FR 3158940 A1 20250808 FR 2401029 A 20240202 L’invention concerne un procédé d’optimisation d’un critère ou d’une combinaison de critères relatif(s) à un véhicule automobile (2) comprenant un réservoir de carburant ou d’hydrogène ou autre combustible, une batterie et/ou des super-capacités (30), un moteur thermique (M) ou une pile à combustible (P), une machine électrique (ME), une pluralité de dispositifs, chacun caractérisé par au moins une variable d’état, et un calculateur (4) configuré pour gérer la chaine de traction du véhicule automobile (2) sur un trajet prédéterminé et étant apte à commander le moteur thermique (M) ou la pile à combustible (P), la machine électrique (M E ) et/ou les dispositifs par l’émission d’un ensemble de consignes de commande. L’invention concerne également un calculateur (4) et un produit programme d’ordinateur pour la mise en œuvre d’un tel procédé, ainsi qu’un véhicule automobile (2) comprenant un tel calculateur (4). Figure de l’abrégé : Fig. 1 PROCEDE D’OPTIMISATION D’UN CRITERE OU D’UNE COMBINAISON DE CRITERES RELATIF(S) A UN VEHICULE AUTOMOBILE La présente invention concerne l’optimisation d’un critère ou d’une combinaison de critères relatif(s) à un véhicule automobile, et plus particulièrement un procédé d’optimisation d’un critère ou d’une combinaison de critères d’un véhicule automobile sur un trajet prédéfini. L’invention vise en particulier à générer des consignes de commande optimisées pour commander le véhicule sur ledit trajet à parcourir en minimisant le critère ou la combinaison de critères. Le critère à optimiser est typiquement un niveau de pollution, une consommation en énergie, un état de santé du véhicule ou une durée d’un trajet prédéterminé du véhicule. La combinaison de critères à optimiser consiste en une combinaison d’au moins deux critères choisis parmi le groupe consistant en : un niveau de pollution, une consommation en énergie, un état de santé et une durée d’un trajet prédéterminé. Par « consommation en énergie du véhicule » on entend au sens de la présente invention une consommation en carburant d’un moteur à combustion interne, en hydrogène ou en tout autre combustible d’une pile à combustible, en énergie électrique d’un système de stockage d’énergie électrique (batterie, super-capacités,…), en nombre de redémarrages d’un groupe électrogène dans un véhicule hybride série (aussi appelé « range extender » en anglais), ou encore une consommation combinée de plusieurs de ces éléments. Par « état de santé du véhicule » on entend au sens de la présente invention un pourcentage qui évolue de 100 % à 0 % et qui permet de caractériser le niveau de détérioration d’une batterie électrique et/ou d’une ou plusieurs super-capacités et/ou d’une pile à combustible du véhicule, en tenant compte des coûts de remplacement et de maintenance. Dans un véhicule automobile, il est connu d’optimiser la consommation en énergie de la chaîne de traction sur un trajet donné ou prévu. Une telle optimisation peut être réalisée sur le carburant, sur l’énergie électrique, sur la consommation en hydrogène ou autre combustible (dans le cas d’un véhicule muni d’une pile à combustible) ou sur deux ou trois de ces critères à la fois, en agissant de manière appropriée sur les consignes de commande. De manière connue, l’optimisation peut être réalisée en utilisant le principe connu sous le nom du Principe du Maximum de Pontryagin (PMP). Cette méthode consiste à minimiser la fonction Hamiltonienne (ou Hamiltonien) à partir du critère à optimiser, par exemple la quantité de carburant ou d’hydrogène ou encore l’énergie électrique consommée, et la description de la dynamique du système. La dynamique du système est définie à partir des dérivées des différentes variables d’état du véhicule (vitesse du véhicule, état de charge de la batterie, et/ou des super-capacités, températures, etc.) et de différentes consignes de commande (consignes de couple à appliquer sur les roues du véhicule pour le moteur thermique ou pour la ou les machines électriques, consignes de couple à appliquer pour le ou les moteurs du groupe électrogène, et/ou consignes de puissance ou de courant pour la pile à combustible, et/ou encore consignes de chauffage du catalyseur, et/ou encore consignes de commande du circuit de refroidissement, etc.). La fonction Hamiltonienne est minimisée afin de déterminer les consignes de commande permettant d’obtenir le minimum de consommation de carburant ou d’hydrogène, et/ou d’énergie électrique. Chaque entrée ou consigne est notamment dépendante de l’état de certaines variables. Par exemple, la consigne de couple pour la machine électrique à appliquer sur les roues du véhicule est dépendante de la vitesse du véhicule et de l’état de charge de la batterie, la consigne de commande du circuit de refroidissement est dépendante de la température en temps réel dans le circuit de refroidissement, la consigne de chauffage du catalyseur est dépendante de la température en temps réel dans le catalyseur. L’Hamiltonien ainsi déterminé est ensuite minimisé. Autrement dit, les valeurs des consignes de commande pour lesquelles la valeur de l’Hamiltonien est la plus faible sont sélectionnées et appliquées au véhicule. Les valeurs de consignes de commande sont ainsi déterminées en temps réel en fonction de l’état actuel du système. Dans de nombreux cas réels, des « contraintes de gradient » supplémentaires doivent également être prises en compte sur les signaux de consignes de commande (le problème est alors nommé « Commande optimale sous contraintes de gradient »). Des solutions connues consistent à ignorer les valeurs de commande inacceptables (c’est-à-dire dérivant d’un pas de gradient excessif) hors d’un domaine de consignes de commande applicables, avant de calculer la solution de commande optimale en minimisant l’Hamiltonien dans un domaine de consignes de commande réduit. Cependant, en cas de contraintes de gradient fortes et sévères dans les valeurs de commande, l’utilisation de l’algorithme du Principe du Maximum de Pontryagin (PMP) peut conduire à un point de blocage, car restant fixé à un minimum local fixe, et ne constituant donc pas, de ce fait, un minimum global. En effet, des limitations strictes dans les variations des valeurs de commande peuvent faire que les signaux de commande ne bougent pas suffisamment à chaque pas de temps, empêchant ces derniers d’atteindre de meilleurs points optimaux, parfois trop éloignés des valeurs courantes. L’algorithme ne permet alors pas d’atteindre les valeurs de commande les plus optimales (minimum global de l’Hamiltonien), tout en respectant les contraintes de gradient imposées. Il existe donc un besoin de pouvoir disposer d’un procédé de commande optimale permettant l’optimisation d’un critère ou d’une combinaison de critères relatif(s) à un véhicule automobile par mise en œuvre d’un modèle PMP, tout en permettant d’atteindre en toutes circonstances les valeurs de commande les plus optimales (minimum global de l’Hamiltonien), et tout en respectant des contraintes de gradient imposées. A cette fin et selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé, mis en œuvre dans un calculateur embarqué au sein d’un véhicule automobile, d’optimisation d’un niveau de pollution du véhicule, le véhicule comprenant un réservoir de carburant ou d’hydrogène ou autre combustible, une batterie électrique et/ou des super-capacités apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique alimenté par le réservoir de carburant ou une pile à combustible alimentée par le réservoir d’hydrogène ou autre combustible, au moins une machine électrique alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités, au moins un dispositif relatif au moteur thermique ou à la pile à combustible, au moins un dispositif relatif à la machine électrique, et au moins un dispositif relatif à la batterie électrique ou aux super-capacités, le calculateur étant configuré pour gérer la chaine de traction du véhicule automobile sur un trajet prédéterminé et étant apte à commander le moteur thermique ou la pile à combustible, la machine électrique et/ou les dispositifs par l’émission d’un ensemble de consignes de commande, le moteur thermique ou la pile à combustible, la machine électrique, et les dispositifs étant chacun caractérisés par au moins une variable d’état, chaque variable d’état permettant de décrire l’état de fonctionnement du dispositif qu’elle caractérise, l’ensemble du moteur thermique ou de la pile à combustible, de la machine électrique, et des dispositifs étant représenté par un système d’équations d’état modélisant la dynamique du véhicule, lesdites équations d’état étant fonctions au moins des valeurs de consignes de commande instantanées et des variables d’état, le niveau de pollution à optimiser étant représenté par une équation de critère fonction au moins des valeurs de consignes de commande instantanées et des variables d’état, au moins une de ces consignes de commande étant soumise à au moins une contrainte de gradient, ledit procédé étant mis en œuvre pendant une durée divisée en instants d’échantillonnage constants, le procédé comprenant, à chaque instant d’échantillonnage, les étapes de : a) détermination d’un domaine de consignes de commande applicables comprenant un ensemble de valeurs pour chaque consigne de commande, b) calcul, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, de toutes les valeurs possibles des dérivées d’états, données par les équations d’état, c) calcul, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, de toutes les valeurs possibles pour le niveau de pollution à optimiser, donné par l’équation de critère, d) calcul, dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, de toutes les valeurs possibles d’une fonction Hamiltonienne desdites consignes, en utilisant les valeurs de niveau de pollution à optimiser déterminées par l’équation de critère, et les valeurs des équations d’état, pour lesdites consignes, e) détermination de la valeur des consignes de commande, dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible, f) calcul