FR 3161780 A1 20251031 FR 2404256 A 20240425 La présente invention concerne un procédé et un dispositif d’apprentissage d’un modèle de reconnaissance faciale pour véhicule mis en œuvre sous la forme d’un réseau de neurones. A cet effet, un apprentissage supervisé (25) d’un modèle pré-entrainé de reconnaissance faciale est mis en œuvre, l’apprentissage supervisé comprenant un affinage d’un ensemble de paramètres du modèle pré-entrainé de reconnaissance faciale à partir du jeu de données d’apprentissage étiqueté (202, 204), l’apprentissage supervisé mettant en œuvre une méthode d’apprentissage sans rétropropagation d’erreur par utilisation, dans chaque couche d’un ensemble de couches du réseau de neurones, d’un vecteur d’étiquettes cible pour l’affinage d’une partie des paramètres de l’ensemble de paramètres associées à chaque couche, le vecteur d’étiquettes cible étant obtenu en multipliant le vecteur d’étiquettes à une matrice aléatoire associée à chaque couche. Figure pour l’abrégé : Figure 2 Procédé et dispositif d’apprentissage d’un modèle de reconnaissance faciale pour véhicule L’invention concerne les procédés et dispositifs d’apprentissage d’un modèle de reconnaissance faciale pour véhicule, notamment mais non exclusivement un véhicule automobile. L’invention concerne les procédés et dispositifs de contrôle d’un système embarqué d’un véhicule mettant en œuvre un tel modèle de reconnaissance faciale. Arrière-plan technologique Les véhicules modernes embarquent différents systèmes d’aide à la conduite, dits systèmes ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »), pour accompagner le conducteur d’un tel véhicule dans le contrôle de la conduite du véhicule, voire pour remplacer le conducteur dans un mode de conduite autonome du véhicule. Certains de ces systèmes ADAS s’appuient sur des modèles de prédiction mis en œuvre par réseau de neurones, ces modèles de prédiction nécessitant d’être appris dans une phase d’apprentissage pour pouvoir ensuite être utilisés dans le véhicule. La phase d’apprentissage d’un réseau de neurones mettant en œuvre un modèle de prédiction nécessite une grande quantité de données pour que le réseau de neurones puisse ensuite fonctionner dans toutes les situations de vie rencontrées par le véhicule. La qualité des données d’apprentissages utilisées dans la phase d’apprentissage est importante pour améliorer la pertinence du réseau de neurone et des prédictions faites par le réseau. Il est ainsi nécessaire que les données d’apprentissage reflètent au mieux toutes les situations de vie que va rencontrer le véhicule une fois mis en circulation. A cet effet, les constructeurs automobiles utilisent des données collectées de véhicules d’essai mais aussi de véhicules de particuliers circulant sur le domaine public en situation de vie réelle. Concernant les véhicules d’essai, les données capturées par les différents capteurs du véhicule (radars, lidar, caméras) sont stockées dans des disques d’enregistrement de roulage qui sont récupérés en fin d’essais pour en extraire les données. Concernant les véhicules de particuliers, les données capturées par les différents capteurs embarqués sont récupérées sur un ou plusieurs serveurs du « cloud » (ou « nuage » en français) auxquels les véhicules particuliers sont reliés en communication sans fil, par exemple par l’intermédiaire d’un réseau cellulaire sans fil. La collecte des données obtenues des véhicules de particuliers pose néanmoins certains problèmes. Ces véhicules doivent en effet embarquer des équipements particuliers et coûteux nécessaire à l’acquisition et l’enregistrement des données, tels que des encodeurs vidéo ou des mémoires flash étendues. En outre, la transmission des données acquises par les véhicules via des moyens de communication sans fil nécessitent une bande passante très importante, ce qui est particulièrement coûteux, le risque de perte de paquets de données étant élevés dans les zones où la connexion sans fil est limitée. Enfin, la sécurité des données transitant sur l’infrastructure du réseau sans fil, par exemple le réseau cellulaire sans fil, est difficile à garantir. Résumé de la présente invention Un objet de la présente invention est de résoudre au moins l’un des problèmes de l’arrière-plan technologique décrit précédemment. Un objet de la présente invention est par exemple d’améliorer l’apprentissage d’un modèle de reconnaissance faciale mis en œuvre par un réseau de neurones pour véhicule. Un autre objet est de réduire les coûts liés à l’apprentissage d’un tel modèle de reconnaissance faciale, notamment de réduire la bande passante nécessaire à la transmission des données d’apprentissage acquises par des véhicules de particuliers. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé d’apprentissage d’un modèle de reconnaissance faciale pour véhicule mis en œuvre sous la forme d’un réseau de neurones, le procédé étant mis en œuvre par au moins un calculateur embarqué dans le véhicule, le procédé comprenant les étapes suivantes : - réception de données d’image représentatives d’images d’un habitacle du véhicule, les données d’image étant acquises par une caméra embarquée dans le véhicule ; - détection d’un ensemble de visages par un modèle pré-entrainé de reconnaissance faciale à partir des données d’image, la détection comprenant une association d’une étiquette à chaque visage de l’ensemble de visages, des données d’image de visage représentatives de l’ensemble de visage et des données d’étiquette représentatives des étiquettes associées alimentant un jeu de données d’apprentissage ; - contrôle d’affichage de chaque visage et de l’étiquette associée sur un écran embarqué dans le véhicule ; - réception de données de validation représentative d’une validation ou d’une correction de l’étiquette associée à chaque image ; - génération d’un jeu de données d’apprentissage étiqueté à partir du jeu de données d’apprentissage et des données de validation, le jeu de données d’apprentissage étiqueté comprenant un vecteur d’étiquettes associé aux données d’image de visage ; - apprentissage supervisé du modèle de reconnaissance faciale par affinage d’un ensemble de paramètres du modèle pré-entrainé de reconnaissance faciale à partir du jeu de données d’apprentissage étiqueté, l’apprentissage supervisé mettant en œuvre une méthode d’apprentissage sans rétropropagation d’erreur par utilisation, dans chaque couche d’un ensemble de couches du réseau de neurones, d’un vecteur d’étiquettes cible pour l’affinage d’une partie des paramètres de l’ensemble de paramètres associées à chaque couche, le vecteur d’étiquettes cible étant obtenu en multipliant le vecteur d’étiquettes par une matrice aléatoire associée à chaque couche. La mise en œuvre de l’apprentissage des paramètres du réseau de neurones mettant en œuvre le modèle de reconnaissance faciale directement dans le véhicule élimine le besoin de transmettre les données acquises par le véhicule à un dispositif distant mettant en œuvre l’apprentissage. Cela réduit les coûts associés à l’apprentissage en supprimant la transmission des données. La mise en œuvre de l’apprentissage dans le véhicule est rendue possible en utilisant un modèle pré-entrainé, en fiabilisant les données d’apprentissage via un retour d’un utilisateur dans le véhicule (via l’affichage sur un écran du véhicule d’une image des visages et des étiquettes associées) et enfin en mettant en œuvre une méthode d’apprentissage supervisée ne nécessitant pas de rétropropagation de l’erreur, ce qui réduit le volume de calculs nécessaires à l’apprentissage et réduit ainsi les besoins en termes de processeurs et mémoire. La mise en œuvre de l’apprentissage du réseau de neurones dans le véhicule permet également d’assurer la sécurité des données utilisées lors de l’apprentissage, ces données étant conservées dans le véhicule. Le cycle entier d'apprentissage et de reconnaissance des visages est effectué sans que les données aient été envoyées à un tiers, les personnes dont les images du visage sont utilisées pour l’apprentissage n'ont alors pas à donner leur consentement pour le traitement des données personnelles, et les risques de fuite de ces données et d'autres violations du RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) sont ainsi minimisées. Selon une variante, l’apprentissage supervisé est mis en œuvre par au moins un processeur du au moins un calculateur lorsqu’un niveau de charge du au moins un processeur induit par un traitement de tâches différentes de l’apprentissage supervisé par le au moins un processeur est inférieur à un seuil déterminé. Selon encore une variante, l’affinage de l’ensemble de paramètres est mis en œuvre jusqu’à ce qu’un pourcentage d’erreur entre un ensemble d’étiquettes obtenus du modèle de reconnaissance faciale à partir des donnés d’images et un ensemble d’étiquettes du vecteur d’étiquettes devienne inférieur à un seuil. Selon une variante supplémentaire, une matrice aléatoire différente est associée à chaque couche de l’ensemble de couches. Selon une autre variante, le procédé comprend en outre les étapes suivantes : - compression de données représentatives du jeu de données d’apprentissage étiqueté pour obtenir des données compressées ; et - enregistrement des données compressées dans une mémoire du véhicule. Selon une variante additionnelle, le procédé comprend en outre une étape de décompression des données compressées pour mise en œuvre de l’étape d’apprentissage supervisé. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif d’apprentissage d’un modèle de reconnaissance faciale pour véhicule, le dispositif comprenant une mémoire associée à un processeur configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule, par exemple de type automobile, comprenant un dispositif tel que décrit ci-dessus selon le deuxième aspect de la présente invention. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un programme d’ordinateur qui comporte des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention, ceci notamment lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n'importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique ou un disque dur. D'autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d'autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 4 annexées, sur lesquelles : FIG. 1 illustre schématiquement une partie d’un habitacle d’un véhicule, selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention ; FIG. 2 illustre schématiquement un processus d’apprentissage d’un réseau de neurones mettant en œuvre un modèle de reconnaissance faciale dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier de la présente invention ; FIG. 3 illustre schématiquement un dispositif configuré pour l’apprentissage d’un réseau de neurones mettant en œuvre un modèle de reconnaissance faciale dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. FIG. 4 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’apprentissage d’un modèle de reconnaissance faciale dans le véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Description des exemples de réalisation Un procédé et un dispositif d’apprentissage d’un modèle de reconnaissance faciale pour véhicule mis en œuvre dans un réseau de neurones vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 4. Des mêmes éléments sont identifiés avec des mêmes signes de référence tout au long de la description qui va suivre. Les termes « premier(s) », « deuxième(s) » (ou « première(s) », « deuxième(s) »), etc. sont utilisés dans ce document par convention arbitraire pour permettre d’identifier et de distinguer différents éléments (tels que des opérations, des moyens, etc.) mis en œuvre dans les modes de réalisation décrits ci-après. De tels éléments peuvent être distincts ou correspondre à un seul et unique élément, selon le mode de réalisation. La FIG. 1 illustre schématiquement une partie d’habitacle d’un véhicule 10, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le véhicule 10 correspond par exemple à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques. Le véhicule 10 correspond ainsi par exemple à un véhicule terrestre comprenant un habitacle ou au minimum équipé d’un écran d’affichage, par exemple une automobile, un camion, un car. Le véhicule 10 embarque avantageusement une ou plusieurs caméras 13 configurées pour l’acquisition de données d’images de l’habitacle du véhicule 10, notamment pour l’acquisition d’images des visages du conducteur et des éventuels passagers du véhicule 10. La caméra 13 est par exemple arrangée dans l’habitacle du véhicule 10 au niveau du rétroviseur intérieur. Une telle caméra 13 possède un champ de vision correspondant à l’avant de l’habitacle comprenant les places avant et éventuellement une ou plusieurs places arrière. Selon une variante de réalisation, le véhicule 10 comprend en outre une autre caméra arrangée au niveau du tableau de bord, par exemple dans un espace situé derrière le volant. Une telle caméra est configurée pour l’acquisition d’images du visage du conducteur du véhicule 10. Une telle caméra correspond par exemple à la caméra d’un système de surveillance de l’attention du conducteur, dit système DMS (de l’anglais « Driver Monitoring System » ou en français « système de surveillance du conducteur »). Une caméra comprend par exemple les éléments suivants : - un capteur photosensible correspondant par exemple à une matrice de photorécepteurs associée par exemple à un filtre de Bayer ; - un ensemble optique arrangée devant le capteur vis-à-vis de la scène à acquérir par le capteur, l’ensemble optique comprenant par exemple un arrangement d’une ou plusieurs lentilles ; et - optionnellement un ou plusieurs calculateurs associés à de la mémoire et configurés pour le traitement des images acquises par le capteur. Les données d’image reçues ou obtenues de chaque caméra, notamment la caméra 13, sont ainsi représentatives d’une ou plusieurs images de l’intérieur du véhicule 10, ces données d’image correspondant par exemple à des données représentatives d’une matrice de pixels, des valeurs de couleur étant par exemple associées à chaque pixel, par exemple selon un ou plusieurs canaux de couleur ; par exemple, les données de pixels sont codées sous la forme de valeurs RGB (de l’anglais « Red, Green, Blue » ou « Rouge, vert, bleu » en français). Le véhicule 10 embarque en outre un système d’affichage comprenant un ou plusieurs calculateurs contrôlant un ou plusieurs dispositifs d’affichages appartenant au système d’affichage. Le système d’affichage comprend par exemple un écran 12 à interface tactile et un calculateur configuré pour contrôler l’affichage de contenu(s) d’une IHM graphique sur l’écran tactile 12 par exemple intégré dans la planche de bord 11. Les calculateurs contrôlant le système d’affichage (tel que le calculateur du système