véhicule 11 embarque un dispositif de communication correspondant par exemple à une unité de contrôle télématique, dite TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit ») associée à une ou plusieurs antennes. L’environnement 1 du premier véhicule 11 comprend par exemple une infrastructure de communication mobile, par exemple une infrastructure d’un réseau de type V2X (de l’anglais « Vehicle-to-everything » ou en français « Véhicule vers tout »), avec laquelle le premier véhicule 11 est configuré pour communiquer des données. L’infrastructure de communication 1 met par exemple en œuvre des communications selon la technologie LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Avanced (de l’anglais « Long-Term Evolution - Advanced » ou en français « Evolution à long terme avancée »), C-V2X (de l’anglais « Cellular - Vehicle to Everything » ou en français « Cellulaire – Véhicule vers tout ») qui s’appuie sur la 4G et/ou la 5G, basées sur LTE. Le premier véhicule 11 communique avantageusement en utilisant un système de communication dit V2X, par exemple basé sur les standards 3GPP LTE-V ou IEEE 802.11p de ITS G5. Dans un tel système de communication V2X, chaque véhicule embarque un nœud pour permettre une communication de véhicule à véhicule V2V (de l’anglais « vehicle-to-vehicle »), de véhicule à infrastructure V2I (de l’anglais « vehicle-to-infrastructure ») et/ou de véhicule à piéton V2P (de l’anglais « vehicle-to-pedestrian »). L’infrastructure du réseau comprend par exemple des dispositifs de communication 110 correspondant à des antennes relais et/ou à des unités bord de route (UBR), chacune correspondant à un nœud du réseau. L’antenne ou UBR 110 est avantageusement reliée à un ou plusieurs serveurs distants 111, par exemple via le « cloud » 100 (ou en français « nuage »), via une connexion filaire et/ou sans fil. L’antenne ou UBR 110 est ainsi configurée pour faire office de relais entre le « cloud » 100 (et le serveur distant 111) et le premier véhicule 11. Différents modes de réalisation d’un processus de détermination d’un mode de conduite courant de chaque deuxième véhicule 12 d’un ensemble de deuxièmes véhicules circulant dans un environnement du premier véhicule 11 est illustré sur la FIG. 2 . Les opérations associées à certains modes de réalisations particuliers sont illustrées avec des traits pointillés. Le processus est par exemple mis en œuvre par un ou plusieurs processeurs d’un ou plusieurs calculateurs du premier véhicule 11. Selon une variante de réalisation, le processus est mis en œuvre par un système comprenant un ou plusieurs calculateurs du premier véhicule 11 et un ou plusieurs dispositifs de traitement de données distants tels que le dispositif distant 111, ces différents éléments étant reliés en communication sans fil. Le processus est décrit pour un unique deuxième véhicule 12 détecté par le premier véhicule 11, par exemple via un ou plusieurs capteurs de perception (radar, lidar, caméra) embarqués dans le premier véhicule 11 et/ou par des données émises par le deuxième véhicule 12 et reçues par le premier véhicule 11 (soit selon un mode de communication direct selon une connexion sans fil entre le premier véhicule 11 et le deuxième véhicule 12, soit via l’infrastructure du réseau de communication sans fil). Le processus s’applique de manière identique à tout deuxième véhicule détecté dans l’environnement du premier véhicule 11. Dans une première opération 21, des données représentatives du deuxième véhicule 12 sont obtenues par le premier véhicule 11 d’un ou plusieurs capteurs embarqués dans le premier véhicule 11, par exemple d’une ou plusieurs caméras embarquées du premier véhicule 11 et/ou d’un ou plusieurs capteurs ou récepteurs de rayonnement optique et/ou électromagnétique embarqués dans le premier véhicule 11. La ou les caméras du premier véhicule 11 sont chacune configurée pour l’acquisition d’images de l’environnement extérieur entourant le premier véhicule 11, par exemple une caméra frontale configurée pour l’acquisition d’images de l’environnement situé devant le premier véhicule 11 et optionnellement une caméra arrière configurée pour l’acquisition d’images de l’environnement situé derrière le premier véhicule 11 et/ou des caméras latérales configurées pour l’acquisition d’images de l’environnement situé sur les côtés gauche et droite du premier véhicule 11. Les données obtenues comprennent : - des premières données représentatives d’une ou