FR 3155083 A1 20250509 FR 2312107 A 20231108 L’invention concerne un procédé pour annoter une séquence horodatée de données enregistrées d’un environnement de conduite d’un véhicule afin d’identifier une interactivité entre ledit véhicule et un agent présent dans lesdites données, comprenant les étapes de : Détermination (200) d’une trajectoire dudit véhicule ; Détermination (210) d’une trajectoire dudit agent ; Détermination (220) d’une succession de distances, dite distances, telle que, pour chaque position dudit véhicule, une distance est déterminée entre la position dudit véhicule et ladite trajectoire dudit agent ; Détermination (230) d’une position dudit véhicule, dite position de conflit, fondée sur ladite trajectoire dudit véhicule, sur lesdites distances et sur un premier seuil de distance prédéterminée, une des distances étant inférieure audit premier seuil ; Annotation de ladite séquence et/ou dudit agent dans ladite séquence. Figure à publier pour l’abrégé : Figure 2 Procédé pour annoter une séquence horodatée de données enregistrées d’un environnement de conduite d’un véhicule Domaine technique de l’invention L’invention est dans le domaine de l’apprentissage machine pour des modèles de système d’aide à la conduite de véhicule autonome. En particulier, l’invention concerne un procédé pour annoter une séquence horodatée de données enregistrées d’un environnement de conduite d’un véhicule afin d’identifier une interactivité entre ledit véhicule et un agent présent dans lesdites données. Etat de la technique On entend par « véhicule » tout type de véhicule tel qu’un véhicule automobile, un cyclomoteur, une motocyclette, un robot de stockage dans un entrepôt, etc. On entend par « conduite autonome » d’un « véhicule » tout procédé apte à assister la conduite du véhicule, le « véhicule » est alors également nommé « véhicule autonome ». Le procédé peut ainsi consister à diriger partiellement ou totalement le véhicule ou à apporter tout type d’aide à une personne physique conduisant le véhicule. Le procédé couvre ainsi toute conduite autonome, du niveau 0 au niveau 5 dans le barème de l’OICA, pour Organisation International des Constructeurs Automobiles. On entend par « environnement de conduite d’un véhicule » tout ce qui peut avoir un impact sur une conduite du véhicule, et ce qui est généralement proche, mesurable par un capteur ou déterminable, du véhicule. Cela peut être une caractéristique d’une route (de la chaussée, du nombre de voie, du marquage au sol, …), une caractéristique d’une signalisation routière, une caractéristique d’un agent présent dans l’environnement du véhicule, … Également, cela peut être des informations liées à un état du véhicule (position, vitesse, ...) ou à une fonction d’un dispositif du véhicule. On entend par « agent » un dispositif ou une personne évoluant dans l’environnement du véhicule. Par exemple, un agent est un autre véhicule, un piéton, un cycliste, un camion, … Parmi les caractéristiques de l’agent, on peut avoir une position, une vitesse, une métadonnée … On comprend par interactivité entre le véhicule et un agent, un antagonisme, une opposition, ou une gestion de priorité entre le véhicule et l’agent. Par exemple, il y a une interactivité lorsque l’agent, comme un autre véhicule, modifie sa vitesse pour céder le passage au véhicule. Dans cet exemple, l’interactivité est forte si l’agent a dû freiner ou accélérer fortement pour éviter une collision avec le véhicule. Dans cette exemple, l’interactivité est faible si l’agent a dû modifier faiblement sa vitesse ou sa trajectoire pour éviter une collision avec le véhicule. Dans cet exemple, l’interactivité est faible si une trajectoire de l’agent ne se rapproche pas d’une trajectoire du véhicule. On entend par « séquence horodatée de données enregistrées d’un environnement de conduite d’un véhicule », également dit dans ce qui suit « séquence de données », un ensemble de données, sur une durée prédéterminée, régulièrement ou périodiquement, comportant des informations liées à l’environnement de conduite du véhicule. Ces données incluent des caractéristiques des agents présents dans l’environnement du véhicule. Une durée prédéterminée peut durer 1 secondes, 4 secondes, 15 secondes, d’autres valeurs sont possibles. Une durée d’une séquence peut dépendre de la vitesse du véhicule. « Régulièrement ou périodiquement » signifie que les informations sont enregistrées plusieurs fois, à plusieurs instants, sur la durée. Par exemple, les informations sont enregistrées périodiquement toutes les 1 ms (millisecondes), 10 ms, 0,1 s, d’autres valeurs sont possibles. Les informations peuvent être enregistrées non périodiquement, sur évènement, mais régulièrement au moins, par exemple au maximum toutes les secondes, d’autres valeurs sont possibles. L’horodatage permet d’associer un temps (date, heure, …), un instant, à un enregistrement. Ainsi, la séquence de donnée permet de retrouver une évolution temporelle des positions du véhicule et des agents. Les procédés aptes à assister la conduite du véhicule sont aussi nommés ADAS (de l’acronyme anglais « Advanced Driver Assistance Systems »), systèmes ADAS ou systèmes d’aide à la conduite. Une mise au point de ces systèmes, en particulier ceux basés sur de l’intelligence artificielle comme la construction de modèles mathématiques basés sur l’apprentissage automatique (« machine learning » en anglais), nécessite de nombreuses séquences de données, ou données. On entend par « apprentissage machine » (« machine learning » en anglais) un terme général englobant une variété d'approches algorithmiques pour apprendre des modèles à partir de