d’infodivertissement, dit calculateur IVI (de l’anglais « In-Vehicle Infotainment » ou en français « Infodivertissement embarqué »)), les différents organes du véhicule 10 et un ensemble de systèmes d’aide à la conduite de type ADAS forment par exemple une architecture multiplexée pour la réalisation de différents services utiles pour le bon fonctionnement du véhicule. Les calculateurs communiquent et échangent des données entre eux par l’intermédiaire d’un ou plusieurs bus informatiques, par exemple un bus de communication de type bus de données CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (selon la norme ISO 17458), LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network » ou en français « Réseau interconnecté local ») ou Ethernet (selon la norme ISO/IEC 802-3). Le véhicule 10 embarque par exemple en outre un ensemble de systèmes d’aide à la conduite, dits systèmes ADAS (de l’anglais « Advanced Driver-Assistance System » ou en français « Système d’aide à la conduite avancé »). Un processus d’apprentissage d’un modèle de reconnaissance faciale pour véhicule mis en œuvre par un réseau de neurones est mis en œuvre par un ou plusieurs dispositifs embarqués dans le véhicule 10, par exemple par un ou plusieurs calculateurs du réseau embarqué du véhicule 10, c’est-à-dire par un ou plusieurs processeurs du ou des calculateurs en association avec une ou plusieurs mémoires, par exemple une mémoire du ou des calculateurs. Des exemples de réalisation d’un tel processus sont décrit en regard de la FIG. 3 ci-après. La FIG. 2 illustre schématiquement un processus 1 d’apprentissage d’un modèle de reconnaissance faciale pour véhicule et mis en œuvre sous la forme d’un réseau de neurones, selon des exemples de réalisation particuliers et non limitatifs de la présente invention. Dans une première opération 21 du processus, des données d’images représentatives d’un ensemble d’images 201 de l’habitacle du véhicule 10 sont reçues. Les images sont acquises par une ou plusieurs caméras 13 du véhicule 10. Les images formant l’ensemble d’images 201 comprennent un ou plusieurs visages d’un ou plusieurs occupants du véhicule 10, par exemple le conducteur et un ou plusieurs passagers assis dans les sièges du véhicule 10. Les données d’images sont reçues par le ou les calculateurs mettant en œuvre le processus directement de la caméra 13 au fur et à mesure de l’acquisition des images par la caméra 13 ou d’une mémoire du véhicule 10 dans laquelle les données d’images sont stockées après acquisition en vue d’être traitées comme expliqué ci-après. Ces données d’images alimentent un modèle pré-entrainé de reconnaissance faciale mis en œuvre sous la forme d’un réseau de neurones, par exemple un réseau de neurones comprenant plusieurs couches de neurones. Le réseau de neurones correspond par exemple à un réseau de neurones à convolution ou réseau de neurones convolutif, dit CNN (de l’anglais « Convolutional Neural Network »). Les paramètres du réseau de neurones mettant en œuvre le modèle pré-entrainé de reconnaissance faciale a été entrainé préalablement à sa mise en œuvre dans le processus à partir d’une grande quantité de données d’apprentissages, par exemple des données d’images de visage et des données d’autres images. Le modèle pré-entrainé de reconnaissance faciale correspond à un modèle entrainé pour la reconnaissance de visage dans des images ou à un modèle plus générique entrainé par exemple pour la reconnaissance d’objets dans des images, dont des visages. Le modèle pré-entrainé de reconnaissance faciale traite les données d’images 201 fournies en entrée du modèle pré-entraine pour classifier ces images et leur associer une ou plusieurs étiquettes (une étiquette étant associée à chaque classe d’un ensemble de classes formant la sortie du modèle pré-entrainé). Un exemple de modèle pré-entrainé de reconnaissance faciale est décrit dans l’article intitulé « MixFaceNets : Extremely Efficient Face Recognition Networks », de Fadi Boutros et al., publié le 27 juillet 2021 sous la référence arXiv :2107.13046v1. Les paramètres d’un tel modèle pré-entrainé ont été au préalable chargés dans la mémoire du véhicule 10 à laquelle le ou les calculateurs mettant en œuvre le processus ont accès. Le modèle pré-entrainé de reconnaissance faciale détecte les visages présents dans les images 201 et associe à chacun de ces visages (ou prédit pour chacun de ces visages) une étiquette identifiant chacun de ces visages, l’étiquette étant initialement prédite de manière aléatoire avant de converger avec l’acquisition de plusieurs images d’un même visage. Il est obtenu en sortie du modèle pré-entrainé de reconnaissance faciale des données représentatives d’un ensemble de visages 202 et leurs étiquettes associées 203, ces données 202, 203 formant ou alimentant un jeu de données d’apprentissage. Lorsque les images 201 ne contiennent qu’un seul visage, les données 202 des images des visages correspondent