FR 3156107 A1 20250606 FR 2313359 A 20231130 L’invention concerne un procédé (50) et un système (10) d’évaluation de situations à risque d’accidentologie d’un véhicule en circulation sur un réseau routier dans un environnement déterminé, le procédé comportant : le suivi (51) de l’évolution du véhicule sur le réseau routier et dans l’environnement dans lequel s’intègre le réseau routier et se meut le véhicule, la détection (52) d’une situation à risques parmi une pluralité de facteurs de risque (13) d’accidentologie ; l’avertissement (53) du conducteur lorsqu’une situation à risque est reconnue ; l’analyse (54) des données enregistrées qui précèdent la détection (52) de la situation à risques afin de déterminer une origine de la situation à risque ; et la production (55) d’un conseil de conduite en fonction des paramètres contextuels (16) déterminés, le conseil de conduite identifie la situation à risque détectée et préconise un comportement de conduite afin de réduire les risques encourus par le véhicule à l’abord de ladite situation. L’invention concerne aussi un véhicule embarquant le système (10) et exécutant le procédé (50). Figure pour l’abrégé : Fig.1] Procédé et un système d’évaluation de situations à risque d’accidentologie d’un véhicule en circulation sur un réseau routier dans un environnement déterminé L'invention concerne un procédé et un système d’évaluation de situations à risque d’accidentologie d’un véhicule en circulation sur un réseau routier dans un environnement déterminé. L’invention se rapporte également à un véhicule terrestre notamment automobile qui est intègre un système et/ou met en œuvre un procédé conformes de l’invention. On connaît des procédés et systèmes de suivi et d’évaluation du type de conduite et de l’état de fatigue du conducteur. Ces systèmes se basent sur des organes de captation couplés aux actionneurs du véhicule tels que la pédale d’accélération, la pédale de frein. Ces systèmes comportent également des capteurs optiques pour détecter la vitesse de clignement des yeux du conducteur afin de détecter notamment un état de somnolence. Ces systèmes de suivi comportent également un suivi sommaire de l’environnement dans lequel se trouve le véhicule, notamment, en surveillant les limitations de vitesse de la voie de circulation sur laquelle le véhicule évolue mais aussi le contrôle des distances avec un deuxième véhicule qui précède ou succède directement le véhicule dans lequel est installé le système. Ces systèmes peuvent aussi détectés des obstacles sur la route à l’aide d’un capteur de distance situé à l’avant du véhicule ou encore le franchissement de lignes de signalisation de la route à l’aide d’une caméra. Ces systèmes monitorent les paramètres du véhicule pour déterminer le comportement du conducteur (pression sur la pédale d’accélération, vitesse de rotation du volant, consommation de carburant). Néanmoins ces systèmes ne cherchent pas à améliorer le comportement du conducteur à l’abord d’une situation à risque telle qu’un croisement reconnu comme accidentogène, ou encore en cas d’infractions répétées au code de la route. L’invention vise à pallier l’ensemble de ces inconvénients. L’invention vise évaluer et améliorer le comportement du conducteur à l’abord d’une situation à risque déterminée. L’invention vise à fournir une solution technique capable de fournir une analyse d’une situation à risque rencontrée par le conducteur. L’invention vise à aider le conducteur à améliorer ses attitudes de conduite à l’approche d’une situation à risque. Dans cette optique, l’invention se rapporte à un procédé d’évaluation de situations à risque d’accidentologie d’un véhicule en circulation sur un réseau routier dans un environnement déterminé, le procédé comporte : - le suivi de l’évolution du véhicule sur le réseau routier et dans l’environnement dans lequel s’intègre le réseau routier et se meut le véhicule, le suivi est réalisé en enregistrant: des données de déplacement du véhicule notamment la vitesse du véhicule et sa géolocalisation, des données de profils de route que traverse le véhicule, des données de signalisation des routes que traverse le véhicule, des données de spécificité de l’environnement du réseau routier dans lequel le véhicule se meut, des obstacles fixes ou mobiles qui se trouvent sur le réseau routier à proximité du véhicule ; - la détection d’une situation à risque parmi une pluralité de facteurs de risque d’accidentologie comprenant : des infractions au code de la route, des risques de collision avec un obstacle fixe ou mobile, des risques de survitesse, des risques de zones cachées dans l’environnement que traverse le véhicule, des risques de changement de voies, et des risques de choc frontal sur une même voie de circulation, une situation à risque étant détectée en comparant, en temps réel, les données enregistrées à la pluralité de facteurs de risque ; - l’avertissement du conducteur lorsqu’une situation à risque est reconnue ; - l’analyse des données enregistrées qui précèdent la détection de la situation à risque afin de déterminer une origine de la situation à risque, l’analyse étant réalisée au moins en déterminant des paramètres contextuels du risque : une configuration de la route traversée à l’aide des données de profil de route, un comportement du véhicule à l’abord de ladite configuration de route en utilisant les données de déplacement du véhicule, un contexte règlementaire lié à la configuration de la route traversée, le contexte étant déterminé par des données signalisation, l’environnement que traverse le véhicule, les données des spécificités de l’environnement du réseau routier permettent de déterminer si le véhicule traverse une zone dans laquelle certains facteurs de risque sont plus ou moins probables, la présence d’obstacles susceptibles d’interagir avec le véhicules, l’analyse des données d’obstacles permettent de définir si l’alerte est due à une interaction avec des obstacles fixes ou mobiles tels que d’autres usagers de la route ; et - la production d’un conseil de conduite en fonction des paramètres contextuels déterminés, le conseil de conduite identifie la situation à risque détectée et préconise un comportement de conduite afin de réduire les risques encourus par le véhicule à l’abord de ladite situation. Le procédé selon l’invention permet, au travers de la détection des facteurs de risque et de la détermination des paramètres contextuels qui définissent la situation à risques, d’évaluer les conditions dans lesquelles le conducteur a abordé une situation à risque, et ainsi de produire un conseil adapté à chaque situation. Les conseils adaptés permettent au conducteur d’améliorer son attitude de conduite à l’approche de la même situation à risque ou d’une situation similaire. Dans des modes de réalisation, la production du conseil peut être réalisée à partir de la situation à risque en étant défini par des paramètres contextuels qui ont été déterminés et d’une base de données de conseils qui comporte : des comportements de conduite préconisés prédéfinis à l’abord de la situation à risque déterminée, et des raisons pour lesquelles lesdits comportements sont préconisés. Le procédé peut ainsi construire un conseil adapté en sélectionnant le comportement de conduite préconisé et la raison les plus pertinents en fonction de la situation à risque détectée. Dans des modes de réalisation, la production du conseil peut être réalisée en comparant lesdits paramètres contextuels déterminés, avec des comportements préconisés et des raisons stockés dans la base de données, les comportements préconisés et lesdites raisons qui correspondent audits paramètres contextuels sont associés à la situation à risque détectée afin de produire un conseil. Dans des modes de réalisation, le procédé d’évaluation peut comporter l’ajustement de la pertinence du conseil de conduite en fonction de la réaction du conducteur lorsque l’avertissement est déclenché pour une situation à risque déterminée ou lorsque le conducteur produit un retour d’expérience sur la pertinence du conseil de conduite après que le procédé a interrogé le conducteur. L’ajustement de la pertinence P permet d’améliorer l’efficience du procédé en personnalisant les conseils proposés au conducteur en fonction de son retour d’expérience. Dans des modes de réalisation, le procédé d’évaluation peut comporter, l’adaptation des émissions des avertissements et de la production des conseils en fonction du comportement du conducteur à l’approche d’une situation à risques qui a déjà été détectée dans le passé. Les avertissements peuvent être modulés en intensité ou en fréquence, ceci permet de ne pas sursolliciter le conducteur pour des situations qui présentent peu de risque ou des situations pour lesquelles le conducteur améliore son comportement à leur approche. Dans des modes de réalisation, l’enregistrement desdites données relatives au déplacement du véhicule et à son environnement peut être réalisé à l’aide d’une mémoire tampon d’une durée tampon déterminée qui précède la détection de la situation à risque, la durée tampon peut notamment être de quelques secondes et de préférence de dix secondes, ainsi lorsqu’une situation à risque est détectée, le procédé analyse les données enregistrées dans la mémoire tampon. L’utilisation d’une mémoire tampon permet d’analyser les données enregistrées pendant les dix secondes qui précèdent la détection de la situation à risque et l’émission d’un avertissement. Il est ainsi possible d’analyser les paramètres contextuels qui ont mené à la situation à risques. Dans des modes de réalisation, lesdites données peuvent comporter des données de profil de route qui sont extraites des images enregistrées de la route et des données cartographiques en fonction de la géolocalisation du véhicule, les images enregistrées, la géolocalisation et les données cartographiques étant corrélées pour déterminer le paramètre contextuel de configuration de la route. Le recoupement des données issues de plusieurs sources permet d’augmenter la fiabilité de la détermination du paramètre contextuel. Dans des modes de réalisation, lesdites données peuvent comporter des données de manœuvre du véhicule comprenant des données de vitesse, de freinage, d’angle volant, de clignotant, les données de manœuvre sont corrélées pour déterminer le paramètre contextuel de comportement du véhicule à l’abord de ladite configuration de route. Les données de manœuvre permettent de définir plus précisément l’attitude de conduite du conducteur à l’abord de la situation à risque. Dans des modes de réalisation, lesdites données peuvent comporter des données de signalisation numériques qui sont extraites des données cartographiques en fonction de la géolocalisation du véhicule et des données de signalisation visuelle qui sont extraites des images enregistrées par la caméra avant du véhicule, les données extraites des images et les données cartographiques sont corrélées pour déterminer le contexte règlementaire lié à la configuration de la route traversée. Les données de signalisation extraites des images peuvent être analysées par des algorithmes de reconnaissance visuelle qui sont connus de l’homme du métier. Les algorithmes de reconnaissance visuelle sont également connus sous le nom « d’algorithmes de vision par ordinateur » ou en anglais « computer vision algorithm ». Dans des modes de réalisation, lesdites données