plusieurs images du deuxième véhicule 12 acquises par une ou plusieurs caméras embarquées du premier véhicule 11 : la ou les images représentent le deuxième véhicule 12 selon un ou plusieurs points de vue (selon le nombre de caméras réalisant l’acquisition des images et/ou selon les déplacement du premier véhicule 11 et du deuxième véhicule 12 l’un par rapport à l’autre) ; les premières données correspondent par exemple à des données représentatives de valeurs RGB (de l’anglais « Red, Green, Blue » ou en français « Rouge, vert, bleu ») associées à chaque pixel de chaque image ; et/ou - des deuxièmes données représentatives de détection d’un rayonnement émis par le deuxième véhicule 12, par exemple un rayonnement optique (par exemple émis par un ou plusieurs lidars du deuxièmes véhicule 12) ou un rayonnement électromagnétique (par exemple des ondes millimétriques émises par un ou plusieurs radars du deuxième véhicule ou des ondes radioélectriques émises dans le cadre de communication de type V2X, V2V ou V2I). Dans une deuxième opération 22, les données obtenues à la première opération 21 sont analysées et/ou traitées pour déterminer au moins deux indicateurs représentatifs du mode de conduite courant du deuxième véhicule 12. Ces deux ou plus d’indicateurs appartiennent à la liste d’indicateurs suivants : - un premier indicateur associé à la détection de la présence d’un indicateur lumineux déterminé sur le deuxième véhicule, la présence d’un tel indicateur lumineux étant par exemple détectée par le traitement des premières images : l’indicateur lumineux est par exemple positionné sur le toit du deuxième véhicule 12 ou en plusieurs endroits sur la carrosserie du deuxième véhicule 12. L’indicateur lumineux prend par exemple plusieurs états selon le mode de conduite courant du deuxième véhicule, avec par exemple un état dans lequel la source de lumière de l’indicateur lumineux est éteinte lorsque le deuxième véhicule 12 circule dans un mode de conduite manuelle (sous la supervision complète du conducteur) et un état dans lequel la source de lumière de l’indicateur lumineux est allumée lorsque le deuxième véhicule 12 circule dans un mode de conduite autonome ou semi-autonome. La couleur de la lumière émise prend par exemple une couleur différente selon le mode de conduite autonome ou semi-autonome (par exemple une première couleur pour un mode de conduite semi-autonome ou partiellement autonome et une deuxième couleur pour un mode de conduite complètement autonome, ou encore une deuxième couleur pour un mode de conduite complètement autonome bimodes et une troisième couleur pour un mode de conduite complètement autonome non-bimodes) ; - un deuxième indicateur associé à la détection d’une absence de personne dans un poste de conduite du deuxième véhicule 12, la présence ou l’absence d’une personne dans le poste de conduite (un conducteur assis dans le siège avant du côté du volant du deuxième véhicule 12) étant détectée par le traitement des premières images : la présence de la personne au poste de conduite est représentative d’un mode de conduite manuelle, autonome ou semi-autonome alors que l’absence de la personne au poste de conduite est représentative d’un mode de conduite (complètement) autonome, bimodes ou non-bimodes ; - un troisième indicateur associé à la détection d’un rayonnement optique (par exemple laser) émis pendant une phase de circulation du deuxième véhicule 12 (et reçu par le premier véhicule 11), ce troisième indicateur étant déterminé par traitement des deuxièmes données : une détection d’un rayonnement optique est représentatif de l’utilisation de dispositifs d’aide à la conduite utilisant des capteurs de type lidar par le deuxième véhicule 12 fournissant un indice sur l’utilisation de systèmes ADAS et d’un mode de conduite autonome ou semi-autonome ; l’absence de détection d’un tel rayonnement optique est représentative de la non-utilisation d’un système ADAS utilisant des capteurs de type lidar à l’instant courant par le deuxième véhicule 12 ; et - un quatrième indicateur associé à la détection d’un rayonnement d’ondes millimétriques émis pendant la phase de circulation du deuxième véhicule 12 (et reçu par le premier véhicule 11), ce quatrième indicateur étant déterminé par traitement des deuxièmes données : une détection d’un rayonnement d’ondes millimétriques est représentatif de l’utilisation de dispositifs d’aide à la conduite utilisant des capteurs de type radar par