FR 3156741 A1 20250620 FR 2314297 A 20231215 L’invention concerne des méthodes et des dispositifs de contrôle d'un système de navigation embarqué d'un véhicule (10). Pour atteindre cet objectif, on reçoit d'abord des données représentatives des points géographiques de départ et d'arrivée, et on détermine un ensemble d'itinéraires (101, 102). Chaque itinéraire comprend un ensemble de tronçons routiers (101a, 101b, 101c, 101d, 102a, 102b). Un ensemble de tracés routiers associés à l'ensemble des tronçons routiers de chaque itinéraire est identifié en saisissant l'ensemble des tronçons routiers dans un modèle d’identification du tracé routier, les paramètres du tracé routier étant associés à chaque tracé routier de l'ensemble des tracés routiers. Un taux d'usure pour chaque itinéraire est déterminé en fonction de l'ensemble des modèles routiers et un itinéraire optimal est sélectionné en fonction du taux d'usure parmi l'ensemble des itinéraires. Enfin, le système de navigation embarqué est contrôlé en fonction de l'itinéraire optimal. Figure 1 Procédé et dispositif de contrôle d'un système de navigation embarqué d'un véhicule La présente application concerne généralement le domaine d'une méthode de contrôle d'un système de navigation embarqué d'un véhicule. La présente invention concerne également un procédé de sélection d'un itinéraire en fonction d'une estimation du taux d'usure. La présente application concerne également un procédé et un dispositif permettant d'aider un conducteur à contrôler un véhicule, par exemple un véhicule autonome ou semi-autonome. Arrière-plan La présente section a pour but d'initier le lecteur à divers aspects de l'art, qui peuvent être liés à divers aspects d'au moins un mode de réalisation exemplaire de la présente application qui est décrit et / ou revendiqué ci-dessous. Cette discussion est jugée utile pour fournir au lecteur des renseignements généraux qui faciliteront une meilleure compréhension des divers aspects de la présente demande. De nombreux véhicules modernes sont équipés de systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS). Les ADAS sont des systèmes passifs et actifs conçus pour éliminer l'erreur humaine dans la conduite de tous les types de véhicules et/ou pour améliorer le confort de conduite, par exemple. Les systèmes ADAS utilisent des technologies avancées pour assister le conducteur pendant la conduite, améliorant ainsi les performances. Les systèmes ADAS utilisent une combinaison de technologies de capteurs pour percevoir l'environnement autour d'un véhicule, puis fournir des informations au conducteur ou agir sur les systèmes du véhicule appelés systèmes embarqués actifs en paramétrant leurs paramètres. Il existe plusieurs niveaux d'ADAS, agissant notamment sur les systèmes embarqués actifs du véhicule, par exemple le régulateur de vitesse adaptatif, le contrôle de la suspension ou la direction assistée, en paramétrant des paramètres permettant de piloter certains actionneurs de chaque système embarqué actif. Les ADAS embarqués dans un véhicule sont alimentés par des données obtenues à partir d'un ou plusieurs capteurs embarqués comme, par exemple, des caméras, ou par des données reçues d'un serveur distant. Par exemple, ces données peuvent être utilisées pour détecter les obstacles devant le véhicule, comme un nid-de-poule, afin d'adapter les paramètres de suspension du véhicule lorsqu'il les franchit. La qualité de la réponse du véhicule aux conditions de conduite dépend de ses paramètres, qui peuvent être réglés en usine ou par un utilisateur, par exemple au début d'un trajet. Cependant, les réglages des systèmes embarqués actifs du véhicule ne sont pas toujours optimisés, car les conditions de conduite peuvent changer au cours d'un trajet. De plus, pour améliorer la fiabilité des véhicules et la sécurité des passagers, les véhicules nécessitent régulièrement un entretien. De telles opérations suivent un calendrier publié par un fabricant, par exemple, dans lequel il recommande la fréquence à laquelle certaines pièces mécaniques doivent être remplacées. Ces intervalles sont estimés sur la base des taux d'usure moyens, par exemple, mais ne tiennent pas nécessairement compte de la durée de vie réelle du véhicule. De ce fait, les opérations de maintenance sont effectuées plus fréquemment, parfois plus souvent que nécessaire, pour éviter tout risque, rendant l'entretien des véhicules coûteux. De plus, il n'est pas possible pour un utilisateur de connaître à l'avance les conditions de conduite sur les routes à venir. Il est donc difficile d'anticiper ces conditions afin d'éviter certaines routes dangereuses qui pourraient endommager le véhicule, ou de déterminer certains paramètres associés aux systèmes embarqués actifs afin de minimiser l'impact des conditions de conduite sur la durée de vie du véhicule. Résumé La section suivante présente un résumé simplifié d'au moins un mode de réalisation exemplaire afin de fournir une compréhension de base de certains aspects de la présente demande. Ce résumé n'est pas un aperçu exhaustif d'un mode de réalisation exemplaire. Il n'est pas destiné à identifier les éléments critiques d'un mode de réalisation. Le résumé qui suit se contente de présenter certains aspects d'au moins un des modes de réalisation exemplaires sous une forme simplifiée en prélude à la description plus détaillée fournie ailleurs dans le document. Selon un premier aspect de la présente demande, l’invention concerne procédé de contrôle d'un système de navigation embarqué d'un premier véhicule, le procédé comprenant les étapes suivantes : - réception de premières données représentatives de points géographiques de départ et d'arrivée ; - détermination d'un ensemble d'itinéraires comprenant chacun un ensemble de tronçons routiers selon lesdites premières données ; - identification d'un ensemble de modèles de routes associés à l'ensemble des tronçons routiers de chaque itinéraire par une alimentation dudit ensemble de tronçons routiers dans un modèle d’identification du tracé routier, ledit modèle d’identification du tracé routier étant appris dans une phase d'apprentissage à partir de données d'apprentissage représentatives de caractéristiques d'un ensemble de routes secondaires et de leur localisation géographique obtenues à partir d'un ensemble de seconds véhicules, des paramètres du tracé routier étant associés à chaque tracé routier dudit ensemble de modèles de routes ; - détermination d’un taux d'usure pour chaque itinéraire, ledit taux d'usure étant fonction à l'ensemble des modèles de routes ; - sélection d'un itinéraire optimal en fonction dudit taux d'usure parmi ledit ensemble d'itinéraires ; - contrôle dudit système de navigation embarqué en fonction dudit itinéraire optimal. Une telle méthode permet de minimiser un taux d'usure ou de maximiser la durée de vie des composants du véhicule en sélectionnant l'itinéraire le moins dommageable parmi une pluralité d'itinéraires. La minimisation du taux d'usure des composants du véhicule permet ainsi d'effectuer des opérations de maintenance sur le véhicule à des intervalles plus longs. Dans un mode de réalisation exemplaire, le taux d'usure est déterminé en fonction d'une information de taux d'usure associée à chaque modèle de route dudit ensemble de modèles de route, ladite information sur le taux d'usure étant obtenue à partir de ledit modèle d’identification du modèle de route. Dans un autre mode de réalisation, le taux d'usure est déterminé selon un modèle de prévision de l'usure recevant en entrée lesdits paramètres de tracé routier associés à chaque tracé routier dudit ensemble de modèles routiers. Dans un autre mode de réalisation, la méthode consiste en outre à recevoir un ensemble de paramètres de contrôle d'au moins un système actif embarqué pour chaque itinéraire, ledit ensemble de paramètres de contrôle étant déterminé de manière à minimiser ledit taux d'usure pour ledit ensemble de modèles de route en fonction desdits paramètres de tracé de la route. Dans un autre mode de réalisation, la méthode comprend en outre le contrôle dudit système actif embarqué en fonction dudit ensemble de paramètres de contrôle. Dans un autre mode de réalisation, l’information sur le taux d'usure a une valeur comprise entre 0 et 1. Dans un autre mode de réalisation, la méthode consiste en outre à déterminer des valeurs de distance et de durée pour chaque itinéraire, ladite sélection étant