peuvent comporter des données de spécificité de l’environnement que traverse le véhicule, les données de spécificité sont extraites de données cartographiques en fonction de la géolocalisation du véhicule, les données de spécificité comprennent des informations sur les types de bâtiment aux abords des routes, les zones à vitesse régulées, les passages piétons, les données de spécificité permettent de déterminer des particularités de l’environnement que traverse le véhicule qui sont en lien avec le paramètre contextuel règlementaire. Par exemple, il est possible de déterminer si le véhicule traverse une zone dans laquelle certains facteurs de risque sont plus ou moins probables telle qu’une zone reconnue comme accidentogène. Dans des modes de réalisation, les paramètres contextuels peuvent comporter des paramètres temporels qui sont déterminés par des données temporelles enregistrées lors de l’étape de suivi, les données temporelles renseignant sur l’heure et le jour auxquels la situation à risque a été détectée, les données temporelles sont, en particulier, corrélées avec les données de spécificité de l’environnement. Par exemple, le procédé selon l’invention peut ainsi définir une fréquentation piétonne accrue si l’on passe à proximité d’une gare ou d’une école à des horaires durant lesquelles les abords de ces établissements sont activement fréquentés. Dans des modes de réalisation, lesdites données peuvent comporter des données d’obstacle fixes ou mobiles qui se trouvent sur le réseau routier à proximité du véhicule, les données d’obstacle sont extraites des images enregistrées, d’images volumétriques de la route à l’avant du véhicule enregistrées par au moins un capteur de détection volumétrique orienté dans le sens de circulation du véhicule et des données de distance enregistrées par un capteur de distance, les données extraites des images, des images volumétriques et de distance sont corrélées pour déterminer les paramètres d’obstacle, notamment, susceptibles d’interagir avec le véhicule à l’avant du véhicule. Ces données permettent de définir s’il y a des obstacles sur la route, leur nature telle que d’autre véhicule, et leur comportement par rapport au comportement du véhicule exécutant le procédé. Dans des modes de réalisation, les paramètres contextuels peuvent comporter des paramètres de position et de sens de circulation du véhicule sur des voies de la route, ces paramètres sont déterminés par des données de circulation comprenant une position du véhicule sur des voies de la route, et un sens de circulation du véhicule sur cette voie, les données de circulation sont extraites de la géolocalisation, des données cartographiques et des images enregistrées par la caméra, ces données de circulation permettent de définir si le véhicule a franchi une ligne de marquage au sol et/ou si le véhicule circulait dans le bon sens de circulation. Dans des modes de réalisation, les paramètres contextuels peuvent comporter des paramètres météorologiques qui sont déterminés par des données météorologiques enregistrées lors de l’étape de suivi, les données météorologiques sont extraites en fonction de la géolocalisation du véhicule depuis un site internet de données météorologiques. Les données météorologiques peuvent avoir un impact important sur les conditions de circulation et la manière dont une situation à risque doit être abordée. En évaluant ces paramètres, le procédé permet d’affiner l’évaluation de la situation et de produire un conseil mieux adapté à la situation. Dans des modes de réalisation, la pluralité de facteurs de risque d’accidentologie peut comporter : des risques de collision avec un obstacle fixe ou mobile qui sont détectés lorsque la distance avec un obstacle se réduit en un temps déterminé, des risques de survitesse qui sont détectés lorsque le véhicule dépasse les limites de vitesse ou lorsque le véhicule circule vite en rapport avec l’environnement dans lequel le véhicule évolue, des risques de zones cachées dans l’environnement que traverse le véhicule, les zones cachées sont déterminées par comparaison des données cartographiques par rapport à la géolocalisation du véhicule et des images enregistrées, des risques de changement de voie, le changement de voie est déterminé par comparaison des données cartographiques en fonction de la géolocalisation du véhicule et des images enregistrées, et des risques de choc frontal sur une même voie de circulation qui sont déterminés par les images enregistrées et des capteurs de distances situées à l’avant du véhicule et des données cartographiques. Dans des modes de réalisation, le facteur de risque de collision peut être pondéré par un facteur de sévérité permettant de quantifier la gravité d’une éventuelle collision, ce facteur de sévérité peut utiliser comme critère de pondération des données de déplacement du véhicule telles que la vitesse, et/ou des données relatives à la nature de l’obstacle avec lequel le risque de collision est détecté. Dans des modes de réalisation, l’avertissement peut comprendre des stimuli visuels émis notamment par une bande lumineuse, des équipements de contrôle du véhicule équipés d’une fonction haptique tels que le volant, la pédale d’accélération, la pédale de freinage, des dessins et icones stockés dans une mémoire et s’affichant sur un écran intégré dans un habitacle du véhicule, et des sons émis par des haut-parleurs également intégrés dans l’habitacle du véhicule. L’invention concerne également un véhicule terrestre, notamment automobile caractérisé en ce qu’il met en œuvre le procédé d’évaluation de situations à risque d’accidentologie d’un véhicule en circulation sur un réseau routier dans un environnement déterminé qui est défini selon l’invention. L’invention se rapporte aussi à un système d’évaluation de situations à risque d’accidentologie d’un véhicule en circulation sur un réseau routier dans un environnement déterminé, le système comportant : des organes de captation de l’évolution du véhicule sur le réseau routier et dans l’environnement dans lequel s’intègre le réseau routier, les organes de captation étant configurés pour enregistrer des données de déplacement du véhicule notamment la vitesse du véhicule et sa géolocalisation, des données de profils de route que traverse le véhicule, des données de signalisation des routes que traverse le véhicule, des données de spécificité de l’environnement du réseau routier dans lequel le véhicule se meut, des obstacles fixes ou mobiles qui se trouvent sur le réseau routier à proximité du véhicule ; Une unité de contrôle qui est configurée pour détecter une situation de risque parmi une pluralité de facteurs de risque d’accidentologie comprenant : des infractions au code de la route, des risques de collision avec un obstacle fixe ou mobile, des risques de survitesse, des risques de zones cachées dans l’environnement que traverse le véhicule, des risques de changement de voie, et des risques de choc frontal sur une même voie de circulation, l’unité de contrôle étant configurée pour détecter une situation à risque en comparant, en temps réel, les données enregistrées à la pluralité de facteurs de risque ; des moyens d’avertissement du conducteur qui sont configurés pour avertir le conducteur de l’imminence d’une situation à risque, un module d’analyse des données enregistrées qui précèdent la détection de la situation à risque afin de déterminer l’origine de la situation à risque, le module d’’analyse étant configuré pour déterminer au moins des paramètres contextuels du risque : une configuration de la route traversée à l’aide des données de profil de route, un comportement du véhicule à l’abord de ladite configuration de route en utilisant les données de déplacement du véhicule, un contexte règlementaire lié à la configuration de la route traversée, le contexte étant déterminé à partir des données signalisation, l’environnement que traverse le véhicule, les données des spécificités de l’environnement du réseau routier permettent de déterminer si le véhicule traverse une zone dans laquelle certains facteurs de risque sont plus ou moins probables, la présence d’obstacles susceptibles d’interagir avec le véhicules, l’analyse des données d’obstacle permettant de définir si l’alerte est due à une interaction avec des obstacles fixes ou mobiles tels que d’autres usagers de la route ; et un module de conseil configuré pour produire un conseil de conduite en fonction des paramètres contextuels déterminés, le conseil de conduite identifie la situation à risque détectée et préconise un comportement de conduite afin de réduire les risques encourus par le véhicule à l’abord de ladite situation. Le système est configuré pour mettre le procédé objet de l’invention en œuvre, il présente caractéristiques miroirs par rapport aux caractéristiques du procédé. De ce fait, ces caractéristiques répondent au même problème technique et présente les mêmes avantages. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront encore à la lecture de la description qui va suivre. Celle-ci est purement illustrative et doit être lue en regard des dessins annexés sur lesquels : FIG. 1 est une représentation d’un logigramme illustrant le procédé et le système d’évaluation de situations à risque d’accidentologie d’un véhicule en circulation conforme de l’invention. FIG. 2 est une représentation schématique des facteurs de risque et des paramètres contextuels qui sont pris en considération pour produire un conseil au conducteur conformément à un mode de réalisation de l’invention. FIG. 3 est une représentation schématique des facteurs de risque et des paramètres contextuels qui sont pris en considération pour produire un conseil au conducteur conformément à un autre mode de réalisation de l’invention. FIG. 4 est une représentation schématique de la structure d’un conseil produit par le procédé et le système d’évaluation de situations à risque d’accidentologie conformément à un mode de réalisation de l’invention. FIG. 5 est une représentation schématique, selon un logigramme, du procédé d’évaluation de situations à risque d’accidentologie conforme d’un mode de réalisation de l‘invention. En référence à la FIG. 1 , l’invention se rapporte à un système d’évaluation 10 de situations à risque d’accidentologie d’un véhicule en circulation sur un réseau routier dans un environnement déterminé. L’invention concerne aussi un procédé d’évaluation 50 de situations à risque d’accidentologie d’un véhicule en circulation sur un réseau routier dans un environnement déterminé. De plus, l’invention se rapporte, bien entendu, à un véhicule qui embarque le système 10 et met en œuvre le procédé 50 objet de la présente invention. Comme illustré à la FIG. 1 , le système 10 comporte des organes de captation 11 de l’évolution du véhicule sur le réseau routier et dans l’environnement dans lequel s’intègre le réseau routier. En particulier, les organes de captation sont configurés pour enregistrer des données de déplacement du véhicule comme la vitesse du véhicule, l’angle volant, le freinage, les clignotants, les essuie-glaces, les feux de croisement etc. De manière générales, les données précitées sont disponibles sur le système de communication électronique du véhicule, elles sont connues sous le nom de « Bus de données ». L’homme du métier sait comment les récupérer en temps réel à l’aide d’un algorithme spécifique. Les organes de captation