FR 3158827 A1 20250801 FR 2400899 A 20240130 Procédé de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable par un dispositif électronique, et dispositif associé L’invention concerne un procédé de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable par un dispositif électronique, le procédé comprenant : une détermination d'un type de une source d'énergie cinétique par un modèle de classification de source d'énergie à partir d'un signal représentatif d'une accélération dudit dispositif électronique (10A) ; et une prédiction, par un modèle de prédiction d'énergie, d'une quantité d'énergie cinétique récupérable par le dispositif électronique (10A) en fonction du type de la source d'énergie cinétique et d'un historique de quantités d'énergie cinétique effectivement obtenues avec ladite source d'énergie cinétique. Figure pour l’abrégé : Fig. 1A. Procédé de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable par un dispositif électronique, et dispositif associé La présente invention appartient au domaine général des systèmes de récupération d'énergie. Elle concerne plus particulièrement un procédé de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable par un dispositif électronique. Elle concerne également un dispositif électronique configuré pour mettre en œuvre un tel procédé. L’invention peut se rapporter par exemple (mais par uniquement) à tout dispositif électronique autonome, c'est-à-dire qui n'est pas alimenté par une source d’énergie constante, tel qu'un réseau électrique, et/ou à tout dispositif électronique mettant en œuvre une technologie de collecte d'énergie ambiante, telle que l'énergie photovoltaïque, cinétique, thermique, radiofréquence et/ou osmotique. L’invention trouve une application notamment pour des applications du type "Internet des objets" ("Internet of Things" ou IoT dans la littérature anglo-saxonne). Les objets connectés (parfois également nommés "objets intelligents") sont des dispositifs matériels et/ou logiciels caractérisés par leur capacité à interagir avec leur environnement immédiat, généralement au travers d'un microcontrôleur permettant de piloter un capteur et/ou un actionneur, ainsi que par leur connectivité. Ces objets sont connectés à un réseau de communication, tel que par exemple le réseau public Internet dans le cadre de l'Internet des Objets ("Internet of Things", IoT, selon la terminologie anglo-saxonne), et peuvent par ce biais communiquer avec d’autres systèmes pour obtenir et/ou fournir de l’information. Ainsi, les objets connectés permettent de capturer et remonter vers le réseau la valeur courante d'une information spécifique à leur environnement et/ou à leur fonctionnement, et/ou de recevoir du réseau une commande dont l'exécution peut avoir un effet sur cet environnement et/ou ce fonctionnement. Les domaines dans lesquels ces objets connectés sont utilisés sont très variés, et incluent notamment : – l'industrie – parfois alors nommée " industrie 4.0" –, par exemple avec l'utilisation de robots connectés pour permettre une surveillance plus fine des différentes étapes de production ou avec l'utilisation de systèmes de maintenance prédictive ; – la ville intelligente, par exemple afin de surveiller et gérer un système de circulation et de transport ; – la sécurité, par exemple avec l'utilisation de caméras et capteurs de présence connectés ; – la santé, par exemple avec l'utilisation de dispositifs médicaux connectés ou de dispositifs de détection de chute permettant de lutter contre la perte d'autonomie ; – l'énergie, par exemple avec l'utilisation de compteurs électriques communicants avec un gestionnaire de réseau électrique ; – ou l'électroménager, par exemple avec l'utilisation de robots de cuisine ou de lave-vaisselle connectés. Le déploiement massif de ces nouvelles technologies dans des domaines aussi divers est cependant freiné par des contraintes sur le plan énergétique, et il est désormais acquis que le succès du déploiement des prochaines générations d'objets connectés sera conditionné à leur capacité à acquérir une autonomie sur le plan énergétique. Même si l’utilisation d'unités de génération d'énergie électrique – telles que les piles électriques, les accumulateurs ou les batteries – résout au moins en partie ce problème en assurant une autonomie relative à l'objet connecté, elle requiert tout de même une maintenance régulière de l'objet connecté afin que ces unités de génération soient rechargées et/ou remplacées. En outre, leur fabrication nécessite l'utilisation de ressources rares – par exemple le nickel, le zinc, le lithium ou le cobalt – dont l'extraction est particulièrement polluante et dont le recyclage s'avère relativement complexe et coûteux, notamment en termes d'énergie. Plusieurs solutions ont été envisagées qui visent à utiliser des sources d'énergie dites "alternatives" ou "renouvelables" pour faire fonctionner les objets connectés. Parmi ces solutions, la technologie photovoltaïque a prouvé son efficacité lorsqu'elle est intégrée à des objets connectés, mais elle reste tout de même conditionnée à la présence de lumière et ne saurait donc constituer une réponse universelle à l’alimentation des objets connectés. Il existe donc un besoin pour une nouvelle solution de récupération de l’énergie pour alimenter des dispositifs électroniques, qui ne présente pas les inconvénients de l’art antérieur. La présente invention a pour objectif de remédier à tout ou partie des inconvénients de l’art antérieur, notamment ceux exposés ci-avant, en proposant une solution qui permette de prédire une quantité d'énergie susceptible d'être récupérée par un dispositif électronique à partir d'une source d'énergie cinétique mettant ce dispositif électronique en mouvement. À cet effet, et selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable par un dispositif électronique, le procédé comprenant : – une détermination d'au moins un type d'une première source d'énergie cinétique par un modèle de classification de source d'énergie et à partir d'un signal représentatif d'une accélération dudit dispositif électronique ; et – une prédiction, par un modèle de prédiction d'énergie, d'une quantité d'énergie cinétique récupérable par le dispositif électronique en fonction du type de la première source d'énergie cinétique et d'un historique de quantités d'énergie cinétique effectivement obtenues avec ladite première source d'énergie cinétique. Par "source d'énergie cinétique", on fait référence ici à un phénomène physique générant une énergie cinétique du fait d'un mouvement (par exemple de ce seul fait). Comme évoqué ci-après, un véhicule à moteur, une route, une activité humaine (et correspondant par exemple à une action de la vie quotidienne) sont différents exemples de types de sources d'énergie cinétique. Il importe de noter qu'aucune limitation n’est attachée aux types de sources d'énergie cinétiques considérés (i.e., les types de sources d'énergie cinétique considérés ne sont pas un facteur limitant de l’invention). L'accélération est une grandeur physique représentative d'une évolution de la vitesse d'un mouvement en fonction du temps. Cette