FR 3163451 A1 20251219 FR 2406321 A 20240614 Procédé de fabrication d’un système d’estimation de la force de serrage exercée par un frein électrique destiné à être monté sur un véhicule automobile donné, ledit système d’estimation comportant une zone de stockage comprenant des instructions machine exécutables, une mémoire et un processeur pour générer une force de serrage 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 caractéristiques du frein et de son environnement parmi un groupe de caractéristiques du frein et de son environnement, lesdites caractéristiques étant mesurées ou évaluées par des moyens équipant le frein ou le véhicule, ledit frein comportant également un capteur de force de serrage, ladite étape a) mettant en œuvre un premier algorithme, b) élaboration d’une fonction de calcul de la force de serrage estimée à partir des caractéristiques sélectionnées et d’un deuxième algorithme d’intelligence artificielle. [Fig.5] PROCÉDÉ DE FABRICATION D’UN SYSTÈME D’ESTIMATION DE LA FORCE DE SERRAGE EXERCÉE PAR UN FREIN ÉLECTRIQUE DOMAINE TECHNIQUE ET ART ANTERIEUR La présente invention se rapporte à un procédé de fabrication d’un système d’estimation d’une force de serrage exercée par un frein électrique et un système de freinage comportant un tel système d’estimation. Un véhicule automobile est équipé au niveau de chacune roue 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 ou un frein électromécanique désigné EMB (« Electromechanical Brake » en terminologie anglo-saxonne). Les freins de parking sont de plus en plus à activation électrique, 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 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 d’estimation précis de la force serrage exercée par un frein électrique requérant un nombre réduit de capteurs. Le but énoncé ci-dessus est atteint par un procédé de fabrication d’un système d’estimation de la force de serrage d’un frein mettant en œuvre au moins un premier algorithme pour sélectionner des caractéristiques pertinentes pour estimer la force de serrage et l’entraînement d’au moins un deuxième algorithme d’intelligence artificielle destiné à permettre l’estimation de la force de serrage à partir des caractéristiques sélectionnées. L’élaboration du système de freinage comprend une étape de sélection parmi un grand nombre de caractéristiques du frein et de son environnement, cette étape comprenant au moins la classification des caractéristiques au moyen d’au moins un algorithme, cette classification tenant compte notamment de l’importance relative des différentes caractéristiques, et le choix parmi lesdites caractéristiques classifiées de certaines caractéristiques, et une étape d’apprentissage d’un algorithme d’intelligence artificielle afin d’établir une relation entre la force de serrage et les caractéristiques choisies. Dans un exemple de réalisation particulièrement avantageux, l’étape de classification et l’étape de choix sont réalisées par un algorithme, possiblement d’intelligence artificielle mais pas nécessairement. Dans un exemple, une fonction polynomiale est extraite de l’algorithme d’intelligence artificielle entraîné et le système d’estimation du frein monté sur le véhicule de série comporte un processeur standard appliquant la fonction établie pour estimer la force de serrage. Dans un autre exemple, le système d’estimation intègre directement l’algorithme entraîné et comporte un processeur ; notamment un processeur graphique, offrant une plus grande puissance de calcul pour exploiter l’algorithme entraîné. Dans un autre exemple, le système de freinage intègre l’algorithme d’intelligence artificielle entraîné et comporte un processeur graphique. Le processeur estime alors la force de serrage en utilisant l’algorithme d’intelligence entrainé. Par ailleurs, l’algorithme d’intelligence artificielle entraîné poursuit son apprentissage lors du fonctionnement du frein équipant le véhicule, c’est-à-dire qu'il continue à s'adapter, ce qui permet de tenir avantageusement compte du vieillissement du système de freinage/véhicule. 