peuvent également comprendre des moyens de géolocalisation du véhicule. Les moyens de géolocalisation sont configurés pour localiser le véhicule sur la carte géographique et suivre le déplacement ou l’itinéraire du véhicule dans la carte géographique. Pour cela, les moyens de géolocalisation peuvent comprendre un émetteur/récepteur satellite compatible aux technologies GPS, Galileo, GLONASS etc. Les moyens de géolocalisation peuvent également comprendre des cartes numériques routières, topographiques, urbaines etc. Par exemple, des cartes SD, HD ou OSM peuvent être utilisées seules ou en combinaison les unes des autres pour extraire notamment des données cartographiques. A noter que les cartes SD et HD renseignent sur la configuration de la route, le sens de circulation des voies ou encore la signalisation. Les cartes SD et HD sont préférentiellement stockées en local dans une mémoire embarquée dans le véhicule, toutefois il est également possible de les stocker sur un serveur distant et d’y accéder au travers de moyens de communication de téléphonie mobile tels que le réseau GSM, 3G, 4G, 5G. A cet effet, le véhicule peut intégrer un émetteur/récepteur adapté ou bien se connecter à un terminal mobile comme le smartphone du conducteur qui est équipé d’un tel émetteur/récepteur. La carte OSM est, quant à elle, une carte collaborative stockée sur un serveur distant et accessible par les moyens de communication précédemment décrits. Les informations que comporte la carte OSM sont renseignées par les utilisateurs de la carte, elles peuvent comprendre des données précises sur la nature et le profil des bâtiments, la signalisation, les passage piétons etc. Il est ainsi possible d’extraire des données cartographiques à propos des spécificités de l’environnement du réseau routier dans lequel le véhicule se meut. Par exemple, il est possible de déterminer si le véhicule évolue dans une zone à vitesse régulée ou à proximité d’une école, d’une gare ou de tout autre bâtiment à proximité duquel les voies de circulation sont partagées entre automobilistes, piétons, cyclistes etc. Par exemple, en France, il existe ainsi, en milieu urbain, des zones 30 où la vitesse est limitée à 30 km/h. La carte OSM peut aussi répertorier des zones accidentogènes sur un réseau routier. En milieu rural, on pourra ainsi déterminer si la route traverse une zone agricole dans laquelle des véhicules agricoles empruntent souvent les voies sur lesquelles circulent le véhicule ou bien si le véhicule traverse une zone accidentogène. Selon un mode de réalisation, les organes de captation 11 peuvent comporter au moins une caméra avant extérieure, la caméra est configurée pour filmer la route à l’avant du véhicule. La caméra peut être par exemple disposée à la jonction entre le capot et le parebrise avant ou encore sur la calandre du véhicule. La caméra avant est configurée pour déterminer la configuration de la route, la visibilité et également identifier des obstacles dans son champ d’enregistrement mais aussi les panneaux de signalisation qui sont implantés sur les abords des voies de circulation. Afin de reconnaitre les panneaux de signalisation qui sont filmés par la caméra avant, le système de sécurité peut intégrer un algorithme de reconnaissance visuelle des panneaux de signalisation. Ce type d’algorithmes est connu de l’homme du métier, par exemple, les réseaux de neurone convolutifs aussi connus sous l’acronyme « CNN » (« convolutional neural networks ») comprennent une architecture particulière qui permettent de traiter les images. Parmi ces réseaux de neurones convolutifs, le réseau de neurone connu sous l’acronyme « YOLO » (« You Only Look Once ») peut être utilisé pour reconnaitre les panneaux de signalisation. Ces algorithmes de reconnaissance visuelle sont entrainés avec des bases de données d’images de panneaux de signalisation avant d’être utilisés pour dans cette application. Les organes de captation 11 peuvent également comprendre au moins un capteur de détection volumétrique tel qu’un laser de télédétection volumétrique connu sous l’acronyme « lidar », ou encore un radar de détection volumétrique. Dans un mode de réalisation, les organes de captation comportent un laser de télédétection volumétrique et un radar de détection volumétrique. En effet, il est avantageux de corréler les deux types d’image volumétrique pour avoir une plus grande précision. Le ou les capteurs de détection volumétriques sont en général montés sur la calandre du véhicule. La corrélation des images volumétriques et des images captées par la caméra optique permettent des détecter des obstacles fixes ou mobiles qui se trouvent sur la voie de circulation du véhicule ou à proximité de cette voie comme sur un trottoir adjacent à cette voie ou encore un bas-côté. Selon un mode de réalisation préférentiel, le système propose également d’utiliser un algorithme de reconnaissance visuelle précité pour identifier l’obstacle qui est détecté. Les données issues de l’algorithme de reconnaissance visuelle et les données volumétriques peuvent être corrélées par exemple par recalage. Un algorithme de modélisation peut être utilisé pour effectuer un tel recalage. Un algorithme de type filtre de kalman ou équivalent peut être utilisé par l’homme du métier pour réaliser un tel recalage. Les organes de captation 11 peuvent également comprendre un ou plusieurs capteurs de distance qui sont disposés préférentiellement sur la calandre avant du véhicule. Le capteur de distance peut être un capteur de type temps de vol et peut utiliser une technologie ultrason. Il permet de déterminer la distance avec des obstacles fixes ou mobiles qui se trouvent à l’avant du véhicule. En corrélant, les données de distance fournies par ce type de capteur, il est possible de déterminer précisément la distance entre le véhicule et un obstacle fixe ou mobile qui a été détecté mais aussi de savoir si l’obstacle est fixe ou mobile suivant le déplacement de ce dernier par rapport au déplacement du véhicule. Comme illustré à la FIG. 1 , le système 10 comprend une unité de contrôle 12 qui est configurée pour détecter une situation de risque. L’unité de contrôle 12 peut être un algorithme stocké et exécuté par des moyens électroniques embarqués dans le véhicule. L’unité de contrôle 12 peut, par exemple, être intégrée au niveau du calculateur général du véhicule ou bien être intégrée à une électronique dédiée. Plus particulièrement, une situation à risque est détectée parmi une pluralité de facteurs de risque 13 d’accidentologie prédéterminés qui sont stockés par dans une mémoire à laquelle l’unité de contrôle a accès. Dans le mode de réalisation illustré à la FIG. 2 , la pluralité de facteurs de risque 13 comprend des risques de collision 130 avec un obstacle fixe ou mobile. Les risques de collision sont appelés « collision » sur les figures 2 et 3. Les risques de collision peuvent être détectés lorsque la distance avec un obstacle détecté se réduit en un temps déterminé. Il en ressort une probabilité que les trajectoires de l'obstacle et du véhicule s'entrecoupent à un moment donné. Selon un mode de réalisation, la réduction de distance en un temps déterminé peut être combinée à un facteur de sévérité permettant de quantifier la gravité d’une éventuelle collision, ce facteur de sévérité peut utiliser des données de déplacement du véhicule telles que la vitesse. En effet, alors que le véhicule se déplace à une vitesse de 1km/h et même si le système détecte une très forte probabilité de collision avec un véhicule tierce qui se trouve devant le véhicule équipé du système, une telle collision n’est pas susceptible d’entrainer de dégâts important, kle système peut alors ne pas déclencher d’alerte. A l’inverse, lorsque le système détecte une probabilité de collision moyenne avec un piéton alors que le véhicule se déplace à 70km/h, une alerte est envoyée car la collision peut avoir des conséquences importantes et ôter la vie du piéton. Alternativement, le risque de collision peut être détecté par le déclenchement d’un freinage automatique d’urgence du type « AEB » qui équipe un grand nombre de véhicules actuellement en circulation. Les risques de collision peuvent aussi être déterminés à l’aide des capteurs de distance situés à l’avant du véhicule. L’unité de contrôle 12 peut être paramétrée pour détecter un risque de collision, lorsque la distance avec un obstacle devient à inférieure à une valeur seuil prédéterminée. La pluralité de facteurs des risques 13 comprend des risques de survitesse 131 qui sont détectée lorsque le véhicule dépasse les limites de vitesse. Le risque de survitesse est appelé « survitesse » sur les figures 2 et 3. De nos jours, les limites de vitesse d’une route sont connues de la plupart des navigateurs qui utilisent un service de géolocalisation. Ici, le système 10 peut utiliser le navigateur embarqué sur le véhicule, par exemple, au niveau de la console centrale du tableau de bord pour extraire ces informations. Alternativement, le système 10 peut comprendre des moyens de connexion filaire ou sans fil avec un terminal mobile tel que le smartphone du conducteur pour extraire les données d’une application de navigation installée sur le terminal mobile. Les moyens de connexion sont classiques et bien connus de l’homme du métier, par exemple de type USB, pour une connexion filaire et/ou de type WIFI /Bluetooth pour une connexion sans fil. Par ailleurs, l’unité de contrôle 12 peut être configurée pour comparer les données de vitesse du véhicule avec les données cartographiques. L’unité de contrôle peut alors détecter un risque de survitesse 131 dit « contextuel » lorsque le véhicule circule vite en rapport avec l’environnement qu’il traverse. Cette situation peut être rencontrée lorsque le véhicule respecte les limites de vitesse mais traverse une zone sensible dans laquelle, se trouve un établissement qui entraine une fréquentation piétonne et cycliste importante comme une gare, un marché ou une école. A ces fins, l’unité de contrôle peut corréler les données cartographiques d’une carte de type OSM avec la vitesse du véhicule qui est disponible dans les données BUS notamment qui sont bien connues de l’homme du métier. La pluralité de facteurs de risque 13 comprend en outre des zones cachées 132 dans l’environnement que traverse le véhicule. Les zones cachées 132 portent l’appellation « zone cachée » sur les figures 2 et 3. Les zones cachées 132 correspondent à des zones non visibles par le conducteur à cause d’un obstacle susceptible d’être mouvant tel qu’un camion en stationnement, un bus rabattu sur un arrêt de bus. De plus, un bâtiment, une structure infra-routière ou publicitaire qui sont des éléments immobiles peuvent selon la configuration de la route constituer des obstacles visuels susceptibles de créer des zones cachées à la vision du conducteur. L’unité de contrôle 12 est ainsi configurée pour déterminer les zones cachées 132 par comparaison des données cartographiques à l’aide par exemple d’une carte de type OSM par rapport à la géolocalisation du véhicule et des images enregistrées par la caméra. Dans l’exemple illustré à la FIG. 2 , la pluralité de facteurs de risque 13 comprend des risques de changement de voies 133. Le changement de voie est appelé en anglais « lane change ». L’unité de contrôle 12 est configurée pour détecter un changement de voie par comparaison des données cartographiques