grandeur peut être positive ou négative, et est aussi appelée "décélération" lorsqu’elle est négative. Dans certains modes de mise en œuvre, l'accélération correspond à un mouvement vibratoire du dispositif électronique qui oscille alors autour d'une première position (comme une position de référence). Par ailleurs, aucune limitation n’est attachée au "modèle de classification de source d'énergie" considéré. N’importe quel modèle implémentant un algorithme d’apprentissage ("machine learning") et fournissant, en sortie, une désignation d’une source d'énergie cinétique ayant généré cette accélération (par exemple la source d’énergie la plus probable) peut être considéré dans le contexte de l’invention. En outre, le modèle de classification de source d'énergie peut être, au moins dans certains modes de réalisation, indépendant de la méthode d’entraînement considérée pour entraîner ce modèle, et n’importe quel critère d’entraînement peut être considéré lors de la phase d’entraînement du modèle de classification de source d'énergie, tel que la méthode des moindres carrés ou la minimisation de l'entropie croisée. Aucune limitation n’est par ailleurs attachée au "modèle de prédiction d'énergie" considéré. Ainsi, n’importe quel modèle analysant des quantités d'énergie préalablement obtenues par le dispositif électronique pour prédire une quantité d'énergie récupérable peut être considéré dans le contexte de l’invention. Enfin, la "quantité d'énergie récupérable" est exprimée par exemple en Watt-heure (ou Joules). Toutefois, il est également possible de la représenter par d'autres grandeurs, telle qu'une puissance exprimée en Watt, ou une tension électrique exprimée en Volts. Ainsi, dans la suite de la description, la "quantité d'énergie cinétique récupérable" considérée à titre d’exemple est représenté par une tension électrique générée exploitable par le dispositif électronique. De manière générale, on considère que les étapes d’un procédé ne doivent pas être interprétées comme étant liées à une notion de succession temporelle. Dans certains modes de mise en œuvre, le procédé de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable peut comporter en outre l’une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Dans certains modes de mise en œuvre, le modèle de classification de source d'énergie comprend une machine à vecteurs de support (ou "Support Vector Machine", SVM, selon la terminologie anglo-saxonne) ou un réseau de neurones de type "perceptron multicouche" ("MultiLayer Perceptron", MLP, selon la terminologie anglo-saxonne). Dans certains modes de mise en œuvre, le modèle de prédiction d'énergie comprend un modèle statistique, tel qu'une moyenne mobile exponentielle ("Exponential Moving Average", EMA, selon la terminologie anglo-saxonne) ou une moyenne mobile intégrée autorégressive ("Autoregressive Integrated Moving Average", ARIMA, selon la terminologie anglo-saxonne). Dans la présente demande, on utilise une "moyenne mobile", également nommée "moyenne glissante". Ce type de moyenne statistique peut être par exemple adapté à l'analyse de séries temporelles, car il supprime les fluctuations transitoires de façon à en souligner les tendances à plus long terme. Cette moyenne est dite mobile parce qu'elle est recalculée de façon continue, en utilisant à chaque calcul un sous-ensemble d'éléments dans lequel un nouvel élément remplace le plus ancien ou s'ajoute au sous-ensemble. Une moyenne mobile est dite "exponentielle" lorsqu'elle utilise une pondération des termes qui décroît exponentiellement. Le poids de chaque valeur participant à la moyenne est plus grand que la valeur qui le précède dans la série, ce qui donne plus d'importance aux observations les plus récentes, sans toutefois complètement supprimer l'effet des valeurs les plus anciennes. Dans certains modes de réalisation, on peut utiliser une moyenne mobile intégrée autorégressive, car c’est un modèle statistique qui peut être notamment adapté à l'analyse de séries temporelles en vue de faire des prédictions. Ce modèle étant autorégressif, les valeurs intégrées aux séries temporelles sont alors déterminées en s'appuyant sur les précédentes valeurs observées. En outre, l’utilisation de ce modèle statistique peut aider à suivre et à anticiper l'évolution d'un phénomène. Dans certains modes de mise en œuvre, le procédé comprend en outre un entraînement du modèle de classification de source d'énergie à partir de données d'entrées étiquetées, les données étant issues d'une pluralité de signaux représentatifs d'une accélération dudit dispositif électronique due à une pluralité de sources d'énergie cinétique différentes, une étiquette identifiant la source d'énergie cinétique parmi la pluralité de sources d'énergie cinétique. Dans certains modes de mise en œuvre, le procédé comprend en outre une adaptation des fonctionnalités et/ou performances du dispositif électronique, en fonction de la quantité d'énergie cinétique récupérable prédite. De tels modes de mises en œuvre peuvent aider à 'adapter la consommation électrique du dispositif électronique en fonction d'une prédiction d'une quantité d'énergie électrique susceptible d'être obtenue. Dans certains modes de mise en œuvre, le procédé comprend en outre un enregistrement d'une valeur représentative d'une quantité d'énergie effectivement obtenue par le dispositif électronique au cours d'un premier intervalle de temps (antérieur à l'instant courant) dans l'historique de quantités d'énergie cinétique. Dans certains modes de mise en œuvre, la quantité d'énergie cinétique prédite correspond à une quantité d'énergie cinétique récupérable au cours d'un deuxième intervalle de temps (postérieur à l'instant courant). L'utilisation d'intervalles de temps pour déterminer des valeurs de quantités d'énergie cinétique effectivement obtenues et pour prédire une quantité d'énergie cinétique récupérable est basée sur l'hypothèse selon laquelle une source d'énergie cinétique est potentiellement volatile, mais génère, en moyenne, approximativement la même quantité d'énergie cinétique pendant un intervalle de temps donné. Dans certains modes de mise en œuvre, le deuxième intervalle de temps a une durée similaire (notée ci-après) à celle du premier intervalle de temps. Dans certains modes de mise en œuvre, la valeur représentative d'une quantité d'énergie effectivement obtenue par le dispositif électronique au cours d'un premier intervalle de temps correspond à une moyenne de valeurs de quantité d'énergie obtenues par le dispositif électronique et avec ladite première source d'énergie cinétique au cours du premier intervalle de temps. Dans certains modes de mise en œuvre, la détermination du type de la première source d'énergie cinétique est mise en œuvre de façon régulière à une fréquence , et la prédiction d'une quantité d'énergie cinétique récupérable est mise en œuvre de façon régulière à une fréquence , avec par exemple . De tels modes de mises en œuvre peuvent aider à adapter la prédiction en temps réel, et, le cas échant, à prendre en compte un changement de source d'énergie cinétique. Dans certains modes de mise en œuvre, les