FR 3158679 A1 20250801 FR 2400709 A 20240125 L’invention concerne un procédé de prévision d’au moins un risque de défaillance d’un système de commande d’équilibrage d’un véhicule automobile électrique ou hybride comportant les étapes suivantes : une première étape de collecte de données (E1) ; une étape de stockage (E2) et de prétraitement (E3) des données par la normalisation des données et le classement des données, lesdites données formant un modèle ; une deuxième étape de collecte et de traitement de nouvelles données (E4) ; une étape d’entraînement (E5) d’un algorithme d’apprentissage automatique en comparant les données et les nouvelles données ; une étape de validation (E6) du modèle, lorsque les données et les nouvelles données sont identiques ; une troisième étape de collecte de données (E7) et une étape de prévision (E8) dudit au moins un risque de défaillances par l’élaboration d’un pronostic établissant la probabilité de survenue d’une défaillance lorsque le modèle a été validé. Figure 1 PROCEDE DE PREVISION D’AU MOINS UN RISQUE DE DEFAILLANCE D’UN SYSTEME DE COMMANDE D’EQUILIBRAGE DE VEHICULE AUTOMOBILE ELECTRIQUE OU HYBRIDE L’invention porte sur les véhicules automobiles électriques ou hybrides, et plus particulièrement sur le système de commande d’équilibrage des batteries de ces véhicules. Il est connu de l’art antérieur une demande de brevet US20210057920 qui décrit un procédé d’application d’une intelligence artificielle à une batterie. La batterie comporte une pluralité de capteurs. Le procédé comporte une étape de réception d’un modèle d’apprentissage correspondant à un réseau neuronal. Le réseau neuronal d’une intelligence artificielle est une structure inspirée du cerveau humain conçue pour apprendre à partir de données collectées. Le réseau neuronal met en œuvre des neurones artificiels interconnectés dont le rôle est de traiter les données. Le procédé comporte une étape de collecte de données par les capteurs de ladite batterie. Le modèle est ensuite exécuté par un processeur, le processeur générant une information sortante à partir dudit modèle. L’information sortante est ensuite transmise à un contrôleur de charge qui va émettre un signal en direction de ladite batterie afin que gérer le rechargement de ladite batterie. En effet, le signal peut transmettre une demande d’arrêt du rechargement de ladite batterie par exemple. Cependant, des inconvénients subsistent. En effet, le procédé décrit n’est pas en capacité de détecter les potentielles défaillances de ladite batterie. Ainsi, il n’est pas possible de prédire une panne du véhicule dues à ces défaillances. L’objectif de la présente invention est de remédier à ces inconvénients en proposant un procédé permettant de prédire une panne de la batterie d’un véhicule automobile électrique ou hybride. Pour atteindre cet objectif, l’invention propose un procédé de prévision d’au moins un risque de défaillance d’un système de commande d’équilibrage d’un véhicule automobile électrique ou hybride, ledit véhicule comportant une première batterie et une deuxième batterie, ledit système de commande d’équilibrage permettant le rechargement de la deuxième batterie par la première batterie, ledit système de commande d’équilibrage comportant au moins un capteur configuré pour la détection d’un paramètre prédéterminé, remarquable en ce que ledit procédé comporte les étapes suivantes : - une première étape de collecte de données par ledit au moins un capteur dudit au moins un paramètre prédéterminé ; - une étape de stockage desdites données ; - une étape de prétraitement des données par la normalisation des données et le classement des données, lesdites données formant un modèle ; - une deuxième étape de collecte et de traitement de nouvelles données ; - une étape d’entraînement d’un algorithme d’apprentissage automatique au moyen des nouvelles données pour évaluer la fiabilité dudit modèle en comparant les données et les nouvelles données ; - une étape de validation du modèle, lorsque les données et les nouvelles données sont identiques ; - une troisième étape de collecte de données ; - une étape de prévision dudit au moins un risque de défaillance par ledit algorithme d’apprentissage automatique à partir dudit modèle et en fonction desdites données collectées lors de la troisième étape de collecte de données par l’élaboration d’un pronostic établissant la probabilité de survenue d’une défaillance lorsque le modèle a été validé lors de l’étape de validation. Grâce à l’invention, il est possible de prédire une future panne en détectant un risque de défaillance préalablement. Ainsi, la panne peut être évitée par le contrôle du véhicule. De préférence, ledit procédé comporte une étape alternative à l’étape de validation durant laquelle ledit modèle est mis à jour au moyen des nouvelles données lorsque les données issues de la première étape de collecte de données et les