FR 3160372 A1 20250926 FR 2402824 A 20240321 L’invention concerne un procédé d’identification d’une situation de conduite hors route d’un véhicule comprenant la collecte (200) de données descriptives d’une situation de conduite du véhicule et la détection (202), en fonction d’un premier ensemble de données parmi les données collectées, d’une situation de conduite hors route du véhicule. Suite à la détection de la situation de conduite hors route, le procédé comprend l’identification (204 ; 205 ; 206) d’un type de situation de conduite hors route en fonction d’au moins un deuxième ensemble de données parmi les données collectées, et la transmission (207 ; 208) du type de situation de conduite hors route identifié à une entité distante du véhicule et/ou à un module du véhicule apte à mettre en œuvre au moins une fonction de protection du véhicule sur la base du type de situation de conduite hors route identifié. FIG. 2 Identification d’une situation de conduite hors route d’un véhicule La présente invention appartient au domaine d’identification d’une situation de conduite d’un véhicule, notamment d’une situation de conduite hors route, afin d’améliorer le dimensionnement de composants de véhicules ou afin d’activer une fonction d’aide à la conduite prévue pour une telle situation de conduite hors route. On entend par « véhicule » tout type de véhicule tel qu’un véhicule automobile de type particulier, utilitaire ou poids lourd . Un profil de mission est une représentation des conditions de charges statiques et dynamiques auxquelles est soumis un composant ou plusieurs composants du véhicule durant son cycle de vie. Le cycle de vie inclut la production, le test, le transport ainsi que les utilisations opérationnelles du composant lorsqu’il est monté dans le véhicule. Les profils de mission sont des données qui sont ainsi indispensables pour le dimensionnement des composants du véhicule. Ils permettent en effet, via des analyses statistiques, de prévoir des dimensionnements des composants adaptés aux différentes situations de conduite dans lesquelles peuvent se trouver les véhicules qui intègrent les composants. Les conditions de charge auxquelles est soumis un composant d’un véhicule à un instant donné dépendent en effet fortement de la situation de conduite du véhicule à l’instant donné, et dépend notamment du type de route sur lequel circule le véhicule. Il est ainsi important de disposer de données relatives aux composants d’un véhicule, dans toutes les situations de conduite dans lesquelles le véhicule peut se retrouver au cours de son cycle de vie. Or, à ce jour, seuls les profils de mission sur des routes dites classiques, telles que des autoroutes, routes en ville, etc, sont prises en compte. Les situations de conduite hors route, également appelées « off road » en anglais, ne sont quant à elles pas prises en compte dans les profils de mission. Or, bien que moins fréquentes, ces situations de conduite imposent des conditions de charge dynamiques et statiques importantes aux véhicules et à leurs composants, qui peuvent occasionner des dommages si ceux-ci n’ont pas été dimensionnés pour prendre en compte ces situations, et/ou si une fonction permettant de limiter cet endommagement n’a pas été prévue pour ce type de situation de conduite. Il existe donc un besoin de tenir compte de situations de conduite hors route afin d’améliorer la durée de vie de composants d’un véhicule. La présente invention vient améliorer la situation. A cet effet, un premier aspect de l’invention concerne un procédé d’identification d’une situation de conduite hors route d’un véhicule, mis en œuvre dans un dispositif du véhicule et comprenant les étapes suivantes : - collecte de données descriptives d’une situation de conduite du véhicule ; - détection, en fonction d’un premier ensemble de données parmi les données collectées, d’une situation de conduite hors route du véhicule ; - suite à la détection de la situation de conduite hors route, identification d’un type de situation de conduite hors route en fonction d’au moins un deuxième ensemble de données parmi les données collectées ; - transmission du type de situation de conduite hors route identifié à une entité distante du véhicule et/ou à un module du véhicule apte à mettre en œuvre au moins une fonction de protection du véhicule sur la base du type de situation de conduite hors route identifié. Ainsi, l’invention permet non seulement la détection mais également l’identification d’un type de situation de conduite hors route. De telles informations permettant à une entité distante, tel qu’un serveur distant, de collecter de telles informations pour un ensemble de véhicules, ce qui permet l’élaboration de profils de mission pour les situations de conduite hors route, et donc de mieux dimensionner des composants du véhicule pour de telles situations de conduite. En variante ou en complément, une fonction mise en œuvre dans le véhicule peut être dédiée à la protection de composants dans de telles situations de conduite : la détection et l’identification de la situation de conduite hors route peut permettre l’activation d’une telle fonction, et