en fonction desdites valeurs de distance et de durée. Selon un deuxième aspect de la présente application, l’invention concerne un dispositif de contrôle d'un système de navigation embarqué d'un véhicule, dans lequel le dispositif comprend une mémoire associée à au moins un processeur configuré pour mettre en œuvre le procédé conformément au premier aspect de la présente application. Selon un troisième aspect de la présente application, l’invention concerne un produit de programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ou plusieurs processeurs, amène un ou plusieurs processeurs à exécuter une méthode selon le premier aspect de l’invention. Selon un quatrième aspect de la présente application, il est fourni un support de stockage non transitoire contenant des instructions de code de programme pour l'exécution d'une méthode selon le premier aspect de la présente application. La nature spécifique d'au moins un des modes de réalisation exemplaires ainsi que d'autres objets, avantages, caractéristiques et utilisations d'au moins un des modes de réalisation exemplaires deviendra évidente à partir de la description suivante d'exemples pris en conjonction avec les dessins ci-joints. Il s'agira maintenant de se référer, à titre d'exemple, aux dessins ci-joints, qui montrent des modes de réalisation exemplaires de la présente application et dans lesquels : La FIG. 1 illustre schématiquement un véhicule avec son environnement selon un mode de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; La FIG. 2 illustre un organigramme des différentes étapes d'un procédé de contrôle d'un système de navigation embarqué du véhicule de la FIG. 1 , selon un exemple particulier et non limitatif de la présente invention ; et La FIG. 3 illustre un schéma fonctionnel d'un exemple de dispositif configuré pour contrôler un système de navigation embarqué du véhicule de la FIG. 1 , conformément à au moins un mode de réalisation exemplaire. Description des modes de réalisation exemplaires Au moins l'un des modes de réalisation exemplaires est décrit plus en détail ci-après en se référant aux figures ci-jointes, dans lesquelles des exemples d'au moins un des modes de réalisation exemplaires sont illustrés. Un mode de réalisation exemplaire peut toutefois être incarné sous de nombreuses formes alternatives et ne doit pas être interprété comme se limitant aux exemples énoncés dans le présent document. Par conséquent, il faut comprendre qu'il n'y a pas d'intention de limiter les modes de réalisation exemplaires aux formes particulières divulguées. Au contraire, la divulgation vise à couvrir toutes les modifications, équivalents et alternatives entrant dans l'esprit et le champ d'application de la présente application. Il existe des méthodes et des dispositifs de contrôle d'un système de navigation embarqué d'un premier véhicule. Pour atteindre cet objectif, on reçoit d'abord des données représentatives de points géographiques de départ et d'arrivée, et on détermine un ensemble d'itinéraires, chaque itinéraire comprenant un ensemble de tronçons routiers. Un ensemble de tracés routiers associés à l'ensemble des tronçons routiers de chaque itinéraire est identifié par l’alimentation de l'ensemble des tronçons routiers dans un modèle d’identification du tracé routier, qui est apprise dans une phase d'apprentissage à partir de données d'apprentissage représentatives des caractéristiques d'un ensemble de routes et de leur localisation géographique obtenues à partir d'un ensemble de seconds véhicules, les paramètres de la configuration de la route étant associés à chaque configuration de la route de l'ensemble des répétitions de la route. Un taux d'usure pour chaque itinéraire est déterminé en fonction de l'ensemble des modèles routiers et un itinéraire optimal est sélectionné en fonction du taux d'usure parmi l'ensemble des itinéraires. Enfin, le système de navigation embarqué est contrôlé en fonction de l'itinéraire optimal. Veuillez noter que dans le texte suivant, les termes « taux d'usure », « risque de défaillance », « risque de panne », « délai de défaillance » et « durée de vie » sont utilisés de manière interchangeable, car ils se rapportent à la même idée. La FIG. 1 illustre schématiquement un environnement 1 comprenant un premier véhicule 10, selon un mode de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le premier véhicule 10 correspond par exemple à un véhicule à moteur thermique, à moteur(s) électrique(s) ou encore à un véhicule hybride avec un moteur thermique et un ou plusieurs moteurs électriques, par exemple un véhicule hybride rechargeable. Le premier véhicule 10 correspond donc par exemple à un véhicule terrestre, par exemple une voiture, un camion, un bus, ou une moto. Le premier véhicule 10 peut être équipé de divers systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) qui sont configurés pour aider le conducteur du premier véhicule 10 à contrôler le premier véhicule 10. Le premier véhicule 10 peut être un véhicule semi-autonome ou un véhicule autonome, par exemple, un véhicule circulant avec un niveau d'autonomie qui est par exemple supérieur ou égal à 2 dans une plage d'autonomie comprise entre 1 et 5, le niveau 1 correspondant à un véhicule ayant un niveau d'autonomie minimal et le niveau 5 correspondant à un véhicule ayant un niveau d'autonomie maximal, Par exemple, un véhicule entièrement autonome. Selon un mode de réalisation exemplaire, le premier véhicule 10 est équipé d'un module de détection de l'état de la route 11, dont l'objectif est de traiter un ou plusieurs signaux d'entrée horodatés, périodiques ou non, et pas nécessairement alignés à l'origine dans le domaine temporel ou fréquentiel. Une gamme de signaux s'étend, sans toutefois s'y limiter, aux lectures du premier ensemble de dispositifs de détection comprenant au moins un capteur parmi : - les capteurs inertiels, - les capteurs de vitesse des roues, - les capteurs au volant, - les radars, - les lidars, - les scanners laser, - les caméras, - les capteurs d'accélération, - les capteurs de vibrations, - les capteurs de bruit, - les capteurs de pluie, - le thermomètre externe et - la station météorologique. Veuillez noter que cette liste n'est pas exhaustive. Le module de détection de l'état de la route 11 analyse périodiquement la partie récente des signaux disponibles, les prétraite selon les besoins, par exemple par échantillonnage, filtrage, imputation de valeurs manquantes ou suppression de valeurs aberrantes, et les aligne, par exemple par interpolation, de manière à obtenir des points de données multidimensionnels régulièrement espacés, appelés séries temporelles, caractérisant l'évolution des caractéristiques routières attribuables au lieu sur la distance récemment parcourue par le premier véhicule 10. Chacune de ces séries chronologiques est, par exemple, également associée au numéro d'identification du véhicule, appelé numéro VIN, afin de permettre l'attribution d'informations dérivées à ce véhicule à un stade ultérieur du traitement. La longueur de la série chronologique peut dépendre de la capacité du véhicule à mettre en cache la partie récente des données et peut aller d'une petite valeur, par exemple la dernière minute, à la durée du cycle d'allumage. Le premier véhicule 10 est équipé d'une unité de communication, correspondant par exemple à un module de communication du TCU (Telematic Control Unit), de l'ATB (« Autonomous Telematic Box ») ou du RFSB (« Radio Frequency Service Box »). Une telle unité de communication est avantageusement connectée à une ou plusieurs antennes pour, par exemple, transmettre et/ou recevoir des données vers et/ou depuis un dispositif distant, par exemple un centre de données 120 du « cloud » 100, ou un dispositif de communication mobile 11, tel qu'un smartphone ou une tablette, via une connexion sans fil, selon la technologie OTA (« Over The Air ») par exemple. La communication sans fil entre le premier véhicule 10 et le centre de données 120 s'établit par exemple via une infrastructure réseau comprenant par exemple une ou plusieurs antennes relais ou stations de base 110, ou selon un mode de communication directe (par exemple lorsque le dispositif de communication mobile se trouve à une distance du premier véhicule 10 permettant un tel mode de communication, par exemple à une distance inférieure à 10, 20 ou 50 m). La connexion sans fil est basée par exemple sur un ou plusieurs protocoles