nouvelles données issues de la deuxième étape de collecte de données sont différentes. La mise à jour du modèle permet de favoriser l’émission de prédictions fiables. Avantageusement, lors de l’étape de traitement, ledit algorithme d’apprentissage automatique est un algorithme de machines à vecteurs de support. L’algorithme de machines à vecteurs assure la classification et la régression des données. Avantageusement, ledit véhicule comporte un tableau de bord, ledit procédé comportant une étape d’émission d’une alerte sur ledit tableau de bord lorsque ledit au moins un risque de défaillance est prédit lors de l’étape de prévision. Ainsi, le conducteur sait qu’il doit faire contrôler son véhicule avant que celui-ci ne tombe en panne. De préférence, ladite première batterie est une batterie haute tension et ladite deuxième batterie est une batterie 12V. Avantageusement, ledit au moins un capteur est un capteur de mesure d’une valeur de transmission d’énergie électrique entre la première batterie et la deuxième batterie, un capteur de mesure d’une valeur de tension de la première batterie et/ou de la deuxième batterie, un capteur de mesure d’une valeur de l’état de charge de la première batterie et/ou de la deuxième batterie, un capteur de mesure d’une valeur de la durée de rechargement de la première batterie et/ou de la deuxième batterie. Il s’agit de paramètres pertinents pour détecter si la première batterie est en mesure de recharger correctement ladite deuxième batterie. Avantageusement, ledit procédé comporte une étape de génération automatique d’un rapport présentant ledit au moins un risque de défaillance prédit. La génération d’un rapport simplifie le diagnostic d’un véhicule suite à une panne. L’invention concerne également un programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé de prévision d’au moins un risque de défaillance d’un système de commande d’équilibrage d’un véhicule automobile électrique ou hybride précédemment décrit. De plus, l’invention concerne un système de prévision d’au moins un risque de défaillance d’un système de commande d’équilibrage d’un véhicule automobile électrique ou hybride comportant un ordinateur mettant en œuvre ledit programme d’ordinateur précédemment décrit. En outre, l’invention concerne un véhicule automobile électrique ou hybride comportant un système de prévision d’au moins un risque de défaillance d’un système de commande d’équilibrage antérieurement décrit. L’invention sera davantage détaillée par la description d’un mode de réalisation non limitatif, et sur la base de la figure annexée illustrant l’invention, dans laquelle la FIG. 1 illustre schématiquement, sous la forme d’un logigramme, un procédé de prévision d’au moins un risque de défaillance d’un système de commande d’équilibrage pour un véhicule automobile électrique ou hybride selon un mode de réalisation de l’invention. Il est illustré schématiquement sur la FIG. 1 , sous la forme d’un logigramme, un procédé de prévision d’au moins un risque de défaillance d’un système de commande d’équilibrage d’un véhicule automobile électrique ou hybride. Le véhicule comporte un moteur électrique, une première batterie et une deuxième batterie. De préférence, la première batterie est une batterie haute tension permettant la transmission de l’énergie électrique au moteur électrique dudit véhicule, et la deuxième batterie est une batterie 12V. La batterie 12V a pour rôle d’assurer le fonctionnement des équipements électriques du véhicule même lorsque ledit véhicule n’est pas en état de fonctionnement. De plus, la batterie 12V assure une fonction de sécurité au cas où la batterie haute tension subit une panne. Le système de commande d’équilibrage est un dispositif conçu pour surveiller et gérer la première batterie et la deuxième batterie. Le système de commande d’équilibrage assure le rechargement de la deuxième batterie par la première batterie. Avantageusement, le système de commande d’équilibrage comporte une base de données. La base de données est un ensemble structuré de données de façon que chaque donnée puisse être accessible, gérée et mise à jour si cela est nécessaire. Le système de commande d’équilibrage comporte au moins un capteur configuré pour mesurer un paramètre prédéterminé. Avantageusement, le capteur est un capteur de mesure d’une valeur de transmission d’énergie électrique entre la première batterie et la deuxième batterie, un capteur de mesure d’une valeur de tension de la première batterie et/ou de la deuxième batterie, un capteur de mesure d’une valeur de l’état de charge de la première batterie et/ou de la deuxième batterie, un capteur de mesure d’une valeur de la durée de rechargement de la première batterie et/ou de la deuxième batterie. Lors d’une première étape de collecte de données E1, les données issues dudit au moins un capteur sont collectées. Si l’on reprend les capteurs précédemment cités, les