la prise en compte du type de situation de conduite dans le paramétrage de la fonction. Il en résulte une meilleure durée de vie des composants de véhicules. Selon des modes de réalisation, la détection de la situation de conduite hors route du véhicule peut comprendre l’application d’un premier algorithme de classification ou l’application d’un premier ensemble de règles de classification, le premier algorithme de classification ou le premier ensemble de règles de classification étant apte à recevoir le premier ensemble de données en entrées, et à classer le premier ensemble de données dans une catégorie parmi au moins deux catégories comprenant une situation de conduite hors route et au moins une autre situation de conduite. Le premier algorithme de classification peut être obtenu par apprentissage machine sur un premier ensemble de données d’entraînement. Ainsi, il est rendu possible de mettre en œuvre une détection fiable de la situation de conduite hors route, potentiellement avec plusieurs paramètres en entrée. Selon des modes de réalisation, le premier ensemble de données peut comprendre l’une ou plusieurs des données suivantes : - des données de conduite du véhicule, comprenant une durée de conduite ; - au moins une image d’une caméra du véhicule ; - une entrée utilisateur indiquant une circulation hors route ; - des données de positions du véhicule. De telles premières données permettent une détection précise de la situation de conduite hors route. La prise en compte de la durée de conduite permet d’éviter la détection de situation de conduite sur un parking. Selon des modes de réalisation, l’identification du type de situation de conduite hors route peut comprendre une identification d’un type de sol sur lequel circule le véhicule en fonction du deuxième ensemble de données et/ou l’identification d’une zone géographique dans laquelle circule le véhicule en fonction d’un troisième ensemble de données parmi les données collectées, et le type de situation de conduite hors route peut être identifié en fonction du type de sol identifié et/ou de la zone géographique identifiée. Ainsi, le type de situation de conduite hors route identifie précisément la situation de conduite, ce qui permet l’établissement d’un meilleur profil de mission pour les situations de conduite hors route et/ou ce qui permet la mise en œuvre précise de la fonction de l’autre module du véhicule, qui peut être une fonction visant à protéger un ou plusieurs composants du véhicule. En complément, l’identification du type de sol peut comprendre l’application d’un deuxième algorithme de classification au deuxième ensemble de données, le deuxième algorithme de classification étant configuré pour classer le deuxième ensemble de données dans au moins une classe de sol parmi un ensemble prédéfini de plusieurs classes de sol Ainsi, il est permis une identification précise du type de sol sur lequel circule le véhicule, ce qui améliore la précision de l’identification du type de situation de conduite hors route. Selon des modes de réalisation, le deuxième ensemble de données peut comprendre l’une ou plusieurs des données suivantes : - une température extérieure au véhicule ; - une donnée captée par un détecteur de givre ; - une donnée captée par un capteur du système d’essuyage ; - une vitesse du véhicule ; - un couple des roues du véhicule ; et - une donnée d’un capteur d’un système d’anti-blocage de roues. Un tel deuxième ensemble de données permet une identification précise du type de sol sur lequel circule le véhicule. Selon des modes de réalisation, l’identification de la zone géographique peut comprendre l’application d’un troisième algorithme de classification au troisième ensemble de données, le troisième algorithme de classification étant configuré pour classer le troisième ensemble de données dans au moins une classe géographique parmi un ensemble prédéfini de classes géographiques. Ainsi, il est permis une identification précise de la zone géographique dans laquelle circule le véhicule, ce qui améliore la précision de l’identification du type de situation de conduite hors route. Selon des modes de réalisation, le troisième ensemble de données peut comprendre l’une ou plusieurs des données suivantes : - au moins une image captée par une caméra du véhicule ; - des données de positions du véhicule ; et - des données d’altitude du véhicule. Un tel troisième ensemble de données permet une identification précise de la zone géographique dans laquelle circule le véhicule. Un deuxième aspect de l’invention concerne un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Un troisième aspect de l’invention concerne un dispositif d’identification d’une situation de conduite hors route d’un véhicule automobile, le dispositif comprenant : - au moins une interface agencée pour collecter des données descriptives d’une situation de conduite du véhicule ; - un processeur configuré pour détecter, en fonction d’un premier ensemble de données parmi les données collectées, une situation de conduite hors route du véhicule, et, suite à la détection de la situation de conduite hors route, pour identifier un type de situation de conduite hors route en fonction d’au moins un deuxième ensemble de données parmi les données collectées. Le processeur est en outre configuré pour transmettre le type de situation de conduite hors route identifié à une entité distante du véhicule et/ou à un module du véhicule apte à mettre en œuvre au moins une fonction de protection du véhicule sur la base du type de situation de conduite hors route identifié. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés sur lesquels : FIG. 1 illustre un véhicule automobile selon des modes de réalisation de l’invention; FIG. 2 est un diagramme illustrant les étapes d’un procédé selon des modes de réalisation de l’invention ; FIG. 3 illustre un dispositif d’identification de situation de conduite hors route pour véhicule automobile, selon des modes de réalisation de l’invention. La FIG. 1 illustre un véhicule automobile 100, selon des modes de réalisation de l’invention. Le véhicule 100 comprend notamment un dispositif 101, pouvant être un dispositif de contrôle centralisé en charge d’une pluralité de fonctions du véhicule automobile, ou qui peut être dédié en variante à une unique fonction. Le dispositif 101 peut être de type ECU notamment, pour « Electronic Control Unit » en anglais. Selon l’invention, le dispositif 101 est un dispositif d’identification d’une situation de conduite hors route du véhicule 100, comme détaillé dans ce qui suit. Le dispositif 101 est ainsi au moins configuré pour la mise en œuvre de fonctions de détection et d’identification de situation de conduite hors route, fonctions décrites dans ce qui suit. Le véhicule 100 comprend en outre un module d’aide à la conduite 102 du véhicule, aussi appelé ADAS, pour « Advanced Driver Assistance Systems » en anglais. Le module ADAS 102 est apte à mettre en œuvre au moins une fonction d’aide à la conduite sur la base notamment de données issues d’au moins un capteur. On entend par « aide à la conduite » d’un véhicule toute méthode apte à aider la conduite du véhicule. La méthode peut ainsi consister à diriger partiellement ou totalement le véhicule, à apporter tout type d’aide à une personne physique conduisant le véhicule, ainsi qu’à remplir d’autres fonctions telles que des fonctions permettant des économies d’énergie et/ou la préservation ou protection de composants du véhicule. Le module 102 permet d’améliorer le confort et la sécurité de conduite et peut permettre de protéger certains composants du véhicule dans certaines situations de conduite, en tirant parti de données issues de capteurs du véhicule, tels que des données de radar ou lidar, de caméras et/ou de dispositifs de géolocalisation, mais également en fonction d’informations fournies par d’autres modules ou dispositifs du véhicule, tels que le dispositif 101. Par exemple, le module ADAS 102 peut être configuré pour mettre en œuvre une fonction de protection d’un ou de plusieurs composants du véhicule, la fonction de protection étant activée sur détection d’une situation de conduite hors route, et tenant compte d’une identification d’un type de situation de conduite hors route. Le véhicule 100 comprend un ensemble 110 comprenant N capteurs, N étant un entier supérieur ou égal à 1. Aucune restriction n’est attachée au nombre de capteurs ni aux types de capteurs dont est équipé le véhicule 100. A titre d’exemple, le véhicule 100 peut comprendre l’un ou plusieurs des capteurs suivants : - un radar ; - un lidar ; - un capteur de température extérieure et/ou un capteur de température à l’intérieur de l’habitacle du véhicule ; - un détecteur de givre ; - un capteur du système d’essuyage du pare-brise ; - un capteur apte à mesurer le couple des roues du véhicule 100 ; - un capteur apte à mesurer l’activation d’un système d’anti-blocage de roues, ou ABS pour « Anti-Braking System » en anglais ; et/ou - tout autre capteur du véhicule 100. Le véhicule 100 peut comprendre en outre une mémoire 103 apte à stocker des données exploitées par le dispositif 101, par le module ADAS 102 et/ou par tout autre module du véhicule 100. Le véhicule comprend en outre une interface de communication 104, qui peut être une interface cellulaire permettant au véhicule 100 d’accéder à un réseau cellulaire, tel qu’un réseau 3G, 4G, 5G ou toute autre génération, par exemple, ou qui peut être une interface V2X permettant d’échanger avec d’autres équipements, tels qu’une infrastructure routière ou d’autres véhicules circulant à proximité du véhicule 100. Le véhicule 100 peut notamment être apte à communiquer, via l’interface 106, avec une entité distante, tel qu’un serveur distant accessible via un réseau internet, accessible via le réseau cellulaire. Un tel véhicule 100 est dit « connecté ». Un véhicule 100 connecté peut ainsi interagir avec un terminal distant ou un serveur distant, notamment, selon certains modes de réalisation, avec un serveur en charge de collecter des données de plusieurs véhicules connectés, pour l’établissement de profils de mission. Les données ainsi remontées au serveur peuvent comprendre des données de conduite et/ou des données descriptives de composants du véhicule, captées par un ou plusieurs capteurs du