de communication sans fil tels que Bluetooth®, Wi-Fi® (basé sur IEEE 802.11), LTE (« Long-Term Evolution »), LTE-Advanced, 3GPP (« 3rd Generation Partnership Project ») de quatrième ou cinquième génération, appelé 3GPP 4G ou 5G, la communication par satellite comme Starlink®. Le premier véhicule 10 est également équipé d'au moins un système actif embarqué. Un tel système actif embarqué agit, par exemple, sur la direction du premier véhicule, les freins, la vitesse, la barre stabilisatrice, les amortisseurs, les paramètres de suspension ou d'autres paramètres du système mécatronique. Selon un mode de réalisation exemplaire, le premier véhicule 10 est équipé d'un deuxième ensemble de dispositifs de détection comprenant, par exemple, un thermomètre, un capteur de pression, un capteur de force ou un capteur de contrainte avec jauge de contrainte. Le second ensemble de capteurs permet de connaître les paramètres intrinsèques du véhicule ou de capter les réactions physiques du véhicule ou de ses composants dans son environnement. Le premier véhicule 10 est équipé d'un système de navigation et de géolocalisation, aussi appelé système GNSS (Géolocalisation et Navigation par un Système Satellite), par exemple un système de positionnement par satellite de type Global Positioning System (GPS). Un signal de géolocalisation est disponible pour fournir des informations sur la position actuelle du premier véhicule D. La position actuelle D du premier véhicule 10 est envoyée, par exemple, au centre de données 120 ou au cloud 100, ce qui permet au dispositif de communication mobile 11 connecté au même centre de données 120 ou cloud 100 de collecter cette position actuelle D pour alimenter un système de navigation intégré à cet dispositif de communication mobile 11. Les systèmes embarqués, tels que le système actif embarqué, l'unité de communication, l'ADAS et le module de détection de l'état de la route 11, sont chacun contrôlés par un ou plusieurs calculateurs, par exemple l'unité de contrôle électronique (ECU). Ces calculateurs forment, par exemple, une architecture multiplexée pour la réalisation de divers services utiles au bon fonctionnement du premier véhicule 10 et pour assister le conducteur et/ou les passagers du véhicule dans le contrôle du premier véhicule 10 via le contrôle des systèmes embarqués du premier véhicule 10. Les calculateurs communiquent et échangent des données entre eux via un ou plusieurs bus informatiques, par exemple un bus de communication comme CAN (Controller Area Network), CAN FD (Controller Area Network Flexible Data-Rate data bus type), FlexRay (selon la norme ISO 17458), LIN (Local Interconnect Network) ou Ethernet (selon la norme ISO/IEC 802-3). Un processus de contrôle d'un système de navigation embarqué du premier véhicule 10 est avantageusement mis en œuvre par un ou plusieurs processeurs d'un ou plusieurs calculateurs embarqués du premier véhicule 10. Lors d'une première opération, le calculateur reçoit des premières données représentatives des points géographiques de départ et d'arrivée A. Le départ est, par exemple, la position actuelle du premier véhicule D. Selon un autre exemple, la position géographique du point de départ correspond à une adresse ou à un point d'intérêt, l'itinéraire étant planifié avant même que le premier véhicule n'atteigne cette position géographique de départ. Selon un mode de réalisation exemplaire, les premières données sont obtenues à partir du système de navigation, par exemple, lorsqu'un utilisateur saisit ces positions via une interface homme-machine. Dans une deuxième opération, un ensemble d'itinéraires 101, 102 est déterminé en fonction de premières données. Chaque itinéraire de l'ensemble des itinéraires peut comprendre un ensemble de tronçons routiers, qui comprend au moins un tronçon routier. Selon l'exemple illustré à la FIG. 1 , l'ensemble des itinéraires comprend deux itinéraires, un premier itinéraire 101 et un second itinéraire 102. Le premier itinéraire 101 comprend l'ordre des tronçons routiers suivants : un premier tronçon routier 101a, un deuxième tronçon routier 101b, un troisième tronçon routier 101c et un quatrième tronçon routier 101d. Le deuxième itinéraire 102 comprend l'ordre des tronçons routiers suivants : un premier tronçon routier 102a et un deuxième tronçon routier 102b. Cependant, l'exemple ne se limite pas à un ensemble de deux itinéraires, mais s'étend à un ensemble d'itinéraires comprenant au moins deux itinéraires, par exemple 2, 3 ou 10 itinéraires. De même, le nombre de tronçons routiers pour chaque itinéraire est supérieur ou égal à un, par exemple 1, 2, 4, 10 ou 100 tronçons routiers. Un tronçon routier est par exemple une route ouverte, telle qu'une route départementale ou une route nationale, ou un chemin ou un sentier hors route, que le premier véhicule peut emprunter. Dans une troisième opération, un ensemble de tracés routiers associés à l'ensemble des tronçons routiers de chaque itinéraire est identifié en saisissant l'ensemble des tronçons routiers dans un modèle d’identification du tracé routier, les paramètres du tracé routier étant associés à chaque tracé routier dudit ensemble de tracés routiers. Le modèle d’identification du modèle routier est appris dans une phase d'apprentissage à partir de données d'apprentissage représentatives des caractéristiques d'un ensemble de routes secondaires et de leur localisation géographique obtenues à partir d'un ensemble de véhicules secondaires. Il convient de noter que les tronçons routiers mentionnés ci-dessus peuvent également être inclus dans cet ensemble de routes secondaires. Les sections de route présentent certaines caractéristiques associées à des caractéristiques. Ces caractéristiques comprennent, par exemple, la rugosité de la route, le type de chaussée, la pente, les oscillations de la surface de la route, mais aussi les virages, les intersections, les arrêts, les réglementations et l'environnement. Les caractéristiques de la route sont ensuite classées en groupes appelés modèles de route, chaque modèle de route comprenant des paramètres de modèle de route. La carte routière est construite grâce à une analyse de tronçon de route. Chaque modèle de route est identifié en saisissant des données d'apprentissage dans un modèle d'identification du modèle de route, également appelé identificateur de modèle de route. Le modèle d'identification du modèle de route a été appris dans une phase d'apprentissage à partir de données d'apprentissage représentatives des caractéristiques d'un ensemble de routes secondaires obtenues à partir d'un ensemble de véhicules secondaires, les paramètres du modèle de route étant associés à chaque modèle de route. Au cours de la phase d'apprentissage, des signaux appropriés indiquant diverses caractéristiques de la route sont collectés de manière distribuée à partir des dispositifs de détection des véhicules secondaires, en impliquant l'ensemble des deuxièmes véhicules conduits sur des sections de route, et sur une période de temps plus longue. Les données d'apprentissage représentatives de ces signaux peuvent être physiquement hébergées dans un centre de données 120 doté de plusieurs serveurs de traitement de données colocalisés, ou dans une infrastructure basée sur le cloud ou toute autre infrastructure distribuée appropriée. Les moyens et protocoles de transmission de données ne sont pas limités et peuvent faire appel à toute technologie moderne telle que la transmission en direct (OTA) sur des réseaux sans fil ou cellulaires. Par exemple, la collecte de données d'apprentissage prend d’un à plusieurs mois, et les données d'apprentissage sont collectées à partir de milliers de véhicules de différentes catégories, ces véhicules comprenant un ensemble de dispositifs de détection. Les signaux multidimensionnels alignés, chacun provenant d'un véhicule de l'ensemble des seconds véhicules, doivent être transformés dans un format qui admet des comparaisons robustes entre eux. Par conséquent, une opération d'extraction de caractéristiques génériques est effectuée sur chaque signal et les sorties sont fusionnées en un seul jeu de données. L'identification du véhicule est conservée, par exemple, après une étape d'extraction de caractéristiques, l'identité du véhicule qui a émis le signal source est toujours attribuée sans ambiguïté à chaque enregistrement de sortie. Pour l'efficacité du calcul, la transformation ci-dessus doit