avec de la géolocalisation du véhicule et les images enregistrées par la caméra avant. Les données cartographiques fournies par une carte numérique HD sont suffisamment précises pour définir si le conducteur franchit une ligne de signalisation délimitant la voie sur laquelle il circule. Dans l’exemple illustré à la FIG. 2 , la pluralité de facteurs de risque 13 comprend des risques de choc frontal 134 appelés « inter-distance » dans les figures 2 et 3. Les risques de choc frontal 134 sont en fait des cas particuliers de collisions qui peuvent être associés à un franchissement de ligne lorsque c’est le véhicule qui embarque le système 10 qui se déporte sur la voie de circulation qui présente un sens inverse par rapport au sens de circulation dudit véhicule. A l’inverse, si c’est un véhicule tiers qui se retrouve à contresens sur la voie de circulation du véhicule équipé du système 10, la situation ne présente pas détection de franchissement de lignes. De ce fait, les risques de choc frontal 134 peuvent être détectés de la même façon que le risque de collision en le combinant dans certains cas aux risques de franchissement de ligne. Comme illustré à la FIG. 1 , le système 10 comprend des moyens d’avertissement 14 du conducteur qui sont configurés pour avertir le conducteur de l’imminence d’une situation à risques. Le déclenchement des moyens d’avertissement 14 est déterminé par l’unité de contrôle 12 en fonction de l’imminence de la situation à risques. Conformément au système 10 et au procédé 50 selon l’invention, on peut distinguer deux types de risques : un risque immédiat et un risque prévisible. De manière générale, le risque immédiat est lié à un autre usager de la route (véhicule, piéton, débris sur la route) et peut correspondre aux facteurs de risques de collision 130, de choc frontal 134. En cas de détection d’un risque immédiat, l’unité de contrôle est configurée pour actionner les moyens d’avertissement 14 dans la seconde. A l’inverse, un risque prévisible est plus fréquemment dû à la configuration de la route et de l’environnement qui jouxte la route. L’unité de contrôle 12 est configurée pour actionner les moyens d’avertissement 14 quelques secondes en amont de l’approche de la situation à risque, notamment une dizaine de secondes en amont de la situation à risque. Ceci permet au système et procédé selon l’invention de faire de la prévention sur les situations à risque à l’approche d’un croisement accidentogène notamment. Dans des modes de réalisation, les moyens d’avertissement 14 peuvent comporter : des équipements de contrôle du véhicule équipés d’une fonction haptique tels que le volant, la pédale d’accélération, la pédale de freinage, Des stimuli visuels tel qu’une bande lumineuse, des dessins et icones stockés dans une mémoire et s’affichant sur un écran intégré dans un habitacle du véhicule tel que l’écran de la console centrale du tableau de bord du véhicule, et des sons émis par des haut-parleurs également intégrés dans l’habitacle du véhicule. La fonction haptique renvoie une information au conducteur qui est relative à la sensation de toucher, en général, ce sont des vibrations. Mais cela peut aussi être une résistance accrue de la pédale d’accélération etc. La pluralité de facteurs de risque comprend ainsi des infractions aux règles de circulation en vigueur sur un territoire donné, telles que la survitesse, le franchissement de ligne continue, mais aussi le non-respect de la signalisation (feux tricolores, stops, céder le passage etc.). A cet effet, l’unité de contrôle 12 peut intégrer une base de données du code de la route de l’Etat dans lequel évolue le véhicule. L’unité de contrôle 12 est configurée pour détecter une infraction au code de la route en fonction de l’évolution du véhicule dans son environnement qui est captée par les organes de captation. Lorsqu’une infraction au code de la route est détectée, l’unité de contrôle est configurée pour activer les moyens d’alerte 14. A cet effet, l’unité de contrôle 12 monitore certaines données susceptibles de permettre l’identification d’une infraction au code de la route, on peut citer les données de vitesse mesurées sur le véhicule par rapport au données cartographiques, les données de signalisation, les images caméras etc. Comme illustré à la FIG. 1 , le système 10 comprend un module d’analyse 15 des données enregistrées afin de déterminer l’origine de la situation à risque. Dans cet objectif, le module d’analyse 15 est configuré pour déterminer au moins des paramètres contextuels 16 du risque en analysant les données enregistrées par les organes de captations 11. Les paramètres contextuels 16 sont définis arbitrairement et permettent de contextualiser le déclenchement de l’avertissement par rapport à la situation dans laquelle se trouve le véhicule en utilisant des paramètres liés à l’environnement, au véhicule et au comportement du conducteur. Le module d’analyse 15 peut être un algorithme qui a accès à des paramètres contextuels 16 prédéterminés et stockés dans une des mémoires du système 10. Dans le mode de réalisation illustré à la FIG. 2 , les paramètres contextuels 16 déterminés par le module d’analyse 15 comportent un paramètre relatif à une configuration 160 de la route traversée à l’aide des données de profil de route. Ce paramètre 160 est appelé « road structure » dans les figures 2 et 3. Comme cela est décrit précédemment, les données enregistrées comportent des données de profil de route qui sont extraites des images enregistrées de la route et des données cartographiques en fonction de la géolocalisation du véhicule. Le module d’analyse 15 est configuré pour extraire et corréler ces données afin de déterminer la configuration de la route lorsque le ou les facteurs de risques ont été détectés. Comme illustré aux figures 2 et 3, les paramètres contextuels 16 comportent un paramètre définissant le comportement du véhicule à l’abord de ladite configuration de route, où au moins un facteur de risque a été détecté par l’unité de contrôle 12. Le comportement du véhicule est appelé « Manoeuvre » sur les figures 2 et 3. Il correspond plus précisément à la manœuvre que faisait le véhicule au moment de la détection de la situation à risque : est-ce que le véhicule allait tout droit ? Est-ce qu’il tournait, et si oui dans quelle direction ? Le comportement du véhicule à un instant t peut être déterminé en utilisant les données de déplacement du véhicule telles que la vitesse du véhicule, le freinage, l’angle volant, les clignotants. Ces données de manœuvre peuvent être récupérées par le module d’analyse 15 sur les données bus du véhicule et corrélées entre elles pour déterminer le comportement du véhicule à l’abord de ladite configuration de route. Comme illustré aux figures 2 et 3, les paramètres contextuels 16 comportent un paramètre de contexte règlementaire 162 lié à la configuration de la route traversée par le véhicule. Le contexte règlementaire est appelé « Signalisation et zones d’intérêt ». Le contexte règlementaire 162 peut être déterminé par le module d’analyse 15 à l’aide des données signalisation qui peuvent être issues d’une reconnaissance visuelle des panneaux qui sont disposés aux abords de la route mais aussi des données cartographiques en fonction de la géolocalisation du véhicule telle que cela est décrit précédemment. Le module d’analyse 15 est configurée pour extraire les données des images et les données cartographiques afin de les corréler pour déterminer le contexte règlementaire lié à la configuration de la route traversée. La zone d’intérêt correspond à l’environnement que traverse le véhicule c’est un autre paramètre contextuel 16 qui peut être associé au contexte règlementaire tel que cela est illustré aux figures 2 et 3. Les données des spécificités de l’environnement du réseau routier permettent de déterminer si le véhicule traverse une zone dans laquelle certains facteurs de risques et/ou certains paramètres contextuels sont plus ou moins probables. Comme cela est décrit précédemment, les spécificités de l’environnement permettent de savoir si le véhicule évolue dans une zone à vitesse régulée ou à proximité d’un lieu public ou d’un établissement autour duquel les voies de circulation sont partagées de manière plus importante par les piétons, les cyclistes etc. Le module d’analyse 15 est configuré pour extraire les données cartographiques en fonction de la géolocalisation du véhicule afin de déterminer l’environnement dans lequel circule le véhicule à l’abord de la situation à risque détectée en interrogeant les données cartographiques disponibles comme cela est décrit ci-avant. Parmi les données cartographiques on peut retrouver des informations sur les zones à vitesse régulée, les passages piétons. Ces données permettent de définir des facteurs de risque ou des paramètres contextuels plus ou moins probables en fonction de la zone que traverse le véhicule. Ces données corrélées avec les données de signalisation 162 permettent de limiter notamment la probabilité d’erreur de reconnaissance de la situation à risque. Les données de spécificité de l’environnement peuvent également concerner une zone accidentogène dans laquelle au moins un accident a été recensé au cours des dix dernières années, ce genre de données sont accessibles dans des bases de données accidentogènes. En effet, les pouvoirs publics de certains Etats comme la France, le Royaume Uni établissent ce type de carte et les rendent publiques. En ce qui concerne la France, on peut les retrouver sur le site officiel de la sécurité routière : https://www.onisr.securite-routiere.gouv.fr/en/crash-map. Comme illustré aux figures 2 et 3, les paramètres contextuels 16 comportent un paramètre de présence d’obstacles 163 susceptibles d’interagir avec le véhicule. Dans les figures 2 et 3 ce paramètre est noté « Type d’exo ». Le module d’analyse 15 est ainsi configuré pour analyser des données d’obstacles fixes ou mobiles qui se trouvent sur le réseau routier à proximité du véhicule. A cet effet, le module d’analyse 15 peut extraire les données d’obstacle des images enregistrées, des images volumétriques de la route à l’avant du véhicule enregistrées par au moins un capteur électromagnétique orienté dans le sens de circulation du véhicule, mais aussi des capteurs de distance. La corrélation de ces données permet de reconnaitre le type d’obstacle, par exemple, piéton, cycliste, voiture, camion ou bus mais aussi la distance à laquelle l’obstacle se trouve, s’il est en mouvement ou non. La reconnaissance de l’obstacle peut être réalisée par une reconnaissance visuelle utilisant un algorithme adapté comme cela est décrit dans ce document. Le module d’analyse 15 peut être configuré pour traiter les données issues du capteur de distance afin de définir la distance mais aussi le déplacement de l’obstacle si cette distance évolue dans le temps et par rapport au déplacement du véhicule selon les données enregistrées. Les images enregistrées par la caméra ou les images volumétriques peuvent également être exploitées pour déterminer si l’obstacle bouge par rapport au déplacement du véhicule qui est connu par la vitesse, la géolocalisation et les données cartographiques adéquates. Ces données peuvent être corrélées pour déterminer la présence d’un obstacle, sa nature et son déplacement. Les paramètres d’obstacles 163 permettent de définir si l’alerte est due à une interaction