premier et deuxième intervalles de temps peuvent correspondre à des intervalles de temps glissants, c'est-à-dire ayant une certaine durée, et dont la borne supérieure (e.g., la date de fin) du premier intervalle de temps et la borne inférieure (e.g., la date de début) du deuxième intervalle de temps correspondent à un même instant au cours duquel la quantité d'énergie cinétique récupérable est prédite. Dans certains modes de mise en œuvre, le procédé comprend en outre : – une détection d'un changement de source d'énergie cinétique, l'accélération dudit dispositif électronique étant alors générée par une seconde source d'énergie cinétique ; et – une correction d'au moins une prédiction de la quantité d'énergie cinétique récupérable postérieure à l'instant de détection, en considérant un historique de quantités d'énergie cinétique effectivement obtenues par ledit dispositif électronique avec la seconde source d'énergie cinétique. Dans certains modes de mise en œuvre, le procédé comprend en outre, préalablement à une correction d'une prédiction de quantité d'énergie cinétique récupérable, une synchronisation de la borne inférieure d'un intervalle de temps (de durée ) entre deux prédictions de quantité d'énergie cinétique avec l'instant de détection d'un changement de source d'énergie cinétique. Dans certains modes de mise en œuvre, le procédé comprend en outre : – une obtention du signal représentatif d'une accélération dudit dispositif électronique ; – une détermination d'une densité spectrale de puissance (ou "Power Spectral Density", PSD, selon la terminologie anglo-saxonne) du signal obtenu ; – une décomposition de la densité spectrale de puissance du signal en bandes de fréquences ; et – une détermination, pour chaque bande de fréquences, d'une moyenne quadratique, de sorte à obtenir une pluralité de caractéristiques représentatives du signal d'accélération. Ainsi, le signal d'accélération en entrée du module de détermination d'au moins un type de source d'énergie cinétique peut être traité de sorte à générer des caractéristiques fréquentielles représentatives du signal d'accélération, et ce, pour une source donnée. Dans certains modes de mise en œuvre, ces étapes de traitement du signal d'entrée peuvent être mises en œuvre lors de la phase d'entraînement, pour identifier un ensemble de caractéristiques fréquentielles (dites « de référence ») propre à une source d'énergie cinétique donnée. Dans certains modes de mise en œuvre, ces étapes de traitement du signal d'entrée peuvent être mises en œuvre lors de la phase d'inférence pour déterminer les caractéristiques d'un signal d'accélération dont la source doit être déterminée. Dans certains modes de mise en œuvre, la première et/ou seconde source d'énergie cinétique déterminée correspond à un véhicule à moteur – par exemple une automobile, un autobus, un quatre-roues, un tramway, un métro, un train – sélectionné parmi une pluralité de véhicules à moteur, une route d'un certain type – par exemple une autoroute, une route nationale, une route départementale, une route métropolitaine, une route communale ou rurale – sélectionnée parmi une pluralité de types de route, ou à une activité humaine – par exemple le repassage, le passage de l'aspirateur, la montée et/ou descente d'escaliers, la marche, la marche nordique, le cyclisme, la course à pied, etc. rurale – sélectionnée parmi une pluralité d'activés humaines. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre d’un procédé de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur. Ce programme peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un troisième aspect, l’invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur selon l’invention. Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire non volatile réinscriptible ou ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un disque dur. D'autre part, le support d'informations peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Selon un quatrième aspect, l'invention concerne un dispositif électronique comprenant au moins un processeur configuré (ou configurés ensemble) pour mettre en œuvre le procédé de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable précédemment évoqué dans l’un quelconque de ses modes de mise en œuvre. Selon un cinquième aspect, l'invention concerne un dispositif électronique configuré pour prédire une quantité d'énergie récupérable comprenant : – un module de détermination d'au moins un type de une source d'énergie cinétique par un modèle de classification de source d'énergie à partir d'un signal représentatif d'une accélération dudit dispositif électronique ; et – un module de prédiction, par un modèle de prédiction d'énergie, d'une quantité d'énergie cinétique récupérable par le dispositif électronique en fonction du type de la source d'énergie cinétique et d'un historique de quantités d'énergie cinétique effectivement obtenues avec ladite source d'énergie cinétique. Pour chaque étape du procédé de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable, dans l’un quelconque de ses modes de mise en œuvre, le dispositif électronique de la présente demande peut comprendre un module correspondant configuré pour réaliser ladite étape. Selon un sixième aspect, l'invention concerne un système de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable incluant un véhicule de transport (terrestre, maritime, aérien et/ou spatial) dans lequel est embarqué le dispositif électronique précédemment évoqué, dans l’un quelconque de ses modes de mise en œuvre. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description faite ci-dessous, en référence aux dessins annexés qui en illustrent un exemple de réalisation dépourvu de tout caractère limitatif. Sur les figures : FIG. 1 la FIG. 1 est un premier exemple d'environnement dans lequel un procédé de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable peut être mis en œuvre ; FIG. 1 la FIG. 1 est un deuxième exemple d'environnement dans lequel un procédé de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable peut être mis en œuvre ; FIG. 2 la FIG. 2 représente des modules embarqués dans un dispositif électronique de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable, selon un exemple de mise en œuvre de l’invention ; FIG. 3 la FIG. 3 représente un exemple d’architecture matérielle d’un dispositif électronique de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable ; FIG. 4 la FIG. 4 illustre, sous forme d’ordinogramme, les principales étapes d’un procédé de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable de la présente demande, selon un exemple de mise en œuvre ; FIG. 5 la FIG. 5 illustre l'évolution temporelle de l'écart-type relatif de plusieurs activités humaines ; FIG. 5 la FIG. 5 illustre l'évolution temporelle de l'erreur standard relative de plusieurs activités humaines ; FIG. 6 la FIG. 6 illustre les résultats expérimentaux de changements d'activités humaines réels et tels que détectés par le dispositif électronique de la présente demande ; et FIG. 6 la FIG. 6 illustre les résultats expérimentaux de quantités d'énergie effectives et telles que