être effectuée, et les résultats persistent à proximité du stockage des signaux susmentionnés, en gardant les données au repos pour éviter une surcharge de transmission de données importante. Par conséquent, lorsque suffisamment de données sont collectées, les hypothèses de certains modèles de routes dans l'espace des caractéristiques de signalisation analysées représentant des classes nommées ou non nommées spécifiques peuvent être vérifiées avec plus de signification statistique. L'objectif du modèle d'identification des modèles routiers est d'analyser de manière répétée les données d'apprentissage comprenant des points de données codés par des caractéristiques afin d'identifier les groupes cohérents de caractéristiques routières ou, alternativement, de confirmer l'existence de catégories prédéterminées de celles-ci. Si l'on ne dispose d'aucune connaissance préalable des signatures des caractéristiques de la route, on utilise une technique non supervisée (clustering). Sinon, la tâche peut être formulée sous la forme d'une correspondance / classification de modèles qui nécessitera une formation supplémentaire à l'aide d'échantillons indépendants de données avec des étiquettes de classe de vérité terrain qui leur sont attribuées. En d'autres termes, le modèle d'identification de modèle vise à trouver une fonction mappant une entité multidimensionnelle d'entrée X dans un identificateur de cluster ou l'une des étiquettes de classe prédéfinies. Étant donné que les données d'apprentissage comprennent des informations sur les positions géographiques, par exemple la latitude, la longitude et éventuellement l'altitude, la solution au problème de regroupement ou de classification ci-dessus reflètera dans une certaine mesure l'association avec les positions géographiques à la surface de la Terre. La force de cette association augmentera avec le poids relatif attribué aux variables de position géographique. Dans un mode de réalisation possible de cette invention, les variables de position géographique peuvent être complètement séparées, et le regroupement en 2 dimensions (ou le regroupement en 3 dimensions si l'altitude doit également être traitée comme une variable) ne peut être effectué que sur celles-ci afin de trouver d'abord uniquement les emplacements visités par de nombreux véhicules. Ensuite, le regroupement de la deuxième étape peut être effectué sur les variables restantes, mais uniquement dans le voisinage spatial des emplacements géographiques les plus courants précédemment trouvés. Lors d'une quatrième opération, un taux d'usure est déterminé pour chaque itinéraire en fonction de l'ensemble des modèles de routes. Selon un mode de réalisation exemplaire, la valeur d'usure est déterminée pour un ensemble de composants du premier véhicule 10, par exemple en déterminant des taux d'usure, chacun associé à un composant du premier véhicule. L'ensemble des composants du premier véhicule 10 comprend, par exemple, tout ou partie des composants suivants :- les composants de suspension tels que le bras de suspension, le ressort et/ou l'amortisseur,- les composants de direction tels que le système de direction assistée, l'arbre de direction et/ou la crémaillère de direction, et/ou- les pneus, et/ou- les composants du système de freinage tels que les plaquettes de freinage et/ou les disques de freinage, et/ou- composants du moteur, et/ou- composants du châssis, et/ou- silentblocs. Selon un premier mode de réalisation, le taux d'usure est déterminé en fonction des informations sur le taux d’usure associées à chaque tracé routier dudit ensemble de modèles routiers, les informations sur le taux d'usure étant obtenues à partir du modèle d’identification du modèle routier. Par exemple, les informations sur le taux d'usure sont associées aux modèles de route grâce à des tableaux, tels que les tables de correspondance (LUT). Selon un mode de réalisation exemplaire, le premier véhicule 10 est équipé de systèmes embarqués actifs. Selon les paramètres de ces systèmes embarqués actifs, le taux d'usure peut être différent d'un ensemble de paramètres du système embarqué actif à un deuxième ensemble de paramètres du système embarqué actif. Par exemple, le taux d'usure d'une suspension sur un terrain bosselé est réduit si la suspension est active et que ses paramètres de contrôle sont réglés pour la rendre souple. Ainsi, la méthode comprend en outre, dans une cinquième opération, la réception d'un ensemble de paramètres de contrôle d'au moins un système actif embarqué pour chaque itinéraire, ledit ensemble de paramètres de contrôle étant déterminé pour minimiser un taux d'usure de l'ensemble des modèles de route en fonction des paramètres du modèle de route. Par exemple, les valeurs des paramètres de contrôle sont associées aux modèles de routes grâce à des tables, telles que les tables de correspondance (LUT) et en fonction du premier type de véhicule. Selon un second mode de réalisation, un ensemble de paramètres de contrôle est déterminé lors d'une septième opération à partir d'un modèle de comportement du véhicule associé au premier véhicule 10 recevant en entrée les paramètres de la configuration routière associés à l'ensemble des modèles routiers associés à l'ensemble des sections de route de chaque itinéraire. Le modèle de comportement du véhicule est construit, par exemple, à partir de fichiers CAO, de calculs physiques et/ou de simulations dynamiques multi-corps. De nombreux modèles sont construits pour différents types et dimensions de véhicules. Le modèle de comportement du véhicule utilisé est celui qui est associé à un véhicule dont les caractéristiques sont les plus proches des caractéristiques du premier véhicule 10. En particulier, le modèle de comportement du véhicule est appris ou amélioré à l'aide de données collectées via des capteurs embarqués dans les véhicules, par exemple via des dispositifs de détection de plusieurs véhicules, les dispositifs de détection obtenant des valeurs physiques internes aux véhicules, telles que le stress, la déformation, les vibrations, la température ou le bruit. Le modèle de comportement du véhicule est, par exemple, appris dans une phase d'apprentissage à partir de données d'apprentissage représentatives d'un premier ensemble de valeurs de paramètres physiques obtenues à partir d'un ensemble de véhicules tiers, le premier ensemble de valeurs de paramètres physiques étant associé au tracé de la route et à l'ensemble des paramètres de contrôle, s'il existe. Selon un mode de réalisation exemplaire, l'ensemble des paramètres de contrôle est en outre déterminé à la suite d'une fonction de minimisation minimisant les taux d'usure d'un ensemble de composants du premier véhicule 10, le taux d'usure étant estimé à partir d'au moins un modèle de prédiction de l'usure associé à un ensemble de composants. Le modèle de taux d'usure reçoit en entrée un premier ensemble de charges pour déterminer les taux d'usure, le premier ensemble de charges étant calculé par le modèle de comportement du véhicule en fonction des paramètres du modèle de la route. Selon un autre mode de réalisation exemplaire, le taux d'usure est déterminé en fonction du modèle de prédiction de l'usure, recevant en entrée les paramètres du tracé de la route associés à chaque tracé de la route de l'ensemble des modèles de la route. Le modèle de prédiction de l'usure a, par exemple, été appris dans une phase d'apprentissage à partir de données d'apprentissage représentatives d'un premier ensemble de données de maintenance historiques obtenues à partir de l'ensemble de véhicules tiers, le premier ensemble de données de maintenance historique est associé à un troisième ensemble de charges appliquées à différents types de composants correspondant à au moins un composant. Par exemple, le modèle de prédiction de l'usure est appris en faisant correspondre le troisième ensemble de charges ou les résultats de simulation avec l'analyse des pièces, les pièces récupérées des véhicules à partir de l'ensemble des véhicules tiers. Avec la sortie du sous-système d'identification des modèles, par exemple certains signaux historiques caractéristiques auxquels on attribue des modèles routiers distincts qu'ils représentent probablement, la méthode suivante est proposée pour estimer le taux d'usure des véhicules. Selon un mode de réalisation exemplaire, le modèle de prédiction de l'usure est alimenté par : - un fichier de conception assistée