d’une variation différentielle, sur la durée d’échantillonnage, entre ladite valeur déterminée de chaque consigne et la valeur de consigne appliquée lors de l’instant d’échantillonnage précédent, g) si, pour toutes les consignes de commande, ladite variation différentielle est inférieure ou égale à une valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée, prise en compte de ladite valeur déterminée de la consigne comme valeur optimale, sur l’instant d’échantillonnage courant, pour le niveau de pollution du véhicule à optimiser, h) sinon, h1) détermination d’un domaine de consignes de commande réduit comprenant un ensemble de valeurs réduites pour chaque consigne de commande, le gradient de chaque valeur de consigne étant borné en valeur absolue par ladite valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée, h2) calcul, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de toutes les valeurs possibles des dérivées d’états, données par les équations d’état, h3) calcul, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de toutes les valeurs possibles pour le niveau de pollution à optimiser, donné par l’équation de critère, h4) calcul, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de toutes les valeurs possibles d’une fonction Hamiltonienne desdites consignes, en utilisant les valeurs de niveau de pollution à optimiser déterminées par l’équation de critère, et les valeurs des équations d’état, pour lesdites consignes, h5) détermination de la valeur des consignes de commande, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible, la minimisation de la fonction Hamiltonienne étant effectuée en minimisant une fonction Lagrangienne, la fonction Lagrangienne étant déterminée à partir de la fonction Hamiltonienne déterminée précédemment et des équations de contrainte de gradient multipliées par des paramètres dits de « Karush, Kuhn & Tucker » relatifs à ces contraintes, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, h6) déplacement, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de la fonction Lagrangienne calculée pour lesdites consignes de commande, en modifiant lesdits paramètres de « Karush, Kuhn & Tucker », de telle sorte que lesdites valeurs déterminées des consignes de commande pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible correspondent à une valeur de saturation de la consigne pour laquelle la variation différentielle de la consigne est égale à la valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée ; et prise en compte de ladite valeur de saturation de la consigne comme valeur optimale, sur l’instant d’échantillonnage courant, pour le niveau de pollution du véhicule à optimiser. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne également un procédé, mis en œuvre dans un calculateur embarqué au sein d’un véhicule automobile, d’optimisation de la consommation en énergie du véhicule, le véhicule comprenant un réservoir de carburant ou d’hydrogène ou autre combustible, une batterie électrique et/ou des super-capacités apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique alimenté par le réservoir de carburant ou une pile à combustible alimentée par le réservoir d’hydrogène ou autre combustible, au moins une machine électrique alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités, au moins un dispositif relatif au moteur thermique ou à la pile à combustible, au moins un dispositif relatif à la machine électrique, et au moins un dispositif relatif à la batterie électrique ou aux super-capacités, le calculateur étant configuré pour gérer la chaine de traction du véhicule automobile sur un trajet prédéterminé et étant apte à commander le moteur thermique ou la pile à combustible, la machine électrique et/ou les dispositifs par l’émission d’un ensemble de consignes de commande, le moteur thermique ou la pile à combustible, la machine électrique, et les dispositifs étant chacun caractérisés par au moins une variable d’état, chaque variable d’état permettant de décrire l’état de fonctionnement du dispositif qu’elle caractérise, l’ensemble du moteur thermique ou de la pile à combustible, de la machine électrique, et des dispositifs étant représenté par un système d’équations d’état modélisant la dynamique du véhicule, lesdites équations d’état étant fonctions au moins des valeurs de consignes de commande instantanées et des variables d’état, la consommation en énergie à optimiser étant représentée par une équation de critère fonction au moins des valeurs de consignes de commande instantanées et des variables d’état, au moins une de ces consignes de commande étant soumise à au moins une contrainte de gradient, ledit procédé étant mis en œuvre pendant une durée divisée en instants d’échantillonnage constants, le procédé comprenant, à chaque instant d’échantillonnage, les étapes de : i) détermination d’un domaine de consignes de commande applicables comprenant un ensemble de valeurs pour chaque consigne de commande, j) calcul, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, de toutes les valeurs possibles des dérivées d’états, données par les équations d’état, k) calcul, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, de toutes les valeurs possibles pour la consommation en énergie à optimiser, donnée par l’équation de critère, l) calcul, dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, de toutes les valeurs possibles d’une fonction Hamiltonienne desdites consignes, en utilisant les valeurs de consommation en énergie à optimiser déterminées par l’équation de critère, et les valeurs des équations d’état, pour lesdites consignes, m) détermination de la valeur des consignes de commande, dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible, n) calcul d’une variation différentielle, sur la durée d’échantillonnage, entre ladite valeur déterminée de chaque consigne et la valeur de consigne appliquée lors de l’instant d’échantillonnage précédent, o) si, pour toutes les consignes de commande, ladite variation différentielle est inférieure ou égale à une valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée, prise en compte de ladite valeur déterminée de la consigne comme valeur optimale, sur l’instant d’échantillonnage courant, pour la consommation en énergie du véhicule à optimiser, p) sinon, p1) détermination d’un domaine de consignes de commande réduit comprenant un ensemble de valeurs réduites pour chaque consigne de commande, le gradient de chaque valeur de consigne étant borné en valeur absolue par ladite valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée, p2) calcul, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de toutes les valeurs possibles des dérivées d’états, données par les équations d’état, p3) calcul, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de toutes les valeurs possibles pour la consommation en énergie du véhicule à optimiser, donnée par l’équation de critère, p4) calcul, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de toutes les valeurs possibles d’une fonction Hamiltonienne desdites consignes, en utilisant les valeurs de consommation en énergie à optimiser déterminées par l’équation de critère, et les valeurs des équations d’état, pour lesdites consignes, p5) détermination de la valeur des consignes de commande, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible, la minimisation de la fonction Hamiltonienne étant effectuée en minimisant une fonction Lagrangienne, la fonction Lagrangienne étant déterminée à partir de la fonction Hamiltonienne déterminée précédemment et des équations de contrainte de gradient multipliées par des paramètres dits de « Karush, Kuhn & Tucker » relatifs à ces contraintes, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, p6) déplacement, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de la fonction Lagrangienne calculée pour lesdites consignes de commande, en modifiant lesdits paramètres de « Karush, Kuhn & Tucker », de telle sorte que lesdites valeurs déterminées des consignes de commande pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible correspondent à une valeur de saturation de la consigne pour laquelle la variation différentielle de la consigne est égale à la valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée ; et prise en compte de ladite valeur de saturation de la consigne comme valeur optimale, sur l’instant d’échantillonnage courant, pour la consommation en énergie du véhicule à optimiser. Selon un troisième aspect, l’invention concerne également un procédé, mis en œuvre dans un calculateur embarqué au sein d’un véhicule automobile, d’optimisation d’un état de santé du véhicule, le véhicule comprenant un réservoir de carburant ou d’hydrogène ou autre combustible, une batterie électrique et/ou des super-capacités apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique alimenté par le réservoir de carburant ou une pile à combustible alimentée par le réservoir d’hydrogène ou autre combustible, au moins une machine électrique alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités, au moins un dispositif relatif au moteur thermique ou à la pile à combustible, au moins un dispositif relatif à la machine électrique, et au moins un dispositif relatif à la batterie électrique ou aux super-capacités, le calculateur étant configuré pour gérer la chaine de traction du véhicule automobile sur un trajet prédéterminé et étant apte à commander le moteur thermique ou la pile à combustible, la machine électrique et/ou les dispositifs par l’émission d’un ensemble de consignes de commande, le moteur thermique ou la pile à combustible, la machine électrique, et les dispositifs étant chacun caractérisés par au moins une variable d’état, chaque variable d’état permettant de décrire l’état de fonctionnement du dispositif qu’elle caractérise, l’ensemble du moteur thermique ou de la pile à combustible, de la machine électrique, et des dispositifs étant représenté par un système d’équations d’état modélisant la dynamique du véhicule, lesdites équations d’état étant fonctions au moins des valeurs de consignes de commande instantanées et des variables