par exemple aux données de ces images 201. Dans une deuxième opération 22 du processus, l’affichage des images des visages 202 et des étiquettes associées 203 est contrôlé de manière à afficher chaque visage et chaque étiquette (c’est-à-dire un identifiant du visage) associée à ce visage sur un écran du véhicule 10, par exemple l’écran 12, pour faire valider ou corriger l’association entre le visage affiché et son étiquette / identifiant par le conducteur ou un passager du véhicule 10. Chaque couple visage et étiquette associée est par exemple affichée sous la forme d’un contenu graphique particulier d’une interface homme-machine graphique du véhicule 10. Un contrôle d’affichage d’un contenu graphique ou de tout objet graphique (texte, pictogramme, icône, etc.) comprend un rendu du contenu graphique ou de l’objet graphique, un tel rendu correspondant à un ensemble d’opérations effectuées par un ou plusieurs processeurs sur les pixels d’une ou plusieurs images du contenu graphique à afficher sur l’écran 12. Par exemple, le rendu consiste à associer à un ensemble de pixels d’une image des données de pixels (par exemple des données de couleurs exprimées dans un espace de type RGB (de l’anglais « Red, Green, Blue » ou en français « rouge, vert, bleu »)) associés à chaque objet graphique. Le contrôle d’affichage d’un contenu graphique ou d’une image comprend ainsi la transmission de signaux de contrôle à destination de l’écran tactile 12 pour modifier les valeurs associées aux pixels de l’écran tactile 12 à l’endroit prévu pour afficher le contenu graphique ou l’image. Dans une troisième opération 23 du processus, des données de validation représentative d’une validation ou d’une correction de l’étiquette associée à chaque image affichée sur l’écran 12 sont reçues. Ces données de validation sont par exemple reçues de l’interface tactile de l’écran tactile 12 lorsque l’occupant du véhicule 10 visionnant les images des visages et les étiquettes associées valide ou corrige (en assignant une autre étiquette à l’image affichée, c’est-à-dire en assignant un autre identifiant à l’image affichée) les informations affichées, c’est-à-dire l’étiquette associée à l’image du visage affiché. Selon un autre exemple de réalisation, ces données de validation sont reçues d’un microphone arrangé dans l’habitacle du véhicule 10 lorsque l’occupant du véhicule 10 validant ou corrigeant les informations affichées utilisent une interface de communication vocale du véhicule 10. Dans une quatrième opération 24 du processus, un jeu de données d’apprentissage étiqueté est généré à partir du jeu de données d’apprentissage et des données de validation, le jeu de données d’apprentissage étiqueté comprenant un vecteur d’étiquettes 204 associé aux données d’images de visage 202. Une telle opération 24 permet de corriger le jeu de données d’apprentissage formé des données d’images 202 et des étiquettes associées 203 en corrigeant les étiquettes erronées pour générer un nouvel ensemble d’étiquettes 204 (par exemple sous la forme d’un vecteur) associé aux données d’images de visage 202 sur la base des corrections (ou validations) apportées par la personne ayant visualisé les couples images de visage / étiquettes associées affichés sur l’écran 12. Le nouvel ensemble d’étiquettes 204, dit vecteur d’étiquettes, est représentatif de la vérité terrain puisqu’il représente les identifiants associés aux données d’images de visage 202 validés par un (ou plusieurs) utilisateurs du véhicule 10 dont des images du visage ont été acquises par la caméra 13 et utilisées pour générer le jeu de données d’apprentissage. Le jeu de données d’apprentissage étiqueté est enregistré dans une mémoire du véhicule 10 et forme une base de données utilisable pour mettre en œuvre l’apprentissage supervisé des paramètres du réseau de neurones formant le modèle de reconnaissance faciale qui sera utilisé en phase de production ou d’inférence. Les données représentatives du jeu de données d’apprentissage étiqueté sont par exemple enregistrées sous une forme compressée, une opération de compression étant appliquée à ces données selon toute méthode connue de l’homme du métier. Lorsque ces données sont enregistrées au format compressé, une opération de décompression des données est mise en œuvre avant toute opération de traitement effectué sur ces données, par exemple lors de l’apprentissage supervisé tel que décrit à la cinquième opération 25. Dans une cinquième opération 25 du processus, un apprentissage supervisé des paramètres (ou poids) du réseau de neurones mettant en œuvre le modèle de reconnaissance faciale qui sera utilisé en phase de production ou d’inférence est affinant les paramètres (ou poids) du modèle pré-entrainé de reconnaissance faciale. L’apprentissage supervisé correspond à une mise au point supervisée, dite SFT (de l’anglais « Supervised Fine-Tune » ou en français « affinage supervisé »). L’apprentissage supervisé