par ordinateur, et/ou - un résultat d'analyse par éléments finis, et/ou - des résultats de simulation d'essais routiers, et/ou - des résultats d'essais au sol, et/ou - des calculs mécaniques, et/ou - des calculs d'endommagement par fatigue en coupe. Pour les véhicules nouvellement conçus, il n'y a pas ou peu d'enregistrements de réclamations de garantie historiques ou de rapports d'entretien à partir desquels les connaissances pourraient être obtenues pour guider toute approche d'apprentissage statistique pour l'estimation du taux d'usure. Dans ce cas, l'ingénierie assistée par ordinateur (IAO), la simulation virtuelle et le calcul de durabilité combinés à l'essai sur terrain (PG) ou à la simulation d'essai routier (RTS) sont utilisés pour estimer le taux d'usure du système et/ou des composants du véhicule. Pour un véhicule donné, avec un tracé de route étiqueté donné, ainsi que des paramètres opérationnels donnés pour la direction, le freinage, la vitesse et / ou la suspension, les dommages tranchés attribuables à la période de temps ou à la distance parcourue la plus récente peuvent être calculés. Ensuite, il peut être corrélé avec les résultats des tests sur le terrain d'essai (PG) ou les résultats de la simulation d'essai sur route (RTS) obtenus sur une période ou un kilométrage plus long et en utilisant différents modèles pour déterminer les dommages de durabilité accumulés totaux. Les dommages totaux peuvent enfin être mis en correspondance avec le taux d'usure du véhicule / des composants et / ou le temps du prochain entretien programmé peut être estimé. Dans le modèle de prévision de l'usure, les états du véhicule correspondant aux modèles de routes et aux paramètres opérationnels du véhicule sont inclus et pris en compte. Les propriétés du matériau et le mécanisme composant/système peuvent être obtenus à partir d'essais physiques, de suppositions ou de simulations. Pour les véhicules en production pendant une période suffisante, l'approche du modèle de prédiction de l'usure décrite ci-dessus peut être combinée à une approche d'apprentissage statistique pour mieux estimer la durabilité attendue du véhicule. Il est supposé qu'il existe un registre des réclamations de garantie historiques, des rapports d'entretien ou tout autre document de nature similaire lorsque les faits de réparations ou de remplacements de pièces effectués sur des véhicules d'une identité donnée peuvent être liés sans ambiguïté à leur cause profonde. À partir de cet enregistrement, un sous-ensemble est sélectionné lorsque la cause première est liée à la durabilité structurelle sur une période de temps prédéfinie ou à la distance parcourue. Ensuite, pour la même liste de véhicules, l'algorithme construit des variables prédictives basées sur l'information si, quand et/ou à quelle fréquence au cours de la même période d'analyse chaque véhicule particulier a émis des signaux qui ont été attribués aux classes ou aux groupes trouvés par l'identificateur de modèle de route. Ces variables peuvent aller des dénombrements totaux pour toutes les classes / grappes de modèles routiers, aux dénombrements par classe / grappe, aux fréquences d'occurrence et autres agrégations simples aux transformations arbitrairement complexes et / ou aux combinaisons de celles-ci. Des variables auxiliaires peuvent être utilisées pour décrire les caractéristiques des véhicules, selon leur disponibilité, à condition qu'elles contribuent à une plus grande précision du modèle estimé. En conséquence, un ou plusieurs modèles statistiques sont entraînés pour quantifier le risque de panne du système / composant du véhicule, appelé taux d'usure de son utilisation sur les routes. En d'autres termes, les fonctions de danger suivantes sont apprises : , , où est la fonction de l'aléa attendu de l'occurrence du j-ième type de défaillance dans une fenêtre de temps prédéfinie ou de distance à parcourir, est le vecteur des variables prédictives caractérisant l'état historique d'un véhicule, avec au moins une dimension de ce vecteur reflétant si, quand et à quelle fréquence il a émis des signaux attribués à l'une des catégories ou groupes de modèles routiers reconnus, et est un vecteur de paramètres du modèle à optimiser. Toute approche d'apprentissage statistique de pointe peut être utilisée pour estimer les fonctions ci-dessus. De plus, la notion de probabilité conditionnelle de défaillance d'un système ou d'un composant du véhicule peut avoir des formulations différentes, mais liées. Par exemple, la fonction en cours d'optimisation peut intégrer l'aspect temporel de la prédiction directement par modélisation : ou où l'on estime la probabilité qu'une défaillance du j-ième type se produise avant ou après un temps / kilométrage t déterminé. Une fois que les fonctions ci-dessus sont estimées, les données historiques d'autres véhicules, y compris le premier véhicule 10, qui n'ont pas été vues à l'étape de l'entraînement du modèle, peuvent être utilisées pour prédire si ou quand une panne connexe peut se produire et donc déclencher d'éventuelles activités d'atténuation ou de prévention. De plus, pour certaines classes d'algorithmes d'apprentissage, tels que la régression logistique, les algorithmes d'apprentissage d'ensemble, ou l'utilisation de techniques agnostiques telles que les valeurs LIME ou Shapley, il est possible de quantifier la contribution des variables indépendantes aux décisions du modèle, à la fois au niveau de l'ensemble de la population de véhicules évalués et au niveau des véhicules individuels. Afin de mieux soutenir un processus décisionnel lié à la gestion des activités de maintenance prédictive des véhicules, un mode de réalisation distinct de la présente invention comporte un module d'optimisation qui quantifie l'impact de tous les facteurs ci-dessus et le cartographie sur une échelle commune pour finalement trouver le meilleur réglage du modèle de prédiction dans le sens de maximiser le gain attendu. En principe, la formule du gain attendu est conçue de manière à permettre une fréquence de maintenance aussi faible que possible afin d'éviter une maintenance réactive non planifiée, sans encourir de coûts excessifs associés à une maintenance préventive trop importante. La nouvelle façon proposée d'effectuer l'optimisation des paramètres du modèle de prédiction des défaillances et de l'usure consiste à connecter les facteurs coûts/avantages souhaités directement à la fonction de perte optimisée par le modèle de prédiction de l'usure dans le processus d'apprentissage, ainsi qu'à la fonction de notation utilisée pour juger de la qualité du modèle sur un ensemble de données particulier. Plus précisément, en supposant que les facteurs coûts/avantages peuvent chacun être attribués à des vrais positifs (TP), des faux positifs (FP), des vrais négatifs (TN) ou des faux négatifs (FN), et exprimés sur une échelle commune, par exemple un montant d'argent perdu/gagné, les formules suivantes peuvent être utilisées : , où et désignent les montants unitaires (par véhicule) associés à différents facteurs d'avantages ou de coûts et liés à chaque vrai positif, vrai négatif, faux positif et faux négatif (respectivement) produits par le modèle de prédiction de l'usure, et est une mesure de l'importance accrue que le modèle de prédiction de l'usure devrait accorder à la réduction du nombre de cas de faux positifs (véhicules sans défaut inhérent ou non sujets au vieillissement, encore classés comme tels) qu'à réduire le nombre de cas de faux négatifs (véhicules ayant le vrai problème mais classés comme sans problème). Avec ce qui précède, le modèle de prédiction de l'usure est entraîné à l'aide d'une fonction de perte d'entropie croisée binaire pondérée : , où sont les étiquettes de classe de vérité terrain (1 pour un véhicule nécessitant un entretien ou 0 dans le cas contraire) et sont les probabilités de chaque véhicule d'ensemble d'entraînement nécessitant un entretien telles qu'évaluées par le modèle. En outre, lors de l'évaluation de chaque jeu de données de validation au cours de la procédure de validation croisée du modèle de routine, la fonction de notation suivante peut être utilisée : où: , , , . Avec une telle fonction de notation, le modèle de prédiction de l'usure favorisera automatiquement les ensembles de paramètres qui maximisent le gain de joint hypothétique et minimisent la perte de joint hypothétique, quels que soient les facteurs qui y contribuent le