données correspondent donc à une valeur de transmission d’énergie électrique entre la première batterie et la deuxième batterie, une valeur de tension de la première batterie, une valeur de tension de la deuxième batterie, une valeur de l’état de charge de la première batterie, une valeur de l’état de charge de la deuxième batterie, une valeur de la durée de rechargement de la première batterie et/ou une valeur de la durée du rechargement de la deuxième batterie. Lors d’une étape de stockage E2, les données sont stockées, par exemple dans la base de données, afin d’être accessible pour ledit système de commande d’équilibrage. Lors d’une étape de prétraitement E3, le modèle subit une normalisation de ces données. La normalisation de données est un processus utilisé pour ajuster les données collectées les unes par rapport aux autres. La normalisation standardise la moyenne et l’écart-type d’une distribution de données afin d’améliorer les performances des modèles et des analyses basées sur ces données. De préférence, les données aberrantes sont supprimées. Une donnée aberrante est une donnée qui se distingue des autres données récoltées lors d’une même observation, pour un même sujet, dans les mêmes conditions. Les données aberrantes émanent, dans la plupart des cas, d’une erreur de mesure ou d’un problème technique. La présence de données aberrantes fausse les résultats, c’est pourquoi il est préférable de les supprimer. A l’issue du traitement, les données forment un modèle. Lors d’une deuxième étape de collecte de nouvelles données E4, de nouvelles données issues dudit au moins un capteur sont collectées. Les nouvelles données issues de ladite deuxième étape de collecte de nouvelles données E4 sont également prétraitées par normalisation des données, et de préférence par suppression des valeurs aberrantes. Lors d’une étape d’entraînement E5, les nouvelles données précédemment collectées lors de la deuxième étape de collecte de nouvelles données E4 sont comparées aux données collectées lors de la première étape de collecte de données E1 par un algorithme d’apprentissage automatique. L’algorithme apprend, en comparant le modèle formé par les données issues de la première étape de collecte E1 et les nouvelles données issues de la deuxième étape de collecte E4, à faire des prédictions quant à l’évolution futures des données issues dudit au moins un capteur. La fiabilité dudit modèle est alors évaluée par la comparaison entre les données issues de la première étape de collecte E1 et les nouvelles données issues de la deuxième étape de collecte E4. Si les données issues de la première étape de collecte E1 et les nouvelles données issues de la deuxième étape de collecte E4 sont identiques, le modèle est validé lors d’une étape de validation E6. En d’autres termes, le modèle est considéré comme fiable. Si les données issues de la première étape de collecte E1 et les nouvelles données issues de la deuxième étape de collecte E4 divergent lors de l’étape d’entraînement, alors le modèle n’est pas validé car il n’est pas considéré comme étant fiable. Dans ce cas, le modèle est mis à jour lors d’une étape alternative à ladite étape de validation E6 au moyen des nouvelles données issues de la deuxième étape de collecte E4. De préférence, l’algorithme d’apprentissage automatique utilisé dans le cadre de l’invention sont les algorithmes des machines à vecteurs de support. Les machines à vecteurs de support sont des algorithmes d’apprentissage automatique permettant la classification et la régression des données. La régression des données est une méthode statistique permettant d’approcher une valeur à partir des autres valeurs qui lui sont corrélées. On parle également d’ajustement de courbe lorsque les données sont représentées graphiquement. Lors d’une troisième étape de collecte de données E7, des données sont à nouveau collectées afin de les comparer au modèle. Lors d’une étape de détection E8, au moins un risque de défaillance est prédit. A titre d’exemple, il est déterminé qu’il est probable d’une défaillance dudit système de commande d’équilibrage survienne au niveau de transmission d’énergie entre le premier accumulateur et le deuxième accumulateur, de la tension du premier accumulateur, de la tension du deuxième accumulateur, de l’état de charge du premier accumulateur, de l’état de charge du deuxième accumulateur, de la durée de rechargement du premier accumulateur et/ou de la durée de rechargement du deuxième accumulateur. Avantageusement, le véhicule comporte un tableau de bord et le procédé comporte une étape d’émission d’une alerte sur ledit tableau de bord lorsque ledit au moins un risque de défaillance est détecté. Cela permet de prévenir le conducteur de la présence dudit risque de défaillance. Ainsi, le conducteur peut faire contrôler le véhicule auprès d’un spécialiste avant que cela ne cause une panne. Avantageusement, le procédé