le deuxième véhicule 12 fournissant un indice sur l’utilisation de systèmes ADAS et d’un mode de conduite autonome ou semi-autonome ; l’absence de détection d’un tel rayonnement d’ondes millimétriques est représentative de la non-utilisation d’un système ADAS utilisant des capteurs de type radar à l’instant courant par le deuxième véhicule 12. Selon une variante, la liste ci-dessus comprend en outre un cinquième indicateur associé à la détection d’un rayonnement d’ondes radioélectriques émis pendant la phase de circulation du deuxième véhicule 12 (et reçu par le premier véhicule 11), ce cinquième indicateur étant déterminé par traitement des deuxièmes données : une détection d’un rayonnement d’ondes radioélectriques est par exemple représentatif de communication de type V2X, V2V ou V2I faire dans le cadre d’un mode de conduite autonome ou semi-autonome. Le traitement des données est par exemple mis en œuvre par un ou plusieurs calculateurs du premier véhicule 11. Selon une variante de réalisation, le traitement des données est mis en œuvre par un dispositif débarqué du premier véhicule 11 tel qu’un serveur 111 du « cloud » 100. Selon cette variante, le premier véhicule 11 transmet les données à destination du serveur 111 via une connexion sans fil, le serveur 111 traite les données reçues. Le serveur 111 transmet en retour le résultat du traitement au premier véhicule 11 via la connexion sans fil ou utilise les informations ainsi déterminées pour déterminer le mode de conduite courant du deuxième véhicule 12 et un indice de confiance associé à la détermination du mode de conduite courant, tel que décrit ci-après, avant de transmettre au premier véhicule 11 les données représentatives du mode de conduite courant ainsi déterminé et de l’indice de confiance associé. Dans une troisième opération 23, un mode de conduite courant du deuxième véhicule 12 et un indice de confiance associé au mode de conduite courant déterminé sont déterminés à partir des deux ou plus indicateurs obtenus à la deuxième opération 22. La détermination du mode de conduite courant et de l’indice de confiance associé sont déterminés par le premier véhicule 11 ou par le serveur 111 qui transmet alors le résultat de la détermination au premier véhicule 11 via la connexion sans fil reliant le serveur 111 au premier véhicule 11. Le mode de conduite courant correspond par exemple à un des modes suivants : - mode de conduite manuelle, sans assistance de système ADAS, sous la supervision totale du conducteur (niveau d’autonomie égal à 0) ; et - mode de conduite au moins partiellement autonome, avec ou sans supervision du conducteur et avec l’assistance de systèmes ADAS (par exemple avec un niveau d’autonomie supérieur ou égal à 2 ou 3). Selon un autre exemple, le mode de conduite courant correspond par exemple à un des modes suivants : - mode de conduite manuelle, sans assistance de système ADAS, sous la supervision totale du conducteur (niveau d’autonomie égal à 0) ; et - mode de conduite semi-autonome (ou partiellement autonome), avec supervision du conducteur et avec l’assistance de systèmes ADAS (par exemple avec un niveau d’autonomie égal à 2 ou 3) ; et - mode de conduite complètement autonome, sans supervision du conducteur et avec l’assistance de systèmes ADAS (par exemple avec un niveau d’autonomie égal à 4 ou 5). Selon encore un autre exemple, le mode de conduite courant correspond par exemple à un des modes suivants : - mode de conduite semi-autonome (ou partiellement autonome), avec supervision du conducteur et avec l’assistance de systèmes ADAS (par exemple avec un niveau d’autonomie égal à 2 ou 3) ; - mode de conduite complètement autonome bimodes ; - mode de conduite complètement autonome non-bimodes. La détermination du mode de conduite courant comprend ainsi par exemple une classification du mode de conduite courant dans une classe appartenant à un ensemble de classes comprenant : - une première classe représentative d’un mode de conduite semi-autonome ; - une deuxième classe représentative d’un mode de conduite complètement autonome bimodes ; et - une troisième classe représentative d’un mode de conduite complètement autonome non-bimodes. Un véhicule bimodes est défini dans le règlement d’exécution UE 2022/1426 du 26 août 2022 de la commission européenne. Un véhicule bimodes correspond à un véhicule entièrement automatisé avec un poste de conduite conventionnel, c’est à dire un véhicule ayant un siège conducteur, le