prédites par le dispositif électronique de la présente demande. La FIG. 1 est un premier exemple d'environnement dans lequel un procédé de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable peut être mis en œuvre. Tel qu'illustré par la FIG. 1 , un dispositif électronique 10A de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable selon l'invention est situé à l'intérieur d'un train. Ce mode de transport peut générer des ondes élastiques. Ces ondes, communément appelées "vibrations", sont générées par l’interaction entre le rail et le train, et peuvent notamment être induites par les irrégularités des surfaces des roues du train et du rail avec lequel elles sont en contact. L’état des rails, le type de train – par exemple un train à grande vitesse, TGV, ou un train régional –, le type de rames – par exemple des voitures dédiées au transport de passagers ou des wagons dédiés au transport d'animaux ou de marchandises –, la vitesse de circulation du train, la composition des terrains et sous-sols sous-jacents sont autant de facteurs pouvant influer sur ces vibrations. Ces vibrations se propagent dans l'air, le sol de la voie ferrée, mais également dans le train, et sont détectées par le dispositif électronique 10A de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable via la réception, par le dispositif électronique 10A, d’un signal vibratoire. Le dispositif électronique 10A est par exemple un terminal utilisateur tel qu'un ordinateur portable, un assistant personnel, une montre connectée ou un téléphone mobile de type "smartphone" – un routeur, etc. De façon générale, aucune limitation n’est attachée à la forme structurelle pouvant être prise par ce dispositif électronique 10A. Dans le présent mode de réalisation, et à des fins de simplification de la description, il est considéré que l'environnement comprend un unique dispositif électronique 10A, ainsi qu’une unique source d'énergie cinétique correspondant, dans cet exemple, à un train. Il convient cependant de noter qu'aucune hypothèse n’est faite quant au nombre de dispositifs électroniques 10A et de sources d'énergie cinétique. Les développements qui suivent sont en effet généralisables sans difficulté par la personne du métier au cas où plus d’un dispositif électronique et/ou plus d'une source d'énergie cinétique sont considérés. Le dispositif électronique 10A analyse les vibrations détectées, et identifie une source d'énergie cinétique susceptible d’avoir engendré ces vibrations, à partir d'une analyse fréquentielle du signal vibratoire. À cet égard, le dispositif électronique 10A utilise un modèle (local ou distant) de classification de source d'énergie configuré pour déterminer au moins un type de source d'énergie cinétique (par exemple le plus probable) à partir du signal vibratoire. Dans certains modes de mise en œuvre, le modèle de classification de source d'énergie désigne en sortie au moins le type de source d’énergie le plus probable parmi une pluralité de type de sources d'énergie cinétique potentielles. Optionnellement, Il peut aussi générer en sortie une probabilité associée à un ou plusieurs (par exemple chacun) des types de sources de cette pluralité de types de sources d'énergie cinétique potentielles. Dans cet exemple, le dispositif électronique 10A est configuré pour déterminer le type de source d'énergie cinétique le plus probable parmi une pluralité de type de sources d'énergie cinétique potentielles incluant le train, la voiture, le vélo, l'avion et la course à pied et pour en déduire une quantité d'énergie cinétique récupérable par ce même dispositif électronique 10A (ou par un autre dispositif soumis à des vibrations similaires ou corrélées à celles reçues par le dispositif 10A). Par exemple, après avoir déterminé que la source d'énergie cinétique la plus probable est un train, le dispositif électronique 10A prédit, à l'aide d'un modèle de prédiction d'énergie, une quantité d'énergie cinétique récupérable par ce même dispositif électronique 10A grâce aux vibrations engendrées par ce train. De manière plus précise, la connaissance de la source d'énergie cinétique produisant ces vibrations est utilisée par le dispositif électronique 10A pour prédire, à l'aide du modèle de prédiction d'énergie, une quantité d'énergie cinétique qu'il est susceptible de récupérer à partir des vibrations émises par ce train. À partir de la quantité d'énergie cinétique prédite, le dispositif électronique 10 peut décider d'adapter ses propres fonctionnalités. Dans cet exemple, les vibrations émises sont importantes en termes d'amplitude et de nature répétitive, et la quantité d'énergie cinétique prédite peut inciter le dispositif électronique 10 d'activer des fonctionnalités jusqu'à présent désactivées car trop gourmandes en énergie. La FIG. 1 est un deuxième exemple d'environnement dans lequel un procédé de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable peut être mis en œuvre. Dans ce deuxième exemple, un dispositif électronique 10B de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable selon l'invention est situé à l'intérieur d'une voiture circulant sur une chaussée déformée comprenant des bosses et/ou des nids-de-poule. Comme précédemment, le dispositif électronique 10B analyse les vibrations détectées, et identifie le (ou les) type(s) de source d'énergie cinétique ayant vraisemblablement engendré ces vibrations à partir d'une analyse fréquentielle du signal vibratoire. Dans cet exemple, le dispositif électronique 10B est par contre configuré pour déterminer une source d'énergie correspondant à un type de route probable sur laquelle roule cette voiture parmi une pluralité de types de routes tels que une autoroute ; une route nationale ; une route départementale et une route communale. La FIG. 2 représente des modules embarqués dans un dispositif électronique 10 de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable, selon un exemple de mise en œuvre de l’invention. Ce dispositif électronique 10 correspond par exemple à l’un des dispositifs électroniques 10A et 10B des figures 1A et 1B, et comprend notamment : – un module MOD_SRC de détermination d'au moins un type de source d'énergie cinétique SRC à partir d'un signal SIG représentatif d'une accélération de ce dispositif électronique 10. – un module MOD_PRED de prédiction PRED d'une quantité d'énergie cinétique susceptible d'être récupérée à partir d'accélérations (ou, dans un cas particulier, à partir de vibrations) produites par une source d'énergie cinétique. Tel qu'illustré par la FIG. 2 , ce module MOD_PRED prend en entrée le type de source SRC d'énergie cinétique déterminé par le module SRC, et peut également accéder à une table d'association (référencée BDD) dont chaque entrée associe une source SRC avec un historique de quantités d'énergie cinétique effectivement obtenues avec ladite source SRC. Cet historique peut prendre la forme d’une liste de quantités d'énergie cinétique, cette liste étant ordonnée en fonction des instants d’obtention des quantités d'énergie cinétique. – un transducteur TDC configuré pour convertir une accélération (ou une vibration) en signal électrique. Ce