FR 3161171 A1 20251017 FR 2403710 A 20240410 La présente invention se rapporte à un procédé de fabrication d’un système de freinage comportant des moyens d’estimation d’au moins une caractéristique (F θ ) utile à la commande du système de freinage, comportant au moins une étape d’élaboration d’une fonction de calcul de ladite caractéristique estimée à partir de paramètres sélectionnés (C1, C2 …, Cn) et d’au moins un algorithme d’intelligence artificielle (DL1), ladite étape d’une part utilisant un jeu de données d’apprentissage en fonction desdits paramètres sélectionnés (C1, C2 …, Cn) et d’autre part intégrant au moins un modèle physique représentatif du système de freinage. [Fig.2] PROCÉDÉ DE FABRICATION D’UN SYSTÈME DE FREINAGE COMPORTANT DES MOYENS D’ESTIMATION D’AU MOINS UNE CARACTÉRISTIQUE UTILE DOMAINE TECHNIQUE ET ART ANTERIEUR La présente invention se rapporte à un procédé de fabrication d’un système de freinage comportant des moyens d’estimation d‘une caractéristique utile à la commande du frein et un système de freinage. Un véhicule automobile est équipé au niveau de chacune des roues d’un frein. Il peut s’agir d’un frein à disque ou d’un frein à tambour. Le frein peut être un frein hydraulique, un frein électrohydraulique ou un frein électromécanique désigné EMB (« Electromechanical Brake » en terminologie anglo-saxonne). Les freins de parking sont de plus en plus à activation électrique, souvent avec une activation hydraulique pour la fonction de frein de service , et il est intéressant de pouvoir réaliser des freins de service à actuation entièrement électrique. Par exemple un système vis-écrou actionné par un moteur électrique provoque l’application des plaquettes de frein contre le disque dans le cas d’un frein à disque, et les garnitures de frein contre le tambour dans le cas d’un frein à tambour. On souhaite pouvoir connaître la force de serrage exercée par chaque frein pour pouvoir vérifier si le niveau de freinage attendu est atteint et/ou piloter le frein de service dans le cas d’un frein de service électromécanique. Par ailleurs, on souhaite réduire ou limiter le nombre de capteurs, notamment on ne souhaite pas mettre en œuvre un capteur de force pour connaître la force de serrage. Actuellement, on utilise la position du rotor dans le frein pour en déduire la force de serrage à l’aide de courbes prédéterminées reliant la position du rotor à la force de serrage. Or il apparaît que les courbes ne reflètent pas toujours suffisamment le comportement réel du frein. En effet la seule connaissance de la position du rotor n’est pas toujours suffisante pour estimer la force de serrage de façon suffisamment précise dans certaines configurations, en particulier pour un frein de service électromécanique, car un grand nombre de paramètres intervient. Le document EP 3 853 087 décrit un système de freinage dans lequel les consignes de freinage ont été générées par un dispositif équipé d’un processeur de logique floue et validées par un algorithme de décision. C’est un but de la présente invention d’offrir un procédé de fabrication d’un système de freinage dans lequel l’estimation précise d‘une caractéristique utile à la commande de freinage requiert un nombre réduit de capteurs. Le but énoncé ci-dessus est atteint par un procédé de fabrication d’un système de freinage comportant des moyens d’estimation d’au moins une caractéristique utile à la commande du système de freinage, comportant au moins une étape d’élaboration d’une fonction de calcul de ladite caractéristique estimée à partir de paramètres déterminés et d’au moins un algorithme d’intelligence artificielle, ladite étape d’une part utilisant un jeu de données d’apprentissage en fonction desdits paramètres déterminés et d’autre part intégrant au moins un modèle physique liés au système de freinage. En d’autres termes, on réalise un système de freinage comportant un capteur virtuel de la première caractéristique utile en intégrant à l’apprentissage de l’algorithme d’intelligence artificielle une ou des équations physiques représentatives du système de freinage. Le procédé de fabrication selon l’invention permet de réduire la quantité de données nécessaires à l’entraînement de l’algorithme d’intelligence artificielle et d’obtenir un système de freinage dans lequel la caractéristique utile est estimée de manière plus précise. En outre, les données pour l’entraînement étant en général collectées en faisant rouler un véhicule équipé du système de freinage auquel on souhaite appliquer le capteur virtuel, la réduction de la quantité de données requises permet de réduire le nombre de kilomètres à parcourir par le véhicule. En outre l’invention, en intégrant un ou plusieurs modèles physiques, fournit au logiciel d’intelligence artificielle des informations sur des valeurs de sortie attendues/réalistes. Le ou les modèles physiques limitent l’espace des solutions admissibles par le réseau de neurones lors de la phase d’apprentissage. On entend par « algorithme d’intelligence artificielle » toute logique floue ou intelligence artificielle, avantageusement à autoapprentissage, de préférence tout réseau neuronal, de préférence tout réseau de neurones profonds. Les réseaux de neurones sont des réseaux de neurones logiciel et/ou matériel… Par exemple, la caractéristique utile est la force de serrage appliquée par le frein, la température du disque de frein, l’usure de garnitures de frein, la pression hydraulique dans le cas d’un système de freinage à commande au moins en partie hydraulique. Dans un mode particulièrement intéressant, le procédé selon l’invention permet la fabrication d’un système de freinage dans lequel le modèle physique de calcul de la force de serrage prend en compte la rigidité du frein, en particulier de l’étrier dans le cas d’un frein à