est mis en œuvre en se basant sur le jeu de données d’apprentissage étiqueté, c’est-à-dire sur les images de visages 202 et étiquettes 204 associées. La méthode utilisée pour l’apprentissage supervisé correspond à une méthode nécessitant moins de ressources (notamment des ressources de calcul processeur et des ressources en mémoire) qu’une méthode de l’art antérieur mise en œuvre sur un serveur ou un ordinateur comprenant des ressources plus élevées que celles disponibles sur un calculateur de véhicule (par exemple budget mémoire faible et nombre d’opération (FLOPS, de l’anglais « Floating-point Operations Per Second » ou en français « opérations en virgule flottante par seconde ») disponibles limité). La méthode mise en œuvre dans le présent processus correspond à une méthode ne mettant pas en œuvre l’opération habituelle de rétropropagation d’erreur bien connue de l’homme du métier. La méthode mise en œuvre remplace la rétropropagation d’erreur en utilisant une matrice dite aléatoire différente pour chaque couche du réseau de neurones. Une matrice est dite aléatoire lorsque les éléments qui la composent sont générés aléatoirement. Ainsi, une matrice aléatoire différente est associée à chaque couche du réseau de neurones. Un vecteur d’étiquettes cible est utilisé pour l’affinage des paramètres de chaque couche de neurones, le vecteur d’étiquettes cible utilisé pour une couche donnée du réseau de neurones étant obtenu en multipliant le vecteur d’étiquettes 204 du jeu de données d’apprentissage étiqueté par la matrice aléatoire associée à la couche données du réseau de neurones. Ainsi, un vecteur d’étiquettes cible différent est obtenu pour chaque couches du réseau de neurones. Le vecteur d’étiquettes cible comprend les étiquettes, dites cibles, que les paramètres de la couche considérée du réseau de neurones doivent prédire à partir des données que cette couche reçoit en entrée. Plusieurs itérations de l’affinage sont mises en œuvre, par exemple jusqu’à ce que l’erreur entre les étiquettes prédites et les étiquettes cibles soit inférieure à un seuil, par exemple pour chaque couche. Dit autrement, l’opération 25 d’apprentissage supervisé est réitérée jusqu’à ce qu’un pourcentage d’erreur entre un ensemble d’étiquettes obtenus du modèle de reconnaissance faciale à partir des donnés d’images 202 et un ensemble d’étiquettes du vecteur d’étiquettes 204 devienne inférieur à un seuil. Un exemple d’une telle méthode sans rétropropagation d’erreur est décrit avec plus de détails dans l’article intitulé « Learning with Local Gradients at the Edge », de Michael Lomnitz et al., publié le 16 septembre 2022 sous la référence arXiv :2208.08503v2. Selon un mode de réalisation particulier, les opérations du processus, notamment mais non exclusivement la cinquième opération 25 d’apprentissage supervisé est mise en œuvre par le ou les processeurs du ou des calculateurs en charge du processus uniquement lorsque le niveau de charge de ces processeurs induit ou dû au traitement de tâches autres que celle relative à l’apprentissage supervisé est inférieure à un seuil déterminé (par exemple lorsque le niveau de charge est inférieur à 25, 30, 40 ou 50 %). Ce mode de réalisation particulier permet d’allouer le ou les processeurs à l’apprentissage supervisé lorsqu’ils sont peu utilisés pour les tâches courantes qui leur sont allouées (par exemple le contrôle et l’exécution d’une ou plusieurs fonctions d’un système ADAS). Cela garantit que les processeurs ne sont pas utilisés pour l’apprentissage supervisé lorsqu’ils sont utilisés pour la mise en œuvre des fonctions nécessaires au bon fonctionnement du véhicule 10. Cela garantit également que la ressource nécessaire à l’apprentissage supervisé est disponible lorsque les calculs associés à l’apprentissage supervisé sont mis en œuvre. Selon un autre mode de réalisation particulier, le processus comprend en outre la réception de données de confirmation de fin de l’apprentissage supervisé. Ces données sont par exemple reçues de l’interface tactile de l’écran 12 lorsque le conducteur (ou un passager) confirme et valide la fin de l’apprentissage du modèle de reconnaissance faciale pour une utilisation en production du modèle, par exemple par appui sur un bouton virtuel affiché à l’écran. Selon cet autre mode de réalisation particulier, le processus tel que décrit aux opérations 21 à 25 est réitéré sur requête ou commande du conducteur (ou d’un passager), par exemple pour l’acquisition et la reconnaissance de nouveaux visages. Le réseau de neurones obtenu de l’apprentissage supervisé décrit précédemment est par exemple mis en œuvre par un ou plusieurs systèmes ADAS du véhicule 10, par exemple par un système contrôlant l’identité de la personne assise dans le siège conducteur du véhicule 10, par exemple pour contrôler le démarrage du véhicule (uniquement pour la ou les personnes autorisées) et/ou pour contrôler le réglage du siège conducteur, des