véhicule bimodes étant conçu et construit pour : a) être conduit par le conducteur dans un mode dit de conduite manuelle, c’est-à-dire sous supervision du conducteur ; et b) être conduit par le système de conduite automatisée sans aucune supervision du conducteur dans un mode dit de conduite entièrement automatisée ou autonome. Un véhicule non-bimodes correspond à un véhicule complètement automatisé ou autonome sans poste de conduite conventionnel. L’utilisation d’au moins deux indicateurs pour déterminer le mode de conduite courant du deuxième véhicule 12 permet de déterminer un niveau de confiance (par exemple une valeur comprise entre 0 et 1, 0 correspondant au niveau minimal et 1 au niveau maximal) associé à la détermination du mode de conduite courant. Par exemple, lorsque le mode de conduite courant déterminé à partir de chaque indicateur est identique, alors le niveau de confiance associé est élevé ou maximal (par exemple égal à 1 ou supérieur à 0,9). A contrario, la détermination de modes de conduite courants différents selon les indicateurs entraine un niveau de confiance plus faible, le niveau de confiance étant d’autant plus faible que la différence entre 2 modes de conduites courants est importante (par exemple mode de conduite manuelle et mode de conduite complètement autonome). Lorsque deux modes de conduite courants différents sont obtenus, le mode de conduite courant avec le moins d’autonomie est par exemple sélectionné et associé au deuxième véhicule 12. Dans une quatrième opération 24, un ensemble de systèmes d’aide à la conduite comprenant au moins un système d’aide à la conduite du premier véhicule 11 est contrôlé en fonction du mode de conduite courant du deuxième véhicule 12 et de l’indice de confiance associé déterminés à la troisième opération 23. Le ou les systèmes associés ainsi contrôlés dépendent par exemple du mode de conduite courant du premier véhicule 11 et/ou des systèmes d’aide à la conduite embarqué dans le premier véhicule 11. Lorsque le premier véhicule 11 possède un niveau d’autonomie égal à 0 ou 1, c’est-à-dire avec aucun système ADAS configuré pour assister le conducteur dans le contrôle du véhicule, alors le contrôle de l’ensemble de systèmes d’aide à la conduite du premier véhicule 11 comprend la génération automatique et le rendu d’alerte, d’information et/ou d’instructions de conduite à destination du conducteur du premier véhicule 11. Le système d’aide à la conduite ainsi contrôlé correspond à un système d’affichage et/ou à un système de rendu vocal ou sonore embarqué dans le premier véhicule 11 pour afficher et/ou restituer par synthèse vocale les alertes et/ou instructions de conduite générées. Par exemple des instructions ou recommandations de conduite recommandant au conducteur d’adapter la distance inter-véhicule (ou temps inter-véhicule) entre le premier et le deuxième véhicules sont générées, la distance variant selon le mode de conduite courant du deuxième véhicule 12. Par exemple, il peut être considéré que plus le niveau d’autonomie du deuxième véhicule 12 est élevé, plus son comportement est prévisible et conforme au code de la route. Ainsi, la distance inter-véhicule peut être d’autant plus faible (avec un minimum à ne pas dépasser pour des raisons de sécurité) que le niveau d’autonomie associé au mode de conduite courant est élevé et le niveau de confiance élevé. Selon d’autres exemples, des recommandations de dépassement du deuxième véhicule 12, de changement de voie de circulation, peuvent être faites selon le mode de conduite courant déterminé du deuxième véhicule 12. Lorsque le premier véhicule 11 possède un niveau d’autonomie égal à 2, 3 ou plus, c’est-à-dire lorsque le premier véhicule 11 est équipé d’un ou plusieurs systèmes ADAS configurés pour assister le conducteur dans le contrôle du véhicule, alors le contrôle de l’ensemble de systèmes d’aide à la conduite du premier véhicule 11 comprend le contrôle d’au moins un système ADAS, par exemple le système ACC ou le système SALC. Le contrôle d’un système SALC comprend par exemple l’ajustement de la valeur d’un paramètre de contrôle du système, par exemple le temps inter-véhicules de consigne pour un système ACC ou une vitesse lors d’un dépassement du deuxième véhicule 12 contrôlé par le système SALC. La valeur du paramètre de temps inter-véhicules de consigne est par exemple ajusté à la baisse lorsque le niveau d’autonomie associé au mode de conduite courant du deuxième véhicule 