véhicule et/ou par un ou des modules du véhicule. Selon ces modes de réalisation de l’invention, le véhicule 100 peut en outre remonter au serveur une information descriptive d’une situation de conduite hors route, tel qu’un type de situation de conduite hors route. Les données stockées dans le serveur permettent ainsi l’établissement de profils de mission pour des situations de conduite hors route. Un opérateur accédant à ces profils de mission peut ainsi ajuster le dimensionnement de composants de véhicules pour l’adapter à ces situations de conduite hors route, et/ou peut prévoir des fonctions à intégrer dans le véhicule, tels que des fonctions ADAS, pour protéger l’un ou plusieurs de ces composants lors des situations de conduite hors route. Le véhicule 100 peut comprendre en outre un module de positionnement par satellite 105, de type GPS par exemple, pour « Global Positioning System », apte à obtenir et à tenir à jour une position courante du véhicule. Une telle position courante du véhicule 100 peut être superposée par le dispositif de contrôle 101 et/ou par le module ADAS 102, avec des données cartographiques afin de localiser le véhicule 100 dans l’infrastructure routière qui l’entoure, notamment afin d’en déterminer l’altitude ou la zone géographique dans laquelle circule le véhicule. Le véhicule 100 peut comprendre en outre au moins une caméra 106 apte à obtenir des images représentatives d’une scène à l’extérieur du véhicule 100, et/ou d’une scène à l’intérieur du véhicule 100. Par exemple, la caméra 106 peut être une caméra orientée vers l’avant du véhicule, et apte à acquérir des images de la scène faisant face au véhicule. Le véhicule peut comprendre une caméra extérieure et une caméra intérieure. Le véhicule 100 peut comprendre en outre au moins une interface utilisateur, qui est apte à recevoir des entrées utilisateur, pour le réglage de paramètres du véhicule ou pour interaction avec un système d’info-divertissement du véhicule. Selon des modes de réalisation de l’invention, le véhicule comprend au moins une interface utilisateur 107 par laquelle l’utilisateur peut indiquer au dispositif 101 que le véhicule 100 circule hors route, ou est sur le point de circuler hors route. L’interface utilisateur 107 peut être : - un microphone apte à recevoir une commande vocale de l’utilisateur, indiquant une circulation hors route ; - un bouton dédié à l’indication d’une situation de conduite hors route ; - un écran tactile, partagé avec d’autres fonctions du véhicule, par lequel l’utilisateur peut indiquer, par une entrée tactile sur un élément graphique associé à une conduite hors route, que le véhicule 100 est dans une situation de conduite hors route. En variante, le dispositif 101 peut recevoir l’indication de l’utilisateur que le véhicule circule hors route via une interface 108 apte à communiquer avec un terminal utilisateur situé dans le véhicule, tel qu’un Smartphone. L’interface 108 peut être une interface filaire, de type USB par exemple, ou peut être une interface de courte ou moyenne portée de type Bluetooth ou Wifi par exemple. La FIG. 2 est un diagramme illustrant les étapes d’un procédé d’identification d’une situation de conduite hors route, selon des modes de réalisation de l’invention. Le procédé peut être mis en œuvre dans le dispositif 101 décrit en référence à la FIG. 1 . A une étape 200, la fonction de détection et d’identification de situation de conduite hors route est activée par le dispositif 101. Une telle activation peut faire suite à la réception d’un message d’activation sur l’interface de communication 104 du véhicule connecté 100, par exemple lorsqu’un constructeur automobile a un besoin d’établir un profil de mission pour des situations de conduite hors route, dans le cadre d’une étude. Une telle étude peut en effet nécessiter une évaluation du taux d’utilisation des situations de conduite hors route, et/ou peut nécessiter des données de capteurs ou de modules du véhicule 100 pendant des situations de conduite hors route. Sur la base de ces données, l’étude peut permettre l’amélioration du dimensionnement de composants du véhicule et/ou l’amélioration de fonctions de protection du véhicule activées dans les situations de conduite hors route. A une étape 201, le dispositif 101 obtient ou collecte des données issues d’au moins un autre module du véhicule et/ou d’au moins un capteur du véhicule. Les données collectées peuvent comprendre n’importe quelle combinaison des données suivantes : - des données de conduite du véhicule, par exemple indiquant une durée de conduite courante ; - une ou plusieurs images de la caméra 106 ; - une ou plusieurs entrées utilisateur sur une ou des interfaces utilisateur du véhicule 100 , par exemple une entrée utilisateur indiquant une circulation hors route via l’interface utilisateur 107 ou reçue via l’interface 108 depuis le terminal mobile de l’utilisateur; - des données captées par l’ensemble 110 d’au moins un capteur du véhicule, telles qu’une température extérieure, une donnée captée par le détecteur de givre, une donnée captée par le capteur du système d’essuyage, une vitesse du véhicule, un couple