rétroviseurs ou de tout élément personnalisé du véhicule 10 selon des paramètres de contrôle stockés en mémoire et associés à la personne ainsi identifiée. La FIG. 3 illustre schématiquement un dispositif 3 configuré pour l’apprentissage d’un modèle de reconnaissance faciale pour véhicule mis en œuvre sous la forme d’un réseau de neurones, selon des exemples de réalisation de l’invention. Le dispositif 3 correspond avantageusement à un dispositif de traitement de données embarqué dans un véhicule, par exemple un calculateur. Le dispositif 3 est par exemple configuré pour la mise en œuvre des opérations décrites en regard des figures 1 et 2 et/ou des étapes du procédé décrit en regard de la FIG. 4 . Des exemples d’un tel dispositif 3 comprennent, sans y être limités, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule ou un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »). Les éléments du dispositif 3, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 3 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Le dispositif 3 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 30 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 3. Le processeur 30 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 3 comprend en outre au moins une mémoire 31 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 31. Selon différents exemples de réalisation particuliers et non limitatifs, le dispositif 3 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires et/ou avec des dispositifs de communication, par exemple une TCU (de l’anglais « Telematic Control Unit » ou en français « Unité de Contrôle Télématique »), par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend un bloc 32 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes. Les éléments d’interface du bloc 32 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : - interface radiofréquence RF, par exemple de type Wi-Fi® (selon IEEE 802.11), par exemple dans les bandes de fréquence à 2,4 ou 5 GHz, ou de type Bluetooth® (selon IEEE 802.15.1), dans la bande de fréquence à 2,4 GHz, ou de type Sigfox utilisant une technologie radio UBN (de l’anglais Ultra Narrow Band, en français bande ultra étroite), ou LoRa dans la bande de fréquence 868 MHz, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; - interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; - interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; - interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Selon un autre exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 comprend une interface de communication 33 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs (tels que d’autres calculateurs du système embarqué) via un canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 330. L’interface de communication 33 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (standardisé par la norme ISO 17458) ou Ethernet (standardisé par la norme ISO/IEC 802-3). Des paramètres internes (poids) du réseau de neurones pré-entrainé peuvent par exemple être reçus via l’interface de communication 33. Selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 3 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage 340, tactile ou non, un ou des haut-parleurs 350 et/ou d’autres périphériques 360 (système de projection) via respectivement des interfaces de sortie 34, 35 et 36. Selon une variante, l’un ou l’autre des dispositifs externes est intégré au dispositif 3. La FIG. 4 illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé d’apprentissage d’un modèle de reconnaissance faciale pour véhicule mis en œuvre sous la forme d’un réseau de neurones, selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé est par exemple mis en œuvre par le dispositif 3 de la FIG. 3 . Dans une première étape 41, des données d’image représentatives d’images d’un habitacle du véhicule sont reçues, les données d’image étant acquises par une caméra embarquée dans le véhicule. Dans une deuxième étape 42, un ensemble de visages est détecté par un modèle pré-entrainé de reconnaissance faciale à partir des données d’image, la détection comprenant une association d’une étiquette à chaque visage de l’ensemble de visages, des données d’image de visage représentatives de l’ensemble de visage et des données d’étiquette représentatives des étiquettes associées alimentant un jeu de données d’apprentissage. Dans une troisième étape 43, l’affichage de chaque visage et de l’étiquette associée est contrôlé pour que chaque visage et l’étiquette associée soient affichés sur un écran embarqué dans le véhicule. Dans une quatrième étape 44, des données de validation représentative d’une validation ou d’une correction de l’étiquette associée à chaque image sont reçues. Dans une cinquième étape 45, un jeu de données d’apprentissage étiqueté est généré à partir du jeu de données d’apprentissage et des données de validation, le jeu de données d’apprentissage étiqueté comprenant