12 est supérieur à un seuil (par exemple mode de conduite partiellement autonome et supérieurs) et que le niveau de confiance est supérieur à un seuil (par exemple supérieur à 0,8) et maintenu à sa valeur par défaut ou ajusté à la hausse lorsque le niveau d’autonomie associé au mode de conduite courant du deuxième véhicule est inférieur au seuil (par exemple mode de conduite manuelle) et/ou que le niveau de confiance est inférieur au seuil. Selon un mode de réalisation particulier, le processus comprend en outre un ensemble d’opérations 25 selon lesquelles : - une première information représentative d’identification d’un groupe de véhicules auquel appartient le deuxième véhicule parmi un ensemble de groupes de véhicules est déterminée à partir des données obtenues des capteurs de perception du premier véhicule 11 ; et - un premier niveau de dangerosité du deuxième véhicule 12 est déterminé à partir de la première information et d’une base de données associant un niveau de dangerosité de référence à chaque groupe de véhicules de l’ensemble de groupes de véhicules, le niveau de dangerosité de référence associé à chaque groupe étant déterminé à partir de données d’historique d’accidents et/ou d’incidents de véhicules appartenant à chaque groupe. Selon ce mode de réalisation particulier, le deuxième véhicule 12 est par exemple identifié à partir de sa plaque d’immatriculation obtenue par traitement d’image et/ou à partir de la marque, du modèle et/ou du type du deuxième véhicule 12 obtenues par traitement d’image via les premières données. Une telle première information permet d’identifier à quel groupe de véhicules le deuxième véhicule 12 appartient, un groupe de véhicules de véhicules comprenant par exemple les véhicules d’un même modèle d’une même marque ou les véhicules d’un même type (par exemple les véhicules de type fourgonnette, utilitaire, etc.). La première information est utilisée pour interroger une base de données (locale dans le premier véhicule 11 ou distante dans le « cloud » 100) et obtenir en retour une information représentative d’un niveau de dangerosité, dit de référence, associé au groupe auquel appartient le deuxième véhicule 12. Une telle base de données est par exemple mise à jour par les constructeurs automobiles. Un niveau de dangerosité (ou un niveau de risque) est déterminé pour chaque groupe de véhicules à partir de données d’historique d’accidents et/ou d’incidents de véhicules appartenant à ce groupe, par exemple en fonction du nombre d’occurrences d’incidents et/ou d’accidents répertoriés (par exemple sur un intervalle de temps déterminé, par exemple sur les 5 ou 10 années passées). En effet, les constructeurs de véhicules autonomes ou automatisés sont tenus au niveau européen de réaliser des rapports liés à l’exploitation des véhicules autonomes ou automatisés et les administrations sont tenues d’établir un système de déclaration obligatoire des incidents ou accidents pour les véhicules autonomes. Les données d’historique sont ainsi analysées pour déterminer, pour chaque groupe de véhicule, un niveau de dangerosité de référence. Un premier niveau de dangerosité (ou premier niveau de risque) est associé au deuxième véhicule 12, ce premier niveau de dangerosité correspondant au niveau de dangerosité de référence du groupe de véhicules auquel appartient le deuxième véhicule 12. Selon ce mode de réalisation, le premier niveau de dangerosité est pris en compte pour le contrôle du ou des systèmes embarqués du premier véhicule 11 à l’opération 24, en plus du mode de conduite courant et du niveau de confiance associé. Selon un autre mode de réalisation particulier, le processus comprend en outre un ensemble d’opérations 26 selon lesquelles : - des troisièmes données représentatives de comportements dangereux du deuxième véhicule 12 dans l’environnement 1 détectés sont déterminées à partir des données obtenues des capteurs de perception du premier véhicule 11 ; - une deuxième information représentative d’une occurrence des comportements dangereux est déterminée à partir des troisièmes données ; et - un deuxième niveau de dangerosité du deuxième véhicule est déterminé à partir de la deuxième information. Selon cet autre mode de réalisation, les données acquises par les capteurs de perception de l’environnement (caméra, radar et/ou lidar) embarqués dans le premier véhicule 11 sont traitées / analysées pour détecter un ou plusieurs comportements dangereux du deuxième