transducteur TDC correspond par exemple à un transducteur de pression piézoélectrique, également appelé "transducteur piézoélectrique" ou "capteur piézoélectrique". Un tel transducteur piézoélectrique est par exemple composé d’un matériau piézoélectrique, tel que le quartz ou la céramique, positionné entre deux électrodes. Lorsque le matériau est soumis à des contraintes mécaniques, telles que des accélérations ou des vibrations, il se déforme et génère un champ électrique. Ce champ électrique est ensuite converti en énergie électrique par le transducteur piézoélectrique. – une unité STK de stockage d'énergie permettant de stocker l'énergie produite par le transducteur TDC et prenant par exemple la forme d'une pile, d'une batterie ou d'un condensateur. – et un module MOD_MNG de gestion de l'énergie configuré pour adapter les fonctionnalités et/ou performances du dispositif électronique 10, en fonction la quantité d'énergie cinétique récupérable prédite. L'invention a jusqu'à présent été décrite dans le cas où le modèle de classification de source d'énergie et le modèle de prédiction d'énergie sont embarqués dans le dispositif électronique 10, respectivement dans les modules MOD_SRC et MOD_PRED. Ces dispositions ne sont toutefois pas limitatives de l’invention, et rien n’exclut d’envisager que le modèle de classification de source d'énergie et/ou le modèle de prédiction d'énergie soient exécutés par un ou plusieurs dispositifs électriques distincts du dispositif électronique 10. Dans ce cas, le module MOD_SRC et/ou le module MOD_PRED sont par exemple configurés pour interagir avec ces dispositifs électriques distincts du dispositif électronique 10 au travers d'un réseau de télécommunications. Par ailleurs, il importe également de noter que le transducteur TDC, la table d'association BDD, l'unité STK de stockage d'énergie et/ou le module MOD_MNG de gestion de l'énergie peuvent également être embarqués sur un ou plusieurs dispositifs électroniques distincts du dispositif électronique 10. Ainsi, dans le cas où le module MOD_MNG de gestion de l'énergie est embarqué sur un dispositif électronique distinct du dispositif électronique 10, le module MOD_PRED de prédiction d'une quantité d'énergie cinétique récupérable est par exemple configuré pour interagir avec ce module MOD_MNG distant au travers d'un réseau de télécommunications. La FIG. 3 représente un exemple d’architecture matérielle d’un dispositif électronique 10 de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable. Tel qu’illustré par la FIG. 3 , le dispositif électronique 10 de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable dispose de l’architecture matérielle d’un ordinateur. Ainsi, le dispositif électronique 10 de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable comporte notamment un processeur 1, une mémoire vive 2, une mémoire morte 3 et une mémoire non volatile 4. Il comporte en outre un module de communication 5. La mémoire morte 3 du dispositif électronique 10 de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable constitue un support d’enregistrement tel que proposé, lisible par le processeur 1 et sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur PROG conforme à l’invention, comportant des instructions pour l’exécution d’étapes du procédé de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable tel que proposé dans la présente demande. Le programme PROG définit un ou plusieurs modules fonctionnels du dispositif électronique 10 de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable, qui s’appuient sur ou commandent les éléments matériels 1 à 5 cités précédemment, et qui comprennent notamment : – un module MOD_SRC de détermination d'au moins un type de source d'énergie cinétique SRC à partir d'un signal SIG représentatif d'une accélération de ce dispositif électronique 10 ; et – un module MOD_PRED de prédiction d'une quantité d'énergie cinétique susceptible d'être récupérée à partir de vibrations ou plus généralement à partir d'accélérations produites par une source d'énergie cinétique. Par ailleurs, le dispositif électronique 10 de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable peut également comporter d’autres modules, notamment pour mettre en œuvre certains des modes de réalisation du procédé de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable, comme cela est décrit plus en détail ultérieurement. La FIG. 4 illustre, sous forme d’ordinogramme, les principales étapes d’un procédé de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable de la présente demande, selon un exemple de mise en œuvre. Ce procédé est par exemple mis en œuvre par le dispositif électronique 10 des figures 2 et 3. Tel qu'illustré par la FIG. 4 , le procédé de prédiction comprend une étape S100 au cours de laquelle au moins un type de source SRC d'énergie cinétique provoquant des accélérations ou des vibrations du dispositif électronique 10 est déterminée à l’aide d’un modèle de classification de source d'énergie à partir d'un signal représentatif de ces accélérations. Cette étape peut être par exemple mise en œuvre par le module MOD_SRC de détermination d'au moins un type de source d'énergie cinétique décrit en référence aux figures 2 et 3. Dans certains modes de mise en œuvre, le modèle de classification de source d'énergie peut comprendre une machine à vecteurs de support ou un réseau de neurones de type "perceptron multicouche". Cette source SRC d'énergie cinétique est ensuite utilisée lors d'une étape S110 pour prédire, à l'aide d'un modèle de prédiction d'énergie, une quantité d'énergie récupérable susceptible d'être obtenue à partir d'une accélération générée par cette source SRC d'énergie cinétique. Cette étape est par exemple mise en œuvre par le module MOD_PRED de prédiction d'une quantité d'énergie cinétique décrit en référence aux figures 2 et 3. Dans certains modes de mise en œuvre, le modèle de prédiction d'énergie peut être un modèle statistique, tel qu'une moyenne mobile exponentielle ou une moyenne mobile intégrée autorégressive. Lors de cette étape S110, un premier "timer" s'écoulant au cours d'un intervalle de temps de durée entre au moins deux déterminations d'une source d'énergie cinétique et un deuxième "timer" s'écoulant au cours d'un intervalle de temps de durée entre au moins deux prédictions d'une quantité d'énergie cinétique susceptible d'être récupérée à partir d'accélérations sont déclenchés. Dans certains modes de réalisation, les valeurs de ces "timers" peuvent par exemple être telles que . Comme évoqué précédemment, cette caractéristique est avantageuse en ce qu'elle permet d'adapter la prédiction en temps réel, en particulier dans le cas d'un changement de source d'énergie cinétique, avec davantage de réactivité que lorsque , ce qui peut aider à obtenir potentiellement une prédiction plus fiable. Un "timer" correspond ici à un registre compteur qui s'incrémente ou se décrémente en fonction des impulsions d'une horloge pouvant être celle du processeur 1 (par exemple à chaque impulsion de l’horloge). Le procédé de prédiction comprend en outre une étape S120 au cours de laquelle le dispositif