disque. En variante, le modèle physique de calcul prend en compte d’autres caractéristiques du frein, tels que les propriétés de friction. Par exemple, lors de la phase d’apprentissage l’algorithme d’intelligence artificiel estime une force de serrage à partir de valeurs de paramètres, une erreur par rapport à la valeur mesurée est calculée. Par ailleurs, une erreur physique est calculée entre la force de serrage estimée et la force de serrage calculée avec le modèle physique. Ensuite l’algorithme est modifié afin de faire tendre la somme des erreurs vers zéro. Par exemple, à partir d’un ou plusieurs modèles physiques, l’algorithme d’intelligence artificielle estime en plus de la caractéristique utile, au moins une autre caractéristique du frein, par exemple la rigidité du frein est estimée. Dans un autre exemple, la force de serrage et la rigidité et/ou d’autres caractéristiques du frein sont estimées chacune par un algorithme d’intelligence artificielle différent, chacun utilisant ses propres paramètres ou caractéristiques. Le capteur virtuel ainsi obtenu offre une plus grande précision. La présente invention a alors pour objet un procédé de fabrication d’un système de freinage pour véhicule automobile comportant au moins un frein et des moyens d’estimation d’au moins une caractéristique utile à la commande dudit au moins un frein, ledit frein étant destiné à être monté sur un véhicule automobile donné, ledit système de freinage comportant une unité de commande comprenant une zone de stockage comprenant des instructions machine exécutables, une mémoire et un processeur pour générer ladite caractéristique utile estimée, ledit frein étant monté sur un véhicule d’essai ou un banc d’essai conforme au véhicule automobile donné, ledit procédé comportant les étapes : a) Sélection de premiers paramètres du frein et de son environnement ayant une influence sur la valeur de la caractéristique utile, b) Sélection d’au moins un modèle physique permettant de calculer le ladite caractéristique utile, ledit modèle comportant au moins une variable dépendant de deuxièmes paramètres du frein et de son environnement, c) Etablissement d’un premier algorithme d’intelligence artificielle à entraîner utilisant lesdits premiers paramètres comme paramètres d’entrée et configuré pour estimer la caractéristique utile, d) Mesure ou évaluation par des moyens équipant le frein ou ledit véhicule d'essai d’un jeu de données d’entraînement comportant des valeurs des premiers paramètres et des valeurs de la caractéristique utile, ladite caractéristique utile étant mesurée par au moins un capteur équipant ledit frein, e) Entraînement dudit premier algorithme d’intelligence artificielle comportant : 1. la fourniture des premiers paramètres en entrée du premier algorithme, 2. l’estimation de la caractéristique utile par le premier algorithme, 3. Etablissement d’une fonction comprenant un terme dépendant de la caractéristique utile mesurée et un terme dépendant de la caractéristique utile estimée et un terme dépendant du modèle mathématique, 4- modification du premier algorithme de sorte à faire tendre ladite fonction vers zéro, 5- répétition des sous-étapes 1 à 4 de jusqu’à ce que ladite somme soit inférieure à une valeur seuil prédéterminée et que le premier algorithme d’intelligence artificielle soit considéré comme satisfaisant, f) élaboration d’une fonction de calcul de la caractéristique utile estimée à partir du premier algorithme d’intelligence artificielle considéré comme satisfaisant. La fonction de la sous-étape 3 est par exemple L data + L p , avec F étant la caractéristique utile mesurée, F θ étant la caractéristique utile estimée, Fp étant la caractéristique utile du modèle mathématique. Dans un exemple de réalisation, la au moins une variable est estimée au moyen d’un deuxième algorithme d’intelligence artificielle, utilisant en entrée les deuxièmes paramètres, qui sont au moins en partie différents des premiers paramètres, et dans lequel ledit procédé comporte la mesure ou l’évaluation par des moyens équipant le frein ou ledit véhicule d’un jeu de données d’entraînement comportant des valeurs de deuxièmes paramètres et des valeurs de la variable. Dans un autre exemple de réalisation, la au moins une variable est estimée par le premier algorithme d’intelligence artificielle. Avantageusement, le premier algorithme et/ou le deuxième algorithme sont mis en œuvre par des réseaux de neurones artificiels. La sous-étape 4 met alors en œuvre par exemple une rétropropagation. La caractéristique utile est par exemple la force de serrage exercée par le frein. Dans un exemple de réalisation, le modèle mathématique est du type CK C y b , avec K C la rigidité du frein et y b le déplacement d’une partie du frein générant le freinage, Kc étant la variable Dans un autre exemple de réalisation, le frein est un frein électrique et le modèle mathématique est du type Avec i a le courant électrique d’alimentation du moteur, ω m la vitesse angulaire du moteur, ώ m l’accélération angulaire du moteur, et dans lequel C 4 est la variable. Selon une caractéristique additionnelle, lors de l’étape f), une fonction polynomiale ou une matrice de pondération est extraite du premier algorithme d’intelligence artificielle entraîné considéré comme satisfaisant destinée à être utilisée par le processeur du système d’estimation pour calculer la force de serrage estimée ou la fonction de calcul est le premier algorithme d’intelligence artificielle entraîné considéré comme satisfaisant. De préférence, le véhicule se déplace lors de l’étape d), de préférence jusqu’à atteindre une usure déterminée comme suffisante d’au moins une garniture du frein. La présente invention a également pour objet un support de programme d’ordinateur comportant des instructions machines exécutables