plus et dans quelle direction. Selon un mode de réalisation exemplaire, l'information sur le taux d'usure a une valeur comprise entre 0 et 1. Selon un autre mode de réalisation, la méthode consiste en outre à déterminer, dans une huitième opération, les valeurs de distance et de durée de chaque itinéraire, par n'importe quelle méthode connue de l'homme du métier. Lors d'une neuvième opération, un itinéraire optimal est sélectionné en fonction du taux d'usure, et éventuellement en fonction des valeurs de distance et de durée, parmi l'ensemble des itinéraires. Par exemple, si l'on ne tient compte que du taux d'usure, l'itinéraire avec le taux d'usure le plus faible est sélectionné. Dans un autre exemple, un itinéraire est sélectionné sur la base de différentes valeurs d'entrée, y compris le taux d'usure et, éventuellement, des valeurs de distance et de durée, à l'aide d'une fonction pondérant chacune des valeurs d'entrée. Étant donné que le modèle statistique décrit ci-dessus peut être entraîné à prédire la défaillance d'un composant donné ou le temps restant avant la défaillance en fonction de l'utilisation du véhicule sur les routes présentant des modèles de routes différents et que, avec le score de risque de défaillance, il peut également fournir la contribution moyenne estimée de chaque variable prédictive d'entrée liée à l'occurrence d'un modèle routier particulier à la décision du modèle, ces dernières contributions peuvent être utilisées pour quantifier l'impact négatif sur le véhicule 10 que peut avoir le fait de suivre des itinéraires différents entre les points géographiques de départ et d'arrivée. Cela permet de guider un planificateur d'itinéraire mais aussi de justifier pourquoi un itinéraire alternatif n'a pas été sélectionné lors de l'opération de sélection, par exemple en envoyant un message à un utilisateur du premier véhicule décrivant pourquoi l'itinéraire alternatif n'a pas été sélectionné. Un tel message peut préciser, par exemple, que l'itinéraire alternatif n'a pas été choisi parce que les conditions routières y sont mauvaises, ou que le premier véhicule a rencontré des nids-de-poule qui pourraient endommager sa suspension. Plus précisément, un mode de réalisation séparé de l'invention comporte un module qui permet d'augmenter les capacités préventives du système présenté. Le module dépend de l'existence de modèles routiers pré-classifiés qui, avec leur emplacement géographique, ont été stockés dans un modèle d’identification des modèles. Un traitement par lots périodique est exécuté pour parcourir efficacement tous les chemins possibles entre chaque paire de points caractéristiques au sein du réseau routier connu. Le long de chaque chemin, le nombre d'occurrences découvertes de chaque modèle routier préclassé est compté et conservé. Un véhicule qui doit déterminer le meilleur itinéraire de départ à l'arrivée des points géographiques à choisir peut établir la connexion avec la base de données stockant la carte du réseau routier, le modèle d’identification du modèle, et la télécharger. Ensuite, lorsqu'il est demandé à l'avance de le faire, appliquer un algorithme adéquat de chemin le plus court à une paire. Il peut déterminer le chemin de A à B qui minimise directement le taux d'usure pénalisé par la longueur de l'itinéraire / la réponse du modèle de risque de défaillance comme : ,où indique le risque de défaillance estimé du modèle associé à chaque j-ème type de défaillance le long de la i-ème route considérée de A à B, lorsqu'on lui donne en entrée un vecteur de variables caractérisant le nombre de différents modèles de routes connus pour exister le long de cette route. est la longueur ou le temps de trajet à l'échelle appropriée de l'itinéraire considéré. Il convient de noter que dans la sommation de la formule ci-dessus, les composantes individuelles associées aux différents types de défaillances considérés peuvent être additionnées, en tenant compte de pondérations supplémentaires reflétant la gravité de ces types de défaillances ou leur fréquence d'occurrence a priori connue dans la vie réelle. Alternativement, le chemin optimal de A à B peut être choisi en minimisant le risque total pondéré de l'itinéraire pénalisé par la longueur de l'itinéraire, exprimé comme suit : , où désigne le nombre de modèles routiers de type -ième connus pour être présents sur le chemin considéré d'un point A à un point B. indique le poids relatif (normalisé) de la variable codant la fréquence d'occurrence des modèles routiers de type k-ième sur la réponse du modèle, moyennée sur tous les modèles si plus d'un modèle spécifique au type de défaillance est évalué. De plus, le calcul du chemin le plus court peut être effectué à l'avance et à l'embarquement et, au début de chaque trajet, le véhicule peut télécharger le graphique du réseau routier ainsi que les coûts déjà précalculés de chaque itinéraire possible afin de réduire la quantité de traitement à bord nécessaire à de simples opérations de recherche. L'algorithme proposé ci-dessus vise à choisir des itinéraires présentant le moins de conditions routières possible qui ont globalement l'impact le plus négatif sur la durabilité du premier véhicule. Dans le même temps, pour des raisons évidentes, le terme de pénalisation dans la fonction objectif ci-dessus est nécessaire pour équilibrer l'impact de la qualité de la route sur le coût futur de l'entretien de la voiture et des critères plus fondamentaux étant donné que les conducteurs se concentrent principalement sur la recherche de l'itinéraire le plus court ou le plus rapide. D'une manière plus générale, la fonction d'optimisation ci-dessus ne doit être considérée que comme une formulation exemplaire de celle-ci. Dans la pratique, la fonction peut prendre d'autres formes similaires. Par exemple, il peut être non linéaire ou inclure des termes de pénalité supplémentaires qui englobent d'autres critères typiques de planification d'itinéraire, tels que la présence de routes à péage sur l'itinéraire. De plus, nous ne restreignons en aucun cas la gamme de routines d'optimisation mathématique / numérique qui pourraient être utilisées pour résoudre le problème de minimisation ci-dessus. Lors d'une dixième opération, le système de navigation embarqué est contrôlé en fonction de l'itinéraire optimal sélectionné dans l'ensemble des itinéraires. Par exemple, certains messages ou objets graphiques sont affichés sur l'écran d'un véhicule, ou des instructions sonores sont émises par l'intermédiaire d'un système audio embarqué. Selon un mode de réalisation exemplaire, la méthode comprend en outre la contrôle du système actif embarqué en fonction de l'ensemble des paramètres de contrôle. Par exemple, pour un premier véhicule 10 doté de capacités de conduite autonome de niveau 1 ou supérieur ou doté d'un système de suspension active, le système de conduite autonome ou le système de suspension active peut être utilisé et ajusté pour réduire les dommages structurels causés par les différentes conditions routières que le premier véhicule rencontre lorsqu'il suit l'itinéraire sélectionné. La vitesse, l'angle du volant, l'accélération, la décélération, le mode de conduite prédéfini, la hauteur et la rigidité antiroulis de la suspension, le coefficient d'amortissement de l'amortisseur et/ou la barre stabilisatrice peuvent tous être modifiés et optimisés en fonction des différents modèles de route. En option, lors d'une onzième opération, une opération de maintenance est prévue en fonction des taux d'usure de l'ensemble d'au moins un composant du premier véhicule 10. Capable de raisonner sur le délai de défaillance prévu, le processus vise à faciliter la prise de décision lorsqu'il s'agit de gérer le coût du premier véhicule 10 entretien ou de planifier l'approvisionnement en pièces de rechange. Une estimation du modèle d'état du véhicule est utilisée directement pour piloter la sélection des véhicules à contrôler. Par exemple, les véhicules qui se sont vu attribuer un risque de défaillance ou un niveau de dommages cumulés supérieur à un seuil prédéfini ou ceux dont le temps de défaillance prévu est inférieur à un certain seuil peuvent être placés sur la liste des véhicules en attente d'action. Si le composant le plus susceptible de mal fonctionner est critique, par exemple s'il pourrait mettre en péril la sécurité du conducteur ou des passagers, ou entraîner une expérience négative importante ou une atteinte à la