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… Grâce à l’invention, on réalise un capteur de force de serrage virtuel qui est capable d’estimer précisément la force de serrage d’un frein électrique avec un nombre réduit de capteurs réels. La mise au point du capteur virtuel utilise en entrée un grand nombre de caractéristiques dont seulement certaines sont sélectionnées pour construire l’algorithme entraîné, ce qui permet de sélectionner les caractéristiques de manière particulièrement pertinente et adaptée à chacune des configurations visées. En outre le fait d’effectuer une étape préalable de sélection des caractéristiques à un frein spécifique donné, qui a lieu en phase de calibration du frein sur une plateforme du modèle de véhicule destiné à recevoir le frein, assure une forte adaptation de la fonction d’estimation de la force de serrage à ce frein intégré à cette plateforme et donc une estimation précise de la force de serrage exercée par ledit frein, tout en limitant le nombre de paramètres d'entrée et donc la durée nécessaire pour réaliser l'apprentissage, et de fait la durée d’adaptation du frein à la plateforme donnée est réduite. En d’autres termes, l’élaboration du système de freinage met en œuvre au moins un premier algorithme dans la phase de sélection des paramètres parmi un grand nombre de paramètres et au moins un deuxième algorithme d’intelligence artificielle permettant au système de construire une fonction pour estimer la force de serrage à partir des caractéristiques sélectionnées, ce qui permet d’augmenter la robustesse et la précision du système. La présente invention a alors pour objet un procédé de fabrication d’un système d’estimation de la force de serrage exercée par un frein électrique destiné à être monté sur un véhicule automobile donné, ledit système d’estimation comportant une zone de stockage comprenant des instructions machine exécutables, une mémoire et un processeur pour générer une force de serrage 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 : sélection de caractéristiques du frein et de son environnement parmi un groupe de caractéristiques du frein et de son environnement, lesdites caractéristiques étant mesurées ou évaluées par des moyens équipant le frein ou ledit véhicule, ledit frein comportant également un capteur de force de serrage, ladite étape a) mettant en œuvre au moins un premier algorithme, élaboration d’une fonction de calcul de la force de serrage estimée à partir des caractéristiques sélectionnées et d’au moins un deuxième algorithme lequel est d'un type d’intelligence artificielle. Dans un exemple avantageux, l’étape de sélection a) comporte une sous-étape de classification des caractéristiques et une sous-étape de choix parmi lesdites caractéristiques de sorte à choisir les caractéristiques sélectionnées, au moins ladite étape de classification étant réalisé par un algorithme d’intelligence artificielle. Par exemple, lors de l’étape b), le deuxième algorithme d’intelligence artificielle est entraîné à partir des caractéristiques sélectionnées et des forces de serrage mesurées, de sorte à obtenir un algorithme d’intelligence artificielle entraîné considéré comme satisfaisant. Dans un exemple de réalisation, lors de l’étape b) une fonction polynomiale est extraite du deuxième 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. Dans un autre exemple de réalisation, lors de l’étape b) la fonction de calcul est le deuxième algorithme d’intelligence artificielle entraîné considéré comme satisfaisant. Par exemple, au moins le deuxième algorithme d’intelligence artificielle est mis en œuvre par un réseau de neurones. Dans un exemple avantageux, l'étape b), et possiblement aussi l'étape a), est (sont) réitérée(s) à plusieurs niveaux d'usures jusqu'à un niveau d'usure considéré comme suffisant. La présente invention a également pour objet un frein électrique pour véhicule automobile comportant des moyens d’application d’une force de serrage à un élément solidaire d’une roue du véhicule automobile, et un système d’estimation de la force de serrage d’un frein électrique obtenu par le procédé selon l’invention et des moyens pour collecter des caractéristiques sélectionnées, notamment sans utiliser de capteur de mesure directe de ladite force de serrage, lesdits moyens de collecte comportant des capteurs et/ou des moyens d’évaluation de tout ou partie des caractéristiques sélectionnées. Dans un exemple de réalisation, ladite fonction polynomiale étant enregistrée dans la zone de stockage. Dans un autre exemple de réalisation, l’algorithme d’intelligence artificielle entraîné est enregistré dans la zone de stockage, le processeur pouvant