avec des obstacles fixes ou mobiles tels que d’autres usagers de la route. Dans des modes de réalisation illustrés aux figures 2 et 3, les paramètres contextuels 16 peuvent comporter des paramètres de position 164 et de sens de circulation 165 qui sont respectivement notés « Voie d’Ego » et « Sens des voies » sur ces figures. Le module d’analyse 15 est configuré pour déterminer les paramètres de position 164 et de sens de circulation 165 par extraction et corrélation des données de géolocalisation, des données cartographiques et des images enregistrées par la caméra. Les données géolocalisation cartographique permettent de définir si le véhicule a franchi une ligne de marquage, les images de la caméra peuvent également détecter un changement de voie. Enfin, ces mêmes données couplées aux données de signalisation au sol peuvent permettre de détecter si le véhicule circulait dans le bon sens de circulation lors de la détection d’un ou de plusieurs facteurs de risque. Dans un autre mode de réalisation illustré à la FIG. 3 , les paramètres contextuels 16 peuvent comporter des paramètres temporels 166 tels que l’heure et le jour auxquels a été détectée la situation à risques. Ces paramètres temporels 166 sont notés « Heure du jour » à la FIG. 3 . Le module d’analyse 15 est configurée pour récupérer ces données, par exemple, sur l’horloge interne du véhicule, à distance via un réseau de télécommunication de type téléphonie ou satellite. Les données temporelles peuvent être corrélées avec les données de spécificité de l’environnement. Il est ainsi possible de définir une fréquentation piétonne accrue si l’on passe à proximité d’une gare ou d’une école dans des horaires ou les abords de ces établissements sont activement fréquentés. Dans le mode de réalisation de la FIG. 3 , les paramètres contextuels 16 peuvent comporter des paramètres météorologiques 167 qui sont notés « Météo » sur cette figure. Le module d’analyse 15 est configuré pour extraire les données météorologiques en fonction de la géolocalisation du véhicule depuis un site internet de données météorologiques. Une telle extraction est connue de l’homme du métier. Les données météorologiques peuvent constituées un paramètre contextuel important en cas de conditions pluvieuses, neigeuses, venteuses etc. En effet, selon les conditions météorologiques les distances de freinage ou l’adhérence à la chaussée peuvent être considérablement modifiées. En prenant en considération ceci, un comportement adéquat sur route sèche peut devenir dangereux sur route humide. Selon l’invention, l’enregistrement desdites données relatives au déplacement du véhicule et à son environnement est réalisé à l’aide d’une mémoire tampon 17 d’une durée déterminée qui précède la détection de la situation à risque. La mémoire tampon 17 peut notamment être de quelques secondes et de préférence de dix secondes. Le module d’analyse 15 est configuré pour analyser les données enregistrées dans la mémoire tampon 17 afin de déterminer les paramètres contextuels 16. Alternativement, le module d’analyse 15 peut être un modèle entrainé de type « video-to-text ». Ce type de modèle entrainé fait partie de la famille des modèles LLM (Large Language Model). Typiquement, ce modèle prend en entrée la vidéo enregistrée par la caméra avant du véhicule (séquence de frame), et en extrait, par reconnaissance visuelle, les informations importantes qui correspondent ici aux paramètres contextuels 16. A la suite de l’extraction des paramètres contextuels, le modèle décrit la situation à risque qui vient d’être détectée. On peut citer par exemple, dans cette catégorie de modèles entrainés les « BLIP-like models », et notamment la version « VideoBLIP » qui est une version augmentée de « BLIP-2 », pouvant traiter des vidéos (et non plus seulement des images comme « BLIP-2 »). De manière générale, lorsque le système 10 ou le procédé 50 selon l’invention corrèle plusieurs données pour déterminer un facteur de risque ou un paramètre contextuel, les informations issues de plusieurs sources (données cartographiques ou images caméra) sont comparées entre elles afin d’augmenter la probabilité que le facteur de risque ou le paramètre contextuel a été correctement détecté. En cas de contradiction entre des données issues de deux sources différentes, l’information la plus probable est retenue, en particulier, en utilisant un critère tiers. Par exemple, en cas de conflit d’analyse de survitesse entre les panneaux détectés par la caméra et des données cartographiques issues du navigateur du véhicule, si les données de spécificités de la zone, notamment issues de la carte OSM, indiquent la présence d’une zone de travaux avec une limitation de vitesse spécifique sur le tronçon de route en question, les données issues du panneau de signalisation capturer en vidéo seront alors favorisées par rapport aux données du navigateur. Alternativement selon un autre mode de réalisation, en cas de contradiction entre des données issues de deux sources différentes, si les probabilités entre les deux sources sont égales ou en dessous d'un seuil prédéterminé, ces données peuvent ne pas être utilisées. Comme illustré à la FIG. 1 , le système 10 comporte un module de conseil 18 configuré pour produire un conseil de conduite lorsque l’origine de la situation à risques relève du comportement du conducteur. Dans cette situation, en fonction de la situation à risque qui est détectée et des paramètres contextuels qui ont été déterminés, le module de conseil 18 est configuré pour produire un conseil à destination du conducteur. L’objectif du conseil est d’améliorer le comportement du conducteur à l’abord de la situation à risque qui a été détectée ou d’une situation à risque similaire qui se trouve dans un autre lieu. C’est pour cela que le système 10 est configuré pour donner un conseil de conduite relatif à la situation qu’il a vécue dans une application 19 dédiée qui peut être embarquée dans la console principale du tableau de bord ou bien dans terminal mobile tel que le smartphone du conducteur. En pratique, dès que les moyens d’avertissement 14 sont déclenchés, le conducteur a la possibilité d’accéder à un conseil relatif à la situation à risque qui a été détectée. Avantageusement, les conseils sont formulés de façon à aider le conducteur à mieux appréhender les situations qu’il a rencontré (« pensez à freiner avant un passage piéton », « réduire sa vitesse dans telle zone complexe car… » etc.). Il n’est pas exclu que plusieurs conseils puissent être donnés pour une situation à risque déterminée. La FIG. 4 illustre un mode de réalisation de la structure 20 d’un conseil émis par le système 10 et le procédé 50 selon l’invention. La structure 20 du conseil peut comporter une première partie 200 qui introduit la situation à risque qui a été détectée. En pratique, l’introduction est déterminée en fonction des paramètres contextuels 16 qui ont été déterminés par le module d’analyse 15. Dans l’exemple de la FIG. 4 , la première partie 200 porte la mention « Source du risque » qui est définie par les paramètres contextuels 16 qui ont été déterminés. Dans cet exemple, la situation à risque qui a été détectée est un virage sans visibilité. Comme illustré à la FIG. 4 , la structure 20 du conseil peut comprendre une deuxième partie 201 qui informe du conseil de comportement à adopter dans la situation à risque qui a été détectée. Le comportement à adopter est noté « Comportement attendu » sur la FIG. 4 et dans cet exemple, il est conseillé au conducteur de ralentir à l’abord d’un virage sans visibilité. La structure 20 du conseil peut comporter une troisième partie 202 qui a une vocation pédagogique puisqu’elle indique les raisons pour lesquelles ce comportement est préférable à l’abord d’une telle situation. La troisième partie 202 porte la mention « Raison pour adopter ce conseil ». Afin de formuler un conseil, le module de conseil 18 est configuré pour recevoir la situation à risque qui a été détectée par le module d’analyse 15 en fonction des paramètres contextuels déterminés 16. Avec ces informations, le module de conseil 18 peut formuler la première partie 200 de la structure 20 du conseil. Afin de formuler un conseil complet, le système 10 peut comprendre une base de données de conseils 21 qui comprend des conseils de comportement à adopter qui sont classifiés en fonction des paramètres contextuels 16 déterminés. En fonction de la situation à risque détectée, chaque conseil 201 a une probabilité P de pertinence, et le conseil ayant la plus grande probabilité P de pertinence est sélectionné par le module de conseil 18 en vue d’être intégré à la structure du conseil. Chaque conseil prédéterminé est associé à N paramètres correspondant aux facteurs de risque d’accidentologie et aux paramètres contextuels 16, le conseil auquel sont associés le plus grand nombre de paramètres détectés dans une situation à risques correspond au conseil qui le plus de probabilités P d’être proposé au conducteur. La base de données de conseils 21 peut également comporter des raisons pour lesquelles le conseil de comportement à adopter est suggéré au conducteur. Ces raisons sont classifiées également selon une probabilité P en lien avec les conseils à adopter et la situation à risque détectée. Les raisons ayant la plus grande probabilité P de pertinence sont sélectionnées par le module de conseil 18 afin de formuler un conseil reprenant la structure 20 illustrée à la FIG. 4 . La probabilité P de chaque conseil et/ou raison peut être déterminée en associant chacun d’eux à des situations à risque mais aussi à des paramètres contextuels 16. Le conseil regroupant le plus de paramètres contextuels 16 déterminés peut-être ainsi considéré comme le plus pertinent. La base de données de conseils 21 peut également comprendre des règles de conduites telles que le code de la route sur le territoire français. Ces règles permettent de définir si parmi les paramètres contextuels 16 déterminés certains correspondent à une violation d’une règle de circulation en vigueur sur le territoire dans lequel circule le véhicule. Le module de conseil 18 peut être un algorithme ou une application configurée pour comparer les données d’entrée (situation à risque détectée) et les données contenues de la base de données 21 afin de formuler un conseil dont la structure 20 est illustrée à la FIG. 4 . La base de données 21 peut être une base de données codée dans laquelle, sauf intervention d’un opérateur, les données sont répertoriées de manière figée. Ce type de base de données permet de faire une comparaison de données à données en fonction de divers critères de pondération des données, ici par exemple, le nombre de paramètres contextuels 16. Alternativement, la base de données 21 peut être un modèle entrainé de type « Question-Answering ». Ces modèles peuvent répondre à une question à partir d’un contexte donné, en l’occurrence dans le cas de l’invention, la question présenterait la situation à risque qui a été préalablement définie à l’aide des paramètres contextuels 16 et consisterait à demander au modèle de donner un conseil pour éviter de prendre des risques telle que : « Dans cette situation à risque, quel conseil donner pour éviter de prendre des risques ? » . Les modèles entrainés permettant de générer du texte sont particulièrement pertinents pour générer de tels conseils, on peut citer notamment « GPT». Pour que le