réputation, un client sera normalement invité à effectuer un contrôle technique du premier véhicule 10, mais cela est soumis à l'accord du client. Si le composant concerné est moins critique, les informations sur le problème prévu peuvent être utilisées de nombreuses autres façons, par exemple pour mettre la pièce ou le système du véhicule concerné sur la liste des choses à faire pour le prochain contrôle ou entretien régulier. De plus, l'éventuelle réparation ou le remplacement d'un composant est conditionné par la confirmation de l'existence d'un défaut ou de l'effet de vieillissement d'un composant général une fois que le premier véhicule 10 a déjà été rappelé pour contrôle. Cette méthode permet de planifier l'itinéraire d'un véhicule via un système de navigation embarqué de manière à minimiser l'usure des composants du véhicule. La durée de vie de ces composants est ainsi augmentée et le coût d'entretien ou de maintenance du véhicule réduit. La FIG. 3 montre un schéma fonctionnel illustrant un exemple de système ou de dispositif 3 dans lequel divers aspects et modes de réalisation exemplaires sont mis en œuvre. Le dispositif 3 contrôle un système de navigation embarqué d’un véhicule, par exemple du premier véhicule 10, conformément à au moins un mode de réalisation exemplaire. Le dispositif 3 peut être intégré en tant qu'un ou plusieurs dispositifs comprenant les différents composants décrits ci-dessous. Dans divers modes de réalisation, le dispositif 3 peut être configuré pour mettre en œuvre un ou plusieurs des aspects décrits dans la présente application. Des exemples d'équipements qui peuvent constituer tout ou partie du dispositif 3 comprennent une calculatrice, une unité de contrôle électronique (ECU), un dispositif de traitement de données ou d'autres dispositifs de communication. Les éléments du dispositif 3, seuls ou en combinaison, peuvent être incorporés dans un seul circuit intégré (CI), plusieurs CI et/ou des composants discrets. Par exemple, dans au moins un mode de réalisation, les éléments de traitement et de codeur / décodeur du dispositif 3 peuvent être répartis sur plusieurs circuits intégrés et / ou composants discrets. Dans divers modes de réalisation, le dispositif 3 peut être couplé de manière communicante à d'autres systèmes similaires, ou à d'autres dispositifs électroniques, via, par exemple, un bus de communication 320 par l'intermédiaire d'interfaces d'entrée et/ou de sortie dédiées 32. Le dispositif 3 peut comporter au moins un processeur 30 configuré pour exécuter les instructions qui y sont chargées pour mettre en œuvre, par exemple, les différents aspects décrits dans la présente application. Le processeur 30 peut inclure une mémoire intégrée, une interface d'entrée et de sortie et divers autres circuits connus dans l'art. Le dispositif 3 peut comporter au moins une mémoire 31 (par exemple un dispositif de mémoire volatile et/ou un dispositif de mémoire non volatile). Le dispositif 3 peut inclure un dispositif de stockage, qui peut inclure de la mémoire non volatile et/ou de la mémoire volatile, y compris, mais sans s'y limiter, la mémoire EEPROM programmable effaçable électriquement, la mémoire morte (ROM), la mémoire en lecture seule programmable (PROM), la mémoire vive (RAM), la mémoire vive dynamique (DRAM), la mémoire vive statique (SRAM), la mémoire flash, le lecteur de disque magnétique et/ou le lecteur de disque optique. Le périphérique de stockage peut inclure un périphérique de stockage interne, un périphérique de stockage connecté et/ou un périphérique de stockage accessible en réseau, à titre d'exemples non limitatifs. Le dispositif 3 peut inclure un module codeur / décodeur configuré, par exemple, pour traiter des données d'image afin de fournir des données de texte codées / décodées, et le module codeur / décodeur peut inclure son propre processeur et sa propre mémoire. Le module encodeur / décodeur peut représenter le(s) module(s) qui peuvent être inclus(s) dans un dispositif pour exécuter les fonctions d'encodage et/ou de décodage. Comme on le sait, un dispositif peut inclure l'un ou l'autre des modules d'encodage et de décodage, ou les deux. De plus, le module encodeur / décodeur peut être mis en œuvre en tant qu'élément séparé ou peut être incorporé dans le processeur 30 en tant que combinaison de matériel et de logiciel connue des personnes qualifiées dans l'art. Le code de programme à charger sur le processeur 30 ou l'encodeur/décodeur pour exécuter les différents aspects décrits dans la présente application peut être stocké dans un dispositif de stockage et ensuite chargé sur la mémoire 31 pour être exécuté par le processeur 30. Conformément aux différents modes de réalisation, un ou plusieurs des processeurs 30, mémoire 31, périphériques de stockage et modules codeur/décodeur peuvent stocker un ou plusieurs éléments divers pendant l'exécution des processus décrits dans la présente application. Ces éléments stockés peuvent inclure, sans s'y limiter, des données représentatives du contenu audio, des données représentatives du contenu vidéo, des données liées à l'haptique, un flux binaire, des matrices, des variables et des résultats intermédiaires ou finaux du traitement d'équations, de formules, d'opérations et de logique opérationnelle. Dans plusieurs modes de réalisation, la mémoire à l'intérieur du processeur 30 et/ou du module encodeur/décodeur peut être utilisée pour stocker des instructions et fournir une mémoire de travail pour le traitement qui peut être effectué pendant le traitement, l'encodage ou le décodage des données. Dans d'autres modes de réalisation, cependant, une mémoire externe au périphérique de traitement (par exemple, le périphérique de traitement peut être le processeur) peut être utilisée pour une ou plusieurs de ces fonctions. La mémoire externe peut être la mémoire 31 et/ou le périphérique de stockage, par exemple, une mémoire volatile dynamique et/ou une mémoire flash non volatile. Dans au moins un mode de réalisation, une mémoire volatile dynamique externe rapide telle qu'une RAM peut être utilisée comme mémoire de travail pour le traitement des données. La FIG. 2 montre un schéma fonctionnel des étapes d'une méthode 2 de contrôle d'un système de navigation embarqué d'un véhicule, par exemple du premier véhicule 10, conformément à au moins un mode de réalisation exemplaire. La méthode peut, par exemple, être mise en œuvre par un dispositif embarqué du premier véhicule 10 ou par le dispositif 3 de la FIG. 3 . Dans un premier temps, 21 on reçoit les premières données représentatives de points géographiques de départ et d'arrivée. Dans un second temps étape 22, un ensemble d'itinéraires est déterminé en fonction de premières données, chaque itinéraire 101, 102 de l'ensemble des itinéraires comprenant un ensemble de tronçons routiers 101a, 101b, 101c, 101d, 102a, 102b. Dans une troisième étape 23, un ensemble de tracés routiers associés à l'ensemble des tronçons routiers de chaque itinéraire est identifié en saisissant l'ensemble des tronçons routiers dans un modèle d’identification du tracé routier, les paramètres du tracé routier étant associés à chaque tracé routier dudit ensemble de tracés routiers. Le modèle d’identification du modèle routier est appris dans une phase d'apprentissage à partir de données d'apprentissage représentatives des caractéristiques d'un ensemble de routes secondaires et de leur localisation géographique obtenues à partir d'un ensemble de véhicules secondaires. Dans une quatrième étape 24, un taux d'usure est déterminé pour chaque itinéraire en fonction de l'ensemble des modèles de route. Dans une cinquième étape 25, un itinéraire optimal est sélectionné parmi l'ensemble des itinéraires en fonction du taux d'usure. Dans une sixième étape 26, le système de navigation embarqué est contrôlé en fonction de l'itinéraire optimal. La terminologie utilisée dans le présent document a pour but de décrire des modes de réalisation particuliers uniquement et n'est pas destinée à être limitative. Il sera en outre entendu que les termes « comprend / comprend » et / ou « y compris / comprenant », lorsqu'ils sont utilisés dans cette spécification, peuvent spécifier la présence de caractéristiques, d'éléments et/ou de composants déclarés, par exemple, mais n'excluent pas la présence ou l'ajout d'une ou plusieurs autres caractéristiques, éléments, composants et/ou groupes de ceux-ci. De plus, lorsqu'un élément