être un processeur graphique. Le frein électrique peut alors comporter des moyens d’apprentissage continu de l’algorithme d’intelligence artificielle entraîné, lesdites moyens assurant au moins une détection d’une dérive de l’algorithme d’intelligence artificielle entraîné. Les moyens d’apprentissage continu comportent par exemple une boucle de rétropropagation configurée pour poursuivre l’entraînement du l’algorithme d’intelligence artificielle entraîné pendant l’utilisation du frein sur le véhicule automobile. Un autre objet de la présente invention est un procédé d’apprentissage du frein électrique selon l’invention, le frein électrique étant monté sur le véhicule automobile donné, ledit véhicule comportant des moyens de mesure ou d’estimation de la décélération dudit véhicule, ledit procédé comportant : - comparaison de la force de serrage estimée à la décélération mesurée ou estimée, - suivi de la variation de la décélération au cours du temps en fonction de la force de serrage, - vérification de l’apparition d’une dérive de la force de serrage estimée. De manière avantageuse, lorsque l’apparition d’une dérive est détectée, ledit procédé comporte une étape d’apprentissage de l’algorithme d’intelligence artificielle entraîné prenant en compte la dérive. De préférence, le procédé d’apprentissage a lieu pendant toute l’utilisation du frein. 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 système selon l’invention d’estimation de la force de serrage appliquée par un frein électrique destiné à être monté sur un véhicule de série, FIG. 3 est une représentation schématique de l’étape de sélection des caractéristiques sélectionnées du procédé de fabrication selon un exemple de l’invention, cette étape ayant lieu le frein monté par exemple sur un véhicule d’essai, FIG. 4 est un exemple d’un graphique de classification des caractéristiques du frein et de son environnement, FIG. 4 est un autre exemple d’un graphique de classification des caractéristiques du frein et de son environnement, FIG. 5 est une représentation schématique d’un exemple de procédé d’apprentissage du deuxième algorithme d’intelligence artificielle du procédé de fabrication selon un exemple de l’invention, cette étape ayant lieu le frein monté par exemple sur un véhicule d’essai, FIG. 6 est une représentation schématique d’un exemple de génération des signaux de commande d’un frein électrique monté sur le véhicule série mettant en œuvre la présente invention, FIG. 7 est une représentation schématique d’un exemple d’apprentissage continu du système d’estimation de la force de serrage d’un système de freinage selon l’invention monté sur le véhicule série. 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. 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. La FIG. 2 représente de manière schématisée un exemple de système SE d’estimation de la force de serrage appliquée par un frein réalisé selon la présente invention comportant 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 force de serrage, la fonction de calcul étant obtenue à partir de d’un algorithme d’intelligence artificielle entraîné AIA. On entend par « algorithme d’intelligence artificielle », des moyens d’apprentissage automatique (Machine Learning ), tels que par exemple Bayesian ARD regression, Bayesian ridge regression, Ordinary least squares Linear Regression, Linear Model trained with L1 prior as regularizer également désigné Lass), XGBoost, ElasticNet, KNeighborsRegressor, PLSRegression, ExtraTreesRegressor, AdaBoostRegressor, Lightgbm, 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 d’estimation de la force de serrage selon un exemple de réalisation vont maintenant être décrites. Typiquement, le système d’estimation de la force de serrage d’un frein dépend du frein et du modèle de véhicule sur lequel le frein est monté. Pour élaborer le système d’estimation, le frein est monté sur un véhicule d’essai ou plateforme, correspondant au véhicule de série sur lequel le frein est destiné à être monté, et le système d’estimation 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 du système 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: a) La sélection de caractéristiques parmi un groupe GP d’un grand nombre de caractéristiques C1, C2,…Cn du frein et de son environnement, qui va dépendre entre autres de la plateforme, b) L’élaboration d’une fonction