véhicule 12 à partir du moment où le deuxième véhicule 12 a été détecté par le premier véhicule 11. Un comportement dangereux correspond par exemple à une action ou une manœuvre du deuxième véhicule 12 non conforme à une règle d’un ensemble de règles, telles que par exemple les règles du code de la route. Un comportement dangereux correspond par exemple à un comportement ou un évènement de la liste non-exhaustive ci-dessous : - Déviation de trajectoire (lente, ou soudaine), menant à sortie partielle ou totale de la voie, - Louvoiement dans la voie, - Accélérations au-delà d’un certain seuil, - Décélération au-delà d’un certain seuil, - Vitesse au-delà de la limite légale, - Vitesse en deçà d’un certain seuil, au regard de la limite légale, - Distance d’arrêt / stationnement inapproprié dans la chaussée, - Distance inter-véhicules (ou temps inter-véhicules) en deçà d’un seuil déterminé, - Dépassement dangereux d’un véhicule ou d’un usager vulnérable (par exemple un cycliste), - Franchissement d’un ligne continue, - Queue de poisson, - Refus de priorité, - Passage à un feu rouge, - Circulation sans feu allumés, - Défaut (total ou partiel) de feux de signalisation, - Etc. Lorsqu’un tel évènement relatif à un comportement dangereux, les troisièmes données relatives à ce dernier sont enregistrées en mémoire du premier véhicule et/ou sont transmises à destination d’un dispositif distant tel que le serveur 111 via une connexion sans fil. Ces troisièmes données comprennent par exemple un identifiant du comportement dangereux identifié. Selon une variante, les troisièmes données comprennent en outre des informations relatives au lieu (par exemple des coordonnées GPS), au moment (par exemple la date et l’heure) où a eu lieu l’évènement dangereux détecté, des données identifiant le deuxième véhicule 12 (par exemple son numéro d’immatriculation), une ou des images de l’évènement dangereux, le type d’évènement et/ou une valeur représentative de la criticité ou du niveau de dangerosité du comportement dangereux, etc. Le nombre de fois où un comportement dangereux détecté est calculé ou déterminé (par exemple tant que le deuxième véhicule 12 est détecté par le ou les capteurs de perception du premier véhicule 11) à partir des troisièmes données pour obtenir la deuxième information représentative de l’occurrence des comportements dangereux. Ce calcul est réalisé par un calculateur du véhicule ou par le dispositif distant destinataire des troisièmes données, le cas échéant. Cette deuxième information est par exemple également enregistrée en mémoire du premier véhicule 11 ou du dispositif distant. Un deuxième niveau de dangerosité du deuxième véhicule est déterminé à partir de la deuxième information, le deuxième niveau de dangerosité (compris par exemple entre 0 et 1) augmentant lorsque le nombre d’occurrences augmente. Lorsque ce deuxième niveau de dangerosité est déterminé par un calculateur du premier véhicule, les données représentatives de ce deuxième niveau de dangerosité sont optionnellement transmises à un dispositif distant pour archivage par exemple et/ou pour établir des statistiques de dangerosité par véhicule. Lorsque ce deuxième niveau de dangerosité est déterminé par le dispositif distant, les données représentatives de ce deuxième niveau de dangerosité sont transmises au premier véhicule 11 via la connexion sans fil. Selon cet autre mode de réalisation, le deuxième niveau de dangerosité est pris en compte pour le contrôle du ou des systèmes embarqués du premier véhicule 11 à l’opération 24, en plus du mode de conduite courant et du niveau de confiance associé, voire en plus du premier niveau de dangerosité. Selon un autre mode de réalisation, le processus comprend en outre un ensemble d’opérations 27 selon lesquelles : - des quatrièmes données représentatives d’un rapport de comportement dangereux sont générées à partir des troisièmes données ; et - les cinquièmes données sont transmises à destination d’un dispositif distant tel que le serveur 111 via une connexion sans fil reliant le premier véhicule 11 au « cloud » 100. Ces opérations sont mises en œuvre par un ou plusieurs calculateurs embarqués dans le premier véhicule 11 ou par un dispositif distant de type serveur recevant les troisièmes données du premier véhicule 11. Les cinquièmes données comprennent par exemple le type d’évènement dangereux détecté et/ou des informations relatives au lieu (par exemple des coordonnées GPS), au moment (par exemple la date et l’heure) où a eu lieu l’évènement dangereux détecté et/ou des données identifiant le deuxième véhicule 12 (par exemple son numéro d’immatriculation) et/ou une ou des images de l’évènement dangereux et/ou une valeur représentative de la criticité ou du niveau de dangerosité du comportement dangereux. Un rapport automatique est généré automatiquement à partir des troisièmes données, par exemple selon un modèle de document, pour être édité selon un format prédéfini. Le rapport est en outre par exemple transmis vers un dispositif configuré pour stocker l’ensemble des rapports édités à partir de données obtenues de véhicules circulant sur les routes. Un tel rapport répond par exemple aux recommandations de la commission européenne relatives aux NATM (de l’anglais « New Assessment Test Methods » ou en français « Nouvelles méthodes de test d’évaluation ») qui ouvrent la voie aux rapports volontaires (de l’anglais « voluntary reporting ») pour les véhicules autonomes ou automatisés en circulation. Un tel processus permet d’améliorer la surveillance des véhicules automatisés en circulation en détectant ces véhicules automatisés, et d’améliorer la sécurité routière, via la réduction des risques lors d’interaction avec des véhicules automatisés. La FIG. 3 illustre schématiquement un dispositif 3 configuré pour déterminer un mode de conduite courant d’un deuxième véhicule circulant dans un environnement d’un premier véhicule, par exemple le premier véhicule 11, 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 premier véhicule 11, par exemple un calculateur. Selon un autre exemple, le dispositif 3 correspond à un dispositif de traitement de données de type serveur ou ordinateur. 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 FIG. 4 . Des exemples d’un tel dispositif 3 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent, une tablette, un ordinateur portable. 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 à 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 exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, 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 exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend un bloc 32 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 32 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, 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 exemple de réalisation particulier et non limitatif, 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) 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 exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 340, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 350 et/ou d’autres périphériques 360 (système de projection) via respectivement des interfaces de sortie 34, 35 et 36. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 3. La FIG. 4 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de détermination d’un mode de conduite courant d’un deuxième véhicule circulant dans un environnement d’un premier véhicule, par exemple le premier véhicule 11, 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 premier véhicule 11 ou par un système comprenant un ou plusieurs dispositifs embarqués dans le premier véhicule 11 et un ou plusieurs dispositifs distants tels que des serveurs reliés en communication sans fil au premier véhicule 11. Dans une première étape 41, des données représentatives du deuxième véhicule sont obtenues par le premier véhicule à partir d’au moins un capteur de perception de l’environnement embarqué dans le premier véhicule, les données correspondant à : • des premières données représentatives d’au moins une image du deuxième véhicule, et/ou • des deuxièmes données représentatives de détection d’un rayonnement émis par le deuxième véhicule. Dans une deuxième étape 42, au moins deux indicateurs du mode de conduite courant du deuxième véhicule sont déterminés par traitement des données obtenues à la première étape 41. Dans une troisième étape 43, le mode de conduite courant du deuxième véhicule et un indice de confiance associé au mode de conduite courant sont déterminés à partir des au moins deux indicateurs. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec l’une des figures 1 et 2 s’appliquent aux étapes du procédé de la FIG. 4 . Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux exemples de réalisation décrits ci-avant mais s’étend à un procédé de contrôle du premier véhicule et/ou d’un système embarqué du premier véhicule 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, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule autonome à moteur terrestre, comprenant le dispositif 3 de la FIG. 3 ou un système comprenant le premier véhicule et un ou plusieurs dispositifs distants reliés en communication sans fil au premier véhicule. Procédé de détermination d’un mode de conduite courant d’un deuxième véhicule (12) circulant dans un environnement d’un premier véhicule (11), ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - obtention (21, 41), par ledit premier véhicule (11), de données représentatives dudit deuxième véhicule (12) à partir d’au moins un capteur de perception dudit environnement embarqué dans ledit premier véhicule (11), lesdites données comprenant : • des premières données représentatives d’au moins une image dudit deuxième véhicule (12), et/ou • des deuxièmes données représentatives de détection d’un rayonnement émis par ledit deuxième véhicule ; - détermination (22, 42), par traitement desdites données, d’au moins deux indicateurs du mode de conduite courant dudit deuxième véhicule (12) ; - détermination (23, 43) du mode de conduite courant du deuxième véhicule (12) et d’un indice de confiance associé au mode de conduite courant déterminé à partir desdits au moins deux indicateurs. Procédé selon la revendication 1, pour lequel lesdits au moins deux indicateurs appartiennent à un ensemble d’indicateurs comprenant : - une présence d’un indicateur lumineux déterminé sur ledit deuxième véhicule ; - une absence de personne dans un poste de conduite dudit deuxième véhicule ; - une présence d’un rayonnement laser émis pendant une phase de circulation dudit deuxième véhicule ; et - une présence d’un rayonnement d’ondes millimétriques émis pendant la phase de circulation dudit deuxième véhicule. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel ladite détermination du mode de conduite courant comprend une classification dudit mode de conduite courant dans une classe appartenant à un ensemble de classes comprenant : - une première classe représentative d’un mode de conduite semi-autonome ; - une deuxième classe représentative d’un mode de conduite complètement autonome bimodes ; et - une troisième classe représentative d’un mode de conduite complètement autonome non-bimodes. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, comprenant en outre une étape de contrôle (24) d’un ensemble de systèmes d’aide à la conduite comprenant au moins un système d’aide à la conduite dudit premier véhicule (11) en fonction dudit mode de conduite courant du deuxième véhicule et dudit indice de confiance associé. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, comprenant en outre les étapes (25) suivantes : - détermination d’une première information représentative d’identification d’un groupe de véhicules auquel appartient le deuxième véhicule (12) parmi un ensemble de groupes de véhicules à partir desdites données ; - détermination d’un premier niveau de dangerosité dudit deuxième véhicule (12) à partir de ladite première information et d’une base de données associant un niveau de dangerosité de référence à chaque groupe de véhicules dudit ensemble de groupes de véhicules, ledit niveau de dangerosité de référence associé à chaque groupe étant déterminé à partir de données d’historique d’accidents et/ou d’incidents de véhicules appartenant audit chaque groupe. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, comprenant en outre les étapes (26) suivantes : - détermination de troisièmes données représentatives de comportements dangereux dudit deuxième véhicule (12) dans ledit environnement détectés à partir desdites données ; - détermination d’une deuxième information représentative d’une occurrence desdits comportements dangereux à partir desdites troisièmes données ; - détermination d’un deuxième niveau de dangerosité dudit deuxième véhicule (12) à partir de ladite deuxième information. Procédé selon les revendications 4 à 6, pour lequel ledit ensemble de systèmes d’aide à la conduite est en outre contrôlé en fonction dudit premier niveau de dangerosité et/ou dudit deuxième niveau de dangerosité. 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 détermination d’un mode de conduite courant d’un deuxième véhicule (12) circulant dans un environnement d’un premier véhicule (11), 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 (11) comprenant le dispositif (3) selon la revendication 9.