d’état, l’état de santé à optimiser étant représenté par une équation de critère fonction au moins des valeurs de consignes de commande instantanées et des variables d’état, au moins une de ces consignes de commande étant soumise à au moins une contrainte de gradient, ledit procédé étant mis en œuvre pendant une durée divisée en instants d’échantillonnage constants, le procédé comprenant, à chaque instant d’échantillonnage, les étapes de : q) détermination d’un domaine de consignes de commande applicables comprenant un ensemble de valeurs pour chaque consigne de commande, r) calcul, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, de toutes les valeurs possibles des dérivées d’états, données par les équations d’état, s) calcul, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, de toutes les valeurs possibles pour l’état de santé à optimiser, donné par l’équation de critère, t) calcul, dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, de toutes les valeurs possibles d’une fonction Hamiltonienne desdites consignes, en utilisant les valeurs d’état de santé à optimiser déterminées par l’équation de critère, et les valeurs des équations d’état, pour lesdites consignes, u) détermination de la valeur des consignes de commande, dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible, v) calcul d’une variation différentielle, sur la durée d’échantillonnage, entre ladite valeur déterminée de chaque consigne et la valeur de consigne appliquée lors de l’instant d’échantillonnage précédent, w) si, pour toutes les consignes de commande, ladite variation différentielle est inférieure ou égale à une valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée, prise en compte de ladite valeur déterminée de la consigne comme valeur optimale, sur l’instant d’échantillonnage courant, pour l’état de santé du véhicule à optimiser, x) sinon, x1) détermination d’un domaine de consignes de commande réduit comprenant un ensemble de valeurs réduites pour chaque consigne de commande, le gradient de chaque valeur de consigne étant borné en valeur absolue par ladite valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée, x2) calcul, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de toutes les valeurs possibles des dérivées d’états, données par les équations d’état, x3) calcul, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de toutes les valeurs possibles pour l’état de santé du véhicule à optimiser, donné par l’équation de critère, x4) calcul, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de toutes les valeurs possibles d’une fonction Hamiltonienne desdites consignes, en utilisant les valeurs d’état de santé à optimiser déterminées par l’équation de critère, et les valeurs des équations d’état, pour lesdites consignes, x5) détermination de la valeur des consignes de commande, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible, la minimisation de la fonction Hamiltonienne étant effectuée en minimisant une fonction Lagrangienne, la fonction Lagrangienne étant déterminée à partir de la fonction Hamiltonienne déterminée précédemment et des équations de contrainte de gradient multipliées par des paramètres dits de « Karush, Kuhn & Tucker » relatifs à ces contraintes, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, x6) déplacement, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de la fonction Lagrangienne calculée pour lesdites consignes de commande, en modifiant lesdits paramètres de « Karush, Kuhn & Tucker », de telle sorte que lesdites valeurs déterminées des consignes de commande pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible correspondent à une valeur de saturation de la consigne pour laquelle la variation différentielle de la consigne est égale à la valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée ; et prise en compte de ladite valeur de saturation de la consigne comme valeur optimale, sur l’instant d’échantillonnage courant, l’état de santé du véhicule à optimiser. Selon un quatrième aspect, l’invention concerne également un procédé, mis en œuvre dans un calculateur embarqué au sein d’un véhicule automobile, d’optimisation d’une durée d’un trajet prédéterminé du véhicule, le véhicule comprenant un réservoir de carburant ou d’hydrogène ou autre combustible, une batterie électrique et/ou des super-capacités apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique alimenté par le réservoir de carburant ou une pile à combustible alimentée par le réservoir d’hydrogène ou autre combustible, au moins une machine électrique alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités, au moins un dispositif relatif au moteur thermique ou à la pile à combustible, au moins un dispositif relatif à la machine électrique, et au moins un dispositif relatif à la batterie électrique ou aux super-capacités, le calculateur étant configuré pour gérer la chaine de traction du véhicule automobile sur un trajet prédéterminé et étant apte à commander le moteur thermique ou la pile à combustible, la machine électrique et/ou les dispositifs par l’émission d’un ensemble de consignes de commande, le moteur thermique ou la pile à combustible, la machine électrique, et les dispositifs étant chacun caractérisés par au moins une variable d’état, chaque variable d’état permettant de décrire l’état de fonctionnement du dispositif qu’elle caractérise, l’ensemble du moteur thermique ou de la pile à combustible, de la machine électrique, et des dispositifs étant représenté par un système d’équations d’état modélisant la dynamique du véhicule, lesdites équations d’état étant fonctions au moins des valeurs de consignes de commande instantanées et des variables d’état, la durée du trajet prédéterminé à optimiser étant représentée par une équation de critère fonction au moins des valeurs de consignes de commande instantanées et des variables d’état, au moins une de ces consignes de commande étant soumise à au moins une contrainte de gradient, ledit procédé étant mis en œuvre pendant une durée divisée en instants d’échantillonnage constants, le procédé comprenant, à chaque instant d’échantillonnage, les étapes de : y) détermination d’un domaine de consignes de commande applicables comprenant un ensemble de valeurs pour chaque consigne de commande, z) calcul, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, de toutes les valeurs possibles des dérivées d’états, données par les équations d’état, aa) calcul, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, de toutes les valeurs possibles pour la durée du trajet prédéterminé à optimiser, donnée par l’équation de critère, bb) calcul, dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, de toutes les valeurs possibles d’une fonction Hamiltonienne desdites consignes, en utilisant les valeurs de durée du trajet à optimiser déterminées par l’équation de critère, et les valeurs des équations d’état, pour lesdites consignes, cc) détermination de la valeur des consignes de commande, dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible, dd) calcul d’une variation différentielle, sur la durée d’échantillonnage, entre ladite valeur déterminée de chaque consigne et la valeur de consigne appliquée lors de l’instant d’échantillonnage précédent, ee) si, pour toutes les consignes de commande, ladite variation différentielle est inférieure ou égale à une valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée, prise en compte de ladite valeur déterminée de la consigne comme valeur optimale, sur l’instant d’échantillonnage courant, pour la durée du trajet prédéterminé à optimiser, ff) sinon, ff1) détermination d’un domaine de consignes de commande réduit comprenant un ensemble de valeurs réduites pour chaque consigne de commande, le gradient de chaque valeur de consigne étant borné en valeur absolue par ladite valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée, ff2) calcul, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de toutes les valeurs possibles des dérivées d’états, données par les équations d’état, ff3) calcul, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de toutes les valeurs possibles pour la durée du trajet prédéterminé à optimiser, donnée par l’équation de critère, ff4) calcul, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de toutes les valeurs possibles d’une fonction Hamiltonienne desdites consignes, en utilisant les valeurs de durée du trajet à optimiser déterminées par l’équation de critère, et les valeurs des équations d’état, pour lesdites consignes, ff5) détermination de la valeur des consignes de commande, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible, la minimisation de la fonction Hamiltonienne étant effectuée en minimisant une fonction Lagrangienne, la fonction Lagrangienne étant déterminée à partir de la fonction Hamiltonienne déterminée précédemment et des équations de contrainte de gradient multipliées par des paramètres dits de « Karush, Kuhn & Tucker » relatifs à ces contraintes, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, ff6) déplacement, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de la fonction Lagrangienne calculée pour lesdites consignes de commande, en modifiant lesdits paramètres de « Karush, Kuhn & Tucker », de telle sorte que lesdites valeurs déterminées des consignes de commande pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible correspondent à une valeur de saturation de la consigne pour laquelle la variation différentielle de la consigne est égale à la valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée ; et prise en compte de ladite valeur de saturation de la consigne comme valeur optimale, sur l’instant d’échantillonnage courant, pour la durée du trajet prédéterminé à optimiser. Selon un cinquième aspect, l’invention concerne également un procédé, mis en œuvre dans un calculateur embarqué au sein d’un véhicule automobile, d’optimisation d’une combinaison d’au moins deux critères relatifs au véhicule et choisis parmi le groupe consistant en : un niveau de pollution, une consommation en énergie, un état de santé et une durée d’un trajet prédéterminé, le