de calcul d'une valeur estimée de la force de serrage à partir des caractéristiques sélectionnées, cette fonction étant conçue à partir des caractéristiques sélectionnées et d’un algorithme d’intelligence artificielle. Très avantageusement, la phase de calibration s’étend sur une durée suffisante pour que celle-ci prenne en compte une usure substantielle, voire totale des 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 du système d’estimation de la force de serrage exercée par un frein donné sur une plateforme donnée est sur-mesure. On entend par « caractéristiques de l’environnement du frein », des caractéristiques du véhicule et/ou des caractéristiques du terrain sur lequel se déplace le véhicule, sur la météo…Par ailleurs, les termes « caractéristique » et « paramètre » sont utilisés de manière indifférente. Les caractéristiques 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 des plaquettes de frein qui peut être mesurée ou évaluée, 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, les conditions météorologiques, tels que l’humidité, la température ambiante… 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 sur le frein monté sur le véhicule d’essai, ces valeurs sont reliées aux caractéristiques 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 évaluées au moyen d’un algorithme d’intelligence artificielle formant des capteurs virtuels. Les mesures ou évaluations des caractéristiques 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 caractéristiques. On dispose alors d’un jeu de valeurs de force de serrage réelle associées aux valeurs d’un certain nombre de caractéristiques qui ont une influence plus ou moins grande sur la force de serrage. L’étape de sélection est schématisée sur la FIG. 3 . L’étape de sélection comporte : - une première sous-étape de classification des caractéristiques C1, C2,… Cn, - une deuxième sous-étape de choix des caractéristiques parmi les caractéristiques classifiées. La première sous-étape de classification est réalisée au moyen d’un algorithme choisi parmi plusieurs algorithmes incluant des algorithmes d’intelligence artificielle adaptés pour classifier de caractéristiques en fonction de leur importance, tels que par exemple XGBRegressor, ExtraTreeRegressor, SHAP, DecisionTreeRegressor, GradientBoostingRegressor and RandomForestRegressor et des algorithmes classiques. Lors de la première sous-étape, l’algorithme classe les caractéristiques C1, C2,…Cn selon plusieurs critères qui sont par exemple leur effet sur la valeur de serrage, l’interdépendance des caractéristiques, si elles contiennent suffisamment de signaux ou certains signaux pour estimer la force de serrage, le degré de cohérence ou de fiabilité de cette caractéristique/paramètre pour estimer la force de serrage, et la force du paramètre pour estimer la force de serrage. Certains algorithmes considèrent les paramètres comme des paramètres indépendants, tandis que d'autres considèrent les paramètres par rapport à d'autres paramètres. Dans ce dernier cas, les classements changent si un ou plusieurs paramètres sont supprimés, alors que dans le premier cas, les classements restent les mêmes si un ou plusieurs paramètres sont supprimés. Le choix de l’algorithme de classement est soit effectué par un être humain, soit par un algorithme classique ou d’intelligence artificielle. Sur la FIG. 3 , les caractéristiques sont classées en sous-groupes. Ce classement est par exemple une répartition en sous-groupes, un classement par ordre d’importance… Ce classement est avantageusement réalisé par un réseau de neurones profond ou Deep Learning en terminologie anglo-saxonne. Sur la FIG. 4 , on peut voir un exemple de classement obtenu par l’algorithme SHAP values, avec en ordonnée les caractéristiques du groupe et en abscisse un indice en 0 et 3500 reflétant l’influence de chaque caractéristique sur la force de serrage. Sur la FIG. 4 , on peut voir le classement obtenu par l’algorithme GradientBoostingRegressor_importance, avec en ordonnée les caractéristiques du groupe et en abscisse un indice entre 0,000 et 0,175 reflétant l’importance affectée à chaque caractéristique par l’algorithme. Lors de la deuxième sous-étape de choix, un choix est effectué parmi les caractéristiques classées. Dans un exemple, le choix est effectué par un être humain ; dans un autre exemple, le choix est effectué par un