est dit « réactif » ou « connecté » à un autre élément, il peut être directement réactif ou connecté à l'autre élément, ou des éléments intermédiaires peuvent être présents. En revanche, lorsqu'un élément est dit « directement réactif » ou « directement connecté » à un autre élément, il n'y a pas d'éléments intermédiaires présents. Il convient de noter que l'utilisation de l'un des symboles / termes « / », « et / ou » et « au moins l'un des termes », par exemple, dans les cas de « A / B », « A et / ou B » et « au moins un des A et B », peut être destinée à englober la sélection de la première option répertoriée (A) uniquement, ou la sélection de la deuxième option répertoriée (B) uniquement, ou la sélection des deux options (A et B). À titre d'exemple supplémentaire, dans les cas de « A, B et/ou C » et « au moins une des options A, B et C », une telle formulation est censée englober la sélection de la première option énumérée (A) uniquement, ou la sélection de la deuxième option répertoriée (B) uniquement, ou la sélection de la troisième option répertoriée (C) uniquement, ou la sélection de la première et de la deuxième options énumérées (A et B) seulement, ou la sélection des première et troisième options énumérées (A et C) seulement, ou la sélection des deuxième et troisième options énumérées (B et C) seulement, ou la sélection des trois options (A et B et C). Cela peut être étendu, comme il est clair à quelqu'un d'habile ordinaire dans cet art et dans les arts connexes, pour autant d'articles qu'il y a d'énumération. Différentes valeurs numériques peuvent être utilisées dans la présente application. Les valeurs spécifiques peuvent être à titre d'exemple et les aspects décrits ne se limitent pas à ces valeurs spécifiques. Il sera entendu que, bien que les termes premier, deuxième, etc. puissent être utilisés ici pour décrire divers éléments, ces éléments ne sont pas limités par ces termes. Ces termes ne sont utilisés que pour distinguer un élément d'un autre. Par exemple, un premier élément pourrait être appelé un deuxième élément, et, de même, un deuxième élément pourrait être appelé un premier élément sans s'écarter des enseignements de cette application. Aucun ordre n'est impliqué entre un premier élément et un second élément. La référence à « un mode de réalisation exemplaire » ou « un mode de réalisation exemplaire » ou « une mise en œuvre » ou « une mise en œuvre », ainsi que d'autres variantes de celles-ci, est fréquemment utilisée pour signifier qu'une caractéristique, une structure, une caractéristique, etc. particulière (décrite en relation avec le mode de réalisation/la mise en œuvre) est incluse dans au moins un mode de réalisation ou une mise en œuvre. Ainsi, les apparitions de l'expression « dans un mode de réalisation exemplaire » ou « dans un mode de réalisation exemplaire » ou « dans une mise en œuvre » ou « dans une mise en œuvre », ainsi que toute autre variante, apparaissant à divers endroits dans la présente application ne se rapportent pas nécessairement toutes au même mode de réalisation. De même, la référence dans le présent document à « conformément à un mode de réalisation exemplaire / exemple / mise en œuvre » ou « dans un mode de réalisation exemplaire / exemple / mise en œuvre », ainsi qu'à d'autres variantes de ceux-ci, est fréquemment utilisée pour indiquer qu'une caractéristique, une structure ou une caractéristique particulière (décrite en relation avec le mode de réalisation exemplaire / exemple / mise en œuvre) peut être incluse dans au moins un mode de réalisation exemplaire / exemple / mise en œuvre. Ainsi, les apparitions de l'expression « conformément à un mode de réalisation exemplaire / exemple / mise en œuvre » ou « dans un mode de réalisation exemplaire / exemple / mise en œuvre » à divers endroits de la spécification ne se réfèrent pas nécessairement toutes au même mode de réalisation exemplaire / exemple / mise en œuvre, et les modes de réalisation / exemples / mise en œuvre exemplaires séparés ou alternatifs ne s'excluent pas nécessairement mutuellement d'autres modes de réalisation / exemples / mise en œuvre exemplaires. Les chiffres de référence figurant dans les revendications ne sont donnés qu'à titre indicatif et n'ont pas d'effet limitatif sur la portée des revendications. Bien qu'ils ne soient pas explicitement décrits, les modes de réalisation / exemples et variantes présents peuvent être utilisés dans n'importe quelle combinaison ou sous-combinaison. Un certain nombre de mises en œuvre ont été décrites. Néanmoins, il sera entendu que diverses modifications peuvent être apportées. Par exemple, des éléments de différentes implémentations peuvent être combinés, complétés, modifiés ou supprimés pour produire d'autres implémentations. De plus, une personne ayant des compétences ordinaires comprendra que d'autres structures et processus peuvent être substitués à ceux divulgués et que les mises en œuvre qui en résultent rempliront au moins sensiblement la ou les mêmes fonctions, d'au moins sensiblement de la même manière, pour atteindre au moins sensiblement les mêmes résultats que les mises en œuvre divulguées. Par conséquent, ces mises en œuvre et d'autres sont envisagées dans la présente demande. Procédé de contrôle d'un système de navigation embarqué d'un premier véhicule (10), le procédé comprenant les étapes suivantes : - réception (21) de premières données représentatives de points géographiques de départ et d'arrivée (A) ; - détermination (22) d'un ensemble d'itinéraires (101, 102) comprenant chacun un ensemble de tronçons routiers (101a, 101b, 101c, 101d ; 102a, 102b) selon lesdites premières données ; - identification (23) d'un ensemble de modèles de routes associés à l'ensemble des tronçons routiers de chaque itinéraire par une alimentation dudit ensemble de tronçons routiers dans un modèle d’identification du tracé routier, ledit modèle d’identification du tracé routier étant appris dans une phase d'apprentissage à partir de données d'apprentissage représentatives de caractéristiques d'un ensemble de routes secondaires et de leur localisation géographique obtenues à partir d'un ensemble de seconds véhicules, des paramètres du tracé routier étant associés à chaque tracé routier dudit ensemble de modèles de routes ; - détermination (24) d’un taux d'usure pour chaque itinéraire, ledit taux d'usure étant fonction à l'ensemble des modèles de routes ; - sélection (25) d'un itinéraire optimal en fonction dudit taux d'usure parmi ledit ensemble d'itinéraires ; - contrôle (26) dudit système de navigation embarqué en fonction dudit itinéraire optimal. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ledit taux d'usure est déterminé en fonction d'une information de taux d'usure associée à chaque modèle de route dudit ensemble de modèles de route, ladite information sur le taux d'usure étant obtenue à partir de ledit modèle d’identification du modèle de route. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ledit taux d'usure est déterminé selon un modèle de prévision de l'usure recevant en entrée lesdits paramètres de tracé routier associés à chaque tracé routier dudit ensemble de modèles routiers. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, comprenant en outre la réception d'un ensemble de paramètres de contrôle d'au moins un système actif embarqué pour chaque itinéraire, ledit ensemble de paramètres de contrôle étant déterminé de manière à minimiser ledit taux d'usure pour ledit ensemble de modèles de route en fonction desdits paramètres de tracé de la route. Procédé selon la revendication 4, comprenant en outre le contrôle dudit système actif embarqué en fonction dudit ensemble de paramètres de contrôle. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel ladite information sur le taux d'usure a une valeur comprise entre 0 et 1. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, comprenant en outre une détermination de valeurs de distance et de durée pour chaque itinéraire, ladite sélection (25) étant en fonction desdites valeurs de distance et de durée. Produit de programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Dispositif (3) contrôlant un système de navigation embarqué d'un véhicule, dans lequel ledit dispositif comprenant une mémoire (31) associée à au moins un processeur (30) configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7. Véhicule (10) comprenant le dispositif (3) selon la revendication 9.