électronique 10 vérifie si la durée entre au moins deux déterminations (par exemple entre deux déterminations) d'un type de source d'énergie cinétique est écoulée ou pas. Si tel est le cas (choix "Y"), une étape S130 est mise en œuvre au cours de laquelle le dispositif électronique 10 détermine la source courante d'énergie cinétique provoquant des accélérations du dispositif électronique 10. Cette étape est par exemple mise en œuvre par le module MOD_SRC. Au cours de cette étape 130, le dispositif électronique 10 réinitialise également le premier "timer" s'écoulant au cours de l’ intervalle de temps de durée entre au moins deux déterminations d'un type de source d'énergie cinétique. De retour à l'étape S120, si par contre la durée entre au moins deux déterminations d'un type de source d'énergie cinétique n'est pas écoulée (choix "N"), le dispositif électronique met en œuvre une étape S160 au cours de laquelle il vérifie si la durée entre deux prédictions d'une quantité d'énergie cinétique susceptible d'être récupérée à partir d'accélérations est écoulée ou pas. Si cette durée n'est pas encore écoulée (choix "N"), le procédé de prédiction reboucle à l'étape S120. Si par contre cette durée est écoulée (choix "Y"), le dispositif électronique 10 met en œuvre une étape S170 de détermination d'une valeur représentative d'une quantité d'énergie effectivement obtenue par le dispositif électronique au cours d'un intervalle de temps, dit premier intervalle, de durée et se terminant à l'instant courant (i.e., l’intervalle de temps de durée immédiatement antérieur à l’instant courant. Dans certains modes de mise en œuvre, la valeur représentative d'une quantité d'énergie effectivement obtenue par le dispositif électronique au cours de ce premier intervalle de temps correspond à une moyenne de valeurs de quantité d'énergie effectivement obtenues par le dispositif électronique 10 et avec cette source SRC d'énergie cinétique au cours de ce premier intervalle de temps. Le procédé de prédiction comprend en outre une étape S180 au cours de laquelle la valeur déterminée lors de l'étape S170 est enregistrée dans une table d'association dont chaque entrée associe une source SRC avec un historique de quantités d'énergie cinétique effectivement obtenues avec ladite source d'énergie cinétique SRC. Dans certains modes de mise en œuvre, cet historique correspond à une liste ordonnée en fonction de l'instant au cours duquel une quantité d'énergie cinétique a effectivement été déterminée (i.e., l’instant au cours duquel se terminait l’intervalle considéré pour l’entrée). Lors d'une étape S190, le dispositif électronique 10 prédit, à l'aide d'un modèle de prédiction d'énergie, une quantité d'énergie cinétique récupérable par le dispositif électronique 10 en fonction de ladite source d'énergie cinétique et de l'historique de quantités d'énergie cinétique effectivement obtenues avec ladite source d'énergie cinétique SRC. Cette étape S190 est par exemple mise en œuvre par le module MOD_PRED du dispositif électronique 10. Dans certains modes de mise en œuvre, cette prédiction est stockée dans une liste accessible par le module MOD_MNG de gestion d'énergie associant prédictions et instants auxquels se réfèrent les prédictions. Il peut s’agir par exemple d’une liste ordonnée en fonction des instants associés aux prédictions (par exemple chronologiquement). Dans certains modes de mise en œuvre, l'étape S190 comprend en outre une transmission, à destination du module MOD_MNG de gestion d'énergie de ladite prédiction, de sorte à permettre au module MOD_MNG de gestion d'adapter en conséquence les fonctionnalités du dispositif électronique 10. Cette adaptation comprend, par exemple, l'activation de fonctionnalités jusqu'à présent désactivées car jugées trop gourmandes en énergie ou, au contraire, la désactivation de fonctionnalités jusqu'à présent activées, mis également la modification de paramètres (e.g., la luminosité de l'écran, la localisation du dispositif électronique 10, etc.) Dans certains modes de mise en œuvre, le module MOD_MNG de gestion d'énergie est embarqué dans un dispositif électronique distinct du dispositif électronique 10, par exemple un dispositif électronique de supervision de la gestion en énergie du dispositif électronique 10 (ou d'une pluralité de dispositifs électroniques incluant le dispositif électronique 10). Dans ce cas, l'étape S190 peut comprendre une transmission, à destination du dispositif électronique de supervision, d'une donnée représentative de la prédiction. Dans certains modes de mise en œuvre, la quantité d'énergie cinétique prédite correspond à une quantité d'énergie cinétique récupérable par ce dispositif électronique au cours d'un intervalle de temps, dit deuxième intervalle, postérieur à l’instant associé à une prédiction et de durée par exemple égale à la durée de prédiction . Lors de cette même étape, le deuxième "timer" s'écoulant au cours d'un intervalle de temps de durée est réinitialisé. Puis le procédé de prédiction reboucle à l'étape S120. Lors de l'étape S130, une fois la source d'énergie cinétique déterminée, le dispositif électronique 10 détermine, lors d'une étape S140, si la source déterminée à l'étape S130 est différente de celle déterminée lors de la précédente détermination. Si ce n'est pas le cas (e.g., si la source déterminée à l'étape S130 est identique à celle déterminée lors de la précédente détermination, choix "N"), alors le procédé de prédiction met en œuvre l'étape S160 précédemment décrite. Si par contre il est déterminé à l'étape S140 que la source d'énergie cinétique a changé (choix "Y"), le dispositif électronique 10 met en œuvre une étape S150 au cours de laquelle au moins la dernière prédiction calculée (i.e., la prédiction postérieure à l'instant au cours duquel un changement de source est détecté) est supprimée de la liste des prédictions. Par ailleurs, lors de cette même étape, les premier et deuxième "timers" sont réinitialisés. Puis le procédé de prédiction reboucle à l'étape S190 précédemment décrite. Résultats expérimentaux Les résultats expérimentaux exposés ci-après sont par exemple mis en œuvre par le dispositif électronique 10 précédemment décrit, dans un de ses modes de réalisation. Il importe de noter que ces résultats expérimentaux ont uniquement valeur d'exemple, et ne sont pas limitatifs de l’invention. En particulier, les dispositifs utilisés dans le cadre de cette expérimentation et les choix d'implémentation ne limitent aucunement la portée de la présente de demande. Ces résultats expérimentaux ont été obtenus en considérant différentes activités humaines comme sources d'énergie cinétique. Ce domaine d'étude est parfois nommé "reconnaissance de l'activité humaine" (ou "Human Activity Recognition", HAR, selon la terminologie anglo-saxonne), et dans la suite, le "modèle de classification de source d'énergie" est donc également appelé "modèle de reconnaissance d'activités humaines". Détermination d' activité s humaine s Données d'entrée Les données brutes considérées pour cette expérimentation proviennent de l'ensemble de données de suivi de l'activité physique "PAMAP2". Ces données ont été traitées et les données manquantes et/ou erronées ont été supprimées. La table 1 résume l'ensemble de données considéré en entrée du modèle (correspondant au "modèle de classification de source d'énergie" précédemment évoqué). Activité Durée des accélérations (min) Nombre d ' échantillons Pourcentage (%) Position statique 94.6 568 29.37 Repassage 39.6 238 12.34 Aspirateur 29.1 175 9.07 Escaliers 37 222 11.5 Marche 38.6 232 12.03 Marche nordique 31 186 9.63 Cyclisme 27.5 165 8.52 Course à pied 16.16 97 5 Corde à sauter 8.1 49 2.53 TOTAL 321.8 1931 100 Extraction de caractéristiques Les données brutes ont été divisées en échantillons étiquetés et ayant une durée de 10 secondes. Le jeu de données final considéré contenait 1931 échantillons. Les échantillons ont ensuite été triés par activité et la densité spectrale de puissance (PSD) de chaque échantillon a été calculée. Le spectre a ensuite été décomposé en bandes de fréquence, (0-0.5), (0.5-1), (1-4), (4-7), (7-10), (10-13), (13-16), (16-19), (19-22), (22-25), (25-30) et (30-50). Résultats de la reconnaissance d ' activité s humaine s L'ensemble des données a été divisé en 80 % de données d'entraînement et 20 % de données de test ou d'inférence. Seules des techniques peu gourmandes en ressources et pouvant être embarquées dans des microcontrôleurs ont été étudiées. En particulier, deux classificateurs ont été présélectionnés : – les machines à vecteurs de support (SVM) ; – un perceptron multicouche (MLP) comprenant 2 couches cachées de 24 et 19 nœuds. Cette architecture a été déterminée par une optimisation de type "recherche sur grille" (ou "Grid Search" selon la terminologie anglo-saxonne). Les tables 2 et 3 illustrent les matrices de confusion utilisant respectivement les modèles SVM et MLP. Il peut être conclu que, globalement, les deux modèles ont des résultats presque similaires, avec un score F1 moyen de 90,41 % et 91,45 %, respectivement. Ces résultats sont supérieurs à ceux d'autres études travaillant sur le même ensemble de données, et qui obtiennent un score F1 variant entre 82 % pour les SVM et 95 % pour les modèles à base de réseaux de neurones convolutifs (CNN). Activités Activité prévue Position statique Repassage Aspirateur Escaliers Marche Marche nordique Cyclisme Course à pied Corde à sauter Rappel % Activité réelle Position statique 109 0 1 1 1 0 0 1 0 96.46 Repassage 3 39 2 3 0 0 1 0 0 81.25 Aspirateur 2 2 31 0 0 0 0 0 0 88.57 Escaliers 4 0 0 37 2 1 0 0 0 84.09 Marche 1 1 1 1 43 0 0 0 0 91.49 Marche nordique 0 0 0 0 0 37 0 0 0 100 Cyclisme 3 0 3 0 1 0 26 0 0 78.79 Course à pied 0 0 0 0 0 0 1 17 1 89.47 Corde à sauter 0 0 1 1 0 0 0 0 8 80 Précision % 89.34 92.86 79.49 86.05 91.49 97.37 92.86 94.44 88.89 F1 = 90.41 Activités Activité prévue Position statique Repassage Aspirateur Escaliers Marche Marche nordique Cyclisme Course à pied Corde à sauter Rappel % Activité réelle Position statique 110 0 1 2 0 0 0 0 0 97.35 Repassage 3 42 1 1 0 0 1 0 0 87.5 Aspirateur 3 1 31 0 0 0 0 0 0 88.57 Escaliers 4 1 1 35 2 1 0 0 0 79.55 Marche 0 1 1 1 44 0 0 0 0 93.62 Marche nordique 0 0 0 0 0 37 0 0 0 100 Cyclisme 2 2 0 0 1 1 27 0 0 81.82 Course à pied 1 0 0 0 0 0 0 18 0 94.74 Corde à sauter 0 0 1 0 0 0 0 0 9 90 Précision % 89.43 89.36 86.11 89.74 93.62 94.87 96.43 100 100 F1 = 91.45 Modèle de prédiction d'énergie Pour vérifier l'hypothèse selon laquelle une même activité permet de générer approximativement la même quantité d'énergie pendant une période de temps donné, une solution a été développée pour générer une série de données basée sur les PSD des échantillons disponibles pour chaque activité. De manière plus précise, plusieurs PSD d'une même activité ont été mélangées aléatoirement avec des phases aléatoires. Ainsi, des séries temporelles aléatoires ont été générées pour chaque activité avec des durées différentes. Les signaux générés ont ensuite été utilisés pour contrôler une source de vibrations (dans l’expérimentation, le pot vibrant à aimant permanent PM20 de DynaLab ©) afin de reproduire approximativement les vibrations générées par une activité humaine. Un cantilever piézoélectrique "S452-J1FR-1808XB", de dimensions 71 mm × 25,4 mm × 1,32 mm, a été fixé sur la source de vibrations. Comme sa fréquence de résonance était de 246 Hz, un poids a été ajouté pour réduire sa fréquence de résonance à environ 20 Hz, qui est une fréquence appropriée pour simuler les vibrations d'activités humaines. Vingt signaux temporels ont été créés ayant des durées de 30, 60, 90, 120 et 300 secondes. La FIG. 5 illustre l'évolution temporelle de l'écart-type relatif pour plusieurs activités humaines, et la FIG. 5 illustre l'évolution temporelle de l'erreur standard relative pour ces activités humaines. Il peut être constaté que l'écart-type relatif (également nommé "coefficient de variation") diminue à mesure que la durée de vibration augmente. Pour une durée de 300 secondes, il peut être constaté que l'écart-type relatif est tombé à 11.49, 8.78, 9.52 puis 6.76 %. De manière relativement similaire, l'erreur standard a diminué de manière significative. Ces résultats valident donc l'hypothèse selon laquelle une activité permet de générer approximativement une même quantité d'énergie pendant un certain intervalle de temps, ici de 300s. Par conséquent, il peut en être déduit qu'il peut être possible d'estimer l'énergie récoltable de chaque activité en utilisant une moyenne mobile et des modèles statistiques. Modèles de prédiction Pour pouvoir appliquer des modèles de prédiction d'énergie, des signaux d'une durée bien supérieure à celle des échantillons étaient nécessaires pour chaque activité. Comme précédemment, trois signaux de 2 heures ont été générés pour chaque activité. Puis les résultats ont été divisés en fenêtres de 300 secondes. Par conséquent, pour chaque activité, 72 échantillons étaient disponibles. La tension efficace de chaque échantillon a ensuite été calculée, et 72 observations ont ainsi été obtenues. Les séries chronologiques ont été divisées en deux ensembles de données, l'un pour la formation et l'autre pour la validation. Cinq modèles ont été étudiés : le modèle de moyenne mobile exponentielle (EMA), le modèle autorégressif (AR), le modèle de moyenne mobile (MA), le modèle de moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA) et le modèle de correction d'erreur vectorielle (VEC). Les 10 dernières valeurs de quantités d'énergie effectivement obtenues ont été utilisées pour prédire la prochaine quantité d'énergie récupérable. Les résultats en termes d'erreur relative sont résumés dans la table 4. Activités EMA AR MA ARIMA VEC Cyclisme 5.35 5.61 5.30 5.80 4.74 Marche nordique 7.50 6.52 6.61 6.61 6.89 Aspirateur 8.04 8.26 6.62 7.25 7.45 Course à pied 6.97 8.25 10.89 7.06 8.05 Moyenne 6.97 7.16 7.36 6.68 6.78 Il peut être constaté que toutes les prédictions ont une erreur relative inférieure à 10 %. Les activités à fréquence élevée, telles que le cyclisme et la marche nordique, présentent , lors de cette expérimentation, de meilleurs résultats que les deux autres activités. En moyenne, le modèle ARIMA présente la meilleure