algorithme classique ou d’intelligence artificielle. Dans un exemple de réalisation, le même algorithme est utilisé pour effectuer le classement et opérer le choix des caractéristiques parmi le groupe de caractéristiques. Par exemple les caractéristiques sélectionnées sont celles qui présentent les indices les plus élevés. A la fin de l’étape de sélection, on obtient les caractéristiques sélectionnées. Par exemple les caractéristiques sélectionnées sont C1, C3, C5, C9, C11, Cn. A titre d’exemple, la température du disque est un paramètre généralement retenu car elle intervient de manière sensible dans la variation de la réponse du frein. Le fait de ne pas limiter initialement les caractéristiques à utiliser pour l’estimation de la force de serrage permet également d’effectuer une sélection spécifique à chaque frein et à son environnement, et à la plateforme sur laquelle le frein est monté. Certains paramètres peuvent avoir une influence importante pour un frein dans une certaine configuration de montage, et avoir une influence moindre dans une autre configuration de montage. La fonction d’estimation de la force de serrage est établie sur la base des caractéristiques sélectionnées. Un algorithme d’intelligence artificielle est construit à partir des caractéristiques sélectionnées et est entraîné jusqu’à aboutir à un algorithme considéré comme satisfaisant. Dans un exemple, l’algorithme non entraîné est un réseau neuronal non-entraîné DL1p 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, telles que le nombre de couches, de neurones, sont établies par exemple par l’expérience et par essais et erreurs, quant à d’autres elles sont fixées à des valeurs par défaut. Sur la FIG. 5 , la phase d’apprentissage du réseau de neurones utilise les valeurs de force de serrage mesurées et des caractéristiques C1, C3, C5, C9, C11, Cn mesurées, calculées ou estimées sur le véhicule d’essai. Les caractéristiques C1, C3, C5, C9, C11, Cn servent d’entrées ou inputs en terminologie anglosaxonne au réseau neuronal non entraîné. Les valeurs d’entrées sont modifiées par les poids, les biais et les fonctions d’activation des différentes couches neuronales. Le réseau génère en sortie une force de serrage estimée. Une boucle de rétropropagation BR1 est ensuite appliquée, dans laquelle la force de serrage estimée est comparée à la force de serrage réellement mesurée, cette valeur est appelée Ground Thruth en terminologie anglosaxonne. Lorsque la force de serrage estimée est trop différente de la force de serrage réellement mesurée, notamment au-delà d'un seuil déterminé, par exemple les poids appliqués aux neurones sont mis à jour, ainsi que les biais pour diminuer cette différence. Les signaux d’entrée sont à nouveau injectés dans le réseau ainsi modifié et on compare à nouveau la nouvelle valeur de serrage estimée à celle mesurée. Lorsque la valeur de la force de serrage estimée et la valeur de la force de serrage réelle se situent dans les limites du seuil d’erreur attendu, par exemple entre 100N et 1000N, le réseau de neurones est considéré comme satisfaisant. Les connexions et/ou les couches du réseau neuronal peuvent également être modifiées lors de la phase d’apprentissage. Un grand nombre d’étapes de modifications du réseau neuronal peut avoir lieu avant d’obtenir le réseau DL1 entraîné. 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 situées dans les limites du seuil d’erreur attendu. Dans cet exemple, le réseau de neurones est du type à propagation avant (Feedforward neural network en terminologie anglosaxonne). En variante, le réseau de neurones est du type à propagation arrière (type Backward). Une fonction de calcul de la force de serrage, en général de type fonction polynomiale, est extraite de l’algorithme d’intelligence entraîné. Cette fonction est chargée dans la zone de stockage, 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 d’estimation de la force de serrage ainsi réalisé est ensuite installé lors de la fabrication du véhicule commercialisé en série. Le système d’estimation de la force de serrage est sensiblement identique à celui obtenu 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, permettant d’obtenir les caractéristiques sélectionnées 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 caractéristiques : vitesse de la roue, tension électrique appliquée au moteur et courant consommé