données. Un réseau de neurones artificiels, ou réseau de neurones, est une sous-classe d’algorithmes de machine learning. Les données, ou séquences de données, pour la mise au point peuvent être récoltées à partir de jeux de données publics, jeux de données commerciales, ou être générées à partir de roulage ou de simulations. Par jeu de données, on entend une pluralité de séquences de données. Après nettoyage (suppression des bruits, des données aberrantes, …) et formatage (normalisation, expression par rapport à un repère, …) des données, on peut créer des ensembles de données comme un jeu (de données) d’entraînement, un jeu (de données) de validation, et un jeu (de données) de tests. Une des difficultés est de créer des jeux de données pertinents (comprenant les différentes situations de vie et au juste nécessaire) en fonction du but du modèle. Il est connu alors d’annoter/d’étiqueter une séquence des données pour pouvoir sélectionner et construire rapidement, par rapport au nombre immense de données, un jeu de données pertinent. Une annotation est un ajout de métadonnées caractérisant la séquence ou un agent de la séquence. Malheureusement, cette annotation est généralement effectuée manuellement et consomme beaucoup de temps et ressources. Un objet de la présente invention est de remédier au problème précité, en particulier, face à la multitude de données, annoter des séquences de données pour identifier une interaction entre un véhicule et un agent afin de construire et de paramétrer rapidement et efficacement des modèles d’aide à la conduite, ces modèles étant par la suite utilisés dans un véhicule. A cet effet, un premier aspect de l’invention concerne un procédé pour annoter une séquence horodatée de données enregistrées d’un environnement de conduite d’un véhicule afin d’identifier une interactivité entre ledit véhicule et un agent présent dans lesdites données, ledit procédé étant mis en œuvre par un processeur et comprenant les étapes de : Détermination d’une trajectoire dudit véhicule à partir de ladite séquence, ladite trajectoire déterminant une succession de positions dudit véhicule ; Détermination d’une trajectoire dudit agent à partir de ladite séquence, ladite trajectoire déterminant une succession de positions dudit agent ; Détermination d’une succession de distances, dite distances, telle que, pour chaque position dudit véhicule, une distance est déterminée entre la position dudit véhicule et ladite trajectoire dudit agent ; Détermination d’une position dudit véhicule, dite position de conflit, fondée sur ladite trajectoire dudit véhicule, sur lesdites distances et sur un premier seuil de distance prédéterminée, une des distances étant inférieure audit premier seuil ; Annotation de ladite séquence et/ou dudit agent dans ladite séquence. Ainsi, à partir d’une séquence de données, pendant la durée de la séquence, une situation dans laquelle une trajectoire de l’agent est proche d’une trajectoire du véhicule est identifiée. Cette situation est identifiée même si, temporellement, à un instant donné, les positions du véhicule et de l’agent ne sont pas proches. La distance est calculée par rapport à une position du véhicule à un instant donné et l’ensemble de la trajectoire de l’agent. Cela permet d’identifier qu’une action, comme un changement de vitesse ou un changement direction, passée ou future, par rapport à la position du véhicule à un instant donné, de l’agent ou du véhicule a été réalisée pour éviter, par exemple, d’entrer en contact avec le véhicule ou de l’agent. Dans cette séquence, une interactivité entre le véhicule et l’agent a été identifié. La séquence est alors annotée, elle peut être facilement sélectionnée pour construire un jeu de données d’apprentissage, de tests, et/ou de validation pour construire un modèle utilisé par un système d’aide à la conduite. Également, ces étapes permettent d’être plus efficace en termes de calculs et temps de calculs notamment en présence de plusieurs agents dans la base de données. Cela évite de calculer des extrapolations de trajectoire des agents pour chaque instant de la séquence. En présence de plusieurs agents dans la séquence, cela permet de sélectionner rapidement que les agents qui ont une interactivité avec le véhicule. Avantageusement, la détermination de ladite position de conflit comprend, en outre, les étapes de : Détermination d’une première position dudit véhicule, dite position minimum, fondée sur un minimum parmi lesdites distances ; Détermination d’une deuxième position dudit véhicule, ladite deuxième position précédant chronologiquement, dans ladite séquence, ladite position minimum, telle que : La distance, entre ladite deuxième position du véhicule et ladite trajectoire dudit agent, soit supérieure audit premier seuil ; Pour chacune des positions dudit véhicule entre ladite deuxième position et ladite position minimum, la distance, entre la position dudit véhicule et ladite trajectoire dudit agent, est inférieure au dit premier seuil ; S’il existe une distance, entre une troisième position dudit véhicule et ladite trajectoire dudit agent, supérieure à un deuxième seuil, ledit deuxième seuil étant plus grand que ledit premier seuil, ladite troisième position précédant chronologiquement, dans la séquence, ladite deuxième position, la position de conflit est la deuxième position. Ainsi, tout d’abord, dans la séquence, la position de conflit est plus précisément déterminée et correspond au premier instant où la trajectoire de l’agent est trop proche d’une des positions du véhicule. Ensuite, la troisième position permet de ne pas annoter la séquence lorsque le véhicule et l’agent