des roues du véhicules, une donnée du capteur du système ABS ; - des données de positions du véhicule 100 issues du module GPS 105, et éventuellement des données d’altitude obtenues à partir des données de position et de données cartographiques stockées dans la mémoire 103 du véhicule ; - toute autre donnée descriptive de la situation de conduite, obtenue par un capteur ou un module du véhicule. L’étape 201 peut être mise en œuvre sur une période de collecte. Aucune restriction n’est attachée à la durée de la période de collecte. A une étape 202, le dispositif 101 détermine, en fonction d’un premier ensemble de données parmi les données collectées à l’étape 201, si le véhicule 100 est dans une situation de conduite hors route, ou non. A cet effet, le dispositif 101 peut appliquer un premier ensemble de règles de classifications au premier ensemble de données, l’ensemble de règles de classifications étant apte à classer le premier ensemble de données en au moins deux catégories : une situation de conduite hors route ou une autre situation de conduite, par exemple une situation sur route, quel que soit le type de route. En variante, le dispositif 101 peut implémenter un premier algorithme de classification issu de l’intelligence artificielle. A cet effet, le premier algorithme de classification peut être entraîné sur une première base de données d’entraînement comprenant des premiers ensembles de données d’entraînement, comprenant le même type de données que le premier ensemble de données. Dans le cas d’un entraînement par apprentissage supervisé, chaque premier ensemble de données d’entraînement est associé avec, ou étiqueté par, une catégorie, parmi les au moins deux catégories mentionnées ci-dessus. Le premier algorithme de classification peut être configuré sous la forme d’un réseau de neurones artificiels par exemple, entraîné par apprentissage supervisé ou non supervisé. Toutefois, aucune restriction n’est attachée à la configuration du premier algorithme de classification, qui peut être un algorithme de clustering, un arbre décisionnel ou toute autre structure apte à classer des données dans au moins deux catégories. Aucune restriction n’est attachée au premier ensemble de données, qui peut comprendre n’importe quelle combinaison parmi les données suivantes, collectées à l’étape 201 : - les données de conduite du véhicule, par exemple indiquant la durée de conduite courante ; - la ou les images de la caméra 106 ; - l’entrée utilisateur indiquant la circulation hors route sur l’interface utilisateur 107 du véhicule 100 ou reçue via l’interface 108 de communication avec le terminal mobile de l’utilisateur ; - les données de positions du véhicule 100 issues du module GPS 105. La prise en compte de la durée de conduite courante permet d’éviter de prendre en compte des situations de conduite éphémères sur parking par exemple. La géolocalisation permet de déterminer, via les coordonnées GPS, si le véhicule circule sur une route ou non. Les images de la caméra 106 quant à elles peuvent permettre de déduire de l’environnement extérieur si le véhicule circule sur route ou non. L’étape 202 pouvant être itérée de manière régulière, au fur et à mesure de l’obtention des données collectées à l’étape 201, est ainsi une étape de détection d’une situation de conduite hors route. Suite à l’étape 202, si une situation de conduite hors route est détectée, le procédé passe aux étapes 204 et 205. Sinon, le procédé passe à une étape 203 optionnelle, dans laquelle le dispositif 101 peut remonter l’indication au serveur distant que le véhicule circule sur route et/ou le dispositif 101 peut indiquer la situation de conduite sur route à un autre module du véhicule, par exemple le module ADAS 102, pour prise en compte de la situation de conduite sur route dans au moins une fonction ADAS. Le procédé retourne ensuite à l’étape 203, la conduite se poursuivant et de nouvelles données étant collectées à l’étape 201. A l’étape 204, le dispositif 101 identifie un type de sol de la situation de conduite hors route, à partir d’un deuxième ensemble de données parmi les données collectées à l’étape 201. Le deuxième ensemble de données est différent du premier ensemble de données : le deuxième ensemble de données peut être totalement distinct du premier ensemble de données, ou peut comprendre au moins certaines données en commun. Le deuxième ensemble de données peut par exemple comprendre n’importe quelle combinaison parmi les données suivantes : - la température extérieure ; - la donnée captée par le détecteur de givre ; - la donnée captée par le capteur du système d’essuyage ; - la vitesse du véhicule ; - le couple des roues du véhicule ; et/ou - la donnée du capteur du système ABS. Afin d’identifier le type de sol, le dispositif 101 peut mettre en œuvre un deuxième algorithme de classification apte à classer le deuxième ensemble de données dans une classe de sol ou dans plusieurs classes de sol, parmi un ensemble prédéfini de plusieurs classes de sol, à partir du deuxième ensemble de données. Par exemple, les classes de sol peuvent correspondre à n’importe quelle combinaison des classes de sol suivants : - boue ; - eau ; - gravier ; - sable ; - neige ; - tout autre type de sol. Le deuxième algorithme de classification peut ainsi identifier un type de sol, qui peut correspondre à une unique classe de sol telle que « neige », ou à plusieurs classes de sol, telles que « neige et sable », lorsque le véhicule circule à la fois sur la neige et le sable. Le deuxième algorithme de classification peut être un algorithme de classification en classes multiples issu de l’intelligence artificielle. A cet effet, le deuxième algorithme de classification peut être entraîné sur une deuxième base de données d’entraînement comprenant des deuxièmes ensembles de données d’entraînement, comprenant le même type de données que le deuxième ensemble de données. Dans le cas d’un entraînement par apprentissage supervisé, chaque deuxième ensemble de données d’entraînement est associé avec, ou étiqueté par, une classe de sol ou avec plusieurs classes de sol, parmi les classes de sol mentionnées ci-dessus. Le deuxième algorithme de classification peut être configuré sous la forme d’un réseau de neurones artificiels par exemple, entraîné par apprentissage supervisé ou non supervisé. Toutefois, aucune restriction n’est attachée à la configuration du deuxième algorithme de classification, qui peut être un algorithme de clustering, un arbre décisionnel ou toute autre structure apte à classer des données dans au moins deux types ou catégories. A l’étape 205, le dispositif 101 identifie une zone géographique du véhicule 100 en fonction d’un troisième ensemble de données parmi les données collectées à l’étape 201. Le troisième ensemble de données peut être différent du premier ensemble de données et du deuxième ensemble de données : le troisième ensemble de données peut être totalement distinct du premier ensemble de données et du deuxième ensemble de données, ou peut comprendre au moins certaines données en commun avec le premier ensemble de données et/ou avec le deuxième ensemble de données. Le troisième ensemble de données peut par exemple comprendre n’importe quelle combinaison parmi les données suivantes : - l’image ou les images captées par la caméra 106 ; - les données de positions issues du module GPS 105, et/ou - les données d’altitude. Afin d’identifier la zone géographique, le dispositif 101 peut mettre en œuvre un troisième algorithme de classification apte à classer le deuxième ensemble de données dans une classe géographique ou dans plusieurs classes géographiques, parmi un ensemble prédéfini de plusieurs classes géographiques, à partir du troisième ensemble de données. Par exemple, les classes géographiques peuvent correspondre à n’importe quelle combinaison des classes géographiques suivantes : - montagne ; - plage ; - désert ; - rivière ; - forêt ; - toute autre classe décrivant une zone géographique. Ainsi, la classe géographique identifie le type d’environnement ou d’écosystème dans lequel circule le véhicule. Le troisième algorithme de classification peut ainsi identifier une zone géographique, qui peut correspondre à une unique classe géographique, telle que « montagne », ou à plusieurs classes géographiques, telles que « montagne et forêt » par exemple. Le troisième algorithme de classification peut être un algorithme de classification en classes multiples, issu de l’intelligence artificielle. A cet effet, le troisième algorithme de classification peut être entraîné sur une troisième base de données d’entraînement comprenant des troisièmes ensembles de données d’entraînement, comprenant le même type de données que le troisième ensemble de données. Dans le cas d’un entraînement par apprentissage supervisé, chaque troisième ensemble de données d’entraînement est associé avec, ou étiqueté par, une classe géographique ou avec plusieurs classes géographiques, parmi les classes géographiques mentionnées ci-dessus. Le troisième algorithme de classification peut être configuré sous la forme d’un réseau de neurones artificiels par exemple, entraîné par apprentissage supervisé ou non supervisé. Toutefois, aucune restriction n’est attachée à la configuration du troisième algorithme de classification, qui peut être un algorithme de clustering, un arbre décisionnel ou toute autre structure apte à classer des données dans au moins deux types ou catégories. A une étape 206, le dispositif 101 détermine un type de situation de conduite hors route, à partir du type de sol identifié à l’étape 204 et/ou à partir de la zone géographique identifiée à l’étape 205. Ainsi, l’étape 204 ou l’étape 205 est optionnelle, et le dispositif 101 peut ne mettre en œuvre que l’une d’entre elles. Toutefois, une précision plus élevée est permise dans l’identification d’un type de situation de conduite hors route, lorsque les deux étapes 204 et 205 sont mises en œuvre. Le type de situation de conduite hors route peut être obtenu par concaténation du type de sol identifié et de la zone géographique identifiée. Par exemple, les types de situation de conduite suivants peuvent être obtenus, à titre d’exemples : - montagne enneigée ; - montagne et forêt enneigées ; - plage avec sable ; - plage avec sable et boue. Les étapes 204 et 205 