par le moteur. Les caractéristiques qui sont estimées 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. Dans un autre exemple de réalisation particulièrement avantageux, le véhicule commercialisé comporte un système d’estimation de la force de serrage intégrant l’algorithme d’intelligence artificielle entraîné DEL2 tel que décrit ci-dessus, le système comportant également des moyens assurant l’entraînement ou apprentissage continu de l’algorithme d’intelligence artificielle pendant l’exploitation du véhicule. Sur la FIG. 7 , est représenté un schéma d’un système d’estimation de la force de serrage intégrant des moyens d’apprentissage continu. Pour cela les moyens d’apprentissage continu 4 comportent des moyens de comparaison 6 entre la force de serrage estimée Fest et la décélération obtenue Dec et un suivi de l’évolution dans le temps de leur corrélation. Par exemple, si la décélération obtenue Dec pour la force de serrage Fest et la décélération obtenue Deci lors de la mise en fonction du frein pour la même force de serrage estimée Fest ne sont pas dans les limites du seuil d’erreur attendu (IDec – DeciI La décélération du véhicule est mesurée ou estimée à l’aide de données autre qu'une mesure de la force de serrage, et le véhicule de série peut ne pas comporter de capteur de cette force de serrage. Un tel système d’estimation à apprentissage continu offre l’avantage de tenir compte des modifications au niveau du frein et/ou du véhicule au cours du temps, résultant par exemple du vieillissement de ceux-ci. En effet, au cours de la vie du frein et du véhicule, le modèle établi par apprentissage en début de vie du frein peut se révéler obsolète. Grâce au système d’estimation intégrant un apprentissage continu, l’algorithme entraîné s’adapte en continu à ces modifications pour en limiter l'effet. Un tel système permet d’éviter d’utiliser une estimation qui ne serait plus représentative de la réalité, cette situation est désignée « concept drift » en terminologie anglosaxonne. En outre un tel apprentissage continu permet de limiter l’imprécision de l’estimation dans des conditions non testées lors de l’apprentissage du système. Dans une variante de réalisation, le système d’estimation comporte uniquement des moyens de comparaison de sorte à détecter une variation de la relation entre la force de serrage et la décélération et émettre une alerte lorsqu’une dérive dépasse un seuil donné. Un signal est alors envoyé au conducteur qui est invité à faire contrôler son véhicule dans un garage. Lors de ce contrôle, le système d’estimation est mis à jour et validé par un technicien. Il peut être prévu de réaliser un test pour vérifier que le système mis à jour fonctionne correctement. Dans un mode de réalisation, la mise à jour du modèle entraîné peut avoir lieu par exemple lorsque le véhicule est en position de parking. Cette mise à jour ne requiert pas nécessairement le passage au garage et l’intervention d’un professionnel. Un exemple de contrôle d’un frein est schématisé sur la FIG. 6 . La force de serrage est estimée à partir de caractéristiques sélectionnées C1, C3, Cn, par exemple la caractéristique C1 est mesurée et les caractéristiques C3 et Cn sont estimées. La force de serrage estimée Fest est combinée à la décélération DC ou la force de serrage souhaitée F, une régulation PID (Proportionnel, Intégral, Dérivé) est ensuite appliquée pour déterminer les signaux de commande SX du moteur du frein, tel que le courant à lui appliquer pour modifier la force de serrage pour obtenir la décélération souhaitée. La force de serrage est par exemple ensuite à nouveau estimée. Le système selon l’invention permet d’estimer précisément la force de serrage appliquée par un frein, en outre il permet de simplifier l’unité de commande et de libérer de l’espace pour le fonctionnement des moyens d’apprentissage automatique. L’invention s’applique à la fois aux freins à disque et aux freins à tambour. Procédé de fabrication d’un système d’estimation de la force de serrage exercée par un frein électrique destiné à être monté sur un véhicule automobile donné, ledit système d’estimation comportant une zone de stockage (Z) comprenant des instructions machine exécutables, une mémoire et un processeur (P) pour générer une force de serrage 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 caractéristiques du frein et de son