circule sur une même voie de circulation, l’un derrière l’autre. Puis, en fonction de la valeur du troisième seuil, s’il est assez grand comme plus de 3 mètres, de 5 mètres, de 9 mètres d’autres valeurs sont possibles, la troisième position permet de sélectionner que des intersections de routes, ou des situations dans un environnement urbain. Cela permet de construire des modèles utilisés pour des systèmes d’aide à la conduite spécifiquement pour un environnement urbain. De même, ces étapes permettent d’être plus efficace en termes de calculs et temps de calculs notamment en présence de plusieurs agents dans la base de données. Les calculs ne sont faits que pour les agents intéressants. Également, les calculs sont faits en remontant le temps : on part de l’instant où la position est minimum, puis on détermine, en remontant les instants, la deuxième position puis la troisième position. Il n’est pas nécessaire de calculer des extrapolations de trajectoire de chaque agent pour chaque instant de la séquence et de vérifier alors les distances. Avantageusement, ledit procédé comporte en outre les étapes de : Pour chaque instant de la séquence horodatée, lorsque les positions dudit véhicule précédent ladite position de conflit, Détermination d’une vitesse dudit véhicule et d’une vitesse dudit agent ; Détermination d’un premier temps correspondant à un temps d’atteinte de ladite position de conflit par ledit véhicule à partir de ladite trajectoire dudit véhicule et de ladite vitesse dudit véhicule ; Détermination d’un deuxième temps correspondant à un temps d’atteinte de ladite position de conflit par ledit agent à partir de ladite trajectoire dudit agent et de ladite vitesse dudit agent ; Détermination d’un indice d’interactivité fondée sur les premiers temps déterminés et les deuxièmes temps déterminés ; Annotation de ladite séquence et/ou dudit agent dans ladite séquence, avec ledit indice d’interactivité déterminé. Ainsi, un indice d’interactivité est déterminé. Il est fonction des premiers temps et des deuxièmes temps ce qui permet de quantifier l’interactivité. En effet, si à un instant donné, en amont de la position de conflit, le premier temps et le deuxième temps sont proches, cela signifie que le véhicule avec sa vitesse à l’instant donné et l’agent avec sa vitesse à l’instant donné, vont arriver à peu près même temps à la position de conflit. Plus un des premiers temps et un des deuxièmes temps sont proches, plus l’interactivité est grande. L’annotation de cet indice à la séquence ou à l’agent permet de donner un score sur la situation rencontrée dans le jeu de données. Le score permet de filtrer rapidement des jeux de données entre elles pour ne sélectionner que des jeux de données particuliers ou utile à l’objectif d’apprentissage du modèle. Avantageusement, pour chaque instant, un écart de temps, en valeur absolu, entre le premier et le deuxième temps est déterminé, un écart minimum est calculé à partir des écarts de temps, et pour lequel la détermination de l’indice d’interactivité est fondée sur ledit écart minimum, plus ledit écart minimum est petit, plus l’indice d’interactivité est grand. Avantageusement, à un instant donné de ladite séquence, le premier temps est égal à une distance entre la position de conflit et la position dudit véhicule divisée par ladite vitesse dudit véhicule, et dans lequel le deuxième temps est égal à une distance entre la position de conflit et la position dudit agent divisée par ladite vitesse dudit agent. Ainsi c’est une manière assez simple et rapide pour calculer une approximation des premiers temps et des deuxièmes temps sans prendre en compte un déplacement latéral du véhicule et/ou de l’agent. Avantageusement, dans lequel le procédé comporte en outre une étape de construction d’un arbre k-d fondée avec les positions de l’agent, ledit arbre k-d étant utilisé pour la détermination des distances et/ou de la détermination de ladite position de conflit et/ou de la détermination de ladite position minimum. Ainsi, le temps de calcul est encore plus optimisé, plus rapide, parce que les distances sont plus rapidement calculées. L’arbre k-d est utilisé comme une base de données. Chaque position de véhicule et un seuil sont utilisés comme requête d’entrée de la base de données. La base de données renvoie alors, pour chaque position, les agents vérifiant la condition de distance. Ceci est particulièrement efficace en cas de présence de plusieurs agents ou en cas de séquences enregistrées longues, par exemple supérieures à 4 secondes. Un deuxième aspect de l’invention concerne un dispositif de traitement de données comprenant une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour mettre en œuvre le procédé selon le premier aspect de l’invention. Un troisième aspect de l’invention concerne un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par le dispositif selon le deuxième aspect de l’invention, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon le premier aspect de l’invention. Un quatrième aspect de l’invention concerne un système d’aide à la conduite d’un véhicule comprenant un modèle entrainé à partir d’au moins une séquence annotée selon le premier aspect de l’invention, et à partir du dispositif selon deuxième aspect de l’invention. L’invention concerne aussi un véhicule comportant le système d’aide à la conduite selon le quatrième aspect de l’invention. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront de la description des modes de réalisation non limitatifs de l’invention ci-après, en référence aux figures annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement un dispositif, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. FIG. 2 illustre schématiquement un procédé pour annoter une séquence horodatée de données enregistrées d’un environnement de conduite d’un véhicule, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. FIG. 3 illustre schématiquement une situation de vie d’interactivité entre un véhicule et un agent dans un rond-point, selon un deuxième exemple particulier de réalisation de la présente invention. FIG. 4 illustre schématiquement, un exemple de distance entre chaque position d’un véhicule avec une trajectoire d’un agent, selon un troisième exemple particulier de réalisation de la présente invention. Description détaillée de l’invention La FIG. 1 représente un exemple de dispositif 101 compris dans le véhicule, dans un réseau (« cloud ») ou dans un serveur. Ce dispositif 101 peut être utilisé en tant que dispositif centralisé en charge d’au moins certaines étapes du procédé décrit ci-après en référence à la FIG. 2 . Dans un mode de réalisation, il correspond à un calculateur embarqué dans un véhicule. Ce dispositif 101 peut prendre la forme d’un boitier comprenant des circuits imprimés, de tout type d’ordinateur ou encore d’un téléphone mobile (« smartphone »). Le dispositif 101 comprend une mémoire vive 102 pour stocker des instructions pour la mise en œuvre par un processeur 103 d’au moins une étape du procédé tel que décrit ci-après. Le dispositif comporte aussi une mémoire de masse 104 pour le stockage de données destinées à être conservées après la mise en œuvre du procédé. Le dispositif 101 peut en outre comporter un processeur de signal numérique (DSP) 105. Ce DSP 105 reçoit des données pour mettre en forme, démoduler et amplifier, de façon connue en soi ces données. Le dispositif 101 comporte également une interface d’entrée 106 pour la réception des données mises en œuvre par le procédé selon l’invention et une interface de sortie 107 pour la transmission des données mises en œuvre par le procédé selon l’invention. Par exemple, l’interface d’entrée 106 peut réceptionner les données suivantes : séquence horodatée de données enregistrées d’un environnement de conduite d’un véhicule, position ou localisation géographique du véhicule, vitesse et/ou accélération du véhicule, positions/vitesses/accélérations consignes ou prédéterminées, régime moteur, position et/ou course de la pédale d‘embrayage, de frein et/ou d’accélération, détection d’autres véhicules, objets ou agents, position ou localisation géographique des autres véhicules, objets ou agents détectés, vitesse et/ou accélération des autres véhicules, objets ou agents détectés, états de fonctionnement de capteurs, indice de confiance de données issues ou traitées par des capteurs et/ou dispositifs similaires au dispositif 101. Par exemple, l’interface d’entrée 106 peut également réceptionner les données suivantes d’une séquence de données : métadonnées permettant d’identifier le véhicule et des agents, trajectoire du véhicule, positions du véhicule, trajectoire du ou des agents, positions du ou des agents, distances en chaque position du véhicule et une trajectoire d’un agent, des temps d’atteinte d’un véhicule ou d’un agent pour atteindre une position à une autre position … Et également, l’interface d’entrée peut réceptionner des seuils prédétermines, des paramètres de réglages ou de configuration du procédé mis en œuvre, un arbre k-d, … Par exemple, l’interface de sortie 107 peut transmettre des données similaires aux données réceptionnées par l’interface d’entrée 106. Également, l’interface de sortie 107 peut transmettre : une position de conflit, des métadonnées liées à une séquence de données et/ou à des agents de la séquence, une séquence annotée, une séquence avec des agents annotés, une position minimum, des positions liées à des comparaisons de distance, un indice d’interactivité entre le véhicule et un agent, un modèle appris, … FIG. 3 illustre schématiquement une situation de vie d’interactivité entre un véhicule 310 et un agent 320 dans un rond-point 300, selon un deuxième exemple particulier de réalisation de la présente invention. Le rond-point comporte 3 voies d’entrée et de sortie, 301, 302, et 303. Une trajectoire du véhicule 310 sur la durée d’une séquence horodatée de données enregistrée est représentée par le trait pointillé 311. Une trajectoire de l’agent 320 sur la durée de la séquence est représentée par le trait pointillé 321. Les trajectoires 311 et 321 se croisent en un point 331. Ce point 331 est une position du véhicule 310 à un premier instant donné, par exemple à 4 secondes après le début de l’enregistrement de la séquence. Ce point est dit première position et est également dit position minimum. Cette position est définie en étant la distance minimum, sur la séquence, entre chaque position du véhicule 310 avec la trajectoire 321. Le point 332 est une deuxième position du véhicule 310 à un deuxième instant donné, par exemple à 3,5 secondes après le début de l’enregistrement de la séquence. A cette position 332, la distance avec la trajectoire 321 est supérieure un premier seuil prédéterminé. On dit que la position 332 précède la position 331 car, chronologiquement, le deuxième instant donné est avant le premier instant donné. Si, pour chaque position entre la position 332 et la position 331, la distance avec la trajectoire 321 de l’agent est inférieure au premier seuil, alors la deuxième position est dite position de conflit. Cela correspond au premier instant dans l’enregistrement où l’agent 320 peut être trop proche du véhicule 310. Il y a alors un risque d’accident si le véhicule 310 et l’agent 320 se trouvent au même instant à cette