conseil généré par un tel modèle soit efficace, il est utile de limiter le nombre de lignes que doit comporter la réponse générer par le modèle. Le module de conseil 18 peut aussi comprendre un algorithme générant des schémas explicatifs de la situation à risque qui a été détectée. A cet effet, il est possible d’utiliser un algorithme génératif d’image tel que « StyleDrop » qui sont capables de générer à partir d’un texte, en l’occurrence le conseil déjà formulé par le module de conseil 18, des images selon un style prédéfini par exemple un style cartoon, sketch etc. Le conseil est ainsi formulé par le module de conseil 18 en relation, d’une part, avec la situation à risque détectée et définie par le module d’analyse 15 en fonction notamment des paramètres contextuels 16, et d’autre part, avec la base de données 21. Comme cela est décrit précédemment, le conseil est envoyé au conducteur au travers de l’application 19. L’application 19 est configurée pour afficher le conseil et pour demander au conducteur si le conseil est pertinent au regard de la situation à risque qu’il a rencontrée. Le conducteur peut alors répondre sur l’interface homme-machine sur laquelle l’application 19 est exécutée. Le module de conseil 18 est configuré pour moduler la pertinence des conseils en fonction du retour d’expérience du conducteur quant à la pertinence du conseil. Par exemple, si le conducteur juge le conseil qui lui a été soumis pertinent par rapport à la situation à risque qu’il a rencontrée, la pertinence de ce conseil dans cette situation est renforcée au sein de la base de données 21. A l’inverse, lorsque le conducteur juge que le conseil qui a été formulé n’est pas pertinent, la pertinence de ce conseil dans la situation à risque qui a été détectée sera réduite au sein de la base de données 21. Le système 10 est configuré pour enregistrer chaque conseil consulté par le conducteur. A cet effet, le système 10 comprend une mémoire 22 à laquelle le module de conseil 18 a accès et qui reçoit les retours d’expérience de la part du conducteur. Lorsque le conducteur rencontre à nouveau une situation à risque pour laquelle il a déjà consulté un conseil, son attitude de conduite (vitesse, prise d’information via le regard, temps de réaction etc.) est comparée, d’une part, aux informations prodiguées par le conseil pour vérifier s’il suit le conseil, et d’autre part, à son attitude de conduite qui a été enregistrée précédemment, le système 10 et le procédé 50 sont ainsi configurés pour suivre l’amélioration ou non du comportement de conduite du conducteur dans le temps et au regard des conseils qu’il consulte. Afin d’évaluer les prises d’information du conducteur via son regard, le système 10 peut comprendre une camera disposée dans l'habitacle et orientée en direction du conducteur. Selon un mode de réalisation, lorsque le module d’analyse 15 évalue une amélioration du comportement du conducteur pour une situation à risque pour laquelle ce dernier a visualisé un conseil, l’amélioration est prise en compte lors de l’actionnement des moyens d’avertissement 14. L’amélioration du comportement du conducteur peut être enregistrée par le module d’analyse 15 en relation avec un profil personnalisé 23 qui est stocké dans une mémoire intégrée au système 10. La mémoire 22 peut être utilisée à cet effet ou une autre mémoire dédiée au stockage de l’historique du conducteur. Selon un mode de réalisation, lorsque le comportement du conducteur s’améliore au fil des avertissements pour une même situation à risque qui a été détectée, le module d’analyse 15 est configuré pour moduler au travers du profil personnalisé 23 l’actionnement des moyens d’avertissement 14. Par exemple, le nombre d’activations ou l’intensité des activations des moyens d’avertissement 14 peuvent être réduits. Le système 10 peut aussi réduire la fréquence d’activation des moyens d’avertissement 14 à l’approche d’une situation à risque relative à une configuration de route qui est fréquemment parcourue par le véhicule, l’activation des moyens d’avertissement 14 peut être réduite à un passage sur deux par exemple. Le système 10 est configuré pour adapter l’activation des moyens d’avertissement 14, d’une part, pour s’adapter à l’évolution du comportement du conducteur, et d‘autre part, pour éviter de devenir invasives lors de l’amélioration du comportement de conduite du conducteur. L’adaptation de l’activation des moyens d’avertissement peut être réalisée par des algorithmes d’apprentissage pour le comportement du conducteur connus sous le nom de « reinforcement learning ». Le « reinforcement learning » est une méthode générale du domaine de l'apprentissage automatique qui consiste à entrainer un agent en définissant un score lié aux actions réalisées par l'agent et en cherchant à optimiser les valeurs de ce score. Appliqué à l’invention, le « reinforcement learning » permet d'ajouter des pondérations (positives ou négatives) au résultat au module de conseil 18 qui donne un conseil et/ou active une alerte. Si le conseil est bien perçu par le conducteur, alors une pondération positive y est ajoutée pour l'inciter le module de conseil 18 à agir de la même façon lorsque la situation à risque se représentera. Ce principe peut être transposé aux moyens d’avertissement, lorsque le module d’analyse 15 constate que le niveau de risque diminue à chaque fois que le conducteur rencontre une situation à risque pour laquelle il a déjà eu un conseil, les alertes peuvent alors être réduites en fréquence et/ou en intensité. En particulier, si le niveau de risque continue de diminuer ou du moins ne remonte plus significativement, le module d’analyse 15 tend à ne pas redonner d'alerte pour un tel comportement associée à une telle situation à risque. A l’inverse, si le conducteur ignore systématiquement les avertissements envoyés par le module de conseil 18 sur l’application 19, par exemple, pour une même configuration de route identifiée et localisée à un endroit précis, le module de conseil 18 ne propose plus de conseils et réduit le nombre d’activation des moyens d’avertissement 14, ceci afin que les conseils et avertissements ne deviennent pas trop fréquents pour le conducteur et qu’il ne soit pas pousser à désactiver le système 10 dans son véhicule. Les conseils peuvent tout de même être stockés dans la mémoire 22 sous forme de coaching pour un visionnage éventuel du conducteur, mais ne lui seront plus proposés systématiquement lorsque le conducteur rencontrera cette situation à risques. Cela permettra de réduire le nombre d’avertissements envoyés sur l’application 19 pour les situations à risques pour lesquelles le conducteur progresse dans son comportement à leur approche. Le système 10 est ainsi configuré pour focaliser davantage les avertissements et conseils sur des situations à risque particulièrement dangereuses. Le systèmes 10 est ainsi configuré pour palier à l’effet d’habituation des avertissements. Comme illustré aux figures 1 et 5, l’invention concerne également le procédé d’évaluation 50 de situations à risque d’accidentologie d’un véhicule en circulation sur un réseau routier dans un environnement déterminé, le procédé 50 comprenant une étape de suivi 51 de l’évolution du véhicule sur le réseau routier et dans l’environnement dans lequel s’intègre le réseau routier et se meut le véhicule. Comme cela est décrit précédemment, l’étape de suivi 51 est réalisée en enregistrant différents types de données telles que des données de déplacement du véhicule notamment la vitesse du véhicule et sa géolocalisation, des données de profils de route que traverse le véhicule, des données de signalisation des routes que traverse le véhicule, des spécificités de l’environnement du réseau routier dans lequel le véhicule se meut, des obstacles fixes ou mobiles qui se trouvent sur le réseau routier à proximité du véhicule. Comme illustré à la FIG. 1 , le système 10 réalise l’étape de suivi 51 à l’aide des organes de captation 11 et de l’unité de contrôle 12 et de la mémoire tampon 17 dans laquelle les données sont stockées. Selon un mode de réalisation, la mémoire tampon 17 stocke lesdites données pendant une durée déterminée, dite durée tampon, qui peut être de quelques secondes, et de préférence la durée tampon est de dix secondes. De ce fait, lorsqu’une situation à risque est détectée, le procédé 50 dispose des dix secondes d’enregistrement qui précèdent la détection de la situation à risque pour analyser les paramètres contextuels 16 qui sont liés à la situation à risques. Comme illustré à la FIG. 5 , le procédé d’évaluation 50 comprend une étape de détection 51 d’une situation à risque. La situation à risque est détectée en surveillant, au travers des données enregistrées, une pluralité de facteurs de risque 13 d’accidentologie. Comme cela a été précédemment décrit, la pluralité de facteurs de risque 13 peut comprendre des infractions au code de la route, des risques de collision 130 avec un obstacle fixe ou mobile, des risques de survitesse 131, des risques de zones cachées 132 dans l’environnement que traverse le véhicule, des risques de changement de voies 133, et des risques de choc frontal 134 sur une même voie de circulation. La manière dont les facteurs de risque sont reconnus a été décrite précédemment. Le procédé 50 détecte une situation à risque en comparant, en temps réel, les données enregistrées à la pluralité de facteurs de risque. Selon le système 10 c’est l’unité de contrôle 12 qui met œuvre se travaille de comparaison. Par exemple, en cas de franchissement de ligne détecté, si cette ligne est reconnue par les images enregistrées l’algorithme de reconnaissance visuelle, cette situation est comparée au code de la route et si elle est contraire à ce dernier, une infraction au code de la route est détectée. Dans ce cas de figure, deux facteurs de risques seraient détectés par le procédé, d’une part, un franchissement de ligne 133 et d’autre part une infraction au code de la route. Comme illustré aux figures 1 et 5, lorsqu’un ou plusieurs facteurs de risques sont détectés simultanément une situation à risques est détectée, le procédé 50 comprend une étape d’avertissement 53 du conducteur. Selon un mode de réalisation, l’avertissement 53 peut comprendre des stimuli visuels émis notamment par une bande lumineuse, des équipements de contrôle du véhicule équipés d’une fonction haptique tels que le volant, la pédale d’accélération, la pédale de freinage, des dessins et icones stockés dans une mémoire et s’affichant sur un écran intégré dans un habitacle du véhicule, et des sons émis par des haut-parleurs également intégrés dans l’habitacle du véhicule. Bien entendu selon l’invention, une combinaison de plusieurs stimuli visuels, sonores, et haptiques peut être envisagée pour avertir le conducteur de l’imminence d’une situation à risques. Lorsqu’une situation à risques est détectée, le procédé 50 comprend une étape d’analyse 54 des données enregistrées afin de déterminer l’origine de la situation à risque. En particulier, ce sont les données enregistrées dans la mémoire tampon 17 qui sont analysées. L’analyse 54 est réalisée au moins en déterminant les paramètres contextuels 16 du risque suivants : une configuration de la route 160 traversée à l’aide des données de profil de route, un comportement 161 du véhicule à l’abord de ladite configuration de route en utilisant les données de déplacement du