pour l’exécution par un processeur d’un procédé d’estimation d’une caractéristique utile à la commande d’au moins un frein d’un système de freinage, ledit procédé d’estimation mettant en œuvre le premier algorithme d’intelligence artificielle entraîné considéré comme satisfaisant obtenu par le procédé de fabrication selon l’invention ou la fonction polynomiale ou la matrice de pondération extraite du premier algorithme d’intelligence artificielle entraîné considéré comme satisfaisant obtenue par le procédé de fabrication selon l’invention. La présente invention a également pour objet un système de freinage pour véhicule automobile comportant au moins un frein, une unité de commande électronique dudit frein comprenant une zone de stockage (Z) comprenant des instructions machine exécutables, une mémoire et un processeur (P) pour générer au moins une caractéristique utile estimée à la commande du frein par l’unité de commande, ledit système de freinage étant obtenu par le procédé selon l’invention, ledit système de freinage comportant également des moyens pour collecter les premiers paramètres sélectionnés, lesdits moyens de collecte comportant des capteurs et/ou des moyens d’évaluation de tout ou partie des premiers paramètres sélectionnés. Dans un exemple préféré, les moyens de collecte ne comportent pas ou n'utilisent pas de capteur de mesure directe de ladite caractéristique utile. Ladite fonction polynomiale ou la matrice de pondération peut être enregistrée dans la zone de stockage , ou le premier algorithme d’intelligence artificielle entraîné considéré comme satisfaisant peut être enregistré dans la zone de stockage, notamment dans lequel le processeur est un processeur graphique. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES La description qui va suivre sera mieux comprise à l’aide des dessins en annexes sur lesquels : - FIG. 1 est une représentation schématique d’un véhicule comportant un système de freinage pouvant mettre en œuvre l’invention, - FIG. 2 est une représentation schématique d’un exemple d’un procédé de fabrication d’un système de freinage selon l’invention, - FIG. 3 est une représentation schématique d’une variante du procédé de fabrication de la FIG. 2 , - FIG. 4 est une représentation schématique d’un autre exemple d’un procédé de fabrication d’un système de freinage selon l’invention. DESCRIPTION DETAILLES DE MODES DE REALISATION Sur la FIG. 1 , on peut voir un véhicule V, représenté schématiquement, comportant un système de freinage S comprenant des freins électriques FR1, FR2, FR3, FR4 équipant chacun une roue. Dans cet exemple, le freinage de service est assuré par des freins électriques FR1, FR2, FR3, FR4. Ceux-ci intègrent avantageusement un frein de parking électrique. Chaque frein électrique comporte un actionneur muni d’un moteur électrique et des moyens pour convertir le mouvement de rotation du moteur électrique en un mouvement de translation appliquant les patins de frein contre le disque de frein ou les segments de frein contre le tambour. Le frein électrique peut être équipé de tout type de moteur électrique, par exemple un moteur à courant continu, par exemple un moteur à courant continu sans balais. Le système de freinage comporte ou non un calculateur ABS et /ou ESP. Le système de freinage comporte une unité de commande électronique ECU (Electronic control unit en terminologie anglosaxonne) de contrôle des freins FR1, FR2, FR3, FR4. La commande des freins est par exemple obtenue en actionnant une pédale de frein. En variante, l’actionnement des freins est commandé de manière automatique, notamment dans le cas d’un véhicule autonome. Le système de freinage comporte également des moyens d’estimation d’au moins une caractéristique utile à la commande d’un ou plusieurs freins. L’unité de commande comporte un processeur P, une zone de mémoire M, et une zone de stockage Z dans laquelle sont chargées des instructions machines exécutables I et une fonction de calcul de la caractéristique utile estimée, la fonction de calcul Fest étant obtenue à partir d’un algorithme d’intelligence artificielle entraîné. L’invention sera décrite dans le cadre d’une application à l’un des freins électriques, mais il sera compris que l’invention s’applique à chaque frein électrique. En outre l’invention s’applique également à des systèmes de freinage au moins en partie hydraulique. L’invention a pour objet un procédé de fabrication d’un système de freinage comportant des moyens d’estimation d’une caractéristique utile à la commande du freinage, notamment afin de ne pas avoir à recourir à un capteur réel de cette caractéristique. Dans la présente demande, on entend par « caractéristique utile », toute caractéristique permettant à l’unité de commande du système de freinage de piloter le freinage exercé par au moins un frein. Il s’agit par exemple de la force de serrage exercée par le frein, la température du disque de frein, le niveau d’usure des patins de frein, la pression hydraulique dans le cas d’un système de freinage utilisant un liquide de frein. La caractéristique utile peut être relative au frein, au système de freinage, voire au véhicule ou d’autres composants du véhicule pouvant intervenir dans la commande du freinage. A titre d’exemple supplémentaire, la caractéristique utile est choisie parmi la décélération du véhicule, la vitesse du véhicule, le courant d’alimentation du moteur, la position en rotation du moteur, la vitesse de rotation du moteur et d’autres caractéristiques dérivées telles que la durée du dernier événement de freinage ou de l’évènement de freinage en cours, le temps écoulé depuis le dernier événement de freinage, l’énergie cinétique du véhicule Dans la description qui va suivre, la caractéristique utile estimée est la force de serrage. On entend par « algorithme d’intelligence artificielle », des moyens d’apprentissage automatique (Machine Learning ) ou réseau de neurones artificiels, par exemple un réseau de neurones de convolution. Un réseau de neurones artificiel comporte plusieurs unités connectées entre elles et entre lesquelles sont transmis des signaux et réparties en couches. Chaque neurone reçoit un signal d’entrée qui est modifié par des poids et des biais, et génère un signal de sortie qui est transmis aux autres neurones par des connexions ou synapses. Les étapes de fabrication d’un système de freinage comportant des moyens d’estimation de la force de serrage selon un exemple de réalisation vont maintenant être décrites. Typiquement, les moyens d’estimation de la force de serrage d’un frein dépendent du frein et du modèle de véhicule sur lequel le frein est monté. Pour élaborer le système de freinage, le ou les freins du système de freinage est ou sont montés sur un véhicule d’essai ou plateforme, correspondant au véhicule de série sur lequel le frein est destiné à être monté, et le système de freinage est construit en tenant compte de cet environnement du frein. Le frein et le véhicule sont instrumentés au moyen de capteurs réels afin de quantifier et/ou qualifier les différents paramètres. La quantification d’un paramètre est par exemple une mesure ou un calcul ou une évaluation, par exemple par un modèle mathématique, ou par cartographie, voire par un algorithme d’intelligence artificielle. En variante ou en plus, le frein est monté sur un banc d’essai qui correspond au modèle de véhicule de série sur lequel le frein est destiné à être monté. Le procédé de réalisation comporte la phase de calibration du frein sur la plateforme. Le terme de calibration est ici utilisé pour désigner l'adaptation des moyens d'estimation de la force de serrage, qui peut former un sous-ensemble d'un processus plus large de calibration. Dans cette acception, cette phase de calibration comprend: - la sélection de paramètres du frein et de son environnement ayant une influence sur la valeur de la force de serrage, - la sélection d’au moins un modèle physique permettant de calculer la force de serrage, ledit modèle comportant au moins une variable dépendant des paramètres du frein et de son environnement, - l’établissement d’un algorithme d’intelligence artificielle à entraîner utilisant les paramètres comme paramètres d’entrée et configuré pour estimer la force de serrage, - l’acquisition de jeux de données d’entraînement pour l’estimation de la force de serrage et de la variable du modèle mathématique, - l’entraînement de l’algorithme d’intelligence artificielle jusqu’à l’obtention d’un algorithme d’intelligence artificielle considéré comme satisfaisant, - l’élaboration d’une fonction de calcul de la force de serrage estimée à partir de l’algorithme d’intelligence artificielle considéré comme satisfaisant. Très avantageusement, la phase de calibration s’étend sur une durée suffisante pour que celle-ci prenne en compte une usure substantielle, voire totale les garnitures de frein, ce qui offre l’avantage de calibrer le frein sur une période suffisamment longue et tenant compte de différents états du frein. Selon l’invention, la conception des moyens d’estimation de la force de serrage exercée par un frein donné sur une plateforme donnée est sur-mesure. Les différentes étapes vont maintenant être décrites. L’entraînement de l’algorithme d’intelligence artificielle utilise un jeu de données d’entraînement qui comporte des valeurs de paramètres C1, C2… Cn de l’environnement du frein et la force de serrage associée. On entend par « paramètres de l’environnement du frein », des paramètres du véhicule et/ou des paramètres du terrain sur lequel se déplace le véhicule, sur la météo… Les paramètres C1, C2… Cn sont par exemple et de manière non limitative : l’accélération du véhicule, la décélération du véhicule, la position du rotor du moteur du frein ou la position du piston, la température des plaquettes de frein, la température du disque de frein, l’usure du disque et/ou des garnitures de frein qui peut être mesurée ou estimée, la force de serrage appliquée à la pédale de frein, la vitesse du véhicule, la vitesse lors de l’activation du frein et à la désactivation du frein, la durée du freinage, la masse du véhicule qui est connue, l’intervalle de temps entre deux freinages, les caractéristiques du ou des derniers freinages, le nombre de freinage, l’état de la toute, la pente de la route, l’épaisseur des plaquettes de frein, le type de véhicule, le nombre de plaquettes par frein, le type de plaquette de frein, le coefficient de friction, la surface des plaquettes de frein, coefficient d’usure, la course de la pédale, la force appliquée à la pédale de frein, le courant consommée par le moteur, la tension aux bornes du moteur, la vitesse du véhicule, la durée de la dernière action de freinage, les conditions météorologiques, tels que l’humidité, la température ambiante… Pour acquérir ce jeu de données, le véhicule d’essai circule par exemple sur une piste d’essai. Lors de la phase de calibration, des mesures de la force de serrage sont effectuées au moyen d’un capteur physique sur le frein monté sur le véhicule d’essai, ces valeurs sont reliées aux paramètres C1, C2…, Cn dont les valeurs sont pour certaines mesurées au moyen de capteurs réels, pour d’autres évaluées au moyen d’un modèle mathématique, ou cartographiées dans une table, voire estimées au moyen d’un algorithme d’intelligence artificielle formant des capteurs virtuels. Les mesures ou évaluations des paramètres ont lieu par exemple toutes les 50 ms, ainsi que la mesure de la force de serrage. Ainsi une valeur de force de serrage réelle est associée à un ensemble de valeurs de paramètre. On dispose alors d’un jeu