position. Au moment, ici à 3,5 secondes après le début de l’enregistrement de la séquence, lorsque le véhicule 310 se trouve à la position 332, l’agent peut être à une autre position, par exemple la position 342. Dans cet exemple, l’agent 320 cède alors le passage au véhicule 310, il dû s’arrêter ou ralentir fortement notamment si la vitesse de l’agent à la position 344 était élevé par exemple 50 km/h. Sans freinage et arrêt, la position de l’agent 320 serait certainement à la position 331 à l’instant 4 secondes après le début d’enregistrement de la séquence. Le point 333 est une troisième position du véhicule 310 à un troisième instant donné, par exemple 3 secondes après le début de l’enregistrement. A cette position 333, la distance avec la trajectoire 321 de l’agent est supérieure un deuxième seuil prédéterminé. Le deuxième seuil est plus grand que le premier seuil. On dit que la position 333 précède la position 332 et la position 331 car, chronologiquement, le troisième instant donné est avant le deuxième instant donné et avant le premier instant donné. FIG. 4 illustre schématiquement, un exemple de distance entre chaque position d’un véhicule avec une trajectoire d’un agent, selon un troisième exemple particulier de réalisation de la présente invention. La FIG. 4 comprend un axe des abscisse 401 correspondant des positions du véhicule ou à des instants d’une séquence enregistrée. La FIG. 4 comprend un axe des ordonnées 402 qui est une distance. Une distance est une mesure positive entre deux objets, par exemple, deux points, un point et une courbe, … Dans le cas d’une mesure de distance en entre un point (ou position), et une courbe (ou trajectoire), on prend généralement la distance minimale entre le point et tous les points de la courbe. Dans la FIG. 4 , la courbe 403 représente une distance entre chaque position du véhicule et la trajectoire de l’agent. La ligne 411, sous format tiret, représente un premier seuil. La ligne 412, sous format tiret, représente un deuxième seuil. Le deuxième seuil est plus grand que le premier seuil. Les premier et deuxième seuils peuvent être prédéterminés. Trois position 431, 432 et 433 du véhicule sont représentées. La première position 431, dite position minimum, est une position du véhicule pour laquelle la distance entre chaque position du véhicule et la trajectoire de l’agent est minimal. Elle correspond au minimum de la courbe 403. La deuxième position 432, dite position de conflit, est la position du véhicule telle que la distance soit supérieure au premier seuil 411 et telle que chaque position entre la deuxième position et la première position soit inférieure au premier seuil. La troisième position 433 est la position du véhicule telle que la distance soit supérieure au deuxième seuil 412 et telle que chaque position entre la troisième position et la deuxième position soit inférieure au deuxième seuil. La position 433 précède la position 432 qui précède la position 431. FIG. 2 illustre schématiquement un procédé pour annoter une séquence horodatée de données enregistrées d’un environnement de conduite d’un véhicule 310, selon un exemple particulier de réalisation de la présente invention. L’objectif est d’identifier une interactivité entre ledit véhicule 310 et un agent 320 présent dans lesdites données. Le procédé est mis en œuvre par un processeur et comprend plusieurs étapes. Dans cet exemple particulier, la séquence de données comprend es informations périodiques sur le véhicule 310 et de l’environnement du véhicule dont notamment un agent 320. L’étape 200, TrajV, est une étape de détermination d’une trajectoire 311 dudit véhicule à partir de ladite séquence, ladite trajectoire 311 déterminant une succession de positions, par exemple 331, 332 et 333, dudit véhicule. Il ne faut pas comprendre de la FIG. 3 que la trajectoire 311 ne comprenne que 3 positions. Par exemple, si la séquence dure 6 secondes et qu’une période d’échantillonnage des enregistrements est de 0,01 secondes, alors la trajectoire 311 comprend 600 positions. Une position est par exemple une coordonnée en deux ou trois dimensions par rapport à un repère prédéterminé. Dans un mode opératoire, la trajectoire et les positions du véhicule ont été précalculées puis reçues par l’interface d’entrée 106. Dans un autre mode opératoire, la trajectoire est classiquement déterminée à partir chaque position du véhicule. L’étape 210, TrajA, est une étape de détermination d’une trajectoire 321 dudit agent 320 à partir de ladite séquence, ladite trajectoire déterminant une succession de positions, par exemple 341, 342 et 344, dudit agent 320. Il ne faut pas comprendre de la FIG. 3 que la trajectoire 321 ne comprenne que 3 positions. Par exemple, si la séquence dure 6 secondes et qu’une période d’échantillonnage des enregistrements est de 0,01 secondes, alors la trajectoire 321 peut comprendre jusqu’à 600 positions. Il se peut, pour un agent, qu’il y a moins de positions que le véhicule 310. Par exemple, en début d’enregistrement, l’agent 320 est trop loin pour être dans l’environnement proche du véhicule, environnement capté par des capteurs. Dans un mode opératoire, la trajectoire et les positions de l’agent ont été précalculées puis reçues par l’interface d’entrée 106. Dans un autre mode opératoire, la trajectoire est classiquement déterminée à partir chaque position de l’agent. Avantageusement, le procédé comporte en outre une étape de construction d’un arbre k-d fondée avec les positions de l’agent, ledit arbre k-d étant utilisé pour la détermination des distances 403 et/ou de la détermination de ladite position de conflit 332, 432 et/ou la détermination de