véhicule comprenant un réservoir de carburant ou d’hydrogène ou autre combustible, une batterie électrique et/ou des super-capacités apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique alimenté par le réservoir de carburant ou une pile à combustible alimentée par le réservoir d’hydrogène ou autre combustible, au moins une machine électrique alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités, au moins un dispositif relatif au moteur thermique ou à la pile à combustible, au moins un dispositif relatif à la machine électrique, et au moins un dispositif relatif à la batterie électrique ou aux super-capacités, le calculateur étant configuré pour gérer la chaine de traction du véhicule automobile sur ledit trajet prédéterminé et étant apte à commander le moteur thermique ou la pile à combustible, la machine électrique et/ou les dispositifs par l’émission d’un ensemble de consignes de commande, le moteur thermique ou la pile à combustible, la machine électrique, et les dispositifs étant chacun caractérisés par au moins une variable d’état, chaque variable d’état permettant de décrire l’état de fonctionnement du dispositif qu’elle caractérise, l’ensemble du moteur thermique ou de la pile à combustible, de la machine électrique, et des dispositifs étant représenté par un système d’équations d’état modélisant la dynamique du véhicule, lesdites équations d’état étant fonctions au moins des valeurs de consignes de commande instantanées et des variables d’état, la combinaison de critères à optimiser étant représentée par une équation de critère fonction au moins des valeurs de consignes de commande instantanées et des variables d’état, au moins une de ces consignes de commande étant soumise à au moins une contrainte de gradient, ledit procédé étant mis en œuvre pendant une durée divisée en instants d’échantillonnage constants, le procédé comprenant, à chaque instant d’échantillonnage, les étapes de : gg) détermination d’un domaine de consignes de commande applicables comprenant un ensemble de valeurs pour chaque consigne de commande, hh) calcul, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, de toutes les valeurs possibles des dérivées d’états, données par les équations d’état, ii) calcul, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, de toutes les valeurs possibles pour la combinaison de critères à optimiser, donnée par l’équation de critère, jj) calcul, dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, de toutes les valeurs possibles d’une fonction Hamiltonienne desdites consignes, en utilisant les valeurs de la combinaison de critères à optimiser déterminées par l’équation de critère, et les valeurs des équations d’état, pour lesdites consignes, kk) détermination de la valeur des consignes de commande, dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible, ll) calcul d’une variation différentielle, sur la durée d’échantillonnage, entre ladite valeur déterminée de chaque consigne et la valeur de consigne appliquée lors de l’instant d’échantillonnage précédent, mm) si, pour toutes les consignes de commande, ladite variation différentielle est inférieure ou égale à une valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée, prise en compte de ladite valeur déterminée de la consigne comme valeur optimale, sur l’instant d’échantillonnage courant, pour la combinaison de critères à optimiser, nn) sinon, oo1) détermination d’un domaine de consignes de commande réduit comprenant un ensemble de valeurs réduites pour chaque consigne de commande, le gradient de chaque valeur de consigne étant borné en valeur absolue par ladite valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée, oo2) calcul, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de toutes les valeurs possibles des dérivées d’états, données par les équations d’état, oo3) calcul, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de toutes les valeurs possibles pour la combinaison de critères à optimiser, donnée par l’équation de critère, oo4) calcul, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de toutes les valeurs possibles d’une fonction Hamiltonienne desdites consignes, en utilisant les valeurs de la combinaison de critères à optimiser déterminées par l’équation de critère, et les valeurs des équations d’état, pour lesdites consignes, oo5) détermination de la valeur des consignes de commande, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible, la minimisation de la fonction Hamiltonienne étant effectuée en minimisant une fonction Lagrangienne, la fonction Lagrangienne étant déterminée à partir de la fonction Hamiltonienne déterminée précédemment et des équations de contrainte de gradient multipliées par des paramètres dits de « Karush, Kuhn & Tucker » relatifs à ces contraintes, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, oo6) déplacement, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de la fonction Lagrangienne calculée pour lesdites consignes de commande, en modifiant lesdits paramètres de « Karush, Kuhn & Tucker », de telle sorte que lesdites valeurs déterminées des consignes de commande pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible correspondent à une valeur de saturation de la consigne pour laquelle la variation différentielle de la consigne est égale à la valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée ; et prise en compte de ladite valeur de saturation de la consigne comme valeur optimale, sur l’instant d’échantillonnage courant, pour la combinaison de critères à optimiser. Dans chacun des procédés décrits ci-dessus, les étapes sont rebouclées de manière itérative à chaque nouvel instant d’échantillonnage. En outre, chacun des procédés est mis en œuvre pour un trajet prédéfini/donné pour le véhicule. Un tel trajet est par exemple prédit par un système de type « horizon électronique d’informations » (ou « eHorizon » en anglais, qui est basé classiquement sur le standard de format de données ADASIS – de l’anglais « Advanced Driver-Assistance Systems Interface Specifications » - pour les systèmes d’aide à la conduite prédictifs, ou sur tout autre type de dispositif), qui est relié au calculateur du véhicule. De manière connue en soi, un tel système de type « eHorizon » permet de gérer aussi bien des données statiques relatives à l’infrastructure routière (telles que par exemple la nature des routes, des carrefours, les vitesses limites réglementaires appliquées, etc.), que des données dynamiques (vitesse moyenne des véhicules situés sur la route, densité du trafic, données dynamiques relatives aux éléments d’infrastructure routière, etc.). Un tel système de type « eHorizon » est apte à recevoir ces données, à les décoder (via un décodeur), à les reconstituer (via un reconstructeur de données), et à les transmettre au calculateur du véhicule, et peut mettre en œuvre des algorithmes de prédiction de trajet des véhicules utilisant la notion de « trajet ou chemin le plus probable » (« Most Probable Path » en anglais). Chacun des procédés selon l’invention permet de définir des consignes de commande afin de fournir la puissance et l’accélération demandées par le conducteur au cours du fonctionnement du véhicule sur le trajet donné ou prévu, tout en minimisant le niveau de pollution, la consommation énergétique et/ou l’état de santé du véhicule. Cela suppose qu’il existe au moins un degré de liberté (ou plusieurs solutions) permettant de fournir la puissance et l’accélération demandées par le conducteur sous diverses formes, avec plusieurs valeurs possibles combinées de couple moteur (entre recharge ou boost) ou de puissance de pile (avec 1 ou N modules activés) ou de démarrages de groupe électrogène, etc., la commande optimale (avec le modèle PMP) permettant ici de choisir la meilleure combinaison minimisant le ou les critères souhaités. De plus, grâce à la prise en compte de la fonction Lagrangienne incluant les paramètres dits de « Karush, Kuhn & Tucker » associés aux contraintes en gradient, ainsi que du déplacement (translation) de cette fonction Lagrangienne en modifiant ces paramètres de « Karush, Kuhn & Tucker », chacun des procédés permet d’atteindre en toutes circonstances les valeurs de commande les plus optimales (minimum global de l’Hamiltonien), respectant les contraintes de gradients imposées. En effet, contrairement aux procédés de l’art antérieur, et grâce aux caractéristiques précitées, chacun des procédés selon l’invention empêche que l’optimisation reste bloquée sur un minimum local fixe et garantit d’atteindre le minimum global de l’Hamiltonien. Chacun des procédés selon l’invention est donc plus précis et/ou plus stable du point de vue de la stratégie de commande d’optimisation, par rapport aux procédés de l’art antérieur, et constitue par conséquent un procédé d’optimisation d’un critère ou d’une combinaison de critères relatif(s) à un véhicule automobile, par mise en œuvre d’un modèle PMP adapté et saturé. De préférence, l’étape de déplacement, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de la fonction Lagrangienne calculée pour lesdites consignes de commande, en modifiant lesdits paramètres de « Karush, Kuhn & Tucker », est mise en œuvre via une méthode de calcul analytique ou numérique (notamment itérative). L’invention concerne également un calculateur pour la gestion de la de la chaine de traction d’un véhicule automobile sur un trajet prédéterminé, le véhicule comprenant, outre le calculateur, un réservoir de carburant ou d’hydrogène ou autre combustible, une batterie électrique et/ou des super-capacités apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique alimenté par le réservoir en carburant ou une pile à combustible alimentée par le réservoir d’hydrogène ou autre combustible, au moins une machine électrique alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités, au moins un dispositif relatif au moteur thermique ou à la pile à combustible, au moins un dispositif relatif à la machine électrique, et au moins un dispositif relatif à la batterie électrique ou aux super-capacités, le calculateur étant apte à commander le moteur