de données d’apprentissage comprenant des valeurs de force de serrage réelle associées aux valeurs d’un certain nombre de paramètres qui ont une influence plus ou moins grande sur la force de serrage. Sur la FIG. 2 , on peut voir représenté schématiquement un procédé de fabrication d’un capteur virtuel de la force de serrage appliquée par un frein selon un premier exemple de réalisation. Nous allons considérer le cas d’un frein à disque à étrier flottant. La force de serrage est proportionnelle à la course de l’étrier désignée y b Le procédé de fabrication a pour objectif d’établir une fonction F θ (x) qui prend en compte les paramètres d’entrée à partir d’un algorithme d’intelligence artificielle. x désigne l’ensemble des paramètres d’entrée. En outre, la configuration de l’algorithme d’intelligence artificielle permet de découvrir de manière inverse d'autres caractéristiques du frein, telles que la rigidité. Dans cet exemple, le modèle physique caractérisant la force de serrage désignée Fp est le suivant . il s’agit d’un modèle simplifié. Avec yb la course de l’étrier et Kc la rigidité du frein. est noté C C est considéré comme une constante et sa valeur peut ne pas être connue. En variante, le réseau de neurones lors de son entraînement détermine la valeur de C par analyse inverse. Fp peut s’écrire : (I) La rigidité Kc varie en fonction de la course de l’étrier et de différents paramètres du système de freinage, tels que la nature viscoélastique de la garniture de frein en fonction de la température, des cycles de freinage… On considère que Kc est une fonction de x, x représentant les paramètres d’entrée mentionnés ci-dessus on peut alors écrire Kc(x). Dans l’exemple représenté, l’algorithme d’intelligence artificielle DL1 est un réseau de neurones multicouches et est configuré pour fournir la valeur de serrage estimée F θ (x) et pour fournir la rigidité estimée du frein Kc(x). Le réseau neuronal non-entraîné DLP1 est conçu en considérant les caractéristiques sélectionnées. Pour cela, notamment le nombre de couches, les fonctions d’activation et les connexions entre les neurones, les poids et les biais sont établis. Certaines caractéristiques du réseau de neurones non entraîné sont établies par exemple par l’expérience et par essais et erreurs, quant à d’autres sont fixés à des valeurs par défaut. L data désigne l’erreur entre la force mesurée F tirée du jeu de données d’apprentissage, F étant appelée Ground Truth en terminologie anglosaxonne, et la valeur de la force de serrage estimée F θ . : L p désigne l’erreur ou l’écart entre la prédiction F θ du réseau et la valeur F P résultant de l’application des équations représentant la physique du système appliquée au réseau, dans ce cas la formule (I). L P est désigné résidu. Lors de l’entraînement du réseau de neurones, on cherche à ce que la somme L data + L p tende vers zéro. La valeur de Kc estimée extraite par le réseau de neurones DL1 et la valeur de C qui dépend par exemple la rigidité, du rendement en marche avant du réducteur et de l'écrou à billes , du rapport de transmission et du pas de vis de l'écrou à billes., et qui peut être apprise par un algorithme d’intelligence artificielle, sont utilisées dans la somme L data + L p . C peut être déterminée par ailleurs Les poids et biais du réseau de neurones DL1 sont ensuite modifiés au moyen d’une boucle de rétropropagation BR1(« backpropagation » en terminologie anglosaxonne), avantageusement par rétropropagation du gradient pour diminuer la valeur de L data + L p . Une fonction , dite fonction de coût, qui est une somme pondérée de L data et L p permet de mettre à jour les poids des neurones du réseau DL1. La pondération de L data et L P est obtenue par la méthode d’essais et d’erreurs. Des termes constants peuvent être introduits dans la fonction de coût, qui seront déterminés par le réseau de neurones lors de l’apprentissage, notamment si L data et L P sont de valeurs proches. Les signaux d’entrée sont à nouveau injectés dans le réseau ainsi modifié on vérifie L data + L p . L e réseau de neurones est entraîné jusqu’à ce que L data + L p soit inférieur à un seuil donné. Le réseau de neurones est alors considéré comme satisfaisant. L’entraînement se poursuit jusqu’à ce que le réseau de neurones soit satisfaisant. On entend par « réseau de neurones considéré comme satisfaisant » et plus généralement «algorithme d’intelligence artificielle considéré comme satisfaisant », un algorithme d’intelligence artificielle entraîné fournissant des valeurs de force de serrage estimée située dans les limites du seuil d’erreur attendu. Un grand nombre d’étapes de modifications du réseau neuronal peut avoir lieu avant d’obtenir le réseau DL1 entraîné considéré comme satisfaisant. Grâce à l’invention, on considère que l’algorithme d’intelligence artificielle est satisfaisant lorsque la différence entre la force de serrage estimée et la force de serrage mesurée est inférieure à 200 N. Dans le cas d’un algorithme obtenu uniquement par entraînement à partir d’un jeu de données, on considère que celui-ci est satisfaisant lorsque la différence entre la force de serrage estimée et la force de serrage mesurée est inférieure à 500 N. Le capteur virtuel obtenu grâce à l’invention permet donc d’augmenter la précision de contrôle du frein. Selon une variante de réalisation, Kc n’est pas estimée par le réseau de neurones mais est connu par ailleurs, par exemple au moyen d’une cartographie (« mapping » en terminologie anglosaxonne) qui a été réalisée en amont, par exemple lors de la collecte des données d’entraînement ou sur un banc d’essai. Sur la FIG. 3 , on peut voir une variante de réalisation du procédé de fabrication de la FIG. 2 qui diffère de celui-ci en ce que F θ et Kc(x) sont estimés par deux réseaux de neurones