peuvent être optionnelles. En effet, en variante, lors de l’étape 206, le dispositif 101 peut identifier directement un type de situation de conduite hors route à partir d’un unique algorithme de classification à classes multiples, apte à fournir en sortie la concaténation d’une zone géographique et d’un type de sol. Ainsi, de manière plus générale, le dispositif 101 identifie un type de situation de conduite hors route sur la base d’au moins un deuxième algorithme de classification, différent du premier algorithme de classification utilisé pour la détection de la situation de conduite hors route de l’étape 202, l’au moins un deuxième algorithme de classification étant de préférence à classes multiples. A une étape 207, le dispositif 101 transmet au serveur distant, via l’interface de communication 104 décrite précédemment, le type de situation de conduite hors route identifié à l’étape 206. Le type de situation de conduite hors route peut être transmis avec d’autres informations complémentaires telles que des données de capteurs captées pendant la situation de conduite hors route, ou une durée de la situation de conduite hors route. Il est ainsi rendu possible d’établir un profil de mission en collectant les types de situations de conduite, et des données complémentaires associées, dans le serveur distant centralisé, pour une pluralité de véhicules tels que le véhicule 100. De tels profils de mission permettent un meilleur dimensionnement de composants de véhicule et/ou permettent de développer des fonctions de protection de composants de véhicule à activer lors de situations de conduite hors route. En complément de l’étape 207, ou en variante de l’étape 207, le dispositif 101 peut mettre en œuvre une étape 208 durant laquelle le dispositif 101 indique à un autre module du véhicule 100 que le véhicule circule hors route et transmet en outre le type de situation de conduite hors route identifié à l’autre module. L’autre module peut être le module ADAS 102 décrit précédemment, qui peut être apte à activer une fonction dédiée à la circulation hors route, la fonction étant apte à tenir compte du type de situation de conduite hors route identifié. La fonction dédiée à la circulation hors route peut notamment avoir pour but de préserver un ou plusieurs composants pendant la situation de conduite hors route. Les paramètres de la fonction peuvent dépendre avantageusement du type de situation de conduite hors route identifié. La FIG. 3 présente la structure d’un dispositif 101 selon des modes de réalisation de l’invention. Le dispositif 101 comprend un processeur 301 configuré pour communiquer de manière unidirectionnelle ou bidirectionnelle, via un ou des bus ou via une connexion filaire directe, avec une mémoire 302 telle qu’une mémoire de type « Random Access Memory », RAM, ou une mémoire de type « Read Only Memory », ROM, ou tout autre type de mémoire (Flash, EEPROM, etc). En variante, la mémoire 302 comprend plusieurs mémoires des types précités. La mémoire 302 est apte à stocker, de manière permanente ou temporaire, au moins certaines des données utilisées et/ou issues de la mise en œuvre du procédé décrit en référence à la FIG. 2 . En particulier, la mémoire 302 peut stocker le ou les algorithmes de classification précités, notamment le premier algorithme de classification et les deuxième et troisième algorithmes de classification à classes multiples. Comme décrit précédemment, un premier ensemble d’au moins une règle peut être stocké, en lieu et place du premier algorithme de classification, pour la détection de la situation de conduite hors route. En variante, les algorithmes de classification et/ou le premier ensemble d’au moins une règle sont stockés dans la mémoire 103 du véhicule, ou dans un serveur distant accessible depuis l’interface de communication 104. Le processeur 301 est apte à exécuter des instructions, stockées dans la mémoire 302, pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’invention, décrites en référence à la FIG. 2 . De manière alternative, le processeur 301 peut être remplacé par un microcontrôleur conçu et configuré pour réaliser les étapes du procédé selon l’invention, décrites en référence à la FIG. 2 . Le dispositif 101 peut comprendre une première interface 303 apte communiquer avec l’ensemble 110 d’au moins un capteur. Le dispositif 101 peut comprendre une deuxième interface 304 pour communiquer avec l’au moins une caméra 106. Le dispositif 101 peut comprendre une troisième interface 305 pour communiquer avec la mémoire 103 du véhicule 100. Le dispositif 101 peut comprendre une quatrième interface 306 pour communiquer avec l’interface de communication 104. Le dispositif 101 peut comprendre une cinquième interface 307 pour communiquer avec le module GPS 105. Le dispositif 101 peut comprendre une sixième interface 308 pour communiquer avec le module ADAS 102. Le dispositif 101 peut comprendre une septième interface 309 pour communiquer avec l’interface utilisateur 107. Le dispositif 101 peut comprendre une huitième interface 310 pour communiquer avec l’interface 108 décrite précédemment. Le dispositif 101 peut comprendre d’autres interfaces