ladite position minimum 331, 341. L’étape 220, Dist, et une étape de détermination d’une succession de distances 403, dite distances, telle que, pour chaque position dudit véhicule 310, une distance est déterminée entre la position dudit véhicule et ladite trajectoire 321 dudit agent. Dans un mode opératoire, l’arbre k-d est utilisé pour déterminer les distances 403 en fondant la requête sur les positions successives du véhicule 310. L’étape 230, PosConf, est une étape de détermination d’une position 332, 422 dudit véhicule, dite position de conflit, fondée sur ladite trajectoire 321 dudit véhicule, sur lesdites distances 403 et sur un premier seuil de distance prédéterminée 411, une des distances étant inférieure audit premier seuil. Par exemple le premier seuil peut être égale à 2 mètres, à une longueur proportionnelle à une largeur de la voiture, à une longueur proportionnelle à une largeur de l’agent, à une longueur fondée sur les largeurs de la voiture, ou de l’agent, d’autres valeurs sont possibles. Dans un mode opératoire, l’arbre k-d est utilisé pour déterminer quelles sont les distances 403 supérieures au premier seuil en fondant la requête sur les positions successives du véhicule 310 et sur le premier seuil. Avantageusement, le procédé comporte en outre une étape 232, Pos1, pour déterminer une première position 331, 341 dudit véhicule, dite position minimum, fondée sur un minimum parmi lesdites distances. Ayant les distances 403 pour chaque position du véhicule 310, il est alors simple de déterminer la distance minimum. Dans un mode opératoire, l’arbre k-d est utilisé pour déterminer quelle est la distance minimum en fondant la requête sur les positions successives du véhicule 310. Ceci est particulièrement efficace en termes de temps de calcul en présence de plusieurs agents et/ou d’un grand nombre de données. Avantageusement, l’étape 234, Pos, est une étape de détermination d’une deuxième position 332, 432 dudit véhicule, ladite deuxième position précédant chronologiquement, dans ladite séquence, ladite position minimum 331, 431. La distance, entre ladite deuxième position 332 du véhicule et ladite trajectoire 321 dudit agent, est supérieure audit premier seuil. Pour chacune des positions dudit véhicule entre ladite deuxième position 332, 432 et ladite position minimum 331, 431, la distance, entre la position dudit véhicule et ladite trajectoire dudit agent, est inférieure au dit premier seuil. Dans un mode opératoire, l’arbre k-d est utilisé pour déterminer quelle est la première, pour une position du véhicule précédente à la position minimum, distance supérieure au premier seuil minimum en fondant la requête sur les positions du véhicule 310 précédant la position minimum et sur le premier seuil. Ceci est particulièrement efficace en termes de temps de calcul en présence de plusieurs agents et/ou d’un grand nombre de données. Avantageusement, dans l’étape 236, Pos3, s’il existe une distance, entre une troisième position 333, 433 dudit véhicule et ladite trajectoire 321 dudit agent, supérieure à un deuxième seuil 412, ledit deuxième seuil 412 étant plus grand que ledit premier seuil 411, ladite troisième position 333, 433 précédant chronologiquement, dans la séquence, ladite deuxième position 332, 432, ladite position de conflit 332, 432 est la deuxième position. Cela revient à confirmer que la deuxième position est une position de conflit s’il existe, dans la séquence, précédemment à l’instant où le véhicule atteigne la position de conflit où à l’instant que l’agent atteigne la position de conflit, une distance suffisamment grande entre le véhicule et l’agent. Si ce n’est pas le cas, alors le véhicule et l’agent circule sur la même voie ou sur une voie proche l’un derrière l’autre. Cette étape permet de ne garder que des interactivités lors d’une intersection. Avantageusement le deuxième seuil est prédéterminé en fonction d’un type de route, comme une route urbaine, une route de campagne, une autoroute, …, afin d’annoter plus précisément le contexte d’interactivité. Par exemple, en route urbaine, le deuxième seuil est compris entre 4 et 12 mètres, par exemple 9 mètres, mais d’autres valeurs sont possibles. Dans un mode opératoire, l’arbre k-d est utilisé pour déterminer s’il existe la troisième position en fondant la requête sur les positions successives du véhicule 310 et sur le deuxième seuil. Ceci est particulièrement efficace en termes de temps de calcul en présence de plusieurs agents et/ou d’un grand nombre de données. L’enchaînement des étapes 232, 234 et 236, déterminer les positions à partir de la distance minimum permet d’être encore plus efficace en termes de temps de calculs, notamment en présence de plusieurs agents dans la séquence. En effet, cela permet de sélectionner, très rapidement, les agents qui peuvent avoir une interactivé avec le véhicule. Il n’y a pas besoin étudier chronologiquement toutes les positions de chaque agent. Avantageusement, le procédé comporte en outre une détermination d’un indice d’interactivité fondée sur le temps que mettrait le véhicule et l’agent pour atteindre la position de conflit. Avantageusement, le procédé comporte en outre les étapes de : Pour chaque instant de la séquence horodatée, lorsque les positions dudit véhicule précédent ladite position de conflit 332, 432, Détermination d’une vitesse dudit véhicule 310 et d’une vitesse dudit agent 320 ; Détermination d’un premier temps correspondant à un temps d’atteinte de ladite position de conflit 332,432 par ledit véhicule 310 à partir de ladite trajectoire 311 dudit véhicule et de ladite vitesse dudit véhicule ; Détermination d’un deuxième temps