véhicule, un contexte règlementaire 162 liée à la configuration de la route traversée, le contexte étant déterminé à des données signalisation l’environnement 162 que traverse le véhicule, les données des spécificité de l’environnement du réseau routier permettent de déterminer si le véhicule traverse une zone dans laquelle certains facteurs de risques sont plus ou moins probables, et la présence d’obstacles susceptibles 163 d’interagir avec le véhicule. L’analyse des données d’obstacle permet de définir si l’avertissement est dû à une interaction avec des obstacles fixes ou mobiles tels que d’autres usagers de la route, et le cas échéant, si la situation à risque est au moins en partie due à l’attitude de conduite du conducteur ou à d’autres usagers de la route. Comme cela est décrit précédemment, le module d’analyse 15 est configuré pour analyser les données enregistrées en vue de déterminer les paramètres contextuels 16. Ces paramètres contextuels 16 permettent au procédé 50 de définir les circonstances de la détection de la situation à risque et ainsi d’adapter les conseils qu’il formule en fonction de ces circonstances. Dans un mode de réalisation illustré à la FIG. 2 , les paramètres contextuels 16 peuvent comprendre des paramètres de position 164 et de sens de circulation 165 du véhicule sur des voies de la route. Comme cela est décrit précédemment, les paramètres164, 165 sont déterminées par le module d’analyse 15 tels que décrit précédemment à l’aide des certaines données enregistrées dans la mémoire tampon 17. Dans un mode de réalisation illustré à la FIG. 3 , les paramètres contextuels 16 peuvent comporter des paramètres temporels 166. Les paramètres temporels 166 sont déterminés comme cela est décrit précédemment et peuvent être corrélés aux paramètres de spécificité de l’environnement tels que la nature des bâtiments à proximité de la zone traversée par le véhicule. Le procédé 50 peut alors identifier une probabilité importante de fréquentation piétonne de ladite zone lorsque le véhicule passe, par exemple, à proximité d’une école à l’heure de sortie des élèves. Dans un mode de réalisation illustré à la FIG. 3 , les paramètres contextuels 16 peuvent comporter des paramètres météorologiques 167. Les données météorologiques sont enregistrées lors de l’étape de suivi 51 tel que cela est précédemment décrit. Les paramètres météorologiques 167 permettent d’ajuster le conseil en cas de météo défavorable (pluie, grêle, neige, brouillard etc.). En effet, l’attitude de conduite peut être radicalement différente en cas de pluie intense ou de brouillard épais. Une telle nuance permet d’affiner la formulation d’un conseil de conduite. Comme illustré à la FIG. 5 , le procédé 50 comprend une étape de production 55 d’un conseil de conduite. En particulier, le conseil de conduite identifie la situation à risque détectée et préconise un comportement de conduite afin de réduire les risques encourus par le véhicule à l’abord de ladite situation. Le conseil de conduite est notamment formulé lorsque l’origine de la situation à risque relève du comportement du conducteur, le conseil étant produit en fonction des paramètres contextuels déterminés. Comme cela est décrit précédemment, l’étape de production 55 est réalisée par le module de conseil 18. Selon un mode de réalisation illustré à la FIG. 1 , le conseil est produit à partir de la situation à risque définie par des paramètres contextuels 16 qui ont été déterminées et d’une base de données de conseils 21. La base de données de conseils 21 peut comporter des comportements de conduite préconisés prédéfinis à l’abord de la situation à risque déterminée ainsi que des raisons pour lesquelles lesdits comportements sont préconisés dans la situation à risque détectée. Selon un mode de réalisation, le conseil peut être produit en comparant lesdits paramètres contextuels déterminés avec des comportements préconisés et des raisons stockés dans la base de données 21. Comme cela est décrit précédemment, chaque comportement préconisé et raison du conseil sont associés à une probabilité P de pertinence en relation à une situation à risque détectée. Le comportement préconisé et les raisons du conseil qui présentent la plus grande probabilité P sont sélectionnés afin de produire le conseil. Le probabilité P de pertinence peut être définie en fonction des paramètres contextuels 16 et de la situation à risque qui sont détectés. Selon un mode de réalisation illustré aux figures 1 et 5, le procédé 50 comporte une étape d’envoi 56 du conseil au conducteur. Comme cela est décrit précédemment, le conseil est envoyé au conducteur par l’intermédiaire de l’application 19. Cette dernière peut être stockée et exécutée sur un terminal tel qu’un smartphone ou la console centrale du véhicule. Le terminal doit disposer d’une interface homme-machine pour permettre à l’utilisateur de faire un retour d’expérience sur la pertinence du conseil. Ainsi, le procédé 50 peut comprendre une étape de retour d’expérience 57 sur la pertinence ou non du conseil qui lui a été prodigué en fonction de la situation à risque qu’il a rencontrée. Cette étape de retour d’expérience 57 est prise en compte par le procédé 50 qui peut comprendre, selon un mode de réalisation, une étape d’ajustement 58 de la pertinence P du conseil de conduite en fonction du retour d’expérience du conducteur tel que cela est décrit précédemment. Comme cela est décrit précédemment, c’est le module de conseil 18 qui opère l’étape d’ajustement 58. En parallèle, selon un mode de réalisation illustré aux figures 1 et 5, lorsqu’un conseil est consulté par le conducteur, le procédé 50 peut comprendre une étape d’enregistrement 59 du conseil en lien avec la situation rencontrée par le conducteur. Cette enregistrement 59 est réalisé comme cela est décrit précédemment, en particulier, l’étape d’enregistrement 59 est réalisée par le module d’analyse 15 et permet de suivre l’évolution comportementale du conducteur à l’abord de situation à risque qui sont régulièrement détectées sur les trajets qu’effectue le conducteur. En fonction de l’évolution du comportement du conducteur à l’approche d’une situation à risque qui a déjà été détectée dans le passé, le procédé 50 peut comprendre une étape d’adaptation 60 des émissions des avertissements 53 ainsi que de la production 55 des conseils. A la FIG. 5 , l’influence de l’ajustement 60 sur les avertissements est symbolisé par une flèche en pointillés qui connecte les bulles représentant les deux étapes. Par exemple, en cas d’amélioration comportementale du conducteur à l’abord d’une situation à risque déterminer, si le procédé 50 et le système 10 notent, au travers notamment des paramètres contextuels 16, une réduction de la prise de risque, l’émission des avertissement 53 peut être réduite en fréquence ou en intensité. Le procédé 50 est ainsi configuré pour moduler les avertissement 53 en fonction de l’évolution du conducteur et de la dangerosité des situations qu’il est susceptible de rencontrer. En diminuant l’intensité ou la fréquence des avertissements pour des situations qui présentent un risque modéré, le procédé 50 gagne en efficacité à l’abord de situations pour lesquelles le risque d’accidentologie est plus important. Selon un autre mode de réalisation, le procédé peut également comprendre une étape d’adaptation 61 des conseils qui sont envoyés au conducteur. Cette étape 61 utilise également le suivi de l’évolution comportemental du conducteur pour adapter la fréquence à laquelle un conseil est envoyé au conducteur pour une situation à risque déterminée et qui peut être rencontrée fréquemment par le conducteur. Dans la FIG. 5 , l’influence de l’adaptation 61 des conseils est symbolisée par une flèche en pointillés qui connecte les bulles représentant l’envoi du conseil 56 et l’adaptation 61 de ce dernier en fonction du comportement du conducteur. L’objectif de cette modulation est la même que l’étape d’adaptation 60 des avertissements, c’est-à-dire, ne peut pas sursolliciter le conducteur à l’abord de situations pour lesquelles son comportement est bon ou s’améliore, mais l’informer de manière plus efficace pour des situations à risque qu’il rencontre peu souvent ou qui présentent un risque d’accidentologie très important. Bien que les conseils ne soient pas envoyés au conducteur pour des situations pour lesquelles son comportement est adéquat, le procédé 50 peut stocker ces conseils et les mettre à disposition du conducteur, notamment, dans l’application 19. Le procédé 50 est également configuré pour inhiber un conseil qui est systématiquement ignoré par le conducteur. L’inhibition d’un conseil, dans ce cas de figure, est un cas particulier de l’adaptation 61 de l’envoi des conseils. L’inhibition d’un conseil peut ne pas être définitive, il pourra être reproposer au conducteur de manière moins fréquente. Procédé d’évaluation (50) de situations à risque d’accidentologie d’un véhicule en circulation sur un réseau routier dans un environnement déterminé, le procédé comportant : le suivi (51) de l’évolution du véhicule sur le réseau routier et dans l’environnement dans lequel s’intègre le réseau routier et se meut le véhicule, le suivi (51) est réalisé en enregistrant: des données de déplacement du véhicule notamment la vitesse du véhicule et sa géolocalisation, des données de profils de route que traverse le véhicule, des données de signalisation des routes que traverse le véhicule, des données de spécificité de l’environnement du réseau routier dans lequel le véhicule se meut, des obstacles fixes ou mobiles qui se trouvent sur le réseau routier à proximité du véhicule ; la détection (52) d’une situation à risque parmi une pluralité de facteurs de risque (13) d’accidentologie comprenant : des infractions au code de la route, des risques de collision (130) avec un obstacle fixe ou mobile, des risques de survitesse (131), des risques de zones cachées (132) dans l’environnement que traverse le véhicule, des risques de changement de voie (133), et des risques de choc frontal (134) sur une même voie de circulation, une situation à risque étant détectée en comparant, en temps réel, les données enregistrées à la pluralité de facteurs de risque (13) ; l’avertissement (53) du conducteur lorsqu’une situation à risques est reconnue ; l’analyse (54) des données enregistrées qui précèdent la détection (52) de la situation à risque afin de déterminer une origine de la situation à risque, l’analyse (54) étant réalisée au moins en déterminant des paramètres contextuels (16) du risque : une configuration de la route (160) traversée à l’aide des données de profil de route, un comportement (161) du véhicule à l’abord de ladite configuration de route en utilisant les données de déplacement du véhicule, un contexte règlementaire (162) lié à la configuration de la route traversée, le contexte étant déterminé par des données signalisation l’environnement que traverse le véhicule, les données de spécificités de l’environnement du réseau routier permettent de déterminer si le véhicule traverse une zone dans laquelle certains facteurs de risque sont plus ou moins probables, la présence d’obstacles (163) susceptibles d’interagir avec le véhicule, l’analyse des données d’obstacles permettant de définir si l’avertissement est dû à une interaction avec des obstacles fixes ou mobiles tels que d’autres usagers de la route ; et la production (55) d’un