pour communiquer avec d’autres équipements du véhicule 100. La présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d’exemples ; elle s’étend à d’autres variantes. Procédé d’identification d’une situation de conduite hors route d’un véhicule (100), mis en œuvre dans un dispositif (101) du véhicule et comprenant les étapes suivantes : - collecte (200) de données descriptives d’une situation de conduite du véhicule ; - détection (202), en fonction d’un premier ensemble de données parmi les données collectées, d’une situation de conduite hors route du véhicule ; - suite à la détection de la situation de conduite hors route, identification (204 ; 205 ; 206) d’un type de situation de conduite hors route en fonction d’au moins un deuxième ensemble de données parmi les données collectées ; - transmission (207 ; 208) du type de situation de conduite hors route identifié à une entité distante du véhicule et/ou à un module du véhicule (102) apte à mettre en œuvre au moins une fonction de protection du véhicule sur la base du type de situation de conduite hors route identifié. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la détection de la situation de conduite hors route du véhicule (100) comprend l’exécution d’un premier algorithme de classification ou l’application d’un premier ensemble de règles de classification, le premier algorithme de classification ou le premier ensemble de règles de classification étant apte à recevoir le premier ensemble de données en entrées, et à classer le premier ensemble de données dans une catégorie parmi au moins deux catégories comprenant une situation de conduite hors route et au moins une autre situation de conduite. Procédé selon l’une des revendications 1 et 2, dans lequel le premier ensemble de données comprend l’une ou plusieurs des données suivantes : - des données de conduite du véhicule (100), comprenant une durée de conduite ; - au moins une image d’une caméra (106) du véhicule ; - une entrée utilisateur indiquant une circulation hors route ; - des données de positions du véhicule. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’identification (204 ; 205 ; 206) du type de situation de conduite hors route comprend une identification (204) d’un type de sol sur lequel circule le véhicule en fonction du deuxième ensemble de données et/ou l’identification (205) d’une zone géographique dans laquelle circule le véhicule en fonction d’un troisième ensemble de données parmi les données collectées, et dans lequel le type de situation de conduite hors route est identifié (206) en fonction du type de sol identifié et/ou de la zone géographique identifiée. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l’identification (204) du type de sol comprend l’application d’un deuxième algorithme de classification au deuxième ensemble de données, le deuxième algorithme de classification étant configuré pour classer le deuxième ensemble de données dans au moins une classe de sol parmi un ensemble prédéfini de plusieurs classes de sol Procédé selon la revendication 4 ou 5, dans lequel le deuxième ensemble de données comprend l’une ou plusieurs des données suivantes : - une température extérieure au véhicule (100) ; - une donnée captée par un détecteur de givre ; - une donnée captée par un capteur du système d’essuyage ; - une vitesse du véhicule ; - un couple des roues du véhicule ; et - une donnée d’un capteur d’un système d’anti-blocage de roues. Procédé selon l’une des revendications 4 à 6, dans lequel l’identification (205) de la zone géographique comprend l’application d’un troisième algorithme de classification au troisième ensemble de données, le troisième algorithme de classification étant configuré pour classer le troisième ensemble de données dans au moins une classe géographique parmi un ensemble prédéfini de classes géographiques. Procédé selon l’une des revendications 4 à 7, dans lequel le troisième ensemble de données comprend l’une ou plusieurs des données suivantes : - au moins une image captée par une caméra (106) du véhicule (100) ; - des données de positions du véhicule ; et - des données d’altitude du véhicule. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur (301). Dispositif (101) d’identification d’une situation de conduite hors route d’un véhicule automobile (100), le dispositif comprenant : - au moins une interface (303-310) agencée pour collecter des données descriptives d’une situation de conduite du véhicule ; - un processeur (301) configuré pour détecter, en fonction d’un premier ensemble de données parmi les données collectées, une situation de conduite hors route du véhicule, et, suite à la détection de la situation de conduite hors route, pour identifier un type de situation de conduite hors route en fonction d’au moins un deuxième ensemble de données parmi les données collectées ; dans lequel le processeur est en outre configuré pour transmettre le type de situation de conduite hors route identifié à une entité distante du véhicule et/ou à un module (102) du véhicule apte à mettre en œuvre au moins une fonction de protection du véhicule sur la base du type de situation de conduite hors route identifié.