correspondant à un temps d’atteinte de ladite position de conflit 332, 342 par ledit agent 320 à partir de ladite trajectoire 321 dudit agent et de ladite vitesse dudit agent ; Détermination d’un indice d’interactivité fondée sur les premiers temps déterminés et les deuxièmes temps déterminés ; et Annotation de ladite séquence et/ou dudit agent dans ladite séquence, avec ledit indice d’interactivité déterminé. Avantageusement, pour chaque instant, un écart de temps, en valeur absolu, entre le premier et le deuxième temps est déterminé, un écart minimum est calculé à partir des écarts de temps, et pour lequel la détermination de l’indice d’interactivité est fondée sur ledit écart minimum, plus ledit écart minimum est petit, plus l’indice d’interactivité est grand. Avantageusement, à un instant donné de ladite séquence, le premier temps est égal à une distance entre la position de conflit et la position dudit véhicule divisée par ladite vitesse dudit véhicule, et dans lequel le deuxième temps est égal à une distance entre la position de conflit et la position dudit agent divisée par ladite vitesse dudit agent. Afin de parfaire des modèles, pour une utilisation par des systèmes d’aide à la conduite, entraînés à partir d’un jeu de données il est nécessaire d’avoir des jeux de données avec des interactivités différentes. Une annotation avec un indice d’interactivité permet de mieux classifier les séquences. Dans le cas de la FIG. 3 , le véhicule 310 peut accélérer, freiner, rester à vitesse constante, tout comme l’agent 320. Par exemple, si l’agent 320 passage juste devant le véhicule 10 sans cédez le passage, le véhicule devra freiner assez brusquement. Dans ce cas il y une forte interactivité, sinon, à la position de conflit, le véhicule pourrait être trop proche de l’agent. Dans ce même cas, si le véhicule 310 ne change pas sa vitesse, parce que le véhicule est encore loin de la position de conflit, l’interactivité est faible voire absente. Il n’y a pas d’interactivité si l’agent est passé par le point de conflit suffisamment de temps, par exemple 1 secondes, 2 secondes et plus, avant que le véhicule arrive à la position de conflit. Il est connu de déterminer des vitesses, des accélérations, et des jerks d’un véhicule ou d’un agent à partir d’une séquence. La séquence peut également contenir ces informations. Ainsi, pour chaque instant de la séquence, pour chaque position du véhicule et de l’agent, on a une vitesse du véhicule et de l’agent. La distance à parcourir entre une position, du véhicule ou de l’agent, et la position de conflit est déterminable à partir de la séquence. Ainsi, à un instant donné, donc à une position du véhicule donné et à une position de l’agent donné, on calcule à partir de la vitesse, du véhicule ou de l’agent, à l’instant donné le temps pour parcourir la distance pour atteindre la position de conflit. Le calcul est effectué pour chaque instant avant l’instant où le véhicule ou l’agent atteigne la position de conflit. On a alors une multitude, pour le véhicule et pour l’agent, de temps pour atteindre la position de conflit. Dans un mode opératoire, parmi la multitude de temps, on prend le temps minimum du véhicule et le temps minimum de l’agent. On construit un indice d’interactivité qui est fondé sur cet écart de temps. Plus l’écart de temps est petit, plus l’indice d’interactivité, et donc l’interactivité, est jugé grande. Par exemple, si l’écart de temps est égal à zéro, alors le véhicule et l’agent seront sur la position de conflit à un même moment si le véhicule et l’agent ne change pas leurs vitesses (freine, accélère). Dans cet exemple, l’interactivité est maximum. L’étape 240, est une étape d’annotation de ladite séquence et/ou dudit agent dans ladite séquence. Ayant déterminé une position de conflit, il existe une interaction entre le véhicule et l’agent. On annote alors la séquence et/ou l’agent dans la séquence. Dans un mode opératoire préféré, on annote la séquence ce qui permet de retrouver plus simplement la séquence pour construire des jeux de données. On annote également l’agent, ce qui permet d’identifier dans une séquence un agent, parmi les autres agents possibles dans la séquence, qui a une interactivité avec le véhicule. Cela permet d’extraire par exemple une sous séquence utile pour l’apprentissage d’un modèle d’aide à la conduite. Dans un mode opératoire, on annotate ladite séquence et/ou dudit agent dans ladite séquence, avec ledit indice d’interactivité déterminé. La présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation décrites ci-avant à titre d’exemples : elle s’étend à d’autres variantes. La présente invention s’adapte également lorsqu’il y a plusieurs agents dans une même séquence. Le procédé est itéré pour chaque agent. Certaines étapes peuvent également être réalisées en commun ou en parallèle, par exemple, lorsqu’on utilise l’arbre k-d. La présente invention s’adapte également lors de présence de séquence longues, par exemple des séquences qui durent 10 à 20 secondes, plusieurs minutes ou plus, ou lors de présence, à des instants différents, de plusieurs positions minimums relatifs soit avec le même agent soit avec un autre agent. Dans ce cas, il est possible itérer plusieurs fois le procédé et procéder par des fenêtres de temps, entre deux instants prédéterminés. Avantageusement, l’invention peut être également utilisé pour créer des nouvelles séquences plus courtes, et donc des nouveaux jeux de données, avec un nombre limité d’interactivité, par exemple une seule. Par exemple à chaque position minimum déterminé, la sous séquence ne prendra en compte qu’une durée prédéterminé précédente à l’instant