environnement parmi un groupe de caractéristiques du frein et de son environnement, lesdites caractéristiques étant mesurées ou évaluées par des moyens équipant le frein ou ledit véhicule, ledit frein comportant également un capteur de force de serrage, ladite étape a) mettant en œuvre au moins un premier algorithme, b) élaboration d’une fonction de calcul de la force de serrage estimée à partir des caractéristiques sélectionnées et d’au moins un deuxième algorithme lequel est d'un type d’intelligence artificielle. Procédé de fabrication selon la revendication 1, dans lequel l’étape de sélection a) comporte une sous-étape de classification des caractéristiques et une sous-étape de choix parmi lesdites caractéristiques de sorte à choisir les caractéristiques sélectionnées, au moins ladite étape de classification étant réalisé par un algorithme d’intelligence artificielle. Procédé de fabrication selon la revendication 1 ou 2, dans lequel lors de l’étape b), le deuxième algorithme d’intelligence artificielle est entraîné à partir des caractéristiques sélectionnées et des forces de serrage mesurées, de sorte à obtenir un algorithme d’intelligence artificielle entraîné considéré comme satisfaisant. Procédé de fabrication selon la revendication 3, dans lequel lors de l’étape b) une fonction polynomiale est extraite du deuxième 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 la revendication 3, dans lors de l’étape b) la fonction de calcul est le deuxième algorithme d’intelligence artificielle entraîné considéré comme satisfaisant. Procédé de fabrication selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel au moins le deuxième algorithme d’intelligence artificielle est mis en œuvre par un réseau de neurones. Procédé de fabrication selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel l'étape b), et possiblement aussi l'étape a), est (sont) réitérée(s) à plusieurs niveaux d'usures jusqu'à un niveau d'usure considéré comme suffisant. Frein électrique pour véhicule automobile comportant des moyens d’application d’une force de serrage à un élément solidaire d’une roue du véhicule automobile, et un système d’estimation de la force de serrage d’un frein électrique obtenu par le procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes et des moyens pour collecter des caractéristiques sélectionnées, notamment sans utiliser de capteur de mesure directe de ladite force de serrage, lesdits moyens de collecte comportant des capteurs et/ou des moyens d’évaluation de tout ou partie des caractéristiques sélectionnées. Frein électrique selon la revendication 8 en combinaison avec la revendication 4, ladite fonction polynomiale étant enregistrée dans la zone de stockage. Frein électrique selon la revendication 8 en combinaison avec la revendication 5, dans lequel l’algorithme d’intelligence artificielle entraîné est enregistré dans la zone de stockage, notamment dans lequel le processeur est un processeur graphique. Frein électrique selon la revendication 10, comportant des moyens d’apprentissage continu de l’algorithme d’intelligence artificielle entraîné, lesdites moyens assurant au moins une détection d’une dérive de l’algorithme d’intelligence artificielle entraîné. Frein électrique selon la revendication 11, dans lequel les moyens d’apprentissage continu comportent une boucle de rétropropagation configurée pour poursuivre l’entraînement du l’algorithme d’intelligence artificielle entraîné pendant l’utilisation du frein sur le véhicule automobile. Procédé d’apprentissage du frein électrique selon la revendication 11, dans lequel le frein électrique est monté sur le véhicule automobile donné, ledit véhicule comportant des moyens de mesure ou d’estimation de la décélération dudit véhicule, ledit procédé comportant : - comparaison de la force de serrage estimée à la décélération mesurée ou estimée, - suivi de la variation de la décélération au cours du temps en fonction de la force de serrage, - vérification de l’apparition d’une dérive de la force de serrage estimée. Procédé d’apprentissage selon la revendication 13, dans lequel, lorsque l’apparition d’une dérive est détectée, ledit procédé comporte une étape d’apprentissage de l’algorithme d’intelligence artificielle entraîné prenant en compte la dérive. Procédé d’apprentissage selon la revendication 13 ou 14 ayant lieu pendant toute l’utilisation du frein.