thermique ou la pile à combustible, la machine électrique et/ou les dispositifs par l’émission d’un ensemble de consignes de commande, le moteur thermique ou la pile à combustible, la machine électrique, et les dispositifs étant chacun caractérisés par au moins une variable d’état, chaque variable d’état permettant de décrire l’état de fonctionnement du dispositif qu’elle caractérise, l’ensemble du moteur thermique ou de la pile à combustible, de la machine électrique, et des dispositifs étant représenté par un système d’équations d’état modélisant la dynamique du véhicule, lesdites équations d’état étant fonctions au moins des valeurs de consignes de commande instantanées et des variables d’état, au moins une de ces consignes de commande étant soumise à au moins une contrainte de gradient, le calculateur étant tel qu’il est configuré pour mettre en œuvre les étapes d’un des procédés tels que décrits précédemment. L’invention concerne également un véhicule automobile comprenant un réservoir de carburant ou d’hydrogène ou autre combustible, une batterie électrique et/ou des super-capacités apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique alimenté par le réservoir en carburant ou une pile à combustible alimentée par le réservoir d’hydrogène ou autre combustible, au moins une machine électrique alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités, au moins un dispositif relatif au moteur thermique ou à la pile à combustible, au moins un dispositif relatif à la machine électrique, au moins un dispositif relatif à la batterie électrique ou aux super-capacités, et un calculateur pour la gestion de la chaine de traction d’un véhicule automobile sur un trajet prédéterminé, le calculateur étant apte à commander le moteur thermique ou la pile à combustible, la machine électrique et/ou les dispositifs par l’émission d’un ensemble de consignes de commande, le moteur thermique ou la pile à combustible, la machine électrique, et les dispositifs étant chacun caractérisés par au moins une variable d’état, chaque variable d’état permettant de décrire l’état de fonctionnement du dispositif qu’elle caractérise, l’ensemble du moteur thermique ou de la pile à combustible, de la machine électrique, et des dispositifs étant représenté par un système d’équations d’état modélisant la dynamique du véhicule, lesdites équations d’état étant fonctions au moins des valeurs de consignes de commande instantanées et des variables d’état, au moins une de ces consignes de commande étant soumise à au moins une contrainte de gradient, le véhicule comprenant en outre un calculateur pour la gestion de la chaine de traction tel que décrit précédemment. L’invention concerne également un produit programme d’ordinateur remarquable en ce qu’il comporte un ensemble d’instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ou plusieurs processeurs, configurent le ou les processeurs pour mettre en œuvre un des procédés tels que décrits précédemment. On décrira ci-après, à titre d’exemples non limitatifs, des formes d’exécution de la présente invention, en référence aux figures annexées sur lesquelles : - FIG. 1 illustre schématiquement un véhicule selon l’invention, le véhicule étant muni d’un calculateur embarqué ; et - FIG. 2 est un organigramme représentant un procédé d’optimisation d’un critère ou d’une combinaison de critère(s) relatif(s) au véhicule, mis en œuvre par le calculateur de la FIG. 1 , selon la présente invention. En se référant à la FIG. 2 la présente invention concerne un procédé, mis en œuvre dans un calculateur 4 embarqué au sein d’un véhicule automobile 2 (visible sur la FIG. 1 ), d’optimisation d’un critère ou d’une combinaison de critères relatif(s) au véhicule automobile 2. Le véhicule automobile 2 est par exemple (mais non limitativement) un véhicule hybride. Outre le calculateur 4, un tel véhicule hybride 2 comprend également de manière classique un moteur thermique M (dans le cas d’un véhicule hybride 2 de type « thermique – électrique »), souvent nommé Moteur « ICE » pour « Internal Combustion Engine » en langue anglaise, ou bien une pile à combustible P fonctionnant par exemple à l’hydrogène (dans le cas d’un véhicule hybride 2 de type « hydrogène – électrique »). Un tel véhicule hybride 2 comprend en outre au moins une machine électrique M E , souvent nommé « machine EMA » pour « Electrical Machine » en langue anglaise, un réservoir de carburant ou un réservoir d’hydrogène ou autre combustible (non représentés sur la FIG. 1 ) et une batterie 30 d’alimentation électrique (ou bien des super-capacités en variante non représentée). Le véhicule automobile 2 comprend également au moins un dispositif relatif au moteur thermique M et notamment un dispositif de refroidissement 10 du moteur thermique M et un catalyseur 20, ou au moins un dispositif relatif à la pile à combustible P (un tel dispositif n’étant pas représenté sur la FIG. 1 ). Le dispositif de refroidissement 10 permet de réduire la température du moteur thermique M pendant son utilisation. Le dispositif de refroidissement 10 comprend notamment un liquide de refroidissement. Le catalyseur 20, relié au moteur thermique M par le système d’échappement, est apte à réduire la quantité de produits polluants dans les gaz d’échappements émis par le moteur thermique M avant de les évacuer à l’extérieur du véhicule. Le catalyseur 20 comprend également un dispositif de chauffage apte à augmenter la température dans le catalyseur 20, afin de mettre en œuvre la dépollution des gaz d’échappement. Le dispositif de chauffage du catalyseur 20 doit être alimenté en énergie électrique pour fonctionner. Le véhicule automobile 2 comprend également au moins un dispositif relatif à la machine électrique M E , notamment un ensemble de convertisseurs de tension (non représenté sur la FIG. 1 ) permettant de convertir la tension entre la batterie 30 et la machine électrique M E . Le véhicule automobile 2 comprend également au moins un dispositif relatif à la batterie électrique 30 (ou aux super-capacités), un tel dispositif n’étant pas représenté sur la FIG. 1 pour des raisons de clarté. Le moteur thermique M est notamment apte à être alimenté à partir du carburant fourni par le réservoir de carburant, et la pile à combustible P est apte à être alimentée par le réservoir d’hydrogène ou autre combustible. Le moteur thermique M comprend également un système d’échappement des gaz d’échappement émis lors de la combustion du mélange d’air et de carburant dans le moteur thermique M. La machine électrique M E est apte à être alimentée par l’énergie électrique fournie par la batterie 30. Le véhicule 2 peut comprendre d’autres dispositifs relatifs au moteur thermique M ou à la pile à combustible P, et d’autres dispositifs relatifs à la machine électrique M E . On appelle « système », l’ensemble des éléments montés dans le véhicule 2, aptes à consommer ou produire de l’énergie électrique, du carburant ou de l’hydrogène ou autre combustible. Par exemple, le système comprend l’ensemble des dispositifs décrits précédemment : le moteur thermique M ou la pile à combustible P, la machine électrique M E , le dispositif de refroidissement 10, le catalyseur 20 et la batterie 30. Chaque dispositif est caractérisé par au moins une variable d’état, permettant de décrire l’état de fonctionnement du dispositif. Par exemple, le dispositif de refroidissement 10 est caractérisé par une température de liquide de refroidissement. Par exemple encore, le catalyseur 20 est caractérisé par une valeur de température interne. Par exemple toujours, la batterie 30 est caractérisée par une variable d’état de charge, le moteur thermique M est caractérisé par une vitesse de rotation, la pile à combustible P est caractérisée par une température ou des pressions régnant dans les circuits d’alimentation en hydrogène et en oxygène, etc. Le critère ou la combinaison de critère(s) à optimiser via le procédé selon la présente invention est par exemple une consommation en énergie du véhicule 2, un niveau de pollution du véhicule 2, un état de santé du véhicule 2, ou encore une combinaison d’au moins deux critères relatifs au véhicule 2 et choisis parmi le groupe consistant en : un niveau de pollution, une consommation en énergie, un état de santé et une durée d’un trajet prédéterminé. Le critère ou la combinaison de critère(s) à optimiser est représenté par une équation de critère g (u,q). L’équation de critère g (u,q) est fonction au moins des valeurs de consignes de commande instantanées u et des variables d’état q. De préférence encore, l’équation de critère est fonction également des perturbations et/ou de points de consignes w appliqué(e)s au véhicule 2, et s’écrit alors g (u,q,w). Chaque consigne de commande est soumise à au moins une contrainte de gradient, comme cela sera détaillé par la suite. Le système est représenté par un système d’équations d’état f (u,q) modélisant la dynamique du véhicule 2. Les équations d’état f (u,q) sont fonctions au moins des valeurs de consignes de commande instantanées u et des variables d’état q. De préférence encore, les équations d’état sont fonctions également des perturbations et/ou des points de consignes w appliqué(e)s au véhicule 2, et s’écrivent alors f (u,q,w). Le calculateur 4 fait par exemple partie d’une unité de traitement de données stockant une application ou programme informatique apte à coopérer avec le calculateur 4 (l’unité de traitement de données et l’application ou le programme informatique n’étant pas représentés sur la FIG. 1 pour des raisons de clarté). En variante, l’application ou le programme informatique est stocké(e) directement dans le calculateur 4. Le calculateur 4 est relié au moteur thermique ou à la pile à combustible P, à la machine électrique M E , à la batterie électrique 30, ainsi qu’à l’ensemble des dispositifs décrits précédemment comprenant notamment le dispositif de refroidissement 10 et le catalyseur 20. Le calculateur 4 est apte à commander chaque dispositif auquel il est relié, par l’émission d’une consigne de commande, en fonction de la ou des valeurs