d’une positon minimum détecté. Également, le procédé a été décrit selon un enchaînement d’étapes. Certaines étapes peuvent être réalisées en parallèle ou selon un autre enchaînement. Des équations et calculs ont en outre été détaillés. L’invention n’est pas limitée à la forme de ces équations et calculs, et s’étend à tout type d’autre forme mathématiquement équivalente. Procédé pour annoter une séquence horodatée de données enregistrées d’un environnement de conduite d’un véhicule (310) afin d’identifier une interactivité entre ledit véhicule (310) et un agent (320) présent dans lesdites données, ledit procédé étant mis en œuvre par un processeur (103) et comprenant les étapes de : Détermination (200) d’une trajectoire (311) dudit véhicule (310) à partir de ladite séquence, ladite trajectoire (311) déterminant une succession de positions (331, 332, 333) dudit véhicule ; Détermination (210) d’une trajectoire (321) dudit agent à partir de ladite séquence, ladite trajectoire déterminant une succession de positions (341, 342, 344) dudit agent ; Détermination (220) d’une succession de distances, dite distances, telle que, pour chaque position dudit véhicule (310), une distance est déterminée entre la position dudit véhicule et ladite trajectoire (321) dudit agent ; Détermination (230) d’une position (332) dudit véhicule, dite position de conflit, fondée sur ladite trajectoire (321) dudit véhicule, sur lesdites distances (403) et sur un premier seuil de distance prédéterminée (411), une des distances étant inférieure audit premier seuil ; Annotation (240) de ladite séquence et/ou dudit agent dans ladite séquence. Procédé selon la revendication 1, dans lequel, pour la détermination de ladite position de conflit (332, 432) comprend, en outre, les étapes de : Détermination (232) d’une première position (331, 341, 431) dudit véhicule, dite position minimum, fondée sur un minimum parmi lesdites distances ; Détermination (234) d’une deuxième position (332) dudit véhicule, ladite deuxième position (332, 432) précédant chronologiquement, dans ladite séquence, ladite position minimum (331, 341, 431), telle que : La distance, entre ladite deuxième position (332, 432) du véhicule et ladite trajectoire (321) dudit agent, soit supérieure audit premier seuil ; Pour chacune des positions dudit véhicule entre ladite deuxième position et ladite position minimum, la distance, entre la position dudit véhicule et ladite trajectoire dudit agent, est inférieure au dit premier seuil ; S’il existe une distance, entre une troisième position (333, 433) dudit véhicule et ladite trajectoire (321) dudit agent, supérieure à un deuxième seuil, ledit deuxième seuil étant plus grand que ledit premier seuil, ladite troisième position (333, 433) précédant chronologiquement, dans la séquence, ladite deuxième position (332), ladite position de conflit (332, 432) est la deuxième position. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit procédé comporte en outre les étapes de : Pour chaque instant de la séquence horodatée, lorsque les positions dudit véhicule précédent ladite position de conflit (332, 432), Détermination d’une vitesse dudit véhicule et d’une vitesse dudit agent ; Détermination d’un premier temps correspondant à un temps d’atteinte de ladite position de conflit par ledit véhicule à partir de ladite trajectoire dudit véhicule et de ladite vitesse dudit véhicule ; Détermination d’un deuxième temps correspondant à un temps d’atteinte de ladite position de conflit par ledit agent à partir de ladite trajectoire dudit agent et de ladite vitesse dudit agent ; Détermination d’un indice d’interactivité fondée sur les premiers temps déterminés et les deuxièmes temps déterminés ; Annotation de ladite séquence et/ou dudit agent dans ladite séquence, avec ledit indice d’interactivité déterminé. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel, pour chaque instant, un écart de temps, en valeur absolu, entre le premier et le deuxième temps est déterminé, un écart minimum est calculé à partir des écarts de temps, et pour lequel la détermination de l’indice d’interactivité est fondée sur ledit écart minimum, plus ledit écart minimum est petit, plus l’indice d’interactivité est grand. Procédé selon la revendication 3 ou 4, dans lequel, à un instant donné de ladite séquence, le premier temps est égal à une distance entre la position de conflit et la position dudit véhicule divisée par ladite vitesse dudit véhicule, et dans lequel le deuxième temps est égal à une distance entre la position de conflit et la position dudit agent divisée par ladite vitesse dudit agent. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le procédé comporte en outre une étape de construction d’un arbre k-d fondée avec les positions de l’agent, ledit arbre k-d étant utilisé pour la détermination des distances, et/ou de la détermination du point de conflit et/ou de la détermination de ladite position de conflit (332) et/ou la détermination de ladite position minimum (331, 341). Dispositif (101) de traitement de données comprenant une mémoire (102) associée à au moins un processeur (103) configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications précédentes. Programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un dispositif (101) selon la revendication 7, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 6. Système d’aide à la conduite d’un véhicule comprenant un modèle entrainé à partir d’au moins une séquence annotée selon le procédé d’une des revendications 1 à 6, et à partir du dispositif selon la revendication 7. Véhicule comportant le système d’aide à la conduite selon la revendication précédente.