différents. Cette variante présente l’avantage de pouvoir utiliser des jeux de paramètres d’entrée déterminés différents pour F θ (x) et Kc(x), ce qui permet d’augmenter la précision de l’estimation. Les paramètres C1, C2…Cn sont utilisés pour l’algorithme DL1 d’estimation F θ (x) et les paramètres C1’, C2’…Cn’ sont utilisés pour l’algorithme DL2 d’estimation Kc(x’), x’ désignant l’ensemble des paramètres C1, C2…Cn. Comme précédemment les erreurs sont utilisées pour créer une fonction de coût qui va au moyen d’une boucle de rétropropagation BR1 modifier le poids de chacun des neurones. En variante, une fonction de coût différente est utilisée pour modifier chacun des réseaux de neurones. De manière avantageuse, on prévoit d’imposer une contrainte supplémentaire lors de l’entraînement qui est d’imposer que la force de serrage estimée soit positive. Cette contrainte est obtenue par exemple au moyen de la fonction d’activation ReLU désignée « unité linéaire rectifiée » ou Rectified Linear Unit en terminologie anglosaxonne.). Si F θ est positif, on utilise la valeur F θ , si F θ est négatif, F θ prend la valeur 0. Inversement le terme additionnel dans la focntion de coût prend la valeur 0 lorsque F θ est positif, et le terme additonal prent une valeur pénalisante dans la fonction de coût lors que F θ est négaif Il sera compris que cette contrainte peut s’appliquer lors de l’entraînement selon l’exemple de réalisation de la FIG. 2 . Sur la FIG. 4 , on peut un autre exemple d’un procédé de fabrication d’un capteur virtuel de force de serrage selon l’invention. Dans ce procédé, on considère le modèle mathématique complet décrivant le comportement mécanique du moteur électrique : Avec K motor étant la constante de couple moteur, ia étant le courant d’alimentation du moteur électrique, ω m étant la vitesse angulaire du moteur, ώ m étant l’accélération angulaire du moteur, sgn(ω m ) représente le sens de rotation du moteur. Il est à noter que de manière simplifiée On peut alors écrire : Avec C 1, C 2 et C 3 qui peuvent être considérés comme des constantes ou comme dépendants des paramètres d’entrée. On peut alors exprimer la raideur du frein en fonction des autres éléments du modèle : L p s’écrit alors : L data est égal à F-F θ . C4 dépend de y b qui est la course du moteur électrique. Le réseau de neurones DL3 est configuré pour, à partir de paramètres d’entrée déterminés en fonction de leur influence sur la force de serrage, fournir en sortie la fonctions F θ (x) et extraire C 4 (x). Les paramètres d’entrée sont ceux énoncés ci-dessus pour l’exemple de la FIG. 2 . Comme dans l’exemple de réalisation de la FIG. 2 , le réseau de neurones est entraîné sur la base d’au moins un jeu de données d’entraînement. En variant et de manière similaire à l’exemple de la FIG. 3 , la mise en œuvre d’un algorithme d’intelligence artificielle pour estimer la force de serrrag et d’un algorithme d’intelligence artificielle pour estimer C 4 (x) avec leurs propres paramètres d’entrée et leurs propres données d’entraînement est applicable. On cherche lors de l’entraînement du réseau de neurones DL3 à ce que la somme L data + L p tende vers zéro. Les poids et biais du réseau de neurones sont ensuite modifiés au moyen d’une boucle de rétropropagation BR2, avantageusement par rétropropagation du gradient (« backpropagation » en terminologie anglosaxonne) La fonction de coût, qui est une somme pondérée de L data et L p , permet ensuite de mettre à jour les poids des neurones du réseau, par rétropropagation . L’entraînement se poursuit jusqu’à ce que le réseau de neurones soit satisfaisant. Il sera compris que le modèle mathématique peut comporter plusieurs fonction C i (x) qui sont estimées séparément ou en combinaison par le même réseau neuronal que la force de serrage ou chacun par un ou plusieurs réseaux de neurones. La ou les fonctions de coût modifient chacun des réseaux pour que la somme L data et L p tende vers zéro. On peut utiliser un ou des modèles physiques plus complexes ou une combinaison de modèles physiques à parti desquels le ou les algorithmes vont estimer la ou les caractéristiques utiles choisis pour commander le système de freinage et extraire, lors de l’apprentissage, des variables caractérisant le système de freinage. En outre on peut introduire dans la fonction L data et L p tout type de contrainte permettant d’améliorer l’estimation de la ou des caractéristiques utiles. A partir de l’algorithme d’intelligence entraîné obtenu par les exemples ci-dessus, une fonction de calcul de la force de serrage, en général de type fonction polynomiale, est extraite. Cette fonction est chargée dans la zone de stockage de l’unité de commande électronique du système de freinage, typiquement sous la forme d'une implémentation dans un programme d'instructions exécutables. Cet exemple présente l’avantage de ne requérir qu’un processeur offrant une puissance de calcul standard. Dans un autre exemple de réalisation, c’est l’algorithme entraîné, par exemple un réseau neuronal entraîné ou un clone de celui-ci, qui est chargé dans le calculateur, de préférence un processeur offrant une puissance augmentée est alors mis en œuvre, il s’agit par exemple d’un processeur graphique. Le système de freinage comporte avantageusement des moyens pour détecter une déviation de la caractéristique utile estimée, par exemple une divergence de Kullback-Leibler. Par exemple, le véhicule peut être équipé d’un système comparant par exemple l'accélération prévue par le modèle et l’accélération mesurée. Si celle s'écarte constamment de l'accélération mesurée, on considère que la distribution statistique actuelle de l'ensemble de données du véhicule diverge de l'ensemble de la distribution de l'ensemble de données utilisé pour former le modèle. Une telle alerte déclencherait