un vecteur d’étiquettes associé aux données d’image de visage. Dans une sixième étape 46, l’apprentissage supervisé du modèle de reconnaissance faciale est mis en œuvre, un tel apprentissage supervisé comprenant un affinage d’un ensemble de paramètres du modèle pré-entrainé de reconnaissance faciale à partir du jeu de données d’apprentissage étiqueté, l’apprentissage supervisé mettant en œuvre une méthode d’apprentissage sans rétropropagation d’erreur par utilisation, dans chaque couche d’un ensemble de couches du réseau de neurones, d’un vecteur d’étiquettes cible pour l’affinage d’une partie des paramètres de l’ensemble de paramètres associées à chaque couche, le vecteur d’étiquettes cible étant obtenu en multipliant le vecteur d’étiquettes à une matrice aléatoire associée à chaque couche. Selon une variante, les variantes et exemples des opérations décrits en relation avec la FIG. 1 et/ou 2 s’appliquent aux étapes du procédé de la FIG. 4 . Procédé d’apprentissage d’un modèle de reconnaissance faciale pour véhicule (10) mis en œuvre sous la forme d’un réseau de neurones, ledit procédé étant mis en œuvre par au moins un calculateur embarqué dans ledit véhicule (10), ledit procédé comprenant les étapes suivantes : - réception (41) de données d’image (201) représentatives d’images d’un habitacle dudit véhicule (10), lesdites données d’image étant acquises par une caméra embarquée dans ledit véhicule (10) ; - détection (42) d’un ensemble de visages par un modèle pré-entrainé de reconnaissance faciale à partir desdites données d’image (201), ladite détection comprenant une association d’une étiquette à chaque visage dudit ensemble de visages (202), des données d’image de visage (202) représentatives dudit ensemble de visage et des données d’étiquette (203) représentatives des étiquettes associées alimentant un jeu de données d’apprentissage ; - contrôle (43) d’affichage dudit chaque visage et de l’étiquette associée sur un écran (12) embarqué dans ledit véhicule ; - réception (44) de données de validation représentative d’une validation ou d’une correction de l’étiquette associée à ladite chaque image ; - génération (45) d’un jeu de données d’apprentissage étiqueté à partir dudit jeu de données d’apprentissage et des données de validation, ledit jeu de données d’apprentissage étiqueté comprenant un vecteur d’étiquettes (204) associé auxdites données d’image de visage (202) ; - apprentissage supervisé (46) dudit modèle de reconnaissance faciale par affinage d’un ensemble de paramètres dudit modèle pré-entrainé de reconnaissance faciale à partir dudit jeu de données d’apprentissage étiqueté, ledit apprentissage supervisé mettant en œuvre une méthode d’apprentissage sans rétropropagation d’erreur par utilisation, dans chaque couche d’un ensemble de couches du réseau de neurones, d’un vecteur d’étiquettes cible pour l’affinage d’une partie des paramètres dudit ensemble de paramètres associées à ladite chaque couche, ledit vecteur d’étiquettes cible étant obtenu en multipliant ledit vecteur d’étiquettes (204) par une matrice aléatoire associée à ladite chaque couche. Procédé selon la revendication 1, pour lequel ledit apprentissage supervisé est mis en œuvre par au moins un processeur dudit au moins un calculateur lorsqu’un niveau de charge dudit au moins un processeur induit par un traitement de tâches différentes dudit apprentissage supervisé par ledit au moins un processeur est inférieur à un seuil déterminé. Procédé selon l’une des revendications 1 à 2, pour lequel l’affinage dudit ensemble de paramètres est mis en œuvre jusqu’à ce qu’un pourcentage d’erreur entre un ensemble d’étiquettes obtenus dudit modèle de reconnaissance faciale à partir desdites donnés d’images et un ensemble d’étiquettes dudit vecteur d’étiquettes (204) devienne inférieur à un seuil. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, pour lequel une matrice aléatoire différente est associée à chaque couche dudit ensemble de couches. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, comprenant en outre les étapes suivantes : - compression de données représentatives dudit jeu de données d’apprentissage étiqueté pour obtenir des données compressées ; et - enregistrement desdites données compressées dans une mémoire dudit véhicule (10). Procédé selon la revendication 5, comprenant en outre une étape de décompression desdites données compressées pour mise en œuvre de ladite étape d’apprentissage supervisé. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ces instructions sont exécutées par au moins un processeur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 6. Dispositif (3) d’apprentissage d’un modèle de reconnaissance faciale pour véhicule, ledit dispositif (3) comprenant une mémoire (31) associée à au moins un processeur (30) configuré pour la mise en œuvre des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4. Véhicule comprenant le dispositif (3) selon la revendication 9.