de variables relatives à ce dispositif. Ainsi, par exemple, la consigne émise au moteur thermique M désigne la valeur du couple à appliquer au moteur thermique M et est notamment fonction de la vitesse du véhicule et de la demande de puissance du conducteur du véhicule. Par exemple encore, la consigne émise à la pile à combustible P désigne la puissance que l’on demande à la pile à combustible P de fournir et est notamment fonction de l’état de charge de la batterie 30 et/ou des super-capacités, ainsi que de la demande de puissance du conducteur. Par exemple encore, la consigne émise à la machine électrique M E désigne le couple à appliquer à la machine électrique M E et est notamment fonction de l’état de charge de la batterie 30 et de la demande de puissance du conducteur. La consigne émise au catalyseur 20 concerne la température dans le catalyseur 20 et est fonction de la température mesurée dans le catalyseur 20. La consigne émise au dispositif de refroidissement 10 concerne la température du liquide de refroidissement et est dépendante de la température mesurée du liquide de refroidissement. Le calculateur 4 est également configuré pour déterminer le domaine de consignes de commande applicables comprenant un ensemble de valeurs pour chaque consigne de commande. Le calculateur 4 est également configuré pour mettre en œuvre le principe de la méthode PMP, autrement dit la méthode du Principe du Maximum de Pontryagin, en déterminant la fonction Hamiltonienne H (q, u∗, λ) à partir des différentes valeurs de consigne du domaine de consignes de commande applicables. Est introduite ici la notation u*, qui représente la commande optimale. Sont également introduits des états adjoints λ (aussi appelés « paramètres adjoints », « paramètres de Lagrange », « vecteurs adjoints », ou bien encore « vecteurs co-états »). Ces états adjoints sont associés aux équations d’état qui représentent les conditions du comportement dynamique du système physique, et vont permettre la résolution complète du problème d’optimisation. Le calculateur 4 comprend un processeur apte à mettre en œuvre un ensemble d’instructions permettant de réaliser ces fonctions. En référence à la FIG. 2 , il va maintenant être décrit une forme de réalisation du procédé d’optimisation d’un critère ou d’une combinaison de critères du véhicule 2 selon l’invention, mis en œuvre par un calculateur 4 tel que décrit précédemment. Afin de simplifier la description, le critère à optimiser est par exemple la consommation en énergie du véhicule 2. Bien entendu tout autre critère ou combinaison de critère(s) relatif(s) au véhicule 2 peut être optimisé de la même manière en utilisant le procédé illustré sur la FIG. 2 , et notamment un niveau de pollution du véhicule 2, un état de santé du véhicule 2, une durée d’un trajet prédéterminé, ou encore une combinaison d’au moins deux critères relatifs au véhicule 2 et choisis parmi le groupe consistant en : un niveau de pollution, une consommation en énergie, un état de santé et une durée d’un trajet prédéterminé. Afin de simplifier la description, les différentes variables considérées sont les suivantes : la température du liquide de refroidissement du dispositif de refroidissement 10 et l’état de charge de la batterie 30 ou des super-capacités. Les différentes consignes de commande considérées sont par exemple : le couple du moteur thermique M et le couple de la machine électrique M E . D’autres paramètres pourraient être considérés, concernant l’au moins un dispositif relatif à la machine électrique M E ou des paramètres concernant la pile à combustible P ou l’au moins un dispositif relatif à la pile à combustible P, ou encore des paramètres concernant l’au moins un dispositif relatif à la batterie 30 ou aux super-capacités. Le procédé est mis en œuvre pendant une durée divisée en instants d’échantillonnage constants, et comporte des étapes qui sont rebouclées de manière itérative à chaque nouvel instant d’échantillonnage. La durée d’échantillonnage entre deux instants d’échantillonnage consécutifs dépend de la dynamique du système et peut être choisie comme par exemple comprise entre 10 ms et 500 ms, typiquement égale à 100 ms. Le procédé comporte une étape initiale 22 au cours de laquelle le calculateur 4 détermine un domaine de consignes de commande applicables u comprenant un ensemble de valeurs pour chaque consigne de commande u à appliquer aux variables. Le procédé comporte ensuite une étape suivante 24 au cours de laquelle le calculateur 4 calcule, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande applicables u déterminé, toutes les valeurs possibles des dérivées d’états, en utilisant au moins les équations d’état f ( u ,q,w) décrivant le système. Le procédé comporte une étape suivante 26 au cours de laquelle le calculateur 4 calcule, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande applicables u déterminé, toutes les valeurs possibles pour le critère ou la combinaison de critères à optimiser, en utilisant l’équation de critère g ( u ,q,w). En variante non représentée, les étapes de calcul 24, 26 peuvent être interverties. Le procédé comporte ensuite une étape suivante 28 au cours de laquelle le calculateur 4 calcule, dans le domaine de consignes de commande applicables u déterminé, toutes les valeurs possibles d’une fonction Hamiltonienne H ( u ,q,λ,w) desdites consignes, en utilisant les valeurs du critère ou de la combinaison de critères à optimiser déterminées par l’équation de critère g ( u ,q,w), et les valeurs des équations d’état, pour lesdites consignes. Pour ce faire, le calculateur 4 utilise le principe de la méthode PMP, autrement dit la méthode du Principe du Maximum de Pontryagin. La fonction Hamiltonienne H ( u ,q,λ,w) s’exprime alors comme : avec λ T la transposée du vecteur adjoint λ. Il est à noter que, lorsque la durée du trajet fait partie du ou des critères(s) à optimiser, la fonction Hamiltonienne H ( u ,q,λ,w) s’exprime alors comme : avec α un nombre strictement positif ; α étant alors un coefficient de pondération permettant de pondérer la durée du trajet. Le calculateur 4 détermine alors, au cours d’une étape suivante 31, l’ensemble des consignes de commande dites « optimales » u∗, en minimisant, pour les consignes de commande, la fonction Hamiltonienne calculée au cours de l’étape précédente 28. Dans l’exemple de réalisation considéré, le calculateur 4 détermine ainsi une première consigne « thermique » optimale destinée à commander le moteur thermique M, et une seconde consigne « électrique » optimale destinée à commander la machine électrique M E . Au cours d’une étape suivante 32, le calculateur 4 calcule une variation différentielle, sur la durée d’échantillonnage, entre la valeur de chaque consigne déterminée au cours de l’étape 31 et la valeur de consigne appliquée lors de l’instant d’échantillonnage précédent. Ce calcul d’une variation différentielle sur un instant d’échantillonnage correspond ainsi à un calcul de gradient. Si, pour toutes les consignes de commande, la variation différentielle calculée au cours de l’étape précédente 32 est inférieure ou égale à une valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée, le calculateur 4 prend en compte, au cours d’une étape suivante 34, la valeur de la consigne déterminée au cours de l’étape 31 en tant que valeur optimale, sur l’instant d’échantillonnage courant, pour le ou les critères(s) à optimiser. Si, pour au moins une des consignes de commande, la variation différentielle calculée au cours de l’étape précédente 32 est supérieure à la valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée, le calculateur 4 détermine, au cours d’une étape suivante 36, un domaine de consignes de commande réduit u re d comprenant un ensemble de valeurs réduites pour chaque consigne de commande. Dans ce domaine de consignes de commande réduit u re d , le gradient de chaque valeur de consigne est borné en valeur absolue par la valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée. Au cours d’une étape 38 suivant cette étape 36, le calculateur 4 calcule, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande réduit u re d déterminé, toutes les valeurs possibles des dérivées d’états, en utilisant au moins les équations d’état f ( u ,q,w) décrivant le système. Au cours d’une étape 40 suivant cette étape 38, le calculateur 4 calcule, pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande réduit u re d déterminé, toutes les valeurs possibles pour le critère ou la combinaison de critères à optimiser, en utilisant l’équation de critère g ( u ,q,w). En variante non représentée, les étapes de calcul 38, 40 peuvent être interverties. Au cours d’une étape 42 suivant cette étape 40, le calculateur 4 calcule, dans le domaine de consignes de commande réduit u re d déterminé, toutes les valeurs possibles d’une fonction Hamiltonienne H ( u ,q,λ,w) desdites consignes, en utilisant les valeurs du critère ou de la combinaison de critères à optimiser déterminées par l’équation de critère g ( u ,q,w), et les valeurs des équations d’état, pour lesdites consignes. Pour ce faire, le calculateur 4 utilise le principe de la méthode PMP, autrement dit la méthode du Principe du Maximum de Pontryagin. Le calculateur 4 détermine alors, au cours d’une étape suivante 43, l’ensemble des consignes de commande dites « optimales » u∗, en minimisant, pour les consignes de commande, la fonction Hamiltonienne calculée au cours de l’étape précédente 42. Cette minimisation de la fonction Hamiltonienne est effectuée en minimisant une fonction Lagrangienne, la fonction Lagrangienne étant déterminée à partir de la fonction Hamiltonienne déterminée précédemment et des équations de contrainte de gradient multipliées par des paramètres dits de « Karush, Kuhn & Tucker » relatifs à ces contraintes, dans le domaine de consignes de commande réduit u red déterminé. Le Lagrangien est ainsi déterminé en fonction des paramètres « Karush, Kuhn & Tucker », eux-mêmes définis en fonction des contraintes de gradient de consignes et calculés de telle sorte que les consignes de commande