comportant une étape de génération automatique d’un rapport présentant ledit au moins un risque de défaillance est prédit. Le procédé émet une probabilité de la survenue d’une défaillance, autrement dit le procédé émet un risque de défaillance. L’invention concerne également un programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé précédemment décrit. De plus, l’invention concerne un système de prévision d’au moins un risque de défaillance par un système de commande d’équilibrage pour un véhicule automobile électrique ou hybride mettant en œuvre ledit procédé. Enfin, l’invention concerne un véhicule automobile électrique ou hybride comportant un tel système de prévision d’au moins un risque de défaillance par un système de commande d’équilibrage. Procédé de prévision d’au moins un risque de défaillance d’un système de commande d’équilibrage d’un véhicule automobile électrique ou hybride, ledit véhicule comportant une première batterie et une deuxième batterie, ledit système de commande d’équilibrage permettant le rechargement de la deuxième batterie par la première batterie, ledit système de commande d’équilibrage comportant au moins un capteur configuré pour la détection d’un paramètre prédéterminé, caractérisé en ce que ledit procédé comporte les étapes suivantes : - une première étape de collecte de données (E1) par ledit au moins un capteur dudit au moins un paramètre prédéterminé ; - une étape de stockage (E2) desdites données ; - une étape de prétraitement (E3) des données par la normalisation des données et le classement des données, lesdites données formant un modèle ; - une deuxième étape de collecte et de traitement de nouvelles données (E4) ; - une étape d’entraînement (E5) d’un algorithme d’apprentissage automatique au moyen des nouvelles données pour évaluer la fiabilité dudit modèle en comparant les données et les nouvelles données ; - une étape de validation (E6) du modèle, lorsque les données et les nouvelles données sont identiques ; - une troisième étape de collecte de nouvelles données (E7) ; - une étape de prévision (E8) dudit au moins un risque de défaillance par ledit algorithme d’apprentissage automatique à partir dudit modèle et en fonction desdites données collectées lors de la troisième étape de collecte de nouvelles données (E7) par l’élaboration d’une probabilité de survenue d’une défaillance lorsque le modèle a été validé lors de l’étape de validation (E6). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que ledit procédé comporte une étape alternative à l’étape de validation (E6) durant laquelle ledit modèle est mis à jour au moyen des nouvelles données lorsque les données issues de la première étape de collecte de données (E1) et les nouvelles données issues de la deuxième étape de collecte de données (E4) sont différentes. Procédé selon la revendication 1 ou 2 caractérisé en ce que, lors de l’étape d’entraînement (E5), ledit algorithme d’apprentissage automatique est un algorithme de machines à vecteurs de support. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3 caractérisé en ce que ledit véhicule comporte un tableau de bord, ledit procédé comportant une étape d’émission d’une alerte sur ledit tableau de bord lorsque ledit au moins un risque de défaillance est prédit lors de l’étape de prévision (E8). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4 caractérisé en ce que ladite première batterie est une batterie haute tension et ladite deuxième batterie est une batterie 12V. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5 caractérisé en ce que ledit au moins un capteur est un capteur de mesure d’une valeur de transmission d’énergie électrique entre la première batterie et la deuxième batterie, un capteur de mesure d’une valeur de tension de la première batterie et/ou de la deuxième batterie, un capteur de mesure d’une valeur de l’état de charge de la première batterie et/ou de la deuxième batterie, un capteur de mesure d’une valeur de la durée de rechargement de la première batterie et/ou de la deuxième batterie. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 caractérisé en ce que ledit procédé comporte une étape de génération automatique d’un rapport présentant ledit au moins un risque de défaillance prédit. Programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé de prévision d’au moins un risque de défaillance d’un système de commande d’équilibrage d’un véhicule automobile électrique ou hybride selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Système de prévision d’au moins un risque de défaillance d’un système de commande d’équilibrage d’un véhicule automobile électrique ou hybride comportant un ordinateur mettant en œuvre le programme d’ordinateur selon la revendication 8. Véhicule automobile électrique ou hybride comportant un système de prévision d’au moins un risque de défaillance d’un système de commande d’équilibrage selon la revendication 9.