conseil de conduite en fonction des paramètres contextuels (16) déterminés, le conseil de conduite identifie la situation à risque détectée et préconise un comportement de conduite afin de réduire les risques encourus par le véhicule à l’abord de ladite situation. Procédé d’évaluation (50) selon revendication 1, dans lequel, la production du conseil (55) est réalisée à partir de la situation à risque définie par des paramètres contextuels (16) qui ont été déterminés et d’une base de données de conseils (21) qui comporte : des comportements de conduite préconisés prédéfinis à l’abord de la situation à risque déterminée, et des raisons pour lesquelles lesdits comportements sont préconisés. Procédé d’évaluation (50) selon la revendication 2, dans lequel, la production (55) du conseil est réalisée en comparant lesdits paramètres contextuels (16) déterminés, avec des comportements préconisés et des raisons stockés dans la base de données, les comportements préconisés et lesdites raisons qui correspondent auxdits paramètres contextuels (16), sont associés à la situation à risque détectée (16) afin de produire un conseil. Procédé d’évaluation (50) selon l’une des revendication 1 à 3, qui comporte, l’ajustement (58) de la pertinence du conseil de conduite en fonction de la réaction du conducteur lorsque l’avertissement (53) est déclenché pour une situation à risque déterminée ou lorsque le conducteur produit un retour d’expérience sur la pertinence du conseil de conduite après que le procédé (50) a interrogé le conducteur. Procédé d’évaluation (50) selon l’une des revendication 1 à 4, qui comporte, l’adaptation des émissions des avertissements (53) et de la production (55) des conseils en fonction du comportement du conducteur à l’approche d’une situation à risque qui a déjà été détectée dans le passé. Procédé d’évaluation (50) selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel, l’enregistrement desdites données relatives au déplacement du véhicule et à son environnement sont réalisées à l’aide d’une mémoire tampon d’une durée tampon déterminée qui précède la détection de la situation à risque, la durée tampon peut notamment être de quelques secondes et de préférence de dix secondes, ainsi lorsqu’une situation à risque est détectée, le procédé (50) analyse les données enregistrées dans la mémoire tampon. Procédé d’évaluation (50) selon l’une des revendication 1 à 6, dans lequel, lesdites données comportent des données de profil de route qui sont extraites des images enregistrées de la route et des données cartographiques en fonction de la géolocalisation du véhicule, les images enregistrées, la géolocalisation et les données cartographiques étant corrélées pour déterminer le paramètre contextuel de configuration de la route (160). Procédé d’évaluation (50) selon l’une des revendication 1 à 7, dans lequel, lesdites données comportent des données de manœuvre du véhicule comprenant des données de vitesse, de freinage, d’angle volant, de clignotant, les données de manœuvre sont corrélées pour déterminer le paramètre contextuel de comportement (161) du véhicule à l’abord de ladite configuration de route. Procédé d’évaluation (50) selon l’une des revendication 1 à 8, dans lequel, lesdites données comportent des données de signalisation numériques qui sont extraites des données cartographiques en fonction de la géolocalisation du véhicule et des données de signalisation visuelle qui sont extraites images enregistrées par la caméra avant du véhicule, les données extraites des images et les données cartographiques sont corrélées pour déterminer le contexte règlementaire (162) lié à la configuration de la route traversée. Procédé d’évaluation (50) selon l’une des revendication 1 à 9, dans lequel, lesdites données comportent des données de spécificité de l’environnement que traverse le véhicule, les données de spécificité sont extraites de données cartographiques en fonction de la géolocalisation du véhicule, les données de spécificité comprennent des informations sur les types de bâtiment aux abords des routes, les zones à vitesse régulées, les passages piétons, les données de spécificité permettent de déterminer des particularités de l’environnement que traverse le véhicule qui sont en lien avec le paramètre contextuel règlementaire (162). Procédé d’évaluation (50) selon la revendication 10, dans lequel, les paramètres contextuels (16) comportent des paramètres temporels (166) qui sont déterminés par des données temporelles enregistrées lors de l’étape de suivi (51), les données temporelles renseignant sur l’heure et le jour auxquels la situation à risque a été détectée, les données temporelles sont, en particulier, corrélées avec les données de spécificité de l’environnement. Procédé d’évaluation (50) selon l’une des revendication 1 à 11, dans lequel, lesdites données comportent des données d’obstacles fixes ou mobiles qui se trouvent sur le réseau routier à proximité du véhicule, les données d’obstacle sont extraites des images enregistrées, d’images volumétriques de la route à l’avant du véhicule enregistrées par au moins un capteur de détection volumétrique orienté dans le sens de circulation du véhicule et des données de distance enregistrées par un capteur de distance, les données extraites des images, des images volumétriques et de distance sont corrélées pour déterminer le paramètre d’obstacle (163). Procédé d’évaluation (50) selon l’une des revendication 1 à 12, dans lequel, les paramètres contextuels (16) comportent des paramètres de position (164) et de sens de circulation (165) du véhicule sur des voies de la route, ces paramètres sont déterminées par des données de circulation comprenant une position du véhicule sur des voies de la route, et un sens de circulation du véhicule sur cette voie, les données de circulation sont extraites de la géolocalisation, des données cartographiques et des images enregistrées par la caméra, ces données de circulation permettent de définir si le véhicule a franchi une ligne de marquage au sol et/ou si le véhicule circulait dans le bon sens de circulation. Procédé d’évaluation (50) selon l’une des revendication 1 à 13, dans lequel, les paramètres contextuels (16) comportent des paramètres météorologiques (167) qui sont déterminés par des données météorologiques enregistrées lors de l’étape de suivi (51), les données météorologiques sont extraites en fonction de la géolocalisation du véhicule depuis un site internet de données météorologiques. Procédé d’évaluation (50) selon l’une des revendication 1 à 14, dans lequel, la pluralité de facteurs de risque (13) d’accidentologie comporte : des risques de collision (130) avec un obstacle fixe ou mobile qui sont détectées lorsque la distance avec un obstacle se réduit en un temps déterminé , des risques de survitesse (131) qui sont détectée lorsque le véhicule dépasse les limites de vitesse ou lorsque le véhicule circule vite en rapport avec l’environnement dans lequel le véhicule évolue, des risques de zones cachées (132) dans l’environnement que traverse le véhicule, les zones cachées sont déterminées par comparaison des données cartographiques par rapport à la géolocalisation du véhicule et des images enregistrées, des risques de changement de voie (133), le changement de voie est déterminé par comparaison des données cartographiques en fonction de la géolocalisation du véhicule et des images enregistrées, et des risques de choc frontal (134) sur une même voie de circulation qui sont déterminés par les image enregistrées et des capteurs de distances situées à l’avant du véhicule et des données cartographiques. Procédé d’évaluation (50) selon l’une des revendication 1 à 15, dans lequel, l’avertissement (53) comprend des stimuli visuels émis notamment par une bande lumineuse, des équipements de contrôle du véhicule équipés d’une fonction haptique tels que le volant, la pédale d’accélération, la pédale de freinage, des dessins et icones stockés dans une mémoire et s’affichant sur un écran intégré dans un habitacle du véhicule, et des sons émis par des haut-parleurs également intégrés dans l’habitacle du véhicule. Véhicule terrestre, notamment automobile caractérisé en ce qu’il met en œuvre le procédé d’évaluation (50) de situations à risque d’accidentologie d’un véhicule en circulation sur un réseau routier dans un environnement déterminé qui est défini selon les revendications 1 à 16. Système d’évaluation (10) de situations à risque d’accidentologie d’un véhicule en circulation sur un réseau routier dans un environnement déterminé, le système comportant : des organes de captation (11) de l’évolution du véhicule sur le réseau routier et dans l’environnement dans lequel s’intègre le réseau router, les organes de captation (11) étant configurés pour enregistrer des données de déplacement du véhicule notamment la vitesse du véhicule et sa géolocalisation, des données de profils de route que traverse le véhicule, des données de signalisation des routes que traverse le véhicule, des données de spécificité de l’environnement du réseau routier dans lequel le véhicule se meut, des obstacles fixes ou mobiles qui se trouvent sur le réseau routier à proximité du véhicule ; Une unité de contrôle (12) qui est configurée pour détecter une situation à risque parmi une pluralité de facteurs de risque (13) d’accidentologie comprenant : des infractions au code de la route, des risques de collision (130) avec un obstacle fixe ou mobile, des risques de survitesse (131), des risques de zones cachées (132) dans l’environnement que traverse le véhicule, des risques de changement de voie (133), et des risques de choc frontal (134) sur une même voie de circulation, l’unité de contrôle (12) étant configurée pour détecter une situation à risque en comparant, en temps réel, les données enregistrées à la pluralité de facteurs de risque (13) ; des moyens d’avertissement (14) du conducteur qui sont configurés pour avertir le conducteur de l’imminence d’une situation à risque, un module d’analyse (15) des données enregistrées qui précèdent la détection de la situation à risque afin de déterminer l’origine de la situation à risque, le module d’’analyse (15) étant configuré pour déterminer au moins des paramètres contextuels (16) du risque : une configuration de la route (160) traversée à l’aide des données de profil de route, un comportement du véhicule (161) à l’abord de ladite configuration de route en utilisant les données de déplacement du véhicule, un contexte règlementaire (162) liée à la configuration de la route traversée, le contexte étant déterminé à des données de signalisation l’environnement que traverse le véhicule, les données de spécificité de l’environnement du réseau routier permettent de déterminer si le véhicule traverse une zone dans laquelle certains facteurs de risque sont plus ou moins probables, la présence d’obstacles (163) susceptibles d’interagir avec le véhicules, l’analyse des données d’obstacles permettent de définir si l’avertissement est dû à une interaction avec des obstacles fixes ou mobiles tels que d’autres usagers de la route ; et un module de conseil (18) configuré pour produire un conseil de conduite en fonction des paramètres contextuels (16) déterminés, le conseil de conduite identifie la situation à risque détectée et préconise un comportement de conduite afin de réduire les risques encourus par le véhicule à l’abord de ladite situation.