optimales minimisent la fonction Lagrangienne. Ainsi, le calculateur 4 calcule les paramètres de “Karush, Kuhn & Tucker” de sorte que la dérivée de la fonction Lagrangienne soit nulle aux points des consignes de commande optimales obtenues. Au cours d’une étape 44 suivant cette étape 43, le calculateur 4 déplace, dans le domaine de consignes de commande réduit u re d déterminé, la fonction Lagrangienne calculée pour les consignes de commande, en modifiant lesdits paramètres de « Karush, Kuhn & Tucker », de telle sorte que lesdites valeurs déterminées des consignes de commande pour lesquelles la fonction Hamiltonienne est la plus faible correspondent à une valeur de saturation de la consigne pour laquelle la variation différentielle de la consigne est égale à la valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée. La fonction Hamiltonienne H ( u ,q,λ,w) s’exprime alors comme : avec λ T la transposée du vecteur adjoint λ ; µ1 et µ2 les paramètres de « Karush, Kuhn & Tucker », avec µ1 ou µ2 non nul, associés aux équations de contraintes de gradient de consignes ; h1 et h2 des équations respectant en particulier la valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée, et représentant des saturations supérieure et inférieure qui ne sont jamais actives en même temps. Il est à noter que, lorsque la durée du trajet fait partie du ou des critères(s) à optimiser, la fonction Hamiltonienne H ( u ,q,λ,w) s’exprime alors comme : avec α un nombre strictement positif ; α étant alors un coefficient de pondération permettant de pondérer la durée du trajet. De préférence, cette étape 44 de déplacement de la fonction Hamiltonienne, et en particulier de calcul des paramètres de « Karush, Kuhn & Tucker » µ1, µ2 est mise en œuvre via une méthode de calcul analytique ou numérique (notamment itérative) connue de l’homme de l’art. La valeur résultante de µ1, µ2 est alors utilisable pour obtenir une condition transversale qui fait le lien entre la dérivée temporelle de l’état adjoint λ et le gradient de la fonction Hamiltonienne H, qui dépend maintenant également des paramètres de « Karush, Kuhn & Tucker » µ1, µ2. Ceci permet d’obtenir l’évolution correcte de l’état adjoint λ(t) pour les prochains instants d’échantillonnage. Au cours d’une étape 46 suivant cette étape 44, le calculateur 4 prend en compte cette valeur de saturation de la consigne comme valeur optimale, sur l’instant d’échantillonnage courant, pour le critère ou la combinaison de critères à optimiser. Le procédé peut être réitéré pendant l’utilisation du véhicule. Le procédé permet ainsi d’obtenir des valeurs de consignes de commande pour lesquelles le niveau de pollution, et/ou la consommation énergétique, et/ou l’état de santé du véhicule 2, et/ou la durée du trajet sont minimales. De plus, grâce à la prise en compte de la fonction Lagrangienne et des paramètres dits de « Karush, Kuhn & Tucker » dans la minimisation de la fonction Hamiltonienne, ainsi que du déplacement (translation) de la fonction Lagrangienne en modifiant ces paramètres de « Karush, Kuhn & Tucker », le procédé permet d’atteindre en toutes circonstances les valeurs de commande les plus optimales (minimum global de l’Hamiltonien), par rapport à des contraintes de gradient de consignes imposées. Le procédé est donc plus précis et/ou plus stable du point de vue de la stratégie de commande d’optimisation, par rapport aux procédés de l’art antérieur, et constitue par conséquent un procédé d’optimisation d’un critère ou d’une combinaison de critères relatif(s) à un véhicule automobile, par mise en œuvre d’un modèle PMP adapté et saturé. Procédé, mis en œuvre dans un calculateur (4) embarqué au sein d’un véhicule automobile (2), d’optimisation d’un critère relatif au véhicule (2) et choisis parmi le groupe consistant en : un niveau de pollution, une consommation en énergie, un état de santé et une durée d’un trajet prédéterminé, le véhicule (2) comprenant un réservoir de carburant ou d’hydrogène ou autre combustible, une batterie électrique et/ou des super-capacités (30) apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique (M) alimenté par le réservoir de carburant ou une pile à combustible (P) alimentée par le réservoir d’hydrogène ou autre combustible, au moins une machine électrique (M E ) alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités (30), au moins un dispositif (10, 20) relatif au moteur thermique (M) ou à la pile à combustible (P), au moins un dispositif (30) relatif à la machine électrique (M E ), et au moins un dispositif relatif à la batterie électrique ou aux super-capacités (30), le calculateur (4) étant configuré pour gérer la chaine de traction du véhicule automobile (2) sur un trajet prédéterminé et étant apte à commander le moteur thermique (M) ou la pile à combustible (P), la machine électrique (M E ) et/ou les dispositifs (10, 20, 30) par l’émission d’un ensemble de consignes de commande, le moteur thermique (M) ou la pile à combustible (P), la machine électrique (M E ), et les dispositifs (10, 20, 30) étant chacun caractérisés par au moins une variable d’état, chaque variable d’état permettant de décrire l’état de fonctionnement du dispositif qu’elle caractérise, l’ensemble du moteur thermique (M) ou de la pile à combustible (P), de la machine électrique (M E ), et des dispositifs (10, 20, 30) étant représenté par un système d’équations d’état modélisant la dynamique du véhicule (2), lesdites équations d’état étant fonctions au moins des valeurs de consignes de commande instantanées et des variables d’état, le critère à optimiser étant représenté par une équation de critère fonction au moins des valeurs de consignes de commande instantanées et des variables d’état, au moins une de ces consignes de commande étant soumise à au moins une contrainte de gradient, ledit procédé étant mis en œuvre pendant une durée divisée en instants d’échantillonnage constants, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend, à chaque instant d’échantillonnage, les étapes de : a) détermination (22) d’un domaine de consignes de commande applicables comprenant un ensemble de valeurs pour chaque consigne de commande, b) calcul (24), pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, des valeurs possibles des dérivées d’états, données par les équations d’état, c) calcul (26), pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, des valeurs possibles pour le critère à optimiser, donné par l’équation de critère, d) calcul (28), dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, des valeurs possibles d’une fonction Hamiltonienne desdites consignes, en utilisant les valeurs de critère à optimiser déterminées par l’équation de critère, et les valeurs des équations d’état, pour lesdites consignes, e) détermination (31) de la valeur des consignes de commande, dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible, f) calcul (32) d’une variation différentielle, sur la durée d’échantillonnage, entre ladite valeur déterminée de chaque consigne et la valeur de consigne appliquée lors de l’instant d’échantillonnage précédent, g) si, pour toutes les consignes de commande, ladite variation différentielle est inférieure ou égale à une valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée, prise en compte (34) de ladite valeur déterminée de la consigne comme valeur optimale, sur l’instant d’échantillonnage courant, pour le critère du véhicule (2) à optimiser, h) sinon, h1) détermination (36) d’un domaine de consignes de commande réduit comprenant un ensemble de valeurs réduites pour chaque consigne de commande, le gradient de chaque valeur de consigne étant borné en valeur absolue par ladite valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée, h2) calcul (38), pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, des valeurs possibles des dérivées d’états, données par les équations d’état, h3) calcul (40), pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, des valeurs possibles pour le critère à optimiser, donné par l’équation de critère, h4) calcul (42), dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, des valeurs possibles d’une fonction Hamiltonienne desdites consignes, en utilisant les valeurs de critère à optimiser déterminées par l’équation de critère, et les valeurs des équations d’état, pour lesdites consignes, h5) détermination (43) de la valeur des consignes de commande, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible, la minimisation de la fonction Hamiltonienne étant effectuée en minimisant une fonction Lagrangienne, la fonction Lagrangienne étant déterminée à partir de la fonction Hamiltonienne déterminée précédemment et des équations de contrainte de gradient multipliées par des paramètres dits de « Karush, Kuhn & Tucker » relatifs à ces contraintes, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, h6) déplacement (44), dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de la fonction Lagrangienne calculée pour lesdites consignes de commande, en modifiant lesdits paramètres de « Karush, Kuhn & Tucker », de telle sorte que lesdites valeurs déterminées des consignes de commande pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible correspondent à une valeur de saturation de la consigne pour laquelle la variation différentielle de la consigne est égale à la valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée ; et prise en compte (46) de ladite valeur de saturation de la consigne comme valeur optimale, sur l’instant d’échantillonnage courant, pour le critère (2) à optimiser. Procédé, mis en œuvre dans un calculateur (4) embarqué au sein d’un véhicule automobile (2), selon la revendication précédente, d’optimisation d’une combinaison d’au moins deux critères relatifs au véhicule (2) et choisis parmi le groupe consistant en : un niveau de pollution, une consommation en énergie, un état de santé et une durée d’un trajet prédéterminé, le véhicule (2) comprenant un réservoir de carburant ou d’hydrogène ou autre combustible, une batterie électrique et/ou des super-capacités (30) apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique (M) alimenté par le réservoir de carburant ou une pile à combustible (P) alimentée par le réservoir d’hydrogène ou autre combustible, au moins une machine électrique (M E ) alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités (30), au moins un dispositif (10, 20) relatif au moteur thermique (M) ou à la pile à combustible (P), au moins un dispositif (30) relatif à la machine électrique (M E ), et au moins un dispositif relatif à la batterie électrique ou aux super-capacités (30), le calculateur (4) étant configuré pour gérer la chaine de traction du véhicule automobile (2) sur ledit trajet prédéterminé et étant apte à commander le moteur thermique (M) ou la pile à combustible (P), la machine électrique (M E ) et/ou les dispositifs (10, 20, 30) par l’émission d’un ensemble de consignes de commande, le moteur thermique (M) ou la pile à combustible (P), la machine électrique (M E ), et les dispositifs (10, 20, 30) étant chacun caractérisés par au moins une variable d’état, chaque variable d’état permettant de décrire l’état de fonctionnement du dispositif qu’elle caractérise, l’ensemble du moteur thermique (M) ou de la pile à combustible (P), de la machine électrique (M E ), et des dispositifs (10, 20, 30) étant représenté par un système d’équations d’état modélisant la dynamique du véhicule (2), lesdites équations d’état étant fonctions au moins des valeurs de consignes de commande instantanées et des variables d’état, la combinaison de critères à optimiser étant représentée par une équation de critère fonction au moins des valeurs de consignes de commande instantanées et des variables d’état, au moins une de ces consignes de commande étant soumise à au moins une contrainte de gradient, ledit procédé étant mis en œuvre pendant une durée divisée en instants d’échantillonnage constants, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend, à chaque instant d’échantillonnage, les étapes de : gg) détermination (22) d’un domaine de consignes de commande applicables comprenant un ensemble de valeurs pour chaque consigne de commande, hh) calcul (24), pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, des valeurs possibles des dérivées d’états, données par les équations d’état, ii) calcul (26), pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, des valeurs possibles pour la combinaison de critères à optimiser, donnée par l’équation de critère, jj) calcul (28), dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, des valeurs possibles d’une fonction Hamiltonienne desdites consignes, en utilisant les valeurs de la combinaison de critères à optimiser déterminées par l’équation de critère, et les valeurs des équations d’état, pour lesdites consignes, kk) détermination (31) de la valeur des consignes de commande, dans le domaine de consignes de commande applicables déterminé, pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible, ll) calcul (32) d’une variation différentielle, sur la durée d’échantillonnage, entre ladite valeur déterminée de chaque consigne et la valeur de consigne appliquée lors de l’instant d’échantillonnage précédent, mm) si, pour toutes les consignes de commande, ladite variation différentielle est inférieure ou égale à une valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée, prise en compte (34) de ladite valeur déterminée de la consigne comme valeur optimale, sur l’instant d’échantillonnage courant, pour la combinaison de critères à optimiser, nn) sinon, oo1) détermination (36) d’un domaine de consignes de commande réduit comprenant un ensemble de valeurs réduites pour chaque consigne de commande, le gradient de chaque valeur de consigne étant borné en valeur absolue par ladite valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée, oo2) calcul (38), pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, des valeurs possibles des dérivées d’états, données par les équations d’état, oo3) calcul (40), pour chaque consigne de commande et dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, des valeurs possibles pour la combinaison de critères à optimiser, donnée par l’équation de critère, oo4) calcul (42), dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, des valeurs possibles d’une fonction Hamiltonienne desdites consignes, en utilisant les valeurs de la combinaison de critères à optimiser déterminées par l’équation de critère, et les valeurs des équations d’état, pour lesdites consignes, oo5) détermination (43) de la valeur des consignes de commande, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible, la minimisation de la fonction Hamiltonienne étant effectuée en minimisant une fonction Lagrangienne, la fonction Lagrangienne étant déterminée à partir de la fonction Hamiltonienne déterminée précédemment et des équations de contrainte de gradient multipliées par des paramètres dits de « Karush, Kuhn & Tucker » relatifs à ces contraintes, dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, oo6) déplacement (44), dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de la fonction Lagrangienne calculée pour lesdites consignes de commande, en modifiant lesdits paramètres de « Karush, Kuhn & Tucker », de telle sorte que lesdites valeurs déterminées des consignes de commande pour lesquelles ladite fonction Hamiltonienne est la plus faible correspondent à une valeur de saturation de la consigne pour laquelle la variation différentielle de la consigne est égale à la valeur maximale limite de gradient de consigne prédéterminée ; et prise en compte (46) de ladite valeur de saturation de la consigne comme valeur optimale, sur l’instant d’échantillonnage courant, pour la combinaison de critères à optimiser. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 2, dans lequel l’étape de déplacement (44), dans le domaine de consignes de commande réduit déterminé, de la fonction Lagrangienne calculée pour lesdites consignes de commande, en modifiant lesdits paramètres de « Karush, Kuhn & Tucker », est mise en œuvre via une méthode de calcul analytique ou numérique. Calculateur (4) pour la gestion de la chaine de traction d’un véhicule automobile (2) sur un trajet prédéterminé, le véhicule (2) comprenant, outre le calculateur (4), un réservoir de carburant ou d’hydrogène ou autre combustible, une batterie électrique et/ou des super-capacités (30) apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique (M) alimenté par le réservoir en carburant ou une pile à combustible (P) alimentée par le réservoir d’hydrogène ou autre combustible, au moins une machine électrique (M E ) alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités (30), au moins un dispositif (10, 20) relatif au moteur thermique (M) ou à la pile à combustible (P), au moins un dispositif (30) relatif à la machine électrique (M E ), et au moins un dispositif relatif à la batterie électrique ou aux super-capacités (30), le calculateur (4) étant apte à commander le moteur thermique (M) ou la pile à combustible (P), la machine électrique (M E ) et/ou les dispositifs (10, 20, 30) par l’émission d’un ensemble de consignes de commande, le moteur thermique (M) ou la pile à combustible (P), la machine électrique (M E ), et les dispositifs (10, 20, 30) étant chacun caractérisés par au moins une variable d’état, chaque variable d’état permettant de décrire l’état de fonctionnement du dispositif qu’elle caractérise, l’ensemble du moteur thermique (M) ou de la pile à combustible (P), de la machine électrique (M E ), et des dispositifs (10, 20, 30) étant représenté par un système d’équations d’état modélisant la dynamique du véhicule (2), lesdites équations d’état étant fonctions au moins des valeurs de consignes de commande instantanées et des variables d’état, au moins une de ces consignes de commande étant soumise à au moins une contrainte de gradient, le calculateur (4) étant caractérisé en ce qu’il est configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3. Véhicule automobile (2) comprenant un réservoir de carburant ou d’hydrogène ou autre combustible, une batterie électrique et/ou des super-capacités (30) apte(s) à fournir de l’énergie électrique, un moteur thermique (M) alimenté par le réservoir en carburant ou une pile à combustible (P) alimentée par le réservoir d’hydrogène ou autre combustible, au moins une machine électrique (M E ) alimentée par de l’énergie électrique fournie par la batterie et/ou les super-capacités (30), au moins un dispositif (10, 20) relatif au moteur thermique (M) ou à la pile à combustible (P), au moins un dispositif (30) relatif à la machine électrique (M E ), au moins un dispositif relatif à la batterie électrique ou aux super-capacités (30), et un calculateur (4) pour la gestion de la chaine de traction d’un véhicule automobile (2) sur un trajet prédéterminé, le calculateur (4) étant apte à commander le moteur thermique (M) ou la pile à combustible (P), la machine électrique (M E ) et/ou les dispositifs (10, 20, 30) par l’émission d’un ensemble de consignes de commande, le moteur thermique (M) ou la pile à combustible (P), la machine électrique (M E ), et les dispositifs (10, 20, 30) étant chacun caractérisés par au moins une variable d’état, chaque variable d’état permettant de décrire l’état de fonctionnement du dispositif qu’elle caractérise, l’ensemble du moteur thermique (M) ou de la pile à combustible (P), de la machine électrique (M E ), et des dispositifs (10, 20, 30) étant représenté par un système d’équations d’état modélisant la dynamique du véhicule (2), lesdites équations d’état étant fonctions au moins des valeurs de consignes de commande instantanées et des variables d’état, au moins une de ces consignes de commande étant soumise à au moins une contrainte de gradient, le véhicule (2) comprenant en outre un calculateur (4) pour la gestion de la chaine de traction selon la revendication 4. Produit programme d’ordinateur caractérisé en ce qu’il comporte un ensemble d’instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ou plusieurs processeurs, configurent le ou les processeurs pour mettre en œuvre un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3.