alors une autre fonction qui entraînerait à nouveau ou recalibrerait le modèle déjà existant pour prendre en compte cette divergence. Le système peut utiliser une autre caractéristique que l’accélération pour détecter la divergence de l’estimation de la caractéristique utile. Les moyens d’estimation de la force de serrage ainsi réalisés sont ensuite installés lors de la fabrication du véhicule commercialisé en série. Les moyens d’estimation de la force de serrage sont sensiblement identiques à ceux obtenus à la fin de l’étape d’apprentissage du procédé de fabrication. En outre, le système de freinage comporte les moyens, tels que des capteurs ou moyens d'évaluation et/ou d’estimation, permettant d’obtenir les paramètres sélectionnés pour l’estimation de la force de serrage. Par exemple, le véhicule comporte au niveau de chaque frein un capteur de rotation de roue, un capteur de la tension d’alimentation du moteur électrique du frein et un capteur du courant consommé par le moteur électrique. Les données qui sont alors fournies au réseau de neurones portent sur les paramètres : vitesse de la roue, tension électrique appliquée au moteur et courant consommé par le moteur. Les paramètres qui sont estimés sont par exemple la température du disque de frein, l’usure des plaquettes de frein, la température extérieure. Il sera compris que ces listes ne sont données qu’à titre d’exemple, et qu’elles peuvent varier en fonction du frein, du véhicule… Dans un exemple, la même fonction de calcul ou le même algorithme entraîné est mis en œuvre pour estimer la force de serrage exercée par chaque frein, c’est-à-dire le frein avant droit, le frein avant gauche, le frein arrière droit et le frein arrière gauche. Dans un autre exemple, une fonction ou un algorithme entraîné est établi pour chaque frein ou pour des paires de frein au sein d'un type de véhicule, ce qui permet d’obtenir une estimation de la force de serrage au plus juste. La présente invention peut être mise en œuvre au moyen d’un réseau de neurones artificiels et plus généralement au moyen d’un algorithme d’intelligence artificielle, mais elle peut également être mise en œuvre au moyen d’une approche d'optimisation classique, dans laquelle la somme des pertes représente la fonction objective et chaque terme des pertes une contrainte, qui sera satisfaite avec une certaine tolérance, et les constantes et C(x) et Kc sont traitées comme des variables qui seront déterminées lors de la résolution du problème d'optimisation. Le système selon l’invention permet d’estimer précisément la force de serrage, et plus généralement toute caractéristique utile à la commande des freins, en outre il permet de simplifier l’unité de commande et de libérer de l’espace pour le fonctionnement des moyens d’apprentissage automatique. Le procédé de fabrication selon l’invention permet en outre de réduire la quantité de données nécessaires à l’entraînement de l’algorithme d’intelligence artificielle et d’obtenir un système de freinage dans lequel a caractéristique utile est estimée de manière plus précise. En outre, l’obtention des données pour l’entraînement étant en général collectées en faisant rouler un véhicule équipé du système de freinage auquel on souhaite appliquer le capteur virtuel, la réduction de la quantité de données requises permet de réduire le nombre de kilomètres à parcourir par le véhicule et donc la durée de cette étape. De plus l’invention, en intégrant un ou plusieurs modèles physiques, fournit au logiciel d’intelligence artificielle des informations sur des valeurs de sortie attendues/réalistes. Le ou les modèles physiques limitent l’espace des solutions admissibles par le réseau de neurones lors de la phase d’apprentissage. Le procédé selon l’invention peut prendre en compte plusieurs modèles mathématiques et dans lesquels les variables estimées sont différentes. Dans ce cas, soit un seul algorithme est mis en œuvre pour estimer la caractéristique utile et les variables, soit plusieurs algorithmes sont mis en œuvre. De plus, il sera compris que la rigidité En outre, le procédé selon l’invention peut concerner l’estimation de plusieurs caractéristiques utiles. L’invention s’applique à la fois aux freins à disque et aux freins à tambour. L’invention s’applique aux freins de service et au frein de stationnement. Procédé de fabrication d’un système de freinage pour véhicule automobile comportant au moins un frein (FR1, FR2, FR3, FR4) et des moyens d’estimation d’au moins une caractéristique utile à la commande dudit au moins un frein (FR1, FR2, FR3, FR4), ledit frein étant destiné à être monté sur un véhicule automobile donné, ledit système de freinage comportant une unité de commande comprenant une zone de stockage (Z) comprenant des instructions machine exécutables, une mémoire et un processeur (P) pour générer ladite caractéristique utile estimée, ledit frein étant monté sur un véhicule d’essai ou un banc d’essai conforme au véhicule automobile donné, ledit procédé comportant les étapes : a) Sélection de premiers paramètres (C1, C2…, Cn) du frein et de son environnement ayant une influence sur la valeur de la caractéristique utile, b) Sélection d’au moins un modèle physique permettant de calculer le ladite caractéristique utile, ledit modèle comportant au moins une variable dépendant de deuxièmes paramètres du frein et de son environnement, c) Etablissement d’un premier algorithme d’intelligence artificielle (DL1) à entraîner utilisant lesdits premiers paramètres (C1, C2…, Cn) comme paramètres d’entrée et configuré pour estimer la caractéristique utile, d) Mesure ou évaluation par des moyens équipant le frein ou ledit véhicule d'essai d’un jeu de données d’entraînement comportant des valeurs des premiers paramètres et des valeurs de la caractéristique utile, ladite