précision. Il peut également être constaté que le modèle EMA, dont la mise en œuvre nécessite peu de ressources, obtient de bons résultats pour toutes les activités, surpassant même le modèle ARIMA pour le cyclisme et la course à pied. La FIG. 6 illustre les résultats expérimentaux de changements d'activités humaines réels et tels que détectés par un dispositif électronique selon la présente demande et la FIG. 6 illustre les résultats expérimentaux de quantités d'énergie effectives et telles que prédites par le dispositif électronique de la présente demande. Pour obtenir ces résultats expérimentaux, un signal de 8 heures représentatif de plusieurs activités humaines ayant, quant à elles, des durées aléatoires a été généré. En outre, un modèle de reconnaissance d'activités humaines de type SVM, un modèle de prédiction d'énergie de type EMA, un intervalle de temps d'une durée de 120 s entre deux déterminations de source d'énergie et un intervalle de temps d'une durée de 300 s entre deux prédictions de quantité d'énergie récupérable ont été considérés. La FIG. 6 illustre la détermination d'activités humaines en considérant ce signal de 8 heures. Il peut être conclu que les activités humaines sont bien reconnues, avec un léger retard causé par l'intervalle de temps de 120 s du modèle de reconnaissance d'activité humaine. Il peut également être observé que, dans le cadre de cette expérimentation, sur l'ensemble des 8 heures, une seule fausse détermination d'une durée de 2 fausses minutes a été réalisée. La FIG. 6 illustre la prédiction de quantité d'énergie et l'énergie effectivement obtenue en considérant ce signal de 8 heures. Les lignes verticales représentent les instants au cours desquels l'activité a changé. Il peut être observé que la courbe représentative de la quantité d'énergie prédite suit celle de l'énergie effectivement obtenue, et que les variations de quantité d'énergie sont anticipées lorsque l'activité change. Il peut également être observé que le modèle de prédiction de quantité d'énergie a réalisé une erreur relative de 11,25 %. L'augmentation de l'erreur relative par rapport à l'écart quadratique moyen lorsque les activités sont analysées séparément peut s'expliquer par le fait que le mélange des activités lors de la génération du signal de 8 heures a biaisé le modèle préalablement entraîné sur des activités humaines distinctes. Néanmoins, ces résultats prouvent que le dispositif électronique de la présente demande prévoit de manière efficace l'énergie cinétique récupérable à court terme, et ce, même avec des accélérations aléatoires et/ou variables. Procédé de prédiction d'une quantité d'énergie récupérable par un dispositif électronique (10, 10A, 10B), le procédé comprenant : une détermination (S130) d'au moins un type d'une première source (SRC) d'énergie cinétique par un modèle de classification de source d'énergie à partir d'un signal représentatif d'une accélération dudit dispositif électronique ; et, une prédiction (S190), par un modèle de prédiction d'énergie, d'une quantité (PRED) d'énergie cinétique récupérable par le dispositif électronique en fonction du type de la première source d'énergie cinétique et d'un historique de quantités d'énergie cinétique effectivement obtenues avec ladite première source d'énergie cinétique. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre une adaptation des fonctionnalités et/ou performances du dispositif électronique, en fonction de la quantité d'énergie cinétique récupérable prédite. Procédé selon la revendication 1 ou 2, comprenant en outre un enregistrement (S180) d'une valeur représentative d'une quantité d'énergie effectivement obtenue par le dispositif électronique au cours d'un premier intervalle de temps, dans l'historique de quantités d'énergie cinétique ; Procédé selon la revendication 3, la quantité d'énergie cinétique prédite correspondant à une quantité d'énergie cinétique récupérable au cours d'un deuxième intervalle de temps. Procédé selon la revendication 3 ou 4, la valeur représentative d'une quantité d'énergie effectivement obtenue par le dispositif électronique au cours d'un premier intervalle de temps correspondant à une moyenne de valeurs de quantité d'énergie obtenues par le dispositif électronique et avec ladite première source d'énergie cinétique au cours du premier intervalle de temps. Procédé selon l'une des revendications 1 à 5, la détermination (S130) du type de la première source d'énergie cinétique étant mise en œuvre de façon régulière à une fréquence , et la prédiction (S190) d'une quantité d'énergie cinétique récupérable est mise en œuvre de façon régulière à une fréquence , avec . Procédé selon la revendication 6, comprenant en outre : une détection (S140) d'un changement de source d'énergie cinétique, l'accélération dudit dispositif électronique étant alors générée par une seconde source d'énergie cinétique ; et, une correction (S150) d’au moins une prédiction de la quantité d'énergie cinétique récupérable postérieure à l'instant de détection, en considérant un historique de quantités d'énergie cinétique effectivement obtenues par ledit dispositif électronique avec la seconde source d'énergie cinétique. Procédé selon la revendication 7, comprenant en outre, préalablement à une correction d'une prédiction de quantité d'énergie cinétique récupérable, une synchronisation de la borne inférieure d'un intervalle de temps entre deux prédictions de quantité d'énergie cinétique avec l'instant de détection (S140) d'un changement de source d'énergie cinétique. Procédé selon l'une des revendications 1 à 8, comprenant en outre, – une obtention du signal représentatif d'une accélération dudit dispositif électronique ; – une détermination d'une densité spectrale de puissance (ou "Power Spectral Density", PSD, selon la terminologie anglo-saxonne) du signal obtenu ; – une décomposition de la densité spectrale de puissance du signal en bandes de fréquences ; et – une détermination, pour chaque bande de fréquences, d'une moyenne quadratique, de sorte à obtenir une pluralité de caractéristiques représentatives du signal d'accélération. Procédé selon l'une des revendications 1 à 9, où la première et/ou seconde source d'énergie cinétique correspond à un véhicule à moteur sélectionné parmi une pluralité de véhicules à moteur, une route d'un certain type sélectionnée parmi une pluralité de types de route, ou à une activité humaine sélectionnée parmi une pluralité d'activités humaines. Dispositif électronique (10, 10A, 10B) configuré pour prédire une quantité d'énergie récupérable comprenant : un module (MOD_SRC) de détermination d'au moins un type de source (SRC) d'énergie cinétique par un modèle de classification de source d'énergie à partir d'un signal représentatif d'une accélération dudit dispositif électronique ; et, un module (MOD_PRED) de prédiction, par un modèle de prédiction d'énergie, d'une quantité (PRED) d'énergie cinétique récupérable par le dispositif électronique en fonction du type de la source d'énergie cinétique et d'un historique de quantités d'énergie cinétique effectivement obtenues avec ladite source d'énergie cinétique.