caractéristique utile étant mesurée par au moins un capteur équipant ledit frein, e) Entraînement dudit premier algorithme d’intelligence artificielle (DL1) comportant : 1. la fourniture des premiers paramètres en entrée du premier algorithme d’intelligence artificielle (DL1), 2. l’estimation de la caractéristique utile par le premier algorithme d’intelligence artificielle (DL1), 3. Etablissement d’une fonction comprenant un terme dépendant de la caractéristique utile mesurée et un terme dépendant de la caractéristique utile estimée et un terme dépendant du modèle mathématique, 4- modification du premier algorithme d’intelligence artificielle (DL1) de sorte à faire tendre ladite fonction vers zéro, 5- répétition des sous-étapes 1 à 4 de jusqu’à ce que ladite fonction soit inférieure à une valeur seuil prédéterminée et que le premier algorithme d’intelligence artificielle (DL1) soit considéré comme satisfaisant, f) élaboration d’une fonction de calcul de la caractéristique utile estimée à partir du premier algorithme d’intelligence artificielle (DL1) considéré comme satisfaisant. Procédé de fabrication selon la revendication 1, dans lequel la fonction de la sous-étape 3 est L data + L p , avec [Math. 16] F étant la caractéristique utile mesurée, F θ étant la caractéristique utile estimée, Fp étant la caractéristique utile du modèle mathématique. Procédé de fabrication selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la au moins une variable est estimée au moyen d’un deuxième algorithme d’intelligence artificielle (DL2), utilisant en entrée les deuxièmes paramètres (C1’, C2’…, Cn’), qui sont au moins en partie différents des premiers paramètres, et dans lequel ledit procédé comporte la mesure ou l’évaluation par des moyens équipant le frein ou ledit véhicule d’un jeu de données d’entraînement comportant des valeurs de deuxièmes paramètres et des valeurs de la variable. Procédé de fabrication selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la au moins une variable est estimée par le premier algorithme d’intelligence artificielle (DL1). Procédé de fabrication selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel le premier algorithme (DL1) et/ou le deuxième algorithme (DL2) sont mis en œuvre par des réseaux de neurones artificiels. Procédé de fabrication selon la revendication précédente, dans lequel la sous-étape 4 met en œuvre une rétropropagation. Procédé de fabrication selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la caractéristique utile est la force de serrage exercée par le frein. Procédé de fabrication selon la revendication précédente, dans lequel ledit modèle mathématique est du type CK C y b , avec K C la rigidité du frein et y b le déplacement d’une partie du frein générant le freinage, Kc étant la variable Procédé de fabrication selon la revendication 7, dans lequel le frein est un frein électrique et le modèle mathématique est du type Avec i a le courant électrique d’alimentation du moteur, ω m la vitesse angulaire du moteur, ώ m l’accélération angulaire du moteur, et dans lequel C 4 est la variable. Procédé de fabrication selon l’une des revendications 1 à 9 dans lequel, lors de l’étape f), une fonction polynomiale ou une matrice de pondération est extraite du premier algorithme d’intelligence artificielle entraîné considéré comme satisfaisant destinée à être utilisée par le processeur du système d’estimation pour calculer la force de serrage estimée. Procédé de fabrication selon l’une des revendications 1 à 9 dans lequel, lors de l’étape f), la fonction de calcul est le premier algorithme d’intelligence artificielle entraîné considéré comme satisfaisant. Procédé de fabrication selon l’une des revendications 1 à 11, dans lequel le véhicule se déplace lors de l’étapes d), de préférence jusqu’à atteindre une usure déterminée comme suffisante d’au moins une garniture du frein. Support de programme d’ordinateur comportant des instructions machines exécutables pour l’exécution par un processeur d’un procédé d’estimation d’une caractéristique utile à la commande d’au moins un frein d’un système de freinage, ledit procédé d’estimation mettant en œuvre le premier algorithme d’intelligence artificielle entraîné considéré comme satisfaisant obtenu par le procédé de fabrication selon la revendication 11 ou la fonction polynomiale ou l amatrice de pondération extraite du premier algorithme d’intelligence artificielle entraîné considéré comme satisfaisant obtenue par le procédé de fabrication selon la revendication 10. Système de freinage pour véhicule automobile comportant au moins un frein (FR1, FR2, FR3, FR4), une unité de commande électronique (ECU) dudit frein comprenant une zone de stockage (Z) comprenant des instructions machine exécutables, une mémoire et un processeur (P) pour générer au moins une caractéristique utile estimée à la commande du frein par l’unité de commande, ledit système de freinage étant obtenu par le procédé selon l’une des revendications 1 à 12, ledit système de freinage comportant également des moyens pour collecter les premiers paramètres sélectionnés, lesdits moyens de collecte comportant des capteurs et/ou des moyens d’évaluation de tout ou partie des premiers paramètres sélectionnés. Système de freinage selon la revendication 14, dans lequel les moyens de collecte ne comportent pas ou n'utilisent pas de capteur de mesure directe de ladite caractéristique utile. Système de freinage selon la revendication 14 ou 15 en combinaison avec la revendication 10, ladite fonction polynomiale ou la matrice de pondération étant enregistrée dans la zone de stockage , ou le premier algorithme d’intelligence artificielle entraîné considéré comme satisfaisant est enregistré dans la zone de stockage, notamment dans lequel le processeur est un processeur graphique.